教育资源知识单元中心度与难度量化研究

发布时间：2017-04-02 09:12

  本文关键词：教育资源知识单元中心度与难度量化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：“学习迷航”和“认知过载”是当前制约在线学习效率的重要影响因素。“学习迷航”是指在利用网络的自主学习下,学习者面对网络中林林种种的教育资源却不知道自己需要什么,使得学习变成了无目的的漫游。“认知过载”是指个人所接收的知识超过了自身对知识的处理能力,使得知识得不到有效应用。研究克服在线学习中的“学习迷航”和“认知过载”的核心技术问题是如何区分出海量增长的教育资源知识单元的中心度和难度,用以得到准确的用户导航学习路径,以帮助用户学习有的放矢。针对上述问题,本文对教育资源知识单元中心度与难度量化进行了研究,具体工作及创新如下:1)导航学习路径的构建。依据知识间的认知依赖关系构建导航学习路径,并用知识地图可视化的表征出来,分析教育资源中知识间认知依赖关系对学习效率的影响,量化知识单元间的认知依赖关系。2)知识单元中心度量化算法设计。知识单元的中心度是指知识单元在一个知识体系里影响力的大小,本文从知识地图的结构特征出发,为知识单元加权,运用吸收态马尔科夫链建立学习模型,将知识单元的权值用来量化学习迁移概率,通过预测学习过程中的总路径来完成知识单元中心度度量。3)知识单元难度量化算法设计。本文知识单元的难度度量符合认知学习规律,主要从内容难度与统计难度两方面考虑,内容难度考虑知识单元的深度及广度,利用层级水平度量;统计难度则根据知识单元试题考核的反馈来计算,同时以防多道习题累加过程中等级难度会造成的难度错位问题,本文的统计难度采用等距量表下的难度计算。4)仿真实现算法。使用仿真工具来仿真实现算法,通过与现有的算法比较来验证本文知识单元中心度和难度量化算法的有效性。并根据实验结果来改进和完善算法。实验结果表明,本文的研究成果应用在教育资源知识单元中心度与难度度量中,能够实现对知识单元中心度与难度的准确高效的度量。同时,本文对个性化学习,导航学习路径具有积极的借鉴意义。
【关键词】：学习迷航 认知过载 知识单元 中心度 难度
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.2 研究现状13-15
• 1.2.1 知识单元中心度量化研究现状13-14
• 1.2.2 知识单元难度量化研究现状14-15
• 1.3 研究目的15-16
• 1.4 研究内容16
• 1.5 论文结构安排16-18
• 第二章 相关理论基础18-26
• 2.1 知识单元18-20
• 2.1.1 知识单元的基本概念18
• 2.1.2 知识单元关联关系18-20
• 2.2 认知主义20-21
• 2.3 知识地图21-22
• 2.3.1 知识地图的基本概念21-22
• 2.3.2 知识地图的分类22
• 2.4 Markov链的基本原理22-23
• 2.5 等距量表23-25
• 2.5.1 等距量表的基本概念及特点23-24
• 2.5.2 等距难度的实现24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第三章 知识单元认知依赖关系26-33
• 3.1 知识单元认知依赖关系26-27
• 3.2 认知依赖关系的性质27-28
• 3.3 基于认知依赖关系的知识地图的构建28-29
• 3.3.1 构建方法28
• 3.3.2 两类知识地图的比较28-29
• 3.4 知识单元认知依赖关系与学习效率29-30
• 3.4.1 知识单元认知依赖关系的形式化描述29-30
• 3.4.2 知识单元认知依赖关系对学习效率的影响30
• 3.5 量化知识单元认知依赖关系30-32
• 3.6 本章小结32-33
• 第四章 知识单元中心度量化算法设计33-46
• 4.1 中心度的概念33
• 4.2 知识单元中心度度量33-35
• 4.2.1 知识单元中心度问题描述33-34
• 4.2.2 知识单元中心度量化算法研究34-35
• 4.3 知识单元加权35-40
• 4.3.1 知识单元权重计算36-37
• 4.3.2 与现有算法比较37-38
• 4.3.3 算法步骤38-40
• 4.4 知识单元中心度量化算法40-45
• 4.4.1 学习状态的吸收态马尔科夫链表达40-42
• 4.4.2 学习迁移概率矩阵生成42-43
• 4.4.3 知识单元间的平均迁移次数计算43-44
• 4.4.4 知识单元中心度计算44
• 4.4.5 与现有算法比较44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 知识单元难度量化算法设计46-55
• 5.1 知识单元难度的基本概念46
• 5.2 知识单元难度影响因素分析46-47
• 5.3 知识单元难度量化方法研究47-48
• 5.4 知识单元内容难度量化48-49
• 5.4.1 内容难度计算49
• 5.4.2 算法步骤49
• 5.5 知识单元统计难度量化49-53
• 5.5.1 相应知识单元测试试题设计50
• 5.5.2 难度的计算50-51
• 5.5.3 等距难度的转化51-53
• 5.6 知识单元难度计算53-54
• 5.6.1 计算方法53
• 5.6.2 与现有算法比较53-54
• 5.7 本章小结54-55
• 第六章 知识单元中心度与难度量化算法仿真55-74
• 6.1 仿真说明55-56
• 6.2 知识单元加权算法仿真56-60
• 6.2.1 T值仿真56-58
• 6.2.2 W值仿真58-60
• 6.3 知识单元中心度算法仿真60-62
• 6.3.1 仿真过程60-62
• 6.3.2 仿真结果分析62
• 6.4 知识单元难度度量算法仿真62-72
• 6.4.1 仿真准备63
• 6.4.2 难度层级仿真63-65
• 6.4.3 等级难度仿真65-67
• 6.4.4 等距难度仿真67-69
• 6.4.5 等级难度与等距难度的仿真比较69-71
• 6.4.6 难度仿真结果分析71-72
• 6.5 本章小结72-74
• 第七章 总结与展望74-76
• 7.1 全文总结74-75
• 7.2 后续工作展望75-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-80
• 攻读硕士学位期间取得的成果80-81

【参考文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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1 向鑫;标准化题库与考试分析系统的研究与设计[D];西南交通大学;2013年

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