基于HTML5的在线学习平台应用研究

信息化学习伴随当下互联网的快速发展已成为年轻人除了课堂学习外的另一学习形式,目前越来越多的高职院校也在发展在线教育。基于HTML5开发的在线学习平台为学习者提供了丰富的学习资源,满足学习者专业和非专业的学习需求,使得学习者最大程度地自由选择学习方式,提高了学习效率[1]。本文使用文献分析法、比较研究法对基于HTML5技术开发的学习平台进行了三个层次的需求分析,提出了平台框架模型,为在线学习平台的搭建提供了建设思路。     

自主学习型网络课件的研究与开发

随着网络信息的高速发展,传统网络课件以被动知识展示为主要手段已经不能满足学习者自主学习的需求。自主学习型网络课件立足学习者自身知识储备,可以实现在线学习方法指导、自制学习计划、学习过程控制、自定义学习效果考核方式并提供在线交流等多种自主在线学习服务,能很好地提高网络课件的可用性和互动性,极大提高学习者的学习兴趣和学习效果。     

一种以学习者为中心的智慧教育模式设计

近年来,随着智能化技术的兴起,在线教育作为一种新型教育模式,也在向智能化、创新化、个性化等模式进行转变.考虑到目前已有在线教育平台的资源分布情况,多数的学习资源掌握在学习者手中,本文提出了新的以学习者为中心的智慧教育模式,强调所有资源为"我"服务,让学习者的学习过程不受有限平台资源的约束.本文利用平台已积累的学习者行为数据,为其建立个性化模型,并提供个性化的动态学习路径规划和资源推荐.进一步地,借助网络中的P2P模式的思想,提出了新模式应用场景下可行的具体实现方式、即P2P推荐,最后对整体的平台和系统进行了初步的设计,将线上线下资源有机整合,为学习者提供服务.     

互联网思维对在线教育的启示

在未来各领域的竞争中,互联网思维都不可或缺.在线教育领域也不例外,人们不得不对市场、学习者、学习资源、学习支持服务乃至对整个教育生态进行重新审视.互联网思维下的在线教育已经凸显出其特点,即"快捷、高效、交互、共同建构、免费".在在线教育越来越普及的今天,增强用户的学习体验至关重要.用户的学习体验包括交互体验、视觉体验、成就体验以及服务体验等.如果在线学习能增强学习者的学习体验,那么学习者的需求就能得到满足,在线教育市场将会迎来新的爆发.     

在线学习系统开发的现状和发展研究

随着时代的发展，在线学习模式也需要进一步的更新换代。本文针对我国在线学习系统的发展现状以及未来发展方向进行介绍。本文首先对我国在线学习发展的现状进行简要分析，然后就在线教育系统的未来发展方向进行了大胆的预计，最后为在线教育系统中出现问题进行解析。     

"互联网+"环境下云端学习模式探析

随着云计算和大数据的快速发展,"互联网+"环境下的教育行业发展日新月异,教育模式也是如雨后春笋般显现,如远程教育、在线课堂、微课、慕课、在线教育平台、微信等丰富的学习资源,颠覆了传统教育模式,学习资源遍布整个网络的云端,用户通过电脑、平板电脑、手机和移动互联设备均可访问,云端学习模式也随之产生.     

远程教育自主学习平台的设计与实现

远程教育自主学习平台能够使学习者进行自主学习,该平台是在网络学习环境中,学习者根据自己的实际需要,制定并执行适合自己的学习计划,自主选择适合自己的学习内容和学习策略,使学习具有更强的针对性,通过交互不断取得反馈信息。本文所设计并实现的远程教育自主学习平台实现了在线学习、在线测试、学习者管理、学习者组管理、课程管理、课程体系管理、学习者学习情况管理、试题管理、试卷管理以及学习者考试成绩管理等,可满足远程教育自主学习的实际需要。     

基于少量样本学习的多目标检测跟踪方法

视频目标检测跟踪算法一直是计算机视觉领域的研究热点,目前大部分方法均需人工采集样本训练检测模型,搭建目标检测跟踪系统.当目标成像条件发生变化时,需重新采集样本,训练模型,调试整个检测跟踪系统,耗费大量人力、物力.本文提出一种基于少量样本学习的多目标检测跟踪算法,只需在监控视频第一帧指定待检测目标,即可自主生成混合分类模型,进行目标检测.采用在线渐进学习算法学习目标姿态变化,更新该模型.结合基于颜色的目标跟踪算法,自动构建高精度目标检测跟踪系统.整个过程无需手工采集、标注训练样本.因此,易于扩展到其它监控场景,通过自主学习形成该场景专用的检测跟踪系统,实现不同监控环境下,不同成像条件下都有较好的检测跟踪效果.实验表明,本方法能自主学习多种监控场景下的目标姿态,无需手工标注训练样本,在基于在线学习的算法中有最佳的检测精度,此外也取得了和离线目标检测跟踪系统相似的性能.     

半自主在线学习目标检测系统

针对不同监控场景,不同成像条件下目标姿态变化较大的问题,提出一种具有半自主学习能力的目标检测系统。该系统能在执行检测任务的同时,通过快速的半自主学习提高检测性能。系统包括了目标检测模块及在线学习模块。为满足系统在线学习需求,提出随机蕨分类器的在线学习方法,使目标检测模块可持续自我更新,提高检测性能。通过半自主在线学习框架使整个学习过程不需准备初始训练样本集,只需框选一个待检测目标即可进行自适应学习,逐渐提高检测性能。实验表明,该方法在多种监控场景中均有较强的自适应能力和较好的目标检测效果。     

基于多模态数据分析的在线学习智能评估反馈

基于互联网新一代信息技术的飞速发展,在线学习在我国基础教育中蓬勃发展,已经成为推动教育创新的重要力量.在线学习为学生提供了时空灵活性,丰富的学习资源共享以及全场景的行为数据化记录.然而,由于在线课堂发生在虚拟的网络空间中,其教学质量参差不齐的问题也日渐暴露.因此,我们提出一套合理的在线课堂智能质量评估反馈体系.该评估体...     

云课堂与混合式学习融合视角下的教学设计研究

混合式学习需要虚拟学习环境给予支撑,而云课堂为混合式学习的进行提供了在线学习环境。因此,实现云课堂与混合式学习的融合成为当前教学发展的重要方向。而如何基于云课堂与混合式学习融合视角出发设计教学活动无疑是提升教学质量过程中需要思考的问题。鉴于云课堂用于开展混合学习的一系列优势,文章提出了完善前期分析工作、明确教学活动目标、合理制定学习活动方案以及科学评价学习过程与结果等教学设计策略,旨在促进云课堂与混合式学习的深度融合,从而推动教学质量的有效提升。     

基于表情识别的课堂专注度实时反馈系统设计与实现

针对线上课堂教师无法及时掌握学生动态致使教学质量不佳的问题，文章借助深度学习中的表情识别技术研究，设计一种课堂专注度反馈系统，实现课堂考勤、课堂学勤分析、学业预警等功能。提出将学业情绪的外显表情与模糊综合评价相结合的专注度评估方法，实时采集课堂表情数据并以多种可视化方式将课堂专注度评分实时地向教师和学生反馈。对于课堂专注度不高的学生，系统将实时提醒，并阶段性反馈给教师；教师通过系统反馈了解个体学生和整体学生的上课状态，从而调整教学方式；此外，教师通过课后分析学生课堂历史动态信息，进行个性化教学和自我教学回顾。实验结果表明，所设计的在线课堂专注度反馈系统能准确获得数据信息并实时反馈，从而对学生课堂专注度进行掌握跟踪，让在线教学更逼近于真实的课堂场景，最终取得更好的教学效果。     

基于 WAP 移动平台微片实验任务的研究与开发简

基于WAP技术的移动学习作为一种新的学习方式正在被人们所熟知和接受。本文通过对移动学习和WAP技术的研究,设计了一套微片实验的移动学习系统。系统实现了用户注册、教师资源信息发布、学生实验查询和在线调试等功能。该系统的成功实现,将为实验提供新的学习方式,极大的提高学习效率。     

网络自主学习环境下的英语跟读系统研究

为了解决自主学习问题,达到自主学习的目的,提出以网络自主学习环境为基础设计英语跟读系统。首先,从外语教学模式和理念出发,网络自主学习系统中的自主学习模式主要包括适应性学习模式的制定、自主学习过程的管理、个性化内容的呈现及成绩自我评价等方面,重点分析在外语教学过程中以自主学习模式为基础的功能模块;其次,在自主学习模式下利用Web在线学习方式设计基于B/S结构的英语跟读系统,该系统模块主要由数据库模块、用户模块、跟读训练模块、互动模块等组成,基于以上步骤实现英语口语跟读训练系统的设计。实验结果证明,通过基于B/S结构的Web技术实现了网络自主学习环境下英语跟读系统的设计。     

基于Android和Web Service的课表管理系统的设计与实现

由于学院开放教育课程授课计划具有不规范性、无规律性,上课时间安排自由,每周安排上课的课程、班级也不相同等特点,学习者迫切需要多种便捷的方式来查询、浏览其课表信息,即时了解上课安排的信息。基于Android和Web Service的课表管理系统能很好的满足学习者的这些需求,因此文章设计实现了这样的一个系统。它具有课表发布、课表查询、信息管理等功能,能为学习者们提供全方位、优质高效的学习支持服务。     

在线学习多重检测的可视对象跟踪方法

为了研究无约束环境下长时间可视跟踪问题,提出了一种在线学习多重检测的对象跟踪方法.该方法以随机蕨作为基础检测器结构,通过在线学习的方式,将目标对象的整体和局部表观,以及由场景学习中发掘的同步对象同时作为检测学习的基础数据,该检测器因而具备了对这多种对象的独立检测能力.由于其各个检测部分发挥了各自不同的作用,本文从测量的角度将检测器对这三种对象检测的结果进行融合,通过计算检测关于目标的配置概率进而确定目标位置,实现对象跟踪任务.基于真实视频序列的实验结果验证了本文方法的有效性和稳定性,以及较现有的跟踪方法在跟踪性能上的提高.     

基于ASP.NET的自匹配对象媒体学习系统的设计与实现

在了解当前网络使用的现状,分析完一般学习平台的缺陷的基础上,采用SQL Server数据库技术和ASP.NET动态网站开发技术,设计一个基于B/S结构的自动匹配交流对象的媒体学习系统。本文充分地阐述了该系统的设计过程以及实现该系统的若干个关键技术。开发该系统的目的在于为学习者构建一个可自动匹配交流对象的网络交流环境,学习者通过这个环境可以以发布视频或者语音材料的方式进行相互交流学习,还可以由系统匹配自动生成一定条件下的网络学习小组,从而丰富学习方法,激发学习者的学习兴趣,提高学习效率。     

基于Android移动学习平台研究

在移动互联网时代,为满足高等院校在校生随时随地进行学习,满足高校自身的线上线下课堂的需求,设计了一种基于Android平台的移动学习系统,该系统可以运行在基于Android系统的手机和平板电脑等终端上,能够进行线上课程学习,同时可以让师生进行在线交流。本系统对客户端与服务器端进行了详细的分析与设计,为移动学习平台的实现提供了有价值的参考模型。     

基于思维导图的在线学习交互方法研究

本文使用思维导图作为在线学习系统的交互接口,使得教师可以通过创作课程思维导图展示课程知识,并且通过设置学习路径引导学习者学习。基于学习者的认知水平的推荐帮助学习者由易到难学习,从而提高学习效率。     

基于Tableau实现在线教育大数据的可视化探索

本文从数据收集、数据清洗、数据分析与展现层面入手,针对基于Tableau的在线教育大数据可视化设计思路进行了大体分析,围绕学习者基础信息分析、学习者学习行为聚类分析、学习者类型与学习成果分析三个维度,探讨了在线教育平台学习行为数据的可视化分析结果,以期为学习分析的可视化提供参考。