智能学习中的知识表示和知识聚类

• 作者: 刘君强 王勋 魏贵义
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能学习 知识表示 关联规则 聚类获取
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: TP182
• 字数: 2641字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.07.024

摘要

e-Leaming中的智能化学习一直是诸多网络教育研究人员努力去解决而至今尚未有合适解决方案的一个问题.采用传统的导航方式或搜索引擎方式引导学习过程有着自身固有的缺陷.一种新的引导方式是:基于知识指定的表示和组织方式,以知识项和知识交流域(上下文)的映射来引导学习过程.这种方式以知识项得到领域专家认证为前提,通过关联规则对知识进行有效的聚类,给出一系列相关的知识项(相关案例或有关内容),向学习者提供建议性的学习内容,方便了关联学习.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君强	杭州商学院计算机与信息工程系	20	402	11.0	20.0
2	魏贵义	杭州商学院计算机与信息工程系	4	21	2.0	4.0