基于TAN贝叶斯网络的学习风格检测研究

• 作者: 杨有 罗凌 马燕
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 学习风格 TAN贝叶斯网络 自动检测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 48-54,68
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1409-0352

摘要

学习风格能明显地影响学生在网络环境下的学习效果。贝叶斯网络是实现学习风格自动检测的重要手段，而TAN贝叶斯网络作为改进的朴素贝叶斯网络，具有更优的分类精度。以FSLSM模型为基础，提出了基于学习风格预设的TAN贝叶斯网络学习风格模型，通过挖掘学生的网络学习行为实现学习风格的自动检测。通过实验将BN算法和TAN算法进行了比较，实验结果表明TAN学习风格模型检测具有更高的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨有	重庆师范大学计算机与信息科学学院	80	395	11.0	15.0
2	马燕	重庆师范大学研究生院	114	969	14.0	29.0
3	罗凌	重庆师范大学计算机与信息科学学院	21	141	6.0	10.0