首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--教学机、学习机论文

基于学习者个性特征的协同学习任务生成模型

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10-12页
     ·研究背景第10-11页
     ·研究意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·课题研究内容和要解决的关键问题第13-14页
     ·课题研究内容第13-14页
     ·要解决的关键问题第14页
   ·论文组织结构第14-16页
第2章 协同学习任务相关理论第16-26页
   ·CSCL 概述第16-20页
     ·CSCL 的特点第16页
     ·CSCL 组成要素第16-17页
     ·适合CSCL 的学习内容第17-18页
     ·CSCL 系统模型第18-20页
   ·模糊理论第20-23页
     ·模糊集合第20页
     ·模糊综合评判第20-23页
   ·贝叶斯网络第23-25页
     ·贝叶斯网络的构成第23-24页
     ·贝叶斯网络的推理第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 适应性学习者模型设计第26-40页
   ·适应性学习者模型第26-29页
     ·个性特征处理方法第27-28页
     ·数据挖掘方法第28-29页
   ·学习者模型形式化第29-32页
     ·学习者模型建模方法第29-31页
     ·适应性学习者模型形式化描述第31页
     ·适应性学习者模型存储的实现第31-32页
   ·学习者模型建立第32-39页
     ·覆盖模型建立第32-34页
     ·认知模型建立第34-38页
     ·测试评价模块第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 基于学习者个性特征的协同学习任务生成方法第40-54页
   ·基本概念第40页
   ·学习任务生成模型设计第40-42页
     ·学习任务分析第40-41页
     ·学习任务生成模型第41-42页
   ·学习任务生成方法第42-53页
     ·学习者分组第42-46页
     ·学习模式确定第46-49页
     ·事件生成方法第49-52页
     ·学习效果评价第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 模型应用实例第54-62页
   ·实验环境第54页
   ·实验中的变量第54-55页
   ·实例分析第55-61页
     ·学习者个性特征的获取第55-56页
     ·分组的实现第56-57页
     ·学习者的学习过程第57-59页
     ·两种学习方法的对比第59-61页
   ·本章小结第61-62页
结论第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第68-69页
致谢第69-70页
作者简介第70页

论文共70页,点击 下载论文
上一篇:基于四元数小波幅值相位特征的人脸识别方法
下一篇:基于数值和名义属性空间数据的轮廓查询技术研究