一种自适应的个性化学习序列生成研究

根据学生的个性特点生成合适的学习序列是智能教学系统实现的关键,也是系统智能性的重要体现。其难点在于既要考虑知识点之间的逻辑联系,又要适应学生个性化的学习特点。提出了基于知识点之间内在关系指导下的学习序列生成算法,讨论了学生学习水平和用户个性的建模和计算以及对学习序列的调整和优化的方法。采用学习窗口作为活动组织的单元,以适应具有不同学习能力的学生,采用学习模式描述知识内容的组织方式及对应学习方式的不同。原型系统的应用表明了所提方法的有效性,系统具有较强的适应性,能够满足学生的个性化学习需求。

基于Petri网的协作学习序列建模

学习序列能够显示出学习者的学习过程和学习状态。收集学习者的学习序列并对其进行建模有助于发现学习者的学习障碍,并且对于分析学习者的学习绩效也是非常有帮助的。在小组协作学习过程中,学习者在小组中学习,学习序列能够为学习者的学习过程提供指导以帮助学习者达到学习目标。

实施“单元整体”教学,完善学生“学习序列”

以“单元”为组织单位,实施“单元整体”教学,能够完善学生的“学习序列”。在小学数学教学中,教师要从单元结构、具体学情和逻辑关联等方面展开单元整体教学分析。通过丰富单元整体教学路径,强化单元整体教学关联,引导单元整体教学应用,让单元整体教学具有统整性、关联性和适切性。通过“单元整体”教学,提升学生的学习力。

单元整体设计 完善学习序列——以“三位数乘两位数”的单元教学为例

单元整体设计是提高课堂教学效率的重要方法。以'三位数乘两位数'的单元整体设计为例,总结单元整体设计的一般方法,即通过'分析',发现原单元结构中存在的问题;经历'重构',意在构建更加合理的教学序列;适度'添加',使每一课时的教学目标更加丰盈。

内隐序列学习远迁移的促进与限制因素

内隐序列学习的近迁移已得到证实,但内隐序列学习的远迁移能否发生及影响因素尚不明确。采用内隐序列学习经典范式,通过一阶规则、刺激呈现方式以及按键反应的同时改变设置远迁移条件,同时关注测量指标敏感性和反应刺激间隔(RSI)等影响因素,以考察内隐序列学习远迁移的促进与限制因素。研究发现:(1)只有在750 ms和1000 ms较长的RSI时,才能产生更好的内隐学习和远迁移效果。(2)远迁移的产生得益于有效的内隐学习,但有效的内隐学习并不一定能产生远迁移;新异组段对内隐学习的远迁移有促进作用,但存在一定的条件限制。(3)对早期研究提出的内隐学习内在机制的强限定性提出挑战,为证实内隐学习具有超限定性提供了可能。

基于层次交互动态注意力与序列学习的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率中网络关注度不足、模块间协同性弱和深层特征表征消失等问题,提出了一种结合层次交互动态注意力与序列学习单元的多级残差聚合超分辨率重建模型。模型采用多层次特征融合与跳跃连接的网络结构,结合不同层次的特征,捕获从低到高的不同级别的信息,生成更丰富和准确的表征。模块里通过残差连接避免梯度消失,实现深度网络的平滑损失空间和灵活增加。提出动态层次融合注意力模块动态计算各个特征的重要性权重,进行有选择性的特征融合,并通过序列学习单元捕获更长范围的上下文信息。提出多尺度特征融合模块将不同感受野的特征信息提取融合,以挖掘更深层的特征表示。模块尾部引入轻量化无参注意力机制自适应加权特征图,恢复图像高频细节。实验结果表明,相较于主流算法,提出的算法在各种公开测试集(Set5、Set14、BSD100、Urban100、Manga109)上进行3倍超分辨率重建评估,平均峰值信噪比提升约0.47dB,平均结构相似性提升约0.0068。且在遥感图像超分辨率重建方面展示出实际应用潜力。证明其在图像超分辨率重建方面的优越性。

基于学生学习行为序列的成绩预测模型构建研究

基于学习投入理论,依据学习者在线学习过程中产生的行为数据,采用滞后序列分析法与GSEQ工具进行行为序列分析,利用PSO-BP算法在Matlab编程软件中构建基于学习行为序列的成绩预测模型。实验结果表明,训练集与预测集的准确率均大约为80%,基于学习行为序列的成绩预测模型具有一定实用意义。

第三空间视角下项目式学习的主要特征、学习序列与教师行动

项目式学习作为学科实践的新型学习方式,积极回应了时代对于学生核心素养培育的迫切需求,也对教师教学提出了新要求。第三空间理论视域下,项目式学习的特征主要表现为以问题为驱动,唤醒各类学习经验;以合作为路径,凸显知识的协商性质;以项目为载体,促进学科知识实践;以创造为导向,构建自我身份价值。第三空间中的学生相关经验被激活,新旧知识重新整合构建新认知体系。知识在共享中构建意义协商,在迁移应用中实现知识多样化应用,在参与自我评价中构建积极的自我概念,呈现出第三空间视角下项目式学习应然的学习序列。教师可从解构项目课程的文化形态、发挥教师主体功能及提供专业学习文化境域的路径进行自我提升,为项目式学习中第三空间的构建提供内生动力。

基于科学知识建构阶段的“电解质”教学-学习序列的开发与教学实施

学生知识建构是按照“现实主义-经验主义-理性主义”3个阶段的顺序发展的。教学-学习序列(Teaching-Learning Sequence,即TLS)是以促进学生短期知识建构的阶段发展为教学目标、以学生各阶段学习情况为依据的持续性“评价-介入活动”的序列,能够较好地实现教与学之间的相互作用。提出了基于知识建构的3个阶段开发TLS的理论框架,并将该理论框架应用于电解质概念的教学,结果显示促进了学生对电解质概念的深入理解。

基于特征降维的在线序列学习机算法在室内动态定位中的应用

随着室内定位需求的不断增加,基于指纹的定位方法由于低成本、易于实现、精度较高等优势被广泛使用。但指纹定位算法在离线阶段训练成本高,接收信号强度值易受环境和噪声的影响,对环境的动态变化缺乏灵活性。提出了一种基于特征降维的在线序列学习机算法(PCA-OS-ELM),PCA算法可以对原始的RSSI数据进降维,去除干扰信息,构造新的特征。OSELM的快速学习能力可以降低离线阶段的训练成本,适应环境的动态变化。在2种不同的环境下进行了对比实验,结果表明所提出的算法能适应环境的动态变化,提高定位精度。

学习者深度学习何以发生:从行为序列到行动进向

随着新的全球学习格局的形成,社会变革带来了学习概念和学校组织的相应转变。21世纪学习范式转型与深度学习“发生问题”的研究吁求,从实践改革与理论发展两方面要求我们必须重审学习者深度学习。基于此,首先在对深度学习相关文献进行分析的基础上,构建了学习者深度学习行为的课堂观察指标;其次,通过测试卷对“深度学习倾向的学习者”进行聚类识别,为选择性观察提供意义的聚焦对象;再次,基于课堂观察和滞后序列分析法,从实践层面对“课堂中深度学习如何发生”进行学习行为序列的提取与分析;最后,在分析上述研究资料的基础上,形成促进深度学习发生的行动进向:关联知识与行动问题情境的深度学习触发源点、支持身份建构的对话-协作共同体的深度学习中心逻辑以及促进自我扩展的反馈素养的深度学习中介环节,以此在研究转化的意义上回应“学习者深度学习何以发生”的现实问题。

“学习设计序列”模型对网络课程设计的启示

随着人们对学习本质认识的不断深入,关于学习的新定义不断被提出,从而影响了人们对课程和教学设计的认识。学习设计是近几年在欧美广泛应用的基于学习者的教学设计理念,瑞典学者Selander在学习设计的基础上结合其对学习本质的认识提出了双循环学习设计序列(Learning Design Sequence)模型。该学习设计序列模型把在一定学习环境下的学习过程分为两个转化循环,每个循环又包含不同的认知学习活动。在该模型中,学习被看作是一个符号转化和形成的活动序列,使课程设计理念向既关注学习结果又关注学习过程转变,最终目标是促进学习的发生。本文在介绍学习设计序列模型的内容基础上,分析了该模型对网络课程设计和使用的四点启示,并给出基于该模型的网络课程设计和使用实例。

基于在线序列极限学习机的风电场短期风速预测研究

为了对风电场的风速进行比较准确的预测,提高风电的稳定性,减轻风电对整个电网的影响,针对风速时间序列的混沌特性,笔者运用相空间重构理论对风速时间序列数据进行相空间重构,提出一种运用在线序列极限学习机算法的风速预测理论。通过与BP神经网络算法相比较,在线序列极限学习机算法的预测精度和预测时间都有一定的提高,说明该算法在短期风速预测上是有效的和可行的。

基于分段序列联合学习网络的光收发机IQ损伤监测

光收发机同相/正交损伤监测是光通信系统实现可靠传输不可或缺的技术。提出了分段序列联合学习网络来监测相干光收发机中的IQ损伤。SSLN通过处理分析经DSP处理后的接收信号,找到数据中隐含的发射机(Tx)IQ损伤特征和接收机(Rx)的IQ损伤特征,建立映射关系。对100 km标准单模光纤上的100-Gbaud QPSK/64QAM信号传输进行了数值模拟,以评估SSLN的性能。数值模拟结果表明,当多个损伤同时存在时,所提出的SSLN能够准确有效地监测Tx和Rx的IQ损伤。

对打造基于任务模型的岗位序列员工学习体系的探索

本文针对如何快速精准搭建现代企业基层人员的学习体系,以促成员工入职后能快速胜仍、在岗员工快速成长进行了充分探讨;首先描述传统基层人才培养现状以及存在的若干问题,然后对任务模型的构成以及如何快速搭建任务模型进行说明,描述如何根据任务模型搭建学习地图,最后介绍的学习体系的应用。希望可以为基层人员学习体系的构建提供有力的支持。

大概念下的单篇课文学习目标模型建构——以《阿长与〈山海经〉》为例

近两年来,大概念教学一直都是教育热点,但在其实践过程中我们应持有批判性思维:单篇课文的经典性与大概念教学的整体性之间应该如何平衡?文章旨在引入学习任务序列,解决大概念下的单篇教学如何既体现自身的经典性又兼顾整体性的问题。经典文本作品具有讲述的“无限性”,但课文不同于文本,我们需要基于学习目标来确定经典性。因此文章以学习目标序列的建构为重点,确定单篇课文的学习目标,进而在此基础上挖掘该篇的独特性、设计相应的学习情境和活动,最终完成单篇学习任务。

同步内隐／外显序列学习：事件相关的fMRI的初步研究

本文利用事件相关fMRI研究探讨对于内隐和外显学习在脑区激活上的差异。实验采用同步内隐/外显学习序列,以有色的形状作为刺激材料,要求被试对于刺激的颜色做选择反应,并在颜色消失后找出形状的内在规则。颜色和图形序列分别采用两个独立的马尔可夫链,即下一个图形的颜色或者形状有70%的可能服从序列规则。行为数据显示被试习得了外显和内隐的规则,fMRI成像主要比较内隐和外显学习在学习过程和知识运用上脑区激活的差异。结果发现,与内隐学习相比,外显学习在额叶的激活更为显著。而且,内隐学习和外显学习在视觉皮层的激活出现分离,内隐学习中枕叶的激活减弱,而外显学习中枕叶的激活增加。

不同认知风格11岁儿童内隐序列学习的差异

首先对143名11岁儿童进行认知风格测验,从中选取反省型和冲动型认知风格儿童各30名,采用序列学习研究范式,对其内隐学习进行了实验研究,结果表明:(1)虽然冲动型儿童序列学习的反应时显著低于反省型儿童,但采用“比例测量法”的方差分析两组被试无显著差异。(2)采用“对立法”对包含和排除的生成成绩进行方差分析,无论反省型儿童还是冲动型儿童,其包含和排除成绩均没有显著差异,而且成绩均在几率水平以下。说明两种认知风格儿童的序列学习没有差异,且都具有内隐性。

不同运动经历人群的内隐序列学习能力

考察不同运动经历人群的内隐序列学习能力。被试为上海体育学院小球运动员和非运动员;实验结合PDP,采用序列学习任务,并测试操作智商与记忆广度。结果发现,运动员在15个组段上的平均反应时、内隐学习量、自动提取贡献率上显著大于非运动员;不同水平运动员在内隐学习量上差异显著。研究结论:运动员的内隐序列学习能力显著好于非运动员,与运动水平有关,与智商无显著相关;这种内隐序列学习能力可能是某种运动能力的表现形式。

内隐知识具有抽象性吗?——来自内隐序列学习迁移的证据

内隐知识是否具有抽象和概括性,已有研究有着不同的争议,而迁移是检验习得知识是否具有抽象性的有效手段。探索RSI从0 ms至1000 ms中5种条件下内隐序列学习的迁移差异,并试图证实随着RSI的变化,迁移发生从无到有的变化,以迁移来证明内隐知识的抽象性。结果发现:随着RSI的增加,迁移出现了从无到有的质变,证明了内隐知识可具有抽象性;内隐序列学习效应和转移组段的新异刺激效应共同促进了迁移的产生,纯粹的内隐序列学习是产生迁移的必要非充分条件,转移组段(新异刺激)则加速促进了内隐知识的学习;本实验条件下产生的不可知但可迁移的内隐知识具有边缘意识特点。