课题基金 / 基金详情

移动学习情境感知模型研究

批准号:
61867006
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
38.0 万元
负责人:
秦继伟
依托单位:
学科分类:
教育信息科学与技术
结题年份:
2022
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
黄浩、张文东、张琳琳、李喆、薛升翔、蒋云鹏、韩晓凤、代洪林、马佩

项目摘要

结项摘要

项目成果

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中文摘要
移动学习的出现使得学习者随时、随地、随身学习成为可能,为提高偏远、落后地区教育水平提供了全新的思路。本项目针对移动学习意图判断智能化不足的问题,研究移动学习情境感知模型,目标是智能感知学习意图,自适应推荐个性化资源。为此,本项目拟采用“情境感知模型、资源智能推荐、实证测试验证”的技术路线,以移动学习数据为基础,依据移动学习特征,将移动学习行为轨迹、知识体系与学习效果进行时空维度关联,判断移动学习意图,自适应推荐与意图匹配的个性化资源。研究内容:1)基于移动学习完整轨迹,提出移动学习行为度量方法;2)将在线学习共性特征与移动学习典型特征融合计算,揭示移动学习情境感知影响机理和内在规律,建立情境感知模型;3)根据当前情境下学习者习得知识,提出意图驱动的自适应推荐算法。研究意义:1)及时、准确地为移动学习者推荐个性化资源,提高移动学习效率;2)尽可能缩短新疆与发达地区教育差距,助力新疆稳定发展。
英文摘要
The emergence of mobile learning makes it possible to learners learning at anytime, anywhere and with them and provides a new though to improve the educational level in remote and backward region..Focusing on the problem of insufficient intelligent judgment of learner’s intention in mobile learning, this project construct a context awareness model to perceive learner’s intention and recommend personalized resources in mobile learning. Therefore, the project presents a technical route that is modeling context awareness, recommending the personalized resource and testing verifies.The data of mobile learning behaviors is used to acquire typical features,fragmentary actions, learned knowledge and learning effect of mobile learning. All.above factors are related to a temporal and spatial context, then to judge mobile learner’s intention and recommend personalized resource.. The major research work includes: first, a measure method of mobile actions is presented based on the whole path of mobile learning. Second, combining the common features of online learning and typical features of mobile learning, the project is revealing context awareness mechanism and essential rules. Third, a recommend algorithm of intention driven is given based on learned knowledge of mobile.learner in context.. The significance of the research includes the following points. First, the presented algorithm can timely and accurately recommend personalized resource and improve the learning efficiency. Second, the research shorts the gap between Xinjiang and developed areas and forward to set up harmonious Xinjiang.
本项目针对移动学习意图判断智能化不足的问题,研究移动学习情境感知模型,目标是智能感知学习意图,自适应推荐个性化资源。本项目采用“情境感知模型、资源智能推荐、实证测试验证”的技术路线,主要研究工作如下:1)在新疆大学在线学习平台上收集学习者数据,发现不同学习者行为偏好,归纳影响移动学习行为的因素,量化移动学习者行为典型特征,建立情境感知模型;2)根据学习者的移动学习模式及以前的学习行为,综合当前情境下移动学习者的意图,进行有针对性的学习规划,推荐恰当的学习资源、协同学习者或专家;3)研发了基于知识图谱的学习资源推荐系统,开展应用与实证研究,支持、检验和完善上述所提模型与推荐方法。研究取得成果如下:在国内外高水平期刊和学术会议上发表高水平学术论文14篇,获授权国家发明专利1项,获计算机软件著作权登记6项;培养硕士学位研究生11人。研究意义:1)及时、准确地为学习者推荐个性化资源,提高学习效率;2)有利于缩短新疆与发达地区教育差距,助力新疆稳定发展。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Analysing learning behaviours of advanced mathematics in MOOCs
MOOC 中高等数学的学习行为分析
DOI: --
发表时间: 2019
期刊: International Journal of Continuing Engineering Education and Life-Long Learning
影响因子: 1.6
作者: [Jiwei Qin, Zhenghong Jia, Pei Ma]
通讯作者: Pei Ma
Learner-generated behaviours in a flipped learning: a focus on computer culture foundation course
翻转学习中学习者生成的行为:以计算机文化基础课程为重点
DOI: 10.1504/ijceell.2020.105329
发表时间: 2020
期刊: International Journal of Continuing Engineering Education and Life Long Learning
影响因子: --
作者: [Jiwei Qin, Zhenghong Jia]
通讯作者: Zhenghong Jia
A List-Ranking Framework Based on Linear and Non-Linear Fusion for Recommendation from Implicit Feedback.
基于线性和非线性融合的隐式反馈推荐列表排序框架
DOI: 10.3390/e24060778
发表时间: 2022-05-31
期刊: ENTROPY
影响因子: 2.7
作者: [Wu, Buchen, Qin, Jiwei]
通讯作者: Qin, Jiwei
Multipointer Coattention Recommendation with Gated Neural Fusion between ID Embedding and Reviews
ID 嵌入和评论之间具有门控神经融合的多指针协同注意力推荐
DOI: 10.3390/app12020594
发表时间: 2022-01
期刊: Applied Sciences
影响因子: --
作者: [Jianjie Shao, Jiwei Qin, Wei Zeng, Jiong Zheng]
通讯作者: Jiong Zheng
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    E-Learning中学习者情感补偿方法的研究
    • 批准号:
      61402392
    • 项目类别:
      青年科学基金项目
    • 资助金额:
      26.0万元
    • 批准年份:
      2014
    • 负责人:
      秦继伟
    • 依托单位:
    国内基金
    海外基金