基于机器学习的英语词汇自适应学习模型
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2019年度教育部人文社会科学规划项目(19YJAZH041)


English Vocabulary Adaptive Learning Model Based on Machine Learning Algorithm
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    摘要:

    研发一个实现机器学习算法的英语词汇自适应学习模型, 该模型记录了学习者对学习内容自我选择的情况, 进而反映出学习者的个性差异. 同时, 作为一种动态建模学习工具, 其关键参数是条件概率, 用于测量学习者某个认知特征对某种学习内容的适应性关系, 因此将该参数称为适应度. 学习者每次对一个单词完成学习内容的自我选择, 适应度随之更新一次, 视为一次训练; 通过训练, 不断调整适应度, 修改和维护模型自身. 模型将所要解决的问题抽象为一系列数学公式, 公式参考了AdaBoost算法公式; 模型的求解流程参照了基于项目反应理论的自适应测验过程. 本模型能够持续迭代适应度直至稳定, 最终推送出与他相适应的学习内容. 文章首先介绍国内外相关研究及选题价值, 接着阐述模型的理论依据, 继而重点论述模型的构建, 最后给予例证.

    Abstract:

    An adaptive learning model of English vocabulary is developed, which contains a machine learning algorithm. The model records learners’ self-selection of what they learn to reflect individual differences. The key parameter of such a learning tool of dynamic modeling is conditional probability that measures the adaptive relationship between a cognitive feature and certain learning content. Therefore, this parameter is called adaptability. It is updated every time a learner self-selects the learning contents about a word, which is regarded as a time of training. The adaptability is constantly adjusted to modify and maintain the model through training. The model abstracts the problem to be solved, according to the adaptive test process based on the item response theory, into mathematical formulas with our reference to those in the AdaBoost algorithm. This model can continue to iterate the adaptability until it is stable and recommends proper learning contents for users. This paper first reviews relevant literature and talks about the value of this topic, then expounds on the theoretical basis, and focuses on the construction of the model with case study at last.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘欣,李怀龙.基于机器学习的英语词汇自适应学习模型.计算机系统应用,2021,30(4):260-265

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  • 收稿日期:2020-08-19
  • 最后修改日期:2020-09-10
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  • 在线发布日期: 2021-03-31
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