分享6篇关于教育平台的计算机专业论文

今天分享的是关于教育平台的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到教育平台等主题,本文能够帮助到你

“智慧校园”-教育服务云平台的研究

这是一篇关于智慧校园,云计算平台,教育平台,云资源,校园应用集的论文, 主要内容为教育部在国家教育十年规划的过程中,特别强调“国家数字教育资源公共服务平台”(即国家教育云)是为促进地区教育公平、提高教育质量,依托云计算技术、移动互联网、物联网等技术手段搭建的教育综合网络平台,同时,它也是实现“三通两平台”的关键基础。本论文主要研究了通过搭建教育服务云平台的方式构建智慧校园的方法,论文重点进行了智慧校园应用系统的需求分析,在平台的搭建中运用了云服务架构搭建方法,在应用层开发技术框运用了SSH框架技术,在环境部署中运用到了Docker容器技术。对智慧校园应用集进行研究,通过对基础服务的调用和组合,根据现有的校园教育需求,构建相关的教育平台。采用软件工程的思想,对平台进行需求分析,系统设计,系统实现和测试。文中指出在智慧校园的云应用平台上需要进行基础平台建设,智慧门户建设,智慧教学建设,智慧环境建设。建立统一的学习资源共享平台,教学管理平台,虚拟实验管理平台,智慧校园平台等。文章还进行了平台相关的测试。论文给出智慧校园的应用集,对应用集的建设方案,需求分析,系统设计进行详细的分析,完成资源共享平台,教学平台,模拟实现系统的建设,给出了建设智慧校园云平台的可行性方案,为类似的建设提供借鉴意义。目前,平台的部分系统已经通过测试进行试运行,并达到预期的效果。

基于管理反馈模型的大学生教育平台设计与实现

这是一篇关于管理反馈,现代教育,教育平台,素质教育,灰关联序的论文, 主要内容为本课题以研制高校大学生教育平台为目标,研究如何在日常学生管理中运用更先进的网络技术手段,搭建更宽广和灵活的交流平台方便辅导员与学生沟通,并在此基础上,基于Java技术及数据库管理技术开发一套软件系统,实现对零散的学生管理信息进行更加有效的管理。在设计过程中,融入了作者在辅导员岗位工作多年积累的实践经验和管理经验,在系统开发过程中,运用了先进的面向对象的软件开发思想指导,采用Java语言及Spring MVC框架结构,设计合理,模型符合实际,具有一定的先进性。本文主要研究工作如下:第一介绍了课题的研究背景,包括大学生教育的概念、管理现状、面临的问题以及现代教育技术在大学生管理中的应用,概述了教育技术学的相关理论。第二针对当前已有高校大学生从入学、在校管理到毕业的教育管理模式的缺点,改进传统的单纯依靠辅导员或班主任的教育管理模式,提出了基于管理反馈模型的教育平台工作理念。该方法能够把大学生教育过程中来自家长、任课教师、辅导员及社会各界的反馈信息有机组合在统一平台中,借助高效的网络采集方法及计算机处理技术,最终使得教育管理更加高效合理,提高管理效率和就业率,实现学校的科学管理,促进学生的全面发展。第三结合管理反馈模型,改进了已有的教育管理模式。使得辅导员反馈信息更接近真实,从而有助于辅导员的精细管理。第四设计并实现了大学生教育平台,有很好的实际应用价值,为更加高效的学生管理带来帮助。

基于SSM框架的家校一体化教育平台的设计与实现

这是一篇关于家校教育,SSM框架,教育平台的论文, 主要内容为当前的教育问题是世界各国的重要关注点之一,现代教育己经不仅仅是学校教育,还应该包括家庭教育。那么,如何让家长、教师、学生形成有效的沟通交流,如何让孩子们的生活与学习更好的结合起来,就成为了一个具有重要意义的课题。因此,建设一个将学校教育和家庭教育相结合的家校一体化教育平台尤其重要。本文的研究内容主要有:1、本文介绍了家校一体化教育平台的项目背景和研究意义,分析了国内外家校教育现状及当前存在的一些问题,阐述了系统的用户需求、功能需求、非功能性需求。2、本文阐述了系统设计目标和原则,进行了系统架构设计、系统总体功能模块设计,绘制了系统核心功能相关类图以及相关时序图,给出了数据库E-R图设计和数据表的具体设计和核心算法简介,以及重点介绍了家校一体化教育平台中学生管理等核心功能模块的实现。3、本文采用不同的软件测试方法对平台进行测试并观察分析测试结果,对系统设计和实现效果进行评价和总结。家校一体化教育平台是学校教育和家庭教育相结合的产物,实现了两者在教育理念、教学方法、教学内容、教学方式等方面的相互融合,相互补充,形成了家长、教师、学生三位一体的教育体系。这种新颖的教育体系,必将推动家庭和学校之间更多的交流互动,从而更好的实现家校合作,促进学生全面发展。

基于异构多源学习数据的智慧教育平台研制

这是一篇关于教育平台,知识图谱,知识点重要性排序算法,习题推荐的论文, 主要内容为随着互联网的高速增长,越来越多的网络教育平台随之增长,在线教育平台的使用极大地方便了学生的学习和老师的管理,鼎新了教育理念和教育思维,但如何在教学平台中做好个性化推荐、提高学生学习效率依然是个值得研究的问题。面对教育平台中数据的种类和存在方式多种多样,本文在基于大数据的高效组织与处理技术的基础上,提出了异构多源数据的组织与处理,通过异构数据自动收集、异构数据融合技术和异构数据校验技术,建立了异构多源的动态学习模型。通过分析学科知识图谱中的关联关系,本文提出了知识点度量值和节点的度量值的方法,并由此得到知识点重要性排序算法,为基于知识图谱的推荐系统研究打下基础。鉴于传统的推荐算法在教育平台中做习题推荐推荐的效率低,算法难以实现,推荐不准确和习题特征不容易提取等问题,本文提出了基于知识图谱的习题推荐算法,根据课程内容的不同,得到不同的学科知识图谱,结合本文提出的知识点重要性排序算法,计算出知识点重要性排序序列。在教育平台中的新用户可以直接使用知识点重要性排序算法得到推荐列表进行习题推荐,对于已有数据记录的用户可根据已构建的用户行为记录库,得到基于学生本身的正确习题序列、总习题序列以及知识点-习题分布矩阵,并计算出知识点得分序率序列,结合推荐区间函数和知识点重要性排序序列,构建训练集得到习题推荐列表分别推荐给每一位用户。本文实现了多个智慧教育服务平台,并在部分平台上实现了本文提出的基于知识图谱的习题推荐算法的功能,完善了智慧教育服务平台中的智能推送,为学生提供了个性化的习题推荐服务,提高学生学习的效率。