面向网络课程学习的兴趣驱动的人类行为动力学研究

发布时间：2017-10-06 16:24

  本文关键词：面向网络课程学习的兴趣驱动的人类行为动力学研究

  更多相关文章： 网络学习行为 人类行为动力学 最大似然估计 幂律分布 兴趣驱动的学习行为动力学

【摘要】：近年来,随着互联网、移动互联网的逐步普及,新的教育教学模式不断涌现。在现代网络教育中,学生往往依托在线学习环境中的网络课程获得知识。然而,目前的在线学习环境往往强调的是教师对网络课程教学资源的管理,为每一位学习者提供相同的网络课程,封闭并且未能充分考虑不同学习者的个体差异性。通过调查、分析,发现当前许多研究学者基于解决信息过载问题的方法,将网络学习资源的个性化推荐研究作为个性化网络教学的研究重点。不同的用户兴趣模型常被用来描述用户的个性化需求,但考虑时间特征,动态反映学习者兴趣偏好变化,进行潜在学习兴趣预测等方面的研究不多。并且,往往推荐的学习资源较为粗粒度,个性化学习服务满意度不高,个性化技术研究期待拓展思路。人类行为动力学是由复杂系统领域研究者们发起并推动的交叉学科。本研究结合计算机科学、人类行为动力学、数理统计、复杂系统科学等多学科知识,采用查阅文献、实证分析、理论推演、仿真分析方法,统计分析面向网络课程学习的行为特征,并对行为特征背后的学习行为驱动机制进行探索,最后简要介绍后期研究兴趣驱动的学习者模型的思路,为探索学习者行为规律和揭示隐藏在复杂特征背后的本质规律提供了方法,拟为提高个性化网络教学效果探寻新的研究角度。在实证研究部分,以教育虚拟社区中《c++程序设计》网络课程作为研究案例。基于学习者的在线学习行为记录,分别从周期性、时间间隔分布多个角度出发,分析用户行为的统计特征。重点是运用最大似然估计法对学习者进行知识点学习的学习行为间隔时间的分布特征进行研究。结果验证了群体水平和个体水平上,学习行为间隔时间均具有幂律分布特征。其中,个体层面幂指数均接近1.5,活跃度高的学习者幂指数相对较高;群体水平的幂指数为1.6612,较个体水平幂指数高;同时,学习者进行网络课程学习的行为呈现出周期性。对于实证研究部分验证的规律特征,建立知识点影响因子影响下的兴趣驱动的学习行为动力学模型对在线学习者的行为模式背后的生成机制进行解释,并讨论了模型参数取值范围。此外,在研究展望部分,介绍了结合前文得出的学习行为动力规律,构建知识点层面、基于领域本体的兴趣驱动的学习者模型的思路,以期为后期进行个性化学习资源推荐研究方法提供研究依据。
【关键词】：网络学习行为 人类行为动力学 最大似然估计 幂律分布 兴趣驱动的学习行为动力学
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP312.1-4;G434
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 引言9-19
• 1.1 研究背景9-13
• 1.1.1 网络教育的发展9-12
• 1.1.1.1 网络教育9-10
• 1.1.1.2 网络教育发展情况分析10-12
• 1.1.2 人类行为动力学研究的兴起12-13
• 1.1.2.1 人类行为动力学研究起源12
• 1.1.2.2 人类行为动力学研究的必要性12-13
• 1.2 选题来源及研究意义13-15
• 1.2.1 选题来源13-14
• 1.2.2 研究意义14-15
• 1.3 研究内容及方法15-16
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 研究方法16
• 1.4 研究特色及创新点16-18
• 1.5 本文的组织结构18-19
• 第二章 相关研究综述19-27
• 2.1 国内外网络学习行为研究19-20
• 2.2 兴趣模型与个性化推荐方法20-22
• 2.3 人类行为动力学研究22-26
• 2.3.1 人类行为时间特性的实证分析22-23
• 2.3.2 人类动力学行为生成机制研究23-26
• 2.3.2.1 基于任务优先级选择的排队模型23-24
• 2.3.2.2 兴趣驱动的人类行为动力学模型24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 面向网络课程的学习行为实证研究27-44
• 3.1 概述27-28
• 3.2 实证研究方法选择依据28-31
• 3.2.1 理论基础28
• 3.2.1.1 泊松分布28
• 3.2.1.2 幂律分布28
• 3.2.2 确定幂律分布的方法28-31
• 3.3 实证研究过程31-35
• 3.3.1 研究数据31-33
• 3.3.2 研究过程33-35
• 3.4 实证研究结果与分析35-44
• 3.4.1 学习者群体学习行为研究35-37
• 3.4.1.1 学习者群体学习行为数据分析35-36
• 3.4.1.2 基于学习者群体学习行为间隔时间的实证研究36-37
• 3.4.2 学习者个体学习行为研究37-44
• 3.4.2.1 个体行为数据选择与处理37-38
• 3.4.2.2 学习者个体学习行为数据分析38-39
• 3.4.2.3 基于学习者个体学习行为时间间隔的实证研究39-44
• 第四章 兴趣驱动的网络课程学习行为动力学研究44-52
• 4.1 概述44
• 4.2 模型假设44-45
• 4.3 模型规则45-47
• 4.4 兴趣驱动的网络课程学习行为动力学模型仿真与分析47-51
• 4.4.1 学习行为动力学模型仿真47-50
• 4.4.2 模型验证50-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 总结与展望52-59
• 5.1 研究总结52-54
• 5.2 存在的不足54
• 5.3 研究展望54-59
• 5.3.1 兴趣驱动的学习者模型构建思路54-57
• 5.3.1.1 概述54-55
• 5.3.1.2 构建基于领域本体的兴趣驱动的学习者模型55-57
• 5.3.2 展望57-59
• 参考文献59-64
• 附录一64-65
• 附录二65-66
• 附录三66-67
• 致谢67-68
• 在读期间公开发表论文（著）及科研情况68

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 韩涛,孟雅辉;基于数据库的网络课程学习路径优化方法的研究[J];中国远程教育;2005年11期

2 唐夏芸;黄宇星;;网络课程学习质量提高的要素及对策[J];福建商业高等专科学校学报;2006年02期

3 尕藏草;;网络课程学习策略的探讨[J];当代教育论坛;2006年20期

4 初艳霞;韩丹;;网络课程学习中认知系统的分析[J];现代教育技术;2006年03期

5 张成昆;;网络课程学习中学生学习自主性的激发与培养[J];软件导刊;2007年06期

6 郭向勇;傅国强;;网络课程学习质量综合评价模型研究[J];黑龙江高教研究;2008年01期

7 宗国升;;网络课程学习跟踪评价的实践探索[J];中国远程教育;2009年04期

8 陈慧;刘颖;陈蓓蕾;;网络课程学习兴趣的激发策略探析[J];软件导刊(教育技术);2011年05期

9 胡晓源;;网络课程学习监控策略初探[J];赤峰学院学报(科学教育版);2011年10期

10 刘玉梅;孙传远;;网络课程学习生态缺失现状的调查研究[J];职教论坛;2012年25期

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 席秋玉;高校网络课程学习社区的构建、实现与分析研究[D];上海师范大学;2008年

2 张翔;基于MOOC思维的网络课程学习系统的研究与分析[D];云南大学;2015年

3 田家琛;基于微信公众号的网络课程学习系统的设计与实现[D];山东理工大学;2016年

4 曾燕;面向网络课程学习的兴趣驱动的人类行为动力学研究[D];江西师范大学;2016年

5 杨思炜;网络课程学习者的激励机制设计与应用研究[D];西北大学;2012年

6 刘欣;基于电子学档的网络课程学习监控系统的设计与开发[D];东北师范大学;2013年

7 刘宇航;网络课程学习过程监控系统的设计与实现[D];哈尔滨师范大学;2010年

8 张家良;在校大学生公共英语网络课程学习现状调查与对策研究[D];云南大学;2013年

9 朴雪;基于情境认知理论的网络课程学习环境建设研究[D];辽宁师范大学;2006年

10 徐慕娟;促进网络课程学习社区知识共享的策略探究[D];湖南师范大学;2014年

，

本文编号：983785