一、学习者模型标准的研究与应用（论文文献综述）
王舒[1]（2021）在《面向“汉语桥”用户画像的个性化学习路径推荐研究》文中提出经济全球化以及数据时代的背景下,世界发展格局转变为多元融合型,世界各民族增强了沟通对话与了解,呈现出越来越多的文化渗透的时代现象。“汉语热”横扫世界每个角落,中文影响力不断扩大,讲中国话是时代所趋,将汉语作为他们的第二语言是很多外国人的不二选择。同时,“互联网+”、大数据、云计算、人工智能等新兴技术已快速融入人类社会的各个领域。教育信息化的建设也随着信息技术的发展进入了新的发展阶段,数字教育不再是主流,以数据为支撑,依靠各类机器学习技术的智慧教育改变了人们对教育和学习的固有印象。信息技术的发展也同时伴随着海量资源的爆炸式增长,从而导致认知负荷和认知迷航的可能性。对中文学习者而言,汉语是世界上最难的语种之一,知识体系庞大、知识点繁多,学起来费时费力,学习者难以抓住汉语学习的系统性和逻辑性。因此,如何有效利用庞大的数据,向中文学习者提供最优的学习推荐,使他们进行高效的学习,是汉语教学中亟待解决的迫切难题。因此,本文从用户画像和学习路径等方面进行了深入研究,提出一种面向“汉语桥”中文学习者的个性化学习路径和学习资源推荐机制。该研究可以满足来自世界不同的国家和地区的中文学习者的要求,为其推荐最合适的学习路径和学习资源,以达到辅助中文学习者更好更高效地学习汉语的效果。主要研究工作和成果如下:（1）面向汉语桥世界中学生中文学习者的分类研究。以近五年“汉语桥”世界中学生中文比赛数据为例,通过分析参赛选手的作答情况,并将其作为该地区中文学习者的代表性对象进行分析研究,引入内部因素评价矩阵理论设置各属性的权重大小,有效解决k-近邻算法中各属性权重大小相同的不足,使之更适合汉语桥中文学习者的分类,即提出了基于内部因素评价矩阵的K-近邻算法的中文学习者分类方法,实现“汉语桥”中文学习者的精准分类。（2）面向“汉语桥”中文学习者用户画像构建。通过对国内外现有学习者模型进行研究分析,结合中文学习者的特点,设计并构建出三个维度的用户画像模型,分别包括学习者基本信息维度、学习者知识水平维度和学习者学习风格维度,并对其知识水平和学习风格维度进行初始化和基于在线学习行为的修正。以学习者在线行为数据作为支撑,增强了学习者模型的科学性和准确性。（3）基于群体用户画像的学习路径生成研究。在学习者模型和领域知识本体的基础上,通过对学习路径生成方法的研究分析,结合汉语教学话题和文化题材的知识特点,整合学习者数据和领域知识,采用蚁群算法对面向“汉语桥”中文学习者推荐最优的学习路径,并设计实现面向“汉语桥”中文学习者的个性化推荐系统,并随机选取实验组和对照组,验证该推荐系统的适用性和准确性。本研究通过对“汉语桥”中文学习者的分类研究,在一定程度上构建了面向“汉语桥”世界中学生的学习者模型,通过蚁群算法实现了对中文学习者进行学习路径和学习资源的个性化推荐,具有一定的现实意义和实用价值。
王忠洋[2]（2021）在《基于个性化推荐的高中物理在线学习平台的研究与设计》文中研究指明近年来,随着教育信息化建设的全面推进,在线教育在我国教育事业中占据越来越重要的地位,逐渐成为一种被大众认可并广泛采用的学习方式。然而,在线学习平台上层出不穷、琳琅满目的学习资源使得认知过载、碎片化、学习迷航等问题也越来越突出,学习者在学习过程中很难快速、准确地发现自己感兴趣的学习资源,这在一定程度上反而降低了学习效率。在这种背景下,个性化推荐为在线学习平台的发展带来了新的方向。个性化推荐技术,可以根据学习者的学习行为,分析学习者特征,挖掘学习者的需求和兴趣,并主动为学习者推荐符合个性化需求的学习资源,它是解决学习资源过载问题的有效手段,也是目前个性化学习的一个重要的研究方向。本文以高中物理个性化在线学习为例进行研究,充分考虑影响个性化推荐的各种因素,构建了基于多维度学习者模型的个性化推荐策略,设计并实现了基于个性化推荐的高中物理在线学习平台,主要工作内容有:（1）根据《普通高中物理新课程标准（2017版2020年修订）》对高中物理知识结构进行了分析,设计了“五大模块四级分类三级难易程度”的资源结构组织和划分方法,并制定了各类资源的属性标注规则,最后通过多方式获取、收集、筛选构建了包括媒体资源和习题资源的高中物理学习资源库。（2）从学习者的基本信息、知识水平、学习兴趣和学习风格四个方面分别构建学习者模型的初始子模型、知识水平子模型、学习兴趣子模型和学习风格子模型,在此基础上设计了高中物理学习资源个性化推荐策略。其中,采用基于学习者基本信息推荐,解决系统“用户冷启动”问题。采用基于知识水平的协同过滤推荐和基于学习兴趣的协同过滤推荐相结合,并通过学习者的学习风格模型对其进行影响,进而实现精准的学习资源个性化推荐。（3）在基于学习兴趣的协同过滤推荐中,本文结合PCA降维和二分K-means聚类算法,提出基于PCA降维和“学习者-资源”双向聚类的协同过滤推荐算法。该算法能够改善传统协同过滤算法存在的数据稀疏性问题,降低相似度计算的复杂性,改进了相似度计算方法和预测评分方法,提高了推荐的准确性,并通过实验验证了该算法的有效性。（4）设计并实现了高中物理个性化在线学习平台。对高中物理个性化在线学习平台进行了详细的需求分析和系统设计,使用Python+Django+My SQL技术实现了系统的所有功能。该系统集成了本文提出的高中物理学习资源库、学习者模型、基于PCA降维和双向聚类的协同过滤推荐算法和个性化推荐策略。
仇婷婷[3]（2020）在《基于知识图谱的自适应学习系统研究 ——以《C语言程序设计》为例》文中研究说明信息技术的发展给当今世界带来“知识爆炸”,随着教育信息化的发展,在线学习在教育教学中得到了普遍的应用。人工智能在计算机领域所蕴含的庞大潜力将会给在线教育领域带来新的活力,很大程度上推进个性化学习的发展,将“自适应学习”成为可能,为传统教育以及在线学习带来辅助和补充作用,在互联网层面确保每个人都可以拥有平等的受教育的机会,优质的教育资源,终身学习的能力。因此,本文以关联主义学习理论、有意义学习理论和最近发展区理论作为自适应学习系统设计的理论依据,完成了基于知识图谱的自适应学习系统框架设计,重点对该框架中的三大核心组件:领域知识模型、学习者模型和教学模型进行了深入研究,并以C语言程序设计课程为例进行了原型系统的开发。本文的研究内容主要包括以下五个部分。第一,本文研究Brusilovsky教授提出的自适应教育超媒体通用模型作为自适应学习系统框架设计的参考模型,完成了基于知识图谱的自适应学习系统的框架设计。该系统包含五个主要组件:领域知识模型、学习者模型、教学模型、界面模块和自适应引擎。第二,参考学习对象元数据规范,以“关联主义学习理论”和“精细化加工理论”为理论依据,对知识元进行粒度划分,提出了知识元模型,将课程知识点进行抽取整合,同时划分知识元之间的逻辑关系,提出了课程知识组织模型。在对“知识元”理论和知识图谱理论与技术进行深入研究的基础上对C语言中知识进行建模。第三,本文提出一个新的学习者模型从而提高自适应学习系统的个性化与自适应性,该模型分为静态模型和动态模型两种。静态信息主要是学习者在进入学习环境前就已经具有的信息,动态信息是学习者在进入学习环境之后,随着学习的不断深入而出现的交互式信息,会随着学习行为的改变而变化。第四,本文的教学模型是学习者在自适应学习系统中的学习方式,学习者可以主动地选择感兴趣的学习内容,同时,学习者也可以根据系统推荐的自适应学习路径进行学习,该方法以“最近发展区”理论和“有意义学习理论”为基础,结合蚁群优化算法和模糊C均值算法进行学习路径的推荐,从而对学习者的学习活动进行合理地干预,推荐给学习者下一步需要学习的内容,这样有效提高了学习效率,实现学习者和系统之间的“双向适应”。第五,结合“元认知理论”和“覆盖建模技术”将学习者大脑中的知识结构以知识图谱的形式呈现出来,该知识图谱会随着学习者的学习过程呈现动态的变化,这种可视化的方式可以帮助学习者直观地观察到自己的学习进步、已掌握的知识、未学习的知识。同时这种动态反馈机制可以显着提高学习者的学习质量并充分调动学习者的主观能动性。
王冬冬[4]（2020）在《教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案》文中指出伴随我国教育事业发展得如火如荼,帮助教师队伍建立过硬的职业素养与全面的行业素质,将是未来教育事业发展的重要趋向。建立健全即符合教师实际需求又具备先进理论支撑的教师培训体系是教师队伍综合素质提升的关键。教育兴国,科技助教,互联网技术以广泛的适用范围与卓越的实际效果,已然渗透至行业的方方面面。网络研修社区作为近期一经兴起便立刻成为讨论焦点的教师研修新思路,如今已在试点城市推行过程中成效显着,具有可观的实际成效。“A”教师培训平台是当前教师网络研修社区平台中,具有一定影响力的主流平台的代表。与诸多教师网络研修社区类似,其立足于远程培训与网络研修两大支柱功能,同时为教师进行集体研学交流,分组教研探讨,交流教学心得,交互经典案例提供平台支撑。再者,伴随多年运营以及使用经验,平台对于各成员自身个人信息以及相关学习行为加以统计,纳入大数据库。借助海量多维数据对其进行综合性归纳整合,进一步勾画出更具针对性与实践性的学习者画像,能够将学习者信息以及特点进行直观表现,对于教师培训平台优化培训效率,优化培训体系具有重大意义,能够为最大化地满足求学者以及教学者所需,为全面提高培训质量夯实根基。因此,本研究以网络研修社区支持科学决策和高效管理为大方向,选择“A”平台为实验平台,通过对“A”平台的改造,将以近期大家关心的重要命题——网络研修社区的学习者画像为目标,以网络研修社区学习者模型建构为研究主题。首先,对于平台数据进行归纳整理,并对其进行预处理,立足于业务实际需求,建立更具全面性的数据汇聚表,从而,进一步设计数据资产评估报告;其次,选用主成分分析法,围绕学员实际情况设计综合评价体系,随后,邀请专家对于该体系精确度与待优化部分进行微调;再次,笔者尝试选择k-means算法,以平台学员为对象进行聚类分析,对于各学员维度具体情况进行针对性剖析,依据学员平台学习实践过程中暴露出的缺陷,提出切实可行的优化举措;最后,采用协同过滤算法,进一步做好平台对口教学资源以及教培课程的自动推荐,为用户推荐关联度较高的学习伙伴,并及时推荐研修活动信息,依据其最终数据验证推荐成效。研究成果主要在于:其一,进一步为教师网络研修社区平台大数据埋点与收集提供理论指导,构设较为先进科学的数据汇聚表,建立更具针对性与全面性的数据仓库;其二,打造立体化、多元化能够完美契合学习行为逻辑与步骤的评价模型;其三,帮助平台教师以及管理负责人更直观地了解学习者自身实际情况,进一步为学员自动推荐对口学习服务以及学习伙伴,真正确保课程快速推进,捕捉大众需求热点,给予学员更具针对性与实践性的课程学习体系;其四,借助本研究成果,能够为同类型数据挖掘实证调研以及相近领域优化模式贡献一些思路。
施凯程[5]（2020）在《基于学习者特征分析的自适应学习系统中相关模型研究》文中提出随着信息技术的飞速发展,教育信息化时代悄然到来。“个性化教育”已成为当今我国现代教育发展的重要主题和主流方向。“互联网+”技术与大数据技术的全面普及,教育技术与教育模式更新速度加快,带动教育信息化实现跨越发展。与此同时,教育现代化的发展让教育活动回归学习者本体,需要制定更多具有个性化、自适应性特征的学习方法,以满足学习者的持续发展需求。在突出学习者主体地位的教育大背景下,传统的教育模式与教育方法已然落后,加快教育技术改革势在必行。广泛挖掘有价值的教育信息,为自适应性的学习提供支持,为教育信息化发展启发思路、提供技术支持。本文基于学习行为探究自适应学习系统的运行,并以最关键的用户模型、领域知识模型、自适应学习服务为研究对象,构建了兼顾学习者偏好、认知水平、学习情感的动态用户模型,为学习者提供符合其学习特征与发展需求的自适应服务。具体研究工作如下:（1）基于学习行为分析的“风格-情绪”学习者模型构建。针对现有的学习者特征体系忽视学习者学习情感的问题,本文提出了一种基于基本特征、认知水平、学习风格、学业情绪的四特征体系;并利用学习行为分析技术构建动态学习者模型,本模型充分考虑了学习者的认知特征、偏好特征,兼顾了学习者在学习过程中的学习情感特征,可以更好的表征学习者的个性化特征。（2）基于本体的领域知识模型构建。结合大学计算机基础课程教学大纲,深入分析了其知识结构,利用本体编辑工具Protégé创建了大学计算机基础知识模型本体。（3）设计并实现了两种自适应服务即学习路径个性化推荐和学习资源个性化推荐。结合大学生的实际学习情况和本文提出的学习者四特征体系进行了自适应服务策略分析,并基于蚁群算法设计了兼顾学习者学习风格、认知水平、学业情绪特征的个性化学习路径推荐方法、基于协同过滤的算法思想设计了学习资源个性化推送模型。（4）“智助课堂”自适应学习系统的设计实现及应用。以上述研究成果为基础,从实际应用的角度出发,设计并开发了“智助课堂”原型系统。该系统以大学生计算机基础相关课程资料为资源库,通过应用本文提出的学习者模型、领域知识模型以及两种自适应学习服务,为学习者提供学习支持服务,实现“因材施教”的个性化教育教学。
米珍美[6]（2020）在《基于情感识别的自适应学习系统研究与设计 ——以初中数学为例》文中进行了进一步梳理随着“互联网+教育”的迅猛发展,在线学习已经成为一种新的学习形态。目前很多在线学习系统的时空分离使得学习者无法满足情感的交流而存在情感缺失,这会影响学生的认知学习甚至心理健康。因此,情感交互对于保障在线学习质量和提高教学效果具有重要意义。目前多数自适应学习推荐面向学生学习风格,却忽略了学生学习情感,随着人工智能与情感计算的发展,本文创新地将自适应学习系统与情感计算结合在一起,提出一种基于情感识别的智能自适应学习系统。本文从学生学业情绪数据库构建到建立学生学业情绪识别模型以及基于情感技术和自适应技术进行个性化的推荐三方面进行重点研究。以情感计算、教育心理学为理论基础,以面部情感识别、情感维度计算为技术,通过获取学生的学习风格和实时学业情绪,精准刻画学生学习画像并实时更新到学生情感模型,为自适应引擎提供相应数据并做出相应的情感鼓励、情感补偿和学习推送策略。本文从学习者角度出发、充分考虑学生学习特点,重点完善自适应学习系统中学生学习情感缺失,以期为自适应学习系统中情感交互的研究和应用提供参考。本文主要贡献和创新点如下:（1）基于情感识别与自适应学习系统理论基础,对基于情感识别的自适应系统的整体框架、工作流程和各单元模型进行设计。（2）参考目前已有的面部表情数据库,构建面向中学生的学业情绪数据库,详细描述数据库构建的前期准备、实验过程以及验证数据库质量。（3）基于卷积神经网络以及长短期记忆网络实现自适应学习学生学业情绪的精准检测,完成情感识别模型的训练、参数调优和预测工作。（4）对学生的学业进行实时诊断与干预,依据智适应学习情感调节诱导机制,保持学生在线学习峰值;对学生学习困惑等情绪进行对应的自适应学习策略推荐,保证学生持续高效地学习。
姚灿[7]（2020）在《基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着信息时代的迅速发展,信息过载的问题也日益严重。突出的矛盾迫切需要技术手段的辅助加以解决。在教育领域,学习资源不平衡的问题可以通过互联网的模式加以缓解。然而,面对参差不齐的学习资源,不同的学习者个体如何进行选择成为一大难题。本文以提高学习者的知识水平为目的,研究出一种基于链路预测技术的学习资源推荐模型,可以更好地辅助学习者选择适合自己的学习资源。首先,本文提出一种链路预测模型VirtualLink2vec（VL2v）。链路预测技术在网络演化的挖掘和分析中扮演重要的角色,同时也是许多下游任务的基础,例如生物信息学、电子商务和合着网络。VL2v模型通过两种不同层面的特征来学习目标链路的嵌入表示。在六个真实数据集上与15种方法进行比较,实验证明VL2v模型能够更充分地利用已知信息尤其是正向关系和负向关系信息,在不同结构和特征的网络中持续表现出色。其次,本文基于VL2v提出了一种学习资源推荐模型。该模型通过对学习者和学习资源分别建模,形成可计算的嵌入表示,进而把链路预测技术应用到推荐领域。学习资源推荐与传统的推荐不同,不能以用户评价作为唯一评价标准,本文提出一种针对学习资源推荐的相对客观的评价方法。与5种传统的推荐模型相比,本文提出的模型可以兼顾学习效果与用户满意度。最后,本文基于自适应学习系统实现了学习资源推荐功能,该功能通过学习者与学习资源的互动关系为学习者提供相适应的学习资源。
杨学臻[8]（2020）在《基于语言模型的小学高年级语文易错字纠正与个性化学习系统研究》文中研究指明为了辅助小学高年级学生对易错字的学习,本研究以易错字的纠正与个性化学习为主题,以义务教育课程标准实验教科书中语文汉字教学为例,进行了易错字的纠正与个性化学习系统的应用研究与设计,共包括两个模块的研究和设计。首先,构建了易错字纠正模块。结合自然语言处理技术,构建了一个针对小学高年级学生的纠错混淆集;通过实验对比基于n-Gram语言模型和基于预训练语言模型的纠错算法的优劣,选择预训练语言模型进行纠错模块构建,该模块能够对经OCR识别后的文字进行检错和纠错。其次,构建了个性化学习模块,该模块能够依据易错字纠正模块中的检测结果,通过学习者模型和错别字知识模型,向学习者个性化的推荐与检测结果相匹配的章节知识、学习资源。本研究设计的模型能够方便学习者对错别字的检测和个性化学习,促进教育技术的应用,有利于教育技术在易错字教学中的应用和发展。
赵燕飞[9]（2020）在《自适应学习产品评估标准研究》文中研究指明传统教育模式下,学生的个性化需求受到较大束缚,面对繁重的学习任务和海量学习资源,学生对个性化学习的需求日益增长,自适应学习的出现促进了个性化学习的规模化。目前存在的自适应学习产品质量良莠不齐,为了规范自适应学习产品本身质量标准,提升教育服务质量,建立健全的评估标准是非常必要的。健全的评估标准能够避免“一哄而上”的自适应学习产品建设,营造出自适应学习产品的良性发展环境,同时为政府、学校和家长选择自适应学习产品提供标准支持。本研究采用了文献分析法、德尔菲法和层次分析法等研究方法,对自适应学习产品的评估标准进行研究。首先,通过对相关文献的梳理分析,整理出自适应学习产品评估标准的研究思路和研究方法。其次开展自适应学习产品评估指标体系的研究设计,在对自适应学习产品相关研究现状进行梳理分析的基础上,通过相关概念界定及理论指导,借鉴同类评估指标体系的构建方法,初步构建自适应学习产品的评估指标体系,在此基础上,通过德尔菲法对初步构建的指标进行筛选和修订,形成完善的自适应学习产品评估指标体系,根据层次分析法确定指标权重,得出评估指标体系的权重层次,从而形成最终自适应学习产品评估指标体系。最后,结合自适应学习产品的实际情况为各项指标编制切实可行的评估等级标准,形成最终的自适应学习产品评估标准。主要研究成果如下:构建了包含3个一级指标、14个二级指标和43个三级指标的自适应学习产品评估指标体系,并确定了指标的权重,其中一级指标的权重分别为“教学功能（0.4734）”、“产品服务（0.2032）”和“自适应学习技术（0.3234）”,从权重排名来看,“教学功能”指标排名第一位,相较于排名第二的“自适应学习技术”指标高出15%,这表明对于自适应学习产品来说应重点考核它的教学功能,同时,制定了适用于评定的等级标准和等级评定的方法。
倪清清[10]（2020）在《建筑工人自适应安全培训系统研究》文中研究指明安全培训作为一种有效减少建筑工人不安全行为的方法,一直是安全管理研究的热点。近年来,尽管对开发有效的培训技术和方法的研究兴趣在不断增长,但少有研究从培训对象的视角来改进安全培训。因此有必要开发一种以建筑工人为中心的安全培训系统,提供个性化的培训服务,解决培训针对性不强和体验感不佳的问题。基于此,本文以建筑工人为中心,以提高建筑工人知识点掌握水平、矫正建筑工人不安全行为为目的,设计并开发了建筑工人自适应安全培训系统。主要研究内容包括:（1）在自适应学习相关理论的启发下,以自适应学习系统通用模型为参考,提出了适用于建筑工人的自适应安全培训系统模型,指导了系统的构建过程。（2）通过对学习者模型内涵与规范的分析,明确了学习者模型的构建维度,再结合建筑工人安全教育的特点,通过系统注册、量表测试、培训测试等多种方式,构建了一个由建筑工人基本信息、工种岗位、学习风格、学习动机、知识点掌握水平以及组内角色六个维度组成的学习者模型,为系统推送适应性的培训内容提供了依据。（3）依据建筑施工相关规范和反映现场实况的照片,形成了建筑工人常见不安全行为清单;利用显化后的施工现场照片生成了生动有趣、易于理解和记忆的培训试题,提高了培训材料的实用性;结合资源呈现形式不同的培训课件和形象直观的培训试题共同构成了建筑工人行为安全知识库,使分散的资源整合成有逻辑的知识体系。（4）在前文研究的基础上设计了系统的体系结构和功能模块,采用基于内容的推荐算法和基于知识点掌握概率模型的推荐算法分别实现了培训课件和培训试题的个性化推送,完成了建筑工人自适应安全培训系统的初步开发,并通过用户验证了系统的主要功能,结果表明构建的自适应安全培训系统能够根据用户的不同特征,智能推送满足用户学习需求的培训课件和适应用户学习能力的培训试题。相比传统“无差别”的安全培训,本文提出的自适应安全培训系统,能够通过识别建筑工人的差异化特征、挖掘工人培训过程中的行为数据以及借助个性化推荐技术,在培训材料呈现与推送方面实现适应性和个性化,帮助工人发现对他们有价值的培训材料,真正实现提质增效。自适应安全培训系统的应用为我国建筑行业异质工人的行为改进提供一种可行的解决方案,使现场更有效的安全管理成为可能。
二、学习者模型标准的研究与应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、学习者模型标准的研究与应用（论文提纲范文）
（1）面向“汉语桥”用户画像的个性化学习路径推荐研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关概念阐述及其国内外研究现状 |
| 1.2.1 用户画像及其国内外研究现状 |
| 1.2.2 学习路径及其国内外研究现状 |
| 1.3 相关理论基础 |
| 1.3.1 CELTS.11 学习者模型规范 |
| 1.3.2 布鲁姆认知目标分类理论 |
| 1.3.3 Felder-Silverman学习风格模型 |
| 1.3.4 建构主义学习理论 |
| 1.3.5 自主学习理论 |
| 1.3.6 学习路径推荐算法相关研究 |
| 1.4 研究内容概述及组织结构 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第2章 “汉语桥”中文学习者分类研究 |
| 2.1 基于IFE属性加权的KNN算法描述 |
| 2.1.1 K-近邻算法描述 |
| 2.1.2 基于IFE属性加权的KNN算法中各属性权重的确定 |
| 2.1.3 基于IFE属性加权的KNN算法及流程 |
| 2.2 实验结果与分析 |
| 2.2.1 数据准备 |
| 2.2.2 算法有效性验证 |
| 2.2.3 分类结果分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 面向“汉语桥”中文学习者个性化建模 |
| 3.1 面向汉语桥中文学习者的用户模型基本构成 |
| 3.2 学习者知识水平子模型构建 |
| 3.2.1 基于布鲁姆认知目标分类理论的知识水平子模型初始化 |
| 3.2.2 基于模糊逻辑推理的学习者知识水平集合获取 |
| 3.3 基于Felder-Silverman学习风格模型的学习者个性化建模 |
| 3.3.1 基于Felder-Silverman学习风格模型的学习风格模型初始化 |
| 3.3.2 在线学习行为挖掘规则的建立 |
| 3.3.3 基于规则的学习风格模型的修正 |
| 3.4 用户标签管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于用户画像的个性化学习路径生成研究 |
| 4.1 学习路径的生成方法 |
| 4.2 适应性学习路径推荐 |
| 4.2.1 学习者个性化特征的传入 |
| 4.2.2 本体推理规则的设置 |
| 4.2.3 基于蚁群算法的学习路径推荐 |
| 4.3 适应性学习资源推荐 |
| 4.4 个性化学习路径推荐效果展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统设计实现及应用效果评价 |
| 5.1 系统功能分析 |
| 5.2 领域本体构建及数据库设计 |
| 5.2.1 领域本体构建 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.3.1 开发语言及环境 |
| 5.3.2 WEB前端功能设计 |
| 5.3.3 服务器端功能设计 |
| 5.4 系统测试与分析 |
| 5.4.1 用户模块测试与分析 |
| 5.4.2 个性化推荐模块测试与分析 |
| 5.5 系统的学习成效评价 |
| 5.5.1 学习路径推荐系统中学习者学习行为分析 |
| 5.5.2 学习路径推荐系统中学习者满意度调查分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 个性化学习路径推荐系统使用体验问卷调查 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于个性化推荐的高中物理在线学习平台的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 个性化推荐研究现状 |
| 1.2.2 在线学习平台研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 相关理论和技术 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 人本主义学习理论 |
| 2.1.2 建构主义学习理论 |
| 2.1.3 多元智能理论 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 |
| 2.2.2 PCA降维 |
| 2.2.3 二分K-means聚类 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 学习资源库和学习者模型构建 |
| 3.1 高中物理学习资源库构建 |
| 3.1.1 学习资源库构建原则 |
| 3.1.2 高中物理知识结构分析 |
| 3.1.3 学习资源库构建步骤 |
| 3.2 学习者模型构建 |
| 3.2.1 初始模型 |
| 3.2.2 知识水平模型 |
| 3.2.3 学习兴趣模型 |
| 3.2.4 学习风格模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 学习资源个性化推荐策略及算法研究 |
| 4.1 学习资源个性化推荐策略 |
| 4.1.1 基于基本信息推荐过程 |
| 4.1.2 协同过滤推荐过程 |
| 4.2 基于知识水平的协同过滤推荐算法 |
| 4.3 基于学习兴趣的协同过滤推荐算法 |
| 4.3.1 基于PCA降维和双向聚类的协同过滤推荐算法 |
| 4.3.2 实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 高中物理个性化在线学习平台的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 总体架构设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 学习平台主界面 |
| 5.3.2 学习者注册界面 |
| 5.3.3 知识水平检测界面 |
| 5.3.4 学习风格测量界面 |
| 5.3.5 学习资源详情界面 |
| 5.3.6 推荐资源界面 |
| 5.3.7 学习者个人中心界面 |
| 5.3.8 教师个人中心界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于知识图谱的自适应学习系统研究 ——以《C语言程序设计》为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自适应学习系统研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 相关理论研究 |
| 1.3.2 自适应学习系统模型的研究 |
| 1.3.3 领域知识模型的构建 |
| 1.3.4 学习者模型的构建 |
| 1.3.5 自适应学习路径推荐研究 |
| 1.3.6 学习者知识结构可视化研究 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术研究 |
| 2.1 自适应学习的定义和特征 |
| 2.2 自适应学习的理论研究 |
| 2.2.1 关联主义学习理论 |
| 2.2.2 有意义学习理论 |
| 2.2.3 最近发展区理论 |
| 2.3 本体与知识图谱 |
| 2.3.1 本体 |
| 2.3.2 知识图谱 |
| 2.4 学习路径推荐 |
| 2.5 知识结构可视化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 自适应学习系统模型设计 |
| 3.1 自适应学习系统模型 |
| 3.1.1 自适应学习系统通用模型 |
| 3.1.2 自适应学习系统框架设计 |
| 3.2 领域知识模型构建 |
| 3.2.1 教学内容组织编排与设计 |
| 3.2.2 知识元的内涵 |
| 3.2.3 知识元模型 |
| 3.2.4 知识元粒度分析 |
| 3.2.5 知识元之间的关系划分 |
| 3.2.6 课程知识组织模型 |
| 3.3 学习者模型构建 |
| 3.3.1 网络教育中学习者模型建模标准 |
| 3.3.2 自适应学习系统的学习者模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应学习系统实现主要机制 |
| 4.1 学习路径推荐算法 |
| 4.2 自适应学习路径推荐机制 |
| 4.2.1 知识元掌握程度计算器 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类算法 |
| 4.2.3 基于蚁群优化算法的学习路径生成器 |
| 4.3 学习者知识模型可视化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自适应学习系统设计及实现 |
| 5.1 原型系统应用背景 |
| 5.2 自适应学习系统的整体架构 |
| 5.3 自适应学习系统详细设计 |
| 5.3.1 系统总体功能 |
| 5.3.2 系统数据库设计 |
| 5.3.3 主要功能详细流程设计 |
| 5.4 原型系统实现 |
| 5.4.1 学习内容的选取 |
| 5.4.2 开发环境和开发工具 |
| 5.4.3 自适应学习系统功能实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（4）教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、研究背景 |
| (一) 教师网络研修成为教师培训的新型方式 |
| (二) 以促进学员个性化发展为核心诉求的在线教育进入新阶段 |
| (三) 新技术的迅猛发展为我国教师教育信息化开创了新天地 |
| 二、问题提出 |
| (一) 传统教师网络研修社区难以实现针对学习者的个性化教学与管理 |
| (二) 研发个性化智能教学系统是解决教师网络研修社区学习缺乏个性化的关键 |
| (三) 学习者模型建立是个性化智能教学系统研究的核心基础环节 |
| (四) 基于“A”平台的学习者行为建模实证研究 |
| 三、概念界定 |
| (一) 教师专业发展 |
| (二) 教师网络研修 |
| (三) 教师网络研修社区 |
| (四) 教师工作坊 |
| (五) 学习者模型 |
| 四、研究意义 |
| (一) 理论意义 |
| (二) 实践意义 |
| 五、研究创新点 |
| (一) 首次在中小学教师网络研修社区中引入学习者模型 |
| (二) 利用聚类分析构建网络研修社区的学习者模型 |
| 六、研究目标与内容 |
| (一) 研究目标 |
| (二) 研究内容 |
| 七、研究框架 |
| (一) 理论研究 |
| (二) 实践研究 |
| 八、研究方法 |
| (一) 问卷法 |
| (二) 个案研究法 |
| (三) 科学模型法 |
| (四) 文献研究法 |
| 九、本章小结 |
| 第一章 教师网络研修社区存在问题的研究 |
| 一、研究说明 |
| 二、问题调研的理论基础 |
| (一) 技术接受度理论与模型 |
| (二) 技术接受评价框架 |
| (三) 网络研修社区接受度评价框架 |
| 三、调研问卷的设计及调研结果 |
| (一) 教师网络研修社区情况调查问卷设计与开发 |
| (二) 教师网络研修社区调研结果 |
| (三) 教师使用网络研修社区接受度分析 |
| (四) 教师网络研修社区存在的问题分析 |
| 四、网络研修社区的改进发展分析 |
| (一) 依托数据分析将现有的网络研修社区进行智能化改造 |
| (二) 具备快速识别学习者需求与偏好的能力 |
| (三) 支持对学员的个性化教学 |
| 五、构建学习者模型是实现网络研修社区智能化改造的基础 |
| 六、本章小结 |
| 第二章 教师网络研修社区学习者建模的相关研究现状梳理 |
| 一、教师专业发展研究 |
| (一) 教师专业发展研究的起源 |
| (二) 国内外对教师专业发展的研究 |
| (三) 对教师专业发展研究的分析 |
| 二、教师网络研修社区的特点及其对学习者的评价 |
| (一) 教师网络研修社区的特点 |
| (二) 教师研修社区中的学习者评价 |
| (三) 教师网络研修社区及其学习者评价的文献分析与评价 |
| 三、学习者建模 |
| (一) 学习者模型的分类 |
| (二) 学习者建模的方法 |
| (三) 学习者建模研究文献分析与评价 |
| 四、本章小结 |
| 第三章 教师研修社区学习者模型构建的教育理论研究 |
| 一、教师专业发展理论 |
| (一) 教师专业发展阶段理论 |
| (二) 体验式学习理论 |
| 二、柯氏四级培训评估模型 |
| (一) 使用背景 |
| (二) 理论基础 |
| 三、成人学习自我导向理论 |
| (一) 成人学习理论 |
| (二) 成人学习自我导向学习理论 |
| (三) 成人学习自我导向学习理论在本研究中的应用 |
| 四、学习分析技术理论 |
| (一) 学习分析的概念 |
| (二) 学习分析的应用范围 |
| (三) 学习分析的构成与模型的理论基础 |
| 五、本章小结 |
| 第四章 教师研修社区学习者模型构建的技术理论研究 |
| 一、技术理论研究的思路与主要方法 |
| (一) 研究思路 |
| (二) 主要方法 |
| 二、关键技术研究 |
| (一) 建立数据仓库 |
| (二) 数据汇聚 |
| (三) 数据资产评估 |
| (四) 特征与指标计算 |
| 三、本章小结 |
| 第五章 教师网络研修社区学习者模型的实现与模型应用研究 |
| 一、数据说明 |
| 二、教师研修指标体系的构建 |
| (一) 明确目标,构建维度 |
| (二) 特征设计 |
| (三) 指标体系构建 |
| (四) 维度聚类 |
| 三、学习者分类 |
| (一) 学习者分类概述 |
| (二) 分类方法理解 |
| (三) 分类类别确定及计算 |
| 四、“A”教师网络研修社区学习者模型结果分析 |
| (一) 聚类结果分析 |
| (二) 对应分析不同类别学习者的特征 |
| (三) 对应分析不同类别学习者的行为特征 |
| 五、成果检验与应用 |
| (一) 通过真实培训项目验证学习模型的有效性 |
| (二) 基于学习者模型的个性化推荐功能的实现 |
| (三) 借助学习者模型提出“A”教师培训平台改善的规划 |
| (四) 应用学习者模型提升培训质量 |
| 六、本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 一、研究创新 |
| (一) 教育理论层面 |
| (二) 建模方法层面 |
| (三) 技术算法层面 |
| 二、研究不足 |
| (一) 学习者模型的精准度不足 |
| (二) 对学习者类别的识别结果进行实证测量的不足 |
| (三) 基于多时间阶段、多项目的指标体系试用的不足 |
| (四) 将学习者画像与教学实践相结合的不足 |
| 三、研究展望 |
| (一) 结合社交网络分析 |
| (二) 结合语义分析 |
| (三) 探究自适应学习 |
| 四、本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录二 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录三 教师网络研修社区调研结果 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（5）基于学习者特征分析的自适应学习系统中相关模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 在线学习行为分析研究现状 |
| 1.2.2 自适应学习系统研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 概念界定及理论技术基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 在线学习行为 |
| 2.1.2 自适应学习 |
| 2.1.3 学习风格 |
| 2.1.4 学业情绪 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 自主学习理论 |
| 2.2.2 行为科学理论 |
| 2.2.3 元认知理论 |
| 2.3 相关技术 |
| 2.3.1 协同过滤推荐技术 |
| 2.3.2 xAPI规范 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于学习行为分析的“风格-情绪”学习者模型构建 |
| 3.1 学习者信息收集与分析 |
| 3.1.1 学习者信息分类 |
| 3.1.2 学习行为数据属性分析 |
| 3.2 在线学习者特征分析 |
| 3.2.1 关键特征 |
| 3.2.2 特征体系构建 |
| 3.3 学习者行为信息分析模型 |
| 3.3.1 行为特征指标体系 |
| 3.3.2 权重分析 |
| 3.4 “风格-情绪”模型构建 |
| 3.4.1 基于学习风格与认知水平的静态模型 |
| 3.4.2 基于学业情绪的实时模型 |
| 3.4.3 “风格-情绪”动态模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 领域知识模型构建与自适应服务设计 |
| 4.1 基于本体的领域知识模型构建过程 |
| 4.1.1 知识本体需求分析 |
| 4.1.2 知识本体准则的建立 |
| 4.1.3 本体编辑工具 |
| 4.1.4 知识模型本体构建 |
| 4.2 自适应服务设计 |
| 4.2.1 基于蚁群算法的学习路径个性化推荐 |
| 4.2.2 基于协同过滤的学习资源的个性化推荐 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 “智助课堂”自适应学习平台实现及其应用研究 |
| 5.1 总体结构设计 |
| 5.2 系统功能结构 |
| 5.2.1 学习者功能模块 |
| 5.2.2 系统功能模块 |
| 5.2.3 管理员模块 |
| 5.3 系统页面展示与应用分析 |
| 5.3.1 部分页面展示 |
| 5.3.2 应用分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 “智助课堂”学习系统应用效果调查 |
| 附录2 系统部分功能代码 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于情感识别的自适应学习系统研究与设计 ——以初中数学为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自适应学习研究现状 |
| 1.2.2 情感计算研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容及论文安排 |
| 1.4 论文结构组织 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 情感心理学 |
| 2.2 情感建模 |
| 2.2.1 离散情感模型 |
| 2.2.2 维度情感模型 |
| 2.2.3 其他情感模型 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积层 |
| 2.3.2 池化层 |
| 2.3.3 全连接层 |
| 2.4 循环神经网络 |
| 2.4.1 LSTM网络 |
| 2.4.2 ConvLSTM网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 情感识别模型研究 |
| 3.1 融合情绪感知的学生模型 |
| 3.1.1 静态信息和动态信息的获取 |
| 3.1.2 学习风格 |
| 3.1.3 情感状态 |
| 3.2 学生学业数据库构建 |
| 3.2.1 被试 |
| 3.2.2 确定在线学习中的学习表情 |
| 3.2.3 数据收集 |
| 3.2.4 注释统计分析 |
| 3.3 情感状态动态分析 |
| 3.3.1 基于卷积神经网络的离散情感识别 |
| 3.3.2 基于ConvLSTM的维度情感识别 |
| 3.3.3 情绪特征值的定量算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于情感识别的自适应学习系统设计 |
| 4.1 融合情绪感知的领域知识模型 |
| 4.1.1 领域知识模型结构图 |
| 4.1.2 领域知识元素属性 |
| 4.2 融合情绪感知的自适应引擎 |
| 4.2.1 教学策略调节 |
| 4.2.2 情感气氛调节 |
| 4.3 接口模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于情感识别的自适应学习系统实现 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 自适应学习系统功能分析 |
| 5.1.2 基于情感识别自适应学习系统总体设计 |
| 5.1.3 基于情感识别的自适应学习系统流程设计 |
| 5.2 融合情绪感知的学生模型技术实现 |
| 5.2.1 Keras |
| 5.2.2 Electron |
| 5.2.3 融合情绪感知的学生模型技术实现 |
| 5.3 融合情绪感知的自适应引擎技术实现 |
| 5.4 接口模块展示界面 |
| 5.4.1 系统登录注册 |
| 5.4.2 用户学习界面 |
| 5.4.3 学习情况界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 石河子大学硕士研究生学位论文导师评阅表 |
（7）基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自适应学习系统 |
| 1.2.2 学习资源的推荐策略 |
| 1.2.3 链路预测 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论与相关技术 |
| 2.1 个性化推荐策略 |
| 2.1.1 传统模型的推荐 |
| 2.1.2 基于深度模型的推荐 |
| 2.2 链路预测 |
| 2.2.1 基于图结构特征的链路预测 |
| 2.2.2 基于隐性特征的链路预测 |
| 2.2.3 基于显性特征的链路预测 |
| 2.3 Skip-gram模型 |
| 2.3.1 Skip-gram模型结构 |
| 2.3.2 Skip-gram模型优化 |
| 2.4 梯度下降法 |
| 2.4.1 算法的相关概念 |
| 2.4.2 算法的代数描述 |
| 2.4.3 算法的分类比较 |
| 2.5 评价指标 |
| 第三章 VirtualLink2vec链路预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 形式化 |
| 3.3 VirtualLink2vec模型 |
| 3.3.1 Node2vec模型 |
| 3.3.2 RPE模型 |
| 3.3.3 虚拟链路嵌入 |
| 3.4 实验 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 基线模型 |
| 3.4.3 实验设置 |
| 3.4.4 实验结果 |
| 3.4.5 参数灵敏度 |
| 3.4.6 正向关系和负向关系 |
| 第四章 基于VirtualLink2vec的学习资源推荐模型 |
| 4.1 学习者模型 |
| 4.1.1 学习者建模标准 |
| 4.1.2 学习者模型的关键点 |
| 4.1.3 学习者模型的构建 |
| 4.2 学习资源模型 |
| 4.3 学习资源推荐模型 |
| 4.4 实验 |
| 4.4.1 基线模型 |
| 4.4.2 评价标准 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 第五章 学习资源推荐功能的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.3 系统功能测试 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）基于语言模型的小学高年级语文易错字纠正与个性化学习系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状分析 |
| 1.3.1 小学生错别字研究现状 |
| 1.3.2 易错字拼写错误纠正研究现状 |
| 1.3.3 个性化学习系统设计研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要内容 |
| 第二章 理论与技术基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 高年级 |
| 2.1.2 易错字 |
| 2.2 技术基础 |
| 2.2.1 n-Gram统计语言模型 |
| 2.2.2 神经语言模型NNLM |
| 2.2.3 循环神经语言模型 |
| 2.2.4 预训练语言模型 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 易错字纠正策略相关理论 |
| 2.3.2 认知学习理论 |
| 2.3.3 建构主义学习理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 易错字纠正模型构建 |
| 3.1 中文混淆集的构建 |
| 3.1.1 构建中文混淆集的常用方法 |
| 3.1.2 中文混淆集的构建 |
| 3.2 n-Gram模型与纠错算法 |
| 3.2.1 n-Gram概率估计 |
| 3.2.2 纠错模型与算法 |
| 3.2.3 多粒度融合 |
| 3.3 预训练语言模型与纠错算法 |
| 3.3.1 BERT预训练语言模型 |
| 3.3.2 BERT语言模型的微调 |
| 3.3.3 候选字过滤 |
| 3.4 实验设置与结果分析 |
| 3.4.1 实验软硬件设置 |
| 3.4.2 模型实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 易错字学习模块构建 |
| 4.1 学习者模型构建 |
| 4.1.1 学习者模型规范 |
| 4.1.2 学习者模型设计 |
| 4.2 易错字知识模型构建 |
| 4.2.1 知识模型标准 |
| 4.2.2 易错字知识模型设计 |
| 4.2.3 易错字知识模型的本体构建 |
| 4.3 个性化推荐模块构建 |
| 4.3.1 基于知识水平的关联规则推荐 |
| 4.3.2 基于学习者的协同过滤推荐 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 易错字纠错与学习系统设计 |
| 5.1 系统架构设计 |
| 5.2 数据库模型设计 |
| 5.2.1 易错字模型 |
| 5.2.2 学习者模型 |
| 5.2.3 领域知识数据模型 |
| 5.3 模型接口设计 |
| 5.3.1 易错字纠正模块 |
| 5.3.2 易错字学习模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）自适应学习产品评估标准研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关研究 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 自适应学习 |
| 2.1.2 自适应学习产品 |
| 2.1.3 评估标准 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 个性化学习理论 |
| 2.2.2 教育评价理论 |
| 2.2.3 用户体验理论 |
| 2.3 自适应学习研究现状 |
| 2.3.1 国内现状 |
| 2.3.2 国外现状 |
| 2.4 教育技术产品评估标准研究现状 |
| 2.4.1 国内现状 |
| 2.4.2 国外现状 |
| 第三章 自适应学习产品评估指标体系的构建 |
| 3.1 自适应学习产品评估指标体系的初步构建 |
| 3.1.1 一级指标的确立 |
| 3.1.2 二级指标的确立 |
| 3.1.3 三级指标的确立 |
| 3.1.4 初步评估指标体系的构建 |
| 3.2 自适应学习产品评估指标体系的修订 |
| 3.2.1 专家的确定 |
| 3.2.2 第一轮专家征询结果分析总结 |
| 3.2.3 第二轮专家征询结果分析总结 |
| 3.2.4 评估指标体系的最终确定 |
| 第四章 自适应学习产品评估指标体系权重设计 |
| 4.1 层次分析法的主要步骤 |
| 4.2 自适应学习产品评估指标体系权重设置及检验 |
| 4.2.1 评估指标模型建立 |
| 4.2.2 构造判断矩阵 |
| 4.2.3 一致性检验 |
| 4.3 自适应学习产品评估指标体系权重确认 |
| 4.4 自适应学习产品评估指标体系权重结果分析 |
| 第五章 自适应学习产品评估等级标准的编制 |
| 5.1 自适应学习产品评估等级标准的编制 |
| 5.2 自适应学习产品评估等级的确立 |
| 第六章 结论、不足与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 自适应学习产品评估标准指标遴选专家咨询问卷 (第一轮) |
| 附录 B 自适应学习产品评估标准指标遴选专家咨询问卷 (第二轮) |
| 附录 C 自适应学习产品评估指标体系权重设计调查问卷 |
| 附录 D 自适应学习产品评估表 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）建筑工人自适应安全培训系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 建筑工人安全培训的研究 |
| 1.2.2 学习者模型的研究 |
| 1.2.3 个性化推荐方法的应用 |
| 1.3 研究目的及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 自适应学习相关理论 |
| 2.1.1 自适应学习的内涵 |
| 2.1.2 自适应学习的特征 |
| 2.1.3 自适应学习的理论基础 |
| 2.2 自适应学习系统研究 |
| 2.2.1 自适应学习系统的定义 |
| 2.2.2 自适应学习系统的通用模型 |
| 2.3 建筑工人自适应安全培训系统框架研究 |
| 2.3.1 建筑工人自适应安全培训系统模型 |
| 2.3.2 个性化推荐技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 建筑工人学习者模型构建 |
| 3.1 学习者模型内涵与规范 |
| 3.1.1 学习者模型内涵 |
| 3.1.2 学习者模型规范 |
| 3.2 建筑工人安全教育培训的特点 |
| 3.3 建筑工人学习者模型 |
| 3.3.1 建筑工人学习者模型基本构成 |
| 3.3.2 建筑工人学习者模型的构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 建筑工人行为安全知识库构建 |
| 4.1 不安全行为显性知识分类 |
| 4.1.1 安全知识的来源 |
| 4.1.2 不安全行为的分类 |
| 4.1.3 不安全行为的编码及表达 |
| 4.2 不安全行为隐性知识显化 |
| 4.2.1 不安全行为隐性知识内涵 |
| 4.2.2 不安全行为隐性知识的提取与显化 |
| 4.3 建筑工人行为安全知识库设计 |
| 4.3.1 设计原则 |
| 4.3.2 培训课件 |
| 4.3.3 培训试题库 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 建筑工人自适应安全培训系统设计与实现 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 系统架构设计 |
| 5.1.2 功能模块设计 |
| 5.2 系统核心算法 |
| 5.2.1 基于内容的推荐算法 |
| 5.2.2 基于知识点掌握概率模型的推荐算法 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 系统首页的实现 |
| 5.3.3 系统注册功能的实现 |
| 5.3.4 学习风格测试功能的实现 |
| 5.3.5 学习动机测试功能的实现 |
| 5.3.6 核心算法的实现 |
| 5.4 系统主要功能的验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A:学习风格测试量表(VARK量表) |
| 附录 B:学习动机测试量表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、学习者模型标准的研究与应用（论文参考文献）
- [1]面向“汉语桥”用户画像的个性化学习路径推荐研究[D]. 王舒. 云南师范大学, 2021(09)
- [2]基于个性化推荐的高中物理在线学习平台的研究与设计[D]. 王忠洋. 云南师范大学, 2021(09)
- [3]基于知识图谱的自适应学习系统研究 ——以《C语言程序设计》为例[D]. 仇婷婷. 东北石油大学, 2020(04)
- [4]教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案[D]. 王冬冬. 东北师范大学, 2020(07)
- [5]基于学习者特征分析的自适应学习系统中相关模型研究[D]. 施凯程. 云南师范大学, 2020(01)
- [6]基于情感识别的自适应学习系统研究与设计 ——以初中数学为例[D]. 米珍美. 石河子大学, 2020(08)
- [7]基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现[D]. 姚灿. 北京邮电大学, 2020(05)
- [8]基于语言模型的小学高年级语文易错字纠正与个性化学习系统研究[D]. 杨学臻. 中央民族大学, 2020(01)
- [9]自适应学习产品评估标准研究[D]. 赵燕飞. 山西师范大学, 2020(07)
- [10]建筑工人自适应安全培训系统研究[D]. 倪清清. 长安大学, 2020(06)