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知識追蹤原理及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787521859416
- 條形碼：9787521859416 ; 978-7-5218-5941-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
知識追蹤原理及應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書堅(jiān)持“以學(xué)習(xí)者為中心”教學(xué)服務(wù)理念、以智能教育服務(wù)個性化、精準(zhǔn)化、有效化需求為目標(biāo)、以深度學(xué)習(xí)技術(shù)與知識追蹤服務(wù)融合研究為指導(dǎo), 探索知識追蹤模型的優(yōu)化方法以及基于知識追蹤的應(yīng)用服務(wù)場景。本書從知識追蹤基礎(chǔ)理論研究入手, 聚焦知識追蹤關(guān)鍵技術(shù), 剖析知識追蹤服務(wù)的框架體系; 分析知識追蹤模型存在的問題和局限性, 針對模型長依賴關(guān)系弱、缺少學(xué)習(xí)特征以及可解釋性差等問題開展知識追蹤模型優(yōu)化實(shí)證研究; 探索基于知識追蹤應(yīng)用服務(wù)的新場景。
知識追蹤原理及應(yīng)用 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究內(nèi)容
1.3 研究現(xiàn)狀
1.4 研究價值
1.5 本章小結(jié)
第2章 知識追蹤研究基礎(chǔ)
2.1 .知識追蹤理論基礎(chǔ)
2.2 知識追蹤模型基礎(chǔ)
2.3 知識追蹤實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)
2.4 本章小結(jié)
第3章 深度知識追蹤模型優(yōu)化研究
3.1 深度知識追蹤模型優(yōu)化問題
3.2 融入梯度提升回歸樹的深度知識追蹤模型優(yōu)化方法
3.3 自注意力機(jī)制與雙向GRU協(xié)同的深度知識追蹤模型優(yōu)化方法
3.4 基于產(chǎn)生式遷移的深度知識追蹤模型優(yōu)化方法
3.5 本章小結(jié)
第4章 知識追蹤視域下學(xué)習(xí)者知識掌握狀態(tài)可視化研究
4.1 學(xué)習(xí)者知識掌握狀態(tài)可視化概述
4.2 知識追蹤視域下學(xué)習(xí)者知識掌握狀態(tài)可視化策略設(shè)計(jì)
4.3 知識追蹤視域下學(xué)習(xí)者知識掌握狀態(tài)可視化應(yīng)用實(shí)踐
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于知識追蹤的學(xué)習(xí)者薄弱知識點(diǎn)挖掘研究
5.1 學(xué)習(xí)者薄弱知識點(diǎn)挖掘概述
5.2 基于知識追蹤的薄弱知識點(diǎn)挖掘策略設(shè)計(jì)
5.3 融入多維問題難度的自適應(yīng)知識追蹤模型
5.4 基于知識追蹤的薄弱知識點(diǎn)挖掘應(yīng)用實(shí)踐
5.5 本章小結(jié)
第6章 融入深度知識追蹤模型的協(xié)作學(xué)習(xí)分組
6.1 協(xié)作學(xué)習(xí)分組概述
6.2 面向協(xié)作學(xué)習(xí)分組的深度知識追蹤優(yōu)化模型
6.3 融入深度知識追蹤模型的協(xié)作學(xué)習(xí)分組方法
6.4 分組方法應(yīng)用效果研究
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
展開全部
知識追蹤原理及應(yīng)用 作者簡介
李浩君，男，1977年8月生，浙江上虞人，浙江工業(yè)大學(xué)教授、博士、博士生導(dǎo)師，美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校訪問學(xué)者，浙江省重點(diǎn)學(xué)科教育技術(shù)學(xué)學(xué)科負(fù)責(zé)人，浙江省高等學(xué)校中青年學(xué)科帶頭人。主要研究方向?yàn)橹R服務(wù)、移動學(xué)習(xí)以及智能教育等，主持 社會科學(xué)基金一般項(xiàng)目和 自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目各1項(xiàng)，主持 人文社科項(xiàng)目等省部級課題4項(xiàng)；以 作者發(fā)表一級期刊論文9篇、CSSCI期刊論文16篇，“出版專著2部、教材3部；獲浙江省科學(xué)技術(shù)二等獎1項(xiàng)、 教學(xué)成果二等獎1項(xiàng)。
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