大数据视角下个性化自适应学习系统支撑模型及实现机制研究

随着云计算、物联网和移动互联技术的快速发展,我们由信息时代迈入了数据时代。尊重个体差异,促进个性化学习,是教育改革核心理念之一;个性化自适应学习,日益成为教育界关注的热点问题。基于以上背景,该文从大数据的视角出发,对个性化自适应学习系统的核心要素进行了分析:针对学习者需求的演进,分析了学习者的学习自主性、群体社会化和学习情感;面对学习资源的新诉求,探讨了资源的情境化和多维立体关联性;就系统架构的新特性,强调了系统生态化、数据采集精细化及系统自我修善与重生的必要性。通过以上对系统核心要素的分析,提出了基于大数据的个性化自适应系统架构模型,并从学习者模型、领域知识模型和自适应引擎三方面对其实现机制进行了探析,提出了基于多种群选择的学习路径推荐策略和基于加权协同过滤的学习资源推送方法。