[发明专利]基于学习风格情境感知的自适应学习方法

摘要

本发明涉及一种基于学习风格情境感知的自适应学习方法，提出混合决策树及隐式马尔科夫模型的学习风格数据挖掘算法，提高现有感知方法的精度及效率；引入多策略匹配的学习服务自适应机制，包括正向适应策略、反向促进策略和反馈策略，在学习内容、呈现方式、教学方法多方面进行风格匹配，并建立层次化、模块化的学习风格感知的自适应学习系统模型；采用文理方法兼用的模式及客观主观共存的方法，以教育理论指导感知算法的设计与自适应机制的制定，并通过教学对比实验的现象及结果反映和支撑教育理论。达到定性及定量地评估学习者的学习效率、效果和兴趣。

主权项

一种基于学习风格情境感知的自适应学习方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)对比各学习风格理论，确定四个维度来确定学习风格：(1)维度1觉察信息：对应学习风格为感觉型或直觉型；(2)维度2输入信息：视觉型或文字型；(3)维度3处理信息：积极型或反思型；(4)维度4理解信息：顺序型或全局型；2)提取在线学习行为特征信息：基于文献调查的方法，根据步骤1)所确定的对于各维度学习风格的描述，重新提取用以反映学习风格特征的在线学习行为信息，得到用以反映学习风格的在线学习行为特征信息，其中感觉型或直觉型的在线学习行为特征信息如下：3)设计学习风格挖掘算法：为混合式的学习风格挖掘算法，选用决策树算法和隐式马尔科夫模型，通过融合机制给出最终结果，选择学习者作为算法测试人群，随机选取一部分测试人群的行为数据作为算法训练数据，用以构建决策树和隐式马尔科夫模型，选取另一部分测试人群的行为数据用以判定所训练模型的精度，通过比较两种算法在同一维度下的分类精确度，选择精确度较高的作为混合机制在该维度下使用的算法，以此来制定算法融合机制；4)制定学习服务自适应机制：首先明确每种学习风格倾向的学习服务，接着确定学习服务中学习内容对应的组织方式，最后提出学习服务匹配策略并设计系统结构如下表，实现基于学习风格的自适应学习系统；5)学习评估方法的制定：采用了学生满意度评测和统计学评测两种方法，充分评估步骤4)制定的系统结构对于学习者的影响，将实验结果反馈回步骤3)用以调整算法混合策略，以及步骤4)用以修正学习服务匹配策略，提升系统的自适应服务的精度。