基于网络学习行为分析的适应性学习平台智能反馈机制研究的开题报告.pdfVIP

基于网络学习行为分析的适应性学习平台智能反馈

机制研究的开题报告

一、选题背景

近年来，随着网络技术的不断发展和普及，网络学习成为了一种越

来越受欢迎的学习方式。学生通过网络平台进行学习，课程材料、学习

资料、测试题等资源一应俱全，而且可以随时随地进行学习。但是，在

网络学习中，学生往往缺乏有效的反馈机制，很难及时了解自己的学习

情况，也很难获得针对性的学习建议。这会影响学生的学习效果和学习

动力，因此，为网络学习平台引入智能反馈机制，对于提高学生的学习

效果和学习动力具有重要的意义。

二、研究目的

本研究旨在利用网络学习平台中学生的网络学习行为数据，构建适

应性学习平台智能反馈机制，并通过实验验证该机制的有效性和实用性，

从而提高学生的网络学习效果和学习动力。

三、研究内容

在本研究中，将重点研究以下内容：

1.网络学习行为数据采集及处理方法的研究。

2.基于网络学习行为数据的学生模型构建方法的研究。

3.适应性学习平台智能反馈机制的设计与实现。

4.实验研究与结果分析。

四、研究方法

1.数据采集和处理：通过网络学习平台中的学习行为记录和问卷调

查等方式，收集学生的学习行为数据和学习反馈数据，并进行有效的数

据处理和分析。

2.学生模型构建：利用机器学习和模式识别等技术，构建学生模型，

分析学生的学习特征、学习难点和学习需求等信息。

3.智能反馈机制设计：利用学生模型分析结果，设计智能反馈机制，

实现个性化的学习反馈和建议。

4.实验研究：通过实验验证适应性学习平台智能反馈机制的有效性

和实用性，比较该机制与传统学习方式之间的差异，并分析其优缺点与

改进方向。

五、研究意义

本研究对于改善网络学习体验、提高学生学习效果和学习动力、提

高网络学习平台的用户满意度等方面具有重要意义，同时，本研究也将

推动智能化教育技术的发展，为建设信息化教育平台提供新的思路。

六、预期成果

本研究的预期成果包括：

1.网络学习行为数据采集和处理方法。

2.基于网络学习行为数据的学生模型构建方法。

3.适应性学习平台智能反馈机制实现。

4.实验研究结果及分析。

七、进度安排

本研究计划分为以下阶段进行：

阶段一：文献综述与问题分析。预计时间：1个月。

阶段二：网络学习行为数据采集和处理方法的研究。预计时间：2个

月。

阶段三：学生模型构建方法的研究。预计时间：3个月。

阶段四：适应性学习平台智能反馈机制的设计与实现。预计时间：4

个月。

阶段五：实验研究与结果分析。预计时间：2个月。

八、参考文献

1.王红,学习主导式的基于大数据的智能反馈机制.现代远程教育研

究,2017(6):20-26.

2.冯璐璐,网络学习中基于数据挖掘技术的学习行为预测研究.中国

远程教育,2017(6):16-24.

3.蒋国平,基于学习分析的智能化教育研究.现代远程教育研究,

2018(1):1-8.