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基于贝叶斯网络的学生模型的设计与实现

陈玲  
【摘要】: 本论文首先分析了远程教育的发展现状,指出个性化、适应性教学系统是今后远程教育研究领域中的热点与难点。鉴于学生模型的设计对适应性教学系统的重要作用,因此,如何利用计算机技术建立一个合理可用的学生模型来实现远程教学的个性化和适应性,对远程教育领域的研究有重要意义。 本论文以建构主义思想和认知灵活性的学习理论为基础,利用贝叶斯网络模型,建立了覆盖型的贝叶斯网络学生模型。在建立学生模型时,首先将学生的信息分为领域相关信息和领域无关信息两部分。领域相关信息的建模过程就是将学生所学的课程贝叶斯网络化的过程。论文中以《Java教程》为例,将该门课程划分成298个知识项,并为每个知识项定义了四个状态来表示学生对知识项的掌握程度,然后在这些知识项之间建立偏序关系以确定贝叶斯网络的因果推理关系,最后为每个知识项确定先验概率,这样就建立了覆盖型的贝叶斯网络学生模型。领域无关信息建模的作用主要是评估学生对所学知识项的掌握程度。 由于建立好的贝叶斯网络学生模型中存在无向环,使学生模型的推理成为一个NP难题。本论文在参考贝叶斯网络的更新算法的同时,改进了聚类算法,用联合树算法来实现对建好的贝叶斯学生模型的推理更新。通过建立道德图和三角化的过程先将学生模型转化为联合树的结构。这样,当有学生的反馈信息时,模型能够通过贝叶斯网络的自学习能力,更新知识项之间的概率分布,从而完成对学生能力及学习状况的预测推理,实现个性化教学。


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