个性化网络学习系统设计研究

本文以个性化学习理论为指导,探索出能够适应学习者个性化学习的网络学习系统的基本模块及其功能,并通过综合运用数据库技术、数据挖掘技术以及人工智能技术来完善系统的功能。该系统将网络学习的特点与学习者的认知水平、认知风格和兴趣爱好等个性化因素紧密结合起来,为学习者营造一个个性化的网络学习环境。     

基于数据挖掘的智能性个性化网络学习系统设计

目前基于web的学习系统已经不能满足不同背景的学习者在不同时间、以不同目的、不同方式的学习需求。本文在利用以知识点为导向的数据挖掘技术,运用多种数据挖掘算法,构建一种智能化的个性化网络学习系统用以满足对学习者有针对性的教育需求,提高教学质量。     

云计算环境下个性化网络学习系统构建分析

基于个性化学习理论,结合社会性软件的发展及应用,将云计算技术的整合资源、集中服务的技术优势应用到当前个性化网络学习系统研究中。分析了云计算环境下个性化网络学习研究存在的问题,进行了基于云计算环境的个性化网络学习系统设计。     

基于学习风格的个性化推荐系统设计研究

大数据时代下,网络平台上有海量的学习视频,给学习者造成选择困难。为此,如何找到一个适合学习者的学习视频。对此,该研究设计和构建基于学习风格的个性化推荐系统。首先,学习者模块通过学习者自我填写学习风格量表,分析出学习者的学习风格;其次,对需要的学习视频进行分析,判断出该学习视频的教学风格;最后,将学习者学习风格与学习视频的教学风格进行匹配,向学习者进行推荐相匹配的学习视频。个性化推荐系统的设计给予一定的理论依据及实际应用的指导。     

一种基于模糊理论的个性化网络学习系统

在信息社会中,学习已经成为人们日常生活中很重要的组成部分。网络学习是一种集计算机网络技术、卫星通信技术和多媒体技术于一体的学习方式,它对人们的终身学习起到非常重要的作用。提出了一种基于模糊集理论的个性化网络学习系统,利用模糊集理论知识构建和描述学习资源数据库模型和学习者数据库模型。这种系统既能形成描述网络课程知识的模糊结构图,又能针对不同的学习者形成学习者的模糊结构子图,并能根据学习者的学习进度和能力水平,提供不同的学习内容和导航策略,从而满足个性化网络学习的需求。     

基于网络教学资源平台的个性化自主学习研究

在分析国内外关于个性化自主学习研究的基础上,总结个性化自主学习的特征,提出基于网络教学资源平台的学生个性化自主学习方法框架,介绍实现基于网络教学资源平台的个性化自主学习的关键技术,提出利用搜索引擎、Web Service、个性化定制等技术整合校园分散的网络教学资源,设计开发学生个性化自主学习的门户,即通过在该门户上集中学生感兴趣的、专业对口的相关教学资源,创造一个没有教师监督,却能正确引导学生学习,并能对学习进度和效果进行有效评估的个性化自主学习环境。     

个性化网络学习资源推荐系统研究

通过搜索资源来学习现已成为网络学习的一种重要的学习方式,为了提高这种方式下的学习效率,本文提出了一种基于Agent的网络推荐系统,通过获取学习者的当前学习需求,与内嵌的专家知识进行集成,利用多属性决策方法作为比较机制,以达到推荐合适学习资源的目的。系统还提出协同过滤方法,将相似学习者的学习资源推荐给学习者。最后。采用JADE平台开发了原型系统,并进行系统的集成和Web应用设计。     

基于Web挖掘的个性化网络学习系统设计

设计了一种基于Web挖掘的个性化网络学习系统,该系统给出了Web内容挖掘、Web使用挖掘和Web结构挖掘的结果,并结合其推荐结果为学习者提供个性化的服务。并给出个性化推荐算法。     

数据挖掘在个性化网络学习中的应用

本文分析了传统网络学习系统的现状及其弊端,针对这些问题提出：使用Web数据挖掘技术,对学习者网络学习行为进行分析,在此基础上对学习者网络学习行为进行预测,从而为学习者提供个性化的学习建议,提高学习者的学习效率;同时根据对学习者网络学习行为的数据挖掘结果,改进网站设计。     

基于建构主义的CSCW个性化的网络学习模型

随着以计算机技术和网络技术为核心的现代信息技术的飞速发展，人们越来越多地把学习过程放到网络上来，而不再局限于传统的教室学习，因此网络学习得到了迅速推广。然而，受传统教育理论、教学思维的限制，目前网络教学研究中所提出的各种设计思想和策略往往忽视用户特殊行为这一重要信息，没有给出针对其个性的信息反馈，使得现有的大部分网络学习系统缺乏个性，降低了用户的学习兴趣。本文在分析网络学习模式的基础上结合Agent技术提出一种建立在建构主义学习理论之上的CSCW个性化的网络学习模型。     

基于云计算的个性化学习系统的研究

云计算的出现,教育方式的改变和终身教育的要求,传统的教学平台面临了巨大挑战,已经无法满足学习者的学习需求。本文作者依托云计算环境,同时根据学习者的兴趣、访问频度、访问时间而动态的调整页面结构,设计了适应个别化学习需求的云个性化教学平台,满足了现代教育的需求。     

智能网络学习系统中个性化学习研究

网络学习提倡以学生为主体,智能网络学习系统则以学生的个性化学习为特征．领域知识的组织和智能导航是智能网络学习系统中实现个性化学习的基本问题。探讨智能网络学习系统中的领域知识组织和管理,研究一种个性化学习路径的动态生成算法和个性化学习的页面合成算法,为智能网络学习系统的设计和开发提供基础。     

基于社交网络模式的个体个性化学习资源的推荐方法研究

随着网络教学的发展和网络学习资源的增长,如何准确挖掘学习者个体的学习兴趣,并根据学习兴趣找到适合的学习资源,成为越来越多研究者关注的问题。本文正是在这种背景下,提出一种依托社交网络模式的,深度挖掘个体的学习兴趣的个性化学习资源推荐机制。     

个性化移动学习系统框架研究

根据学习者个体差异进行个性化学习是当前信息时代移动学习发展的总趋势.个性化移动学习具有学习时间碎片化、学习行为个别化和学习过程个性化的特征,要求系统应当具备三大核心功能:个性化的定制、推荐与呈现.在应用层、业务层和数据层三层框架下,能够实现个性化移动学习系统的基本功能需求.     

E-learning情境学习中个性化教学策略的研究

个性化E-learning教学系统已成为远程教育领域的研究热点然而,许多E-learning教学系统往往只基于某种固定的预定义个性化策略,导致教学者、教育研究人员及学习者在教学或学习过程中难以提供有效的E-learning学习经验,无法灵活改变个性化学习需求。提出基于两个层次的个性化学习情境创建方法:第一层次,根据预定义的个性化策略建立个性化的学习情景。第二层次,教师可根据课程的具体情况,灵活选择个性化参数,以确定不同的个性化策略。     

个性化学习资源精准推荐系统设计研究

随着我国教育信息化进程的不断推进,学习者获取学习资源的方式逐渐从主动检索转变为学习系统自动推荐。智能化的学习内容推荐行为极大地提高了用户获取个性化资源的效率,但是内容推荐在教育领域中的应用仍存在着许多方面的不足。该研究分析了推荐系统在教育领域中的应用现状,介绍了主流的推荐算法及其实现原理,并采用混合推荐模式和不同的推荐策略,设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型,以期助力学习者的个性化学习。     

中职专业课个性化网络教学资源学习系统的设计与应用

本文以中职专业课为例,从设计与应用的角度对基于网络的个性化学习模式进行了研究,详细设计了支持该教学模式的专业课网络教学资源学习系统,它为广大师生提供一个新的教学与交流空间,能提高学生学习专业课的主动性和积极性,方便学生自由选择学习内容和时间,对培养学生的个性化学习能力、独立创新能力和实践能力等方面具有积极的意义。     

网络学习管理系统中智能学习导航研究

网络学习导航的目的是避免学习者在学习过程中"迷航"和提高学习效率,并能在一定程度上实现个性化学习,其关键是学习系统能够提供智能化的学习导航,指导学习者完成学习任务。论文探讨了网络学习管理系统中学习导航的设计原则,研究了在本体概念网模型的知识组织结构基础上的智能学习导航机制及其实现算法,并着重强调个性化学习,为基于B/S三层结构的学习管理系统实现个性化学习提供了基础。     

浅谈幼儿园网络环境下的个性化学习

本文依据建构主义理论与多元智能理论,阐述了在网络环境中实现幼儿个性化学习的可行性，并对网络环境下幼儿个性他学习模式进行了初步探究。