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在线学习环境中学习者学习风格研究的任务书
任务书
一、研究目的
随着网络技术的不断发展，在线学习越来越成为人们获取知识的重要途径。在这样的学习环境中，每个学习者都有自己不同的学习风格，因此，本研究的目的是探究在线学习环境中学习者的学习风格，为构建更加适合学习者的在线学习环境提供理论依据。
二、研究难点
在线学习环境与传统教学环境的差异较大，加之学习者多样化的学习需求，加大了本研究的难度。因此，如何收集并有效处理学习者的数据，如何分析学习者的学习风格，是本研究面临的难点。
三、研究内容
（一）在线学习环境的特点和学习者的需求
通过收集和分析已有的在线学习环境和学习者需求的研究，探究在线学习环境与传统教学环境的异同，分析学习者在在线学习环境中的学习需求和对学习环境的基本要求。
（二）学习数据的收集和处理
通过合理的数据收集和处理方法，获得在线学习环境中学习者的学习数据。为保护学习者的隐私，需要对数据进行匿名处理，并采用合理的数据存储和管理方式。
（三）学习风格的分类和分析
基于学习者的活动数据，采用数据挖掘等方法，对学习者的学习风格进行分类和分析。在数据分析中，既要考虑学习者的行为特征，也要考虑学习历程和结果。通过探究学习者在在线学习环境中的学习风格，为学习者提供更好的学习体验和更好的学习支持。
（四）建立学习支持模型
基于学习风格的分类和分析，建立适合在线学习环境中学习者需求的学习支持模型。通过学习支持模型，为学习者提供个性化的学习支持，促进学习者学习能力的提高。
四、预期成果
本研究将探究在线学习环境中学习者的学习风格，建立符合学习者需求的学习支持模型，为构建更加适合学习者的在线学习环境提供理论基础。预期成果包括但不限于下列几方面：
（一）探究在线学习环境中学习者的学习风格特点。
（二）通过学习风格的分类和分析，建立适合在线学习环境中学习者需求的学习支持模型。
（三）提出在线学习环境的设计建议和改进方案。
五、研究方法
本研究将采用以下方法：
（一）文献综述法：收集与在线学习环境和学习者需求相关的文献，了解相关研究进展，为研究提供理论基础。
（二）数据分析法：通过在线学习环境中学习者的活动数据，采用数据挖掘等方法，对学习者的学习风格进行分类和分析。
（三）建模分析法：基于学习风格的分类和分析，建立适合在线学习环境中学习者需求的学习支持模型。
六、研究进度
本研究计划分为以下几个阶段：
（一）前期准备（1个月）：收集和整理与在线学习环境和学习者需求相关的文献资料，明确研究目标和方法，建立调研框架。
（二）数据收集与处理（2个月）：采用合理和可行的方法收集在线学习环境中的学习数据，对数据进行匿名处理和管理。
（三）学习风格的分类和分析（4个月）：采用数据挖掘等方法对学习者的学习风格进行分类和分析。
（四）建立学习支持模型（3个月）：基于学习风格的分类和分析结果，建立适合在线学习环境中学习者需求的学习支持模型。
（五）编写研究报告（1个月）：整理研究过程和结果，撰写研究报告，汇报研究成果。
七、参考文献
[1]刘宇扬,万世勋,董燕清.基于LDATopicModel的在线学习社区隐性需求分析[J].计算机科学,2015,42(s1):343-347.
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[3]郝申才,朱佳子.网络学习环境的特点及其评价[J].北京科技大学学报(社会科学版),2014,16(3):49-54.
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