网络教学环境下学生学习行为分析

本文针对在线教学平台的实际使用情况进行研究,通过查阅国内外网络学习行为的相关文献,明确网络学习行为的概念、网络学习行为模型构建的方法和技术。以徐州工程学院教学平台《计算机组成原理》为例,搜集网络学习环境下学习者学习过程中的各种学习行为数据,通过实证研究展示大学生网络学习的真实情况,从中发现大学生网络学习行为存在的问题,并针对这些问题提出相应的对策建议。     

基于机器学习的脑网络分析方法及应用

脑网络学习旨在从整体上研究大脑各功能区的交互,对于人类深入了解大脑功能和结构以及对一些脑疾病的诊断都具有非常重要的作用。作为脑网络分析的重要工具,机器学习由于能够从数据中学习规律并对未知数据进行预测,已成为近年来脑网络分析领域一个新的研究热点。本文综述了近年来基于机器学习技术在脑网络分析中的典型研究方法和应用,主要从网络的构建、特征学习和分类预测等3个方面加以介绍。最后,总结全文并展望未来研究方向。     

深度学习及其在目标和行为识别中的新进展

深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,本文对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予了概述。本文先介绍深度学习领域研究的基本状况、主要概念和原理;然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展;最后阐述了深度学习与神经网络之间的关系,深度学习的优缺点,以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。这对拟将深度学习应用于目标和行为识别的研究人员应有所帮助。     

基于支持向量机的Free}ate软件流量检测研究

近年来出现了可以突破网络过滤访问国外被禁止信息的破网行为。针对破网行为的研究与控制,具有十分 重要的现实意义。流量分类技术一直是国内外网络测量方向的研究热点,并在P2P检测领域中取得了很好的效果。 将流量分类领域中的支持向量机技术应用于破网软件frccgatc的行为检测。实验结果表明,该方法对于破网行为产 生的流量具有较高的检测率,为有效监测破网行为提供了一种新思路。     

采用二分网络表示学习的教学交互评价方法

随着“互联网+教育”的结合与发展,在线教学成为当前的重要教学模式。研究表明,在线教学中的交互为学习者提供了有效的帮助和支持,而得到对交互的评价反馈是实现高质量在线学习的关键。在线教学中的学习者与学习资源的交互构成了一个二分交互网络,而网络表示学习技术则是对网络建模和预测的强有力工具。基于上述分析,提出基于二分交互网络表示学习的评价方法（EABINRL）,该方法旨在结合二分交互网络的拓扑结构信息与节点之间的交互信息,通过对显式的交互行为和隐式的交互行为两部分进行建模以学习两种类型节点的低维向量表示,其中针对不同的交互类型采用了不同的权重。而后进一步优化模型流程,最终得到基于F-范数计算的交互评价结果。在真实公开的数据集上进行的学习者状态预测实验的结果证明了该方法的有效性。     

基于Agent技术的现代网络教学策略

教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的理想的目标。现代网络教学就是在课堂教学过程中运用网络技术,利用网络教学资源,个性化制定教学策略、组织课堂教学的内容,以达到因材施教的教学目的。本文介绍了Agent技术的特征和基本功能,并结合人工智能领域中Agent技术的现状,为实现现代网络教学的智能化提供一种新思路,并进一步讨论Agent技术在教学领域中的应用情况。     

基于支持向量机的Freegate软件流量检测研究

近年来出现了可以突破网络过滤,访问国外被禁止信息的破网行为。针对破网行为的研究与控制,具有十分重要的现实意义。流量分类技术一直是国内外网络测量方向的研究热点,并在P2P检测领域中取得了很好的效果。本文将流量分类领域中的支持向量机技术应用于破网软件freegate的行为检测。实验结果表明,该方法对于破网行为产生的流量具有较高的检测率,为有效监测破网行为提供了一种新思路。     

基于网络学习行为的学习者本体构建

随着多媒体技术的发展,教育技术进入到大数据时代,数据挖掘等学习技术对教育领域的各种原理研究十分重要,然而怎样把数据挖掘这种技术有效的应用到教育教学中是问题的关键所在。其中,本体构建就是一个重要的方法,该方法将会对研究行为规律、分析学生的行为产生重大的影响。本文在已有本体构建方法基础上,通过总结本体构建过程,设计网络学习空间中学习者本体构建方法并成功实施,最后对学习者本体进行一致性分析。这将为学习者提供精准的教学支持服务,实现个性化学习。同时,学习者本体的成功构建也将为智慧教育提供重要帮助。     

大系统控制论与复杂网络——探索与思考

随着通信技术和网络技术的飞速发展, 在社会、经济乃至日常生活领域中, 出现了越来越多的复杂动态网络. 网络科学作为一门新兴的交叉学科, 对复杂动态网络性能特征、演化进程和控制方法的研究已取得了丰富的成果. 大系统控制论以高维动态大系统的行为分析和控制优化为主要研究内容, 应该能为复杂网络的研究提供有益的借鉴. 本文针对复杂动态网络研究的一些热点问题, 探索了用大系统控制理论和方法解决复杂网络结构分析和控制的可能性, 分析了面临的困难和应对的思路. 针对大规模复杂动态网络的控制和优化, 提出了集网络科学的宏观分析方法、控制科学的定量设计方法和信息科学的智能处理方法于一体的多层递阶结构.     

计算机网络技术教学中网络数据通信过程分析教学研究

《计算机网络技术》课程是网络通信领域重要的基础课程,而学好网络数据通信过程是学生学习网络通信的关键环节。该文立足于计算机网络课程的教学实践,以学生平时“浏览网页”这一日常行为引入,详细阐述“浏览网页”这个行为中网络数据通信的具体过程,从而激发学生的求知欲,提高教学效果,为高职院校《计算机网络技术》课程网络数据通信过程教学提供有益借鉴。     

社交网络研究综述

社交网络已成为Web2.0时代最流行的应用,其服务范围已逐步从社交关系管理扩展到媒体信息、应用集成、电子商务等领域。社交网络中大量的活跃用户为研究网络行为、数据安全、信息传播以及其他跨学科问题提供了宝贵的数据和场景。自Facebook出现以来,研究者先后从不同的角度对社交网络进行了大量的研究,这些研究对人们认识社交网络内部规律、促进ICP服务改进具有重大意义。首先对社交网络的发展进行了简单的回顾;然后从社交网络的数据采集技术、社交网络用户行为分析、社交网络中的信息传播及社交网络中的用户隐私4个方面对已有的研究工作进行总结评价;最后,总结了当前研究中出现的问题并对未来研究发展趋势进行了展望。希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示。     

《网络信息检索》教学设计

教材分析 信息获取,是信息技术课程教学中的重要部分.本课内容是广西科学技术出版社出版的高中<信息技术>第二册第三章第一节.主要介绍了关键词和分类目录搜索.本节课通过一些常用的搜索网站的检索方法和实例,让学生学习运用这些方法进行网络信息检索.     

基于深度学习的人体行为识别方法综述

人体行为识别作为计算机视觉领域的重要研究热点,在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景,备受国内外学者的关注。基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功,将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势,但其仍然存在一些困难与挑战。首先,根据特征提取方法的不同,简单回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法;然后,从网络结构的角度着重对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析,其中包括目前常用的双流网络架构和三维卷积网络架构等;另外,还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集,同时总结了部分典型方法在UCF-101和HMDB51两个著名的公开数据集上的性能;最后,从性能和应用两个方面对基于深度学习的人体行为识别方法的未来发展方向进行了展望,并指出了当前方法存在的不足之处。     

中学生玩游戏得失谈——网络环境下的研究性学习案例

网络环境下研究性学习的三要素 信息化教育最根本的特征是教育信息资源的利用和信息技术特别是多媒体网络技术在教育教学中的应用。因此,网上资源与多媒体网络环境是实施研究性学习的重要条件: 首先,因特网上的关于自然社会生活以及各学科的教育教学资源为研究性学习提供了研究探索和实践的材料。即网上资源是研究性学习的重要研究探索材料。 其次,基于网络的搜索引擎,相关的计算机软件工具如几何画板等,为研究性学习提供了研究、探索和实践的辅助工具。即工具软件是研究性学习的辅助研究工具。 第三,基于网络的教学支撑平台特别是基于Web的协作学习平台、为研究性学习提供了交流协作和项目(活动)管理工具。即网络平台是研究性学习的交流管理工具。     

学习行为分析在高中信息技术课堂上的应用策略研究

本文通过文献研究和内容分析的方法,探索将学习行为分析技术应用到高中信息技术课堂教学中的途径和方法,认为在学习行为分析技术的支持下,可通过个性化学习监控助力课堂教学实践、个性化学习诊断促进课堂分层教学、个性化学习推荐推动个体多元化发展和个性化学习预测实现课堂趣味评价等方法,解决目前高中信息技术课堂教学存在的问题,提升高中...     

高等职业院校云空间教学与管理的应用研究

网络学习空间建设是数字化校园的重要工作内容,对于促进教育信息化,推动高职教学模式创新起着非常重要的作用。该文分析了当前高职院校网络教学空间建设、管理中存在的问题,提出了高等职业院校云空间教学与管理的研究目标和内容,推动了高等职业院校空间建设与管理的基础理论和应用研究,为其他高职院校网络学习空间建设与管理提供可行性参考。     

智能MAS在分布式远程教学系统中的应用研究

智能多代理系统（Multi—Agent System,MAS）和模糊理论都是人工智能领域的研究热点,教学系统中的子系统Agent可以作为网络教学管理员、教师、甚至作为教学对象陪伴学生学习。在基于MAS的分布式网络教学系统中引入模糊理论,可以实现优势互补,在分布式结构的基础上实现智能教学、学习评估,对网络教学技术的发展具有重要的现实意义。     

多模态数据的行为识别综述

行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作,能为医疗、安防等领域提供重要的信息,是一个十分具有前景的方向。本文从数据驱动的角度出发,全面介绍了行为识别技术的研究发展,对具有代表性的行为识别方法或模型进行了系统阐述。行为识别的数据分为RGB模态数据、深度模态数据、骨骼模态数据以及融合模态数据。首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集;然后根据数据模态分类,回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法,以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法。传统手工特征法包括基于时空体积和时空兴趣点的方法(RGB模态)、基于运动变化和外观的方法(深度模态)以及基于骨骼特征的方法(骨骼模态)等;深度学习方法主要涉及卷积网络、图卷积网络和混合网络,重点介绍了其改进点、特点以及模型的创新点。基于不同模态的数据集分类进行不同行为识别技术的对比分析。通过类别内部和类别之间两个角度对比分析后,得出不同模态的优缺点与适用场景、手工特征法与深度学习法的区别和融合多模态的优...     

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。     

网络环境下多媒体技术与高中历史教学整合

计算机网络的快速发展,为社会诸多行业及不同领域提供了先进的技术支持,尤其为教育教学提供了重要的辅助工具。网络环境下的多媒体技术在高中历史教学中的应用,有效解决了高中历史教学效率不高、学生积极性较低等问题。因此,文章从转变教师教育观念、提高教师素养、突出学科特点等方面,研究了多媒体技术与高中历史教学的整合。