本文關鍵詞：基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)設計與開發(fā)

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術進入Web2.0時代,數(shù)據(jù)以爆炸式的速度快速增長,包括科研數(shù)據(jù)、政府報告數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、關聯(lián)分析等技術的發(fā)展積極推動了商業(yè)和科學領域的發(fā)展。近幾年,隨著教育信息化的發(fā)展,各種學習管理系統(tǒng)和在線課程的普遍應用,存儲了大量的學習者行為記錄數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)還在不斷增長。技術的發(fā)展和教育數(shù)據(jù)的積累形成了教育“大數(shù)據(jù)”。于是教育研究者們把商業(yè)中的數(shù)據(jù)分析思想借鑒到教育領域中,利用學習分析技術優(yōu)化學習過程,以期為教師、學習者和教育管理者在教學過程和教育管理中提供幫助。有關適應性推薦的研究,我國有學者結合高校課程開發(fā)出學習推薦系統(tǒng)。經(jīng)過深入研究,發(fā)現(xiàn)目前開發(fā)的學習推薦系統(tǒng)存在這幾個共性問題：系統(tǒng)完全依靠計算機推薦學習內容,缺乏教師的指導和參與；對學習者的個性特征分析不夠深入,導致個性化推薦的準確性不高。針對上述問題,本研究以學習分析技術為切入點,以初中物理學科知識為例,采用蟻群算法設計并開發(fā)了適應性學習路徑推薦系統(tǒng),系統(tǒng)包含學習者學習和教師干預兩大功能。具體內容如下：第1章闡述了研究的問題,在大數(shù)據(jù)背景下利用學習分析挖掘教育數(shù)據(jù)的重要性和研究意義,概述本研究的研究思路,利用文獻研究法、模型構建法和比較分析法,對本課題展開研究。第2章是對學習分析和適應性學習推薦系統(tǒng)的理論研究和應用研究現(xiàn)狀進行述評。通過文獻梳理,發(fā)現(xiàn)學習分析技術與傳統(tǒng)意義上的學習分析的區(qū)別主要體現(xiàn)在分析技術和分析工具的使用上,并從國內外學習分析模型中提煉出學習分析的關鍵要素；通過比較分析目前存在的適應性學習推薦系統(tǒng)的功能和推薦算法,發(fā)現(xiàn)這些系統(tǒng)對學習者的個性特征挖掘不夠,且缺乏教師干預功能,得出將蟻群算法作為本研究的學習路徑推薦算法。通過這部分的研究總結出本文的研究點。第3章是基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)設計。秉承學習分析與學習過程并重的思想,結合用戶模型參考規(guī)范和研究目的,以學習風格和認知水平兩個主要研究變量設計出學習者模型、結合初中物理學科知識結構設計知識模型。從學習路徑推薦、學習資源推薦、學習分析、適應性測試、學習分析結果顯示、教師干預等方面具體闡述了適應性學習路徑推薦系統(tǒng)的功能模塊設計和系統(tǒng)運行過程,為實現(xiàn)適應性學習路徑推薦系統(tǒng)做準備。第4章是適應性學習路徑推薦系統(tǒng)的核心,具體闡述了學習分析技術支持下的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)實現(xiàn)機制。依據(jù)學習分析目標,歸納學習分析的數(shù)據(jù)指標、數(shù)據(jù)來源和類型,然后從五個方面闡述學習分析技術與學習內容推薦的應用過程和方法：利用關聯(lián)規(guī)則挖掘學習資源使用序列得出學習者的學習偏好；利用社會網(wǎng)絡分析工具對交互數(shù)據(jù)進行分析,了解學習者的情感狀態(tài)和學習態(tài)度；根據(jù)適應性測試得分、在線學習時間和學習進度構建決策樹預測學習結果；蟻群算法實現(xiàn)學習路徑推薦和學習資源推薦的原理和參數(shù)設置；使用Chart圖表插件實現(xiàn)可視化呈現(xiàn)學習分析結果。第5章是基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)各部分的功能。此部分簡單介紹了初中物理學科知識結構、學習資源來源以及系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境和開發(fā)工具。從教師和學生兩條主線,具體介紹系統(tǒng)適應性學習路徑推薦、學習資源推薦、適應性測試、錯題回顧、可視化呈現(xiàn)學習分析結果等功能使用過程。第6章提出適應性學習路徑推薦系統(tǒng)有效性驗證的三種方法。本文建議利用系統(tǒng)中存儲的數(shù)據(jù),從學習路徑推薦的合理性、學習風格推斷的準確性、學習效果的檢驗三個方面檢驗適應性學習路徑推薦系統(tǒng)有效性。第7章是研究總結和研究展望,總結本研究的研究成果和存在的不足,并對下一步研究和發(fā)展方向做出展望。
【關鍵詞】：學習分析 學習路徑 適應性學習推薦系統(tǒng)
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G434
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-14
• 1.1 問題的提出11-12
• 1.2 研究的意義12
• 1.3 研究內容、目標與方法12-14
• 1.3.1 研究內容12-13
• 1.3.2 研究目標13
• 1.3.3 研究方法13-14
• 2 國內外研究現(xiàn)狀述評14-23
• 2.1 核心概念界定14-15
• 2.1.1 學習分析的定義14
• 2.1.2 學習分析技術與傳統(tǒng)學習分析的區(qū)別14-15
• 2.1.3 適應性學習與適應性學習路徑推薦系統(tǒng)15
• 2.2 學習分析國內外研究現(xiàn)狀15-18
• 2.2.1 國內研究現(xiàn)狀16-17
• 2.2.2 國外研究現(xiàn)狀17-18
• 2.3 學習分析模型的啟示18-20
• 2.3.1 學習分析模型簡介18-19
• 2.3.2 學習分析的核心要素19-20
• 2.4 適應性學習推薦系統(tǒng)相關研究20-23
• 2.4.1 適應性學習推薦系統(tǒng)研究述評20-21
• 2.4.2 學習路徑推薦算法比較研究21-23
• 3 基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)設計23-32
• 3.1 設計思想23-24
• 3.2 基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)功能設計24-29
• 3.2.1 學習者模型設計24-26
• 3.2.2 知識模型設計26-27
• 3.2.3 系統(tǒng)功能設計框架27-29
• 3.3 系統(tǒng)運行流程29-32
• 4 學習分析技術支持下適應性學習路徑推薦系統(tǒng)實現(xiàn)機制32-41
• 4.1 數(shù)據(jù)指標選擇32-33
• 4.2 學習分析數(shù)據(jù)來源和類型33
• 4.3 學習分析與學習內容推薦33-41
• 4.3.1 利用關聯(lián)規(guī)則修正學習者模型34-36
• 4.3.2 社會網(wǎng)絡分析挖掘情感態(tài)度36-37
• 4.3.3 決策樹分析預測學習結果37-38
• 4.3.4 蟻群算法實現(xiàn)推薦38-40
• 4.3.5 可視化圖表呈現(xiàn)40-41
• 5 基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)41-51
• 5.1 學習內容的選取41
• 5.2 開發(fā)環(huán)境和開發(fā)工具41
• 5.3 適應性學習路徑推薦系統(tǒng)功能實現(xiàn)41-51
• 5.3.1 學生功能模塊41-46
• 5.3.2 教師功能模塊46-51
• 6 基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統(tǒng)有效性驗證51-55
• 6.1 學習路徑推薦的合理性51
• 6.2 學習風格推斷的準確性51-52
• 6.3 學習效果的檢驗52-55
• 7 研究總結與展望55-57
• 7.1 研究總結55-56
• 7.2 研究展望56-57
• 參考文獻57-60
• 攻讀學位期間取得成果60-61
• 致謝61-62

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本文編號：538993