在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中個(gè)性化信息挖掘研究的開(kāi)題報(bào)告_第1頁(yè)
在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中個(gè)性化信息挖掘研究的開(kāi)題報(bào)告_第2頁(yè)
在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中個(gè)性化信息挖掘研究的開(kāi)題報(bào)告_第3頁(yè)
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在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中個(gè)性化信息挖掘研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和普及,信息大爆炸的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。當(dāng)今社會(huì)中,學(xué)習(xí)的形式和內(nèi)容也在不斷地發(fā)生著改變。傳統(tǒng)的面授課已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)代學(xué)習(xí)者的需求,在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)隨之興起。在這樣的平臺(tái)上,學(xué)生可以隨時(shí)隨地獲取到各種學(xué)習(xí)資源,包括視頻、文字、音頻等多種形式的信息,這些資源可以更好地滿(mǎn)足學(xué)生個(gè)性化、差異化的學(xué)習(xí)需求。然而,眾所周知,在各個(gè)領(lǐng)域內(nèi),知識(shí)體系都比較宏大,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索或?yàn)g覽可能并不能在短時(shí)間內(nèi)找到并學(xué)習(xí)到自己所需的知識(shí)。為此,許多機(jī)構(gòu)和企業(yè)對(duì)于如何從海量的信息中快速地挖掘到相關(guān)數(shù)據(jù)感到困惑。以在線學(xué)習(xí)為例,往往會(huì)面臨這樣的問(wèn)題:學(xué)生看不懂講師所講的知識(shí)內(nèi)容,或者講師的語(yǔ)速接近或超過(guò)學(xué)生的極限,這時(shí)就需要一種能夠從學(xué)生和講師的互動(dòng)數(shù)據(jù)中挖掘個(gè)性化信息的方法?;诖?,提供一種高效的個(gè)性化信息挖掘模型對(duì)于學(xué)習(xí)者、講師、平臺(tái)等都具有重要意義。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本文旨在提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中個(gè)性化信息挖掘模型,該模型將考慮學(xué)習(xí)者的個(gè)性差異和對(duì)講師所講知識(shí)內(nèi)容的理解難度,從而為學(xué)習(xí)者和講師提供更好的交互服務(wù)和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。具體研究?jī)?nèi)容如下:1.設(shè)計(jì)一種個(gè)性化信息挖掘算法,包括對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)性化差異的分析和對(duì)講師所講內(nèi)容的分析,從而給出一個(gè)關(guān)于學(xué)習(xí)者和講師的語(yǔ)音和視頻數(shù)據(jù)的權(quán)重分配模式。2.手動(dòng)挖掘并標(biāo)注數(shù)據(jù)集,設(shè)立實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法的可行性和有效性,驗(yàn)證結(jié)果應(yīng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法加以分析,并提出改進(jìn)意見(jiàn)。3.將該算法應(yīng)用在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中,給出最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。三、研究方法本研究所應(yīng)用的基本理論包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等,主要方法包括以下幾個(gè)方面:1.分析用戶(hù)需求,確定算法目標(biāo),詳細(xì)闡述研究思路和方案,挖掘出所需挖掘的數(shù)據(jù)特征。2.分析學(xué)習(xí)者和講師之間的數(shù)據(jù)交互方式,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理。3.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,建立模型,優(yōu)化算法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理。4.針對(duì)算法所得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行定量和定性的評(píng)價(jià),并依據(jù)所得結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。四、研究進(jìn)度安排本研究計(jì)劃耗時(shí)9個(gè)月,預(yù)計(jì)完成時(shí)間為2022年6月。預(yù)計(jì)進(jìn)度安排如下:第一階段:設(shè)計(jì)個(gè)性化信息挖掘算法,包括對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)性化差異的分析和對(duì)講師所講內(nèi)容的分析,從而給出一個(gè)關(guān)于學(xué)習(xí)者和講師的語(yǔ)音和視頻數(shù)據(jù)的權(quán)重分配模式。計(jì)劃時(shí)長(zhǎng)3個(gè)月。第二階段:針對(duì)算法所得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行定量和定性的評(píng)價(jià),并依據(jù)結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。計(jì)劃時(shí)長(zhǎng)3個(gè)月。第三階段:將該算法應(yīng)用在線交互與學(xué)習(xí)平臺(tái)中,給出最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。計(jì)劃時(shí)長(zhǎng)3個(gè)月。五、參考文獻(xiàn)[1]董瑜等.面向在線課程的學(xué)習(xí)行為模式挖掘研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2019,19(9):144-149.[2]???,???.????????????????????????[J].????????,2016,43(3):1

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