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题名面向动态学习环境的自适应学习路径推荐模型
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作者
范云霞
杜佳慧
张杰
庄自超
龙陶陶
童名文
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机构
华中师范大学人工智能教育学部
山西应用科技学院信息工程学院
湖南信息学院计算机科学与工程学院
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出处
《电化教育研究》
北大核心
2024年第6期89-96,105,共9页
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基金
国家自然科学基金2023年青年项目“基于认知过程挖掘的教师实践性知识演进机制研究”(项目编号:62307017)
2021年华中师范大学国家教师发展协同创新实验基地建设研究项目“自适应教师培训资源设计与开发”(项目编号:CCNUTEIII 2021-04)。
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文摘
自适应学习路径作为实现个性化学习的一项关键技术,受到研究者广泛关注。近年来,强化学习成为自适应学习路径推荐的主流方法,但在动态学习环境表征的完整性和学习路径的适应性方面仍存在不足。基于此,文章提出了融合领域知识特征的自适应学习路径推荐模型。首先,模型将知识点概念覆盖和难度两个特征引入动态学习环境中,使对动态学习环境的表征更完整。其次,采用深度强化学习算法实现学习路径的推荐,提升学习路径的适应性。最后,开展技术对比实验和应用实验。技术对比实验表明,该模型提高了学习路径的有效性和适应性。应用实验表明,该模型可以准确地判断学习者的薄弱知识点概念,并能为学习者推荐适合其认知特征的自适应学习路径。
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关键词
自适应学习路径
强化学习
领域知识特征
知识点概念覆盖
个性化学习
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Keywords
Adaptive Learning Path
Reinforcement Learning
Domain Knowledge Characteristics
Coverage of Knowledge Concepts
Personalized Learning
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分类号
G434
[文化科学—教育学]
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