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知识追踪模型在教育领域的应用:2008—2017年相关研究的综述

2018-12-17分类号:G434

【作者】李菲茗  叶艳伟  李晓菲  史丹丹  
【部门】浙江工业大学教育科学与技术学院  
【摘要】近年来,随着在线学习系统在教育环境中越来越普及,在线学习人数越来越多,教育者不可能追踪每一个学习者的知识状态并提供个性化的学习指导;在线学习系统中的知识需要学习者通过各种冗余信息自我查找,导致学习资源和学习路径多样化但却不一定有效。为了解决上述问题,一个可以自动追踪学习者知识掌握情况的知识追踪模型对教育者和学习者都是必要的,因为它既可以向教育者反馈学习者知识掌握情况,让教育者更加了解每一个学习者,也可以推断学习者的知识弱点,向学习者推荐高效的学习路径和恰当的学习资源,从而做到因材施教。通过2008—2017年相关文献的内容分析,从知识点、学习者和数据三方面总结知识追踪模型在教育领域的应用。知识追踪模型为教育研究者预测学习者知识掌握提供了一个便捷的途径,一直是教育数据挖掘领域的研究热点。
【关键词】在线学习系统  知识追踪模型  学习路径  学习资源  知识点层面  学习者层面  数据层面  教育应用
【基金】国家自然科学基金青年课题“基于潜变分析的动态认知诊断研究”(项目编号:31600908)资助
【所属期刊栏目】中国远程教育
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