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文檔簡(jiǎn)介
1、E-Learning以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)為核心,給教師和學(xué)生、學(xué)生和學(xué)生之間搭建了一座通信橋梁,為更多渴望知識(shí)的人提供獲取知識(shí)的一種新的手段。然而,網(wǎng)絡(luò)上知識(shí)載體呈現(xiàn)爆炸增長(zhǎng)趨勢(shì),人們面臨著“信息爆炸,但知識(shí)貧乏”的尷尬。同時(shí),與傳統(tǒng)教育方式相比,網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)上的學(xué)員們常常因缺乏有效的指導(dǎo)而導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率低下,因缺乏同伴間的相互交流、相互學(xué)習(xí),存在著前所未有的“孤獨(dú)感”。目前,對(duì)于這些問題的相關(guān)研究屢有創(chuàng)新的進(jìn)展。從基于內(nèi)容的過濾到協(xié)同
2、過濾,到自組織社區(qū);中國(guó)網(wǎng)絡(luò)教育技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的從無(wú)到有;Ontology的引入及其應(yīng)用等,每深入一步研究,都有新的發(fā)現(xiàn)。研究者們意識(shí)到:個(gè)性化服務(wù)若單方面地考慮用戶本身的歷史數(shù)據(jù)作為分析源頭,其準(zhǔn)確率在某些環(huán)境下并不適用;通過橫向有效地挖掘和利用相互間的關(guān)系,可以實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的信息過濾。 本研究在上海交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院已有的龐大在線學(xué)生群體和良好的網(wǎng)上學(xué)習(xí)條件之基礎(chǔ)上,建立個(gè)性化課程學(xué)習(xí)平臺(tái),幫助、引導(dǎo)學(xué)習(xí)者進(jìn)行有效的個(gè)性化學(xué)習(xí)。本
3、文主要通過以下幾點(diǎn)完成普適學(xué)習(xí)環(huán)境下的個(gè)性化服務(wù):①構(gòu)建基于P2P網(wǎng)絡(luò)的自組織社區(qū)為學(xué)習(xí)者提供不同的相似群體以便交流,解決學(xué)習(xí)者在分布式學(xué)習(xí)中的“孤獨(dú)感”。②通過自組織社區(qū)內(nèi)同伴之間的相互推薦,解決“信息爆炸,但知識(shí)貧乏”中資源“大”的問題。③增加教師端基于簇類的學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦,解決教師資源少不能對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行有針對(duì)性指導(dǎo)的缺陷,并通過試題的定制讓學(xué)習(xí)者更清晰地認(rèn)識(shí)自身不足。④根據(jù)不同學(xué)習(xí)者間學(xué)習(xí)歷史記錄和課程知識(shí)點(diǎn)的Ontology結(jié)構(gòu)進(jìn)
4、行路徑挖掘,解決學(xué)習(xí)者在“無(wú)序”的資源中缺乏有效引導(dǎo)而易重復(fù)摸索和“迷失”的現(xiàn)象,并對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行控制。 本研究基于角色的不同將實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵部分分為兩個(gè)模塊,分別為學(xué)習(xí)者參與的導(dǎo)學(xué)模塊和教師參與的導(dǎo)教模塊。其中導(dǎo)學(xué)模塊中,通過自組織社區(qū)內(nèi)的交流、資源推薦、學(xué)習(xí)路徑挖掘(個(gè)性化課程編例)完成導(dǎo)學(xué);在導(dǎo)教模塊中,通過聚類分析,將具有相似特征的群體聚集在一起,完成教師對(duì)學(xué)生相對(duì)個(gè)性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和各種資源的推薦。將該試驗(yàn)系統(tǒng)模擬應(yīng)
5、用于上海交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院的《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程,通過與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的比較,以及與其它算法在課程中的成效比較,結(jié)果表明該種學(xué)習(xí)模式及相應(yīng)的導(dǎo)學(xué)、導(dǎo)教方法大幅提升了學(xué)員的學(xué)習(xí)積極性和學(xué)習(xí)質(zhì)量。同時(shí),我們將導(dǎo)學(xué)方法進(jìn)一步應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)課堂――《計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)》,得到了學(xué)員、老師的認(rèn)可和一定的成效。本文不僅僅關(guān)注于用戶的自組織、信息挖掘和推薦的準(zhǔn)確度以及聚類特征的代表性,同時(shí)應(yīng)該讓學(xué)習(xí)平臺(tái)更具智能性、更有交互性;并且能夠根據(jù)環(huán)境和歷史數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的
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