基于双平台学习数据的学生画像技术研究

随着信息化技术的不断推广,各大学校纷纷依托在线平台开展线上教学活动,如何有效利用平台上的学习数据更好地精准教学成为目前重要的研究领域之一。文章提出了构建学生画像的流程,包括采集“双平台”——超星学习通平台和头歌教学实践平台上的学生学习数据,对数据进行预处理,构建学生个体画像以及基于K-means聚类算法将学习数据进行聚类生成学生群体画像。最终,将学生分为三类不同特征的群体,教师针对不同学生群体画像进行分析,制定更科学的分类教学策略,实现个性化教学。     

基于机器学习和大数据技术的高校学生在线学习行为探讨

基于机器学习和大数据技术的高校学校在线学习行为分析是当前高校学生在线学习行为分析的重要组成部分,直接关系到在线学习效果,对高校学生在线学习分析有非常重要的作用,也能在最大程度上提升在线学习效果.文章针对机器学习和大数据技术下的在线学习行为分析进行研究,简要阐述大数据技术与机器学习的相关概念,建立大数据与机器学习技术融合...     

基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案

文章提出了一种基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案。通过引入自适应学习率函数和基于并行分组的SVD++算法,优化了小文件的合并过程,以提高Hadoop存储小文件的效率。同时,利用K-means++算法对合并后的文件进行聚类,优化了数据存储方式,降低了存储空间的浪费。在Hadoop平台上进行的实验表明,该方案在保持数据处理准确性和稳定性的同时,显著提升了Hadoop存储与处理小文件的性能。     

基于信号幅值分布的室内指纹定位算法

室内定位算法是基于位置服务领域研究的难点之一。针对室内定位应用场合和精度问题,提出了利用K-means和KNN融合算法对覆盖率广的WiFi信号进行指纹定位。WiFi指纹定位主要问题是前期指纹库数据的精确以及后期数据的匹配效果。首先,对WiFi信号的概率分布进行研究,弥补了一直以来由于K-means是无监督学习带来的k值的难以选取的缺陷,提高了指纹库的精确性,同时确保数据实时性。后期在线数据处理利用KNN分类算法进行后期在线定位过程的准确性。经多个实验场景测试结果表明,该算法在室内定位精度上3 m定位精度概率保持在78.4%,4 m精度保持在93.6%,基本上保证了室内定位精度的要求。     

基于K-means聚类算法的校园在线学习行为分析

阐述学生在线学习行为的问题分析，引入K-means聚类算法，为学生在线学习行为研究提供更加准确高效的选择。分析表明，统计数据可以帮助教师掌握学生的在线学习状况，发现在线学习中存在的问题，从而实施针对性的干预和指导。     

K-means聚类算法性能分析与优化研究

随着信息技术的高速发展,数据对社会生产与生活中诸多领域的影响越来越突出;数据聚类分析是将数据以无监督方法,根据数据的特征划分成多个簇,聚类分析是对数据进一步处理的基础。本文主要研究基于K-means算法的聚类方法,介绍了K-means算法的原理和实现过程,分析了K-means聚类算法的性能以及不同因子对K-means聚类算法的影响机理。本文的研究能够为无监督聚类过程的设计与应用提供理论指导。     

基于Spark的并行K-means气象数据挖掘研究

随着气象监测水平的不断提高,气象数据在短时间内可大量收集,充分从海量的气象数据中提取有价值的信息,是气象研究的关键所在。气象数据资源极其丰富,增长迅速,需要大量的科学计算,传统计算在大规模数据处理中需较长时间,无法满足数据即时转化的需求,大数据平台并行化处理可有效解决此问题。文中提出并行K-means算法对气候区进行划分方法,应用Spark平台进行处理,能快速有效地分析数据并从中发现有用信息,对气象领域研究具有重要的现实意义。     

在线网络数学教学平台的应用分析

在线网络平台是数学教学的重要辅助手段.在线网络平台在数学教学中的应用一方面推动了数学教学水平的提高;另一方面则可以帮助学生养成利用网络数学平台进行数学学习的习惯.随着现代网络技术的快速普及,越来越多学校建立了网络数学平台,并在数学教学中发挥着积极作用.     

基于SPOC的混合式学习的学习分析与应用

在自主开发的个性化教学平台基础上,探索了课堂教学与网络MOOC教学相融合的混合学习模式.根据学习分析结果,有针对性地对学生的学习过程进行干预,并发现教学中的问题,进而不断改善混合学习的教学设计与实施.研究表明, 从群体的行为数据均值考虑,学生的在线学习表现和学生成绩是正相关的,网上MOOC学习对学习效果的提升有较大促进作用.     

基于深度信念网络的K-means聚类算法研究

针对传统K-means聚类算法对高维非线性数据聚类效果不佳、聚类时间消耗大的问题,文中对高维数据的预处理进行研究,提出一种基于深度信念网络(DBN)的K-means聚类算法(DBNOK)。此算法首先使用多层受限玻尔兹曼机(RBM)对数据进行特征学习,并将学习到的隐含特征进行K-means相关参数和初始聚类中心进行交叉迭代优化。用DBNOK算法分别在低维数据集和高维数据集上进行实验,结果表明,DB-NOK算法聚类准确率优于标准的K-means算法和模糊均值聚类(FCM)算法。     

基于深度学习的交互式在线教学资源管理平台

教学资源由于层次与属性不同，统一管理难度较大，设计基于深度学习的交互式在线教学资源管理平台。利用数据层采集与检索资源，为学生制定学习目标；通过调用数据层的资源实现平台的业务功能，自动化分组模块依据相似性利用自动化分组算法，完成学生分组；利用深度学习构建交互式智能问答模块，精准回答用户问题；利用表示层实现用户与平台资源的交互，完成资源管理。实验证明：该平台可有效管理教学资源，降低平台阻塞率，提升平台内网络频谱效用。     

基于流媒体技术的大学英语移动学习平台的设计与实现

随着网路技术的不断发展,移动学习平台成为当前比较流行的学习方式之一。本文提出基于流媒体技术的移动学习平台,实现了Android手机终端下视频资源播放、视频下载、在线交流、在线测试等功能,对大学生学习英语具有一定的帮助。     

基于“易班”平台的高校大学生学习共享平台建设研究

随着网络技术高速发展和网络产品多样化,传统的课堂教学模式已经无法满足老师和学生的需求。文章针对教与学的问题,将“易班”平台建设和大学生共享学习模式相结合,借助“易班”平台在学生中的影响力,设计一款基于“易班”平台下的大学生学习资源共享APP,构建学生、教师、辅导员共同参与的学习资源共享机制,老师、辅导员和学生可以将学习资料上传至学习共享平台,学生可以在线查阅、转发和下载学习资料,有效地提升学生的网络教育水平,丰富学生的课余学习生活。     

基于PHP的教与学平台设计

随着各个大学网络的普及和网络宽带上网速度的进一步提高,学生可以拥有更多的网络资源。传统的教学方式对于学生来说已经是比较落后,开发一个具有在线功能的教与学平台因此显得尤为重要,也有利于更好地做到教与学真正意义上的同步,对提高各学科建设将发挥越来越重要的作用。利用PHP和MYSQL技术开发设计在线教与学平台,能大大提高学生的学习效率及教师与学生的互动。     

雷达工程专业课程在线教学模式探索与思考

随着新兴智能信息技术的开发应用,构建了互动化、智能化的在线学习平台,为各专业开展在线教学提供了广阔空间和平台。在线教学已经从单向的教学视频向互动学习资源转变,从单一学习工具向学习社区、网络学习空间拓展,从教学支撑平台向有意义的学习环境转变,实现了学习评价与反馈的即时化、师生和生生交流互动的立体化、资源推送服务的智能化,使在线教学进一步向着智慧课堂教学发展。通过雷达工程专业课程在线教学的探索和实践,对在线教学的学情分析、教学设计、组织实施、教学管理、考核评价等方面进行了研究,以期对后续在线教学的开展提供有益建议和方法,对其他专业的在线教学组织提供经验和借鉴。     

在线学习系统课程评价的情感分析研究

随着互联网的发展,在线学习方式越来越被人们所接受,对在线学习平台上的课程评论进行情感分析是一个值得研究的问题。文章采用基于机器学习的情感分析技术对在线学习平台上的课程评论进行了情感分析研究。构建了课程评价领域的情感词库,采用卡方检验对特征集进行降维,并训练了多种机器学习模型。实验结果表明了该方法具有一定的效果。     

基于程序能力提升的程序设计基础课程在线评测平台搭建与应用研究

对于高职院校的电子信息类专业而言,程序设计类课程属于必修的专业基础课,课程的掌握程度直接关系到后续专业课的学习。文章使用Hdyro搭建了一个在线评测平台,在程序设计基础课程教学实践中引入在线评测平台辅助教学,极大地提高了学生学习的积极性、主动性,提升了学生的实际编程能力。     

基于Moodle的在线学习平台的设计与实践

针对目前在线学习平台存在的问题,采用Moodle开源网络课程管理系统搭建在线学习平台的方法,建立了具有课程管理、在线测试、网上答疑、电子作业、教学反馈、电子学档等功能的在线学习平台。通过在该平台下进行的《Windows编程》的网络课程设计与实施的试验,表明在该在线学习平台下的自主与协作学习,可有效提高学生的实践能力和创新能力。     

在线网络数学教学平台的应用分析

在线网络数学教学平台的构建可以为数学基础知识教学提供有利支持。文章首先对在线网络数学教学平台的应用现状进行了总结分析,并结合数学教育工作的创新实施需要,制定了在线网络教学平台的创新构建策略,对提升在线网络教学平台在数学教育工作作用的发挥水平,具有重要积极意义。     

引领式在线学习平台的设计研究

在线学习在一定程度上克服了地域、时间、学历对学习者学习的限制,但是学习过程中教师的合理引领却能够使在线学习事半而功倍。引领式在线学习是克服"放羊式"自主学习的弱点,重视学习过程的监控与评价,提高在线学习效果的有效途径。本文基于引领式在线学习模式的理念,提出了引领式在线学习平台的建设原则,并详细阐述了引领式在线学习平台的体系结构、功能模块及教学过程,对引领式在线学习平台的设计与建设有一定的借鉴意义。