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申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明提供一种基于胜任力模型的个性化课程构建方法及相关装置，利用贪心策略算法实现基于学习者胜任力模型的个性化课程构建，根据学习者的当前胜任力和目标胜任力，从在线学习平台现存的各个课程中选取适合学习者当前胜任力的适合章节集合，从而组成一门个性化课程，使得学习者学习该个性化课程每个章节之后能够达到目标胜任力。本发明提出了胜任力等级的量化方法和评估指标，来量化学习者现有胜任力和目标胜任力，并通过贪心策略算法构建符合学习者现有胜任力和目标胜任力的个性化课程，以使学习者能快速从初始胜任力提高到目标胜任力，有利于解决MOOC课程的辍学率居高不下，完成率持续走低等问题。
主权项：1.一种基于胜任力模型的个性化课程构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取学习者k初始胜任力目标胜任力第i门课程第j个章节courseij的需求胜任力为目标胜任力为初始化学习者k的个性化课程章节集合未选择课程章节集合包含全部可选课程章节；S2，根据学习者k当前胜任力和学习课程章所需节条件，在未选择课程章节集合中选出当前可选集根据学习课程章节胜任力变化规则计算可选集中学习每一门可选课程章节后得到的胜任力并计算所述胜任力与目标胜任力的胜任力相似值S3，从未选课程章节中选择某个课程章节使其胜学习课程章节的胜任力任力与目标胜任力相似值增加最大；S4，将选定的课程Cbest加入到当前课程集合并从未选择课程章节集合中移除，根学习课程章节胜任力变化规则更新学习者k的胜任力为学习了选定的课程Cbest后的新胜任力；S5，终止条件检查：若当前胜任力与目标胜任力的相似值达到预设的阈值l，则停止迭代，当有多个课程集合满足条件时，选择课程容量最小的一个；如果未达到终止条件，返回S2继续迭代；获得学习者k的最优个性化课程章节集合PCoursek＝{Coursei1,j1,Coursei2,j2......,Coursei|PCoursek|,j|PCoursek|}，同时每门课程的容量在学习者可接受的范围内。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 一种基于胜任力模型的个性化课程构建方法及相关装置
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