基于网络的大学生自适应学习研究

基于网络的自适应学习模式下,学习者没有了教师的指导监督,根据自身条件在整个学习过程中充分发挥自适应学习的能力,并及时进行反馈和调整学习计划。本文从自适应学习的内涵、特点、优势和面临的挑战几个方面进行阐述。     

基于个性化自适应学习的网络混合式信息推荐

网络信息种类繁多、特征混乱,信息结构可视化难度较大,导致其推荐误差较大,且相似信息资源直接点击率不高.提出新的基于个性化自适应学习的网络混合式信息推荐方法.将自适应学习分为知识学习、测验考试、学习策略决策及数据维护四大功能模块,自适应挖掘混合式信息特征,降低用户个性属性维数;构建领域知识模型,对混合信息知识结构做可视化...     

自适应算法在网络学习系统的应用研究

随着现代信息技术与教育产业的深度融合,建设远程开放式的网络学习平台已成为构建智慧校园网的核心;同时也为构建学习型社会,实现终身教育提供了环境支撑和技术保障。主要着手于自适应算法研究,以网络学习者为对象,针对网络学习平台中存在的问题,设想将自适应算法引入到网络学习平台中,设计一个包含自适应网络学习模型、学习者信息模型、智能学习诊断模型的网络学习系统。以期系统能够有效地完善现有网络学习在动态导航、智能诊断、师生交互、因材施教等方面存在的不足,并从根本上改变传统按部就班式的学习模式,实现将资源按照学习者的个体特征和学习需求自动地生成学习内容序列,从而实现个性化的学生学习与教师辅导,以此来提升远程教育的服务质量。     

基于网络的自适应学习系统研究

如今的时代是信息科技化时代,在此时代背景下,网络教育应运而生。随着网络教育在我国的不断发展,以及人们对于个性化差异学习的认识,如何开发一个基于网络的,以学习者为中心,最大程度的激发学习者的学习兴趣,从而实现真正意义上的自主学习的网上自适应学习系统已经逐渐成为网络教育学习平台研究中的重要课题。本文主要通过对基于网络的自适应学习的认识,探讨适合于我国当前教育体制的,基于网络的自适应学习系统的体系架构和构建策略。     

网络环境下自适应学习系统研究

针对网络环境下自适应学习系统发展中遇到的新问题,如学习者个性特征的挖掘及自适应学习策略的生成等,提出了一种新的自适应学习系统,即在建立个性化学习者模型的基础上,进一步研究相应的数据挖掘算法在自适应学习中的应用,得到学习者的个性特征与学习行为之间的关联规则,并最终生成自适应的学习策略提供给学习者;仿真研究表明,本系统设计先进,较好地实现了学习过程的自适应性。     

自适应超媒体系统探析

1.引言二十年来,超媒体已从实验原型发展成为世界上最流行的计算机应用,其中最成功的超媒体系统World Wide Web几乎成为信息高速公路的代名词。随着超媒体系统的类型、规模及复杂性的与日俱增,信息空间日益宠大,如何快速准确地展示用户所需信息成为当前研究的热点。传统的超媒体系统中采用一成不变(one-size-fits-all)的方法提供静态超媒体文档,要求超媒体文档的作者为不同用户撰写不同文档,以适应     

超媒体环境下的自适应e-Learning平台

<正> 随着网络教育的发展,各种e-learning系统不断问世。然而,这并不意味着将会对传统学习方式进行彻底的革命。因为网络本身只是一种硬件,它只具有信息传输的功能,而e-Learning教学的最终实现还要依赖于网络的软环境,即教学环境的创设。在e-Learning平台的具体买施过程中,大多数系统只是简单地重现书本知识,或者采用多媒体的方式表现知识,并不像在传统教学中,教师能够因材施教,针对不同的学生制定不同     

基于强化学习的自适应多Agent系统的构造

自适应系统所处的环境往往是不确定的,其变化事先难以预测,如何支持这种环境下复杂自适应系统的开发已经成为软件工程领域面临的一项重要挑战.强化学习是机器学习领域中的一个重要分支,强化学习系统能够通过不断试错的方式,学习环境状态到可执行动作的最优对应策略.本文针对自适应系统环境不确定的问题,将Agent技术与强化学习技术相结...     

基于自适应模糊神经系统的网络学习评价模型研究

学习评价是网络学习中十分重要的环节,为克服原有网络学习评价方法的不足,构建一种基于自适应模糊神经系统的评价模型,并进行实验仿真。测试结果表明,基于自适应模糊神经系统的网络学习评价模型提高了网络学习评价的准确率,为网络学习提供一种新评价方法。     

基于强化学习的自适应在线规划的应用研究

随着互联网的迅速发展,自适应系统受到越来越多的关注,目前,大部分自适应系统的规划都是预先定义的,但是在开放的互联网环境中,这种预知的规划策略往往灵活性和智能性不高,针对系统运行环境通常是动态的、不确定的,系统设计阶段难以预测到环境所有可能的变化,在设计阶段系统针对环境变化所采取的自适应行为也是难以预先确定的.因此,提出一种系统运行时根据环境的变化在线制定规划的自适应行为策略.采用基于强化学习和Agent技术,对自适应系统的行为进行描述、分析,最后通过相关实验对该策略进行验证,结果表明该在线规划具有自适应能力.     

神经网络自适应学习系统

本文简要介绍人工神经网络自适应学习系统（ANNALS)的结构。在ANNALS的支撑下，既能自动获取网络参数，又可以方便自如地对各种作本数据进行聚类分析。     

基于数据挖掘技术的自适应学习系统的研究

本文分析了划一式教学的缺陷,引入了自适应学习系统。创造性的提出了数据挖掘技术在自适应学习系统中的应用。并介绍了数据挖掘技术在自适应学习系统中的实现步骤。     

基于自适应学习的特征图像识别技术研究

针对特征图像的自适应识别技术问题，研究了利用具有学习和自适应功能的ART人工神经网络原理及规则，提出了具有自稳定适应和分类学习功能的算法。     

自适应学习模型在智能教学系统中的应用研究

在分析自适应学习内涵的基础上,深入地研究了自适应学习模型的结构和功能。探讨了自适应学习模型对智能教学系统实现教学内容动态呈现和智能导航两个方面的理论支持。最后,指出自适应学习模型的分析和研究是构建智能网络教学系统的关键。     

基于贝叶斯网络的自适应系统建构

以认知学习理论为依据,运用贝叶斯网络建立学习者模型,提出了一种学习内容自适应呈现算法。学习内容的呈现适合学习者认知发展水平及个性特征,实现了一种智能化、个性化网络学习的自适应系统,为学习者提供一种更优化的学习途径。     

贝叶斯网络在自适应教育超媒体中的应用

自适应教育超媒体系统中,学生模型的不确定性因素的处理是非常重要的问题。文章讨论了在笔者所设计和实现的自适应教育超媒体系统中,应用Bayes网络处理学生模型中非确定因素的方法。     

“互联网+”背景下自适应学习系统的研究

分析互联网+背景下的自适应学习及自适应学习系统的特点,介绍自适应学习系统的开发过程,以移动应用开发课程为例,说明自适应系统的结构特点,并以几个章节知识点为示例介绍自适应学习系统的工作方式及学习者的学习方式。     

自适应网络学习用户界面设计和实现

An adaptive user interface helps to improve the quality of human-computer interaction. Most people at present join to Web-Based Learning by common browser. Due to the one-fits-all user interface, they have to face with the problem of lack of the support on personalized learning. The design and implementation of the adaptive user interface for Web-based learning in this paper is grounded in our work done before, for example interaction model,adaptive user models including domain models. The adaptivity is mainly expressed on learning contents and representation including layout as well as operation.     

基于学习风格的自适应式虚拟交互方法的研究

新工科教育的改革推进了自适应学习的发展,以往的自适应方式对学习者的主观能动性的重视不足,且大部分已有研究无法提供个性化程度较高的交互体验.针对这些问题,该研究基于学习风格模型提出了一种自适应式虚拟现实交互的新方法.该方法设计了适用于虚拟交互环境的学习风格判断方式,通过分析学习者的主客观数据来判断其学习风格,由此对交互环...     

自适应网络教学系统的研究与设计

针对现有网络教学的不足，来研究自适应性学习的内涵，从而设计一个具有自适应学习的网络教学系统，弥补原有系统缺乏交互性、适应性、针对性和智能性，使其能够针对个体特征引导学生学习，真正实现因材施教。