基于轻量级J2EE的E-Learning平台的研究与实现
这是一篇关于E-Learning,轻量级J2EE,MVC,SOA,缓存的论文, 主要内容为随着因特网的普及和人们对知识需求的增加,以计算机和网络技术为核心的E-Learning将成为信息社会的一种重要的学习方式和教育模式。E-Learning以网络化、电子化、数字化、多媒体的教育方式为用户提供远程教育和知识相关服务。基于Web技术的E-Learning系统已经成为一种重要的Internet应用,而J2EE平台因其良好的安全性、灵活性、可重用性和可维护性,成为构建E-Learning平台的理想架构选择。 本文首先分析了传统J2EE框架和轻量级J2EE框架的优缺点,分别介绍了Spring轻量级容器、Struts MVC框架和Hibernate持久层框架,并对Spring、Struts和Hibernate进行了研究和整合,构建了一个通用的轻量级Web开发架构。接着详细介绍了E-Learning平台的设计和实现,包括需求分析、功能模块设计、系统架构设计、数据库建模和系统的详细设计实现等,特别阐述了以轻量级框架为基础的三层体系结构在系统中的应用。实践表明,应用轻量级系统框架提高了系统的可移植性和可重用性,促进了模块化开发的进程,提高了系统开发的效率。 学习资源的共享是E-Learning平台的重要组成部分,根据系统的实际需要,设计了基于SOA的资源共享框架,并给出了技术实现办法。针对高并发环境下的访问性能问题,着重研究了系统的优化策略,提出了一种基于AOP的智能Web缓存框架,讨论了包括缓存调优、数据库设计及访问优化在内的性能优化办法。 文章最后对开发和研究工作做了总结,并展望未来的工作。
E-Learning中学习活动支持系统的设计与开发
这是一篇关于E-Learning,网络学习,学习活动,学习活动支持,学习活动支持系统的论文, 主要内容为E-Learning(网络化学习)是开展教育信息化的重要学习方式,它是通过一定的网络学习支持系统,以丰富的课程资源形式,呈现在学习者面前的。随着现代信息技术的飞速发展,E-Learning在教育领域取得的成绩是有目共睹的,它使人们通过个人计算机登录到网络学习系统中,就可以访问到丰富的多媒体学习资源,还可以与异地的学习者近乎零距离地沟通交流。目前,大多E-Learning学习都是围绕学习内容或资源设计的,而不是围绕学习活动开展的。有相关研究证明,以内容为中心的E-Learning学习,虽然形式丰富多彩,并且相比传统教学有很大优越性,但它仍然缺乏对学习者及其学习活动的支持,容易使学生迷失在网络的知识海洋中,从而无法完成学习任务。可见,为E-Learning学习活动提供适当的支持与服务,有利于提高学习效率,完成学习任务。因此,设计并开发一个支持E-Learning学习活动的网络学习系统,具有重要的理论意义与应用价值。 论文采用文献分析法、案例分析法、系统分析法、面向对象的程序设计方法等研究方法,进行设计与开发,主要做了以下四个方而的研究工作。 (1)研究基础：首先分析了系统研究的基本概念,在分析相关案例的基础上,总结了系统研究的相关理论基础和相关技术基础。 (2) E-Learning中学习活动支持系统的分析。在认知理论、建构主义学习理论和软件设计理论的指导下,从学习活动的三个阶段进行阐述,并构建了基于E-Learning的学习活动支持模型。 (3) E-Learning中学习活动支持系统的设计。从系统的设计原则、架构设计、详细设计、数据库设计和实现设计五个方面展开。 (4) E-Learning中学习活动支持系统的实现。依据论文所总结的系统设计方法,完成对系统的开发。 论文的最后总结了系统的研究成果、创新及其不足之处,并展望了网络学习支持系统的发展趋势。
基于模糊聚类和协同过滤的E-learning课程推荐方法研究
这是一篇关于E-Learning,协同过滤,模糊聚类,模拟退火,课程推荐的论文, 主要内容为协同过滤算法作为推荐算法中的经典算法之一,是E-Learning平台解决课程推荐的常用方案,但其也存在冷启动和计算耗时长、课程推荐准确率不高的问题。为了解决协同过滤推荐算法在E-Learning应用中的问题,本文提出了基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法(SAFCMCF),对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,为用户提供更加精准的课程推荐服务。首先,为了解决模糊聚类算法容易陷入局部最优的问题,深入研究了模糊聚类算法的原理和流程,并详细分析了模拟退火算法,将其应用于改进模糊聚类算法的过程中,使用改进的模糊聚类算法对用户进行聚类。在真实的数据集上验证改进的模糊聚类算法的有效性,最终通过实验证明了本文提出的改进模糊聚类算法优于传统模糊聚类算法。其次,为了优化课程推荐结果,通过分析E-Learning平台用户的特点,提出基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法。该算法首先对数据集进行清洗和处理,提取相关的特征指标,对用户的隐式行为数据进行分析,建立用户-课程的评分映射,综合评估用户行为偏好;然后计算同一聚类簇内用户的相似度以及目标用户的最近邻集合,预测目标用户对未观看课程的评分;最后将基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法应用于E-Learning平台,根据用户的评分偏好实现对课程资源的个性化推荐,以帮助用户更好地完成课程学习。通过实验证明,本文所提出的SAFCMCF算法相比传统协同过滤算法、传统模糊聚类和协同过滤算法,其误差更小、推荐的准确度更高。最后,以本文研究的基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法作为系统的核心推荐算法,同时融合基于统计的热门课程推荐方法,应用于基于SpringBoot、VUE框架设计实现的E-Learning课程推荐系统,能够给用户推荐符合兴趣偏好的课程。
市民E-Learning在线学习平台
这是一篇关于终身教育,模板引擎,E-Learning,SSH的论文, 主要内容为现代信息技术在教育上的运用,是当前终身教育发展的一个重要特征,也是必然趋势。特别是网络的进一步发展和运用,对学习者摆脱学习地域、时间及学习方式的限制,对发展个体自我导向的终身学习能力、发展现代远程教育、发展非正规和非正式形态的终身教育,发挥了无可替代的巨大作用。 为了能更好的提高市民素质和生活品质,提供给市民一个自我学习、自我评测的终身教育机会,本文构建了基于B/S架构的市民E-Learning在线学习平台。 市民E-Learning在线学习平台的目标是整合优质教学资源,研究终生学习模式,构建百万市民电子学习档案。通过在线评测提升市民的学习效率；通过无障碍专区为特殊群体提供学习机会；通过模板技术和静态网页生成技术的实现,达到解决网页制作的复杂度,降低服务器压力,使网站的运营容易管理,内容更容易维护。 本文所做的主要内容如下： 1、调查研究现今国内E-Learning在终身教育上应用的情况,分析其不足之处,同时研究E-Learning国内外的发展现状,E-Learning的设计思想,分析并设计平台整体的框架。 2、在需求分析的基础上,进行系统分析并且对模块进行合理的划分。 3、给出平台的具体的设计和实现过程,包括在线考试、评测功能和残疾人无障碍专区、Freemarker模板引擎生成静态页面关键技术的实现。 4、在Struts2+Spring+Hibernate的框架下开发前、后台即市民学习的前 台页面和对数据库的查询、删除、修改等操作管理后台。本平台建成后,经过一段时间的试运行,基本上实现了设计目标。
E-Learning个性化推荐系统研究
这是一篇关于E-Learning,个性化推荐系统,本体的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展,基于网络的E-Learning正在改变着人们学习知识的方式,越来越多的学员渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。在E-Learning的环境中,随着教学资源信息的急剧膨胀,“信息过载”、“资源迷向”等问题相继出现,如何为学员在海量信息中推送出最适合学员口味的信息资源已成为一个亟待解决的问题。 本文以语义本体技术、Agent技术等人工智能的理论为基础,并结合个性化推荐系统的技术,在充分分析学员兴趣的基础上,提出了一种新的面向语义的推荐技术,该方案可满足不同学员的要求,并根据学员的需要和兴趣,为其挑选最适合的知识或者辅助材料,并对学员进行学习的智能导航。 本文所研究的E-Learning个性化推荐系统主要有以下内容:首先,研究了关于E-Learning个性化推荐系统的背景及国内外的发展现状;其次,根据E-Learning个性化推荐系统所要实现的目标和功能,提出了一个E-Learning个性化推荐系统的系统框架,从宏观上把握了个性化推荐系统的设计,并提出了个性化推荐系统的工作流程,本文采用本体的理论描述来构建资源知识本体库和学员兴趣本体,并详细介绍了这些本体的构建过程和方法;再次,采用了一种新的语义相似匹配技术来匹配和过滤学员兴趣,挖掘出学员隐含的兴趣,并过滤出学员不感兴趣的项,详细论述了这种新的面向语义匹配策略的方法,并通过实验证明了此方法推荐质量的有效性;最后在以上章节的基础上通过实验测试E-Learning个性化推荐系统的有用性和有效性。
基于模糊聚类和协同过滤的E-learning课程推荐方法研究
这是一篇关于E-Learning,协同过滤,模糊聚类,模拟退火,课程推荐的论文, 主要内容为协同过滤算法作为推荐算法中的经典算法之一,是E-Learning平台解决课程推荐的常用方案,但其也存在冷启动和计算耗时长、课程推荐准确率不高的问题。为了解决协同过滤推荐算法在E-Learning应用中的问题,本文提出了基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法(SAFCMCF),对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,为用户提供更加精准的课程推荐服务。首先,为了解决模糊聚类算法容易陷入局部最优的问题,深入研究了模糊聚类算法的原理和流程,并详细分析了模拟退火算法,将其应用于改进模糊聚类算法的过程中,使用改进的模糊聚类算法对用户进行聚类。在真实的数据集上验证改进的模糊聚类算法的有效性,最终通过实验证明了本文提出的改进模糊聚类算法优于传统模糊聚类算法。其次,为了优化课程推荐结果,通过分析E-Learning平台用户的特点,提出基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法。该算法首先对数据集进行清洗和处理,提取相关的特征指标,对用户的隐式行为数据进行分析,建立用户-课程的评分映射,综合评估用户行为偏好;然后计算同一聚类簇内用户的相似度以及目标用户的最近邻集合,预测目标用户对未观看课程的评分;最后将基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法应用于E-Learning平台,根据用户的评分偏好实现对课程资源的个性化推荐,以帮助用户更好地完成课程学习。通过实验证明,本文所提出的SAFCMCF算法相比传统协同过滤算法、传统模糊聚类和协同过滤算法,其误差更小、推荐的准确度更高。最后,以本文研究的基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法作为系统的核心推荐算法,同时融合基于统计的热门课程推荐方法,应用于基于SpringBoot、VUE框架设计实现的E-Learning课程推荐系统,能够给用户推荐符合兴趣偏好的课程。
市民E-Learning在线学习平台
这是一篇关于终身教育,模板引擎,E-Learning,SSH的论文, 主要内容为现代信息技术在教育上的运用,是当前终身教育发展的一个重要特征,也是必然趋势。特别是网络的进一步发展和运用,对学习者摆脱学习地域、时间及学习方式的限制,对发展个体自我导向的终身学习能力、发展现代远程教育、发展非正规和非正式形态的终身教育,发挥了无可替代的巨大作用。 为了能更好的提高市民素质和生活品质,提供给市民一个自我学习、自我评测的终身教育机会,本文构建了基于B/S架构的市民E-Learning在线学习平台。 市民E-Learning在线学习平台的目标是整合优质教学资源,研究终生学习模式,构建百万市民电子学习档案。通过在线评测提升市民的学习效率；通过无障碍专区为特殊群体提供学习机会；通过模板技术和静态网页生成技术的实现,达到解决网页制作的复杂度,降低服务器压力,使网站的运营容易管理,内容更容易维护。 本文所做的主要内容如下： 1、调查研究现今国内E-Learning在终身教育上应用的情况,分析其不足之处,同时研究E-Learning国内外的发展现状,E-Learning的设计思想,分析并设计平台整体的框架。 2、在需求分析的基础上,进行系统分析并且对模块进行合理的划分。 3、给出平台的具体的设计和实现过程,包括在线考试、评测功能和残疾人无障碍专区、Freemarker模板引擎生成静态页面关键技术的实现。 4、在Struts2+Spring+Hibernate的框架下开发前、后台即市民学习的前 台页面和对数据库的查询、删除、修改等操作管理后台。本平台建成后,经过一段时间的试运行,基本上实现了设计目标。
基于本体的E-Learning个性化分析与指导方法研究
这是一篇关于E-Learning,Ontology,个性化,语义推理,Jena的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展,基于网络的E-Learning正在改变着人们学习知识的方式,越来越多的学习者渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。与此同时,海量的散布在网络上的非结构化或半结构化的异种多媒体教学资源限制了语义异构环境下的信息表示、交换、共享和智能化的应用,因此,迫切需要扩展现有的数据表示机制。虽然,基于元数据的XML表示方法能在一定程度上缓解异构数据源带来的差异,但是由于缺乏语义,不仅检索的精度不高,而且基于其上层的智能化应用也不够理想。 本文结合WI(Web Intelligence)中的Ontology(本体)技术和Jena(由HP公司的Brian McBride开发,起源于早些时候SiRPAC API的工作,其定义了很多的接口来访问和处理Ontology文件)基于规则的本体访问机制,对基于本体E-Learning的个性化分析与指导方法进行了初步的探索和尝试,并给出了一种面向语义的分析与指导机制,为实现E-Learning的个性化提出了一个可行的解决方案。该方案可满足不同学习者的要求,为其挑选最适合的学习对象,并对学习者进行学习路径的智能导航。 本文首先介绍了E-Learning的发展现状,并对E-Learning中遇到的资源异构和用户个性化需求的问题进行了分析;然后,对Ontology与W3C最新推荐的OWL本体描述语言的特点及应用分别进行了介绍,初步设计了支持个性化应用和描述的教学本体模型OBTM(Ontology-Based Teaching Model),给出了一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制,为实现非结构化教学信息的语义访问和个性化应用奠定了基础;在OBTM模型的基础上,本文结合Jena推理机制,制定了“个性化”的教学策略规则和语义策略规则,使系统可以利用本体推理技术实行教学内容和教学策略自适应控制。 在Windows XP操作系统环境下笔者利用Protege3.1工具来构建相应的本体模型,并采用JSP、JAVA、OWL和Jena API技术,具体实现了基于本体的个性化E-Learning( Ontology-Based Personal E-Learning, OBPEL )系统模型。
E-Learning个性化推荐系统研究
这是一篇关于E-Learning,个性化推荐系统,本体的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展,基于网络的E-Learning正在改变着人们学习知识的方式,越来越多的学员渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。在E-Learning的环境中,随着教学资源信息的急剧膨胀,“信息过载”、“资源迷向”等问题相继出现,如何为学员在海量信息中推送出最适合学员口味的信息资源已成为一个亟待解决的问题。 本文以语义本体技术、Agent技术等人工智能的理论为基础,并结合个性化推荐系统的技术,在充分分析学员兴趣的基础上,提出了一种新的面向语义的推荐技术,该方案可满足不同学员的要求,并根据学员的需要和兴趣,为其挑选最适合的知识或者辅助材料,并对学员进行学习的智能导航。 本文所研究的E-Learning个性化推荐系统主要有以下内容:首先,研究了关于E-Learning个性化推荐系统的背景及国内外的发展现状;其次,根据E-Learning个性化推荐系统所要实现的目标和功能,提出了一个E-Learning个性化推荐系统的系统框架,从宏观上把握了个性化推荐系统的设计,并提出了个性化推荐系统的工作流程,本文采用本体的理论描述来构建资源知识本体库和学员兴趣本体,并详细介绍了这些本体的构建过程和方法;再次,采用了一种新的语义相似匹配技术来匹配和过滤学员兴趣,挖掘出学员隐含的兴趣,并过滤出学员不感兴趣的项,详细论述了这种新的面向语义匹配策略的方法,并通过实验证明了此方法推荐质量的有效性;最后在以上章节的基础上通过实验测试E-Learning个性化推荐系统的有用性和有效性。
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