基于神经模糊方法的数字化学习路径的优化选择

摘要：

研究在改进已有技术的基础上提出一种神经模糊方法,为教师和学习者获取最佳的学习路径.利用这种方法架构数字化学习过程中的学习诊断系统,系统可以借助神经模糊模型的协同作用,模仿教师分析学习者的特点,并配置具有推理能力的智能学习环境.这些推理能力,可用于驱动基于学习者学习风格的教学策略.模型中神经模糊方法的实施,一方面,有助于为教师编码结构化和非结构式的知识,另一方面,根据个别学习者的要求,可以将神经网络方法应用于制作个性化的课程.

关键词：经模糊方法、数字化学习、模型、最优路径

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家社会科学基金"十一五"规划课题"信息技术环境下多元学与教方式有效融入日常教学的研究"编号:BCA060016子课题"现代信息技术条件下自我导航学习研究"G377;江苏省高校哲学社会科学基金项目"和谐社会背景下'社区数字一体化'研究"08SJD8400014

在线出版日期：2010-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：114-118