【摘 要】
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随着互联网的快速发展,在线教育也走入大众视野。教育关系国计民生,自适应个性化学习作为一种更有效率、更好分配社会资源的教学模式正成为未来教育的发展方向,该模式通过对教育过程中的参与者,教学资料以及互动过程中产生的数据进行建模,分析学习者个性化特征,根据变化的特征给出自适应的学习内容和方案。自适应学习系统面临以下几个主要问题:首先是如何表示在线教育领域的各种实体对象,其次是如何将缺失的信息(即教育领域
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随着互联网的快速发展,在线教育也走入大众视野。教育关系国计民生,自适应个性化学习作为一种更有效率、更好分配社会资源的教学模式正成为未来教育的发展方向,该模式通过对教育过程中的参与者,教学资料以及互动过程中产生的数据进行建模,分析学习者个性化特征,根据变化的特征给出自适应的学习内容和方案。自适应学习系统面临以下几个主要问题:首先是如何表示在线教育领域的各种实体对象,其次是如何将缺失的信息(即教育领域中各实体对象之间的关系)进行补全,最后是如何实现个性化自适应的推荐。为此,本论文的将在以下方面进行相关的研究和工作:一、在线教育中对象类型种类多、关系复杂,在本论文中提出了将教育领域中的所有对象建模为知识图谱的方案,借助知识图谱强大的知识表示和推理能力充分挖掘教育领域数据。二、在线教育中各实体间的关系不可能全部由人工建立,需要设计一套自动标注机制实现知识图谱的补全。本论文中针对题目和知识点间关系不完善的问题,提出了基于注意力机制的题目多标签分类算法,将题目的标注视为分类任务预测与题目相关的知识点。三、在线学习平台大多是为所有学生提供相同的学习方案,本论文中设计实现了基于网络嵌入和历史学习效果的自适应学习路径推荐算法,为每个学生推荐个性化的学习路径。在本论文中设计并开发了自适应学习系统,该系统除了具备基础的在线学习与测试功能外,还可以以可视化的形式更加直观的呈现不同学科知识点之间的关系,同时使用基于注意力机制的题目多标签分算法进行系统内相关资源的整合与标注,使用自适应学习路径生成算法为学生推荐合适的学习路径,使系统更加智能化。对自适应学习系统进行相关的测试均已通过,证明了本论文中开发的系统可用、有效。
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