基于移动Agent的远程教育系统的实现

本文介绍了一个基于移动Agent的智能性、个性化的远程教育系统的设计与实现。在设计中引入了移动Agent协作信息中间件(MACISM)，并给出了实现MACISM系统的具体思路和解决方案；在此基础上设计了远程学习系统，较好地解决了交互协作的远程学习和远程协作学习中的智能性、个性化等问题。     

以就业的名义 接受市场洗礼——长城教育把脉国内IT职业培训市场

在就业压力日益增加、竞争筹码层出不穷的今天，掌握某种IT技能就等于拿到了通往职场的嘉宾券。IT职业培训无疑是取得这张入场券的最佳途径。相对于漫长的学院教育，职业培训以其灵活高效、目标明确等特点而深受现代人的青睐。但是，并非所有的职业培训都是成功的，产业化、市场化、职业化经营，深层次解决学员就业问题，永远是国内IT职教机构努力的目标。     

个性化的自主学习模型研究

自主学习系统是现代远程教育系统的重要内容。本文通过分析自主学习的特点,构造个性化的自主学习模型,并对学习材料的组织、推荐模型进行研究。目的是为学习者推荐有针对性的学习材料,提高学习者的学习效率。     

基于数据挖掘的网络教学决策支持系统研究

在现代远程教育中,受教育对象个性特征的差异与传统远程教育资源模式的单一性产生巨大矛盾,本文提出了个性化远程学习模型的概念,在传统网络教学系统中引入个性化技术、数据挖掘技术。     

基于学习过程的智能导学系统的研究与实现

针对远程教育系统的缺陷——缺乏个性化和智能化,对智能导学系统进行了较为深入的研究。IIS能根据学员的不同情况,制定个性化的学习方案,而且还可以根据学习过程信息,计算出学习相对速度、知识掌握程度以及学习效率等评价指标,不断地动态调整学习方案,从而达到指导学员学习的目的。     

Internet上个性化智能导航学习

介绍在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上实现的一个远程学习系统,根据学生的个体需求动态组织学习材料,并把教师的教学经验融入学习导航过程中,为学生提供个性化智能导航学习环境。在知识构建模型、智能导航原理、智能学习过程、系统实现等方面作了深入的探讨。     

基于动态学习者模型的个性化资源推送策略研究

随着互联网的普及,移动学习已经成为当今获取知识的主要方式,学习不受时间和地点的限制是它的最大特点。在高校注重以实践为主的编程课程中,引入移动学习非常有必要,碎片化知识点的学习可以通过个性化推送获得。基于此,笔者在充分了解个性化资源推送中常用的建模类型的基础上,通过问卷调查分析学习者的行为特征,提出了基于动态学习者模型的个性化推送方案。该方案注重以人为本,尽可能全方面考虑学习者的感受,大大提高了学习资源的个性化推送效率。     

基于知识图谱的个性化学习平台研究与实现——以学科交叉课程应用为例

“新工科”背景下，为科学落实“创新型、应用型、复合型”的人才培养目标，学科交叉融合课程是重要建设内容之一。然而，学科交叉融合课程通常具有概念多且零散、理论抽象、实践性强、前瞻性强、涉及知识面广等特点，如何帮助学习者建立合理且清晰的知识体系是实现优质学习效果的关键。以个性化学习与知识图谱研究为切入点，阐述了相关概念及研究现状，基于动态规划思想设计了一种个性化学习路径规划模型，以及借助思维导图结构，从实体抽取和关系抽取研究了构建知识图谱的方法。在此基础上，以《计算机网络》课程为例，设计了一种基于知识图谱的个性化学习平台，实现了知识图谱结构存储及可视化、个性化学习路径搜索以及相关的学习功能模块。最后给出了局限性分析与改进建议。     

一种基于知识点结构的分布式协同学习一致性模型分析

现代远程教育是基于互联网和终端实现教学活动,协同学习是提高远程学习效能感的重要方式,需要深入研究基于协同学习语义的一致性维护、协同感知等关键技术,以达到足够高效的、自然的互动化及个性化学习。提出一种远程教育特点下协同学习的一致性模型及算法分析,在此模型基础上,形成基于知识点结构的特有的操作转换算法来保持一致性。     

基于JADE的学习网络构建系统研究与实现

针对远程教育环境中,学习者分散、缺乏个性化学习指导等问题,构建了一个基于JADE的学习网络与个性化学习系统.系统为每个学习者创建一个JADE代理,用以动态监控学习行为并实现感兴趣资源的共享、推荐和评估,同时基于其他学习者代理对不同资源的感兴趣程度,通过发现相似性、更新信任权值和调整潜在邻居等方法,动态调整学习者之间的信任关系,构建学习网络,为远程学习者提供更准确地学习资源推荐.实验结果表明系统可以非常迅速的将具有相同兴趣的学习者聚合在一起,并很好的满足他们的查询、推荐需求.     

以理论为基础、创新为基点,全面培养专业人才

通过分析数据结构在计算机专业学习过程中的重要性,介绍一种"以理论为基础、以创新为基点,全面培养专业人才"的教学模式。实践证明,该教学模式能充分调动学生的积极性和主动性,提高学生的学习兴趣,为全面培养计算机专业人才奠定良好的专业理论知识基础。     

计量自动化终端课件开发应用

为满足适应计量自动化推广应用的人才队伍建设的需要,根据专业理论知识和业务技能的内容,开发遵循SCORM标准的计量自动化终端培训课件,以及配套的课件平台,不但能传输计量自动化终端课件内容,而且能够实现与学习人员的互动,学习人员可以根据自身情况,随时、自主地进行学习,有针对性地提高自身专业知识水平和业务技能,有效解决计量自动化终端业务培训资源缺乏的问题。     

The process of knowledge reification in human-human interaction

Abstract  The notions explored in this paper have arisen in a project (JITOL) experimenting with IT-supported open learning applied to the personal development of professionals. In this context, we hypothesize that open learning is optimum for acquisition of knowledge. The method underlying open learning in JITOL is rather unique. First, it is based on the idea that collaborative learning is essential, particularly for the professional development of individuals. Second, it emphasizes knowledge stemming from the debates between professionals and provides methods for capitalizing on it by a recursive process, called the reification of interactions.     

Microelectronics simulation-based training on a virtual campus

Simulation-based training supports active learning, enabling students to acquire complex knowledge and skills. Such training is inevitable whenever knowledge of and experience with professional simulation tools is essential for job fulfilment. Telematics within the training domain enables more openness and flexibility for courses and it offers synchronous and asynchronous training solutions at a distance. MODEM--Multimedia Optimisation and Demonstration in Microelectronics--exploits both technologies to establish a European-wide training service for industry and higher education. MODEM uses a virtual campus to simplify access to its services. MODEM's educational settings differ in degrees of time- and location-independence and provided support.     

浅谈高职《智能控制与程序设计》课程的项目式教学

让学生把所学的专业知识应用到实际工作当中去,最终实现学生的“零距离”上岗,这些都是目前高职院校课程改革中关注的问题。我们在《智能控制与程序设计》课程中实施了项目教学法,通过项目的优化和知识点的重构和整合,提高了实训的效率与效果,培养了学生的动手能力,使学生在电子技术应用方面的技能有了很大的提升。     

基于OBE理念的高职软件技术专业教学改革

软件技术的高速发展需要一批应用技术型人才,高职软件技术专业传统的教学模式不能满足市场的需求,该文以学习产出型(OBE)理念从市场需求出发倒推该专业需要开设的课程,各门课程需要学习的内容,学生在以项目为主线学习中通过拓展训练和毕业设计掌握专业技能,最终完成人才培养目标。     

Supervised Training Using an Unsupervised Approach to Active Learning

Active learning algorithms allow neural networks to dynamically take part in the selection of the most informative training patterns. This paper introduces a new approach to active learning, which combines an unsupervised clustering of training data with a pattern selection approach based on sensitivity analysis. Training data is clustered into groups of similar patterns based on Euclidean distance, and the most informative pattern from each cluster is selected for training using the sensitivity analysis incremental learning algorithm in (Engelbrecht and Cloete, 1999). Experimental results show that the clustering approach improves on standard active learning as presented in (Engelbrecht and Cloete, 1999).     

一个个性化的信息搜集Agent的设计与实现

介绍了一个个性化的信息搜集Agent系统--DOLTRI-Agent(distanceandopenlearningtrainingresourceinformationagent)的设计与实现.DOLTRI-Agent系统是一个远程开放式学习(distanceandopenlearning,简称DOL)的教材信息搜集Agent.它基于多Agent体系结构,包含3个子Agent和其他3个组件.该系统具有主动搜集、维护、更新信息的功能,同时还具有个性化的特点,可不断学习用户知识,包括用户感兴趣的信息领域、用户的使用习惯等,并能运用这些知识来为用户提供个性化的信息服务和操作界面.     

项目实训中的协同编程方法研究

在高职院校的软件项目实训环节中,大多项目需要团体协作进行编程。针对如果有效提高学生的协同编程效率、团队合作意识以及合作学习能力的问题,提出了基于Dillenbourg原则的协同编程方法。通过实践证明,该方法取得了良好的实训效果。     

基于DLSR的归纳式迁移学习

传统机器学习方法的有效性依赖于大量的有效训练数据,而这难以满足,因此迁移学习被广泛研究并成为近年来的研究热门.针对由于训练数据严重不足导致多分类场景下分类性能降低的挑战,提出一种基于DLSR(discriminative least squares regressions)的归纳式迁移学习方法(TDLSR).该方法从归纳式迁移学习出发,通过知识杠杆机制,将源域知识迁移到目标域并同目标域数据同时进行模型学习,在提升分类性能的同时保证源域数据的安全性.TDLSR继承了DLSR在多分类任务中扩大类别间间隔的优势,为DLSR注入了迁移能力以适应数据不足的挑战,更加适用于复杂的多分类任务.通过在12个真实UCI数据集上进行实验,验证了所提出方法的有效性.