基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统研究

• 作者: 徐焱
• 来源期刊: 中国教育信息化·高教职教
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 教育数据挖掘 个性化自适应学习
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 教育大数据
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 7594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8454.2019.06.016

摘要

随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点.本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐焱	武汉市广播电视大学信息中心	1	2	1.0	1.0