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泛在学习中学习资源自适应环境系统设计

收藏本文 2024-03-02 点赞:14367 浏览:59923 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:随着信息技术的进展,教育中利用不同媒体以及与传统课堂不同形式的教育越来越被大家接受。因为不同于传统课堂的要求,非正式学习对于学习者的要求要低很多,学习的限制比较少,所以对于非正式学习的探讨也越来越受到专家学者们的重视。非正式学习开始于网络学习,慢慢的进展为移动学习现在已经扩展到泛在学习。泛在学习意味着任何人,在任何地方,任何时间都可能获得自己所学要的学习信息和学习支持,以而轻松愉悦地完成学习任务。在普适计算环境中,人们可以无障碍地享用任何计算能力和信息资源。在教育领域中具体的体现就是通过移动平台终端获取学习资源。但是根据泛在学习的特点我们可以看到这种资源的获取有着一个很大的缺陷:学习者在获取资源的时候会有大量的噪音返回,影响了学习者的学习。本探讨是在参考了众多的移动学习和泛在学习的探讨之后,充分考虑泛在学习的影响因素,特别是学习者风格和学习环境的影响,提出了一种资源自适应的方式。在泛在学习条件下,学习者与泛在学习平台之间的配合是非常重要的,学习者越熟悉平台那么学习效果就越好。由此如果泛在学习平台在推荐学习资源时能够进行智能化的推荐,那么学习者的学习效果必定会提升很多。本探讨主要内容包括:在论述上,阐述泛在学习支持论述的一个进展历程,以这个历程中探讨泛在学习的进展走势和要求。浅析完泛在学习支持论述之后,再以自适应的角度,阐述自适应的原理以及自适应引入泛在学习中的优势。通过对现有泛在学习平台的探讨和浅析再结合学习者对泛在学习平台的期望,总结出现有泛在学习平台的优缺点,根据这些平台的优缺点,探讨者设计了一个泛在学习资源自适应系统。泛在学习资源运用中的自适应系统分为个人学习系统和小组学习系统,并且结合了当下比较热门的技术。在个人学习部分,采取的是学习资源自适应的方式进行学习,系统会根据学习者的学习风格和学习环境,推荐最合适的学习资源内容和形式。在个人学习的部分还加入了语义知识搜索系统,这个系统可以识别自然语言,更加高效的返回搜索结果。在小组学习部分采取的是主题图式资源共建学习方式,小组学习成果经过审查可以成为个人学习中的学习资源。关键词:泛在学习论文学习资源论文学习管理论文自适应学习系统论文

    摘要5-6

    Abstract6-10

    1 绪论10-16

    1.1 选题背景10-13

    1.1.1 目前探讨10-12

    1.1.2 不足与不足12-13

    1.2 探讨内容、目的与作用13-14

    1.2.1 探讨内容13

    1.2.2 探讨目的13

    1.2.3 探讨作用13-14

    1.3 革新之处14-16

    2 相关探讨基础16-22

    2.1 泛在学习16-19

    2.1.1 泛在学习的相关概念16

    2.1.2 泛在学习的定义和内涵16-17

    2.1.3 泛在学习的特点17-19

    2.2 本探讨中相关技术基础19-22

    2.2.1 XML和RDF19-20

    2.2.2 主题图20-21

    2.2.3 语义网21-22

    3 泛在学习中的学习资源自适应环境模型设计22-33

    3.1 泛在学习模型浅析22-25

    3.1.1 内容个性化推荐模型22-23

    3.1.2 基于情景感知的学习资源检索模型23-25

    3.2 自适应学习系统参考模型浅析25-26

    3.3 泛在学习资源自适应环境模型设计26-33

    3.3.1 资源部分设计26-27

    3.3.2 自适应部分设计27-28

    3.3.3 规则模块设计28-29

    3.3.4 教学者模型设计29-31

    3.3.5 学习者模型设计31-33

    4 泛在学习中的学习资源自适应环境系统设计33-53

    4.1 资源自适应环境系统整体设计33-37

    4.1.1 资源自适应环境系统流程设计33-34

    4.1.2 资源自适应环境系统功能设计34-37

    4.2 资源自适应环境系统个人学习部分设计37-46

    4.2.1 个人学习部分流程设计37-39

    4.2.2 个人学习部分学习活动设计39-44

    4.2.3 个人学习部分学习活动设计案例44-46

    4.3 资源自适应环境系统小组学习部分设计46-53

    4.3.1 小组学习部分流程设计46-48

    4.3.2 小组学习部分学习活动设计48-49

    4.3.3 主题图示资源协作建设活动实例49-53

    5 相关开发技术与运用53-56

    5.1 自适应算法53-54

    5.2 基于学习路径的资源推荐算法54-56

    6 总结与展望56-59

    6.1 探讨工作总结56-57

    6.2 探讨展望57-59

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