给大家分享5篇关于终身学习的计算机专业论文

今天分享的是关于终身学习的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到终身学习等主题,本文能够帮助到你

改革开放40年来我国学习型社会研究现状与趋势

这是一篇关于学习型社会,文献计量,可视化图谱,终身学习的论文, 主要内容为上世纪八十年代到九十年代初,学习型社会思想在全世界引起广泛关注,随着国际对于全民终身学习研究深入,中国学术界开始关注该领域。在研究发展前期,我国在该领域的研究相对薄弱,但是在实践探索中,我国取得一定的经验成果,反馈到我国学习型社会建设中,促进我国学习型社会研究。学习型社会是我国其他教育形式的最终形态,研究学习型社会,观察我国学习型社会发展历程,是保持我国学习型社会发展活力,继续向前发展的重要保证。学习型社会发展至今,我国学习型社会研究到底经历怎样的发展历程,其发展特征是怎样表现的:研究成果的丰硕与否、研究队伍构成如何、研究主题如何变化等内容。换言之,改革开放四十年来,我国学习型社会发展历程如何,现状如何,未来的发展趋势是怎样的。研究以改革开放四十年来我国学习型社会发展的相关文献资料作为研究对象。借助Citespace知识可视化工具,运用文献计量学、文献分析法、知识图谱等研究方法,对相关文献进行数据统计、关键词共现分析、作者共现分析、期刊共现分析、研究前沿变化等进行可视化分析,得出我国学习型社会研究发展历程及特征。最后基于以上特征对我国学习型社会研究进行发展展望,提供参考意见。根据研究成果的数量及其背后成因将我国学习型社会研究划分为四个阶段即萌芽期、生长期、繁荣期、稳定期。学习型社会。对每个阶段的作者、期刊信息、研究群体等详细分析。在对每个阶段研究发展的基础上总结我国学习型社会研究总体特征。研究成果上,数量上有多到少,由分散到聚焦;研究群体从无到有,形成陈乃林、叶忠海、朱新均、陈廷柱、吴遵民、高志敏等我国学习型社会领域影响力较大的学者群体;主要研究机构有以华东师范大学为主力的师范大学研究群体,和中央到各地方广播电视大学等。研究热点以及研究主题经历了从学习型社会理论构建,终身教育体系建设,学习型城市建设与全民终身学习实践研究,开放大学与学分银行理论与实践研究,社区教育、老年教育等多类型教育变革。综合以上分析结果展望我国学习型社会未来发展趋势,为进一步促进我国学习型社会发展研究。建议加强基础研究,提升研究共识,加强合作交流,创新研究方法,提升领域实力、创办专业刊物,关注政策、实践、理论研究的密切关系。

嘉兴城市大学“嘉兴学习网”的设计

这是一篇关于终身学习,学习网,在线学习,B/S模式,J2EE的论文, 主要内容为2005年1月,在嘉兴电大的基础上组建了嘉兴城市大学。学校坚持“面向地方、面向基层、面向农村”的办学方针,充分利用广播、电视、文字教材、音像教材、计算机课件和网络等多种媒体实施教学,积极开展本科、专科、中专学历教育和各类非学历培训,实行多层次、多形式办学,切实满足人民群众多样化、个性化学习的需求,让终身学习成为嘉兴人的生活方式。“嘉兴学习网”是顺应时代发展和响应国家开展“终身学习”工作的要求。终身学习是指人的一生都要学习。学习、运用和创造知识的能力是当今社会发展最重要的动力,建设学习型社会已成为人类历史发展的客观趋势和必然选择。本文从嘉兴城市大学的实际出发,充分考虑嘉兴学习网各方面的功能需求,“嘉兴学习网”系统的建设主要包括“在线学习”系统平台、“在线学习”资源建设、“在线学习”录直播教室系统和“在线学习”网络平台四个部分。在整个系统的建设中,我们综合考虑多方面行业领先技术和流行的趋势,保证整个项目扩容改造具有非常好的开发、可集成性,同时具有技术的前瞻性,符合行业流行发展趋势。我们在项目设计中采用基于B/S模式的三层体系框架,利用J2EE开发技术平台、e-Learning-——电子学习技术、基于FLV的流媒体服务器来进行整体开发设计。

基于小样本学习和终身学习的因果关系抽取

这是一篇关于自然语言处理,因果关系抽取,小样本学习,终身学习的论文, 主要内容为因果关系抽取是自然语言处理中关系抽取任务中的一类任务。关系抽取是信息抽取的一个重要子领域,关系抽取主要目的是负责识别各种文本中的实体关系。而因果关系抽取,是实体关系中的原因结果关系,本文对文本中的因果关系进行抽取,这有助于提高各种下游自然语言处理任务的效率。并且可以结合知识图谱等相关技术,通过建立因果关系网络,应用到各个领域中。起初人们通过人工构建因果关系模式进行因果关系抽取,这种方法耗时耗力,并不能适应现在信息的爆炸增长。随着深度学习技术的不断成熟,各种神经网络模型的兴起,让因果关系抽取方法有了更多的可能。在进行因果关系抽取的任务时,总会面临数据量小,数据差异大的问题,同时让机器具有智能避不开从小数据上进行泛化学习,以及持续不断的学习。在这种需求下,人们提出了小样本学习和终身学习方法,这是机器向人靠近的一步。通过小样本学习,可以解决因果关系数据量少,难以较好的训练模型的问题。而结合终身学习,也可以解决每次训练都是来自不同领域的数据,互相之间因果形式差异大的问题。本文的创新点是通过结合小样本学习和终身学习提出了一种因果关系抽取模型,用来获取少量标注数据的因果关系数据集上的因果关系,并通过终身学习进行模型能力的提高,来获取更好的因果关系抽取效果。本文在四个数据集上进行实验其中两个是小数据集(Causal TB,Event Story Line)两个是大数据集(Sem Eval2010-task8,Sem Eval2020-task2),以验证本文模型中小样本学习模型的效果。实验结果表明了小样本学习的必要性,在小数据集上我们有40%左右的提升,虽然效果仍比不上在大数据集上的因果关系抽取效果。同时本文通过对几个主流的神经网络模型进行对比试验,并将小样本模型替换为这些主流模型进行对比实验,本文的模型对比LSTM,BiLSTM,CRF,Transformer,Bert模型在大数据集和小数据集上均有不同的提升,这证明终身学习是有效的,能进行更好的因果关系抽取。

能力导向终身学习个性化推荐系统学习者模型构建

这是一篇关于终身学习,数字化学习,能力导向的学习者模型,个性化推荐系统的论文, 主要内容为在构建学习型社会的时代背景下,随着终身学习理念的提出和网络个性化学习系统的发展,能力导向的学习及其评价已经成为当前教育界的一个热门研究领域。能力导向终身学习应以社会对人才素质的具体需求为前提,从学习者的实际需求出发,提升学习者的个人素质,促进学习者终生学习和发展。基于网络的现代远程教育为学习者终身学习提供可能,是构建终身学习体系的重要手段。网络终身学习多为非正式性的,随机触发式的学习,要求学习者有极强的自我导向能力,同时也要求学习系统能够识别学习者学习特征,及时提供能够满足学习者学习需求的活动及资源,促进学习者有效学习。学习者建模是实现基于能力的网络推荐系统的首要任务,现有的学习者模型很难满足学习者终身学习的需求,因此我们亟需构建一个能力导向的学习者模型。本文在对现有个性化推荐系统中的学习者模型全面分析的基础上,依据终身学习者特点,提出能力导向的终身学习环境的学习者模型框架。并在此基础上,通过对模型组成模块及其相互关系的研究,提出一个面向教师教育技术能力发展的个性化推荐系统的学习者模型,对CLLPRS学习者模型进行验证。为终身学习个性化推荐系统构建一个符合能力发展需求的学习者模型。本研究的价值主要在于它提出了一种适于能力导向个性化推荐系统的学习者模型,并对这种模型的构成模块进行了探讨。