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摘要:
在海量的教育教学数据环境下,为了更好改善个性化学习效果,从两个方面对以前的研究成果进行改进。一是对Apriori算法在Spark分布式计算框架并行化,改善算法的实时性;二是利用学习目标和知识点修改Apriori方法推荐的知识点序列,让学习内容或路径更有针对性,改善个性化学习的质量。经过教学实践验证,基于学习目标和知识点的个性化学习推荐路径能够大幅提升学习效率,可以解决认知超载、网络迷航等问题,也为该类平台的实现提供研究思路。
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文献信息
篇名 Apriori 算法在个性化学习中的应用研究
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 APRIORI 个性化学习 知识点 学习路径 学习分析
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 18-22
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖衡 三亚学院信息与智能工程学院 32 36 4.0 4.0
2 周显春 三亚学院信息与智能工程学院 29 56 5.0 6.0
3 高华玲 三亚学院信息与智能工程学院 28 18 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
APRIORI
个性化学习
知识点
学习路径
学习分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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