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叶青松 《数字社区&智能家居》2014,(7):1454-1455
针对当前在线课程教学和在线学习正被人们广泛接受,该文以中山中专《计算机应用基础》课在线课程的设计与应用为例,对在线课程的设计原则与设计步骤进行了探讨,提出了在线课程设计网络平台化,在线课程应用学习模块化的基本思想与应用策略。 相似文献
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叶青松 《数字社区&智能家居》2014,(3):1454-1455
针对当前在线课程教学和在线学习正被人们广泛接受,该文以中山中专《计算机应用基础》课在线课程的设计与应用为例,对在线课程的设计原则与设计步骤进行了探讨,提出了在线课程设计网络平台化,在线课程应用学习模块化的基本思想与应用策略。 相似文献
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为了确保在线教学和课堂教学"同质等效",提出基于分段式的SPOC在线课程教学模式,以编译原理课程为例,从认知学习阶段、交互式学习阶段和延展式学习阶段,介绍基于分段式的SPOC在线课程教学实践,从学生的课堂表现、期末测验、综合作业、MOOC平台的学生学习数据统计以及在线调查问卷的反馈情况,说明教学效果并提出改进建议. 相似文献
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罗琼 《电子制作.电脑维护与应用》2012,(7)
为引导学生在线学习及提高学习效率及质量,本文以可编程控制器及应用技术课程导学设计为例,浅析了在线课程导学设计包括的主要内容及课程导学设计的目的. 相似文献
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在线开放课程中用户的学习行为,影响最终的课程学习成绩。通过分析课程中的部分数据指标,对用户学习行为加以分析研究,最后给出策略和合理化的建议。对在线开放课程的建设,以及后续的课程优化起到重要的作用。 相似文献
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“折扣书”团队 《Internet》2008,(3):25-25
简介:Yi-Soft平台是一个培训网站系统,通过Yi-Soft平台,教练可以在线发布课程,学员可以在线学习课件、在线预订教练课程。系统将自动通知每节课程的教练和学员,在到达课程时间时共同进入语音交互系统。 相似文献
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针对高职学生在线学习行为研究不足的问题,利用Excel、SPSS软件对广东省某高职学校《计算机应用基础》课程学生在线学习情况进行统计和分析,并探索在线学习行为与学习效果之间的内在联系。研究结果表明:不同性别、专业背景的高职学生在线学习行为方面有所差异;高职学生学习行为与学习效果之间存在不同程度的相关性。并对提升高职课程教学质量提出建议。 相似文献
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目前在线课程平台学习者参与交互的动力不足,交互数据的缺乏使得难以对在线课程平台学习者进行准确地分析与量化,进而使平台中的相关服务受到限制.社交功能能否在一定程度上弥补学习者交互数据稀疏问题,并为学习者的在线课程学习起到促进作用.针对该问题,以学者网课程平台中一门活跃课程的学习者作为研究对象,通过假设检验和描述统计的方法,对学习者在课程平台中的在线社交数据和学习者的线下真实成绩数据进行对比分析,研究结果表明在线学习者社交活跃度总体不高,交互活动对学习成绩具有正相关影响,社交关系则通过促进交互活动的方式间接地影响学习效果.最后围绕研究结果,分别从课程平台、教师和学习者三个角度提出促进学习者更好地使用在线课程平台进行学习的策略建议. 相似文献
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邓红影 《数字社区&智能家居》2021,(1):125-127
随着在线学习的普及,微课程逐渐成为在线课程资源的主要课程类型,为了提升微课程的质量和学习效果,微课程设计成为近些年来国内外学者研究的热门话题.结合国内微课程设计存在的问题,本文提出了微课程设计应以深度学习为导向,并归纳总结了以深度学习为导向的微课程设计的策略. 相似文献
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学习孤独感问题是造成MOOC课程学习完成率低的原因之一,构建与学习者学习特征相适应的协作学习小组,可以有效解决学习孤独感问题。利用自编码神经网络提取在线学习者的关键特征,根据同质分组原则,利用模糊C均值算法对在线学习者进行迭代分组,使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习,从而改善在线学习者的学习体验,降低学习孤独感。以edX平台上选择计算机科学与编程入门课程的19?846名在线学习者为实验对象,进行在线协作学习分组。实验结果表明,基于该分组方法,每个小组内学习者都有较高的同质性,可以很好地解决学习孤独感问题。 相似文献
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《软件工程师》2021,(1)
<正>中国在线2019年全国在线教育用户已超过2.61亿人,在线课程开设已达94.2万门,参加在线课程学习的学生已达11.8亿人次教育现状预计2020年全国在线教育用户将超过3.09亿人,在线教育的市场规模将达4,538亿元新冠肺炎疫情防控期间,在线教育成为各大中小学的重要选择。在线教育是教育服务的重要组成部分,它与传统MOOC课程相比,需要提供更多的在线教育系统的功能与服务,沉浸式、群体化的学习环境,涵盖的教育活动包括教程、实验、测试和实验室练习等。在线学习给学生带来了新的挑战,既要适应在线学习环境,又要实现学习目标,且要应对因无法面对面教学而失去的学习体验。本期专刊旨在讨论教育机构提供大规模在线课程时所面临的挑战,以及如何了解学生在线学习活动,从而提高学生自适应在线学习活动的效果和效率的新技术。人工智能可以对规模化线上教育的各环节赋能。 相似文献
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在线学习课程数量庞大,存在明显的信息过载问题,个性化智能推荐是解决这一问题的有效方式。根据学习者所学习的课程往往具有时间序列性这一特点,提出了基于LSTM网络的在线课程推荐模型。从大量学习者所学习的课程序列中提取学习行为特点,进而预测学习者将要学习的课程。该算法是基于课程之间的时序性而提出的,因此按照课程之间关系的紧密程度将课程分类后推荐的准确率更高。由于在线课程不断更新,人工维护课程分类的工作量较大,同时分类也不够科学,利用GSP算法和谱聚类算法,挖掘出课程间隐藏的时序联系,提出了更合理的课程自动分类方法。实验结果证明,与传统的协同过滤算法以及基于RNN的课程推荐算法相比,该算法推荐准确度更高。 相似文献
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为实现网络课程学习过程的互动,使学习环境更加宽松、方便,在WINDOWS操作系统平台上设计实现了"信息技术安全"网络课程学习系统。学生通过浏览器窗口,学习整个网络的课程,通过学生账户,完成在线作业,并参与讨论。教师通过浏览器可以管理和维护用户账号,发布和管理在线作业,并评定用户提交的在线作业。该系统可为学生提供丰富的自学环境与资源,实现网络学习的基本功能,为教师的课堂教学提供有效的帮助。 相似文献
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陈金娥 《数字社区&智能家居》2021,(8)
以《计算机应用基础》课程为例,面向社会扩招生这个特殊的群体,必须有切实可行的教学模式。采用“线上和线下混合式教学模式”,依托数字资源为基础,以“移动学习平台+大数据分析”为手段线上学习,应推动新媒体新技术和教学深度融合,充分利用在线课程平台、在线教学资源,按照教学计划安排,融合在线学习与传统课堂教学的优势,优化各种教学资源,教室实体课程与网络虚拟课程相互搭配,教师主导与学生自主并重,以最高效率获取最高学习产值的新型信息化教学模式。 相似文献