作者：菅保霞; 姜强; 赵蔚; 李勇帆大数据自适应学习学习分析人工智能技术个性特征模型元分析
摘要：技术作为人的存在方式,正在促使教学模式和学习方式发生深刻变革。大数据时代,在学习分析、人工智能、机器学习等新兴技术支持下,自适应学习系统有助于学习者进行差异化学习,促进教育向个性化迈进。基于文献的元分析视角,对知识水平、错误/误解、情感、认知特征以及元认知能力等个性特征进行分析,并对覆盖法、基于认知理论建模、基于约束的模型、模糊逻辑技术、贝叶斯网络和本体技术等建模方法进行解读。同时,采用适切的建模方法构建学习者个性特征模型,并以＂自适应课件导学系统（AC-ware Tutor）＂为例,解析学习者模型的运行机制。从而有助于提供精准的个性化学习服务,提高教育质量。
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