【摘 要】
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学习风格是个体相对稳定的信息组织和信息加工方式,极大地影响着学习进程。掌握学习者的学习风格,有利于教师提供有针对性指导,从而提高网络学习有效性。本文基于数据挖掘技
【基金项目】
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武汉大学自主科研项目(人文社会科学)研究成果;武汉大学“70后”学者学术发展计划支持;湖北省教育科学“十二五”规划2011年度重点课题(编号2011A001)“数字校园云平台设计与应用”阶段性研究成果
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学习风格是个体相对稳定的信息组织和信息加工方式,极大地影响着学习进程。掌握学习者的学习风格,有利于教师提供有针对性指导,从而提高网络学习有效性。本文基于数据挖掘技术,应用混合方法测量网络学习者的学习风格。在显式获取用户学习风格的基础上,提出运用J48算法,挖掘不同风格学习者的网络学习行为特征,并构建学习风格模型。其中重点探讨了应用最近邻居法进行异常点挖掘,以减少受其他因素使得网络学习行为无法客观体现学习风格的样本的干扰。以及利用属性选择方法,评估网络学习行为与学习风格的关联关系。并结合相关教学原则对构建的学习风格模型开展教学反思。
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