“有教無類”和“因材施教”是教育行業(yè)長久以來追求的目標,如何能夠以更低的成本、將更高質量的教育資源覆蓋至更多的群體,針對不同的人群提供更加富有針對性,更貼合實際的個性化教學方案,是教育從業(yè)者一直在努力的事業(yè)。經過數十年的發(fā)展,人們對于互聯網教育的期待已經由最開始的教育資源的信息化和資源共享的平權化,發(fā)展為對教育資源的優(yōu)質化和教學效率的智能化。教育從業(yè)者及互聯網從業(yè)者,正在不斷研究和時間,互聯網技術在解決教育資源共享的同時,進一步提升教育資源的質量和教學的質量,讓學員能夠獲取更好的教學資源,更高效率、更貼近自身情況的進行學習。貝葉斯網絡模型是一類可以強有力的用來表達各種不確定性和科學知識的網絡模型方法,也正是因為它的這類模型特點使得它成為一個具有代表性的數據挖掘和分析工具。近些年來,隨著人工智能熱潮來襲,貝葉斯網絡成為了諸多學者研究的對象。其中在互聯網教學中,由于每位學員的學習情況都大不相同,因此針對每位學員制定相應的學習計劃十分困難,但利用貝葉斯網絡的特點可以準確的了解每位學員的自身情況,并進行相應的科學分析,再對其進行分類與學習評估,最后根據以上步驟得到的結果進行個性化的學習方法推薦... 

【文章來源】：華僑大學福建省

【文章頁數】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

互聯網遠程教育組織圖

第3章基礎學習模型分析17般為視頻材料，但也可以是ppt、三分屏、pdf等一些文檔或混合學習材料。學習模式一般為按固定的順序進行點擊瀏覽，學習過程中除防假學防替學監(jiān)督需要操作外，一般無其它交互因素一些因素。用戶在學習課件時，計時系統(tǒng)將開始工作。圖3.2互聯網遠程教育課件組織圖個性化學習，主要以解決不同用戶無法適用同一套學習方案的問題。每位用戶在學習方面有各自特點的表現，也有不同于他人的薄弱之處。因此應該采用對癥下藥的方式，讓每位用戶在汲取新知識的同時，能夠隨之攻克自己的知識薄弱點，增強自己對于未知知識學習的興趣與自信心。目前線下教育制度中，學生大都通過提前分配的固定班級進行學習，統(tǒng)一傳授知識的課程體系已經趨于完善，但隨著人們的需求變化，傳統(tǒng)意義上的課程傳授暴露出些許問題，學生們無法靈活的發(fā)揮各自的優(yōu)勢，也無法專一去攻克某一個薄弱點。而個性化學習可以針對每一位用戶自身的學習優(yōu)劣勢，提出相對應的學習建議與方法。為此我們在原互聯網教育模式上增加了交互式能力測驗組件，及時了解學習狀態(tài)，調整學習策略。如圖3.3所示，該組件包含三大模塊：課前綜合測試、學前小測、學后小測。

交互式的互聯網遠程教育組織圖


本文編號：2957623