10.3969/j.issn.1000-3428.2013.08.059
基于概念图和权重优化的智能学习模型
提出一种基于概念图和权重优化的智能学习方法.通过将教学内容中的知识点抽象为概念图,在学生学习后,利用测试栈依据权重优化的方法进行有针对性的测试题目抽取,根据测试的结果向学生个性化地投放教学内容,以此实现智能化、个性化的学习.通过模型分析可知,与传统智能教学系统相比,基于概念图和权重优化的智能学习可提高学生的学习效率.
概念图、知识表示、权重优化、测试栈、测试题目、智能学习
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61003288;教育部博士点基金资助项目20093227110005;江苏省自然科学基金资助项目BK2010192;江苏省六大人才高峰基金资助项目1631170006;江苏省高校自然科学研究计划基金资助项目07KJB520016;江苏大学高级人才基金资助项目07JDG053
2013-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
270-273,280