期刊文章详细信息
基于强化学习的自适应学习路径生成机制研究
Research on Self-adaptive Learning Path Generation Mechanism based on Reinforcement Learning
文献类型:期刊文章
REN Weiwu;ZHENG Fanglin;DI Xiaoqiang
机构地区:[1]长春理工大学计算机科学技术学院,吉林长春130022 [2]吉林省电化教育馆,吉林长春130033
基 金:吉林省教育厅“十三五”社会科学研究规划项目“基于人工智能的学习测评与教学优化研究”(编号:JJKH20190297SK);吉林省教育科学“十三五”规划课题“‘互联网+’背景下工科实验教学质量提升策略研究”(编号:GH19085);吉林省高教科研课题“成果导向教育理念下工科课程‘混合型-探究式’教学研究”(编号:JGJX2019C18)。
年 份:2020
期 号:6
起止页码:88-96
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI_E2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊
摘 要:支持学习者的个性化学习,尤其是在数字化学习系统中通过匹配学习者的个性化特征与需求为其提供自适应的学习路径,是现代教育研究者与实践者的重要关注点。自适应学习路径生成机制的合理性决定了自适应个性学习实现的可能性。引入“契合度”的概念,着重分析学习者和学习情境之间的契合关系,并从教育、群体和技术三个维度对契合关系进行数据化表征。在此基础上,提出基于强化学习的自适应学习路径生成机制,该机制能根据学习者特征和现有学习资源自动生成学习路径,并能结合学习者个性化需求自适应地调整学习路径。将所提出的自适应学习路径机制用于真实的教学实践,证实了该机制的可行性和有效性。
关 键 词:互联网+ 学习路径 契合关系 自适应学习
分 类 号:G40-057]
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