浅议基于网络的研究性学习中学生的主体参与

随着信息高速公路的飞速发展,计算机网络迅速走进了教育教学过程,同时,基于网络的教学成为了一种可能。实践证明,在这种基于网络环境下的教与学,学生的个性得到充分的发展,利用网络的开放性与互连性开展卓有成效的合作学习,同时丰富的网络资源为学生拓展知识提供了方便的、广阔的空间。基于网络的研究性学习是利用交互性网络平台,构建虚拟和现实相结合的研究性学习环境,提高学生的调查、尝试、说明和解释各种现象的能力,使学生在接近真实的学习环境主动探索,形成研究的态度,提高认知能力。本文结合实际教学实践,探讨了对基于网络的研究性学习主体参与的几点认识。     

基于RSS的网络主题研究性学习

RSS作为目前最广泛的XML应用,逐步被引进教育领域中。学习者通过RSS提供的"订阅"服务,可以实现信息的有效聚合和快速更新。文章探讨了基于RSS的网络主题研究性学习模式,设计了一个学习流程图,并结合具体实例,以"信息技术与课程整合"为主题进行研究性学习。文章最后总结了RSS在网络主题研究性学习中的应用价值。     

基于RSS的网络主题研究性学习

RSS作为目前最广泛的XML应用,逐步被引进教育领域中。学习者通过RSS提供的“订阅”服务,可以实现信息的有效聚合和快速更新。文章探讨了基于RSS的网络主题研究性学习模式,设计了一个学习流程图,并结合具体实例,以“信息技术与课程整合”为主题进行研究性学习。文章最后总结了RSS在网络主题研究性学习中的应用价值。     

基于数字化学习平台的学科竞赛实践

本文分析了数字化学习平台的优势,提出了利用数字化学习平台开展学科竞赛的方法,该方法具有普遍性,有助于提高教学效果,全面提高学生的实践能力。     

基于网络的研究性学习实践

开展基于网络的研究性学习,可指导学生尽快地接受远程开放教育的学习方式,提高学生运用网络的技能和信息能力.     

基于Web的网上研究性学习系统的设计

Web技术的网上学习系统提供了实施研究性学习的环境与技术手段。基于研究性学习模式理念,探讨在网上学习系统中如何实现研究性学习。给出研究性学习模式形式,以及网上研究性学习系统的设计方案。     

基于网络环境的英语研究性学习

研究性学习是指学生在教师指导下，从自然、社会、生活中选择和确定专题进行研究，并在研究过程中主动地获取知识、应用知识、解决问题的学习活动。目的是为了改变传统的被动接受式的学习方式，让学生学会学习。网络环境下的高中英语研究性学习就是这样一种注重学习过程的自我体验和自我探究、培养学生创新精神和实践能力的教学创新。研究性学习倡导提升英语教育中的人文性、综合性、信息度；把英语教学与社会生活、实践体验等紧密结合起来。     

基于网络环境下的干部教育研究性学习平台的设计与实现

基于网络环境下的干部教育研究性学习模式有利于干部学员创新精神、实践能力的培养和信息素养的提高．网络平台是该学习模式得以实施的技术保证。本文从设计与开发角度对基于网络的研究性学习模式进行研究,详细设计了网上研究性学习支持平台的体系结构和功能模块。并给出了系统实现方案。     

基于程序设计竞赛的高职学生创新学习模式的探索

为培养实践动手能力强、具有创新精神和良好职业道德的高端技能型专门人才,从高职院校教学实际出发,探索将大学生程序设计竞赛模式引入到程序设计课程教学中,提出了程序设计课程的多种创新学习模式,在培养高职学生的实践和创新能力,激发学生的学习兴趣,提高学生的团队协作精神上,取得了良好的教学效果.     

基于Web技术的智力竞赛抢答网络系统的设计与实现

为提高公民素质、法律、文化、金融、院校等行业经常举办智力竞赛，但以往竞赛抢答系统大多为机械电子按钮式的，安装调试成本昂贵，且不能移动，通用性也不好。本文介绍一种利用先进的计算机网络系统，采用国际流行的Web/Browser主页方式，借助ASP语言来实现的通用智力竞赛系统，可进一步调动参赛者尤其是青少年的学习热情。     

数据结构课程中研究性学习教学模式的探讨

研究性学习不仅是一种重要的学习方式,更是大学本科教学过程中不可或缺的学习发展环节。分析了研究性学习理论的内涵和特点,针对于数据结构课程的教学,设计了研究性学习教学模式,并对此教学模式实施中的主要影响因素进行了剖析。     

基于SOA的分布式程序设计竞赛系统的研究

随着Internet的迅猛发展．网络用户数量骤增,然而由于网络和硬件资源的局限性,使得传统的C＼S与B＼S架构下的在线教育资源系统不堪重负,文中提出一种基于SOA（Service Oriented Architecture）的分布式处理的架构模式MIX＼S,充分并合理利用硬件和网络资源,动态地满足在线教育资源系统的用户规模需求。以程序设计竞赛系统为研究背景,提出分布式程序设计竞赛系统,并采用本体论的方法为系统建立一个信息完整和语义清晰的概念模型。     

基于竞赛模式的“算法分析与设计”教学探索与实践

本文分析了程序设计竞赛的特点及算法分析与设计课程教学中存在的问题,利用程序在线评测平台,提出了基于程序设计竞赛的教学模式,并在教学中进行了实践。     

“信息技术教育学”课程研究性学习活动中助学支架的设计

教育理念从"以教为中心"向"以学为中心"转变的过程,对教师的助学技能提出了新的挑战,助学支架的合理应用则是教师助学技能的集中体现。本文论述了笔者尝试在理论课堂上引入研究性学习活动,并设计多样化的助学支架来达到助学的目的。实践证明助学支架的应用取得了良好的效果,期望通过笔者的教育实践让更多的人关注和应用助学支架,在以学生为中心的教育实践中充分发挥助学的作用。     

基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法

本文提出了一个基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法.通过遗忘部分个体,算法能避免局部最小.给定不动点、极限环或迭代序列,通过解不等式,算法能同时获得Hopfield网的拓扑结构和权值.该算法克服了进化Hopfield网学习的局限性.它还能找到多个优化解.实验也证明了该算法的有效性.     

基于聚类技术的网络学习行为数据分析研究

在“互联网+”时代,网络学习已经成为学校教育教学的重要组成部分。文章选取某高职院校《计算机应用基 础》网络课程为分析对象,运用聚类技术对高职院校学生在线学习行为进行数据分析,建立学生特征分类模型,为教师优化教 学提供决策参考、为学生推送学习建议,以提高网络教学的效果。     

基于案例驱动的研究性教学

针对传统操作系统课程教学中出现的问题,提出基于案例驱动的教学方式,并将研究性教学模式应用在该课程的教学中。此种教学模式弥补了传统教学的不足,培养学生的创新精神和综合实践活动能力,开阔学生的思路,提高学生的自主学习能力,从而达到提高教育教学效果,增强学生综合素质的目的。     

基于多视图集成的网络表示学习算法

现有的网络表示学习算法主要为基于浅层神经网络的网络表示学习和基于神经矩阵分解的网络表示学习。基于浅层神经网络的网络表示学习又被证实是分解网络结构的特征矩阵。另外,现有的大多数网络表示学习仅仅从网络的结构学习特征,即单视图的表示学习;然而,网络本身蕴含有多种视图。因此,文中提出了一种基于多视图集成的网络表示学习算法(MVENR)。该算法摈弃了神经网络的训练过程,将矩阵的信息融合和分解思想融入到网络表示学习中。另外,将网络的结构视图、连边权重视图和节点属性视图进行了有效的融合,弥补了现有网络表示学习中忽略了网络连边权重的不足,解决了基于单一视图训练时网络特征稀疏的问题。实验结果表明,所提MVENR算法的性能优于网络表示学习中部分常用的联合学习算法和基于结构的网络表示学习算法,是一种简单且高效的网络表示学习算法。     

基于异构网络表示学习的相关图书推荐研究

扩展和综合利用多种图书特征及其关联关系,从语义相关的角度提高图书推荐的准确性和多样性,探索不同特征对于图书推荐的贡献程度和影响.抽取多种图书特征构建图书异构网络并设计形成特征间的多维关联关系.引入异构网络表示学习方法,融合多种图书特征,形成图书的语义向量表示,选取向量相似度指标计算并表示图书间的语义相关程度,实现相关图...