基于AGENT個性化Web協(xié)作學習系統(tǒng)的模型設計.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩55頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、以互聯(lián)網(wǎng)平臺為依托的web協(xié)作學習 (Collaborative Learning),正在改變著傳統(tǒng)的學習方式。Web協(xié)作學習正日益成為人們掌握知識、更新知識的一種重要手段。當前,盡管基于WEB的協(xié)作學習是遠程學習的主要形式,網(wǎng)絡協(xié)作學習系統(tǒng)已在遠程教育領域廣泛應用,但在網(wǎng)絡教學的實施中,還存在許多技術問題。而且現(xiàn)有的Web學習系統(tǒng)學習主體智能程度較低,同時缺乏對用戶(學習者)個性化學習的支持,阻礙了用戶個人特長的發(fā)揮。 本文針

2、對網(wǎng)絡協(xié)作學習中存在的問題,引入分布式人工智能領域中的智能代理技術,構建了一個由主控程序、學生代理、教學代理、信息代理組成的網(wǎng)絡協(xié)作學習智能代理模型,并重點探討了采用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的方法,如何更有效地實現(xiàn)個性化學習,使網(wǎng)絡協(xié)作學習朝著智能化,個性化的方向發(fā)展。本文主要的工作體現(xiàn)在以下幾個方面: (1)引入分布式人工智能領域中的智能代理技術,構建了一個由主控程序、學生代理、教學代理、信息代理組成的網(wǎng)絡協(xié)作學習智能代理模型。

3、 (2)學生代理依據(jù)基于蟻群智能的聚類算法,根據(jù)學習者所選的課程名、課程概念、學習者的接收能力、思維偏向等進行用戶聚類,獲得不同的協(xié)作學習代理分組,從而充分調(diào)動協(xié)作學習小組成員的積極性。 (3)教學代理不僅負責監(jiān)控學習者的學習行為,提供相應的教學資源,而且還能針對不同認知水平的學習者,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的方法選擇相應的教學方法,幫助學習者完成學習,實現(xiàn)因材施教。 (4)信息代理不僅可以按課程名自動地從本系統(tǒng)的課程學習資

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論