集成學(xué)習(xí)技術(shù)在智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、遠(yuǎn)程教育是一種學(xué)生與教師分離的,采用特定的傳輸系統(tǒng)和傳播媒體進(jìn)行教學(xué)的教育方式。它的信息傳輸方式多種多樣,學(xué)習(xí)的場所和形式靈活多變。遠(yuǎn)距離教育的優(yōu)勢在于它可以突破時空的限制,提供更多的學(xué)習(xí)機(jī)會,擴(kuò)大教學(xué)規(guī)模,提高教學(xué)質(zhì)量,降低教學(xué)的成本。遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)的智能化是當(dāng)今科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。隨著遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)的智能化需求不斷提高,如何將人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)應(yīng)用到已有的系統(tǒng)中使之成為智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)是遠(yuǎn)程教育發(fā)展急需解決的問題之一。
　　

2、本論文通過深入研究集成學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),在已有的數(shù)據(jù)挖掘分類算法之上,利用集成學(xué)習(xí)的思想,提出將改進(jìn)的兩種分類算法相結(jié)合,形成一種新的分類算法。在保證分類準(zhǔn)確性的情況下提高算法的效率。本文的主要工作如下:
　　(1)研究了數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法,人工智能技術(shù)等,并將這些技術(shù)應(yīng)用在遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)之中,使系統(tǒng)具備一定的智能性,方便學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)。
　　(2)提出了一種新的基于集成學(xué)習(xí)技術(shù)的分類算法(BasedOnDecisionTr

3、eeAndKNN,BODK)。BODK算法運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中最近發(fā)展起來的集成學(xué)習(xí)技術(shù),集成多種分類算法對智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中的已有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。BODK算法的思想是將改進(jìn)的決策樹算法、KNN算法集成,使用多叉決策樹對學(xué)習(xí)者屬性集合構(gòu)成的節(jié)點進(jìn)行分類,對于決策樹不能分類的節(jié)點,使用KNN分類算法確定其最終的分類。
　　(3)將BODK算法應(yīng)用到智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中。在實際應(yīng)用中表明,該系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的屬性集合,智能地針對不同的學(xué)習(xí)者動態(tài)的推薦