人工智能時代移動學習服務

目 錄

第 1 章　人工智能時代移動學習
1．1　人工智能時代教育變革
1．1．1　人工智能教育新時代的到來
1．1．2　人工智能對新時代教育影響
1．1．3　人工智能教育跨界融合應用
1．1．4　人工智能教育發(fā)展趨勢
1．2　人工智能時代移動學習現(xiàn)狀
1．2．1　移動學習發(fā)展變革
1．2．2　移動學習理論基礎
1．2．3　移動學習研究內(nèi)容
1．2．4　移動學習應用領域
1．3　人工智能時代移動學習發(fā)展：機遇與挑戰(zhàn)
1．3．1　人工智能時代移動學習發(fā)展面臨的機遇
1．3．2　人工智能時代移動學習發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
本章小結(jié)
第 2 章　移動學習智能服務體系設計
2．1　人工智能時代移動學習框架
2．1．1　移動學習框架構成要素
2．1．2　移動學習框架邏輯關系
2．2　人工智能時代智能服務
2．2．1　智能服務概述
2．2．2　教育領域的智能服務
2．3　移動學習智能服務設計思路和原則
2．3．1　移動學習智能服務設計思路
2．3．2　移動學習智能服務設計原則
2．4　移動學習智能體系設計
2．4．1　移動學習智能服務框架
2．4．2　移動學習智能服務功能
2．5　移動學習智能服務關鍵技術
2．5．1　移動互聯(lián)網(wǎng)技術
2．5．2　自適應學習技術
2．5．3　深度學習
2．5．4　語音識別技術
2．5．5　情感計算技術
2．5．6　自然語言處理技術
本章小結(jié)
第 3 章　移動學習行為影響因素分析
3．1　移動學習行為概論
3．2　移動學習行為分析
3．2．1　移動學習能力要素
3．2．2　學習行為層次化結(jié)構模型
3．2．3　移動學習行為類型
3．2．4　移動學習行為特征
3．3　學習領域影響因素分析理論
3．3．1　計劃行為理論
3．3．2　技術接受模型
3．3．3　整合型技術接受與使用理論
3．4　移動學習行為影響因素模型設計
3．4．1　移動學習行為影響因素文獻綜述
3．4．2　移動學習行為影響因素模型
3．4．3　變量定義與測量指標
3．4．4　研究假設
3．5　移動學習行為影響因素實證研究
3．5．1　問卷設計
3．5．2　問卷發(fā)放與回收情況
3．5．3　描述統(tǒng)計分析
3．5．4　問卷信效度分析
3．5．5　問卷因子分析
3．5．6　結(jié)構方程建模驗證與優(yōu)化
3．5．7　研究結(jié)果與討論
本章小結(jié)
第 4 章　移動學習資源設計服務
4．1　移動學習資源研究現(xiàn)狀
4．1．1　移動學習資源設計與開發(fā)現(xiàn)狀
4．1．2　移動學習資源管理現(xiàn)狀
4．1．3　移動學習資源應用現(xiàn)狀
4．1．4　移動學習資源評價現(xiàn)狀
4．1．5　面臨的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展
4．2　移動學習資源設計理論基礎
4．2．1　移動學習資源概念
4．2．2　移動學習資源特點
4．2．3　移動學習資源設計原則
4．2．4　移動學習資源設計理論依據(jù)
4．3　移動學習資源設計
4．3．1　移動學習資源設計可行性分析
4．3．2　移動學習資源設計要素及其關系
4．3．3　移動學習資源設計總體思路
4．3．4　移動學習資源設計影響因素
4．3．5　移動學習資源設計模型
4．4　基于概念圖理論的移動學習資源設計
4．4．1　概念圖理論
4．4．2　資源設計服務過程
4．4．3　資源設計案例分析
4．5　移動學習資源自適應呈現(xiàn)服務策略
4．5．1　資源自適應呈現(xiàn)研究必要性
4．5．2　資源自適應呈現(xiàn)研究現(xiàn)狀
4．5．3　移動學習資源自適應呈現(xiàn)問題描述
4．5．4　基于 ANFIS 的移動學習資源自適應呈現(xiàn)服務
4．5．5　實證研究結(jié)果分析
本章小結(jié)
第 5 章　移動學習個性化資源推薦服務
5．1　移動學習資源推薦研究現(xiàn)狀
5．1．1　在線學習資源個性化推薦
5．1．2　移動學習個性化資源推薦研究
5．1．3　存在的問題
5．2　移動學習個性化資源推薦問題
5．2．1　移動學習個性化資源推薦的定義
5．2．2　移動學習個性化資源推薦原則
5．2．3　移動學習個性化資源推薦影響因素
5．3　移動學習個性化資源推薦策略
5．3．1　移動學習資源推薦理論框架
5．3．2　移動學習個性化資源推薦模型
5．4　移動學習個性化資源推薦方法設計
5．4．1　移動學習個性化資源推薦算法設計
5．4．2　移動學習個性化資源推薦流程設計
5．5　移動學習個性化資源推薦方法性能分析
5．5．1　移動學習資源推薦算法性能測試
5．5．2　移動學習資源推薦方法性能分析
5．6　移動學習個性化資源推薦應用
本章小結(jié)
第 6 章　移動學習路徑自適應規(guī)劃服務
6．1　移動學習路徑自適應規(guī)劃研究現(xiàn)狀
6．1．1　在線學習路徑自適應規(guī)劃研究
6．1．2　移動學習路徑自適應規(guī)劃研究
6．1．3　存在的問題
6．2　移動學習路徑規(guī)劃問題描述及本體設計
6．2．1　移動學習路徑規(guī)劃問題描述
6．2．2　移動學習行為序列定義
6．2．3　移動學習行為對象本體設計
6．3　移動學習路徑自適應規(guī)劃模型構建
6．3．1　學習路徑自適應規(guī)劃模型
6．3．2　知識點結(jié)構關系優(yōu)化
6．3．3　移動知識網(wǎng)絡構建
6．3．4　移動學習路徑背離度函數(shù)定義
6．4　移動學習路徑自適應規(guī)劃方法
6．4．1　移動學習路徑規(guī)劃算法設計
6．4．2　移動學習路徑背離度函數(shù)優(yōu)化
6．4．3　移動學習路徑自適應規(guī)劃方法
6．5　移動學習路徑自適應規(guī)劃方法性能分析
6．5．1　知識點結(jié)構關系優(yōu)化方法
6．5．2　移動學習路徑自適應規(guī)劃方法分析
6．6　移動學習路徑自適應規(guī)劃服務應用設計
6．6．1　案例應用背景
6．6．2　課程資源分析
6．6．3　其他相關本體
6．6．4　規(guī)劃結(jié)果展示
本章小結(jié)
第 7 章　移動學習伙伴分組服務
7．1　移動學習伙伴概述
7．1．1　學習伙伴演變與作用
7．1．2　在線學習伙伴分組研究
7．1．3　移動學習伙伴分組研究
7．1．4　移動學習伙伴分組核心問題
7．2　移動學習伙伴模型設計
7．2．1　學習伙伴基礎理論
7．2．2　移動學習伙伴模型
7．2．3　移動學習伙伴模型抽象表示
7．2．4　移動學習伙伴模型應用框架
7．3　移動學習伙伴分組策略
7．3．1　移動學習伙伴分組問題描述
7．3．2　基于 K 近鄰算法的移動學習伙伴分組策略
7．3．3　移動學習伙伴分組策略實證分析
本章小結(jié)