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数据驱动视角下在线自适应学习系统设计研究

         

摘要

cqvip:教育大数据能为学习者学习行为精准分析提供有力支持,对提升现有在线学习系统效率起到积极的助推作用,而自我学习调节算法将成为在线自适应学习系统实现的关键。文章首先对国内外自适应学习系统相关研究现状进行了梳理;接着从量化自我角度出发,提出了教育大数据驱动的在线自适应学习系统模型,并详细分析了该模型中的学习对象、自我学习调节机制;结合自适应学习服务策略和学习能力层次,构建了自我学习调节算法SLCA(Self Learning Control Algorithm)作为在线自适应学习实现的基础。

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