聚类分析算法在网上智能教学平台中的应用研究

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随着Internet的飞速发展以及个人计算机的普及,远程网络教学作为一种全新的、先进的教学模式日益流行,成为近年来教育领域内的一个焦点,因此网上教学平台的研究与开发也成为热点内容。然而纵观现有的网上教学平台,普遍存在着这样几个问题:网站结构纷繁复杂,层次不清晰,目标性不强;教学形式单一乏味,不能很好的调动学生的学习兴趣;教学针对性差,不同的学员均采用同样的教学方法等等。这些问题的存在不同程度上影响了网上教学平台的教学成果,同时也制约了远程网络教学的发展。本论文的课题来源于省教育厅项目“嵌入式网上智能教学平台”,研究并建立一套大型嵌入式系统网上智能教学平台,能够实现网上教学、网上答疑、网上交流、网上测试等。该教学平台包括大量嵌入式系统领域的网上教学课件、资料、案例等,通过网上教学模式实现对复合型、应用型嵌入式人才的培养,对于国内外的网络教学具有十分重要的意义。本论文作者在论文期间参与并实现了嵌入式网上智能教学平台,除了设计网站的主体风格、开发模型外,主要完成了网站论坛、精品课程、资源中心等等几大核心模块;同时本论文总结归纳,提出了“个性化智能”教学的概念,设计并实现了个性化智能学习系统。论文在研究了聚类分析算法的概念、原理、分类等相关技术,以及以国内外发展现状的基础上,提出一种改进的聚类分析算法——GBKM聚类分析算法,该算法整合了网格聚类与K-均值聚类,并且引入了一种新的划分网格的算法、以及新的计算密度阀值的函数,经过理论分析以及试验证明,论证了GBKM算法的优越性,聚类过程达到了令人满意的效果。同时将GBKM聚类分析算法应用在网上智能教学平台中,将GBKM聚类分析算法作为个性化智能学习系统的核心算法,通过将学员成绩记录进行聚类分析得到学员的个性特征,系统根据分析结果为学员提供有针对性的、个性化的学习策略以及学习指导,取得了令人满意的“个性化智能”教学效果。
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