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基于MDAFA算法的個(gè)性化移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑生成機(jī)制研究

發(fā)布時(shí)間:2017-04-19 15:05

  本文關(guān)鍵詞:基于MDAFA算法的個(gè)性化移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑生成機(jī)制研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:作為當(dāng)前教育領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),移動(dòng)學(xué)習(xí)顛覆了傳統(tǒng)的教育與學(xué)習(xí)方式,同時(shí),個(gè)性化的移動(dòng)學(xué)習(xí)也逐漸引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。但是對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境下個(gè)性化學(xué)習(xí)資源的推薦與學(xué)習(xí)路徑的生成仍然缺乏有效的機(jī)制,即個(gè)性化過程中對(duì)學(xué)習(xí)者的特征關(guān)注較多,而缺乏對(duì)學(xué)習(xí)資源的評(píng)價(jià)屬性的設(shè)置與量化。在此背景下,本文將移動(dòng)學(xué)習(xí)資源的推薦與選取視為多屬性決策的過程,為移動(dòng)學(xué)習(xí)資源的評(píng)價(jià)機(jī)制的研究提供了新的方向,并將FA算法應(yīng)用于移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑的生成,提出了基于MDAFA算法的個(gè)性化移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑生成機(jī)制。文章對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)者群體進(jìn)行了差異化的移動(dòng)學(xué)習(xí)特征分析,闡述了職業(yè)教育背景下的學(xué)習(xí)者利用移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)的困境,指出針對(duì)職業(yè)院校的學(xué)生進(jìn)行移動(dòng)學(xué)習(xí)資源與移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑推薦的必要性,并在此基礎(chǔ)上提出了面向職業(yè)教育背景下的學(xué)習(xí)者的移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑生成機(jī)制。同時(shí),依據(jù)能力本位理論,針對(duì)職業(yè)院校的學(xué)生選取了移動(dòng)學(xué)習(xí)資源的評(píng)價(jià)參數(shù),結(jié)合學(xué)習(xí)者特征,將移動(dòng)學(xué)習(xí)資源的推薦與路徑的生成視為考慮不同決策者決策偏好的多屬性決策過程,引入正態(tài)模糊集用于決策屬性數(shù)據(jù)的表達(dá),并在此基礎(chǔ)上對(duì)螢火蟲算法進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑生成。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括:(1)引入決策屬性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)資源進(jìn)行評(píng)價(jià),并確定了適用于個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成的移動(dòng)學(xué)習(xí)資源決策屬性;(2)基于決策屬性對(duì)螢火蟲算法進(jìn)行了改進(jìn),并應(yīng)用于移動(dòng)學(xué)習(xí)資源的推薦與移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑的生成。
【關(guān)鍵詞】:移動(dòng)學(xué)習(xí) 螢火蟲算法 學(xué)習(xí)路徑 決策屬性 正態(tài)模糊
【學(xué)位授予單位】:浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:G434;G712
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 1 緒論9-20
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 研究問題的提出10-12
  • 1.3 研究問題現(xiàn)狀分析12-15
  • 1.3.1 移動(dòng)學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀12-13
  • 1.3.2 移動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境下個(gè)性化學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.3.3 職業(yè)教育背景下移動(dòng)學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀14-15
  • 1.4 研究內(nèi)容15-16
  • 1.5 概念的界定16-17
  • 1.6 研究方案17-18
  • 1.6.1 研究方法17
  • 1.6.2 研究過程17-18
  • 1.7 論文結(jié)構(gòu)18-19
  • 1.8 本章小結(jié)19-20
  • 2 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述20-29
  • 2.1 個(gè)性化學(xué)習(xí)研究綜述20-22
  • 2.2 學(xué)習(xí)路徑研究概述22-25
  • 2.3 螢火蟲算法研究概述25-27
  • 2.4 國內(nèi)外相關(guān)研究總結(jié)與啟示27-28
  • 2.5 本章小結(jié)28-29
  • 3 移動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境下螢火蟲算法的改進(jìn)29-37
  • 3.1 螢火蟲算法介紹29-31
  • 3.1.1 相關(guān)術(shù)語介紹29-30
  • 3.1.2 螢火蟲算法基本結(jié)構(gòu)30-31
  • 3.2 移動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境下的多屬性決策特性分析31-34
  • 3.3 基于多決策屬性改進(jìn)的螢火蟲算法34-36
  • 3.4 本章小結(jié)36-37
  • 4 個(gè)性化移動(dòng)學(xué)習(xí)資源推薦與路徑生成37-44
  • 4.1 基于正態(tài)模糊集的資源決策屬性表示37-38
  • 4.2 個(gè)性化移動(dòng)學(xué)習(xí)資源推薦與路徑生成問題描述38-41
  • 4.2.1 學(xué)習(xí)資源推薦過程分析39-40
  • 4.2.2 學(xué)習(xí)路徑生成過程分析40-41
  • 4.3 基于MDAFA的個(gè)性化移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑生成機(jī)制41-43
  • 4.4 本章小結(jié)43-44
  • 5 仿真實(shí)驗(yàn)及有效性驗(yàn)證44-50
  • 5.1 算法收斂性測(cè)試44
  • 5.2 算法輸入數(shù)據(jù)仿真44-45
  • 5.3 基于多決策屬性的移動(dòng)學(xué)習(xí)路徑仿真45-48
  • 5.4 學(xué)習(xí)路徑有效性驗(yàn)證48-49
  • 5.5 本章小結(jié)49-50
  • 6 總結(jié)與展望50-54
  • 6.1 研究結(jié)論50-51
  • 6.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)與難點(diǎn)51-52
  • 6.2.1 研究創(chuàng)新點(diǎn)51-52
  • 6.2.2 研究難點(diǎn)52
  • 6.3 研究展望52
  • 6.4 結(jié)束語52-54
  • 參考文獻(xiàn)54-60
  • 致謝60-61
  • 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果61

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7 哈爾濱市第五醫(yī)院 蒙碩;淺談醫(yī)院創(chuàng)建學(xué)習(xí)型黨組織[N];黑龍江日?qǐng)?bào);2010年

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3 張鈺e

本文編號(hào):316516


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