| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 MOOC平台的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 《大学计算机基础》课程改革的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 个性化学习资源推荐研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.5 研究方法与论文结构 | 第15-17页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.5.2 论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 理论基础与算法 | 第17-25页 |
| 2.1 个性化学习理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 个性化学习概述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 个性化学习的特点及功能 | 第18-19页 |
| 2.2 知识结构图 | 第19-21页 |
| 2.2.1 知识点的概念 | 第19页 |
| 2.2.2 知识点间的关系 | 第19-20页 |
| 2.2.3 知识结构图的概念及构建步骤 | 第20-21页 |
| 2.3 个性化学习资源推荐算法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 推荐算法比较 | 第21-23页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐算法 | 第23-25页 |
| 第3章 个性化学习策略的设计 | 第25-37页 |
| 3.1 构建知识结构图 | 第25-29页 |
| 3.1.1 《大学计算机基础》课程目标 | 第25-26页 |
| 3.1.2 “Word文字处理”教学目标 | 第26-27页 |
| 3.1.3 构建知识结构图 | 第27-29页 |
| 3.2 诊断学生知识水平 | 第29-32页 |
| 3.2.1 建立试题库 | 第29-30页 |
| 3.2.2 诊断学生知识掌握情况 | 第30-31页 |
| 3.2.3 生成未掌握知识点序列 | 第31-32页 |
| 3.3 设计个性化学习资源推荐方法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 个性化学习资源推荐的架构 | 第32-33页 |
| 3.3.2 协同过滤推荐算法 | 第33-35页 |
| 3.3.3 个性化学习资源推荐流程 | 第35-37页 |
| 第4章 个性化学习策略的应用与效果分析 | 第37-58页 |
| 4.1 平台功能与课程介绍 | 第37-38页 |
| 4.2 教学实验准备 | 第38-39页 |
| 4.2.1 确定实验目的 | 第38页 |
| 4.2.2 选取研究对象 | 第38页 |
| 4.2.3 明确实验因素 | 第38-39页 |
| 4.2.4 教学实验基本情况 | 第39页 |
| 4.3 教学设计流程 | 第39-41页 |
| 4.4 教学实验过程 | 第41-52页 |
| 4.4.1 对照班教学实验活动 | 第41页 |
| 4.4.2 实验班教学实验活动 | 第41-43页 |
| 4.4.3 实验班教学过程分析 | 第43-52页 |
| 4.5 教学效果分析 | 第52-58页 |
| 4.5.1 课堂行为表现分析 | 第52页 |
| 4.5.2 作品成绩分析 | 第52-53页 |
| 4.5.3 课堂测试成绩分析 | 第53-55页 |
| 4.5.4 问卷调查分析 | 第55-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 研究总结 | 第58-59页 |
| 5.2 后续研究及展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录1：“Word文字处理”试题 | 第64-67页 |
| 附录2：“Word文字处理”相关知识掌握情况学前问卷 | 第67-69页 |
| 附录3：个性化学习策略的应用效果调查问卷 | 第69-70页 |
| 附录4：学习资源推荐结果 | 第70-74页 |
| 附录5：课堂观察量表 | 第74-75页 |
| 附录6：“Word小报”评价量规 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 研究生期间主要研究成果 | 第77页 |