面向網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)的興趣驅(qū)動的人類行為動力學(xué)研究.pdf

1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的逐步普及，新的教育教學(xué)模式不斷涌現(xiàn)。在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)教育中，學(xué)生往往依托在線學(xué)習(xí)環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)課程獲得知識。然而，目前的在線學(xué)習(xí)環(huán)境往往強(qiáng)調(diào)的是教師對網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)資源的管理，為每一位學(xué)習(xí)者提供相同的網(wǎng)絡(luò)課程，封閉并且未能充分考慮不同學(xué)習(xí)者的個體差異性。通過調(diào)查、分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前許多研究學(xué)者基于解決信息過載問題的方法，將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的個性化推薦研究作為個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的研究重點(diǎn)。不同的用戶興趣模型常被用來描述用戶的個性

2、化需求，但考慮時間特征，動態(tài)反映學(xué)習(xí)者興趣偏好變化，進(jìn)行潛在學(xué)習(xí)興趣預(yù)測等方面的研究不多。并且，往往推薦的學(xué)習(xí)資源較為粗粒度，個性化學(xué)習(xí)服務(wù)滿意度不高，個性化技術(shù)研究期待拓展思路。
　　人類行為動力學(xué)是由復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域研究者們發(fā)起并推動的交叉學(xué)科。本研究結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、人類行為動力學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)等多學(xué)科知識，采用查閱文獻(xiàn)、實(shí)證分析、理論推演、仿真分析方法，統(tǒng)計(jì)分析面向網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)的行為特征，并對行為特征背后的學(xué)習(xí)行為驅(qū)動

3、機(jī)制進(jìn)行探索，最后簡要介紹后期研究興趣驅(qū)動的學(xué)習(xí)者模型的思路，為探索學(xué)習(xí)者行為規(guī)律和揭示隱藏在復(fù)雜特征背后的本質(zhì)規(guī)律提供了方法，擬為提高個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)效果探尋新的研究角度。在實(shí)證研究部分，以教育虛擬社區(qū)中《c++程序設(shè)計(jì)》網(wǎng)絡(luò)課程作為研究案例?；趯W(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為記錄，分別從周期性、時間間隔分布多個角度出發(fā)，分析用戶行為的統(tǒng)計(jì)特征。重點(diǎn)是運(yùn)用最大似然估計(jì)法對學(xué)習(xí)者進(jìn)行知識點(diǎn)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)行為間隔時間的分布特征進(jìn)行研究。結(jié)果驗(yàn)證了群體水平

4、和個體水平上，學(xué)習(xí)行為間隔時間均具有冪律分布特征。其中，個體層面冪指數(shù)均接近1.5，活躍度高的學(xué)習(xí)者冪指數(shù)相對較高；群體水平的冪指數(shù)為1.6612，較個體水平冪指數(shù)高；同時，學(xué)習(xí)者進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)的行為呈現(xiàn)出周期性。對于實(shí)證研究部分驗(yàn)證的規(guī)律特征，建立知識點(diǎn)影響因子影響下的興趣驅(qū)動的學(xué)習(xí)行為動力學(xué)模型對在線學(xué)習(xí)者的行為模式背后的生成機(jī)制進(jìn)行解釋，并討論了模型參數(shù)取值范圍。此外，在研究展望部分，介紹了結(jié)合前文得出的學(xué)習(xí)行為動力規(guī)律，構(gòu)建知