7篇关于协作学习的计算机毕业论文

今天分享的是关于协作学习的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到协作学习等主题,本文能够帮助到你

面向翻转课堂的网络教学系统设计与开发

这是一篇关于翻转课堂,网络教学系统,协作学习,Java Web开发的论文, 主要内容为数字化学习与传统学习方式相结合的混合学习成为一种新的学习模式,已被证明是比单纯的网络学习更高效的学习方式。翻转课堂作为一种典型的混合学习模式,结合了网络教育与课堂教学的优势,在实践中受到了众多的学生的欢迎。计算机和网络通信技术的发展为翻转课堂的实施提供必要的信息技术支持。但我国目前还没有专门服务于翻转课堂的网络教学系统,教学实践需要一种能为翻转课堂提供支持的网络教学平台。本研究以面向翻转课堂的网络教学系统的设计开发为主要问题。首先分析了国内外翻转课堂的研究现状和目前国内外常见的相关教学系统。然后总结现有的翻转课堂的教学模型,设计出适合我国基础教育中使用的翻转课堂教学模型。在教学模型设计中针对现有不同学科的教学策略的差异,设计了学生自主学习为主教师单独指导的方式和小组协作完成项目的方式来完成学习。再根据翻转课堂的教学模型,进行网络教学系统详细的功能设计。在功能设计中主要关注为教师和学生提供学习状态监控支持,以及对自主学习和小组协作探究学习的功能支持,主要包括登录注册、自主学习、练习巩固、学习状态反映、师生交流、解题测试、小组探究、报告评价等功能模块。最后运用Java Web技术开发出系统的主要模块,实现了系统的基本功能。本系统能够较好的支持翻转课堂教学,适合于基础教育中使用,为翻转课堂教学提供了有效的技术支持平台。

基于多点触控技术的课件设计与开发——以《图形的变换》为例

这是一篇关于多点触控技术,课件设计,协作学习的论文, 主要内容为多点触控技术允许多个手指或者多个用户同时操作，基于手势的点击与输入改变了以往用鼠标和键盘进行人机互动的方式。带有多点触控技术的相关设备电子白板、平板电脑、手机等逐渐进入教育领域。多点触控手势具有自然和直接交互的特点，是用户使用多点触控技术的关键元素。多点触控手势可以实现众多键盘和鼠标无法实现的功能，新的交互方式给教育带来新的动力，提高学生学习的趣味性。多点触控技术为协作学习提供了新的交互方式，结合这些新设备设计和开发相关的教学与学习资源为教师和学生服务是新技术变革教育所要探讨的问题之一。传统的计算机课件是以鼠标键盘进行操作，本研究开发以多点触控技术为基础的课件，学生主要用手进行操作。以小学数学五年级下册《图形的变换》这一节的学习内容为例，基于多点触控技术设计开发相关的课件，并通过问卷和访谈了解多点触控式课件的使用效果，具体研究结果如下： 1．通过文献研究分析相关的理论基础与多点触控技术的特点，总结基于多点触控技术开发课件的设计原则，针对需求分析和五年级学生的特点，对《图形的变换》这一节学习内容对多点触控式课件进行设计。分析flash cs6、ActionScrpit3.0、Android系统在开发技术上的优势，分析开发多点触控式课件的关键技术，最后在Android系统的平板电脑上进行调试和使用。该课件融入了相关的多点触控手势，实现了多人同时操作进行协作学习，成为教师和学生新的交互学习工具。 2．基于技术接受模型（TAM）设计学生使用多点触控式课件后的态度及意向问卷。通过分析问卷结果可知学生认为多点触控式课件在运行过程中稳定流畅，页面简洁美观，设计的内容丰富完整；在互动性方面学生认为用手来操作课件更方便与其他同学交流与分工合作。在知觉有用性方面学生认为使用多点触控式课件能够提高自己的学习效率，在知觉易用性方面学生认为使用多点触控式课件容易且方便。在课件的使用态度和行为意向方面，学生喜欢使用多点触控式课件进行学习，觉得很愉快，并且愿意继续和推荐他人使用。 3．通过访谈进一步了解学生和教师使用多点触控式课件的效果，学生和教师都认为多点触控式课件方便易用，操作舒适自然，互动性强，吸引学生注意力，有效增加学习者的学习动机，在协作学习方面取得较好的效果。 4．根据本研究过程和结论总结研究的特点和不足，提出未来研究的建议，为研究多点触控技术方面的教师和相关研究者提供参考资料。

面向一般图的可容错协作学习算法研究

这是一篇关于多臂老虎机问题,协作学习,有限内存,一般图拓扑结构,对抗性干扰的论文, 主要内容为多臂老虎机问题近年来在推荐系统、机器人技术和生物社会学等领域有着广泛的应用。该问题具体可描述为,给定一组未知选项,如何根据某种策略进行一系列选择,达到预期的最优化目标。针对此问题的单智能体的解决方案是过去的研究重点,而近年来更多的研究工作转向对多智能体的多臂老虎机方案的探索。本文研究了基于一般图的多智能体的协作式k-臂老虎机问题。单个智能体作为一个最小的学习单元进行本地探索,同时多个相同的智能体单元之间相连接构成通信网络图。图上的每个智能体节点之间是任意连接的,即图的拓扑结构为一般图。同时,每个智能体节点都仅有有限的记忆空间和通信带宽。研究目标是让每个智能体节点选择到k个臂中的最优选项(即最优臂)。最近的一些研究表明,通过智能体节点之间的协作的方式虽然可使学习效率有所提高,但这些研究工作中都针对通信图的拓扑结构进行了假设,即通信图是完全图或结构良好的双随机图。然而,这种假设在实践中并不总是能够满足。同时,有限的记忆空间和通信带宽往往也限制了智能体节点之间的协作。因为每个智能体节点会出现本地学习经验不充分,从网络图中其它对等智能体中获得的经验信息也有限的情况。此外,智能体节点在学习过程可能会遭到破坏,恶意节点以共享其伪造的经验信息(或随机信息)的方式干扰正常智能体节点的学习过程和结论。在此情况下,资源的限制可能极大地制约着学习过程的可靠性。因此,如何基于一般图,在记忆空间和通信带宽有限的的情况下解决上述问题,同时考虑一定的容错性,这些都是面临的挑战。为了解决上述问题,本文提出了一种“三阶段协同学习算法”。在每一步中,智能体节点通过在一般图上轻量级随机游走的方式彼此分享它们的经验信息,然后再根据随机记忆下的建议信息决定尝试拉动k个臂中的哪个臂。此后,智能体节点最终根据所尝试臂反馈的奖励来更新其自身的采用值(即更新本地偏好臂)。本文理论分析部分表明,即使仅利用有限的记忆信息和通信资源,所有智能体节点最终都会以高概率学习到最优臂。理论分析部分还揭示了所提出的算法可以容纳的已损坏智能体节点的数量的上限。最后,通过在合成数据集和真实数据集上进行的大量实验,验证了本文所提算法的有效性。

基于网络的研究性学习平台的设计与开发

这是一篇关于研究性学习,协作学习,网络学习平台,设计与开发的论文, 主要内容为论文探讨了研究性学习以及基于网络研究性学习的定义、特点、基本要素以及常见的几种研究性学习模式。在论文中,研究了研究性学习的基本模块及其流程,并通过软件开发,设计了基于网络的研究性学习平台。该平台具有多渠道选择学习资源,多种交流互动的学习工具和学习评价方式等,为学习者进行基于网络的研究性学习提供了一个平台。本文采用文献研究法、内容分析法、软件工程的方法等,以开发设计基于网络的研究性学习平台为重点。本文内容共分为六部分。第一章是绪论,主要介绍了本文研究的背景和意义,并通过文献分析方法,梳理了国内外研究性学习的研究现状和当前研究的不足之处,以及研究的目标和方法。第二章是理论基础,主要研究性学习的定义、特点、性质、实践研究；基于网络的研究性学习定义、优势、基本要素；相关的学习理论包括建构主义学习理论,发现学习理论。第三章是研究性学习模式的概述,包括基于问题的学习模式,基于任务的学习模式,webquest的学习模式,协作式学习模式。通过概述几种典型的学习模式,分析其共同点和不同点,提出了本平台采用的基于网络的研究性学习模式。第四章主要是平台开发设计的内容,包括需求分析、系统设计分析、数据库设计等。第五章是基于网络的研究性学习平台的开发与测试,包括相关模块截图,以及各个模块测试和功能介绍。第六章是本研究的结论部分,总结了本文所做的工作,提出研究中的不足之处,以求下一步工作中得以改进。

基于多域管理模式的团队协作学习平台设计与实现

这是一篇关于学习平台,协作学习,多域管理,自动评分,模型集成的论文, 主要内容为随着互联网的发展,人才的训练和培养不再局限于线下,越来越多的在线学习平台开始涌现。高校为了提升教学效果,纷纷引进了学习平台作为面对面教学的补充。因此一个优秀的学习平台对于高校创新人才的训练和培养具有重要的意义。本文通过对高校内的学习管理系统与高校外开放式在线学习平台进行分析,设计并实现了一个基于多域管理模式的团队协作学习平台。该平台作为专注于各级学校(大学,职业学校,中学和企业学校)的课堂教学支撑系统,支持教师和学生提高教学效率和学习质量,为个性化教学和个性化学习打下基础。本文工作基于广东省计算机网络重点实验室开发的企业级在线学习平台进行,在该平台的应用过程中存在如下问题:一、当前系统基于课程教学,学习者以个人或班级的方式进行学习,无法基于项目或主题教学,以团队成员的方式进行学习。二、随着系统的广泛应用,系统内的用户组织架构愈加庞大、层级关系愈加复杂,系统存在用户管理范围以及管理职责划分不明确的问题。三、批改模块过于简陋,不足以支撑团队项目中对于批改的多对一需求、可见性需求和多级训练需求。基于上述缘由,本文在原系统中完成如下工作:一、通过对协作学习理论的研究,设计和实现一个团队项目模块,并分析该模块在具体场景中的应用,抽象出多种通用应用情景。二、在用户管理模块中引入多域管理模式,可对复杂用户组织结构进行管理,并对用户组织可见性进行控制。三、为支撑团队项目模块的应用情景,在批改模块中设置灵活的分配批改策略和团队筛选晋级功能,并引入一种文本相似度检测算法用于辅助教师批改。四、解决系统中存在的许多零散问题,包括图片压缩、特殊字符处理、批改流程优化、成绩统计分析与导出、平台相关系统的自动登录等。此外,本文还进一步研究了辅助批改问题,训练了一个自动评分模型,实现对具体事实类型的简答题自动评分,通过模型集成技术取得了良好的实验结果。本文开发过程中累积发布约180次前端更新、150次后端更新,系统跨越了两个大版本,目前最新版本为6.0。系统已部署在多个院校,经过本文的测试和用户使用的反馈,系统取得了良好的运行效果。