文献类型：期刊文章

作　　者：菅保霞[1] 姜强[1] 赵蔚[1] 李勇帆[2]

机构地区：[1]东北师范大学计算机科学与信息技术学院,吉林长春130117 [2]湖南第一师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙410205

出　　处：《远程教育杂志》

基　　金：教育部人文社科规划项目"基于知识图谱的开放学习资源自主聚合研究"(项目编号:14YJA880103);教育部人文社科青年项目"大数据时代在线学习者情感挖掘与干预研究"(项目编号:16YJC880046);基础教育信息化技术湖南省重点实验室(项目编号:2015TP1017);湖南省哲学社会科学基金项目"‘互联网+’促进城乡基础教育均衡发展的创新机制与路径研究"(项目编号:16YBA094)资助的阶段性成果

年　　份：2017

卷　　号：35

期　　号：4

起止页码：87-96

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、普通刊

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。

关 键 词：大数据 自适应学习 学习分析  人工智能技术 个性特征模型  元分析  

分 类 号：G434[教育学类]