【摘 要】
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为了改善传统自适应学习系统对学习者学习效果提高不明显的问题,基于Felder-Silverman学习风格模型理论提出了一种自适应学习内容推荐模型。通过Auto-kg算法构建学习内容知识
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市青年科技英才扬帆计划项目(17YF1428400)
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为了改善传统自适应学习系统对学习者学习效果提高不明显的问题,基于Felder-Silverman学习风格模型理论提出了一种自适应学习内容推荐模型。通过Auto-kg算法构建学习内容知识图谱,以学习者的学习风格为基础,设计自适应学习内容推荐策略,实现学习内容的自适应推荐。本文通过开发自适应学习内容推荐系统,设计实验和数据分析验证模型的有效性,结果表明该推荐模型对学习者的学习效果的提高较为明显。自适应学习内容推荐模型应用于传统自适应学习系统能够有效的改善学习者的学习效果。
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