面向服務的個性化智能學習社區(qū)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡學習社區(qū)盡力設計其用戶體驗來適應不同學習者的學習目標、需求、興趣、學習內容以及學歷能力，所以這時個性化智能學習社區(qū)應運而生。目前，越來越多的專家研究各種技術來幫助教師改進網(wǎng)絡學習社區(qū)。
　　本文主要研究面向服務的個性化智能學習社區(qū)，采用面向服務的架構，通過測試學習者的學習風格和挖掘分析學習者的日志記錄來了解學習者的學習風格和學習習慣，提供了一個能自適應學習者的學習風格和知識水平的個性化智能學習社區(qū)，目的在于通過個性化的學習

2、服務，突破傳統(tǒng)學習社區(qū)研究的一些重難點。本文深入分析了不同學習者進行在線學習時，由于其學習風格、知識水平、學習目的和興趣不同而引起的對學習資源的學習順序和資源類型選擇不同等問題，總結出目前學習社區(qū)研究的重難點之一:如何使學習風格類型不同的學習者使用智能學習社區(qū)進行學習時，根據(jù)當前學習者的學習風格，系統(tǒng)能夠提供個性化學習推薦服務。
　　本文首先根據(jù)Felder— Silverman學習風格量表將學習者的學習風格進行分類，并記錄學習者