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文檔簡介
1、E-learning在很多領(lǐng)域內(nèi)都有著廣泛的應(yīng)用,它是一種基于Internet的數(shù)字化教育形式。E-learning在一方面是指一種基于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),在另一方面,它也包括了數(shù)字化學(xué)習(xí),例如基于多媒體的學(xué)習(xí)。本文研究的E-learning中的知識學(xué)習(xí)是一個逐漸推進的過程,新知識的學(xué)習(xí)依賴于學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識。
對于E-learning系統(tǒng),至今已經(jīng)有了很多研究,其中比較典型的研究方面有自適應(yīng)的E-learning、個性化的E
2、-learning以及協(xié)同學(xué)習(xí)等等,這些研究都以學(xué)習(xí)者自身的情況為基礎(chǔ),通常只是通過簡單的文本挖掘來對學(xué)習(xí)內(nèi)容進行處理,往往忽略了E-learning這一特殊研究領(lǐng)域獨具的特點。E-learning雖然便捷、高效,但由于E-learning環(huán)境的負(fù)載,仍存在很多的缺點和問題:第一,在系統(tǒng)所提供的龐大的資源庫中,學(xué)習(xí)者往往會出現(xiàn)學(xué)習(xí)中的迷航(Disorientation)問題,無法有效的定制學(xué)習(xí)方案;第二,E-learning系統(tǒng)涉及課程
3、網(wǎng)站資料等多種數(shù)據(jù)來源,有效的整合資源是一大挑戰(zhàn);第三,E-learning系統(tǒng)應(yīng)該根據(jù)學(xué)習(xí)者自身學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和興趣提供滿足個性化需求的服務(wù)。針對這些問題,本文對E-learning系統(tǒng)中知識資源的按需定制和服務(wù)組合方法進行研究,支持知識資源之問依賴關(guān)系的自識別。
首先,本文根據(jù)機器學(xué)習(xí)和自然語言理解技術(shù)設(shè)計知識地圖自動生成的方法,知識地圖是以所有課程依賴關(guān)系為邊構(gòu)成的有向圖,本文先根據(jù)課程的組織方式設(shè)計知識點發(fā)現(xiàn)算法,然后以
4、課程之問知識點的引用關(guān)系來判斷課程之問的依賴關(guān)系,并可以根據(jù)課程資料的更新與課程的增刪動態(tài)更新知識地圖;其次,本文采用工作流模型來設(shè)計E-learning系統(tǒng)中多個數(shù)據(jù)源的服務(wù)組合模型,規(guī)范了服務(wù)之間的建模、選擇和執(zhí)行流程,設(shè)計工作流引擎來完成服務(wù)的發(fā)現(xiàn)與選擇問題,具備良好的動態(tài)性,方便運行過程的監(jiān)控與管理。最后,由于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法沒有有效的利用學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣以及背景,針對這一缺點,本文提出了一種有效的推薦算法,在協(xié)同過濾算法
5、的基礎(chǔ)上,引入了認(rèn)知函數(shù)、關(guān)聯(lián)函數(shù),綜合考慮了時間效應(yīng)和用戶偏好度,從而有效支持E-learning系統(tǒng)中知識資源的按需定制,滿足用戶的個性化需求。
基于上述的設(shè)計,本文實現(xiàn)了一個面向SaaS的共享式E-learning系統(tǒng),完善了用戶使用流程和服務(wù)的生命周期管理。系統(tǒng)可以自動識別課程間的依賴關(guān)系,滿足用戶知識發(fā)現(xiàn)與個性化定制的需求;系統(tǒng)以工作流引擎來組織各項資源向用戶提供服務(wù),方便管理員監(jiān)控管理。由于學(xué)習(xí)者在使用該E-l
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