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该文研究的个性化学习导航系统是属于第三代的远程教育系统.依据国际上出现的"标准化"、"模块化"、"组件化"的程序设计思想,提出一种全新的个性化学习导航系统模型.它力求符合当前的国际标准(标准化体现在底层数据符合IEEE 1484标准).该系统主要包括数据预处理模块、知识点关系分析模块、知识点掌握程度分析模块和学习导航模块四大模块.该课题中采用改进的BP神经网络挖掘学生的知识架构,改进的算法大大降低了神经网路的训练误差率.同时采用改进的后继树算法来挖掘知识点间的关联规则,改进后的算法提高了系统的效率,降低了程序的复杂度.