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

作者:杨娟; 张养力; 黄智兴; 刘洪涛; 黄兴禄
来源:中国远程教育, 2013, (05): 77-86.
DOI:10.13541/j.cnki.chinade.2013.05.011

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。

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