Адаптивное микрообучение: использование фрагментированного времени для обучения

В этом сборнике представлено решение на базе искусственного интеллекта для реализации адаптивного микрообучения на основе ресурсов открытого образования (ООР). Преимущества облачных вычислений и больших данных используются для содействия категоризации и настройке контекста микрообучения ООР. Для услуги микрообучения ООР разбиваются на фрагментированные части, которые можно использовать в более короткие сроки. Во-первых, описывается текущий статус мобильного обучения, микрообучения и ООР. Затем обсуждаются значение и проблемы микрообучения как услуги (MLaaS). Предоставляется структура сервис-ориентированной системы, которая использует как онлайн, так и оффлайн область вычислений для совместной работы с целью повышения эффективности адаптации учебных ресурсов. Кроме того, для семантического профилирования учащихся подготовлена ​​комплексная модель учащегося и база знаний. и учебные ресурсы. Новый режим доставки и доступа к ООР страдает от проблемы «холодного запуска» из-за нехватки уже известной информации об учащихся по сравнению с постоянно выпускаемыми новыми микро-ООР. Этот уникальный том представляет собой превосходное алгоритмическое решение проблемы холодного запуска.