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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.1.1 网络教育的快速发展1

1.1.2 虚拟学习社区是时代发展的要求1

1.2 研究意义2

1.3 虚拟学习社区的理论及实践研究3

1.3.1 国内外虚拟学习社区的基本概念3

1.3.2 虚拟学习社区的学习共同体理论5

1.3.3 虚拟学习社区的分类5

1.3.4 虚拟学习社区的构建研究5

1.4 本书的主要内容6

1.5 本书的篇章结构7

参考文献9

第2章 相关研究背景10

2.1 网络教育起源10

2.2 虚拟学习社区11

2.2.1 虚拟学习社区的性质11

2.2.2 虚拟学习社区的优缺点12

2.2.3 虚拟学习社区的研究综述13

2.3 虚拟学习社区的社会网络结构的应用研究14

2.4 个性化推荐15

2.4.1 个性化推荐的基本原理16

2.4.2 个性化推荐技术16

2.4.3 个性化推荐算法的研究综述17

2.4.4 个性化教学18

2.5 虚拟学习社区的发展阶段18

2.6 虚拟学习社区的形式化定义19

2.7 本章小结20

参考文献21

第3章 基于社会网络行为分析的虚拟学习社区分组构建研究24

3.1 虚拟学习社区的社会网络结构的含义24

3.2 层次聚类法25

3.2.1 层次聚类法研究综述25

3.2.2 基于层次聚类法的改进算法研究25

3.2.3 层次聚类法的优缺点26

3.3 k-均值法26

3.3.1 k-均值法基础理论26

3.3.2 k-均值法研究综述27

3.3.3 k-均值法的优点27

3.4 簇间距离度量准则28

3.5 SPSS分析工具29

3.5.1 SPSS简介29

3.5.2 SPSS的功能29

3.6 网络行为挖掘与分析30

3.6.1 研究样本与研究思路30

3.6.2 数据准备30

3.6.3 教育数据挖掘内容33

3.6.4 总体学习时间分布特点33

3.6.5 学生学习时间偏好分析34

3.7 兴趣分组与个性化资源推荐36

3.7.1 基于知识点的个性化推荐探索36

3.7.2 知识点模型36

3.7.3 学习者兴趣模型39

3.7.4 知识点的个性化推荐42

3.8 社会网络结构分析53

3.8.1 聚类因子的选取54

3.8.2 层次聚类法分析数据54

参考文献60

第4章 基于学习特征挖掘的虚拟学习社区个性化教学策略推理机制62

4.1 相关理论基础62

4.1.1 教育数据挖掘概述62

4.1.2 聚类分析算法64

4.1.3 模糊聚类分析66

4.1.4 模糊C-均值聚类算法66

4.2 基于学习特征挖掘的教学策略推理机制系统模型67

4.2.1 数据预处理模块68

4.2.2 学习者学习特征分析模块69

4.2.3 教学策略推理模块69

4.3 虚拟学习社区中学习者的学习特征提取69

4.4 教学策略推理机制70

4.4.1 几种典型的知识表示法70

4.4.2 教学策略的产生式表示法模型定义71

4.4.3 基于学习特征的教学策略推理机制71

4.4.4 基于学习特征的教学策略推理分析73

4.5 基于模糊C-均值聚类的学习特征分析73

4.5.1 聚类分组策略73

4.5.2 模糊C-均值聚类分析学习特征的具体过程73

4.6 基于模糊C-均值聚类的学习特征聚类的模拟实验75

4.6.1 学习特征的数据来源75

4.6.2 学习行为记录采集76

4.6.3 算法初始参数设置79

4.6.4 模糊C-均值聚类分组实现过程80

4.6.5 实验结果及教学策略推理分析84

参考文献86

第5章 基于教学策略推理机制的虚拟学习社区系统构建88

5.1 虚拟学习社区的构建概述88

5.2 虚拟学习社区与复杂系统88

5.2.1 虚拟学习社区与复杂系统的内在耦合性88

5.2.2 自上而下与自下而上的设计方法89

5.3 Agent在基于教学策略机制的虚拟学习社区中的应用概述89

5.3.1 Agent的定义89

5.3.2 Agent的基本结构90

5.3.3 Agent在基于教学策略机制的虚拟学习社区中的应用概述90

5.4 虚拟学习社区系统结构与设计91

5.4.1 多Agent教学系统的优点91

5.4.2 基于教学策略机制的虚拟学习社区结构图92

5.4.3 基于教学策略机制的虚拟学习社区学生Agent的设计93

5.5 虚拟学习社区交互评价模块的实现94

5.5.1 教学策略推理模块的设计思想94

5.5.2 教学策略推理模块的实现95

5.6 小结104

参考文献106

第6章 基于学习者专业背景的虚拟学习社区建构与效能分析107

6.1 虚拟学习社区中的个性化支持107

6.2 研究样本选取及数据收集109

6.3 不同专业背景的学习者学习效能差异性分析110

6.4 不同专业背景的学习者的聚类构建分析113

6.5 本章小结114

参考文献115

第7章 基于项目反应理论和Newton-中值法的学习能力自适应评估方法116

7.1 CAT的概述116

7.2 项目反应理论118

7.3 Logistic模型的基本理论119

7.3.1 Logistic函数119

7.3.2 特征曲线120

7.4 自适应能力评估模型121

7.4.1 简化项目参数取值122

7.4.2 能力估计算法122

7.4.3 计算方法123

7.5 测试终止条件132

7.6 取题算法133

7.6.1 项目与测验的信息函数133

7.6.2 选题策略及实现134

7.7 模拟结果及分析135

7.7.1 仿真系统的设计135

7.7.2 收敛速度对比分析137

7.7.3 计算时间的对比分析139

7.8 小结140

参考文献141

第8章 结论与展望142

8.1 总结142

8.2 展望142