个性化协同学习系统中学生模型构建与运用

计算机技术、网络技术及信息技术的快速发展推动了网络教育的普及,基于网络的协同学习作为一种新的教育技术为很多研究职员所关注。当前的网络教育平台还不能很好地针对学生的个性化信息提供学习策略,因此难以指导学生有效地完成学习任务。针对这样的问题,个性化协同学习系统(PersonalizedCollaborativeLearningSystem,PCLS)结合学习者的个体差异和认知水平,进行个性化教学研究,从而提高学习者的学习效率。学生模型作为PCLS的核心部分,是提供个性化教学的基础和条件|教育论文网|。因此,建立一个公道适用的学生模型,对提高和实现PCLS的智能性和个性化教学有着十分重要的意义。本文结合北京市高等学校教育教学改革立项项目“创建离散数学教学辅助平台,提高本科教学质量”,对PCLS的学生模型进行了较为深入的研究,构建了基于二层模糊综合评价与贝叶斯网络相结合的学生模型,进一步设计和实现了基于J2EE平台的PCLS原型系统。本文的主要工作包括:1.本文基于协同学习系统的设计方法,研究并实现了针对《离散数学》课程的个性化协同学习系统模型。2.针对基于《离散数学》课程教学知识库的组织与实现,本文将该课程划分为664个原子知识点,然后通过知识点之间的有序关系,将知识点进行组织,构成有向无环图,并将学生对知识点的掌握程度划分成四个层次。3.本文提出了基于二层模糊综合评价与贝叶斯网络相结合的方法构建学生模型,同时更加全面、完整、综合地分析和评价学生的个性化信息。这些工作是建立在对当前国内外主流的学生模型及建模方法的深入研究基础上,并以认知学习理论和建构主义思想为依据,模糊评价学生的测试成绩,然后综合考虑学生的个性化信息进行二层模糊评价;进一步通过由知识点构成的有向无环图确定每个知识点的先验概率,建立基于知识点的贝叶斯网络;最后,通过贝叶斯网络较强的推理能力对学生的学习行为进行推理,制定相应的教学策略指导学生完成学习任务。相互结合的两种方法在评价推理过程中相辅相成,系统运行收到了良好的效果。4.设计并实现了基于《离散数学》课程的PCLS原型系统。系统从实际教学需求出发,基于J2EE平台和插件式的软件开发方法、采用了WebService技术开发,同时实现了控制层与业务逻辑层的解耦,使整个系统具有分布式特点,具有良好的灵活性和扩展性。【关键词】：学生模型认知能力贝叶斯网络模糊综合评价PCLS
【论文提纲】：摘要4-5Abstract5-10第1章绪论10-141.1研究背景及意义10-111.2国内外研究现状11-121.3论文的研究内容12-131.4论文的组织13-14第2章个性化协同学习系统的相关理论14-182.1学习理论基础14-152.1.1行为主义142.1.2认知主义142.1.3建构主义14-152.2个性化协同学习概述15-172.2.1协同学习的概念15-162.2.2个性化学习理论与协同学习的结合16-172.3认知理论在个性化协同学习系统中的应用172.4小结17-18第3章个性化协同学习系统的研究18-243.1个性化协同学习系统的功能需求183.2系统模型及系统结构18-193.3学生模型相关理论19-223.3.1学生模型的概念19-203.3.2学生模型的分类20-223.3.3学生模型的构建方法223.4小结22-24第4章贝叶斯网络与模糊综合评价相结合的学生模型24-314.1贝叶斯网络24-264.1.1贝叶斯网络的基本概念24-254.1.2贝叶斯网络的特点254.1.3贝叶斯网络的推理方式25-264.2模糊综合评价理论26-294.2.1模糊集基础26-274.2.2模糊综合评价法27-294.3二层模糊综合评价与贝叶斯网络相结合的学生模型29-304.4小结30-31第5章PCLS的设计与实现31-625.1领域知识库的构建31-425.1.1知识点的划分31-325.1.2知识点之间的关系32-335.1.3知识表示33-345.1.4领域知识库的实现34-425.2学生模型42-545.2.1学生模型的分析42-445.2.2认知能力的表示—二层模糊综合评价44-495.2.3学生行为决策—基于知识点的贝叶斯网络模型49-535.2.4教学策略的制定53-545.CLS的实现54-615.3.1开发环境55-565.3.2系统流程图及主要模块先容56-615.4小结61-62第6章总结与展望62-646.1本文总结62-636.2展望63-64参考文献64-67论文发表及介入的项目情况67-68致谢68