一种面向多终端服务的学术会议管理系统设计与实现

在移动互联网飞速发展的背景下,学术会议管理系统尚未能提供一个更方便、更即时的服务渠道给参会人员。针对这一问题,采用"基于前后端分离的多终端适配"方案构建了一个面向多终端服务的学术会议管理系统。为了节省人力、物力和时间,系统运用KNN算法实现了论文投稿自动分类的功能,并结合倒序贪婪算法解决了智能化分配审稿任务的问题。总之,移动互联网技术的运用提高了学术会议管理的网络信息化、规范化水平以及个性化服务质量。

中小学教师使用网络学习空间影响因素研究——基于UTAUT模型的调查

网络学习空间为教师所用是推动教学方式和学习方式变革的关键。该文以参与中小学教师信息技术应用能力提升工程培训的教师为研究对象,从使用者技术接受的整合视角研究了影响中小学教师使用网络学习空间的主要因素,提出了研究假设,构建了研究模型,并通过问卷调查收集材料,对影响因素进行了实证。结果表明,绩效期望和社会影响对教师使用网络学习空间的行为倾向具有积极的作用,便利条件对教师使用网络学习空间的行为具有积极的作用,努力期望对教师行为倾向的影响不显著。性别和教龄对研究模型中的三个核心要素具有调节作用,性别在绩效期望对行为倾向的影响中具有正向调节作用,而在社会影响对行为倾向的作用中具有反向调节作用;教龄在绩效期望对行为倾向的影响中具有反向调节作用,而在社会影响对行为倾向的作用、便利条件对使用行为的影响中均具有正向调节作用。研究结论为提升教师培训效果提供一定的理论支持和实践建议,也为其他教师教育和培训工作提供借鉴。

教师工作坊中的用户参与行为研究

该文以"国培计划2014"中的典型教师工作坊"小学数学平面图形的认识课例研讨"发帖记录为研究对象,以词频分析法和时间序列分析法等为主要研究方法,绘制出关键词数量图和用户在线积极情感和消极情感行为折线图。结果发现:研修教师关注的内容依次为技术知识、教学法知识和学科内容知识;研修教师的消极情感密度值高于积极感情密度值,在部分时段内差异明显;在积极情感较高的时间点,可以对其进行资源推送,在消极情感较高的时间点,建议对其进行心理干预;教师对于积极情感情绪的表达较为丰富,对于消极情绪的反应更为强烈。

PST视角下智能导师系统的设计与新发展——以句酷批改网为例

文章简要综述了智能导师系统在国内外的研究现状,介绍了PST(Pedagogic-Social-Technology,教学法—社会交互—技术)理论框架及其应用。同时,文章以句酷批改网为例,基于PST理论框架,从教学法、社会交互、技术支持等三个维度,对智能导师系统设计的有效性进行了评价分析,并指出了我国现有智能导师系统设计的优缺点。最后,文章预测了PST视角下智能导师系统的新发展,以期在智能导师系统的设计、开发、评价等方面为后续研究者提供参考。

面向e-Learning的概念知识元表征模型研究

知识表征是个性化学习系统的基础。由于知识本身具有多粒度、多维度的特征,而且知识点与知识点之间存在着复杂的语义联系,因此通用的"资源—索引—元数据"的三级资源组织模式不能很好地满足学习者知识学习的需要。针对这一现象,提出了面向e-Learning的概念知识元表征模型,并给出了基于概念知识元的知识组织方法。通过知识元的链接、聚合和融合,形成领域的全局主题图,以描述领域的全局知识结构。为了说明模型的有效性,以教育技术学中的"调查研究法"和初等数学中的"勾股定理"为例,给出了概念知识元的实例,并通过RDF的描述方式,对概念知识元进行了描述和存储。最后探讨了知识元模型在e-Learning中的典型应用,并介绍了基于概念知识元模型的教育技术学科元知识搜索系统。实践证明,该系统在概念学习中能起到良好的辅助作用。

跨平台的多终端设备网页自适应布局研究及应用——以农民工技能培训与综合服务平台为例

文章分析了目前跨平台响应式布局的研究现状,针对其存在的问题提出了一种新的跨平台响应式布局模式,即Flexbox(弹性盒子模型)+Media Queries(媒体查询)技术组合,并首次尝试绘制出较为合理的客户端分辨率适配表。最后通过"农民工技能培训与综合服务平台"详细阐述了该响应式布局模式的开发过程,并验证了可行性与效果。

基于语义网的教育应用研究现状分析

语义网自2000年问世以来,深受国内外教育研究学者的青睐。从国内外知名的文库中抽取文献样本,从文献计量和研究主题这两个角度具体分析国内外2000年至2013年间基于语义网的教育研究现状,可以看出:国内语义网教育应用研究中存在着理论研究概述过多、实用开发技术研究过少、在基础教育应用的研究少、研究角度狭窄问题。因此,应深化理论层面的研究,兼顾技术层面研究;重视语义网基础教育研究,加快教育信息化进程;拓展研究主题的视角,满足当前个性化自主学习需求。

面向e-Learning的教育资源聚类系统的设计与实现

随着信息技术的发展和e-Learning学习模式的兴起,网络上教育资源的数量在急速增长,但是学习者却往往淹没在知识的海洋中,出现认知迷航等问题。针对教育资源定位困难的问题,该文研究了教育资源的聚类组织方法,设计并实现了一个面向e-Learning的教育资源聚类系统。该系统可以将资源检索的结果按照一定的算法划分为多个子类别,并通过可视化的方式对划分的结果进行呈现,从而为学习者提供更加精确的资源导航和更为快速的资源定位。在实际使用中,系统的使用者认为,与简单返回资源列表的方式相比,图形化的资源组织与呈现方式能够更好地起到资源导航的作用。

高等学校学科建设成效动态对比分析系统的设计与实现——以国内教育技术学为例

该研究以国内教育技术学为例,采用ASP.NET和SQL Server数据库搭建了基于B/S架构的、一体化的高等学校学科建设成效动态对比分析系统,提供对多个成效指标的简单、复杂和综合对比分析,利用MSChart和Tooltip等技术实现动态生成统计图表,并融入了WebParts个性化定制服务,为新阶段学科建设工作提供更为有力的平台支撑和丰富的借鉴参考案例。

教师混合式培训中的同侪互助行为调查研究

教师混合式培训中的同侪互助对于构造教师学习共同体、提高教师培训质量具有非常重要的作用,是教师创新教学理念的重要来源,是提高教学技能的重要方式。通过设计调查问卷,对中小学教师在混合式培训中的同侪互助行为进行调查分析。研究发现教师之间的同侪互助行为在学术性支持、技术性支持、情感性支持和反思性支持等四个维度呈现出不同的差异和特点,同侪互助行为受到性别、教龄、学历、区位等因素的影响。为了促进教师在混合式培训中同侪互助行为的发生,提升教师在混合式培训中的效果,从建立教师学习共同体,提高教师同侪互助的意识和营造教师同侪互助的氛围等方面提出建议。

面向在线讨论的时间序列建模实验

在线讨论中帖子的自动评价与监测是一个极具挑战的研究主题。文章从信息论的视角,提出了在线讨论中帖子的信息量计算方法,并采用自回归单整移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,开展了面向在线讨论的时间序列建模实验,得到最优化的ARIMA(5, 2, 5)模型。实验结果表明,ARIMA(5, 2,5)模型能够正确描述在线讨论中帖子信息量的未来变化趋势并给出波动范围,且其预测的准确性优于基准模型。文章探索了面向在线讨论的时间序列建模方法,以期降低监控在线讨论质量的时间成本,并为研究在线讨论质量评价方法提供新的视角。

大数据视角下的慕课评论语义分析模型及应用研究

文章从大数据的视角,应用语义分析的方法对慕课评论进行了分析和挖掘。针对慕课评论数量大且信息混杂的特点,文章提出了一种面向大数据的慕课评论语义分析模型。在该模型中,慕课评论被分为三种主要的类别:内容相关类、情感相关类和其他类。针对不同类别的差异,文章提出了基于词类的语义特征用于对评论进行表征和分类。以爱课程慕课上的四门课程评论作为实例进行分析发现:(1)以词类作为语义特征进行评论分类,单课程内部分类精度可达到84.36%,跨课程分类精度可达到79.72%以上;(2)针对内容相关类评论,通过词云分析可发现学习者的关注热点;(3)针对情感相关类评论,通过情感分析可评价学习者对课程的情感倾向;(4)针对其他类评论,通过关键词过滤和句式分析,可挖掘出学习者求助信息,完善课程支持服务。

一种规则与统计相结合的应用题句子语义角色识别方法

以应用题自动求解为目标,以高考入学考试数学试卷中的分层抽样应用题为研究对象,重点研究了分层抽样应用题的句子语义角色识别方法。根据分层抽样的原理,首先定义了分层抽样题意表征中的五种核心语义角色,分别为总体、样本、总体中的层、样本中的层和实体之间的关系。基于这五种语义角色,应用题题意理解中的核心问题被转换为对应用题文本中的句子进行语义角色判定。提出了一种基于特征词与n-gram模型相结合的句子语义角色判定方法,对分层抽样应用题文本中的句子进行语义角色判定。根据测试集中的实验结果,应用题的整题识别准确率由基于特征词的判定方法的17.95%提高到64.1%。实验结果说明基于特征词与ngram模型相结合的句子语义角色判定方法能够提高题意理解的准确率。

基于虚拟博物馆的土家器乐文化数字化保护与传承

土家器乐文化是我国珍贵的非物质文化遗产,近年来由于地理环境与社会发展等影响而逐渐边缘化,对土家器乐文化的保护迫在眉睫。针对土家器乐文化的保护与传承困难,将3D MAX建模技术与三维全景技术相结合,以土家民俗为主线,设计实现土家器乐虚拟博物馆,呈现典型的土家乐器、器乐及其文化内涵。该博物馆集成多种媒体形式,打破了时间与空间的阻碍,可应用于土家族非物质文化遗产网站,与实体博物馆相结合,或作为土家器乐进课堂的辅助学习工具等,以促进土家器乐文化的保护与传承,是对民族器乐数字化保护与传承模式的新探索。

基于依存句法的初等数学分层抽样应用题题意理解

数学应用题自动求解,即利用计算机对自然语言描述的应用题进行自动理解和作答,一直是人工智能领域研究的重难点和核心目标之一。针对应用题语义复杂、上下文情景多变、关键参数难以准确识别的问题,提出一种基于依存句法的初等数学分层抽样应用题题意理解方法。通过构建一个面向初等数学分层抽样类应用题的句模库,并结合依存句法来实现分层抽样应用题解题信息的自动抽取。实验研究发现,与仅基于句模的信息抽取方法相比,该方法对不同语义角色的句子的信息抽取准确率均有一定提升,整题理解的准确率从40%上升至68%。