基于分布式认知的资源设计与开发——以小学数学公式为例
这是一篇关于分布式认知,学习资源,ADDIE的论文, 主要内容为数字化学习资源作为学习者运用信息技术方式学习的重要载体,然而目前数字化资源的设计的呈现结果是简单的电子化或者“积件式”的交互模块,因为缺少系统的教学理论指导,在支持学生进行系统化学习过程中不能成功的体现学生的认知规律。本研究运用分布式认知理论作为指导,以系统化教学设计流程ADDIE流程来设计数字化学习资源模型并以小学数学公式为例对之进行详细的脚本设计和开发。 本文的研究工作表现在以下三个方面： 1、基于分布式认知理论,构建数字化学习资源设计与开发模式。首先介绍了分布式认知理论的概念与研究实践,然后,通过文献调研,阐述了影响学习者学习动机和学习成效的主要因素,最后,基于分布式认知的理论,给出了改进人机交互资源模型RM的多主体资源模型,以此模型为基础,提出了基于分布式认知的资源设计与开发模式。 2、基于分布式认知的资源设计与开发模式,运用ADDIE系统化教学设计方法,以小学数学公式“平行四边形的面积”为例,分析了教学案例选择的原因以及具体内容,分析了学习者的基本学习特征和知识特征,根据分析的结果进行教学设计,并把教学设计转化为可供开发使用的脚本设计以及界面设计等。 3、根据设计结果,在VS2010环境下,以WPF技术为核心,以C#为编程语言来实现了对数字化资源“平行四边形面积”的数学公式的开发。通过对前台界面的架构以及后台的数据库的实现保证了资源系统的UI交互和过程交互。在资源开发的最后,运用E-Learning Certification Standards的评价量规以及实例比较对资源进行了质的评价。 基于分布式认知的资源设计与开发模式区别于以往的资源设计的碎片化以及随意化,运用分布式认知理论作为资源设计的指导理论。它集成了课程设计的系统性与资源设计的分布式理论方法,通过资源质的评价,它基本符合数字化学习资源的标准并突出了自身的特色。
基于知识图谱的学习资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于知识图谱,在线学习社区,学习资源,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,人们获取知识的方式也在悄然发生改变,逐渐由线下获取转化为线下和线上相结合的方式,且以线上获取为主。目前,在线学习社区及其相关应用迅速发展,人们在学习过程中产生了大量与交互行为有关的原始数据,如点赞、评论等。在广泛应用大数据的时期,如何处理和利用这些原始数据成为一个研究热点。人们尝试从海量的原始数据中发现潜在的规律,并根据用户的行为特征,为学习者推送合适的、定制化的学习资源。这不仅可以提升用户的学习体验,还可以有效地提高用户的学习效率,提升用户的认可度和粘度。本项目利用学习者交互行为数据构建知识图谱,并选取合适的推荐算法向学习者推送个性化的学习资源。主要工作包含以下三个方面。1.构建在线学习社区知识图谱。收集并整理学习者的交互行为数据,采用命名实体识别和关系抽取分别构建学习者的社交网络和学习者知识获取网络,形成在线学习社区的知识图谱,并对该图谱进行向量化表示,得到实体向量。2.设计基于学习者间信任度和相似度的推荐算法。利用在线学习社区知识图谱中实体间关系的权重及实体向量,计算学习者之间的信任度和相似度,以此作为系统向学习者推荐学习资源的依据,缓解了数据稀疏性的问题。3.设计并搭建在线学习社区推荐系统。该系统包括系统前端交互模块和后端的算法引擎模块。系统前端交互模块采用Flask框架进行开发,分为前端展示子模块和业务逻辑子模块。后端算法引擎模块又细分为图谱数据处理子模块、推荐模型训练子模块和推荐列表生成子模块。目前,已成功构建在线学习社区的知识图谱,并采用Neo4J实现存储和可视化,其中包括718961个三元组,向量化得到200维的实体向量。基于知识图谱的学习资源推荐系统的实验表明:基于学习者间信任度和相似度的推荐算法优于传统推荐算法,推荐质量得以提升。
面向中等职业学校学生深度学习的资源设计与开发
这是一篇关于中职学生,深度学习,学习资源,资源开发的论文, 主要内容为深度学习是一种面向问题解决的有意义学习。近年来,日益成为众多教育学者们的研究热点。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2012-2020)》中指出,要大力发展职业教育,必须摆在更加突出的位置。但事实上,我国职业教育教学真正践行现代教育理念、推进深度学习方面还处于接触性研究阶段,浅层学习在职业教育教学中依然占主导地位。随着现代教育技术的进步,数字化学习活动长足发展,课堂学习也早已离不开数字化学习资源的支持。虽然丰富的资源为学习者带来了便利,但有些只是丰富了信息呈现的形式和拓展了学生获取知识的宽度,还停留在浅尝辄止的层面,不能引发学生深度思维和自觉学习。因此,依据中职学校学生的特点设计能够促进深度学习的学习资源,在有限的在校学习特别是课堂教学时间里,形成高效地促进学生深度学习的机制是深化职业教育教学改革发展必须的面对的问题和必然选择的方向。本文以深度学习理论为指导,主要探索设计与开发中等职业院校开设的图形图像处理课程的学习资源,通过对资源的合理设计与组织,以期在教学中找到激发学生学习兴趣的资源呈现和表达形式,引导学生走向深度学习,从而提高教学和学习的效率。主要包括以下内容:首先,结合国内外学者专家的研究成果了解深度学习的研究的背景和现状,确定本研究的内容和方法,使本研究切实可行,阐明研究的理论和实践意义。在此基础上,以“深度学习是如何发生的”为出发点,阐述了深度学习的概念及内涵、深度学习的基本特征。研究过程中,对某中等职业院校信息系的部分学生进行了深度学习情况的调查分析,发现学习者在学习方面存在学习动机不足等现象。结合对图形图像处理课程的分析,尝试通过该课程的合理设计促进学生深度学习。论文结合深度学习理念,设计深度学习过程指导资源设计;依据学习资源的特征及原则,将学习资源内容分为情境资源、引导资源、过程性资源、拓展资源和评价资源。选取并设计课程中制作海报项目中的案例,对涉及到的资源进行具体设计开发与应用,不断深入资源的广度与深度,引导和促进学生学习方式向深度学习转变。最后,对整个研究的总结与反思,指出研究中存在的不足以及需要改进之处,希望通过对学习资源设计和开发所做出的尝试与探索,可以为今后深度学习的深入研究以及学习资源设计工作提供一定的参考。
基于网络学习行为的网络学习资源个性化推荐系统设计研究
这是一篇关于网络学习,信息迷航,学习资源,学习行为,个性化推荐的论文, 主要内容为互联网的发展使网络学习不断普及,终身学习理念逐渐深入人心,也为网络学习带来了发展契机。网络学习以其便捷性、开放性,使学习者能够随时随地获取学习资源,因此网络学习迅速发展成为现代远程教育体系的中坚力量。网络学习打破了学校的围墙,每个人都可以享受教育机会的公平,学习者可以通过网络去获取海量的学习资源。但同时,正是数量庞大的学习资源使学习者不得不面对“信息迷航”的严峻问题。一方面,学习者必须耗费许多时间才能在海量资源中获取符合需要的学习资源;另一方面,学习者获取的资源可能并不与兴趣偏好相匹配,无法满足学习者的个性化需求。本文在对以上问题进行思考的基础上,分析学习者网络学习行为,把握学习者学习风格,通过设计网络学习资源个性化推荐系统,为学习者进行个性化的资源推荐服务,以提升网络学习的质量和效率。本文主要包括以下几方面内容:第一,梳理国内外关于教育领域个性化推荐应用的研究发展现状,通过对比分析指出,在网络学习行为研究基础上进行网络学习资源个性化推荐是较为新颖的视角,拥有研究价值;第二,对学习者网络学习行为分析的必要性、相关理论以及影响因素进行阐述,引出网络学习行为研究对个性化推荐系统的重要意义;第三,介绍个性化推荐技术及常用算法,并对算法的优缺点进行比较,为系统设计提供支撑;第四,对系统设计的前期工作进行详细分析介绍,包括用户期望需求分析,网络学习资源评价原则和标准,这是系统功能设计的依据;第五,根据系统设计的目标,以及前期分析所得的系统功能要求等,设计学习资源个性化推荐系统。
基于CELTS标准的学习资源库系统的设计与实现
这是一篇关于学习资源,JAVA,元数据,内容包,CELTS的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,特别是国际互联网的发展,依托信息技术为基础的数字化学习资源已经非常丰富。从21世纪初国内大规模开展网络教育,现已经有.十多年时间。这十多年期间开发的网络数字化学习资源不仅内容丰富而且数量十分庞大。面对如此巨大资源的管理、修订、更新就是个迫切需要解决的关键问题,另外还存在资源的共享与分发的问题。解决上述两个问题的最主要的关键技术就是学习资源的标准化的构建,只有依据技术标准来对资源进行建设和管理,数字化资源才能做到真正的共享和分发。中国网络教育技术标准体系(CELTS,Chinese E-Learning Technology Standards)是教育应用层面支持教育资源共享、信息交换和系统互操作能力的统一的技术标准。论文所构建的学习资源库系统依据CELTS相关标准,在进行详细需求分析上,并依据标准进行了设计与开发。该系统不仅能够按照CELTS标准的要求进行建设和管理资源,还可以按照标准规定的格式整合资源,并可在在需要的时候可以将学习资源导出,以便学习管理系统应用资源实现教学过程或者将学习资源用于交流共享。论文按照软件工程的思想,对学习资源库系统进行了详尽的需求分析,采用用例图、动态行为模型并结合传统的流程图对系统中的元数据管理、素材管理、资源包管理及用户管理等功能模块进行了设计与实现。论文按照CELTS中主要的学习对象元数据和内容封装两个标准,实现了数字化学习资源基本素材的标准化管理和支持在线构建的实际教学中可以应用的学习资源包的功能。在开发实现阶段,系统选择了具有优秀面向对象编程特性的JAVA语言,以便系统今后的拓展。在系统运行平台和架构上,本文选择了应用广泛、成熟的B/S开发方案,以Tomcat作为应用服务器,构建以JSP为前端的系统。数据库采用开源的MySQL数据库,使系统整体构建于开放平台之上。最后,对系统进行了功能测试,结果表明该系统达到了预期开发目的。
基于B/S的藏文资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于网络,推荐系统,协同过滤技术,学习资源,B/S架构的论文, 主要内容为随着学习者利用网络资源人数的不断增多,以及网络资源的不断扩充,导致部分学习者在选择学习内容时难免犹豫不决,如何解决学习者们面临的困惑与矛盾,提升学习者的效率与兴趣,成为目前学者们研究的热点,但是研究的难点是如何将少数民族语言应用到学习资源推荐系统中,促使我国实现民族大繁荣。本文结合目前国内外教育行业和电子商务方面有关推荐系统的发展状况,分析已有系统的特点及缺陷,针对常用的算法进行对比整理,选择出适合本系统的相关算法是基于协同过滤的核心推荐算法,同时对比C/S与B/S架构的优缺点,选定B/S架构作为本系统设计的架构方式。然后本文根据藏文的文字特点及显示机制,利用网络爬虫技术抓取相关的数据,并将此算法应用到Mahout项目中进行实验,从而验证此算法的可行性。本文是依据软件工程的思维,包括的过程有系统需求分析、概要设计、数据库设计、系统实现和系统测试,并且结合系统实际,最终设计出适合少数民族语言的网络学习资源推荐系统。经过系统测试证明,本文设计的网络学习资源推荐系统功能齐全,能够满足人们学习少数民族语言资源的需求。
深度学习在学生教育推荐系统中的应用
这是一篇关于在线教育,学习资源,个性化推荐,认知诊断,神经网络的论文, 主要内容为互联网的发展,使得人们之间的交流变得更加方便,地域变得更加广泛,信息也变得更加具有实时性。人们在交流、获取信息的同时,自身也会产生大量的信息在网络中传递,久而久之越来越多的人和组织参与互联网交流,产生的信息量与日俱增。人们在网络上浏览信息的时候,由于信息资源的庞大,难以找到符合自己兴趣的、适合自己的信息资源,基于这样的问题,推荐系统在互联网条件下迅速发展,不仅极大方便了人们的生活,也满足了人们日益增长并且不断变化的需求。网络的发展,也加快了教育发展的进程。如今,为了能够获取更加多元化的知识,学生也已经不满足于日常的课堂学习,逐步开始了在线学习,网络为在线教育奠定了良好的发展基础,学生用户越来越多,学习资源也越来越丰富,于是,在线教育平台也面临了信息过载问题。为了解决这一问题,采用了推荐技术。本文对传统推荐算法和应用深度学习的推荐算法进行了研究,以学生试题资源为背景,结合认知诊断提出了一种基于认知诊断及注意力机制的个性化试题推荐算法。根据学生对试题的作答信息,通过认知诊断建模,得出学生的知识点掌握水平,而后以知识点掌握水平为基础,结合试题资源的知识点信息、题干信息以及专家标注的难度信息,通过神经网络,对试题资源难度进行个性化评估,向学生推荐试题资源。本文通过实验验证了算法的可行性,结果表明该方法能够在不同规模的试题推荐上取得较好的推荐结果。本文主要研究内容如下:(1)对相关文献以及涉及算法进行研究。本文对相关的推荐算法文献逐一进行了介绍,将推荐算法分为传统推荐算法和应用深度学习的推荐算法,按照其领域分别作了解释。(2)个性化试题资源推荐算法设计。传统的在线教育平台学习资源推荐算法,是基于内容的推荐技术和基于协同过滤的推荐技术,并未直接针对于两者的知识点信息。因此,本文提出了上述基于认知诊断及注意力机制的个性化试题推荐算法,对试题资源难度进行个性化评估。(3)本文设计和实现一个学习资源推荐系统,并对系统的设计目标,需求分析,系统流程,模块设计进行介绍。
学科主题学习资源的设计与开发研究
这是一篇关于主题学习,学习资源,主题开发,活动探究的论文, 主要内容为以多媒体和网络技术为核心的信息技术已成为二十一世纪拓展人类能力的创造性工具,信息技术与课程整合这一概念已经在信息技术教育领域产生了强烈的影响。信息技术整合课程模式表现出革新教学模式的诸多特点,比如学习方式变说教式为学习者主动探究式,以真实的任务模式为学习单元,面向过程的学习及评价。信息技术整合课程以主题、问题或任务活动作为设计的核心,开展以学生主动参与为特点的学习活动。这些活动一方面强调学生的个性发展,另一方面也强调学习的合作;重视知识获取过程,也强调个人经验基础上的知识建构。因此以主题作为设计核心的主题学习模式,围绕主题单元展开信息技术与课程的整合,成为一种新型的整合课程形式,在很大程度上也成为信息技术整合课程的主导模式。 本研究根据基础教育课程改革和教学信息化发展的走势,在研究性学习理念的指导下,以活动为主线,以利用信息技术优化学习过程、创设学习情境为重点,运用现代教育理念和教学设计原理,构建了基于资源的学科主题学习模式,并从主题开发、活动探究、效果评价几大方面探索了该模式的基本结构以其应用方法。 学科主题学习资源具有资源性和开放性,它的本质是一个基于网络资源的专题研究,协作式学习的系统,通过研究,围绕一个特定的专题,进行网站和内容的整体架构,然后以研究性、自主性等学习方式来组织查阅相关资源,开发设计,生成具有一定学习化专题知识的网站,从而让师生以这个网站为基础,进行扩展研究性学习,不断完善网站知识和内容,让师生通过网络,合作互动,对话交流,在共同创设的专题学习资源网络中,以问题的发现、探究和解决来激发学生求知欲和主体意识,从而培养学生的实践和创新能力。 信息化学习环境理论指出学习环境是学习者可以在其中进行自由探索和自主学习的场所,在此环境中学习者可以利用各种工具和信息资源来达到自己的学习目标,通过学生自主建构知识,与他人相互协作,或者在教师和家长的支持帮助下,完成意义建构,这样的学习环境才有利于发挥学生的主动性、积极性和创造精神。本文就是依托现代信息技术开发资源,使各学科积累丰富的主题学习资源,运用资源设计——开发及获取——分析加工——资源重组的模式,师生围绕某一个学科主题,利用网络资源,通过各种形式去获取信息,并主动分析所获取的信息,以解决问题,提高教学效率。 基于Internet的学习网站的建设是信息技术与课程整合的新视点。其基本特征与信息技术课程接合的目标相同,因为网络为完成信息技术与多种知识的有机整合提供了资源环境和技术条件。主题学习网站是在网络环境下,向学习者提供大量与主题相关的学习资源,让学习者通过网络协作学习工具,围绕某门课程与多门课程密切相关的某一项或多项进行较为广泛深入研究的资源学习型网站,以此来培养学生的创新能力和实践能力,并有效地对信息进行获取、分析、加工、利用和评价,从而提高学习者的信息素养与综合素养。 本论文分为六个部分: 第一章阐述了基于资源的主题学习的基本概念、特点和构元,以及实施基于资源的主题学习的目的和现实意义。 第二章阐述了基于资源的主题学习模式的理论依据。 第三章探讨了主题开发的模式,并举出实例。 第四章主要勾勒了探究活动的基本过程,提出了基于资源的自主探究和协作探究活动的开展方法。 第五章讨论了基于资源的主题学习效果的评价问题,提供了多种具体的评价方式。 第六章以主题学习网站为例,阐述其设计开发过程。
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