您的位置: 专家智库 > >

刘华中

作品数:2 被引量:40H指数:2
供职机构:华中科技大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省教育科学规划课题浙江省教育厅科研计划更多>>
相关领域:文化科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇文化科学

主题

  • 2篇个性化
  • 1篇学习者
  • 1篇学习者模型
  • 1篇学习资源
  • 1篇影响教育
  • 1篇资源选择
  • 1篇教育
  • 1篇精准
  • 1篇开放教育
  • 1篇个性化教育
  • 1篇个性化学习
  • 1篇放教
  • 1篇大数据

机构

  • 2篇华中科技大学
  • 2篇浙江工业大学

作者

  • 2篇刘华中
  • 2篇丁继红

传媒

  • 1篇电化教育研究
  • 1篇远程教育杂志

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
影响教育资源选择的学习者模型构建被引量:13
2017年
为全面描述学习者特征以满足自适应学习和精准化服务需求,首先,在梳理学习者模型相关文献的基础上,归纳出影响学习者资源选择偏好的候选因素;再采用德尔菲法抽取影响学习者资源选择偏好的核心因素及其相互关系;最后,通过构建邻接矩阵和可达矩阵,利用解释结构模型方法(ISM)对影响学习者资源选择偏好的核心因素进行层级划分,绘制了因素间的ISM逻辑层次关系图。据此构建了包括学习者偏好特征、认知行为、学习情境特征和学习策略及动力特征的学习者模型,进而实现对学习者的多维度、全方位描述。
丁继红刘华中
关键词:学习者模型个性化教育开放教育
大数据环境下基于多维关联分析的学习资源精准推荐被引量:28
2018年
从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情境等进行多维关联分析。本研究引入张量理论构建"学习者—资源"融合张量,依据多维关联分析原理,采用高阶奇异值分解算法挖掘学习者和资源的关联关系,实现学习者和资源之间的精准匹配。通过9组不同规模数据的对比实验,发现多维关联分析方法的推荐性能均优于在推荐领域成熟应用的协同过滤算法,并且随着数据规模增大,其推荐性能愈优。多维关联分析方法有利于大数据环境下个性化学习资源精准推荐,提升在线教育质量和个性化学习效果。
丁继红刘华中
关键词:大数据个性化学习
共1页<1>
聚类工具0