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Smap:可自适应Felder-Silverman学习风格模型的动态学习路径推荐工具

2013-05-06分类号:G40-057

【作者】杨娟  张养力  黄智兴  刘洪涛  黄兴禄  
【部门】西南大学计算机与信息科学学院  重庆邮电大学计算机科学与技术学院  四川师范大学计算机科学学院  
【摘要】为了解决伴随远程学习而产生的"学习偏离"和"认知过负"问题,基于学习风格偏向性的个性化学习路径推荐是一个解决方案。但现有智能学习系统,因其底层缺乏可自组织的资源组织结构,导致学习对象无法动态选择。为了解决这一问题,本文提出基于3向可演化的语义链网络(SLN)资源组织结构,并在此基础上开发了原型系统Smap。具有不同学习风格偏向性的学习者,可以根据SLN中的语义关系获得符合其学习风格的学习路径引导。
【关键词】学习风格  学习路径  3向语义链网络
【基金】四川省教育厅项目“基于涌现学习特征的智能学习网络研究”资助,项目编号“10ZA009”
【所属期刊栏目】中国远程教育
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