导读:本文包含了自适应背景学习论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,互联网,人工智能,数据,在线,藏族,高职教育。
自适应背景学习论文文献综述
李静[1]（2019）在《教育大数据背景下藏族大学生网络自适应学习策略》一文中研究指出教育大数据背景下,藏族大学生的学习方式发生了明显的变化。网络自适应学习正逐渐成为藏族大学生主要的学习范式。在自适应学习技术的支持下,藏族大学生的网络自适应学习有所改善,但还存在四个方面的问题:学习目标不明确,学习主动性不高;网络学习迷航,学习未能真正实现自我适应;缺乏适切的网络学习资源;数字素养有待提升。针对上述问题,教师可采取四个针对性的对策:设立差异化的学习目标,提高网络学习的主动性;建立个性化的自适应学习支持服务;加强校际协作,共建、共享适切的网络学习资源;合理使用数字媒体,提升自身数字素养。(本文来源于《教育观察》期刊2019年27期）
张嘉惠[2]（2019）在《大数据背景下高职学生个性化自适应学习探究》一文中研究指出伴随着大数据时代的到来,高职院校要积极引导学生适时改革学习方式,鼓励支持学生开展个性化自适应学习,从而实现高职学生多层级全方位的综合成长。论文首先简要阐述了大数据的内涵和应用情况,接下来有针对性的开展高职学生学习情况的数据分析,在此基础上,具体分析了高职学生个性化自适应学习方式的几个阶段过程,借助这一学习方式,可以实时了解学生的学习情况,检查其学习效果,这样可以引导学生借助恰当高效的学习方式学习掌握先进的学习资源。高职院校以个性化自适应的服务,组织学生个性化自适应学习,实现教学相长,发展共赢。(本文来源于《辽宁省交通高等专科学校学报》期刊2019年03期）
张旭[3]（2019）在《人工智能背景下高职教育自适应学习模式可行性及发展路径研究》一文中研究指出自适应学习是联合机器学习算法与大数据分析,将人工智能与教育充分融合的教学模式。在高职教育中,自适应学习模式能够为学生弥补基础的不足、疏导学习情绪,为教师提供分层教学依据和科学测评手段,教学前景广阔。因此当前高职院校教师应做好知识内容的精细分解,记录学生有效的认知数据,设计高质量的教学方案,持续积累有效的数据和信息,为自适应学习系统的开发做好充分准备。(本文来源于《信息记录材料》期刊2019年06期）
张旭[4]（2019）在《人工智能背景下高职教育自适应学习模型研究》一文中研究指出人工智能自适应学习是通过机器学习算法联合大数据分析,将人工智能与教育充分融合的教学模式。在高职教育中,学生与教师希望用自适应学习模式改变现状。为基础不同的学生推荐学习路径,为学习习惯差异的学生引导情感;帮助教师实施精准的分层教学,提供教师科学的测评办法。这些内容的实现需要在自适应学习系统中着重构建叁个核心模型——领域知识模型、学习者模型、教学模型,并不断完善相应的模型,真正实现高职教育的因材施教。(本文来源于《信息记录材料》期刊2019年05期）
王玉琼[5]（2018）在《大数据背景下个性化自适应学习研究》一文中研究指出文章以培育学生学习兴趣为前提,在大数据背景下探讨了个性化自适应学习。文章首先对这两者进行了介绍,其次分析了个性化自适应学习,并且从前期准备阶段、学习分析阶段、优化决策阶段、考核反馈阶段四个阶段进行全方面阐述,最后对大数据背景下的个性化自适应学习模型进行了概述,目的是调动学生学习自主性。(本文来源于《中国多媒体与网络教学学报(中旬刊)》期刊2018年06期）
许睿[6]（2017）在《大数据背景下大学生个性化自适应学习研究》一文中研究指出大数据时代的来临,对大学生实施个性化自适应学习,促进大学生各方面能力的均衡发展,引领大学生学习方式发生变革。该文综述了大数据的内涵及应用,对个性化自适应学习的起源和发展等方面进行了阐述,具体分析了基于大学生个性化自适应学习的学校教育和在线学习两个方面,针对大学生学习行为进行数据分析,及时反馈学生的学习效果,推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源,提供个性化自适应服务,促进教与学的和谐发展。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2017年31期）
菅保霞,姜强,赵蔚,李勇帆[7]（2017）在《大数据背景下自适应学习个性特征模型研究——基于元分析视角》一文中研究指出技术作为人的存在方式,正在促使教学模式和学习方式发生深刻变革。大数据时代,在学习分析、人工智能、机器学习等新兴技术支持下,自适应学习系统有助于学习者进行差异化学习,促进教育向个性化迈进。基于文献的元分析视角,对知识水平、错误/误解、情感、认知特征以及元认知能力等个性特征进行分析,并对覆盖法、基于认知理论建模、基于约束的模型、模糊逻辑技术、贝叶斯网络和本体技术等建模方法进行解读。同时,采用适切的建模方法构建学习者个性特征模型,并以"自适应课件导学系统(AC-ware Tutor)"为例,解析学习者模型的运行机制。从而有助于提供精准的个性化学习服务,提高教育质量。(本文来源于《远程教育杂志》期刊2017年04期）
胥果[8]（2017）在《“互联网+”背景下自适应学习系统研究》一文中研究指出自政府将"互联网+"战略纳入到国家发展战略,"互联网+"已经渗透到了社会生活的各个方面,自适应学习系统也有了更大的发展空间。从"互联网+"的背景出发,结合自适应学习的内涵、特征以及理论基础,对于当下自适应学习系统在互联网中的构建以及应用现状进行阐述,并指出"互联网+"下自适应学习系统的开发有其重要意义。(本文来源于《软件导刊(教育技术)》期刊2017年06期）
李学兰,陈雪琦[9]（2017）在《互联网+背景下应用型高校学生自适应学习平台建设——以工商管理专业为例》一文中研究指出随着互联网在现代生活中的广泛应用,网络环境下的自适应学习已成为各高校学生学习的重要方式。结合互联网+背景下的学生自适应学习平台优势及存在的问题进行分析,以工商管理专业为例,从基于互联网+的学生自适应学习教学模式、学习模式和考评模式等方面提出学习平台的建设设计,并提出完善应用型高校学生自适应学习平台的建设的建议,从而有效提高应用型高校学生的自适应学习效率。(本文来源于《西昌学院学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
郭晓川[10]（2017）在《“互联网+”背景下实现学生自适应学习和个性化学习的策略研究》一文中研究指出"互联网+"改变了人们求学的观念和方式,远程教育等网络学习模式成为现代教育中备受关注的热点话题。自适应学习和个性化学习都是以自主学习为基础的非传统类学习模式,其中,自适应学习又是个性化学习系统的核心,而个性化学习则以学习者的实际需求为重点,充分开展适合学习者个性需求的自我学习模式。本文基于"互联网+"的背景,重点探究学生自适应学习和个性化学习的策略。(本文来源于《开封教育学院学报》期刊2017年06期）
自适应背景学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
伴随着大数据时代的到来,高职院校要积极引导学生适时改革学习方式,鼓励支持学生开展个性化自适应学习,从而实现高职学生多层级全方位的综合成长。论文首先简要阐述了大数据的内涵和应用情况,接下来有针对性的开展高职学生学习情况的数据分析,在此基础上,具体分析了高职学生个性化自适应学习方式的几个阶段过程,借助这一学习方式,可以实时了解学生的学习情况,检查其学习效果,这样可以引导学生借助恰当高效的学习方式学习掌握先进的学习资源。高职院校以个性化自适应的服务,组织学生个性化自适应学习,实现教学相长,发展共赢。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应背景学习论文参考文献
[1].李静.教育大数据背景下藏族大学生网络自适应学习策略[J].教育观察.2019
[2].张嘉惠.大数据背景下高职学生个性化自适应学习探究[J].辽宁省交通高等专科学校学报.2019
[3].张旭.人工智能背景下高职教育自适应学习模式可行性及发展路径研究[J].信息记录材料.2019
[4].张旭.人工智能背景下高职教育自适应学习模型研究[J].信息记录材料.2019
[5].王玉琼.大数据背景下个性化自适应学习研究[J].中国多媒体与网络教学学报(中旬刊).2018
[6].许睿.大数据背景下大学生个性化自适应学习研究[J].电脑知识与技术.2017
[7].菅保霞,姜强,赵蔚,李勇帆.大数据背景下自适应学习个性特征模型研究——基于元分析视角[J].远程教育杂志.2017
[8].胥果.“互联网+”背景下自适应学习系统研究[J].软件导刊(教育技术).2017
[9].李学兰,陈雪琦.互联网+背景下应用型高校学生自适应学习平台建设——以工商管理专业为例[J].西昌学院学报(自然科学版).2017
[10].郭晓川.“互联网+”背景下实现学生自适应学习和个性化学习的策略研究[J].开封教育学院学报.2017
论文知识图
