基于MOOC的新闻英语视听说课程教学系统的设计与实现
这是一篇关于MOOC,英语教学管理,课程教学的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,国家对高素质、综合能力优秀的人才需求与日俱增。人们只有终生学习才能适应社会的发展。在移动互联网络Web2.0的时代,以微课程、MOOC在线学习环境为代表的现代多媒体教育方式应运而生了。如今许多课程都已经加入到MOOC当中,而英语课程是其中最有代表性的。英语课程作为一门语言课程,更适合开放式和互动式的教育方式。新闻英语视听说是高等院校英语课程一门必修课,要求学生理解和掌握新闻英语的语言特点、语义、语篇、修辞等,提高学生对新闻词汇和英语新闻听力理解的能力,熟悉各种新闻听力的技巧与手法,为新闻英语听力和写作打下基础。为了让学生能更好地学习这门课程,广东工商职业学院外语系在学院领导的大力支持下,与现代教育技术中心共同设计并开发了新闻英语视听说课程教学系统。根据MOOC教学模式的特点,本研究采用MVC(Model-View-Controller)设计模式的J2EE解决方案设计并实现了新闻英语视听说课程教学系统。编程设计时使用Java开发语言和SQL数据库,并使用Eclipse工具。后台服务器端设计与开发采用了struts+Spring+Hibernate集成框架。本系统的开发以广东工商职业学院新闻英语视听说课程网络教学为背景,经过充分调研,根据英语教师发布英语课程、上传教学资源、学生在线学习和师生在线交流等的实际需求,我们设计并实现了以“听、说、读、写”四个方面为重点的课程教学系统。我们采用软件工程的构建方法,针对系统需求,设计了六个模块,分别是自主学习模块、教学管理模块、资源管理模块、评价反馈模块、互动学习模块和系统管理模块。英语教师可以创建和发布课程,上传课件和课程视频,布置作文和测试和答疑;学生可以在系统中完成课程学习、向老师提出问题,与老师和其他同学沟通讨论,进行听力和写作训练、参加英语测试,查询作业及成绩等功能。系统管理员可对系统进行管理和维护。经过界面测试、课程页面内容编辑功能测试、文件管理功能测试等重要功能的测试,以及性能测试,可得出结论系统能满足学院英语教学的需求。新闻英语视听说课程教学系统能够让学校现有的教育资源得以充分利用,并有效拓展学生的学习空间,打破时间和空间的限制,学生英语成绩和教学效果有明显提高。本文最后总结出本系统的先进性、局限性和未来的研究工作方向。
MOOC平台的设计与实现
这是一篇关于MOOC,B/S结构,教学平台,设计开发的论文, 主要内容为随着互联网技术的日益发展以及教育理念与信息技术的日趋融合,基于现代信息技术的教育创新模式不断出现。在信息技术与教育深度融合的今天,MOOC已成为信息技术和现代教育深度融合的集中体现,成为重构教育教学方式的典型途径之一,给国内高等教育带来了深刻的影响。MOOC全称为Massive Open Online Course,译为“大规模开放式在线课程”。MOOC作为一种新型的教育载体,通过网络在线形式提供课程学习,可以让学习者自由选择学习内容、时间和地点,而不受时间和空间的限制。MOOC课程以短视频教学的方式(通常在10-15分钟),可以很好地迎合学习者学习注意力的需求,从而提高学习效率,降低学习者的认知负荷。MOOC可以帮助学习者充分利用碎片化时间进行学习,保证学习者能够随时随地地访问丰富的资讯和优质的教育资源。因此,MOOC营造了一种前所未有的信息化教学环境,实现一种既能充分发挥教师主导作用又能凸现学生主体地位的以“自主、探究、合作”为特征的新型教与学方式,从而把学生的主动性、积极性较充分发挥出来,使传统的、以教师为中心的教学结构转变为“主导—主体相结合”的教学模式。本文首先论述了 MOOC平台的研究背景和意义,介绍了国内外相关研究,然后深入分析了平台开发中所利用的相关技术,包括平台所用的B/S架构,J2EE开发平台和Oracle数据库等。之后对MOOC平台进行了全面的需求分析,完成了系统的总体功能和各子系统的功能设计,将系统功能根据用户角色分为学生、教师、助教、管理员四个子系统。MOOC平台依托互联网实现了展示课程建设成果、构建开放的共享型教学体系、营造智能化师生互动环境及为行业应用快速拓展提供平台支撑的目的。最后,采用黑盒测试对平台进行测试。测试结果表明,各模块的功能和性能均达到设计要求,能够满足各个用户的使用需求,综合性能良好。
基于MOOC的新闻英语视听说课程教学系统的设计与实现
这是一篇关于MOOC,英语教学管理,课程教学的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,国家对高素质、综合能力优秀的人才需求与日俱增。人们只有终生学习才能适应社会的发展。在移动互联网络Web2.0的时代,以微课程、MOOC在线学习环境为代表的现代多媒体教育方式应运而生了。如今许多课程都已经加入到MOOC当中,而英语课程是其中最有代表性的。英语课程作为一门语言课程,更适合开放式和互动式的教育方式。新闻英语视听说是高等院校英语课程一门必修课,要求学生理解和掌握新闻英语的语言特点、语义、语篇、修辞等,提高学生对新闻词汇和英语新闻听力理解的能力,熟悉各种新闻听力的技巧与手法,为新闻英语听力和写作打下基础。为了让学生能更好地学习这门课程,广东工商职业学院外语系在学院领导的大力支持下,与现代教育技术中心共同设计并开发了新闻英语视听说课程教学系统。根据MOOC教学模式的特点,本研究采用MVC(Model-View-Controller)设计模式的J2EE解决方案设计并实现了新闻英语视听说课程教学系统。编程设计时使用Java开发语言和SQL数据库,并使用Eclipse工具。后台服务器端设计与开发采用了struts+Spring+Hibernate集成框架。本系统的开发以广东工商职业学院新闻英语视听说课程网络教学为背景,经过充分调研,根据英语教师发布英语课程、上传教学资源、学生在线学习和师生在线交流等的实际需求,我们设计并实现了以“听、说、读、写”四个方面为重点的课程教学系统。我们采用软件工程的构建方法,针对系统需求,设计了六个模块,分别是自主学习模块、教学管理模块、资源管理模块、评价反馈模块、互动学习模块和系统管理模块。英语教师可以创建和发布课程,上传课件和课程视频,布置作文和测试和答疑;学生可以在系统中完成课程学习、向老师提出问题,与老师和其他同学沟通讨论,进行听力和写作训练、参加英语测试,查询作业及成绩等功能。系统管理员可对系统进行管理和维护。经过界面测试、课程页面内容编辑功能测试、文件管理功能测试等重要功能的测试,以及性能测试,可得出结论系统能满足学院英语教学的需求。新闻英语视听说课程教学系统能够让学校现有的教育资源得以充分利用,并有效拓展学生的学习空间,打破时间和空间的限制,学生英语成绩和教学效果有明显提高。本文最后总结出本系统的先进性、局限性和未来的研究工作方向。
基于MOOC的学习型网站设计与实现——以现代教育技术专业为例
这是一篇关于MOOC,学习型网站,JSP,SSH的论文, 主要内容为随着信息技术的高速发展,互联网给生活的方方面面都带来了深刻的影响,与此同时,也给教育领域的革新提供了新机遇,特别是对转变传统教育思想、教学模式、教学体系、教学内容和教学方法等有了新的解决思路。突出表现在近些年来流行的一种大规模多人在线学习的方式,即MOOC(Massive Open Online Courses)。MOOC是一种新的学习技术,由于自身独有的特征催生了新的在线学习模式。学习者可以根据自己不同的教育背景,决定参与学习的方式、选择和制定符合自身的个性化课程。越来越多的学习者乃至教育者以电脑、手机等终端为载体,通过学习网站进行网络在线学习和交流,一改过去固定时间、固定地点和固定人员的局限,而是实现了随时随地与更多学习者共同交流学习的方式。学习内容上不再局限于教育者预选规划、死板条理的内容,而是基于网络信息爆炸背景下大数据资源的探究选择性、合作发现式的学习,这是网络时代下与时俱进的教育产物,它增强了学习者的学习兴趣,提供了更多学习机会和更为人性化的学习体验。本论文以探究学习型网站为主旨,以现代教育技术专业的教学为内容,通过JSP技术实现设计。首先,本文分析了MOOC和学习型网站的发展背景、国内外研究现状及它们迅速发展的原因,了解到当前MOOC和学习型网站发展的特征,他们在在线教育领域发挥着重要作用,但在上线运营的网站中,他们都是作为独立体存在,本课题就是试图发掘两者各自在网络教学的巨大潜能,将两者有机结合;其次,本文从Web前端、SSH框架、MySQL数据库、Tomcat Web服务器和网站性能优化等方面介绍了网站的开发技术和开发环境;再次,从项目需求分析、网站功能等方面论述了网站系统的设计与实现,采用Bootstrap等优秀前端框架,良好的与移动端设备完美兼容,实现了视频、问答、文库、百科等功能模块的设置,实现碎片化、关联性查阅,为学习提供便捷、迅速的知识索引,加速问题的解决速度,强化关联性学习并提供相关课程的课件下载;最后,对课题的设计与实现进行了多角度的反思,提出学习型网站更一步改进的解决方案。
MOOC环境下基于知识图谱的推荐算法研究
这是一篇关于MOOC,知识图谱,知识表示学习,课程推荐,推荐算法的论文, 主要内容为大规模开放式在线课程(Massive Open Online Courses,MOOC)的出现为个性化学习的提供了可能,当前,利用学习者在慕课环境中的学习行为与认知数据,为学习者提供个性化的学习推荐服务已经成为一个研究热点领域。但MOOC环境下学习者使用平台环境进行学习过程中依然存在着交互数据的稀疏性、课程关联的多样性、用户学习偏好复杂性等问题,需要进一步深入研究智能化分析技术以有效支撑学习者个性化学习。本文以MOOC环境下课程知识图谱为基础,利用其提供的课程基本信息及课程间的语义关联信息,研究基于知识图谱的高性能课程推荐算法,以有效地缓解MOOC场景中的稀疏性问题,提高学习课程推荐准确率,为学习者提供更加个性化的课程资源推荐服务。论文的工作和研究内容主要体现在两个方面:针对MOOC场景中数据的稀疏性,提出了基于课程知识图谱嵌入的推荐模型(Embedding-based Course Knowledge-aware Network,ECKN)。模型首先利用图嵌入方法实现对知识图谱的特征学习,扩充课程实体表征的语义信息;然后融合用户学习过的课程的特征向量得到用户嵌入表达,并利用注意力网络挖掘用户潜在偏好;最后通过推荐模块预测用户选择候选课程的概率,并选择得分最高的k门课程进行推荐。模型通过依次学习的方式控制了学习图嵌入的性能开销,并且可以有效利用知识图谱语义信息增强课程实体的嵌入表达以达到缓解稀疏性、提高推荐准确率的目的。针对课程关联的多样性、用户意图的复杂性,提出了一个改进的基于知识分组的推荐模型(Knowledge Grouping Aggregation Network,KGAN)。模型首先在知识图谱中搜索用户学习过的课程实体,将这些课程集合作为用户初始偏好集合并沿图中关系自动地迭代传播,生成用户偏好传播集以探索用户潜在兴趣,然后根据用户潜在兴趣为其推荐合适的课程。模型在ECKN的基础上采用了端到端(end to end)方案,使知识图谱嵌入模块与推荐模块更好的耦合;其次,KGAN在利用知识图谱的语义信息增强课程实体表征的基础上,采用传播策略使用课程之间多样的关联有效地增强了用户表征。此外,KGAN提出了知识分组注意网络,对用户的注意力优先级更加细致地进行划分以挖掘其复杂的意图。实验表明,KGAN在真实数据集中的表现相对RippleNet、CKAN等主流方法具有更加优异的性能。
基于图卷积与可视分析的MOOC推荐技术
这是一篇关于MOOC,图卷积网络,可视分析,异构信息网络,推荐系统的论文, 主要内容为随着网络教育平台的不断完善和发展,大规模在线公开课程(MOOC),如edx、Coursera和XuetangX,正在为世界各地的学习者普及教育机会。特别是受新冠肺炎疫情的影响,许多大学都在积极修订教育策略,转向在线教学。MOOC平台独特的开放性、资源共享性以及不受时间和地点限制的特点,使众多学习者参与到在线学习中来。然而,随着学习者数量的增加,MOOC平台上大量的学习资源和互动数据也在不断积累,如何更好地了解和捕捉学习者的兴趣,为他们推荐合适的课程是MOOC平台面临的一大挑战。因此,面向MOOC平台进行个性化推荐的研究具有重要的现实意义。近年来,图卷积网络(GCN)因其强大的表示学习能力而受到广泛关注。为了提高MOOC平台下学习者的学习效率和学习热情,本文基于图卷积网络对MOOC个性化推荐进行研究,提出了两种具有低误差的MOOC推荐模型。主要工作内容如下:针对MOOC平台下课程推荐过程中存在的数据稀疏和推荐效果不佳的问题,提出基于可视分析和图卷积的课程推荐模型。首先,利用可视分析来展示课程间的相互关系,为图卷积提供先验阈值。其次,使用不同图卷积操作提取不同交互图中的信息,并使用二维卷积操作提取时间序列信息,以学习用户和课程的嵌入表示。最后,在损失函数中引入正则项来防止训练过程中的过拟合。实验结果表明,所提方法能够有效地向MOOC平台下在线学习的学生推荐课程。针对传统资源协同过滤推荐算法存在的数据稀疏和可解释性差等问题,提出基于元路径和图卷积的MOOC推荐模型。首先,依据MOOC平台上的各实体构建异构信息网络(HIN),并基于此设计多种元路径。其次,以元路径作为引导,使用基于语义注意力的图卷积网络学习用户和课程的嵌入表示。最后,将学习到的嵌入表示整合到矩阵分解框架中,以预测用户对课程的偏好。实验结果证明,本文方法在推荐精度方面优于对比方法,能够更准确地为学习者推荐其偏好的课程。最后,将上述方法应用于MOOC平台中,设计并实现了MOOC推荐系统。实验证明该系统可以针对不同学习者进行个性化推荐,缓解信息过载带来的信息迷航问题。
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