基于iOS的个性化学习支撑服务平台研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 个性化学习的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 iOS平台的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 大数据教育应用现状 | 第12页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 个性化学习基本理论 | 第14-19页 |
| 2.1 个性化学习 | 第14页 |
| 2.2 个性化学习特点 | 第14-15页 |
| 2.3 影响个性化学习的因素分析 | 第15-19页 |
| 第三章 个性化学习支撑服务平台体系架构 | 第19-28页 |
| 3.1 平台架构 | 第19-20页 |
| 3.2 服务支撑及用户 | 第20页 |
| 3.3 个性化学习模型 | 第20-22页 |
| 3.3.1 个性化学习内容 | 第20页 |
| 3.3.2 个性化学习评价 | 第20-21页 |
| 3.3.3 个性化学习方式 | 第21页 |
| 3.3.4 个性化学习活动 | 第21-22页 |
| 3.4 个性化学习数据支撑 | 第22页 |
| 3.5 基于本体的知识、资源模型 | 第22-28页 |
| 3.5.1 本体基本理论 | 第22-24页 |
| 3.5.2 《历史》课程知识点本体构建模型 | 第24-26页 |
| 3.5.3 资源元数据语义标注 | 第26-28页 |
| 第四章 资源个性化推荐算法 | 第28-36页 |
| 4.1 数据挖掘 | 第28-29页 |
| 4.1.1 聚类分析 | 第28-29页 |
| 4.2 协同过滤推荐算法 | 第29-30页 |
| 4.3 学习资源特征及数据源 | 第30-31页 |
| 4.3.1 资源特征分析 | 第30页 |
| 4.3.2 数据来源 | 第30-31页 |
| 4.4 资源推荐算法模型 | 第31-34页 |
| 4.4.1 双空间聚类算法 | 第31-33页 |
| 4.4.2 改进的协同过滤推荐算法 | 第33-34页 |
| 4.5 算法模型结果分析 | 第34-36页 |
| 第五章 移动自主学堂系统的设计与实现 | 第36-45页 |
| 5.1 系统的总体设计 | 第36-38页 |
| 5.1.1 系统总体架构与功能 | 第36-38页 |
| 5.1.2 系统开发环境 | 第38页 |
| 5.2 数据库设计 | 第38-40页 |
| 5.3 系统实现 | 第40-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 研究总结 | 第45页 |
| 6.2 进一步的研究工作 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第51-52页 |
