| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究问题的提出 | 第10-12页 |
| 1.3 研究问题现状分析 | 第12-15页 |
| 1.3.1 移动学习发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 移动学习环境下个性化学习研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 职业教育背景下移动学习发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 概念的界定 | 第16-17页 |
| 1.6 研究方案 | 第17-18页 |
| 1.6.1 研究方法 | 第17页 |
| 1.6.2 研究过程 | 第17-18页 |
| 1.7 论文结构 | 第18-19页 |
| 1.8 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 国内外相关研究综述 | 第20-29页 |
| 2.1 个性化学习研究综述 | 第20-22页 |
| 2.2 学习路径研究概述 | 第22-25页 |
| 2.3 萤火虫算法研究概述 | 第25-27页 |
| 2.4 国内外相关研究总结与启示 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 移动学习环境下萤火虫算法的改进 | 第29-37页 |
| 3.1 萤火虫算法介绍 | 第29-31页 |
| 3.1.1 相关术语介绍 | 第29-30页 |
| 3.1.2 萤火虫算法基本结构 | 第30-31页 |
| 3.2 移动学习环境下的多属性决策特性分析 | 第31-34页 |
| 3.3 基于多决策属性改进的萤火虫算法 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 个性化移动学习资源推荐与路径生成 | 第37-44页 |
| 4.1 基于正态模糊集的资源决策属性表示 | 第37-38页 |
| 4.2 个性化移动学习资源推荐与路径生成问题描述 | 第38-41页 |
| 4.2.1 学习资源推荐过程分析 | 第39-40页 |
| 4.2.2 学习路径生成过程分析 | 第40-41页 |
| 4.3 基于MDAFA的个性化移动学习路径生成机制 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 仿真实验及有效性验证 | 第44-50页 |
| 5.1 算法收敛性测试 | 第44页 |
| 5.2 算法输入数据仿真 | 第44-45页 |
| 5.3 基于多决策属性的移动学习路径仿真 | 第45-48页 |
| 5.4 学习路径有效性验证 | 第48-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-54页 |
| 6.1 研究结论 | 第50-51页 |
| 6.2 研究创新点与难点 | 第51-52页 |
| 6.2.1 研究创新点 | 第51-52页 |
| 6.2.2 研究难点 | 第52页 |
| 6.3 研究展望 | 第52页 |
| 6.4 结束语 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第61页 |