9个研究背景和意义示例,教你写计算机在线学习平台论文

今天分享的是关于在线学习平台的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线学习平台等主题,本文能够帮助到你

基于知识图谱的壮族文化资源在线学习平台研究与设计

这是一篇关于知识图谱,壮族文化资源,知识抽取,教学设计,在线学习平台的论文, 主要内容为少数民族文化是中国优秀传统文化不可分割的一部分,是少数民族在漫长的历史进程中不断积淀下来的,是少数民族物质与精神的集中反映。壮族文化历史悠久、丰富多彩、特点显著,但随着社会和经济的不断发展,加之被现代文化所影响和威胁,部分壮族文化逐渐消失,并且我国在壮族文化保护数字化建设方面发展比较缓慢,体系还不够完善。因此,基于上述问题,本文从保护和传承优秀壮族文化角度出发,利用信息技术和数字化手段对其实施保护,借助知识图谱构建技术管理、存储和呈现壮族文化知识,并利用在线学习方式传播壮族文化,为学习者提供丰富和优质的壮族文化学习资源,对壮族文化的发展有着积极作用。本文主要从以下几个方面进行研究:(1)构建壮族文化领域知识图谱。首先是确定构建知识图谱的流程和方法,之后通过网络爬虫与人工整理从壮族文化领域书籍、图书馆和百科类网站中获取大量壮族文化资料数据,整理数据并构建壮族文化领域语料库;接着对壮族文化领域数据进行知识抽取;最后归纳并定义壮族文化领域实体和关系,将得到的实体和关系利用Neo4j图数据库进行存储与可视化。(2)设计壮族文化网络课程。在互联网与教育信息化深度融合的时代背景下,依据构建的知识图谱设计壮族文化网络课程并以MOOC类形式的微视频呈现,为壮族优秀传统文化的创新性传承与发扬提供了条件。网络课程的设计要遵循相应的流程和原则,确定网络课程主要目标,分析学习者特征,并基于教学系统设计等理论基础对壮族文化资源进行设计和安排。(3)设计并实现了基于知识图谱的壮族文化资源在线学习平台。在构建的壮族文化领域知识图谱以及对网络课程研究的基础上,设计实现了基于知识图谱的壮族文化资源在线学习平台。首先对平台进行需求分析,保证平台具有可行性并具备完善的功能;然后对平台架构进行设计;之后划分并设计平台的功能模块;最后完成平台的设计与实现,并展示平台的主要功能。(4)壮族文化资源在线学习平台应用与有效性分析。对平台进行实际应用,并采用调查问卷方式从平台功能界面设计、平台有效性和平台满意度三个维度对平台的使用效果进行分析。

基于分布式微服务化架构的大规模在线课程学习平台的设计与实现

这是一篇关于Dubbo,Spring Boot,MyCat数据库中间件,微服务,高并发,在线学习平台的论文, 主要内容为随着科学技术的进步,高新技术产业的发展,社会多用型人才的需求与日俱增,各行各业的人员为了自身的进步和发展,需要不断学习进而提升自身的实力。随着互联网的发展,人们越来越倾向于互联网在线学习平台。由此而引发的大流量将导致在线学习平台出现响应速度慢、响应错误等问题的出现。为了应对这一问题,本文提出并构建了一种新型的支持可扩展、高可用的架构来解决在大规模用户场景下系统响应变慢、视频资源传输性能低、系统服务崩溃等问题。该平台采用了分布式微服务化服务治理架构和高可用高并发的数据库架构,并进行了如下主要工作:(1)设计了包括前台用户端、后台管理端和服务管理监控端的大规模在线课程学习平台框架,通过服务管理监控端支撑用户规模的可伸缩性;(2)依据用户特征和场景,进行功能需求分析和非功能需求分析,并根据需求分析结果设计和实现了在线课程学习平台,该平台包含在线视频学习、在线课程问答、在线课程测试等功能。(3)针对大用户量并发场景下平台出现响应速度慢等问题,设计了一种支持可扩展、高可用的分布式微服务化架构,通过将MVC模式下的单体服务架构拆分成基于RPC通信的分布式架构,使得单体服务器的压力可以分摊到多个服务器上,从而提高服务响应速度和可靠性;(4)针对大数据量写入数据库导致其性能瓶颈问题,设计了一种基于企业级数据库中间件Mycat的分布式高可用、高并发的数据库服务架构,通过隐藏物理库,暴露逻辑库,并且拆分原有数据库表,使得当数据服务请求时能够转发到多个数据库中,提高数据库抗压性;(5)基于Spring Boot框架进行了平台实现,并通过Dubbo-Monitor和Jmeter进行了服务监控与压力测试,验证了分布式微服务化架构设计的有效性。平台采用HTML5和Bootstrap来对界面进行渲染,同时通过扁平化、人性化的设计,使得该平台拥有更加良好的用户体验。经过功能测试和性能测试,本平台能够满足在10万用户并发访问的时候,能够稳定、正确的提供服务,并且具有较快的响应速度。

基于分布式微服务化架构的大规模在线课程学习平台的设计与实现

高职院校交互式在线学习平台设计与实现

这是一篇关于交互式,在线学习平台,UML建模,数据库的论文, 主要内容为互联网技术的高速发展,为教育教学模式改革提供了巨大的动力,也促进了教育的现代化和信息化发展。从2011年美国建设慕课平台开始,利用信息技术开展教学工作逐渐被社会接受并认可,从此课堂不再是学生获取知识的唯一途径。贵州电子商务职业技术学院是2016年教育部新批准设立的高等职业院校,面对在线学习的不断普及,也需要与时代同步,适应教育、教学的发展。贵州电子商务职业技术学院作为高等职业院校以培养学生的动手能力、实践能力为主。学院学生的整体理论学习水平较低,自控能力较差,缺乏自主学习意识。目前主流的在线学习平台都是以视频教学为主,学生通过平台自主观看视频理论知识的学习,在学习过程中缺乏互动,学生容易疲倦,无法提起学生兴趣,不能保证学习效果。针对当前在线学习平台的不足,本文提出构建高职院校交互式在线学习平台,本文详细介绍交互式在线学习平台的设计过程,该平台以贵州电子商务职业技术学院的在线学习需求为背景,保证平台符合实际应用需要,以软件工程思想对系统进行了详细的需求分析,并据此进行总体设计、功能模块设计、数据库设计等,对平台进行了全面设计。在技术上采用基于Java的Spring MVC框架进行构建,采用HTML5构建平台展示页面,Mysql数据库进行数据存储,Tomcat作为WEB服务器,Elasticsearch作为数据检索服务器。在系统分析和设计的基础上,利用上述技术完成平台开发工作。该平台以人机交互学习功能为主,为学生提供生动的交互式在线学习方式,实现了视频学习、在线测试、在线考试、自助问答、在线讨论、课程推荐等功能。交互式在线学习平台符合高职院校的需求及学生学习特点,平台交互性强,能够吸引学生在线学习的注意力,有效提升学生学习过程对实践能力的训练,让在线学习生动有趣,有效提升高职院校学生在线学习效果。

基于学习平台日志挖掘的在线学习推荐系统实现

这是一篇关于Web日志,在线学习平台,协同过滤,序列模式挖掘,推荐系统的论文, 主要内容为互联网承载的信息量以惊人的速度持续增加,辅助检索的信息推荐方法被开发出来,并在改变商业和社会各个方面的二十一世纪变得极其重要。范例就是像“亚马逊”电子书城这样的电子商务网站上风行的推荐系统,它们在Web日志上工作,将个性化的信息提供给用户,帮助他们高效地找到所需物品。然而,无论是电子商务,还是在线学习所使用推荐技术,都不是完美无缺的。存在一些没解决的问题,如推荐结果的质量、数据的稀疏性,以及新用户和新资源的“冷启动”问题。围绕这些问题,本文关注用于在线学习的推荐系统,并将重点对专门性的推荐算法和系统实现进行研究。具体工作包括： 1.基于在线学习平台中的web日志,挖掘出资源特点和用户的兴趣偏好,实现适应学习平台的特征和具有实时性的推荐系统。用户在线浏览在线学习平台上的学习资源时,处理组件主要根据与处理过的数据以及动态地选择不同的推荐算法,调用推荐组件显示输出反映用户兴趣的个性化资源列表。 2.设计出基于在线学习平台web日志的混合推荐算法。针对在线学习平台中,由于被推荐给学习者的资源除了要满足“内容相关”以外还应符合最佳的“学习顺序性”这个特点,本文提出了基于“协同过滤”推荐算法,结合“序列模式挖掘”的混合推荐方法。具体做法是：先将Web日志中存储的用户信息以及用户对资源的打分整合成“用户-资源”的数据模型；再进行“资源与资源”之间的相似度计算,过滤出与目标资源最为相似的资源；再根据用户的偏好特征,预测出针对该用户学习的推荐资源列表；最后在资源列表中,应用“序列模式匹配”技术为用户提供最佳学习路径。比较分析结果显示,混合算法在设定的参数情况下,推荐结果的精确度优于单一的算法。 3.针对3个现存问题分别提出了改进算法。①“冷启动”问题：对于新用户的情况,提出根据用户基本信息计算相似用户,解决没有用户偏好数据(浏览历史或者对资源的打分数据)的用户“冷启动”问题。同样地,对于新资源的情况,根据“主题”找到相似的其他资源,从而解决只有“主题”的信息而没有用户对它进行过评价的资源“冷启动”问题。②“时间影响因子”问题：在很长时间内,用户有可能会改变兴趣或者兴趣转移等因素,所以某些被用户很早之前感兴趣的资源的评分其实并不能客观反映出现今用户对资源的态度和评分值。为此引入“阻尼函数”作为调节用户很久之前给予过评分的资源的权重。③“数据稀疏性”问题：当Web日志随着用户的访问量迅速增加时,推荐算法的效率会降低。本论文提出只取前k个最相似的资源作为协同过滤中相似集合里的候选资源,这样的改进使得算法的时间复杂度大大地减小为线性的数量级。 4.验证方法和完成实验对比分析。邀请学习者加入到“在线学习平台”中学习,从实际系统中获取用户的Web日志和资源的特征数据,采用Recommendation Error Matrix (REM)评价标准和“学前测试与学后测试”来衡量以上几种算法的综合性能,并对实验结果作分析。