本文關(guān)鍵詞：基于教育大數(shù)據(jù)的量化自我MOOC自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究

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【摘要】：教育大數(shù)據(jù)創(chuàng)新性地完善了當(dāng)前學(xué)習(xí)系統(tǒng)的架構(gòu),實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)流的學(xué)習(xí)分析和挖掘機(jī)制,讓以往難以實現(xiàn)的精準(zhǔn)分析成為了可能,而量化自我算法將成為教育大數(shù)據(jù)分析和實現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵所在。本文首先分析了教育大數(shù)據(jù)背景下作為個人級數(shù)據(jù)應(yīng)用的量化自我概念。然后,討論如何通過全面地記錄、跟蹤和可視化學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為,促使量化自我算法更容易、準(zhǔn)確地獲得學(xué)習(xí)者的經(jīng)驗,實現(xiàn)以學(xué)習(xí)者的認(rèn)知需求為中心來優(yōu)化學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程。進(jìn)而提出基于量化自我算法的MOOC自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的模型,并且對該模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)分析。最后,結(jié)合基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析的智能反饋策略和認(rèn)知思維層次的在線學(xué)習(xí)行為分類,構(gòu)建了量化自我學(xué)習(xí)算法QSLA(Quantified Self Learning Algorithm)作為實現(xiàn)基于教育大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。
【作者單位】： 首都師范大學(xué)教育技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 教育大數(shù)據(jù) 自適應(yīng)學(xué)習(xí) 量化自我 QSLA
【分類號】：G434
【正文快照】： 一、問題的提出自適應(yīng)學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的、根據(jù)學(xué)習(xí)者的交互及其表現(xiàn)水平而調(diào)整的、大部分情況下非線性方法的教學(xué)與輔導(dǎo)。[1]自適應(yīng)學(xué)習(xí)的重要目標(biāo)是依據(jù)用戶模型,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為進(jìn)行預(yù)測,并且向?qū)W習(xí)者推薦個性化學(xué)習(xí)對象。[2]而資源豐富、用戶龐大的MOOC為學(xué)習(xí)

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本文編號：649589