NG-Itutor系統(tǒng)中基于學(xué)習(xí)者模型特征分析的個性化服務(wù)研究.pdf

1、e-Learning的學(xué)習(xí)者在文化背景、個性特點、知識經(jīng)驗和能力、學(xué)習(xí)需求等方面存在巨大的差異性。個性化e-learning系統(tǒng)可以真正實現(xiàn)因材施教，每一位學(xué)習(xí)者都可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)特點和知識狀態(tài)，自由選擇合適的學(xué)習(xí)資源，按照適合自己的方式和進(jìn)度進(jìn)行學(xué)習(xí)。
　　 建立合適的學(xué)習(xí)者模型是提供個性化服務(wù)的基礎(chǔ)和核心。學(xué)習(xí)者模型是一種表征學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是對學(xué)習(xí)者詳細(xì)信息的描述。常見的學(xué)習(xí)者模型都是以學(xué)習(xí)偏好和風(fēng)格為主構(gòu)建的

2、，對于能力的高低，所處階段反映不夠清晰。本文引入了關(guān)于學(xué)生能力綜合考評，并且在考核測試時排除了學(xué)生憑猜測和運氣等成分答對題目造成能力考評不準(zhǔn)確的因素，結(jié)合對學(xué)習(xí)者歷史學(xué)習(xí)記錄的挖掘，可以給出科學(xué)評價。
　　 在個性化資源推薦方面，存在著協(xié)同過濾、基于內(nèi)容推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦等方法。本文在基于內(nèi)容的資源個性化推薦中提出了樹形匹配的算法SMM1，參考共同的RITS模板，可以支持不完全滿足條件的檢索，提高了匹配的靈活性，可以智能調(diào)節(jié)需求