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在自适应学习系统中应用序列挖掘技术实现智能导航

作　者: 汤文彬
导　师: 张琢
学　校: 东北师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 自适应学习序列模式挖掘网络教学资源库
分类号: TP391.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 66次
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内容摘要

20世纪以来,信息技术和网络技术快速发展,在各个方面影响着人们的生活,学习和工作。在教育领域,各种网络教学系统正在兴起,其中以提倡学习者为中心的自适应学习系统最为引人注目。他能根据不同学习者自身的状况安排不同的学习内容和学习方式,实现因材施教。本文在自适应学习理论的指导下,通过对网络教学资源库进行了研究分析,运用序列挖掘技术对网络教学资源库进行挖掘,从而挖掘出有效的导学机制,提高学生的学习效率,避免出现迷航,即在自适应学习系统中实现智能导航。此外,本文详细分析了序列挖掘算法AprioriAll,针对其不足,提出了一种改进算法,该算法基于二叉树生成思想,从而有效减少候选序列的产生减少了存储量,同时能在一定程度上减少对数据库的扫描次数及剪枝操作,尤其是对海量数据库,在空间开销上有很大的优化,经过实验此算法能较AprioriAll在空间上有较大节省,速度上也有一定的提高,但提高不明显。同时,此算法还能以较少的空间代价快速查找最大频繁模式。

全文目录

中文摘要  4-5
英文摘要  5-8
第一章前言  8-14
  1.1 课题研究背景及意义  8-9
  1.2 自适应学习系统的研究现状  9-11
  1.3 网络资源库的研究现状  11-12
  1.4 序列模式挖掘的研究现状  12
  1.5 本文的主要内容及应用价值  12-14
第二章自适应学习系统和网络教学资源库  14-26
  2.1 自适应学习系统  14-19
    2.1.1 当前国内学习平台上存在的缺陷  14-15
    2.1.2 自适应学习的理论基础  15-18
    2.1.3 东师理想自主学习平台  18-19
  2.2 网络教学资源库  19-25
    2.2.1 网络教学资源库概述  19-22
    2.2.2 网络教学资源库建设的现状和发展趋势  22-24
    2.2.3 东师理想教学资源库  24-25
  2.3 本章小结  25-26
第三章序列模式挖掘研究  26-38
  3.1 数据挖掘理论  26-27
  3.2 AprioriAll 算法  27-29
  3.3 改进算法 Dw_AprioriAll  29-38
    3.3.1 有关定义和定理  30-31
    3.3.2 算法的基本思想  31
    3.3.3 算法举例  31-36
    3.3.4 算法 Dw_AprioriAll 描述  36-37
    3.3.5 算法分析  37-38
第四章算法实验及分析  38-46
  4.1 实验环境  38
  4.2 算法实现的流程图  38-39
  4.3 数据源的获得  39-40
    4.3.1 人工合成数据  39
    4.3.2 现实数据预处理  39-40
  4.4 算法性能比较  40-46
第五章利用序列挖掘技术解决“信息迷航”现象  46-52
  5.1 网上学习中的“信息迷航”现象  46-47
  5.2 在自适应学习系统中应用序列挖掘技术  47
  5.3 对学生学习路径的挖掘  47-51
  5.4 挖掘结果的运用  51-52
结语  52-53
参考文献  53-55
致谢  55

在自适应学习系统中应用序列挖掘技术实现智能导航

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