基于学习者特征分析的个性化学习支持系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究进展及现状 | 第8-10页 |
| ·研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 个性化学习者模型 | 第12-19页 |
| ·传统的学习者模型 | 第12-13页 |
| ·学习者模型规范 | 第13-14页 |
| ·个性化学习者模型的构建 | 第14-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 学习者特征分析 | 第19-36页 |
| ·学习者特征分析模型 | 第19-20页 |
| ·显性方式的学习者特征信息采集 | 第20-22页 |
| ·隐性方式的学习者特征信息采集 | 第22-23页 |
| ·学习者特征信息采集技术的研究 | 第23-30页 |
| ·WEB日志挖掘技术 | 第23-27页 |
| ·数据挖掘 | 第27-29页 |
| ·ID3算法 | 第29-30页 |
| ·学习者个性特征分析实例 | 第30-35页 |
| ·ID3算法实例 | 第32-34页 |
| ·属性加权 ID3算法实例 | 第34-35页 |
| ·两种算法结果比较分析 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 学习者的行为追踪模型 | 第36-44页 |
| ·概述 | 第36-38页 |
| ·学习者行为追踪系统的初步实现 | 第38-43页 |
| ·系统分析与架构 | 第38-39页 |
| ·技术实现 | 第39-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 个性化学习推荐 | 第44-62页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·基于协同过滤技术的推荐 | 第45-53页 |
| ·协同过滤技术 | 第45-48页 |
| ·优化的协同过滤推荐算法 | 第48-53页 |
| ·基于 ISM的个性化学习材料推荐 | 第53-61页 |
| ·知识点学习序列的生成 | 第54-58页 |
| ·基于知识点结构的学习材料生成 | 第58-59页 |
| ·基于关联规则发现的学习材料生成 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62-63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 发表论文 | 第67页 |
