基于個性化推薦的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)用研究 ————以高一物理為例
發(fā)布時間:2023-02-08 07:18
自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ),以學(xué)習(xí)者為中心,計算機(jī)為媒介,利用計算機(jī)模擬教學(xué)專家的思維過程,形成的開放式人機(jī)交互系統(tǒng)。根據(jù)學(xué)習(xí)者的多種特點和行為傾向,如學(xué)習(xí)風(fēng)格、媒體傾向、興趣、認(rèn)知水平等,采用相應(yīng)的教學(xué)策略,推薦個性化的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)資源,為學(xué)習(xí)者提供一種個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。國內(nèi)研究中基于學(xué)習(xí)風(fēng)格量表的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、基于個性化推薦的自適應(yīng)學(xué)習(xí)理論、算法研究比較多,但是應(yīng)用研究相對較少,因此我們有必要對自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)實際的應(yīng)用效果進(jìn)行研究。本研究擬采用文獻(xiàn)研究法、案例研究法、問卷調(diào)查法、訪談法等研究方法。遵循理論基礎(chǔ)——研究綜述——系統(tǒng)分析——系統(tǒng)應(yīng)用——結(jié)果分析——總結(jié)建議的研究路線。首先明確自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)相關(guān)的理論基礎(chǔ)和專業(yè)概念,然后通過梳理文獻(xiàn)總結(jié)出國內(nèi)在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)用研究中的不足。然后,對本文所要用到的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行分析,包括所用到的個性化推薦技術(shù)、理念和和功能,重點介紹了其中使用的基于學(xué)力矩陣的個性化推薦以及協(xié)同過濾推薦流程。本文分析了高一物理必修一的知識點結(jié)構(gòu),依托于此構(gòu)建了高一物理學(xué)科資源庫,為開展自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用研究提供了資源基礎(chǔ)。本文的重點是運用自適應(yīng)...
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 研究背景
1.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的由來
1.1.3 人工智能技術(shù)的發(fā)展
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀比較
1.3 研究目標(biāo)
1.4 研究方法及研究路線
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究路線
2 相關(guān)概念及理論研究
2.1 概念界定
2.1.1 自適應(yīng)測評
2.1.2 知識圖譜
2.1.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)
2.2 理論基礎(chǔ)
2.2.1 個性化學(xué)習(xí)理論
2.2.2 掌握學(xué)習(xí)理論
2.2.3 適應(yīng)性學(xué)習(xí)理論
3 個性化推薦研究
3.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程
3.2 協(xié)同過濾推薦過程
3.2.1 協(xié)同過濾推薦流程
3.2.2 協(xié)同過濾推薦詳細(xì)步驟
3.3 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的個性化推薦
3.3.1 學(xué)習(xí)風(fēng)格的信息獲取
3.3.2 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的個性化推薦的推薦過程
3.3.3 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的個性化推薦的局限性
3.4 基于學(xué)力矩陣的個性化推薦
3.4.1 學(xué)力矩陣
3.4.2 基于學(xué)力矩陣的個性化推薦的流程
4 案例研究及過程
4.1 高一物理資源庫建設(shè)
4.1.1 資源庫建設(shè)原則
4.1.2 資源庫建設(shè)的步驟
4.2 實驗設(shè)計
4.2.1 研究問題
4.2.2 學(xué)力測評設(shè)計
4.2.3 問卷設(shè)計
4.2.4 實驗對象
4.2.5 實驗平臺
4.3 實驗過程
4.3.1 學(xué)力測評
4.3.2 自主練習(xí)
4.3.3 個性化推薦測試
4.3.4 問卷調(diào)查
4.4 實驗數(shù)據(jù)分析
4.4.1 學(xué)力測評結(jié)果分析
4.4.2 問卷調(diào)查結(jié)果分析
4.4.3 訪談結(jié)果分析
4.5 實驗結(jié)論
5 應(yīng)用建議
5.1 大力推廣自適應(yīng)學(xué)習(xí),提高學(xué)習(xí)效率
5.2 完善資源標(biāo)注,實現(xiàn)精準(zhǔn)化導(dǎo)航
5.3 豐富學(xué)習(xí)資源,滿足各個層次學(xué)生需求
6 研究總結(jié)
6.1 創(chuàng)新之處
6.2 不足之處
6.3 今后的研究方向
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
本文編號:3737567
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 研究背景
1.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的由來
1.1.3 人工智能技術(shù)的發(fā)展
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀比較
1.3 研究目標(biāo)
1.4 研究方法及研究路線
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究路線
2 相關(guān)概念及理論研究
2.1 概念界定
2.1.1 自適應(yīng)測評
2.1.2 知識圖譜
2.1.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)
2.2 理論基礎(chǔ)
2.2.1 個性化學(xué)習(xí)理論
2.2.2 掌握學(xué)習(xí)理論
2.2.3 適應(yīng)性學(xué)習(xí)理論
3 個性化推薦研究
3.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程
3.2 協(xié)同過濾推薦過程
3.2.1 協(xié)同過濾推薦流程
3.2.2 協(xié)同過濾推薦詳細(xì)步驟
3.3 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的個性化推薦
3.3.1 學(xué)習(xí)風(fēng)格的信息獲取
3.3.2 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的個性化推薦的推薦過程
3.3.3 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的個性化推薦的局限性
3.4 基于學(xué)力矩陣的個性化推薦
3.4.1 學(xué)力矩陣
3.4.2 基于學(xué)力矩陣的個性化推薦的流程
4 案例研究及過程
4.1 高一物理資源庫建設(shè)
4.1.1 資源庫建設(shè)原則
4.1.2 資源庫建設(shè)的步驟
4.2 實驗設(shè)計
4.2.1 研究問題
4.2.2 學(xué)力測評設(shè)計
4.2.3 問卷設(shè)計
4.2.4 實驗對象
4.2.5 實驗平臺
4.3 實驗過程
4.3.1 學(xué)力測評
4.3.2 自主練習(xí)
4.3.3 個性化推薦測試
4.3.4 問卷調(diào)查
4.4 實驗數(shù)據(jù)分析
4.4.1 學(xué)力測評結(jié)果分析
4.4.2 問卷調(diào)查結(jié)果分析
4.4.3 訪談結(jié)果分析
4.5 實驗結(jié)論
5 應(yīng)用建議
5.1 大力推廣自適應(yīng)學(xué)習(xí),提高學(xué)習(xí)效率
5.2 完善資源標(biāo)注,實現(xiàn)精準(zhǔn)化導(dǎo)航
5.3 豐富學(xué)習(xí)資源,滿足各個層次學(xué)生需求
6 研究總結(jié)
6.1 創(chuàng)新之處
6.2 不足之處
6.3 今后的研究方向
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
本文編號:3737567
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