以评价为中心的适应性网络课程设计与开发
这是一篇关于以评价为中心,适应性,网络课程,设计与开发,知识地图的论文, 主要内容为受师范司重托,华东师范大学承担教育部委托的“全国中小学教师教育技术远程培训课程开发与实验任务”,试图借助网络技术,寻求将远程培训作为中小学教师教育技术能力建设项目推进当中的重要组成部分。 经过试点成功开展培训之后,经过调查反馈也发现有些问题需要在后续的培训中规避完善,如书本搬家,课程组织结构单一,无法创设符合学员个性化特征的多样化情境等。笔者欲采取以评价为中心的适应性网络课程设计方案,采用知识地图管理方法和微型学习策略,重构课程(《教育技术培训教程》)内容结构,有效地组织和表征知识,打破“书本搬家”式网络课程形式,减轻学员认知负荷;基于测评技术,及时有效地开展诊断性评价,建构适应性学习路径;开展多元评价,实现评价主体多元化,评价过程立体化,评价手段多样化,以进行深度评价。 本文继提出课程平台系统的整体架构之后,对以评价为中心的适应性网络课程教学设计模式进行深入的探讨,包括:需求分析、内容—媒体设计、学习情境设计、学习活动设计、教学策略设计、学习资源设计、学习支持系统设计、评价与反馈设计及艺术设计等。详尽阐述各个环节的特点及具体实施方法,并通过教学案例给予范例式的说明。
一种基于知识点的适应性导学策略研究
这是一篇关于个性化,适应性,基于案例推理,ATES,JSP,JavaBean的论文, 主要内容为本文分析了知识点及其相关概念,定义了一种表示知识点的七元组结构。在表示知识点七元组结构的基础上,提出了一种基于带权KOV网的知识点学习路线图。研究了知识点学习路线图的遍历路线,设计了一个知识点学习路线图的层次划分算法,并在此算法的基础上,设计了一个知识点学习路线图的学习遍历算法,利用本算法控制学习者的学习步调。本文把基于案例推理技术应用到适应性学习评测中,研究了案例的表示方法,定义了案例表示的三元组结构。研究了案例的索引组织,提出了案例的三级索引组织。把模糊数学中的贴近度的概念应用在案例匹配中,提出了一种基于文本贴近度的案例匹配方法。定义了案例答案的自适应组织策略,并把此策略用在案例库中答案的自适应组织中。最后,在关键技术研究的基础上,本文构建了一个基于WEB的适应性导学实验系统ATES。定义了ATES系统的逻辑结构,应用J2EE架构及相关技术,设计了一个以JSP和JavaBean组件为基础的ATES系统软件模型。
一种基于知识点的适应性导学策略研究
这是一篇关于个性化,适应性,基于案例推理,ATES,JSP,JavaBean的论文, 主要内容为本文分析了知识点及其相关概念,定义了一种表示知识点的七元组结构。在表示知识点七元组结构的基础上,提出了一种基于带权KOV网的知识点学习路线图。研究了知识点学习路线图的遍历路线,设计了一个知识点学习路线图的层次划分算法,并在此算法的基础上,设计了一个知识点学习路线图的学习遍历算法,利用本算法控制学习者的学习步调。本文把基于案例推理技术应用到适应性学习评测中,研究了案例的表示方法,定义了案例表示的三元组结构。研究了案例的索引组织,提出了案例的三级索引组织。把模糊数学中的贴近度的概念应用在案例匹配中,提出了一种基于文本贴近度的案例匹配方法。定义了案例答案的自适应组织策略,并把此策略用在案例库中答案的自适应组织中。最后,在关键技术研究的基础上,本文构建了一个基于WEB的适应性导学实验系统ATES。定义了ATES系统的逻辑结构,应用J2EE架构及相关技术,设计了一个以JSP和JavaBean组件为基础的ATES系统软件模型。
中小企业集成产品开发体系设计与实施——以W公司为例
这是一篇关于研发管理,集成产品开发,实施绩效,适应性的论文, 主要内容为产品是企业持续发展的根本,企业的产品开发管理体系决定了企业的产品开发能否快速适应市场需求,所以产品开发体系的选择对于企业十分重要。从国内外的企业产品开发管理实践可以看出,集成产品开发管理体系具有先进的、成熟的研发管理思想、模式和方法。因此,本文以W公司为例研究了企业如何导入集成产品开发体系,并给出了一组适应性调整的实例,以期为其他中小企业的集成产品开发体系实施提供借鉴,加快提升管理水平。本文的主要研究工作如下:(1)对比了各种产品开发管理体系的优点和缺点,从理论上分析选择集成产品开发体系的原因,并考虑现代企业面临的环境变化,以改进集成产品开发体系的运用。(2)对W公司现有产品开发体系进行分析,指出其存在的战略不清晰、缺乏过程管控和缺少绩效管理等问题,进一步论证了选择集成产品开发体系的必要性。(3)根据分析的W公司具体的管理问题,进行管理体系导入,包括产品开发体系设计、市场管理设计、调整组织架构、设计产品开发流程、绩效管理体系,并在设计过程中采用了多种适应性调整方法。(4)根据W公司新的产品开发体系的实施绩效效果评价,分析W公司进行集成产品开发体系设计和实施的成功措施和还需要进一步改进的地方,给出了W公司接下来深化管理体系改革的方向。
13种观赏草在南京地区的适应性评价
这是一篇关于观赏草,适应性,观赏性评价,抗旱性,南京地区的论文, 主要内容为观赏草是我国园林界新兴的景观植物,因其自然朴实、观赏价值高且耐旱、耐贫瘠、抗病虫害、养护水平低等优点而倍受推崇,在我国的应用越来越广泛。南京地处长江三角洲地区,气候条件十分特殊,夏季高温多雨,冬季寒冷潮湿,所以选择适合南京地区生长的观赏草种尤为重要；且在观赏草的生物学特性、观赏性评价及抗性研究方面一般都是定性描述,定量研究较少。针对上述情况,本研究对引种至南京地区的13种观赏草进行生物学特性观察、观赏性评价及抗旱生理生态方面的研究,为观赏草在南京地区乃至长江三角洲地区的引种、栽培和园林景观应用提供理论依据。主要研究结果如下： 1、2008年4月-2009年11月对13种观赏草在南京地区的物候期、形态特征、越夏性、越冬性及抗病虫害能力进行系统观测。结果表明,蒲苇、花叶蒲苇、香茅、红叶白茅、细叶芒、花叶芒、斑叶芒、狼尾草8种暖季型观赏草除蒲苇、花叶蒲苇四季常绿外,其余6种草均在11月末枯黄,香茅5月初返青,红叶白茅、细叶芒、花叶芒、斑叶芒、狼尾草均于3月末返青；除香茅和红叶白茅不开花外,其余草种花期均集中在7-11月,花期较长。蓝羊茅、细茎针茅、花叶虉草、金叶苔草、欧根金线蒲5种冷季型观赏草中,细茎针茅和蓝羊茅夏季休眠,花叶虉草冬季出现短暂休眠现象,金叶苔草、欧根金线蒲四季常绿；花期均集中在3-6月,花期较短。除花叶虉草于夏初梅雨季节前出现蚜虫外,其余草种均未出现病虫害,13种观赏草的抗病虫害能力均较强。 金叶苔草、欧根金线蒲2种冷季型观赏草和8种暖季型观赏草在南京地区的适应性较强,蓝羊茅和细茎针茅适合春冬两季在南京地区园林中应用,花叶虉草属于根茎型繁殖,侵占力较强,且易形成种内竞争,园林应用中应注意采取适当措施防止侵占其他草种。 2、利用灰色关联分析方法,对13种观赏草在南京地区春、夏、秋、冬四季的观赏价值行评价。得到13种观赏草春季观赏价值由高到低依次为：细茎针茅、蓝羊茅、红叶白茅、斑叶芒、细叶芒、欧根金线蒲、花叶芒、花叶蒲苇、蒲苇、金叶苔草、狼尾草、花叶虉草、香茅,除香茅因返青期较晚,观赏价值不高外,其余草种观赏价值与理想草种的关联度均在0.65以上；夏季,13种观赏草观赏价值由高到低依次为：狼尾草、红叶白茅、花叶蒲苇、斑叶芒、香茅、花叶芒、细叶芒、金叶苔草、花叶荫草、欧根金线蒲、细茎针茅、蓝羊茅；秋季观赏价值由高到低依次为：蒲苇、斑叶芒、花叶蒲苇、狼尾草、红叶白茅、花叶芒、细叶芒、花叶虉草、香茅、金叶苔草、欧根金线蒲、细茎针茅和蓝羊茅；冬季,6种暖季型观赏草休眠,其余7种观赏草观赏价值由高到低依次为：蓝羊茅、金叶苔草、花叶蒲苇、欧根金线蒲、蒲苇、细茎针茅、花叶虉草。 不同观赏草最佳的观赏季节不同,观赏部位也不同,园林应用中可根据观赏特性和观赏季节选择应用合适的观赏草种。春季,细茎针茅开花,具有较高的动感和韵律,茎叶纤细亮绿色,是其最佳的观赏季节；夏季,蓝羊茅休眠,冬春季是其最佳的观赏季节；红叶白茅叶色具有季相变化,生育期内观赏价值均较高；秋季,3种芒类观赏草开花,观赏价值均高,若排序则为斑叶芒>花叶芒>细叶芒；蒲苇、花叶蒲苇秋季开花,随着花序的盛开,观赏价值明显提高。 3、在南京自然气候条件下遮雨栽培,对6种观赏价值较高的观赏草于春季进行抗旱性试验。得到6种观赏草的抗旱性顺序为花叶蒲苇>香茅>斑叶芒>花叶芒>花叶虉草>红叶白茅。抗旱性研究结果表明,不同观赏草的抗旱性差异较大,同时证实了枯叶率可作为观赏草抗旱性评价的形态指标。
13种观赏草在南京地区的适应性评价
这是一篇关于观赏草,适应性,观赏性评价,抗旱性,南京地区的论文, 主要内容为观赏草是我国园林界新兴的景观植物,因其自然朴实、观赏价值高且耐旱、耐贫瘠、抗病虫害、养护水平低等优点而倍受推崇,在我国的应用越来越广泛。南京地处长江三角洲地区,气候条件十分特殊,夏季高温多雨,冬季寒冷潮湿,所以选择适合南京地区生长的观赏草种尤为重要；且在观赏草的生物学特性、观赏性评价及抗性研究方面一般都是定性描述,定量研究较少。针对上述情况,本研究对引种至南京地区的13种观赏草进行生物学特性观察、观赏性评价及抗旱生理生态方面的研究,为观赏草在南京地区乃至长江三角洲地区的引种、栽培和园林景观应用提供理论依据。主要研究结果如下： 1、2008年4月-2009年11月对13种观赏草在南京地区的物候期、形态特征、越夏性、越冬性及抗病虫害能力进行系统观测。结果表明,蒲苇、花叶蒲苇、香茅、红叶白茅、细叶芒、花叶芒、斑叶芒、狼尾草8种暖季型观赏草除蒲苇、花叶蒲苇四季常绿外,其余6种草均在11月末枯黄,香茅5月初返青,红叶白茅、细叶芒、花叶芒、斑叶芒、狼尾草均于3月末返青；除香茅和红叶白茅不开花外,其余草种花期均集中在7-11月,花期较长。蓝羊茅、细茎针茅、花叶虉草、金叶苔草、欧根金线蒲5种冷季型观赏草中,细茎针茅和蓝羊茅夏季休眠,花叶虉草冬季出现短暂休眠现象,金叶苔草、欧根金线蒲四季常绿；花期均集中在3-6月,花期较短。除花叶虉草于夏初梅雨季节前出现蚜虫外,其余草种均未出现病虫害,13种观赏草的抗病虫害能力均较强。 金叶苔草、欧根金线蒲2种冷季型观赏草和8种暖季型观赏草在南京地区的适应性较强,蓝羊茅和细茎针茅适合春冬两季在南京地区园林中应用,花叶虉草属于根茎型繁殖,侵占力较强,且易形成种内竞争,园林应用中应注意采取适当措施防止侵占其他草种。 2、利用灰色关联分析方法,对13种观赏草在南京地区春、夏、秋、冬四季的观赏价值行评价。得到13种观赏草春季观赏价值由高到低依次为：细茎针茅、蓝羊茅、红叶白茅、斑叶芒、细叶芒、欧根金线蒲、花叶芒、花叶蒲苇、蒲苇、金叶苔草、狼尾草、花叶虉草、香茅,除香茅因返青期较晚,观赏价值不高外,其余草种观赏价值与理想草种的关联度均在0.65以上；夏季,13种观赏草观赏价值由高到低依次为：狼尾草、红叶白茅、花叶蒲苇、斑叶芒、香茅、花叶芒、细叶芒、金叶苔草、花叶荫草、欧根金线蒲、细茎针茅、蓝羊茅；秋季观赏价值由高到低依次为：蒲苇、斑叶芒、花叶蒲苇、狼尾草、红叶白茅、花叶芒、细叶芒、花叶虉草、香茅、金叶苔草、欧根金线蒲、细茎针茅和蓝羊茅；冬季,6种暖季型观赏草休眠,其余7种观赏草观赏价值由高到低依次为：蓝羊茅、金叶苔草、花叶蒲苇、欧根金线蒲、蒲苇、细茎针茅、花叶虉草。 不同观赏草最佳的观赏季节不同,观赏部位也不同,园林应用中可根据观赏特性和观赏季节选择应用合适的观赏草种。春季,细茎针茅开花,具有较高的动感和韵律,茎叶纤细亮绿色,是其最佳的观赏季节；夏季,蓝羊茅休眠,冬春季是其最佳的观赏季节；红叶白茅叶色具有季相变化,生育期内观赏价值均较高；秋季,3种芒类观赏草开花,观赏价值均高,若排序则为斑叶芒>花叶芒>细叶芒；蒲苇、花叶蒲苇秋季开花,随着花序的盛开,观赏价值明显提高。 3、在南京自然气候条件下遮雨栽培,对6种观赏价值较高的观赏草于春季进行抗旱性试验。得到6种观赏草的抗旱性顺序为花叶蒲苇>香茅>斑叶芒>花叶芒>花叶虉草>红叶白茅。抗旱性研究结果表明,不同观赏草的抗旱性差异较大,同时证实了枯叶率可作为观赏草抗旱性评价的形态指标。
一种基于知识点的适应性导学策略研究
这是一篇关于个性化,适应性,基于案例推理,ATES,JSP,JavaBean的论文, 主要内容为本文分析了知识点及其相关概念,定义了一种表示知识点的七元组结构。在表示知识点七元组结构的基础上,提出了一种基于带权KOV网的知识点学习路线图。研究了知识点学习路线图的遍历路线,设计了一个知识点学习路线图的层次划分算法,并在此算法的基础上,设计了一个知识点学习路线图的学习遍历算法,利用本算法控制学习者的学习步调。本文把基于案例推理技术应用到适应性学习评测中,研究了案例的表示方法,定义了案例表示的三元组结构。研究了案例的索引组织,提出了案例的三级索引组织。把模糊数学中的贴近度的概念应用在案例匹配中,提出了一种基于文本贴近度的案例匹配方法。定义了案例答案的自适应组织策略,并把此策略用在案例库中答案的自适应组织中。最后,在关键技术研究的基础上,本文构建了一个基于WEB的适应性导学实验系统ATES。定义了ATES系统的逻辑结构,应用J2EE架构及相关技术,设计了一个以JSP和JavaBean组件为基础的ATES系统软件模型。
基于代理模型协同演化的具有适应性基因调控网络挖掘
这是一篇关于酶调控网络,适应性,多目标优化,分治策略,搜索偏好校准,目标空间压缩,代理模型的论文, 主要内容为适用性是生物系统的一个重要特性,它反映了生物系统对刺激作出快速反应以及在受到刺激后再次恢复到系统初始状态的能力。随着系统生物学的深入,研究以基因调控网络(Gene regulatory network,GRN)为代表的各类调控网络的适应性成为一个热门问题。调控网络适应性研究有助于人们深入认识各类调控网络乃至类似去中心化系统自发演化产生适应性机制。从控制科学的角度看,调控网络适应性是系统在特定输入下的反应,GRN适应性概念与控制系统鲁棒性相关,研究成果可以对设计鲁棒系统提供借鉴,同时对搭建抗噪性能优良的柔性生物电路以及为构建容错性网络提供理论支撑。本文聚焦于一个简单的具有代表性GRN——三节点酶调控网络(Enzyme regulatory network,ERN),以尽可能多地挖掘出具有适应性的ERN为目标。由于良好的适应性包括两个指标、两个约束,是一个有约束的多目标优化问题,现有研究采用传统的多目标优化方法对其进行求解。然而该多目标优化问题与传统的多目标优化问题相比,存在三大挑战,即:(1)拓扑优化与参数优化强耦合造成优化算法对拓扑的命中率下降;(2)优化模型旨在获得满足要求的解并不仅仅局限于Pareto最优解,传统多目标优化的处理框架很难实现这一目标;(3)目标函数、约束函数均无显式的代数表达式,须借助Michaelis-Menten速率方程和Runge-Kutta算法对目标函数以及约束函数进行计算,这一过程须频繁调用Runge-Kutta算法求解微分方程,会造成求解精度和耗时的矛盾。本文首先针对该ERN适应性优化问题提出基于邻接矩阵编码的粒子群优化算法(Adjacency matrix encoding-based particle swarm optimizer,AME-PSO)。为了应对 ERN 适应性优化问题的挑战(1),设计了一种基于三段式邻接矩阵的编码方式实现了拓扑与参数的解耦,同时为解决搜索偏好问题,基于分治(Divide-andconquer,DC)策略的思路将原优化问题等效为320个拓扑与参数解耦的子问题,从而规避了搜索偏好。虽然基于DC策略下的AME-PSO获得了一定数量的满意解和对应的拓扑,但该算法无法应对ERN适应性优化问题的特殊挑战(2),即获得解的个数不够多,同时DC策略也增加了计算量和耗时。为更好应对ERN适应性优化问题的挑战,本文又提出了一种改进的基于邻接矩阵编码的双空间映射粒子群优化算法(Improved adjacency matrix encoding-based particle swarm optimizer with dual space mapping,IAME-DSMPSO)对 ERN 适应性优化问题进行求解。设计了搜索偏好校准(Searching-biascalibration,SBC)策略,该策略是通过设计一种映射规则使网络中的各种调控关系等概率出现,从而化解了搜索偏好。针对模型的挑战(2),设计了一种目标空间压缩映射(Objective-spacecompression,OSC)策略,通过对目标函数的值域做分段线性映射的方式实现了目标空间的压缩,进而实现了对目标空间中潜在解之间支配关系的重构,避免了对目标空间进行搜索时满意支配解被遗漏的弊端。此外,在IAME-DSMPSO框架中引入了扰动算子以实现粒子在解空间中的跳跃性搜索,提高算法的拓扑命中率。针对模型的挑战(3),提出采用代理模型协同优化算法对优化模型进行求解,减少耗时的微分方程求解过程,以期提高优化效率。对比仿真实验结果表明,针对搜索偏好问题设计的SBC策略其性能优于基于DC策略的性能;设计的OSC策略使得优化模型获得了更多的满意解;验证了代理模型协同优化算法的有效性。由于解决了拓扑和参数耦合和搜索偏好问题,本文可以得到更多的满意解,在满意解集中得以发现一类全新的拓扑类型,该类型拓扑的发现颠覆了人们现有认识:仅有带缓冲节点的负反馈环路(Negative feedback loop with a buffering node,NFBLB)和带比例节点的不一致前馈环路(Incoherent feedforward loop with a proportioner node,IFFLP)类型的拓扑的ERN可能具有适应性。本文的创新点如下:1.本文创造性地提出了:(1)三段式邻接矩阵编码;(2)SBC策略;(3)OSC策略。这些方法应对了 ERN适应性优化问题所面临的挑战,获得了更多的满意解。2.基于本文的创新方法,发现了一类全新的拓扑,颠覆了人们传统认知,该类拓扑对于ERN适应性拓扑研究具有重要意义。
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