”十二五“重大课题研究报告

报告概述

新一代信息技术支撑个性化学习的关注点是应用自适应学习技术构建个性化、智能化的网络学习系统。自适应学习技术是人工智能用于教育领域的技术, 是指用技术为每位学生提供适合的个性化的学习内容、学习途径和学习方式。自适应学习技术第一步是实现数据驱动学习,未来的发展将是引入机器学习,让机器能学习、思考、感知、有逻辑，能开口说话，与我们交流。学习者在与机器交互中学习,从而使教育进入机器学习时代。

数据驱动学习围绕大数据技术展开，目前最可能实现的是利用数据的智能化分析去发现学习者的“最近发展区”，从而给予学习者精准、有效的学习内容和学习途径。数据驱动学习的技术实现是开发个性化的、以内容为承载，以测试问题作为标签的自适应性学习系统。系统假设没有两个学生是完全一样的，所以要设计对每一个学生的特点都敏感的实时推送引擎,通过采用教育路径规划技术来推送精准、有效的学习内容, 促进每个学生都能通过数字化学习取得不断的进步。同时通过构建包括学习者的潜在特性，能力和试题特征的多参数的数学评价模型，用学生对不同试题级别的测试表现来评价学生的能力建构,最终实现以最小的测试量对每位学生的学习能力建构做出准确的诊断。

目录1问题的提出

1.1 研究的问题

1.2 研究的背景

1.3 国内外研究现状

1.4 课题研究的价值和意义

2课题设计

2.1 课题研究的目标

2.3 课题研究的对象

2.4 课题研究的方法

2.5 课题研究的技术路线

3研究结果

3.1 敏特英语个性化学习系统

3.1.1基于语料的微型课程和数据驱动的英语学习模型

3.1.2基于知识地图的系统开发模型

3.1.3互联网环境下线上线下学习融合的混合学习模型

3.1.4敏特英语个性化学习系统

3.2 敏特数学个性化学习系统

3.2.1数学学习的翻转课堂模型

3.2.2学生自主学习成效的测试、诊断与反馈模型

3.2.3敏特数学网络学习空间

3.2.4敏特数学个性化网络学习系统

3.3 敏特移动化学习系统

3.3.1数据采集方法与分析模型

3.3.2敏特英语移动化学习APP

3.4.3敏特数学移动化学习APP

3.4 系统与各级平台之间实现数据连通

3.4.1网络应用模式

3.4.2系统与各级平台实现数据连通

3.5 区域规模应用实验

3.5.1区域整体应用情况

3.5.2区域整体应用模式

3.6 学校应用实验

3.6.1敏特英语个性化学习系统应用模式

3.6.2敏特数学个性化学习系统应用模式

3.6.3敏特移动化学习系统应用模式

4分析与讨论

4.1 大数据采集与分析

4.2 研究成果的整理、提炼与推广

4.3 专家指导与需求分析

5反思与建议

参考文献

附 录

实验效果展示

（一） 区域部分

（二） 学校部分

（三） 老师部分

（四） 家长部分

（五） 学生部分

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