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基于大数据的个性化学习环境构建研究

摘要第4-5页
abstract第5页
一、绪论第12-19页
    (一)选题背景与意义第12页
        1.选题背景第12页
        2.选题意义第12页
    (二)基于大数据个性化学习环境的研究现状第12-17页
        1.国外教育大数据的研究现状第12-13页
        2.国内教育大数据的研究现状第13-14页
        3.国外个性化学习研究现状第14-15页
        4.国内个性化学习研究现状第15-16页
        5.研究现状总结第16-17页
    (三)研究内容与思路第17-19页
        1.本文的研究内容第17页
        2.本文的研究方法第17页
        3.本文的研究思路第17-18页
        4.研究意义与创新之处第18-19页
二、相关概念及理论第19-26页
    (一)大数据的概念及特征第19页
    (二)个性化学习的含义第19-20页
    (三)个性化学习环境的定义第20页
    (四)相关学习理论第20-22页
        1.建构主义学习理论第20-21页
        2.马斯洛需求层次理论第21-22页
    (五)协同过滤推荐算法第22-25页
    (六)皮尔逊相似度第25-26页
三、基于大数据个性化学习环境的设计分析第26-33页
    (一)大数据对个性化学习环境的支持第26-27页
        1.大数据拓展了学习者的路径与空间第26-27页
        2.大数据支持更为高效的个性化交互第27页
        3.大数据可以实现更为人性化的学习评价与诊断第27页
        4.大数据可以达成更为精准的学习策略与方法定制第27页
    (二)基于大数据的个性化学习环境的设计原则第27-28页
        1.为学习者提供多样化的学习路径第27-28页
        2.促进学习者的自主建构第28页
        3.尊重学习者的自身发展第28页
    (三)基于大数据个性化学习环境的设计要素第28-33页
        1.学习策略的设计第28-29页
        2.学习工具的设计第29-31页
        3.学习资源的设计第31-32页
        4.学习活动的设计第32-33页
四、基于大数据的个性化学习环境中资源整合机制第33-41页
    (一)前端数据收集第34页
    (二)过程数据挖掘第34-35页
        1.Web日志挖掘第34-35页
        2.Web数据预处理第35页
    (三)构建实时学习模型第35-38页
        1.实时模型信息的采集及处理第35-36页
        2.初始信息采集第36-37页
        3.初始信息处理第37页
        4.动态信息采集第37-38页
        5.动态信息处理第38页
    (四)情感体验调控第38-39页
        1.情感挖掘第38页
        2.学习进度第38-39页
        3.答题准确度第39页
    (五)个性化学习资源推荐算法第39-41页
        1.基于用户的协同过滤推荐算法第39-40页
        2.基于项目的协同过滤推荐算法第40-41页
五、基于大数据个性化学习平台实现第41-52页
    (一)个性化学习平台的设计第41-46页
        1.功能结构第41-43页
        2.业务流程分析第43页
        3.数据库建立第43-46页
    (二)开发模式技术路线第46-47页
        1.MVC第46页
        2.SpringMVC第46页
        3.开发工具:eclipse、SQLServer第46页
        4.Web服务器:ApacheTomcat第46-47页
    (三)核心功能模块的实现第47-52页
        1.平台界面的实现第47-48页
        2.智能搜索模块的实现第48-49页
        3.学习进度调控模块的实现第49-51页
        4.学习资源推荐模块的实现第51-52页
六、研究结论与展望第52-54页
    (一)本文工作总结第52-53页
    (二)未来工作展望第53-54页
参考文献第54-57页
作者攻读学位期间的学术成果第57-58页
致谢第58-59页

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