用户画像在教育资源个性化推荐中的应用研究

个性化教育资源推荐是教育领域重要的研究课题。在大数据背景下,用户画像为教育资源的个性化推荐服务提供了新的研究方向。本文将基于学生用户画像构建的学习者多维标签应用于教育资源的个性化精准推荐中,不仅满足了学生个性化学习的需求,提高了学习效率与效果,而且使得教育资源得到了充分利用。     

基于大数据的个性化英语教学策略

研究了一种基于大数据的个性化英语教学系统并对其进行了测试.通过基于模糊控制矩阵算法的教师-学生匹配度算法,对英语教学系统的教师推荐机制做出革新,使学生可以匹配到更适合自己学习习惯的教师,同时对学生学习过程进行画像,对薄弱知识点进行个性化学习,利用画像技术对学生参加常规英语考试的通过率做出估计评价.在内部测试中,学生用户...     

学生画像技术在教学中的研究实践与应用

"学生画像"技术起源于电商领域的用户画像技术,指通过记录学生各种在校活动的数据,对其进行分析并将信息抽象成标签的过程.文章详细说明了通过数据采集、数据预处理、数据分析、聚类建模来完成学生个体和集体画像的技术实现过程;描述了将学生画像结果应用于教学后,对教师快速识别后进学生,督促其养成良好的学习习惯,制定个性化的帮扶措施,改进教学设计等都有较大的帮助.     

基于学生学习风格画像的资源推荐系统设计与优化

文章提出一种基于学生学习风格画像的资源推荐系统的设计与优化方法,通过量表和聚类得到学生的学习风格画像,使用协同过滤推荐算法为学生自动推荐合适的教学资源。该方法可以有效地捕获学生的学习风格,为其提供个性化的学习资源推荐服务。     

基于大数据技术的大学生学习画像构建

在信息社会,各行各业的管理控制转变为以数据、信息为中心.在高等教育领域,高校重视学生信息数据库的建设,通过学生浏览信息的关键词、种类分布和浏览主题等多个维度构建学生画像向量空间模型.本文使用大数据技术构建学生学习画像基础模型框架,研究学生学习画像在个性化学习、问题预警及辅助学校决策等方面的应用,为高校提升学生培养质量提...     

基于MAS的个性化JAVA智能教学系统建模

大多数智能化教学系统以呈现教学材料为主,对学生提供被动式的教学,忽略了学生的个性特征以及个性化需求,群体协作学习要求,而人工智能领域的Agent理论为建立智能化的教学提供了可能。文中利用Agent理论改进传统的基于Web的远程教学网站,尝试建立满足学生个性化需求的智能教学系统。介绍了通过多Agent建立JAVA智能教学系统的模型。该模型根据学生的认知水平和协作学习要求建立教学策略,实现教学环节和测试环节的交互,争取实现针对不同程度的学生实施个性化的教学。     

智慧校园中基于大数据的学生课程推荐系统设计

为应对日益复杂的学习环境和多样化的学科要求,文章设计了基于大数据的学生课程推荐系统。该系统包括服务层、推荐算法层和画像构建层。其中,服务层包括课程推荐结果可视化、课程画像可视化、在线教育平台;推荐算法层采用基于画像的方法,全面考虑学生个性和学科特性;画像构建层通过多源数据分析构建学生和课程画像。另外,为提升推荐准确性,文章提出了基于余弦相似度的改进理论,引入权重调整、特征衰减和动态相似度计算等。     

基于多源数据的高校学生画像智能构建系统与应用

用户画像成为通过数据分析深度挖掘数据价值的重要工具,被广泛应用于不同领域。在教育领域,基于跨领域多源数据的学生画像研究和动态智能构建学生画像模型研究相对较少。提出的用户画像智能构建系统整体架构包括多源数据源、数据采集模块、多源数据处理模块、智能构建模块和画像应用模块。通过线上数据采集单元和线下数据采集单元自动采集高校学生多源数据,再对采集数据进行智能处理,进一步设计学生多层次标签库和使用贝叶斯定理创建多源数据智能构建模型,实现用户画像智能构建,最终形成不同领域有用的多层学生画像信息。实践表明,该系统提高了用户画像构建可靠性和时效性,具有较高的应用价值。     

基于Web和数据挖掘的ITS系统的设计与实现

网络化和智能化是计算机辅助教学发展的两大趋势,基于网络环境的智能教学系统(ITS)的研究已经成为当前和今后相当长时期的一个重要课题。本文结合“首都师范大学智能教学系统”的开发过程,主要讨论了系统模型的构建、数据挖掘技术的应用以及知识库、教师模型、认知型学生模型的建构、基于模糊理论的知识表示和推理等关键技术和实现方法。目的在于借助通用的、一般的技术手段,为学习者提供一个自主的、智能化、个性化的、有利于学生意义建构的学习环境。     

在线教育平台中个性化学习资源推荐系统设计

为了通过充分挖掘和分析用户的学习行为规律及认知特点,借助互联网和人工智能技术提升个性化教育的深度和广度,设计了一个包含用户画像的个性化学习资源推荐系统.该系统由数据层、数据分析层和推荐计算层构成.数据层由用户数据以及包含知识资料、学习资料和标签集的资源库组成;数据分析层融合了以基础信息、学习行为等为代表的静态数据和动态...     

基于MAS的个性化JAVA智能教学系统建模

大多数智能化教学系统以呈现教学材料为主,对学生提供被动式的教学,忽略了学生的个性特征以及个性化需求,群体协作学习要求,而人工智能领域的Agent理论为建立智能化的教学提供了可能.文中利用Agent理论改进传统的基于web的远程教学网站,尝试建立满足学生个性化需求的智能教学系统.介绍了通过多Ageat建立JAVA智能教学系统的模型.该模型根据学生的认知水平和协作学习要求建立教学策略,实现教学环节和测试环节的交互,争取实现针对不同程度的学生实施个性化的教学.     

贝叶斯网络在学生模型建模中的应用分析

将课程教学资源融合到学生模型构建中,描述了包括领域知识拓扑结构的建立、条件概率表学习算法的推理的详细过程,最终得到了学生模型中关于章节知识项的贝叶斯网络结构图,并通过一个实验系统对个性化教学系统中学生模型建构的整个框架的可行性进行了验证.     

“互联网+”时代定制化学习探析——以《计算机应用基础》课程为例

随着“互联网+”的蓬勃发展及其与教育的深度融合,基于互联网自由建构学习时空,定制个性化的学习菜单,全面满足每个人的学习需求已经成为可能。为此,如何把握定制化学习的特征,从学生个性化的学习需求分析入手,帮助学生创设人性化的学习空间,引导学生选择适应性学习方式,并围绕学生的学习提供全面的支持服务,探寻定制化学习的策略,也就成了一个值得研究的课题。     

基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究

个性化自适应资源推荐是以学习者为中心、以人工智能和大数据技术为基础,模拟人类思维进行学习资源推荐的过程。论文在分析学习者和资源学习风格的基础上,分别构建学习者模型和资源模型,运用基于学习风格过滤推荐算法、协同过滤推荐算法、关联规则推荐算法,展开个性化自适应资源推荐研究。研究结果表明,以学习风格为基础的混合式自适应推荐的结果,更贴合学习者的个性化学习需求。     

教育实践领域人工智能的应用初探

人工智能(AI)使计算机或其他机器以人类智能相似的方式做出反应.随着机器学习和自然语言处理技术的进步,人工智能在教育行业中的应用向普遍化、个性化方向转变.人工智能为教育实践提供了新方式,具体包括为个性化自适应学习构造场景、为个性化教育提供技术支持、为普适性教育提供智能教辅工具.与此同时,人工智能给教育实践带来新挑战,具体包括引发教育伦理危机、引发师生角色的适应困境、引发传统与现代教育模式的整合难题.为此,应当建立教育领域人工智能伦理标准、增强教育服务透明度,健全人工智能人性化机制、促进师生角色融入,加强智能系统整合、实现线上线下有机融合,实现教育实践领域人工智能适用路径优化.     

基于学习者画像的数据库课程教学改革研究

针对现有数据库基础课程教学无法满足学生多样化需求为背景,本文引入问卷调查获取学生个性化特征,根据学习者的基本信息、行为数据、态度数据以及学习结果对其进行画像,将具有相同学习行为的学生形成群体,按学生个人能力和需求给予个性化教学,并及时对学生学习过程进行干预,设计形成以人为本的差异性和多元化数据库课程教学新模式。     

人工智能时代基于智适应的个性化学习模式研究

因材施教一直是个性化学习追求的价值取向,但如何解决传统学习模式忽略学习者主体性、差异性和发展性,是个性化学习长久以来面临的挑战.作者提出,基于人工智能的智适应学习为解决上述问题提供了新的参照.智适应学习以人工智能为技术支持,以智适应学习系统为依托,将纳米级的知识点作为学习内容形态,对学习者进行知识点诊断、学习资源推送与...     

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。     

基于Web学习系统的学生模型分析

学生模型的构建方式是基于Web智能教学系统中个性化教学策略的主要研究内容之一,在整个研究过程中起到决定性的作用,只有构建出科学合理的学生模型,才能全面细致地分析学生的学习特点和自身特性,才能制定科学合理的教学策略,才能够有的放矢地实施因材施教,达到个性化教学的目的。     

英语课堂应用网络技术教学之实践

网络技术因其丰富的教学资源,已普遍应用于英语课堂教学中.利用网络技术,教师可以创设形象逼真的环境,通过启发和引导,促使学生完成知识的建构,不仅为学生提供了个性化的学习空间,让学生自主地学习,而且为其协作学习提供了条件.