自适应学习基本概念
2016-02-18 12:38:22 1 举报AI智能生成
自适应学习是一种基于学生个体差异和学习情况的智能化教育模式。它利用先进的技术手段，通过对学生的学习行为、兴趣、能力和知识水平等进行实时监测和分析，根据学生的个性化需求和特点，为其提供量身定制的学习内容、教学策略和评估方式。通过自适应学习，学生可以更加高效地掌握知识和技能，提高学习效果和满意度。同时，教师也可以更好地了解学生的学习情况和需求，进行有针对性的教学指导和管理。总之，自适应学习是一种创新的教育模式，旨在为每个学生提供更加个性化、高效和优质的学习体验。
作者其他创作
大纲/内容
学习类型
机械学习
示例学习
自适应学习
自适应学习
发现学习（learning from discovery）
从未经分类的事例或未经整理的经验数据中发现概念或规律
解释学习（explanation based learining）
提供一个概念、该概念的1个例子和一些有关的规则，学习者首先构造一个解释，说明给出的例子为什么能满足概念，然后将解释推广为概念的一个满足有关规则的充分条件。
例中学（Learning from examples）
通过考察实例进行学习
提供某个概念的一系列的正例和反例，学习者的任务是通过归纳推理产生覆盖所有正例并排除所有反例的概念的一般描述
提供一个或几个有详细解题步骤的例题，学习者的任务是考察并理解这些例题，并通过类比学会解决其他类似的问题。
做中学（Learniflg by doing
通过解决具体的问题进行学习
提供的学习材料是一系列的问题，学习者的任务是利用已经学会的知识解决这些问题，从而学会解决其他类似的问题。
自适应学习理论基础
自适应学习系统
自适应学习系统在本质上是一类支持个别化学习的在线学习环境，它针对个体在学习过程中的差异性（因人、因时）而提供适合个体特征的学习支持，包括个性化的学习资源、学习过程和学习策略等。
核心构件
学习者模型
基本信息
学习目标
学习风格
背景知识
知识状态
学习动机
学习经历
等
领域知识模型
知识呈现形式
学习内容隐藏与展开
知识点标注
学习内容的选择性呈现
前项知识呈现
知识导航形式（学习路径）
最佳学习路径呈现
适用于课程学习
推荐路径列表呈现
适用于资料检索
知识点链标记
适应性引擎
运行方式
系统根据学习者模型中的相关信息，依照适应性引擎提供的适应规则，从领域知识模型中提取学习对象，以某种特定的媒体形式呈现给不同的学习者，以最大限度地满足学习者的个性化差异。
参考模型
德克斯特超文本参考模型（DHRM）
自适应超媒体应用模型（AHAM）
自适应超媒体分层创作模型（LAOS）
增强自适应超媒体应用模型（EAHAM）
自适应学习系统通用模型
XML 自适应媒体模型（XAHM）
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