【摘 要】
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学习风格是影响学生学习质量和效率的关键因素,而如何针对不同学习风格的学习者制定个性化学习策略,是当前教育工作者普遍面临的一大难题。在此背景下,文章提出了一种基于CF-
【基金项目】
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2018年度深圳市科技计划资助项目“深圳市多媒体与虚拟现实公共技术服务平台”(项目编号:GGFW2018020518310863)的阶段性研究成果
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学习风格是影响学生学习质量和效率的关键因素,而如何针对不同学习风格的学习者制定个性化学习策略,是当前教育工作者普遍面临的一大难题。在此背景下,文章提出了一种基于CF-DTW的学习风格挖掘算法,即采用级联过滤器快速筛选数据集,对过滤后的数据进行相似度计算,挖掘相似度最大的学习风格序列。通过最大相似度搜索和时序聚类实验,证明了CF-DTW算法在保证匹配精度的同时,还能有效提高运算速度,适用于最大相似度搜索和时序聚类等应用场景,为探究个性化学习策略提供了重要支持。
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