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基于遗传算法和K-means算法的学习风格分析研究

         
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摘要

当下"互联网+教育"已成为热门话题,传统教学方式已无法满足在线学习的需要。如何借助教育数据挖掘技术,促进学生个性化学习,成为教师关注的热点。对此,文中在研究了现有学习风格模型的基础上,使用Felder-Silverman模型进行学习风格表示,并提出了基于遗传算法和K-means聚类算法的学习者学习风格分析方法,该方法弥补了K-means算法容易陷入局部最优解的不足。最后,分别采用传统K-means和GA-K-means分别对学习风格数据进行分析,实验结果表明,本文提出的GA-K-means算法在稳定性和有效性方面都明显好于传统K-means聚类算法,对学习者学习风格的分析更加准确与全面,有利于教师在教学过程中分析学生的学习风格,为学生提供个性化的学习支持和学习服务。

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