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论高校远程教育平台学习支持功能的智能优化

发布时间:2021-12-25 11:49
  随着科学技术的不断发展,智能代理、学习分析等技术日趋成熟,为远程教育平台的优化提供了新的思路与方案。以上述技术为主要支撑,针对远程教育平台学习支持功能当前存在的智能化不足的问题,提出赋予远程教育平台智能推送教学资源、智能测评、智能交互、智能答疑、智能检索教学资源等功能模块,高校远程教育平台各智能化功能模块的运作方式和流程,提升平台学习支持的智能化水平。 

【文章来源】:齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版). 2020,(10)

【文章页数】:4 页

【部分图文】:

论高校远程教育平台学习支持功能的智能优化


智能化远程教育平台学习支持功能结构图

流程图,学习者,流程图,学生模型


当学习者登录平台时,平台会对用户进行识别,若学习者为新用户,则会对学习者进行前期评测,包括基本信息、认知能力、学习风格、知识水平等个性化信息,对学习者有一个初步了解,并基于此构建学生模型,为其提供适宜的学习策略和学习资源;若为老用户,则系统中存有该用户的学生模型,可省略这一步。平台系统从学生模型中提取出相关信息指导学习的进行,进入教学系统主页面后,系统可以记住用户的学习记录,学习者可以继续上一次的学习,也可以创建新的学习活动,如课程学习、交互协作、答疑检索、考试测评等等。在整个学习过程中,教学代理可依据学生模型对学习过程进行记录和指导,并将个性化信息存储到个人的学生模型中,使其不断地更新完善和自我演化。平台通过动态建模的方法,对学习状态和学习过程进行记忆,动态地控制系统教学和学生学习,从而实现个性化的智能教学。同时,教师可以查看和监控学生的整个学习过程,并对一些进度过慢或学习有困难的学生进行针对性的干预和指导,以使教学效果最大化。

【参考文献】:
期刊论文
[1]cMOOC微信群社会网络特征及其对学习者认知发展的影响[J]. 王慧敏,陈丽.  中国远程教育. 2019(11)
[2]智慧教育视野中的学习分析与个性化资源推荐[J]. 刘敏,郑明月.  中国电化教育. 2019(09)
[3]国内大数据环境下学习分析技术研究路径及趋势分析[J]. 赵以霞,王鑫,金昆,张鹏.  现代教育技术. 2019(08)
[4]目标导向的学习分析模型构建[J]. 王怀波,李冀红,杨现民.  中国电化教育. 2018(05)
[5]基于联通主义学习理论的“慕课”设计构想[J]. 陈沙沙.  中国成人教育. 2016(17)



本文编号:3552401

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