.教育信息化伴随着信息技术的不断更新发展成为教育改革创新的热门话题,大数据产生并在多个领域迅速推广.如何应用自适应的学习方式来促进学生个性化学习成为研究关键点,而通过学习分析技术获取学习者的学习风格和特点更是成为核心.以Windows 7操作系统为开发平台,以Visual Studio2010为开发工具,以SQL Server 2008为数据库开发平台,以ASP.NET为开发技术,以IIS网络应用信息服务为应用服务器,基于C#语言开发的B/S模式的学习分析技术,对个性化自适应学习系统进行分析,构建并设计其结构和功能模块.大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究

人工智能视域下个性化学习路径推荐:机理,演进,价值与趋势

提升在线教学质量,有助于推动在线教育发展与高校线上线下双线融合的课程教学改革.文章自编"高校在线教学质量现状"问卷,针对在线教学质量的满意度和影响因素对全国多地大学生进行了调查,共得到2924份有效问卷.通过对问卷相关数据的分析,文章发现:教学目标,内容,资源与学习需求之间匹配度不高,在线教学方式适应性与教学活动互动性不高,在线学习支持服务的反馈与引导不足,教学评价的引导与激励不足,学生对在线教学的整体满意度未仍需提升.随后,文章分析了在线教学质量的影响因素,指出学生在线学习适应性因素,在线教学环境因素,教师在线教学工具使用因素及传统教学思维因素是导致在线教学质量问题的主要原因.最后,文章从提升教师的信息技术应用能力,树立个性化教学观,建构以"学"为中心的教学结构,重视在线教学活动,提供精准学习支持服务,以数据驱动评价方面,提出超越"实质等效"的在线教育质量优化路径,以期促进在线教学与混合教学的高质量发展,增进高校高质量教育体系建设的探索.

人工智能视域下个性化学习路径推荐:机理,演进,价值与趋势