基于大数据技术在线学习过程行为分析框架设计

针对国内外中等规模以上在线学习平台课程完成率低、用户流失严重的现象,分析了在线学习过程行为影响学习效果提升的关联因素。基于大数据技术,构建了在线学习过程行为分析模型总体框架和数据模型,依据行为科学和人工智能理论,完成了对在线学习行为的聚类分析和关联分析,最终,给出了个性化学习资源和教学策略的推荐,有效提高了在线课程资源的利用率和学习效果。

基于大数据技术在线学习过程行为分析框架设计

针对国内外中等规模以上的在线学习平台课程完成率低、用户流失严重的现象,分析了在线学习过程中影响学习效果提升的关联因素。基于大数据技术,构建了在线学习过程行为分析模型总体框架和数据模型,依据行为科学和人工智能理论,完成了对在线学习行为的聚类分析和关联分析。最终,给出了个性化学习资源和教学策略的推荐,有效提高了在线课程资源的利用率和学习效果。

学习风格对学习者在线协作学习过程影响的实证研究

随着信息技术的发展,在线协作学习越来越受到研究者的关注与青睐。文章采用社会网络分析法和内容分析法,研究不同学习风格类型的学习者在观点的产生(IG)、观点的组织(IO)和知识的融合(IC)这三个阶段中的表现差异,发现不同学习风格类型的学习者在在线协作学习过程的三个阶段中具有不同的表现形式。

在线教学学习过程评价研究

近年来在线教育已引起了教学理念、模式、内容的全方位变革,并逐渐成为热议话题。但目前还欠缺系统化、标准化的研究,存在着重技术轻整合的问题。因此,本文试以在线学习体系里最核心的三个主体要素"课程、组织(或管理)、学生"为依据,并使用它们的特征规定相应分类原则,进而总结出定位分析法模型,并搭建出在线教学过程评价的整体模型。

基于面部情绪识别的在线学习过程评价的研究与实现

在线学习使学生能够通过学习平台随时随地进行学习,具有时空分离的特性,尤其适合成人教育,但是与线下面授教学相比,教师无法面对面与学生进行沟通,不能观察和监督学生的学习状态,无法通过分析学生表情及时改进教学策略,本文研究基于面部情绪识别的在线学习平台,在在线学习过程中增加面部情绪识别模块,通过对在线学习者产生的大量情绪相关数据进行采集、识别,分析在线学习过程中的情绪状态,为平台提供了解在线学习中学生情绪的可靠途径,及时调整教学策略,对平台课程进行评估,优化平台课程结构,对于学习者在线学习过程中的约束和监管提供有效的技术支撑,提高远程教育教学过程中的学习评价的可信度。

国产遥感软件在混合式教学模式中的应用

遥感图像处理关键技术已经成为遥感产业敏感技术和“卡脖子”技术。在高校使用国产遥感软件的学习、研究和应用实践活动,培养掌握关键技术的创新应用型人才,具有重要的现实意义。针对遥感类课程学生解决实际问题和创新能力不足的问题,以及在线学习过程缺乏监管、缺乏互动等问题,提出“问题研究+翻转课堂”混合式教学模式,从内容和方法两方面进行了探索,为高校开展面向“理论与实践”相结合课程的混合式教学模式改革提供参考。