大数据背景下自适应学习个性特征模型研究——基于元分析视角

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摘要：技术作为人的存在方式,正在促使教学模式和学习方式发生深刻变革。大数据时代,在学习分析、人工智能、机器学习等新兴技术支持下,自适应学习系统有助于学习者进行差异化学习,促进教育向个性化迈进。基于文献的元分析视角,对知识水平、错误/误解、情感、认知特征以及元认知能力等个性特征进行分析,并对覆盖法、基于认知理论建模、基于约束的模型、模糊逻辑技术、贝叶斯网络和本体技术等建模方法进行解读。同时,采用适切的建模方法构建学习者个性特征模型,并以＂自适应课件导学系统（AC-ware Tutor）＂为例,解析学习者模型的运行机制。从而有助于提供精准的个性化学习服务,提高教育质量。http://www.cqvip.com//QK/82504A/201704/672643087.html

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关键词：大数据 元分析 tutor cqvip 贝叶斯网络 大数据 自适应学习 学习分析 人工智能技术 个性特征模型