基于大数据的牛顿平台自适应学习机制分析——“教育大数据研究与实践专栏”之关键技术篇

发布时间：2017-09-30 13:34

  本文关键词：基于大数据的牛顿平台自适应学习机制分析——“教育大数据研究与实践专栏”之关键技术篇

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【摘要】：个性化和自适应学习系统是教育大数据应用服务的主要阵地,自适应学习系统能够采集学习过程中的行为数据,并对学生的学习兴趣、知识水平、学习风格、学习进度等做出分析和预测,以提供个性化的学习服务。近年来被学术界和企业界所广泛认可的典型自适应学习平台——牛顿平台(Knewton Platform)正逐步兴起,文章从自适应原理、核心技术、自适应服务三个方面对牛顿平台进行了剖析,以期能够为教育大数据分析研究人员和自适应学习平台设计者提供理论参考和技术借鉴。
【作者单位】： 北京师范大学教育技术学院;
【关键词】： 教育大数据 牛顿平台 自适应学习 知识图谱 项目反应理论
【基金】：北京师范大学教育学部学生科研基金资助项目“泛在环境下自适应在线学习模型的设计与实现——以学习元平台为例”(项目编号:15秋-03-01)的阶段性研究成果
【分类号】：G434
【正文快照】： 引言随着大数据理念的深入人心,教育大数据呈“爆炸式”增长之势。教育大数据产生于各种教育活动,与传统教育数据相比,教育大数据的采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和自然性[1],其分析处理和应用服务更加多元化、智能化、个性化。学生和教师是教育领域的两大核心主体,教

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本文编号：948519