白云[1]2003年在《网络教学资源自适应组织研究》文中认为近年来，国内的网络教学平台如雨后春笋般地不断涌现，但许多网络教学平台的个性化教学不能令人满意，造成网络教学质量不高。教学资源个性化组织作为个性化网络教学的重要内容，其质量也不令人满意。主要表现为：(1)部分网络教学平台忽视了教学资源的组织。(2)部分教学平台对教学资源的个性化组织过于简单。(3)教学资源的定义不清，不利于个性化组织。论文针对教学资源个性化组织存在的问题，经过研究认为，教学资源个性化组织是进行个性化网络教学的关键内容；根据个性化教学的需要定义教学资源有利于教学资源的个性化组织；教学资源的个性化组织应该和教学策略相结合；将教学资源的组织和人工智能技术相结合，运用agent技术提高教学资源个性化组织的智能性，是网络教学系统中实现教学资源自适应组织的一种可行的途径。论文基于这一思想，给出了适合教学资源个性化组织的教学资源模型和学生模型，利用学生模型在学生信息获取方面的优势，提出了基于学生模型进行教学策略和教学资源整合的一般方法，并运用该方法给出一个能进行网络教学资源自适应组织的多agent网络智能教学系统模型SAROM(Self-Adaptive Resource Organization Model)。SAROM首先确定学生的个性喜好，根据喜好信息确定个性化教学策略，然后在教学资源库中选取既能配合教学策略的开展，又满足学生喜好的教学资源作为个性化教学资源，并将这些资源和教学策略结合，使之按照教学策略的安排呈现给学生，从而实现网络教学资源的自适应组织。作者基于SAROM的设计思想实现了一个实验系统ROES(Resource Organization Experiment System)以验证SAROM的教学资源个性化组织功能。实验表明，SAROM的基于学生模型的教学策略和教学资 网络教学资源自适应研究·摘要源整合能够提供个性化的网络教学资源，有助于实现网络教学平台的教学资源自适应组织。
王瑞[2]2016年在《未来课堂环境下的教学研究》文中研究表明在大数据与“互联网+”时代,新技术的出现正不断改变着人们的工作方式、生活方式和思维方式,同时也影响着人们的教学方式。在教育信息化改革中,我国的教育信息化进程关注的重点已经从硬件基础设施建设提升到技术与教学的深度融合。本论文是基于未来课堂环境建设与研究比较成熟的前提下,利用先进技术手段,集中考虑如何实现技术与教学的深度融合,从实践的角度出发研究未来课堂环境下教师教学行为与学生学习行为的变化,探究出一条切合郑州二中教学理念与实际情形的可持续发展道路。在研究目标上,论文重点确定了叁个方面,即：构建新型课堂形态,转变教师教学观念与教学行为；建构学生学习支持服务平台,为学生有效学习提供服务支撑；聚焦学生自主学习的学习能力,为实现学生终身学习与发展奠定坚实基础。通过这叁方面,以期实现培养健康、博爱、有为的全面发展的有个性的创新型人才的育人目标。在研究内容上,论文将重点围绕并从课堂信息化教学环境的构建、教育云平台的研发与应用、教学模式和资源的整合、学科和技术的融合、教学与学习行为的转型等方面展开,以期达到论文所提出的研究目标。在研究成果方面,论文重点展示了信息化环境下未来课堂的校本应用,即移动自主学堂的设计与创建；移动自主学堂教育教学发展模型；四课型渐进式教学设计模式；创新型人才发展模型；以及如何运用四课型渐进式教学模式进行教学设计与实践。通过调查问卷、访谈及课堂观察,表明：在移动自主学堂环境下学生的学业成绩得到了大幅度的提升,同时其主观能动性、阅读能力与创新能力都得到了提高；教师的教学观念发生了转变,教师技能与自主能力也得到了较大提升,促进了教师向研究型教师的转变。论文在理论方法、教学模式、教学环境创新的基础上,分析了教师与学生在未来课堂环境下的行为变化,为后续研究提供了理论指导。教学资源的整合与个性化生成、移动自主学堂发展模型、四课型渐进式教学模式、创新型人才培养模型等研究成果可复制、可推广、可借鉴,为当前新技术应用于教学实践提供了实践指导。
曹伟[3]2006年在《网络教学系统中自适应学习机制的研究与实现》文中研究说明随着Internet技术的发展,网络教学已成为一种非常重要的教学手段。现阶段网络教学系统在动态反应学生学习过程中不断变化的认知能力和知识水平、以及学生的个性差异等方面还存在着许多不足。因此,研究和构建能够针对个体特征引导学生学习的网络教学系统具有十分重要的意义和价值。论文从网络教学的教学模式和“自适应学习机制”两个方面展开研究,通过分析现有网络教学系统在交互性、适应性、针对性和智能性等方面存在的不足,设计了一个具有自适应学习机制的网络教学模型。该模型在评价学生学习状态的基础上,推理出适应个体特征的教学方法和教学策略,并通过智能导航算法引导学生自适应学习,并基于该自适应教学模型实现了原型系统。该系统具备教学内容的适应性呈现能力和适应性导航能力。论文对系统中所采用的关键技术及功能模块设计进行了详细阐述,重点探讨了知识的表示和知识的推理。系统突出的特点是利用知识推理技术实现教学内容和教学策略的控制,使得教学内容的表现和呈现次序具有自适应性,能够针对学习者实现个性化的指导。
李晓平[4]2008年在《基于SCORM标准的网络课程设计研究与实现》文中研究指明在远程教育初期,由于缺乏统一的技术标准,数字化教学资源建设过程中重用性与互通性的缺失,造成了资源的重复开发和人力物力的极大浪费。进入21世纪以来,随着SCORM标准的发展与成熟,这一现状正在逐步得到改善。本文以SCORM标准的框架和规范为基础,结合建构主义学习理论以“学”为中心的教育理念,通过对教学领域模型、学生模型以及导航模型的刻画,提出了基于排序和适应性学习路径控制技术的学习导航方法,使学生的学习过程具有一定的智能性。同时,本文以《计算机应用基础》网络课程为实例,立足于网络教学的实际需要,依据SCORM标准体系架构,对网络课程进行标准的具有可重用性和互通性的内容包装,通过SCORM相符测试软件对课程组件进行标准化测试。
葛庆敏[5]2016年在《基于WEB的个性化学习指导系统设计与开发》文中研究指明随着互联网的快速发展,信息技术已成为时代发展的主流,泛在教育已悄悄走进人们的视野开始给学习者带来巨大的知识和学习变革。教育信息化要求人们有更高的发现信息的能力和获取信息的速度,互联网时代要求人们不得不学会在网络中获取信息,具备在这个“网络社会”里学习和发展的能力和意识。由于人类个体的差异性,使得网络学习由最初的大众化向个性化方向发展,以满足不断发展的人和社会的需要。但是由于当前一些网络学习系统对于学习资源的设计和组织太过宽泛,学习者获取自己所需的学习资源并不是一件容易的事,这对网络学习者的积极性造成了很大的打击。还有一些学习系统只是简单的将传统课程搬到了网上,学习者只能按部就班的学习千篇一律的学习资源,不但不能提高学习者的兴趣还会降低学习效率,造成资源的严重浪费。为了解决当前网络学习系统存在的这些问题,研究者查阅众多相关文献发现学习者的认知能力水平是影响学习者学习效率的一个重要因素,因此本研究试图根据学习者的认知能力适时推荐合适难度的学习资源,指导学习者顺利通过“最近发展区”。在这样的网络学习环境中,系统完全为学习者服务,随时对学习者的认知能力做出反馈,随时为学习者推荐合适的学习资源,从而实现系统的个性化指导服务。本研究将在综合分析国内外网络学习系统构建研究理论的基础上,分析影响学习者学习效率的主要因素,借鉴项目反应理论中提供的对学生能力估计的方法,实时跟踪学习者对知识的掌握情况,同时采用Chen提出的学生合作投票的方法对学习资源进行动态难度调整,构建出一个能够根据学习者认知能力水平推荐合适难度学习资源的个性化学习指导系统,应用计算机相关技术和系统开发环境进行系统的设计与开发。本研究的主要内容包括以下四个方面。(1)基础理论的研究。在相关文献资料分析的基础上对个性化学习指导系统中相关概念进行界定,分析与个性化学习指导机制相关的因素,为系统设计者提供理论支持。通过对认知主义学习理论、“最近发展区”理论和项目反应理论的分析,提出对学生认知能力准确估计的方法和对学习资源难度的设置规范,为个性化学习指导系统的构建研究奠定理论基础。(2)个性化学习指导系统理论模型的构建。通过对经典网络学习系统和自适应学习系统模型的分析,在基础理论研究的基础上,探索个性化学习指导机制的构建规则,综合应用计算机相关技术,提出个性化学习指导系统的理论模型。(3)个性化学习指导机制的实现。通过借鉴项目反应理论评价学生能力发展的思想,实现对学生能力的估计;通过运用Chen提出的学生合作投票的方法对学习资源的难度进行调整,使学习资源难度更符合学习者的认知结构;通过借鉴项目反应理论中的项目信息函数完成学生能力与资料难度之间的匹配,实现系统的个性化学习指导。(4)个性化学习指导系统的实现。在个性化学习指导系统理论模型构建的基础上,主要应用系统开发软件MyEclipse和MySQL数据库,使用tomcat作为应用服务器,开发了一款名为《PEL-S2.0》的个性化学习指导系统,本系统实例选取人教版《七年级数学》下册第八章内容,并进行了实验。本研究通过对系统的应用效果进行分析,发现取得了一定成果。系统虽然取得了一定成果,也凸显了研究者的研究理念和意图,但由于时间有限,以及个人开发技术的不足,系统还有一些不足之处。在未来的研究工作中,希望能在此系统基础上对功能进一步完善,使系统发挥更强大的作用。
李慧明[6]2007年在《基于Web和多Agent的智能教学系统的研究与设计》文中提出智能网络教学系统在教育领域中的应用不仅改变了传统的教育理念、教育模式和教学方法等,同时也为人们提供了便捷的学习机会、优良的教学环境和丰富的教学资源,使人们的学习活动更加自主化和个性化。智能网络教学是服务于终生教育、构建学习型社会的一种重要技术基础,有着巨大的发展潜力和广阔的应用前景[1]。本文根据辽阳第一中等职业学校建有良好的校园网环境,为开展网络教学提供了必要的硬件基础。然而,不少现有网络教学系统却没能充分利用和发挥这些资源应有的特色和优势,在教学模式、系统模型和开发技术上都还存在着较大的缺陷。例如:智能性较差,难以实现自适应教学、缺乏个性化服务和协作型学习机制等。因此,深入探索网络教学环境下的教育理念、教学模式和教学方法,充分利用现有信息技术成果,研究更加先进的智能网络教学模型,是智能网络教学系统研究、开发和应用中的一项重要内容。本文主要针对现有网络教学系统存在的缺陷,依据现代教育理论,利用现有信息技术,研究Web环境下的具有个性化教学和协作型学习功能的智能网络教学系统模型。本论文所作的主要工作如下:(1)通过对现有网络教学系统的研究分析,归纳出了现有网络教学系统存在的一些主要缺陷,并根据未来智能网络教学系统的发展模式和应用需求,提出了一种基于Web和多Agent的智能网络教学系统模型;(2)通过对各种相关技术,如网络技术、人工智能技术、CSCL技术、多Agent技术等的研究分析,并结合现代教育理念,采用多种技术相结合的系统构造方法,设计了具有个性化教学和协作型学习功能的智能教学模型和协作交互学习环境;(3)给出了基于Web和多Agent的智能网络教学系统的组成和模块划分,并分析了各模块的主要功能;(4)基于个性化教学和协作性学习的思想,在.NET平台上,利用SQL serve:数据库系统和C#语言等工具开发了一个原型系统。
欧文[7]2009年在《基于多Agent的智能教学系统的设计与研究》文中指出ITS教学是一种以计算机技术为基础的教学方式。这种教学方式能够激发学习者的学习兴趣,从而达到让学习者主动构建知识的目的,实现自己获取知识、自我更新甚至创新知识的目标。但是目前的智能教学系统还存在着许多问题,如系统的智能性较低,缺乏个性化,动态交互功能不强,多以呈现单一而固定的教学材料为主,缺乏有效的引导等。针对以上缺点,本文设计了基于多Agent的个性化智能教学系统,系统引入人工智能领域中的Agent技术,利用Agent的智能推理能力和对学生的个性特点的采集和分析,自适应地生成适合学生能力和个性的知识内容和教学模式,智能地组织教学环节,引导学生更好地学习,改善教学效果。本文首先设计了一个基于Agent的个性化智能教学系统模型GMAITS,此模型由多个Agent组成。利用Agent间的协作机制,实现了Agent间的知识交换与共享,形成了一个多层次结构的多Agent系统。在系统的个性化教学方面,提出了一种教学模式选择的适应性选择策略,采用向量相似度计算寻找一种与学习者相适应的学习风格,并跟踪学生学习记录与情况,做出教学模式的适应性调整策略,达到能对学生进行针对性强化教学的目的,分析系统的个性化教学流程,设计了根据学习进度、难度级别和学习兴趣的智能估算进行个性推荐的相关算法等。系统实现采用多层组织结构,面向学习者、教师二类用户,具有课程学习、作业,练习以及游戏功能,同时采取了利用TGB引擎开发游戏以及练习的功能,实现了个性化教学的目标。
张庭[8]2008年在《网络教学个性化研究》文中认为随着Internet的迅速发展,全球对终身教育的需求以及现代远程教育的深入开展,以异步教育方式为主要特征的网络教学正成为Internet上的一种重要应用,同时为用户提供个性化的服务越来越成为网络教学系统的迫切需求。所谓个性化服务就是根据用户的个性持征,如兴趣、爱好和认识水平等,为不同的用户提供不同的服务。但是目前的网络教学系统还存在一些不足,例如Web环境下的个性化学习等。针对这些问题,本文从知识资源语义和个性化推荐技术等方面进行了深入的研究。论文针对网络教学系统在学习内容个性化推荐中的相关技术作出了研究,提出了一个基于本体的学习内容个性化推荐系统框架,并对该框架中所涉及到的相关技术作出了研究。论文首先分析了个性化推荐服务系统的服务模式、关键技术,总结研究了国内外典型研究项目和实验系统,在此基础上提出了基于本体的学习内容个性化推荐服务系统的框架和处理思路;接着讨论了用户建模技术,它是推荐系统实现个性化功能的一个关键步骤,并从用户模型的表示、数据收集与预处理,用户模型的学习和更新几个方面进行了研究;然后探讨了学习资源标准和学习对象在网络教学环境中的应用,学习资源标准和学习对象能在一定程度上支持个性化学习,但学习资源标准有其局限性,它们过于着重属性的规范说明,且不能描述学习材料的主观信息;接着对网络教学个性化学习进行深入分析,指出其根本原因在于资源缺乏语义,以及系统共享机制弱,进而提出使用本体来描述网络教学资源的语义,通过采用本体建模,结合网络教学领域知识模型,建立了教育领域知识本体作为网络教学知识资源语义体系,并对该体系中的各类本体进行了形式化定义和范例分析,从而将网络教学系统应用到在语义Web框架中,通过增强网络教学系统语义互操作能力来提高个性化学习水平;最后是个性化推荐算法的研究。
赵继春[9]2016年在《农民现代远程教育个性化学习关键技术研究》文中研究指明开展农民现代远程教育是提升农村信息化水平、消除数字鸿沟、构建农民终身教育体系的一项重要战略部署。目前,随着计算机和通信技术的快速发展,网络学习资源增长迅速,农民在远程教育学习过程中,面临着―信息迷航‖以及―资源过载‖问题,主要原因是现有的远程教育系统不能有效的理解教学资源的语义信息,不同结构的教学资源未能够有效的组织成有效的知识。另外,系统无法为不同学习需求和背景的用户提供符合其偏好特征的学习资源。如何从大量的学习资源中快速、有效地获取个性化学习信息已经成为学习者迫切的需要。本文主要探讨研究了农民现代远程教育个性化学习关键技术,研究采用理论建模、数学分析、实验仿真验证和实际部署等方法。论文在个性化学习关键技术理论研究和实践探索方面,主要取得了以下几方面成果:(1)提出了农民远程教育个性化学习系统框架。以远程教育教学资源、农民学习行为和教学资源属性信息为依据,以计算机和信息技术手段为支撑,提出了髙效的农民远程教育个性化学习系统架构。(2)开发构建了农民远程教育视频教学资源领域本体。研究并优化领域本体构建方法,开发构建的视频教学资源领域本体为用户兴趣模型提供可靠的语义知识支持。(3)研究构建了基于用户属性信息和教学资源领域本体的个性化用户兴趣模型,有效缓解了用户学习行为变化预测不准、算法空间复杂度高以及影响用户学习行为分析不准确全面等问题。(4)提出了基于用户属性信息及其兴趣主题联合相似度的协同过滤推荐算法,缓解了个性化系统中存在的稀疏性以及新用户问题。开展了基于序列分析的个性化推荐算法研究工作,通过实验找出最小支持度阈值设置范围在0.003%至0.004%之间,能兼顾算法的准确率和覆盖率。(5)研发了农民远程教育个性化学习系统原型,在实践中验证了领域本体、用户兴趣模型和个性化推荐算法等关键技术和方法研究理论的有效性。研究创新之处主要体现在:在研究构建的远程教育视频教学资源领域本体基础上,提出了基于用户属性信息和教学资源领域本体的个性化用户兴趣模型,解决了用户兴趣模型缺少层次概念语义问题,模型具有较好的扩展性和自我调节能力。在教学资源领域本体和用户兴趣模型研究基础上,提出了基于用户属性信息和兴趣主题联合相似度的协同过滤推荐算法,有效缓解了评分矩阵的稀疏性、个性化推荐算法的时间复杂度高等问题。
袁剑[10]2007年在《数据挖掘在个性化网络教学平台中的应用研究》文中指出个性化教学已经成为现代教育改革的一个热点问题。网络教育的竞争优势将来源于为每一位学生提供的个性化服务。数据挖掘为个性化的教学服务提供了强有力的支持。本论文主要研究内容是将数据挖掘技术运用到网络教学系统中,针对网络教学现状建立一个通用教学模型。该模型具有跟踪学习者学习过程,为学习者建立学习日志的功能。并且能根据每个学习者的知识水平,学习要求和兴趣等自身特点,调整教学策略,让学习者得到针对其个性化信息定制的教育。在教学过程中系统能自动生成对学生学习成绩和认知能力的评价,能给出学生应补习的知识点和由系统推理出的教学建议。本论文提出采用树—图结构组织学习内容,使用模糊推理技术实现教学策略的调整,利用改进的Apriori算法发现学习者的访问兴趣。
参考文献：
[1]. 网络教学资源自适应组织研究[D]. 白云. 西南师范大学. 2003
[2]. 未来课堂环境下的教学研究[D]. 王瑞. 华东师范大学. 2016
[3]. 网络教学系统中自适应学习机制的研究与实现[D]. 曹伟. 国防科学技术大学. 2006
[4]. 基于SCORM标准的网络课程设计研究与实现[D]. 李晓平. 西安电子科技大学. 2008
[5]. 基于WEB的个性化学习指导系统设计与开发[D]. 葛庆敏. 山东师范大学. 2016
[6]. 基于Web和多Agent的智能教学系统的研究与设计[D]. 李慧明. 吉林大学. 2007
[7]. 基于多Agent的智能教学系统的设计与研究[D]. 欧文. 湖南大学. 2009
[8]. 网络教学个性化研究[D]. 张庭. 厦门大学. 2008
[9]. 农民现代远程教育个性化学习关键技术研究[D]. 赵继春. 中国农业科学院. 2016
[10]. 数据挖掘在个性化网络教学平台中的应用研究[D]. 袁剑. 西安电子科技大学. 2007
标签：教育理论与教育管理论文; 网络教学论文; 教学策略论文; 自适应学习论文; 用户研究论文; 能力模型论文; 组织环境论文; 系统学习论文; 用户分析论文; 功能分析论文; 远程教育论文;