基于行为序列分析的学习资源推荐算法研究

利用数据挖掘技术分析网络学习行为数据可以挖掘出其隐含的行为规律特征,为学习者提供个性化的学习资源服务。针对现有的数据挖掘算法在对网络学习行为数据进行分析时普遍存在模型适用性不高的问题,提出了一种基于行为序列分析的学习资源推荐算法。首先,提出行为序列及其相关概念的定义,并提出行为序列相似度计算方法;然后提出基于行为序列相似度的协同过滤推荐算法,计算学习者相似度并为待推荐学习者生成学习资源推荐列表;接着给出基于学习风格的推荐方法,将学习者学习风格特征融入推荐过程;最后,给出基于行为序列分析的学习资源推荐算法的模型。提出的算法没有对行为序列的模式进行限制,具有较高的适用性,对深入研究网络学习行为序列数据为学习者提供个性化学习服务具有一定的借鉴作用。     

大数据环境下高校移动学习平台的设计与实现

传统的教学方式正在发生变革,移动化学习越来越成为老师和学生进行教与学的一种新手段,尤其是智能手机的普及和大数据技术的发展。随着越来越多的学习者习惯于用移动设备进行学习,现有学习平台的局限性就越来越明显。该文以大数据为基础,设计了高校智慧移动学习平台解决方案。该平台主要实现对学习内容进行智能化推荐,文中主要对系统中的推荐理论模型进行详细介绍——建立主要的模糊推荐需求集合;建立高级的模糊推荐需求集;设计模糊推荐算法。平台可根据学习者动态的学习情况,智能推荐合适的学习内容,并将实时信息告知学习者,结果分析证明该平台可靠且易于使用。该方案对普通高校的教学具有一定的推动作用,为教学创新提供了新的参考。     

大数据应用于国家开放大学学习平台的探索与思考

随着当今信息技术的飞速发展,基于云技术和物联网的大数据技术正在改变着教育界的管理和教学方式。国家开放大学从事以现代信息技术为支撑的远程开放教育,大数据促进国家开放大学学习平台的管理和应用不在于数据之大,而在于学习平台应用大数据技术将有利于学生的个性化学习,促进教师更多地关注学生的个性化培养,并以此支撑国家开放大学教学和管理策略的变革。本文立足于国家开放大学学习平台展开研究,思考大数据对远程教育发展模式的影响,阐述基于大数据的学习平台应用的迫切需求,探索如何将大数据应用与国家开放大学现有的教学和管理机制相融合,最后思考大数据应用在国家开放大学学习平台的发展及挑战。     

个性化网络教学平台的构建

传统网络教学平台存的单一性已不能适应个性化的学习需求,必须构建个性化的学习平台才能满足个体学习的差异性。本论文主要研究内容是将建构主义理论和数据挖掘技术运用到网络教学系统中,针对网络教学现状建立一个通用教学模型。该模型具有跟踪学习者学习过程,根据每个学习者自身特点,调整教学策略,让学习者得到针对其个性化信息定制的教育。     

大数据背景下智慧教育云平台构建研究

基于神经网络教育平台存在资源获取速度慢的缺点,针对该问题,提出了大数据背景下智慧教育云平台构建研究。在大数据支持下,设计智慧教育云平台总体架构,通过物理层、虚拟资源层配置相关硬件设备,经过逻辑层和展现层为用户提供有效服务,利用现有智慧信息,为用户提供个性化服务。优化处理Web端框架代码,降低代码复杂性,注重系统权限管控,科学设计服务功能,完成智慧教育云平台构建。由实验结果可知,该平台资源获取速度最高可达到99.5 MB/s,有效提高了学生学习效率。     

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。     

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台是一个智慧学习、智慧答疑、精准教学、在线讨论、个性化练习测试、多维度评价等功能的一体化教学服务系统。学生通过平台线上自主学习、多方讨论、多维度评价,教师通过平台进行学情分析、问题答疑、教学设计,教学管理者通过平台实施数据化教学决策,通过线上线下有机结合,形成闭环,有效推进个性化、精准化教学。本文通过对基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建进行研究,提出O2O智慧教学平台的技术框架,为平台的构建提供技术参考。     

基于表示学习的在线学习交互质量评价方法

当今的教育模式发生着非常重大的变革,教育正在向泛在化、智能化、个性化的方向发展。以Massive Open Online Courses(MOOCs)为代表的在线教育逐渐进入大众视野,在线教育中的交互性成为了决定在线学习质量的关键。研究表明,学习过程中的交互为学习者提供了有效且高效的帮助和支持,对学习过程的评价反馈可以有效地提高学习效果。在教育领域,对学习者和学习资源之间的交互进行建模至关重要,表示学习技术为学习者和学习资源之间的顺序交互建模提供了具体方案。文中首先建立在线学习的交互网络模型,然后使用两个循环神经网络将网络中的学习者和学习资源节点嵌入到一个欧氏空间中,并提出交互质量评价指标,以判断学习者的学习效果是否达到预期。在实际数据集上的实验证明了所提方法的有效性。     

基于人工智能和大数据的精准教学研究

人工智能和大数据技术在教学中的应用和普及，为新型教学模式的研究提供了技术支持。学习平台积累的教学双方的行为和分析记录，为精准教学提供了稳定的数据资源保障。为了更好地贯彻以学生为中心的办学理念，促进学生个性化发展，基于中科曙光LMS课程管理平台，依据精准教学理论，从教学目标、预习内容、教学活动和教学考评四个方面对新型教学模式的应用进行研究和探索。实践发现，应用精准教学模式授课后，培养学生自主学习能力、创新思维能力方面的效果都好于传统教学模式，精准教学在教学实践中具有重要的研究价值，在教学质量方面将带来很大的提升空间。     

基于大数据分析的在线课程学习行为数据标准设计

在线课程作为在线教育的一种形式，在我国高校已经得到了广泛应用，它具有开放性、交互性和个性化等特点，给学生提供了更加广阔的学习空间。在线课程的搭建需要借助大数据技术进行辅助支持，以实现对用户信息和教学过程的有效管理。这就要求教师在使用线上资源时必须具备一定的数据分析能力和处理手段，收集并分析学生学习行为数据，建立适合学生特点的个性化教学模式。本文从个体学习者视角研究在线课程的设计与评价问题，通过分析在线课程设计过程中涉及的学习资源、学习活动和学习效果等要素及其相互关系，构建完整的在线课程设计框架体系。     

高等职业教育专业教学资源库管理平台的构建研究

高职院校专业教学资源库建设可为教学资源共享提供平台,但不能满足不同层面学习者对职业学习的需要,而专业教学资源库管理平台可从开放式资源库、个性化教与学平台、共享型学习社区等三方面构建一个互动式教与学的支撑服务平台,从而解决专业教学资源库建设中存在的一些不足。     

个性化学习资源推荐系统研究

通过分析远程网络学习系统中学习者对学习资源的访问历史,以及与学习者有类似访问兴趣的同组学习者的学习偏好,为学习者提供个性化的资源推荐服务,能够有效提高各种学习资源的利用效率,从而提高教学质量.     

浅谈校园网络教育应用平台建设

随着科学技术的发展,尤其是计算机的发展和普及,一种全新的生活方式已经来到了我们周围,尤其是在计算机网络普及开来以后,更是给我们的生活带来了极大的便利。在这其中,网络环境对于教育业的作用是极其巨大的,他给我们带来了一种新的学习模式。本文在介绍了什么是校园网络教育平台和现行的网络教育现状之后,主要探讨了现在网络教育应用中的一些不足和需要改进的措施。     

利用学习向量化样本分类的在线学习成绩预测

对网络在线学习者产生的数据进行记录和分析,并为其提供精准化的个性化服务是在线教育发展的重要方面.本文以学习者在平台上产生的日常学习数据为样本,综合其最具代表性的五种影响因子,通过学习向量化神经网络对样本进行分类,得到基于BP神经网络的在线学习成绩预测数据.在模型中采用遗传算法有效优化BP神经网络的权重和阈值,在提高预测精度的同时加快模型的收敛速度.最后与其他两种模型进行对比分析,结果表明：该模型进行预测的结果与真实的成绩分布基本一致,具有很高的可信度,能够为有效的预测学习状态提供决策依据,具有一定的工程应用价值.     

基于网络的微视频教学系统的研究

目前,我国的多媒体网络视频教学平台的应用和开发还处于探索中,特别是微视频教学平台刚处于起步阶段,研究和开发一套各所大学可以晋及的多媒体微视频教学系统具有很大的实用价值,通过这一微视频教学系统,可以实时录制和发布任何一门课、任何老师的任何一个时间段的讲课微视频,通过资源整合,建立一个大型的开放的众多学科、专业齐全的课程分章分节的教学微视频资源库,并通过网络平台进行微视频上传和发布,让学生可以随时浏览观看教学微视频,供所有网络学习者在随时随地进行学习,建立一个真正意义上的包括海量微视频的在线学习的网络视频学习平台。     

e-Learning在个性化学习中的研究和实现

本文以网络教学中的个性化学习作为研究内容,分析了如何根据学习者学习特征,网络教学系统自动调整教学资源的内容,从而达到为学习者提供符合个人特征的教学资源的效果。     

RETRACTED ARTICLE: Community guidance model based on interactive multimedia system

The rapid development of current wisdom education has become the mainstream that leads the development of education informatization. The development of wisdom education relies on big data network resources to adapt to online teaching resources and online learning environment. Wisdom education can meet the needs of teachers, students, researchers, and the public areas under the support of the Internet of Things, cloud computing, big data, and ubiquitous networks. As a very important part of wisdom education, the wisdom education environment plays a fundamental role in wisdom education. In an intelligent learning environment, personalized learners need to build an efficient community intelligence education model, which acquires and stores the data produced by the learners touching the related physical elements in the intelligent situation through the sensing device. An intelligent learning environment is able to analyze and infer the data and adapt the present educational research according to the individual needs of learners’ program providing “intelligent” learning services. In addition, guided by the system model and design principles of the wisdom education environment, this paper put forward the initial design ideas of the wisdom education inquiry base in order to provide some guidance to the construction of the wisdom education environment. This paper introduces XML language to standardize the representation of learning situation model and illustrates it with a concrete example.

     

专业教学资源库共享平台

鉴于专业教学资源库建设的复杂、高费用等问题,开发了专业教学资源库共享平台.阐述了专业教学资源库共享平台的运行模式,明确了系统的功能.平台采用PaaS模式,通过原子功能组合和预分配字段来实现个性化配置和水平扩展.据库设计采用"共享数据库,分离数据架构"模式来管理敏感的数据数,数据层水平扩展采用读/写分离技术,平台扩展方便,通过实际试用发现,教学资源查找方便、用户体验良好,可以降低高职学校专业教学资源库建设的技术门槛.