面向个性化的数字学习环境的分析、建模与设计

本研究分析、建模并开发了一种以创新私有学习智能（PLI）框架支撑的新型数字学习环境（DLE）。 proposed PLI 框架利用联邦机器学习（FL）技术自主构建和持续细化面向个体学习者的个人化学习模型，确保数据隐私的robust 保护。我们的做法在推动 DLE 能力方面至关重要，使学习者能够积极参与个性化的实时学习体验。将 PLI 集成到 DLE 还简化了面向个性化教学/学习的指令设计和开发需求。我们寻求为 FL 在学习系统中无缝集成奠定基础，提供一种变革性的个性化学习在数字环境中的方法。我们的实现细节和代码已公开。