大数据背景下的精准个性化学习路径挖掘研究——基于AprioriAll的群体行为分析

摘要：

在数字化环境中,学习是对信息进行收集、汇聚、存储、共享和创造的过程,不仅涉及个体学习行为,也涉及群体行为,影响着个体知识建构过程.大数据背景下,基于AprioriAll算法,挖掘分析相同或相近学习偏好、知识水平的同一簇群体学习行为轨迹,并以学习者特征与学习对象媒体类型、理解等级、难度级别的匹配计算为基础,能够生成精准个性化学习路径,可为差异化教学提供新思路.最后,采用实验研究法,通过散点图与无回路有向图及学习效率与满意度调查,表明研究成果满足学习需求,能为学习者提供有效指引,有助于激发学习兴趣,提高学习动机,促进个性化发展.

关键词：个性化学习、精准学习路径、AprioriAll算法、大数据、群体行为

所属期刊栏目：39

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家社科基金教育学一般项目“基于大数据的在线学习精准预警与干预机制研究”BCA170074

在线出版日期：2018-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：45-52