基于推荐及遗传算法的个性化课程生成与进化研究



基于推荐及遗传算法的个性化课程生成与进化研究

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基于推荐及遗传算法的个性化课程生成与进化研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
目录	第10-13页
第一章绪论	第13-29页
· 研究背景和意义	第13-14页
· 课程生成技术研究现状	第14-19页
· 推荐技术与课程生成	第19-21页
· 遗传算法与课程生成	第21-25页
· 本文的研究内容与组织结构	第25-29页
第二章个性化课程生成与进化框架	第29-56页
· 课程生成研究中的相关术语	第29-36页
· 概念、学习对象及学习资源	第29-31页
· 课程及课程结构	第31-33页
· 课程生成与课程编列	第33-34页
· E-learning 标准	第34-36页
· 课程生成研究中的相关技术	第36-44页
· 知识域模型	第36-38页
· 课程生成技术	第38-39页
· 个性化推荐技术	第39-42页
· 遗传算法	第42-44页
· 问题的提出	第44-45页
· 个性化课程生成与进化系统框架	第45-55页
· 学生档案模型规范	第47-50页
· 课程结构模型	第50-52页
· 课程知识结构管理与教学计划制定模块	第52-53页
· 个性化课程生成子系统	第53页
· 动态个性特征生成模块	第53-54页
· 课程进化子系统	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
第三章基于分层推荐算法的个性化课程生成	第56-83页
· 基于分层推荐算法的个性化课程生成模型	第56-60页
· 面向教师的课程自动生成	第58-59页
· 基于目标用户个性特征的推荐系统功能定义	第59-60页
· 个性化课程生成的概念模型	第60-63页
· 用户模型	第60-61页
· 学习对象模型	第61-63页
· 基于知识结构和个性化知识特征的推荐算法	第63-73页
· 面向整体目标和初始个性特征的课程知识结构生成算法	第65-67页
· 基于个性知识特征的个性化知识结构生成算法	第67-71页
· 基于用户个性特征的学习对象生成算法	第71-73页
· 算法分析、实验数据分析	第73-81页
· 本章小结	第81-83页
第四章基于遗传算法的个性化课程进化	第83-111页
· 系统框架结构	第84-86页
· 初始种群生成	第86-88页
· 用户模型更新	第88-91页
· 主要参数定义	第88页
· 用户模型学习方法	第88-90页
· 知识状态评估	第90-91页
· 能力水平评估	第91页
· 参数估计	第91-93页
· 时间参数	第91-92页
· 难度系数	第92-93页
· 个性化课程进化算法	第93-98页
· 基因的元数据	第93-94页
· 算法流程	第94页
· 课程进化算法实现	第94-98页
· 实验	第98-104页
· 交叉概率与变异概率的确定	第98-101页
· 选择算子的确定	第101-103页
· 交叉算子的确定	第103-104页
· 应用与评估	第104-109页
· 本章小结	第109-111页
第五章总结与展望	第111-114页
· 本文的主要工作	第111-112页
· 工作展望	第112-114页
参考文献	第114-125页
致谢	第125-126页
博士期间发表的文章	第126 页

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