应用型本科高校学生在线学习行为分析与学习绩效评估研究

在线学习已经被应用于各个教育阶段,但目前存在完课率低的情况。在线学习行为与学习绩效有着紧密的联系,学生学习行为的分析结果可以作为预测学生学习绩效的重要表征。文章梳理了在线学习行为的研究现状,制定了在线学习行为研究方案,对学生在线学习的行为和投入度进行了分析,建立了学生在线学习绩效评估模型,进行学习行为监测、分析和管理,切实提高了在线教学质量和课程完成率,可以为在线课程建设和教学模式的改进提供参考。     

基于深度学习的目标跟踪与行为识别技术

随着人工智能算法模型技术的发展,目标跟踪和行为识别已经成为计算机视觉领域的重要研究任务。该文介绍Yolo V7和Yolo V8这2个最新的目标跟踪和行为识别算法。重点介绍基于深度学习的目标跟踪技术中的目标检测与特征提取、目标跟踪与位置预测,以及介绍基于深度学习的行为识别技术中的视频编码与特征提取、行为分类与识别。此外,该文以Yolo V7和Yolo V8模型结构为基础构建目标跟踪与行为识别的联合学习。     

中职语文混合式学习中学习者在线学习行为序列分析

文章以滞后序列分析法,对混合式学习环境中采集的中职学生语文在线学习行为数据进行分析,寻找出具有显著性的学习行为序列,绘制行为转换图,将行为数据可视化,挖掘出学习者参与在线学习的行为模式,有效地指导后续的课程设计与教学实施。     

基于学习契约的网络学习评价指标体系研究

文章通过对学生个性的分析以及网络学习行为分析,利用学习契约进行个性化和差异性评价,建立了一套适用于在线智能评价的指标体系。该评价指标体系反映学生履行契约时的学习态度、相互交流、资源利用等情况,具有典型性并且描述具有可操作性。     

基于学习者视角的在线学习力影响因素及对策研究

随着“互联网+”教育的发展，学习者尤其是在校大学生通过在线平台进行课程学习已成为一种常态，而学习者常常因为在线学习准时空分离的特性，容易产生孤独、无助等消极情绪，进而未能达到预期的学习目标。文章从学习者的视角，获取学习者在线课程学习的真实评价数据，并利用自然语言处理分析得到学习者评价特征词语，构建在线学习力的四维影响因素模型，进而分析学习者在线学习力影响因素，并提出相应的策略。研究结果为在线学习力的测评提供指导，为促进学生发展自身学习力提供建议，也为线上学习平台管理者设计更有效、更直观的评价模板提供参考。     

基于UML系统的在线学习／考试系统分析与研究

在线学习／考试系统是远程教育的一项重要内容，也是日常教学中学生自主学习、课外学习的一个重要平台。文章主要研究通过UML系统建模分析实现在线荤习／者试系统的系统规划设计。     

数字出版在线自主学习系统的设计与研究

本研究在深入分析数字出版发展趋势和当今数字化学习方式要求的基础上,提出将网络与自主学习有机结合,设计开发出一套基于网络的自主学习系统。以Dreamweaver软件作为开发工具和开发环境,以辅助数据库和脚本语言为支持,以现有的＂数字出版＂课程内容为基础,设计构建的自主学习系统集在线学习、试卷生成、在线留言等功能于一体。在线自主学习系统的实现,不仅可用于数字出版类学生的自主学习,发挥网络技术的优势,培养学生自主学习的能力,还可为自主学习系统在其他课程中的进一步拓展应用和研究提供参考依据。     

基于深度学习的快时尚服装产品销售预测模型构建

为了准确预测快时尚服装产品销售量,捕捉在间歇性或异常峰值销量中的时间信息,基于深度自回归模型,引入时间注意力机制,改进其网络结构设计,构建全局时序模型对快时尚服装产品销售进行预测。研究发现：基于注意力机制的深度自回归模型,能够从所有销售数据中有效学习到服装产品销售正常值与间歇性或异常峰值的时间关联关系,能够识别复杂模式下产品销售量的短期波动与长期趋势,且性能优于其他经典模型,验证了基于深度学习构建快时尚服装产品销售预测模型的可行性。     

小组合作学习下的中职学困生管理探究

中等职业教育是我国职业教育的重要组成元素,现已成为国家经济发展不可或缺的力量。职业教育发展新形势下,中等职业学校的学生管理工作呈现出了新的内容与特征。尤其是在合作学习这种新的学习模式下,在小组中如何进行引导学困生进行学习就成为了一个中心问题。学困生的管理作为中职学生学习管理的重要环节,如何围绕新形势下的教育管理方向,提高管理实效性,从而做好学困生的转化,已成为学生管理建设的重中之重。基于此,文章就在合作学习中中职学困生的管理这一课题展开探究,以资参考。     

基于核函数的在线序列ELM模型

采用在线序列ELM算法的基本思想，推导出基于核函数的具有在线序列学习模式的ELM算法．算法将黄等人提出的基于核函数的ELM模型与在线序列模式相结合，推导出在线序列模式下加核ELM输出函数模型．与原始ELM算法输出相比更简单且具有在线学习的能力．     

网络教学质量监测系统设计

网络教学是重要的教学方式,自新冠肺炎疫情发生以来,网络教学更大规模地得到应用。然而网络教学存在上课质量难以监督的问题。文章研究提出了基于行为分析的网络教学监督评估方法,并利用人工智能等技术设计了网络教学监测系统,根据学生在线学习时的对电脑的状态、操作行为等信息数据对上课质量进行评估,为网络教学的发展提供技术支撑。     

基于大数据的在线智能辅助学习系统的研究

大数据作为信息产业持续高速增长的新引擎,它为我们提供了丰富的网络信息资源,并且正在渗透到当今的每个领域之中,成为重要的生产因素。尤其在教学领域的使用,受到广泛关注。凭借网络自主学习是学习者获得知识的重要来源,在线辅助减少时空局限性,步步引诱从而增加学习者的主动性,直到完成学习者的目标任务。文章主要通过对大数据,辅助学习,和学习系统模型的钻研,结合案例分析对于系统功能进行初步的说明。希望对学习系统的完善,能对未来的教学环境有所帮助。     

统计学习方法概述以及部分分类算法的R实现

首先本文简单地概述了统计学习的一些基本理论,然后对于统计学习中一些常见的方法我们探索性地使用了R软件来进行了实现,统计学习方法是我们在机器学习领域的入门知识,比起其它的机器学习方面的书籍和理论,这是更适合初学者的,统计学习方法是机器学习领域的一个重要的分支,它是计算机基于数据构建概率统计模型并用统计模型进行预测分析的学科。我们用统计学习方法进行预测分析。书中主要提到了各种不同的分类算法,包括感知机,决策树,朴素贝叶斯,k近邻等,本文对统计学习方法的基本内容进行了概述,并对部分分类算法作了简单介绍和R软件的实现。     

高校学生在线学习成效的提升对策——以S大学软件学院软件工程专业为例

面对在线学习的大规模常态化应用,文章从S大学软件工程专业学生的视角出发,深入分析学生在线学习的现状,如自主性不高、硬件设备不足、平台杂乱、互动少、个性化不足等问题。针对目前存在的问题,本文提出几点提升在线学习成效的可行性对策建议。     

基于移动学习模式的智慧校园信息平台开发与设计

智慧校园信息平台涵盖了衣食住行等多项智能化生存功能,为突出平台的学习功能,基于移动学习模式设计了全新的智慧校园信息平台,满足学生随时随地自主性学习的需求.平台包括前台功能子系统与后台管理子系统两部分:前台功能子系统负责用户端功能选择,包括管理个人信息、个人课程、获取学习资源等功能;后台管理子系统负责学生行为数据挖掘、信息推送、传感器管理、修改管理员权限,为学生在移动学习模式下自主性学习提供强大的数据与工具支持.以移动学习为核心的智慧校园信息平台实现了生活功能与学习功能的高度整合,逐渐成为智慧校园建设的重点发展趋势.     

基于实时数据的纺纱质量异常因素预测方法的研究

为探究纺纱过程中质量波动的规律,预测产生系统误差的不确定性因素的理论依据,分析纺纱质量特征值波动的成因、规律,以及影响因素的产生机理及其关系;利用纺纱过程的实时数据,从纺纱质量波动规律表达、人—机—环境脆性模型构建,以及TARCH(1,1)模型对影响因素异常行为辨识三个方面对纺纱质量特征值波动的内在机理进行了建模与设计,进而提出了基于实时数据的纺纱质量波动预测方法。通过实验仿真与对比分析,结果表明:预测方法实现了纺纱质量特征值波动过程的可视化,做到了影响因素异常行为的事前预警以及成纱质量的实时在线监测。     

基于泛雅平台的《立体裁剪》在线课程学习体验提升策略研究

从学生在线课程的学习体验出发,分析了影响学习体验的因素有感官性体验、交互性体验和延展性体验,并提出了学习体验提升的相关策略,旨在教学中帮助学生提升学习体验,提高在线学习平台的可用性,从而促进教学资源更好地为实际教学环节服务。     

如何激发高中生学习健美操的动机

近年来,随着健美操学习热潮的兴起,健美操也成为了高中生体育课学习的重要内容。但是,由于诸多因素的影响,很多学生对学习健美操的兴趣不是很浓。因此,如何激发学生学习健美操的动机,已成为高中体育课健美操教学的当务之急。     

基于网络平台的在线自主学习模式研究——以《纺织材料及检测》课程为例

概述了学生在线自主学习的现状,分析了《纺织材料及检测》课程在线自主学习平台建设可行性,阐述了该课程在线自主学习平台建设目标及意义,最后详细叙述了本课在线自主学习平台的项目教学模式及教学效果评价。     

化学计量学法处理可见光谱定量测定纸浆卡伯值

本文将一元线性回归、多元线性回归和主成分回归分析的化学计量学方法应用于纸浆卡伯值的在线测量中,通过测量蒸煮液的吸光度来预测纸浆的卡伯值。结果显示：三种方法所确立的测量模型均具有较好的学习精度和预测精度,其中尤以多元线性回归模型同时具有较高的学习精度和预测鲁棒性。