基于微信公众号平台的GIS学习资源呈现与应用探索

随着移动互联网的快速发展,微信公众号已成为重要的信息传播和知识共享平台。微信公众号平台凭借广泛的用户群体、便捷的互动功能和多样化的内容展示形式,为各行各业的知识服务提供了巨大的潜力和空间。地理信息系统(GIS)作为集成多学科知识与技术的综合性学科,其学习资源在微信公众号平台上的呈现和应用具有特殊的意义。该文以GIS学习资源的呈现和应用为研究对象,重点阐述了面向在校本科地理信息科学专业的GIS学习资源的系统构建、功能模块设计和实现,并验证了基于微信公众号平台的GIS学习资源的有效性和可行性。

中小学科学课堂生成性学习资源的利用策略

科学课堂生成性学习资源是在课堂教与学双边互动活动和过程中随机、即时产生的各种资源,有效利用这些资源对于提高教学质量、发展学生核心素养有着至关重要的作用。科学课堂生成性学习资源的具体利用策略应重点关注课堂生成性学习资源的激发与产生、发现与捕捉、分析与判断、选择与利用等方面。

网络学习资源进化:研究进展、难题透视与趋势分析

网络学习资源建设正在从高速增长阶段迈向高质量发展阶段,对资源动态更新、持续进化的需求越来越强烈。网络学习资源进化作为一个新兴的、多学科交叉的研究方向,在推动高质量资源建设与科学高效管理方面发挥着重要作用。当前网络学习资源进化,从研究主题来看,主要聚焦资源进化影响因素、进化技术、进化机制、进化规律以及进化预警等方面;从研究方法来看,涉及德尔菲法、社会网络分析、系统动力学仿真、机器学习、微分动力系统、时间序列分析、滞后序列分析以及流程挖掘等方法。尽管近年来,研究者从不同学科视角出发,在网络学习资源进化影响因素、模式、技术以及规律等方面取得了丰硕的研究成果,但从实践效果来看,网络学习资源自身的多样性以及系统的复杂性导致资源进化研究仍存在一些现实难题亟待解决,比如资源进化多模态难题、资源进化数据分析难题、资源进化系统仿真难题以及资源进化规律识别与验证难题等。在新技术与新方法的支持下,未来网络学习资源进化将呈现四大研究趋势,即从文本型资源进化到多模态资源进化、系统动力学指导下的资源进化仿真计算、资源进化质量的动态监测与评估反馈,以及资源关联网络的演化过程与机制。

学分银行视角下终身学习资源共享共建机制的思考

学分银行是我国为了实现教育强国和建设学习型社会,通过构建国家资历框架,为学习者提供终身学习教育体系的一种制度创新。为了有效推进学分银行制度的顺利实施,有序推进职业教育终身学习资源的共享共建,需要在政府主管部门的主导下,开发与整合全民终身学习资源,建立和完善各种社会资源的开发整合机制、管理运作机制、收入分配机制、监督评价机制和激励保障机制等等,有效协调各方建设主体的利益关系,优化社会网络环境,为学分银行制度的全面落地实施,提升全民职业能力素养,深入推进学习型社会和技能型社会的构建奠定坚实基础。

基于云计算的公共数字学习资源库功能架构及关键技术实现——以江苏终身学习资源库为例

教育数字化是未来教育发展的基本趋势。为实现数字学习资源共享,提升用户体验,建设公共数字学习资源库愈发重要。公共数字学习资源库需要实现海量资源汇集、“一库多平台”架构、计算资源的弹性供给等需求,使用云计算技术构建资源库具有快捷、灵活、成本低廉等优势,已经是一种主流选择。云计算产品和服务的供应商众多,在资源库整体架构、数据库、应用接口、CDN、人工智能方面需要选择合适的技术实现,方能达到资源库的要求。

基于知识图谱的个性化学习资源构建研究

将知识图谱等人工智能技术应用于教育领域,实现人才的个性化培养,是未来教育改革的重要方向。课题对知识图谱和个性化学习的发展现状进行了梳理总结,对个性化学习普遍存在的问题进行了分析,在此基础上提出采用职业岗位能力、教学能力双标准为知识图谱可信数据源建立学科知识图谱,并探讨个性化学习资源构建方法与个性化学习开展方法。课题对传统教育开展数字化转型,构建更高质量的未来教育具有重要意义。

数据驱动背景下基于深度学习的多媒体学习资源智能推荐

本文提出了一种基于深度学习的智能推荐策略,旨在通过深入分析用户行为数据和多媒体内容特征,构建更加精准的用户画像和资源语义理解,从而实现对学习资源的个性化推荐。这种策略的运用不仅可以大幅提高学习资源的利用效率,还能促进学习者的持续学习和知识深化,为个性化学习提供强有力的支持。

互联网+背景下社区数字化学习资源整合策略研究

本文旨在探究互联网+背景下社区化学习资源整合策略的效果。首先,分析了社区数字化学习资源的现状,包括发展趋势、类别、质量及民众需求等多个方面。其次,构建了一种全面整合策略,涵盖技术支持、人力资源及合作伙伴关系等方面设计和实施步骤。随后,分析了策略执行的效果实例,学习效益和社区繁荣的提升成果显著。最后,针对整合策略的优化方案不断推进完善,我们正在推进社区数字化学习资源的整合与可持续发展。本文旨在为社区数字化学习资源的运营与发展提供实用的参考。

基于知识图谱和大语言模型的终身学习资源库供给生态构建研究

终身学习资源库是建设终身学习体系的重要基础,目前虽已初具规模,但一方面还未形成完整的资源供给生态,另一方面也缺乏先进的人工智能技术支持,难以满足终身学习者日益增长的个性化、多元化、生成性的学习需求。鉴于知识图谱和大语言模型技术在资源库建设中具有极大价值,且二者互补能够显著提高资源供给服务的质量,结合知识图谱与大语言模型技术,从资源生产、传播、消费和优化四个环节构建开放性、联结性、智能化、多元化、个性化、生成性的终身学习资源库供给生态,以期创新资源供给模式,提高终身学习质量。未来,将在实践中落实并持续改进资源供给生态,以促进理论与实践的迭代推进,为相关机构在该领域的探索提供借鉴。

JavaWeb网络学习资源推荐系统的探究与实现

针对在JavaWeb翻转课堂教学中网络学习资源手动推荐难的问题。本文提出了一种学习资源推荐系统,对系统总体设计、算法设计和开发工具进行了介绍。通过对系统的评价和分析发现,与同类推荐方法相比本系统的推荐效果较优。一、研究背景近年来,JavaWeb程序设计在课程中翻转课堂教学模式中的运用不断增加,然而这个过程中出现了一些问题。例如,在大部分的课程教学活动中,学习者无法获得充足的学习资源进行自主学习;许多JavaWeb程序设计课程的现行教材存在内容更新慢、实践内容不足的问题。因此,已不能很好地满足学习需求。

基于知识图谱卷积网络的学习资源推荐

针对现有知识图谱卷积网络(KGCN)推荐模型随机采样选择邻域容易导致推荐结果不稳定的缺点,构建基于结构洞和共同邻居的重要性排序采样模型(SHCN),结合KGCN处理高维异构数据的优势,提出基于结构洞和共同邻居的KGCN推荐模型(KGCN-SHCN)。首先使用SHCN模型对知识图谱中的实体邻域进行排序采样,其次根据图卷积网络将实体信息与邻域采样信息进行聚合得到学习资源的特征表示,最后将学习者的特征表示和学习资源的特征表示依据预测函数得到交互概率。在3个学习资源数据集上的实验结果表明,所提模型尤其是使用求和聚合(Sum)方式时,评价指标AUC和ACC总体优于KGCN、RippleNet等基于知识图谱的推荐模型,证明了所提KGCN-SHCN模型的有效性。

何种因素影响网络学习资源进化?——基于德尔菲法和解释结构模型的研究

教育高质量发展的新阶段对资源大规模生成与持续改进的需求越来越高。准确识别网络学习资源进化的影响因素有助于掌握资源进化的规律与内在机制,从而助力学习资源高质量建设。该研究基于信息生态学理论,结合相关文献的梳理与分析,初步建立了网络学习资源进化影响因素指标体系。然后,通过德尔菲法对指标体系进行修订完善。最后,利用解释结构模型法分析因素之间的内在联系,并构建了网络学习资源进化影响因素解释结构模型。基于该模型,该研究认为,促进网络学习资源的进化需要以增加用户数量和激发用户创作积极性为目标。同时,在确保学习资源质量的前提下,注重学习平台和管理机制的建设,从而全面保障资源的有序进化。通过识别网络学习资源进化的影响因素,可以为高质量网络学习资源的建设提供有益的参考和指导,从而促进网络学习资源向更加优质和适用的方向不断发展。

职业教育数字化学习资源服务探究——以专业教学资源库为例

文章以专业教学资源库为例,首先阐述了职业教育数字化学习资源服务的四大要素,然后分析了职业教育数字化学习资源服务的发展问题,最后提出了职业教育数字化学习资源服务的转型策略。

学习资源在小学算法课堂教学中的实践研究

有效开发和利用学习资源是促使学生进行有意义学习的有效途径。基于新课标,围绕信息科技学科的算法模块开展教学实践。从算法教学的现状和问题入手,结合多种学习资源开展教学实践研究,阐述了如何在小学算法课堂教学中,根据小学生年龄特点合理选择算法学习资源,不断促进算法资源的生成,帮助学生理解算法本质,推动算法模块在小学课堂教学中深入开展,提升学生的计算思维能力,促进其核心素养的发展。

教育信息化背景下数字化学习资源的整合研究

在教育信息化背景下,数字化学习资源的整合已成为提高教学质量、促进教育公平和创新教育模式的关键因素。数字化学习资源的整合涉及各种教育资源的汇集、优化和共享,以便为学生和教师提供更加丰富、高效的学习体验。如何构建更为科学、合理的数字化学习资源库,为学习者提供更加灵活便捷的学习资源和更好的学习体验,成为当前数字化学习发展和创新的基础。

虚拟现实与增强现实技术在学习资源建设中的融合应用

文章旨在探讨虚拟现实与增强现实技术在学习资源建设中的融合应用,以期为教育实践提供新的视角和方法。文章分析虚拟仿真学习资源建设体系的主要内容,包括理论学习、案例制作、构建开发框架、建立增强现实虚拟仿真学习资源库。接着,明确其实施流程,制定三维交互虚拟教材案例,为学习者提供更加高效和有趣的学习体验。

学习资源呈现形式对注意力影响的眼动实验研究

学习资源的不同呈现形式对学生的影响正在引起教育工作者的广泛关注。注意力是对学习效果的衡量指标之一。运用眼动实验研究方法,记录学生学习过程的注视时间、注视次数、瞳孔直径、眼跳等数据,通过分析这些数据和实验回忆测试问卷,反映学习资源的不同呈现形式对注意力的稳定性和集中程度的影响,从而得出资源的不同呈现形式对学习效果的影响,为教育者在设计学习资源时提供参考。

基于深度学习的个性化学习资源推荐综述

随着信息技术与教育教学的深度融合,新型在线教育作为智慧教育的核心组成部分,为学习者提供了便捷的在线学习平台与丰富的学习资源。然而,在线教育模式的蓬勃发展也催生了“知识过载”与“知识迷航”等显著问题,极大地限制了学习者的学习增益与效率。近年来,学习资源推荐作为一种实现信息过滤与处理的关键技术手段,旨在分析学习者的历史学习行为,捕获其中蕴含的学习需求,最终实现千人千面的学习资源推荐服务。精准的个性化学习资源推荐能够有效解决在线教育场景中“知识过载”与“知识迷航”难题,实现个性化在线教育,已成为各大在线学习平台中不可或缺的核心功能之一。同时,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的个性化学习资源推荐已成为计算机与教育交叉领域的研究焦点。因此,以“如何实现个性化学习资源推荐”和“如何实现对推荐结果的评估”两个问题为导向,对现有的研究工作进行了多维度、多层次、系统性的总结分析。首先,从场景特性、推荐目标、深度学习技术、边信息集成方式以及推荐模式5个维度对学习资源的个性化推荐过程进行分类与总结,以解答“如何实现个性化学习资源推荐”的问题;其次,从数据集、评估指标、以及实验方式3个方面对推荐结果的评估过程进行归纳与比较,并提供所有开源数据集的统一下载链接,以解答“如何实现对推荐结果的评估”的问题;最后,从对当前学习资源推荐方法自身局限性的攻克以及对外部新兴技术的利用与融合两个方面探讨了学习资源推荐未来的研究趋势。

在线自主学习资源系统设计研究

后疫情时代在线学习成为一种学习新常态,从自主学习者角度设计在线学习资源成为一种趋势。运用新伦敦小组提出的设计框架对在线学习资源进行系统设计,包括在线学习资源的可用设计,设计在线学习资源过程及再设计三个维度。可用的在线资源受制于一定历史文化语境及设计情境语境,同时以自主学习者的个体因素为准入条件。设计过程是学习者在可用在线资源基础上进行的,包含建构在线资源语义网络、评估及优化在线学习资源。这些经过设计的学习资源成为再设计资源进入下一次设计过程。整个设计系统体现了学习是一个动态的、不断发展的过程。自主学习者通过在线资源的设计,既丰富了其意义建构潜势,也通过对物质世界的改造产生新的设计资源。

需求导向下高等学历继续教育学习资源建设与服务模式研究——以76所院校问卷调研数据为基础

党的二十大报告提出“统筹职业教育、高等教育、继续教育协同创新”,明确了继续教育的重要地位。本文基于全国17个省级行政区共76所本科和高职院校继续教育学院的问卷调研结果,深入分析了高等学历继续教育学习资源(教材、网络课程)和平台建设和使用的问题及需求,提出了一种在需求导向下,以优质内容供给为宗旨、数字技术赋能的学习资源建设与服务模式。