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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

杨娟 黄智兴 刘洪涛 中国远程教育 2013年第09期

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

单位:四川师范大学计算机科学学院 610101 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

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