基于SVM&CBR的E-Learning情绪教学研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
目录 | 第6-8页 |
图目录 | 第8-9页 |
表目录 | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第13页 |
1.2.3 存在问题和不足 | 第13-14页 |
1.3 本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
1.4 本文的主要章节安排 | 第15-16页 |
1.5 本章小结 | 第16-18页 |
第二章 相关技术概述 | 第18-26页 |
2.1 E-Learning与情感计算 | 第18-19页 |
2.1.1 E-Learning教学理论 | 第18页 |
2.1.2 情感计算 | 第18-19页 |
2.2 情绪与认知 | 第19-22页 |
2.2.1 情绪 | 第20页 |
2.2.2 认知 | 第20-21页 |
2.2.3 情绪与认知的关系 | 第21-22页 |
2.3 机器学习 | 第22-24页 |
2.3.1 支持向量机 | 第23页 |
2.3.2 基于案例的推理 | 第23-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-26页 |
第三章 情绪认知个性化学生模型的研究 | 第26-34页 |
3.1 情绪型学生模型 | 第26-28页 |
3.1.1 基于OCC&三维情绪的学业情绪空间 | 第26-28页 |
3.1.2 人格类型划分 | 第28页 |
3.2 认知型学生模型 | 第28-30页 |
3.3 个性化学习风格学生模型 | 第30-32页 |
3.3.1 初始学习风格的获取 | 第31页 |
3.3.2 动态学习风格的建立 | 第31-32页 |
3.4 本章小结 | 第32-34页 |
第四章 SVM构建动态个性化学习风格 | 第34-48页 |
4.1 SVM基本理论 | 第34-39页 |
4.1.1 经验风险 | 第34-35页 |
4.1.2 结构风险最小化 | 第35-36页 |
4.1.3 最优超平面 | 第36-37页 |
4.1.4 SVM基本原理 | 第37-39页 |
4.2 学习风格与学习行为 | 第39-40页 |
4.3 SVM构建动态个性化学习风格 | 第40-46页 |
4.3.1 基于SVM构建动态学习风格架构 | 第40-42页 |
4.3.2 SVM分类器设计 | 第42-45页 |
4.3.3 SVM分类结果分析 | 第45-46页 |
4.4 本章小结 | 第46-48页 |
第五章 CBR情绪认知交互个性化教学策略 | 第48-58页 |
5.1 CBR基本理论 | 第48-49页 |
5.2 CBR情绪认知交互个性化教学策略 | 第49-56页 |
5.2.1 CBR情绪认知交互个性化教学策略架构 | 第49-50页 |
5.2.2 案例表示 | 第50-51页 |
5.2.3 案例检索 | 第51-54页 |
5.2.4 案例修正 | 第54-55页 |
5.2.5 案例保存 | 第55页 |
5.2.6 CBR情绪认知交互个性化教学策略示例 | 第55-56页 |
5.3 本章小结 | 第56-58页 |
第六章 情绪认知个性化E-Learning平台 | 第58-64页 |
6.1 ECP-ITS平台架构 | 第58-59页 |
6.2 情绪认知个性化关键功能实现 | 第59-62页 |
6.2.1 情绪参数的获取 | 第59页 |
6.2.2 动态个性化学习风格 | 第59-61页 |
6.2.3 情绪认知交互个性化教学策略 | 第61-62页 |
6.3 本章小结 | 第62-64页 |
第七章 总结与展望 | 第64-68页 |
7.1 研究成果 | 第64-65页 |
7.2 不足之处 | 第65页 |
7.3 进一步研究展望 | 第65-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
附录 | 第72-76页 |
攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第76-78页 |
参与的研究项目 | 第76页 |
参加的学术会议 | 第76页 |
发表的学术论文 | 第76-78页 |
致谢 | 第78页 |