【摘 要】
：
在以人为本、以创新人才培养为目标的现代教育教学理念下,教育者致力于使每位学习者获得个性化学习体验并得到充分发展。在我国的学校教育中,生师比较高,教师难以关注每位学生,并为其提供个性化学习指导。基于计算机的认知诊断测试可以通过诊断学生的认知结构,为其提供个性化的补救学习服务。认知诊断是个性化学习的基础,规则空间模型是认知诊断的有效方法之一。但规则空间模型通常需要大量样本进行参数估计才能获取较为准确的
论文部分内容阅读
在以人为本、以创新人才培养为目标的现代教育教学理念下,教育者致力于使每位学习者获得个性化学习体验并得到充分发展。在我国的学校教育中,生师比较高,教师难以关注每位学生,并为其提供个性化学习指导。基于计算机的认知诊断测试可以通过诊断学生的认知结构,为其提供个性化的补救学习服务。认知诊断是个性化学习的基础,规则空间模型是认知诊断的有效方法之一。但规则空间模型通常需要大量样本进行参数估计才能获取较为准确的诊断结果,适用于学生多、知识结构复杂、题量大、周期长的大型考试。然而,在实际教学中,往往需要在较短周期内开展小样本诊断测试,及时补救学生知识漏洞,从而避免问题积攒,促进学生的个性化学习。通过分析大量国内外相关文献,本研究发现BP神经网络的模式识别方式不受样本数量限制,故本研究将规则空间模型的Q矩阵理论与BP神经网络的模式识别相结合,提出基于BP神经网络的认知诊断方法,以降低规则空间模型对样本数量的要求,实现小样本认知诊断。该方法的基本思想是:保留规则空间模型的Q矩阵理论,将其大样本模式识别阶段替换为小样本的BP神经网络自组织、自学习、自适应的模式识别方法。首先确定认知诊断属性及测试项目,生成理想属性模式和期望反应模式数据对,以此数据为样本训练BP神经网络,开展认知诊断测试,将训练好的神经网络应于模式识别,最后生成认知诊断报告,分析得到学生的认知结构,依据诊断结果向学生推荐有针对性的学习资源和学习路径。本研究以《Java语言程序设计》课程为教学内容,将基于BP神经网络的认知诊断方法应用于实际教学中以检验其可行性与有效性。研究从诊断结果判准率、诊断效率、学生学习效果和学生满意度四个方面进行数据采集、统计分析,得出相关结论:基于BP神经网络的认知诊断方法在小样本认知诊断中判准率较高,能较准确地诊断学生知识状态;该方法的诊断效率高,在教学应用中具有实时性;该方法的诊断结果为学生的个性化补救学习提供依据,能够有效改善其学习效果;学生对该方法的教学应用满意度较高。基于BP神经网络的认知诊断方法具有一定的可行性和有效性。
其他文献
物理教师的物理学科教学知识(Physical Pedagogical Content Knowledge,简称PPCK)是一种将物理学科知识以学生最能够接受的形式进行教学的物理教学知识。它是物理知识与教学知识有机结合的教师知识,对教师的教学行为有很大的影响。本文根据Shulman的学科教学知识(Pedagogical Content Knowledge,简称PCK)相关理论设计了一个包含关于学生的
车载雷达作动系统由众多零件装配而成,零件装配特征误差的累积会直接影响车载雷达天线阵面的位姿精度,从而对雷达工作性能造成影响。传统公差分析与设计往往以二维尺寸链为主,难以有效地表达公差之间的耦合关系以及机构末端零件的位姿要求。三维公差分析通过在三维空间上描述装配特征的变动,能够将二维尺寸链无法表达的公差耦合关系引入机构的装配误差传递模型,使得装配误差的分析结果更加直观和精确。本文以车载雷达作动系统中
在高智能化、信息化、数字化的时代背景下,所需处理的数据量剧增,再加上人们对数据处理效率及速度的要求越来越高,因此,传统的奈奎斯特采样定理已进入瓶颈期。压缩感知的提出
RC4流密码算法广泛应用于网络安全传输、流媒体加密、电子信息加密等领域。随着互联网时代的高速发展,信息网络提供更多便捷服务的同时安全问题也悄然增多,RC4算法受到严重威胁,面临严峻挑战。针对RC4算法密钥流序列随机性不高,易受故障引入攻击、区分攻击、状态猜测攻击和“受戒礼”攻击的问题,提出一种基于椭圆曲线和随机数产生器的RC4改进算法。首先,在密钥编制算法中利用随机比特产生器和随机大素数生成种子密
听觉中脑编码周期性信号时频特征的机制之一是锁相反应,其编码信息向上传递至更高级中枢供其整合以实现听觉系统的言语感知。然而听觉中脑的锁相编码机制如何影响听觉言语感知尚不确定。本文第一部分研究了引发听觉中脑神经元锁相编码的具有不同时序调制特性的谐波复合体对中文言语感知的影响。选取手工标注好声韵母边界的中文语音感知语料库,改造语音样本中的韵母段语音为4种谐波复合体,其它部分不变,得到4种改造言语信号,连
数据挖掘是从数据中挖掘有用、有趣的知识的过程,关联规则挖掘是数据挖掘的主要功能之一,其目的是发现事务项之间存在的隐含关联。随着人们进入大数据时代,传统的单机关联规则挖掘算法已难以满足需求,表现出挖掘时间过长、内存无法处理待挖掘数据等问题,这促进了大数据关联规则挖掘算法的研究。在目前的大数据关联规则挖掘算法的研究中,大多是基于MapReduce并行计算模型、Hadoop分布式平台实现,并行算法的整体
现如今,随着智慧城市的建设以及智能交通的发展。城市的建筑以及道路都会安装大量监控摄像头。那么如何高效的处理这些海量的视频数据就会成为智慧城市建设的一大难点。在智
互联网技术的发展给人们带来大量非结构化的文本数据,如何将文本数据表示成计算机可以处理的形式是文本挖掘任务的首要问题。为克服词袋模型存在的维数灾难、不能表达完整语
本研究以一般日常的社会生活事件和公共管理领域的公共决策事件作为道德判断的实验材料,本研究旨在研究:(1)人们对具有不同社会身份的违反社会规范的行为者的道德责备程度是否一致,行为者的心理动机,事件的预防性对道德责备的程度有怎样的影响。(2)探究做出公共决策的官员的心理动机,事件的预防性在公共管理领域中对责备程度的影响。本研究包括一个预实验和三个正式实验,预实验对实验材料的生态效度进行检验,选取生态效
夫妻的伦理性和身份性赋予了夫妻共同债务的特殊性,夫妻共同债务不仅包括着夫妻双方合意举债的情形,也包括着夫妻一方对外举债的情形。其中夫妻一方对外举债的债务在什么样的