【摘 要】
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学习风格作为主要的认知模型,是在线学习系统中常用的用户建模依据。基于此,文章首先基于被使用频率最高的学习风格模型——Kolb模型、VARK模型、Felder-Silverman模型和FDI
【机 构】
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四川广播电视大学科研处,四川师范大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“智能学习环境中的学习风格动态预测模型及其应用研究”(项目编号:61402309);四川省社会科学“十三五”规划项目“智能学习系统中整合认知模拟机制的知识自组织研究”(项目编号:SC17B078);四川省科技厅项目“认知领域复杂语义规则抽取及应用”(项目编号:2018JY0312)的阶段性研究成果
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学习风格作为主要的认知模型,是在线学习系统中常用的用户建模依据。基于此,文章首先基于被使用频率最高的学习风格模型——Kolb模型、VARK模型、Felder-Silverman模型和FDI模型,对学习风格用户模型进行了分类,并解析了其可能提供的自适应服务;随后,文章从在线学习系统中用户建模的角度,分析了整合不同学习风格用户模型的自适应策略;最后,文章总结了影响在线学习系统自适应性能的关键问题,以更好地发挥在线学习系统的自适应性能。文章对学习风格用户模型的解读及其自适应策略的分析,将有助于在线学习系统对学习者进行更准确的描述和诊断,从而提供更适合的学习资源和学习建议。
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