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智能教学系统中动态学生模型的研究与设计_郭富强

中国电化教育总第

技术与应用

文章编号:

智能教学系统中

动态学生模型的研究与设计

郭富强

陕西广播电视大学

理工教学部

陕西

西安

摘要:学习是一个十分复杂的个性化心理过程 本文以有关教学和学习理论为指导,从学习者个体学习情况和 学习需求出发,在研究分析影响学习的学习基础认知能力心理因素的基础上,经过必要的概括和简化,设计了一个 智能教学系统的学生模型,并给出了学生模型的动态调整算法

关键词:智能教学系统;学生模型;认知能力;心理因素;模型计算 中图分类号: 文献标识码:

学生模型是 智

点的某种不足并且能够根据偏差的类型给出具体 的补救措施

能教学系统 实现智能化的核心组成部分之一 可以根据学生模型对学习者实行个性化教学 模型是一种表征学习者认知特征的数据结构 学生 它一 认知模型认知模型所反映的是每一个学习 个体在认知能力和认知结构上的差异 通过对学生 方面记录着学习者的姓名性别学号等基本信息 另一方面准确地反映学习者的知识水平 学习能力 进行认知差异分析 可以了解学生的起始学习能力 和知识结构 对学生认知能力和认知结构分析的目 心理状态等 学生模型依据学生和系统之间的交互 的是为了针对具体教学任务制定有效的教学策略

心理模型指相互关联的言语或表象的命题 集合是人们做出推论和预测的深层知识基础 心理 作用及学习情况而动态变化 为系统进行进一步的 教学所需要的教学策略教学资源的确定提供依据

学生模型目前是 设计中最困难的一部分 模型描述和记录学生学习时的心理变化 习过程的影响

以及对学

也是 研究的一个热点问题 本文以有关教学理 论和学习理论为指导 从学习者个体学习情况和学 二学生模型的分析

习需求出发在研究分析影响学习因素的基础上设 计了一个智能教学系统的学生模型

不同的学生模型代表着不同的学习理论基础 在我国教育界 行为主义学习理论一直占据着重要 的地位 在这种教学理论的教学实践基础上建立的 一学生模型的分析

智能教学系统相应的学生模型就是覆盖学生模型 在该模型中要了解学生的学习基础或者说学生的 学习掌握水平可以对学生进行测试通过对测试结 学生模型的设计要考虑诸多因素能够充分表达 学生的学习情况 与系统中课程知识的表示相配合 便于系统以此形成进一步的教学策略便于实现等

一基本的学生模型 果进行分析来实现 一般来说一门课程由多个单元 组成每个单元又有多个小节每个小节包含多个知 识点要考查学生对一门课程的掌握情况可以通过 对各个知识点的掌握情况进行加权运算得到

覆盖模型的特点是只考虑学生做题的对错如 随着对学生模型的研究 研究者提出了多种构 造学生模型的方法常见的学生模型有

覆盖模型将学生要学习的领域知识及其约束 关系表示成一个有向知识结构图 学生的学习状态 果在学习某个知识点时 做题的正确率低于一定的 看作是此图的子图 学习过程看作是子图对原图的 比例比如 就让学生重复学习该知识点由于没 逼近过程 基于这种模型的系统可以根据领域知识 有对学生所犯的错误进行分析 所以没法给出有针 结构图和学生的知识状态图间的比较 得到学生的 对性的学习指导 学生简单重复学习的后果往往是 知识结构缺陷 内容

从而可以实现向学生推荐应学习的 错误的重犯 这样不断循环的后果往往就是学生对 学习失去了兴趣对自己失去了信心

偏差模型这种模型记录学生的问题解决路径 可以看出 覆盖模型只适合于描述陈述性知识 与专家路径的偏差 这些偏差描述了学生在该知识

和简单的过程性知识的学习情况 不便于描述复杂

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