基于多维关联本体的学习资源推荐方法

针对目前互联网环境下学习资源推荐方法无法满足用户垂直化、精准化以及个性化学习需求问题,探索融合学习资源维度、学习者维度以及情境维度的学习资源推荐方法.首先,构建学习资源推荐多维关联本体模型(MCOM),通过语义关系实现学习资源本体、学习者本体和情境本体关联;其次,设计动态自均衡二进制粒子群优化算法(DSEBPSO);最...     

融合学习过程特征的深度知识追踪方法

在线学习已成为学习者获取知识的重要途径，准 确 和 及 时 了 解 在 线 学 习 者 的 知 识 状 态，并 提供个性化的在线学习支持服务，已成为智能教 育 领 域 的 研 究 热 点。针对现有知识追踪方法 仅 对学习结果进行建 模，鲜有对学习过程特征挖掘建模的研究现状，首 先，从 Ｐｏｓｔ－ｈｏｃ视 角 利 用 ＢＯＲＵＴＡ 特征选择模型挖掘在线学习过程中的多维特征；然后，在 ＤＫＶＭＮ 模 型 基 础 上 构 造 多 维特征网络，设计融合学习过程特征的深度知识追踪模型；最 后，提出深度知识追踪优化方法 ＤＫＶＭＮ－ＢＯＲＵＴＡ。研究结果表明：在公共数据集和实际教学环境的实验条件下，深 度 知 识 追 踪优化方法在 ＡＵＣ评价指标上优 于 传 统 深 度 知 识 追 踪 方 法，证 明 所 提 方 法 具 有 较 好 的 预 测 和 服务效果。     

小型公共绿地支持在地交往活动的情感 增效途径研究

小型公共绿地能支持在地交往活动,继而强化积极情感,在绿地日常使用机会减少的现实背景下,有必要提升活动者在有限活动机会中获得积极情感的能力。总结了调控活动的发起形式、强化活动的社会联系性、提升活动的空间可供性3条情感增效途径,比较了3条途径的情感增效能力,提炼了促成高、低情感增效结果的正、负空间组态,分析了组态单元中的活动特征。研究发现：在增效途径上,提升空间可供性相较于其他2条途径能更好地促成情感增效;在空间组态上,fsQCA适合提炼面向情感增效的空间组态,由此提炼得到4类正向促进组态与3类负向抑制组态;在活动特征上,正向促进组态单元活动彼此协调,公共型、低强度活动情感增效潜力被激发;负向抑制组态单元活动彼此干扰,亲密型、高强度活动情感增效能力被削弱。研究成果能为健康效率导向下的小型公共绿地建设与更新提供参考。