基于大数据的自适应学习过程结构研究

• 作者: 罗秀英 肖科 雷国平
• 来源期刊: 科教导刊-电子版（上旬）
• 学科: 教育
• 关键词: 自适应学习 大数据 在线学习
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 教育观点
• 页码范围: 38
• 页数: 1页
• 分类号: G434
• 字数: 1479字
• 语种: 中文

摘要

随着时代的发展,基于大数据的自适应学习将由初级阶段向下一阶段转变,即数据维度更细化、算法模型更高级和动态调整更智能等.基于自适应学习过程结构的研究能够及时掌握学习者的学习的状态,以便于可以深层次的探究学习者的学习进程和状况,通过收集的信息得到学生的学习规律、需求及各自的能力等,从而制定相应的自适应学习的方法.本文从自适应学习的过程结构和过程可视化等方面对学生们的学习方式和对知识的掌握情况进行大数据分析,提供相应的学习资源以达到学习知识的最高效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷国平		38	42	4.0	4.0
2	罗秀英		3	0	0.0	0.0
3	肖科		2	0	0.0	0.0