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时间:2019-02-14
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1、哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出。除文中己注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字):卑日期:2a一孑年弓月3曰哈尔滨1二捍大学硕十学能论文1.1问题的提出第1章绪论计算机应用于教育的研究始于二十世纪50年代。计算机辅助教育最初被称为CBT(Computer-BasedTeach)或CAI(ComputerAidedInstr
2、uction),这些系统可以提供特定的知识和学习响应,但系统的知识组织一般采用预设结构,缺乏对用户的适应性支持,不能支持个性化的教学。CAI学习系统一般被称为课件。ITS(IntelligentTutoringSystem)引入人工智能技术,为系统的适应性服务能力提供了计算机理论基础,但已实现的系统往往是封闭的,面向特定领域和用户。Intemet的分布式资源环境,在知识获取方式、知识共享能力以及协作学习等方面为远程教育和知识服务提供了更有力的技术支持。随着Intemet的迅速发展和全球对终身教育的需求,以异步教育方式为主要特征的E.Learning正成为Intemet上的一项重要应用。
3、E.Learning源于ElectronicLearning,现指与计算机和网络(尤其是Internet和Intranet)相关的学习活动,目的是为分布在互连网上的用户提供远程教育和与知识相关的服务,其中基于Web学习是E.Learning的主要学习方式,它提供了与平台无关的学习支持环境。E—Learning与传统的计算机辅助教育技术相比具有许多新的特点,使E—Learning研究成为一个涉及计算机网络技术、知识管理、教育技术、人工智能等多领域交叉的研究课题。在E.Learning的发源地美国,目前通过网络学习的人数正以每年300%的速度递增,并且已有60%的企业通过网络的形式进行员工
4、培训;据IDC的估计,电子化学习正以每年83%的速度飞升,将占到企业训练总量的40%,而使传统的课堂培训下降到60%;另据美国培训与发展协会(ASTD)预测,到2010年雇员人数超过500人的公司中90%都将采用E.Learning进行培训。很多世界500强企业都在自己企业建立了网络学院,通过E—Learning加速人才培养,例如IBM、CISCO、LG等。目前Intemet上学习资源日益增长,但有资料对国夕b200多个教学站点的研究表明,它们有一些明显的弱点,其中缺乏个性化和参与性教学、知识资源哈尔滨T程大学硕士学位论文的重用性差是最突出的问题。知识创建者大多采用标准Web协议或创作
5、工具来设计教学资源并在自己的服务器上维护孤立的教学课件,用户能获得的学习支持基本上还只是静态的超文本页面。已有的一些适应性系统主要是传统ITS的网络化,一般是面向某一具体教学内容或教学策略的,重用性差。因此,如何认识网络学习资源的特性与形态,有效地开发整合网络学习资源,沟通存储于不同地域组织、平台格式间的教育学习数据,管理海量级的数据信息并为网络学习所用是目前网络学习发展过程中亟需解决的问题。1.2E—Learning的研究现状E.Learning是当今教育培训技术的主流发展方向,它突破传统教育在时间、空间、人员上的限制,旨在为各种类型层次的学习者提供丰富、即时、个性化的学习辅助材料。
6、借助于各种课件制作软件,越来越多的培训者开发设计了各种类型的多媒体学习材料来支持网络远程学习,但由于存在地域广泛性、技术复杂性、文化多样性等特点,不断增长的网络学习资源难以实现共享,不同的教育培训系统也难以互相沟通和交换学习资源,同时也缺乏有效的机制来支持学习者实现快速、准确查找和组织他所需的学习资源的目标。因此,对于海量级增长的网络学习资源,如何提供一个全面、聚合、权威的学习资源集合来满足学习者的特定需要是一个巨大的挑战。迄今为止,国际上已经开发了大量的网络远程教育系统来支持以学习者为中心,高度交互和主动学习模式。这些网络教学系统主要分为两种:智能教学系统(ITS)和自适应超媒体系统
7、(AHS)。。智能教学系统是基于计算机的教学系统,一般包括教学内容模型(指定了教学的内容)和教学策略。它们通过对学习者的某个学习主题或任务的掌握程度进行推断来动态调整教学的内容或方式。教学内容模型(或知识库,专家系统)允许学习者在学习的过程中产生新的知识。智能教学系统提供了交互功能,支持学习者在学习过程中提问并且能够控制他自己的学习进程。著名的智能教学系统有DCG和ELM.ARTII。自适应超媒体系统旨在调整学习的内容和超媒体网页间的链接来支持
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