面向虚拟学习社区的学习行为特征挖掘与分组方法的研究

发布时间：2017-09-29 18:05

  本文关键词：面向虚拟学习社区的学习行为特征挖掘与分组方法的研究

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【摘要】：虚拟学习社区作为网络教育的一种新兴模式,越来越受到人们的关注.如何为不同的学习者提供良好的个性化教学服务是虚拟学习社区研究的重要问题,而学习者的学习特征的提取与分析是个性化教学的基础.以虚拟学习社区为背景,从学习者的学习过程和学习特征入手,运用模糊c均值聚类算法(FCM)挖掘并分析学习过程中学习者的学习特征,进而根据学习者的知识水平、自主学习和协作学习积极性等学习特征进行精确分组划分,以达有针对性的教学指导,实现个性化教学,提高学习者学习效率.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;同济大学计算机科学与技术博士后流动站;
【关键词】： 虚拟学习社区 模糊c均值聚类算法 学习特征 个性化教学
【基金】：国家自然科学基金(61262080) 江西省科技支撑计划重点项目(20151BBE50121) 江西省教育厅科技重点课题(GJJ15029)资助项目
【分类号】：TP311.13;G434
【正文快照】： 0引言当今社会是知识社会,是一个“知识爆炸”的社会,知识技术的快速更新迫使人们要不断地学习新的知识、新的技术,人们逐渐形成了终身学习的意识.然而传统的教学方式已经满足不了人们追求终身学习的渴求,更无法解决发达地区与落后地区教学资源不均衡的问题.伴随着计算信息技

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本文编号：943434