【摘要】：隨著以無線網(wǎng)絡技術、移動終端技術、云計算、人工智能等為代表的新信息技術的飛速發(fā)展,推動了各種數(shù)字化學習理論和實踐不斷涌現(xiàn),數(shù)字化學習方式從遠程學習、電子學習發(fā)展到移動學習、泛在自適應學習。傳統(tǒng)的在線學習系統(tǒng)為所有學習者提供幾乎相同的學習方案、學習路徑及資源,在線學習系統(tǒng)很難按照學習者的學習目標、知識水平、學習風格、興趣愛好等個性來設置學習方案和推薦資源,導致學習者在學習過程中出現(xiàn)個性缺失、場景單一等學習效率低下問題,另一方面學習者面對海量資源容易出現(xiàn)"學習迷航"與"信息過載"等問題。為解決這些問題,泛在自適應學習成為在線學習領域的研究熱點,學習者個性模型,知識模型及教學對象交互模型是其中的核心問題。根據(jù)學習者個性,泛在適應性學習系統(tǒng)為學習者提供資源、學習方案、學習路徑等個性化服務,從而提高學習質量與效率,減少成本,推動基于移動互聯(lián)網(wǎng)的教育信息化變革。針對現(xiàn)有的學習者個性模型普遍存在的個性描述信息不足、個性描述視角單一、模型集成度低等問題,論文提出多維多粒度學習者個性模型LPM~3及其處理策略,研究LPM~3模型數(shù)據(jù)模式規(guī)范、LPM~3模型的維護策略,并針對泛在學習交互對象之間非網(wǎng)絡原因阻塞提出基于連通圖的交互處理策略以增強交互的穩(wěn)定性。具體研究的核心內(nèi)容包括:(1)在參考國內(nèi)外學習者個性模型的基礎上詳細分析討論了影響和決定學習者學習效率的關鍵個性屬性:學籍信息、學習目標、知識水平、學習風格、學習軌跡、興趣愛好,并分析各個性屬性之間的相關性,進而提出多維多粒度學習者個性模型LPM~3。討論了LPM~3模型的運行機制,模型的結構設計,模型的多維多粒度性分析,及LPM~3模型的數(shù)據(jù)模式規(guī)范。(2)基于LPM~3模型多維多粒度特點,提出顯式獲取、隱式獲取、推理獲取學習者個性屬性策略,以及基于時間點的個性維護策略、基于可變時間窗口的個性維護策略、基于聯(lián)動的個性維護策略。(3)對泛在學習中師生之間、學習者之間非網(wǎng)絡原因交互不暢提出一種交互狀態(tài)模型,基于有向連通圖給出交互狀態(tài)的判斷策略,通過尋找連通路徑找到交互的路徑,通過尋找最短路徑找到交互的最優(yōu)路徑,并提出基于連通圖的交互處理策略IPSCG以最優(yōu)的交互性能找到最簡疏通路徑。通過實驗證明這些策略能顯著降低交互成本,提高交互性能,增強用戶交互的穩(wěn)定性,為保障師生之間、學習者之間、學習者與資源對象之間的交互,資源共享的穩(wěn)定和高效做出了切實的貢獻。論文研究成果的應用能為學習者提供個性化的學習知識服務,能有效減少知識迷航、解決"認知過載"與"資源不足"現(xiàn)象,激發(fā)學習者學習興趣,提高學習效率,促進學習者個性全面發(fā)展,對提高基礎教育信息化水平,促進基礎教育的均衡健康發(fā)展,具有良好的實際應用價值。隨著可穿戴設備及大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,后續(xù)研究內(nèi)容包括:①在多維多粒度學習者個性模型中融入學習者的情境、情感等個性屬性,研究其對學習者學習的影響與其它個性特征屬性之間的關系;②研究維度動態(tài)變化的柔性多維多粒度學習者個性模型,進而為學習者提供更優(yōu)質的個性化學習服務。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：江西財經(jīng)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP181

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本文編號：2324966