网络教育在大数据影响下的发展策略及方法研究

网络教育以其教育方式的独特性和教育方法的便捷性不断发展,大数据以其海量的教育资源及信息处理方法为网络教育的模式带来了广阔的拓展空间。文章首先对网络教育的基本特点进行分析,然后对其在大数据环境下进行分层建模。同时,在其资源层设计了拓展网络教育信息资源可调节发展利用周期策略,在其行为层构建了基于大数据的学习行为分析模型,旨在最大程度地使网络教育在大数据环境下呈现智能化和个性化,并构建了网络学习评价指标体系,为网络教育在大数据影响下的发展提供了可靠的评估和保障方法。

基于大数据分析的在线课程学习过程测评和优化

随着在线学习迅速发展,如何构建在线课程教学评价体系,有效发挥评价机制成为亟需解决的问题.由于在线学习无法进行课堂上的面对面交流和对学生能力的准确定位,往往存在评价单向性、忽视过程评价、评价形式简单等问题与局限.文章在对在线课程教学评估现状分析的基础上,通过对课程在线学习测评数据进行大数据分析,提出了基于形成性评价的在线课程教学评价优化方案,并以语言类、程序语言类等课程为例,验证了文中所提算法可以给出优化的评价策略,保证学生的学习质量,提升课程的利用率.

“一带一路”背景下以供给侧改革创新技工教育与高职成人教育衔接模式研究

"一带一路"发展战略与"供给侧结构改革"发展决策为职业教育的可持续发展拓宽了发展空间。以一体化教学模式为特征的技工教育与高职成人教育的衔接和融合成为终身学习体系下,构建现代职业教育体系,实现中国制造强国的基石。从观念衔接、专业布局衔接、课程体系衔接、管理模式衔接等四个维度构建技工教育与高职成人教育的衔接模式,是增强职业教育有效供给与社会服务功能的创新策略。

开放教育排课问题约束分析与数学建模

高等教育教学管理信息化是高校提高竞争力的关键因素。开放教育作为一种成人性质的高等教育类型,教育资源的非均衡配置限制了开放教育的发展。高校排课问题是一个多目标、多约束的资源与时空组合优化问题。排课问题的求解能够实现教育资源优化配置。本文基于开放教育的特点与教育资源的需求情况,以排课问题为切入点,分析排课问题的各种约束条件,利用数学方法构造求解排课问题的数学模型,为后续智能排课系统的设计与开发提供算法基础。

影响新型冠状病毒肺炎无症状感染者发现率的密切接触者调查因素分析

目的分析密切接触者调查工作中影响新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)无症状感染者发现率的因素,为疫情防控部门合理分配流行病学调查资源提供方法学依据。方法通过改进传染病动力系统模型,提出了量化密切接触者调查工作效能的三个指标:广度、深度和强度,并通过时间序列模型估计了密切接触者调查政策的改变对于提高无症状感染者发现率的滞后效应。结果以2020年初疫情前后的浙江省确诊病例与密切接触者人群数据为例,在广度、深度和强度三个指标上综合表现较差的第一类城市和综合表现较好的第二类城市的无症状感染者平均发现率为20.4%和37.8%,Wilcoxon秩和检验表明,两者的后验概率分布的差异有统计学意义(W=6 582.00,P<0.05)。此外,本研究发现密切接触者调查政策的改变对于提升无症状感染者发现率有3 d左右的滞后效应。结论本研究发现密切接触者调查的广度对于发现无症状感染者有正效应,扩大密切接触者调查工作的范围能够迅速而有效地提升无症状感染者发现率。