结合学生行为模式分析的成绩早期预警研究

早期预警是在线学习中的重要主题,通过早期预警识别有不及格风险的学生可帮助教师及时开展个性化教学干预。使用深度学习模型对学生微观行为模式进行分析以提高早期预警的效果,并提出结合LSTM-autoencoder特征处理和注意力权重计算的不及格风险学生早期预警模型（LSTM-autoencoder and attention based early warning model,LAA）。该方法通过LSTM-autoencoder对学生行为时间序列数据进行特征处理,采用注意力机制计算关键预测因子。实验结果表明,LAA比基线模型取得更高的召回率,对低交互型和非持续型学生具有更好的识别效果,且能将教学干预时间提前;此外,该方法可识别影响成绩的关键周次和行为,可用于辅助教师开展在线教学指导。     

线上体育课堂在线人数的智能评估方法

由于线上教学时,学生与教师无法面对面交流,给教师监察学生行为与课堂表现造成极大不便,为此研究线上体育课堂在线人数智能评估方法.使用量化分析法采集在线人数学习行为相关信息数据,获得学习行为信息数据集;构建线上课堂在线人数信息处理系统,并利用可视化与平行坐标方法将学习行为数据进行分段评估处理,实现各段学习行为的准确评估.实...     

基于支持向量机的学习评价系统

在分析学生学习行为的基础上，文章提出了支持向量机的学习评估系统的设计方案并进行了模拟，结果显示该系统能够有效地实现对学生的学习指导，同时给教师的教学提供了一个有力的教学辅助工具。     

智慧教育推动教学创新变革的研究

随着互联网+时代的到来,数字化教育将会向智慧教育的方向发展,智慧教育将会变革和创新以往的学习方 式、教学方式和评价方式,智慧教育为学习者提供了个性化的混合式教育模式。本文介绍了我院“计算机网络”课程在思科网 院、百度云课堂、Blackboard 系统中开展在线智慧教学的相关实践,特别指出了借助智能化的学习分析技术来收集、处理教学 数据,分析评估学习者的学习行为并进行必要的干涉,以便及时提高和改进教学效果。随着系统中教学数据的不断丰富,可借 助大数据分析平台进行进一步地分析以促进智慧学习。     

大数据在教育行为变革中的应用研究

教育行为变革牵涉到学生学习、教师教学、教育管理等行为变革。其目的在于提高学生学习效率和学校教学、 管理质量。教学变革与教育管理变革往往基于学生学习行为基础数据。随着信息技术的发展,利用大数据技术对学生学习行 为、教师教学反馈评价、教育管理等领域产生的海量数据进行有效获取、提炼、加工并以有效视图显示给教师及教育教学管理 者,为教育行为变革提供有效数据,从而确保教育教学及管理变革起点正确。     

高中阶段信息技术教学的几点思考

信息技术作为一门全新的学科,必须要有新的教学方法,体现出新的学科特色。如何激发学生使用计算机的兴趣,让学生主动地、积极地、自主地学习,使学生接受多元的教育,使学生有足够的活动和思维空间,在知识、技能等方面得到全面提升。在教学中教师除了必须掌握过硬的理论知识,还要用发展的眼光看待学科教学,对教学中出现的问题及时进行分析,从而实现教学的有效性,保证课堂的教学效果。本文从教师、学生、教学大纲、教学过程以及课堂内外等方面,阐述笔者关于高中阶段信息技术教学的心得。     

让“动态”生成引出精彩

“课堂动态生成”是近年来很“流行”的教育名词，它是指在教师与学生，学生与学生合作，对话，碰撞的课堂中，现时生成的超出教师预设方案之外的新问题、新情况。它随着教学环境，学习主体，学习方式的变化而变化，根据教师的不同处理而呈现出不同的价值，使课堂呈现出动态变化，生机勃勃的新特点。     

基于随机森林的在线教学评估方法研究

面对各教育机构停工停课不停学的现状,在线直播教学、互动答疑,并对学生远程进行阶段性学习效果评估已成为现阶段函待解决的问题.论文根据学校在线教学模式、基于雨课堂、腾讯课堂、腾讯会议等多种具有代表性的远程在线教学APP,使用决策树分类的数据分析在线教学的受教育者学习行为并实现基于上述行为的评估方法,从了解入手,继而保障与提...     

基于群体情感识别的课堂教学评估技术研究

表情含有丰富的人体行为信息,是情感的主载体,通过脸部表情能够表达人的微妙情绪反应以及人类对应的心理状态。在大数据时代,人们对智能视频分析技术也越来越看重,特别是视频监控系统的智能化发展。作为课堂教学的主导者,然而目前教师主要采用课堂观察和提问的方式与学生互动,这无疑会因个人精力不足等原因,造成信息传递与反馈的片面性与滞后性。笔者基于群体情感识别的课堂教学评估研究,采用智能视频技术对学生课堂表情进行分析,教师在教学过程中便能够实时地了解学生对于知识点的理解与掌握情况,以把握教学过程,调整教学进度。     

基于多Agent的学生程序文件教育系统

随着Internet和WWW的迅速发展,以Web为基础的教育系统越来越受到关注,但是,较之真实生活中的课堂教室,这种以自学成才方式学习的系统在以下几方面仍显不足;常常使学生感到呆板,沉重,目标性差,与人类教师不同,这些系统不可能了解每个学生的实际学习情况,不可能辨别学生学习中的问题,并为特殊学生提供相应帮助,我们项目的主要目的是建立一个学生智能程序文件学习系统,为每个使用Web教学系统学习的学生提供其存储信息和相应的历史记录,该系统将对学生的学习情况进行全程存储,在网上对学生评估,测试学生的学习情况和帮助教师对学生的学习情况进行分析。     

基于微信公众号的“AI+教育”智慧课堂实施方法

针对学生多阶段学习过程中学习效果量化和教学过程数据化难的问题,分析智慧课堂背景下学生学习效果的影响因素以及学生课堂参与度情况,提出依托AI打造课堂交互模式,用人工智能研究成果为教研作理论和实践支撑,阐述如何以微信公众号的形式加持人脸检测、人脸识别、表情识别、姿态识别、音视频处理等技术到智慧课堂,并探讨"AI+教育"学生多阶段学习效果智能评测方法。     

三尺讲台 学生的舞台—论英语专业精读课程教学中学生主动性的发挥

现状分析 一、教学观念陈旧。教师是教学的直接实施者，是课堂的主导者，传统的教学只注重教师的教，而忽略了学生的参与，不能调动学生主动性。这种传统的教学方式影响着一代又一代教师，教师教学观念陈旧，墨守成规，学生参与课堂机会就少，主动性就不能很好的发挥，特别不利于英语专业学生学习。     

“互联网+教育”背景下的学生行为模式与学习效果关系研究

随着“互联网+教育”的兴起，学生的学习方式和行为模式正在发生深刻变革，这对于教育领域既是挑战也是机遇。本研究旨在探讨在“互联网+教育”背景下，学生的行为模式与学习效果之间的关系，并提出相应的对策和建议。通过文献综述、案例分析和调查研究发现，现有研究中，学生行为模式和学习效果关系不明确，以及“互联网+教育”对学生行为模式和学习效果的影响不明确。为此，本研究提出了优化“互联网+教育”设计与平台建设，提升学生自主学习和信息素养，以及强化教师指导和辅助作用等对策，旨在促进学生行为模式与学习效果的积极关联。     

基于LabVIEW和深度视觉传感器的课堂智能管理系统

为解决现有课堂过程管理手段比较落后, 系统功能比较单一的问题, 本文设计了一种集课堂考勤、课堂行为识别和管理、自主学习管理于一体的智能课堂管理系统. 该系统以深度视觉传感器Kinect V2为数据采集设备, 以LabVIEW为软件开发平台, 实现了基于人脸识别和移动设备定位相结合的课堂考勤功能, 基于骨架特征提取和SVM分类器的课堂行为识别和分析功能, 基于MyEclipse和MySQL数据库的学生自主学习管理功能. 实验表明, 该系统人脸识别签到的识别准确率达到97%; 课堂行为识别精度达到95%以上; 数据库设计合理完善, 自主学习功能灵活可靠.     

面向Linux课程的数据采集系统设计与实现

目前应用一体化教学平台进行Linux课程的教学时,由于平台难以进行实时数据收集、展示和分析,因而影响对教学效果的及时反馈。为此,本文设计了一个面向Linux课程的数据采集系统,系统针对课程任务的考核特点,具有课堂任务设计、考核编排、命令数据获取与数据实时反馈等功能。通过获取学生操作练习阶段的行为数据和任务测验阶段的考核数据,帮助教师分析学生的课堂行为,进而反馈教学设计及实施。系统测试结果表明,本系统能够实时采集学生课堂数据,基本满足Linux课程中的数据采集需求。     

C4.5算法在在线学习行为评估系统中的应用

基于数据挖掘技术构建了在线学习行为评估系统。利用C4．5算法挖掘学生在线学习行为与学习效果的历史数据，建立“学习行为——效果”模型。用此模型评估未来学生的在线学习状况，给出形成性评估的成绩。通过测试，评估结果较准确，教师和学生的认可度达90％以上。系统的应用为在远程教学环境下客观、公正、合理的评估学生在线学习提供了有效方法和手段。     

基于深度学习的线上教学专注度视觉评估系统

随着互联网技术的高速发展,线上课堂逐渐成为重要的教育场景,并不断促进教育改革创新。与此同时,基于计算机视觉技术的课堂观察和教学评估方法在学者的深入研究下愈发成熟,为教育理念的发展提供了新的思路,也为教育质量提供了可靠的保障。本文分析如何将线上课堂场景与基于计算机视觉的专注度评估技术紧密地结合起来,以人脸识别、情感计算等相关的深度学习技术为核心,设计出实时高效的线上教学专注度视觉评估系统。文中提出的系统通过人脸检测和关键点识别等技术验证学生身份,并检测头部转动角度、眼睛张合度、视线聚焦点、人脸情感积极性等特征来综合判断学生专注度,为线上教学的专注度评估提供可靠的视觉算法解决方案。本文首先探讨线上教学专注度视觉评估的研究背景和意义,然后深入分析相关技术的研究,并提出线上教学专注度视觉评估系统的整体框架,最后发表对研究的总结和展望。     

小学语文识字课电化教学分析

现代信息技术在教育教学中的广泛运用,给教育注入了许多新的活力。信息技术作为新时代教师教学的主要资源,教师应该努力学习和掌握现代信息技术以适应信息时代的要求,努力寻找恰当地切入点将信息技术真正融入到语文教学中去。在语文教学中运用电化教学手段,能帮助学生更加直观、形象地理解课堂内容,激发学生的学习兴趣,活跃学习的思维,从而大大提高语文教学的质量。因此,将电化教学运用于小学语文识字课堂中很有必要。本文将浅要分析小学语文识字课堂中的电化教学。     

基于SPOC视频学习数据的学习行为特征分析方法

在基于小规模限制性在线课程(Small Private Online Course,SPOC)平台的学习过程中,教育数据为学习分析提供了依据。为了帮助教师改进教学策略,帮助学生改进学习效果,本文提出了一种综合考虑学生分类和视频学习时间的学习行为分析方法,旨在发现学生潜在的学习现象,并根据该现象对不同类型学生的学习行为之间的相似性和差异性进行分析和总结,发现不同类型学生的学习习惯以及影响学生学习效果的时间因素。通过案例分析表明,该方法可以为教师教学和学生学习提供反馈,辅助学生的自我调节学习和教师的个性化教学。     

基于数据立方体的网络教学评价模型

网络教学评价是网络教学的一个重要环节。提出了基于数据立方体的网络教学评价模型，以学生、教师为评价对象．构建相应的数据立方体。学生学习行为数据立方体及教师教学行为数据立方体均由六个维度构成，以访问时间作为主要的度量值。并讨论了模型中涉及的关键技术。