基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统研究

徐焱

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cqvip:随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。

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来源
《中国教育信息化》 |2019年第11期|P.60-65|共6页
作者
徐焱;
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作者单位

[1]武汉市广播电视大学信息中心湖北武汉430033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
大数据; 教育数据挖掘; 个性化自适应学习;

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