基于认知模型的学员学习评价研究及其应用

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随着认知科学及教育学的发展,在线培训逐渐风靡。传统的培训系统中认知学习模型的知识传递界面自行维护性较弱,不能满足银行业务类型频繁变动与增添的需求。因此,研制出一种智能生成适合学员学习和教师自行编写的界面开发框架至关重要。另外,学习离不开评价,科学、合理的评价能够保证培训的质量。传统的学习评价没有体现“将学员的发展作为评价的核心”这一思想。针对以上出现的问题,本文主要研究银行特定岗位培训业务的认知学习模型以及认知学员评价模型,将其应用到中国建设银行新一代模拟训练系统的开发中,为引导学员进行有效、高效地学习提供有力支撑。本文的主要研究内容与成果包括以下几点:(1)通过查阅大量相关文献,对国内外学习模型、学员模型和在线学习评价现状进行了调查研究,分析并总结了当前网络教学系统建设和网络学习评价方面存在的问题,确立了文章研究的主要目标。(2)依据学员与学习对象的不同关系,研究了三种基本的认知学习模型。通过对比分析并结合网络学习及业务知识的特点,科学地选取出适合学员学习的认知学习模型。(3)学员学习评价构权算法的理论基础研究。依据不同指标特点,确定采用层次分析法(AHP)和偏相关分析法(PCA)量化评价指标权重。其中,对层次分析法的算法模型进行了改进,优化后的算法可以在判断矩阵一致性不满足时,通过循环不断辨识出判断矩阵中一致性差异最大的元素,并且每次均给出该项的推荐修改值,弥补了算法在一致性调整方面的缺陷。(4)针对传统认知学员模型的不足,本研究在传统认知学员模型的基础上建立了扩充的认知学员模型。根据其逻辑组成,提出采用模糊PCA和模糊改进AHP建立学员的单元认知评价模型和学科综合评价模型,从而更加贴切的刻画学员的认知水平并获得学员的综合评价成绩。(5)以全国建行学员和教师为主要应用对象,对系统进行各项功能性需求分析和数据流程分析,详细设计了系统的主要功能模块,构建了完整的培训系统。其中,提出采用自定义模板、模型描述语言和解析引擎的模板驱动技术构建认知学习界面开发框架。通过该框架能够实现学员认知学习模型界面的专业定制,取得了较好的效果,具备一定的实践价值。(6)基于J2EE技术+模板驱动技术+分布式技术+负载均衡技术的技术路线,开发实现了柔性建行新一代模拟训练系统。利用融入系统的评价模型对采集的学员学习数据进行处理和分析,验证了算法的合理性和可信度,充分论证了该系统能够实现学员的智能评价,达到引导学员学习的建设目标。
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