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基于虚拟学习社区的教学策略推理与构建

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 引言第8-13页
    1.1 研究背景第8-9页
        1.1.1 网络教育的快速发展第8页
        1.1.2 虚拟学习社区是时代发展的要求第8-9页
    1.2 选题来源第9页
    1.3 研究意义第9-10页
    1.4 本文的研究内容与方法第10-11页
        1.4.1 研究内容及拟解决的关键问题第10-11页
        1.4.2 研究方法第11页
    1.5 本文的组织结构第11-13页
第2章 虚拟学习社区概述第13-16页
    2.1 国内外虚拟学习社区的基本概念第13页
    2.2 虚拟学习社区的学习共同体理论第13-14页
    2.3 虚拟学习社区的分类第14页
    2.4 虚拟学习社区的构建研究第14-16页
第3章 教育数据挖掘与聚类分析第16-22页
    3.1 教育数据挖掘概述第16-17页
        3.1.1 教育数据挖掘的定义第16页
        3.1.2 数据挖掘在网络教育中的研究现状分析第16-17页
    3.2 聚类分析算法第17-20页
        3.2.1 聚类的定义第17-18页
        3.2.2 相似度的测度第18页
        3.2.3 聚类的分类第18-20页
    3.3 模糊聚类分析第20页
    3.4 模糊C均值聚类算法第20-22页
        3.4.1 FCM算法概述第20-21页
        3.4.2 模糊C均值聚类算法的流程图第21-22页
第4章 基于学习特征的教学策略推理机制第22-45页
    4.1 个性化教学第22页
    4.2 基于学习特征的教学策略推理机制系统模型第22-24页
        4.2.1 数据预处理模块第23-24页
        4.2.2 学习者学习特征分析模块第24页
        4.2.3 教学策略推理模块第24页
    4.3 虚拟学习社区中学习者的学习特征表示第24-25页
    4.4 教学策略推理机制第25-28页
        4.4.1 几种典型的知识表示法第26页
        4.4.2 教学策略的产生式表示法模型定义第26页
        4.4.3 基于学习特征的教学策略推理机制第26-28页
        4.4.4 基于学习特征的教学策略推理分析第28页
    4.5 基于模糊C均值聚类的学习特征分析第28-30页
        4.5.1 聚类分组策略第28页
        4.5.2 模糊C聚类分析学习特征具体过程第28-30页
    4.6 基于模糊C均值聚类的学习特征聚类实验第30-45页
        4.6.1 学习特征的数据来源第30-32页
        4.6.2 学习行为记录采集第32-35页
        4.6.3 算法初始参数设置第35-36页
        4.6.4 模糊C均值聚类分组实现过程第36-41页
        4.6.5 实验结果及教学策略推理分析第41-45页
第5章 基于教学策略机制的虚拟学习社区系统构建第45-62页
    5.1 虚拟学习社区构建概述第45页
    5.2 虚拟学习社区与复杂系统第45-46页
        5.2.1 虚拟学习社区与复杂系统的内在耦合性第45-46页
        5.2.2 自上而下与自下而上的设计方法第46页
    5.3 Agent的概述第46-48页
        5.3.1 Agent的定义第46-47页
        5.3.2 Agent的基本结构第47页
        5.3.3 Agent在基于教学策略机制的虚拟学习社区中的应用概述第47-48页
    5.4 构建基于教学策略机制的虚拟学习社区结构图第48-51页
        5.4.1 多Agent教学系统的优点第48页
        5.4.2 基于教学策略机制的虚拟学习社区结构图第48-50页
        5.4.3 基于教学策略机制的虚拟学习社区学生Agent的设计第50-51页
    5.5 教学策略推理模块的设计与开发第51-62页
        5.5.1 教学策略推理模块的设计思想第51-52页
        5.5.2 教学策略推理模块的实现第52-62页
第6章 总结与展望第62-65页
    6.1 研究总结第62页
    6.2 研究展望第62-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
在读期间发表论文(著)及科研情况第70页

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