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基于Memetic算法的个性化学习路径推荐的研究与实现

彭建伟  
【摘要】: 随着互联网技术的迅速发展,使得网络成为人们获取知识的主要途径之一。作为通过因特网进行学习与教学的全新学习方式,E-learning充分利用现代信息技术所提供的、具有全新沟通机制与丰富资源的学习环境,给学习者在时间和空间上带来了很大的灵活性和选择性,提供了个性化学习的基础,使得越来越多的学习者渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。 然而,目前的网络教学系统大多通过网页发布和一些交流工具来开展教学活动,主要提供一些静态的学习资源,没有发挥教师的即时指导、监控、调节等作用,缺乏对适应学生特征的个性化学习支持手段,网络教学资源数量之巨大、分布之广泛等因素,导致了学习者在学习过程中遭遇迷失与认知负荷的可能型,由此引出了学习者应该如何按照自身的知识结构、学习目标,在时间、费用、个性偏好和承受能力等元素的限制内寻找全程最优学习路径的规划问题。针对这些问题,本文从个性化学习模型和学习路径等方面进行了深入的研究,提出一种个性化学习路径推荐机制,该方案可满足不同学习者的要求,为其推荐最适合的学习路径,并对学习者进行学习路径的智能导航。 本文首先对E-learning的发展现状和未来趋势进行了深入的阐述和研究,研究了与之相关的几个方面理论与技术,例如:个性化服务、学习路径、本体技术、知识表示等。给出了个性化学习模型的一个总体框架,并对学习者模型、个性化学习推荐引擎、领域数据库等几个方面进行了研究。其次,重点讨论了Memetic算法的总体结构、编码方案、遗传算子的设计等,并针对本文的研究课题提出了一种改进的Memetic算法。接着,详细描述了学习路径的生成,提出了一种学习路径的个性化评估方法,以及Memetic算法应用在个性化学习路径求解中策略。最后,对基于Memetic算法的个性化学习路径推荐进行了系统设计与实现,并以计算机网络课程为例,给出了模拟实验。实现了对学习者自身知识结构、学习目标、个人偏好等因素的分析,最终达到了为学习者定制个性化学习路径的目的。


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