基于工作流及大数据的学习流引擎的构建与实现

学习流(Learning Flow)表示了学习的流程,它是以学习活动为基本的活动单元,按照时间的先后顺序开展的学习过程,这与工作流(Work Flow)有着实质上的共同特性,因而工作流技术的概念和方法可以借鉴到学习流的研究中。学习流引擎(Learning Flow Engine)是学习流(Learning Flow)和在线学习(E-learning)系统的重要部分,它能为在线学习提供较强的学习过程控制功能。为此,以学习资源大数据(Big Data)为环境,考虑在线学习海量资源的因素,根据学习流程中活动按顺序执行的特征,进行学习流引擎数据管理和流程管理方案的构建。重点进行学习流引擎的功能分析与设计、系统构建及实现;并以基于JVM的技术为实例,使用资源分配、任务调度、流程管理、协同工作相结合的引擎解决方案进行设计和实现。为解决面向大数据集的在线学习发展中,学习流程控制功能不足的问题提供技术和方法。

学习流引擎的设计与实现

为解决目前E-Learning平台对学习过程支持不足的问题,将工作流的理念引入E-Learning环境,对系统核心——学习流引擎作重点研究:设计学习流引擎的内部结构,分析和实现了学习流引擎的核心功能,以学习流引擎为内核实现一个学习流原型系统,较好地解决上述问题。

基于J2EE的学习流系统设计与实现

学习流系统是运用工作流理论与技术而提出的一种面向学习过程的新型e-Learning学习平台。在介绍了学习流系统相关概念的基础上,提出了一种基于J2EE的学习流系统架构,并对各层进行了详细的设计,最后实现了一个学习流原型系统,较好地解决了目前e-Learning平台对学习过程支持不足的问题。

基于知识地图实现动态学习流建模

为满足学习过程灵活性和动态性的需求,文章借鉴"黑盒"方法对不确定的学习路径进行封装,提出在"黑盒"内部使用知识地图描述课程结构、定义学习路径,学习过程中根据学习者的选择喜好和学习情况动态转换为实际的学习流程加入到模型中的动态学习流建模方法,并阐述了其基本的实现框架。知识地图由教师和教育专家共同制定,保证了学习路径的合理性,学习路径信息转换为学习流信息,便于实现学习过程的管理和监控。

基于学习流的网络学习平台研究

本论文研究的基于学习流的网络学习平台是以建构主义学习理论为理论基础的,基于计算机信息处理技术,计算机网络资源共享技术和多媒体信息技术的新型远程教育网络教学支撑平台。此网络学习平台能清晰地表示知识点之间的关联关系,并且能有效地监控整个学习过程以及能智能分析最后的学习效果,最后根据个人的学习效果来评估整个学习群体的学习效果,是当前教育领域的有意义的尝试。

基于XML的学习流模型

在学习流理论的基础上,采用XML规范来实现学习流模型.利用树空间具有层次关系清晰、体系可扩展、定位方式多样、新技术规范及便于技术实现等优点,把复杂知识体系映射到树状结构空间中,以构建学习流模型.给出了模型结构的XML描述.该模型的构建为教学信息网络的计算机控制和管理提供了一种新的方法.

从“工作流”到“学习流”:E-learning系统设计的新视角

目前大多数E-learning支持系统基于内容对象设计,由此造成的学习者控制、网络迷失和认知超载等问题已成为制约E-learning发展的瓶颈。本文借鉴"工作流"的理念,结合学习活动的流程化特性,提出了"学习流"的概念,并建立了学习流的数学模型——ATC模型,在此基础上分析了学习流的构成要素和控制策略设计,试图为E-learning系统的设计和开发提供新的思路和视角。最后简要介绍了本研究开发的基于"学习流"理念的管理系统功能架构,该系统已于2006年成功地应用于一项由教育部主持的面向全国的教师培训项目。研究结果表明,学习者对于"学习流"管理系统支持下的培训有着很高的评价和认同度;采用基于"学习流"的方式组织和管理学习活动,可以大大提高系统的易用性和学习活动的组织效率,避免学习者网络迷航,从而为实施有效教学、促进有意义的学习创造了条件。

基于任务和角色的学习流访问控制模型

根据基于学习流的网络学习平台的访问控制需求,提出一种基于任务和角色的学习流访问控制模型,并描述模型中用户、角色、任务、权限等要素和它们之间的指派关系以及相关的约束规则。该模型根据学习流的具体要求,将权限委派给任务,任务分配给角色,角色指派给用户,用户通过角色来获取相应权限,提高了数据访问的安全性。最后给出模型的实现框架以及执行流程。

一种学习流模型的研究与实现

针对现有E-learning平台以学习资源为中心的模式所存在的缺陷,提出一种以学习活动为中心的学习流模型。此模型在WfMC(工作流管理联盟)的XPDL(XMLProcessDefinitionLanguage)标准基础上,结合学习领域自身的特点,适合于E-learning系统在学习活动层次上建模。详细论述了学习流模型设计目的、构成实体及其相互关系,并在此基础上设计并实现了一套学习流建模工具。

基于“学习流”的学习过程分析技术及其应用研究

现有学习过程分析方法存在效率低、算法复杂、难以提供形象的反馈等问题。本文将数据分析和挖掘的具体单元定位为"学习活动",将学习者的学习路径抽象为一系列学习活动实例化后的节点连接,通过对节点的属性信息和学习者在节点的行为信息的记录和分析,形成完整的、可回放的学习者学习路径框架。本文围绕系统设计的三个核心问题展开了详细论述,并提出了相应的解决方案,最后简要介绍了本研究所开发的评价系统的体系架构及其应用情况。

基于XML的新型学习流体系结构的研究

论文给出的基于XML技术的新型学习流体系结构模型能够完成学习流,实现知识场、教程等的部署。它最明显的特征是基于XML规范,具备开放性和扩展性,能够把流程应用在网络学习领域,可以描述教育和学习等认知过程。教材编写者可以通过模型进行知识场的部署,教学者可以通过模型进行教程的制定,学习者可以通过模型进行学习活动。

大数据下学习流访问控制安全模型及算法研究

随着大数据和移动网络的迅速普及,教育大数据云服务及移动智能学习朝着规模化的方向发展,相应的学习流技术及许多安全问题亟待突破.访问控制是安全机制的核心问题,为了保证大数据环境下学习流的安全性和授权的有效性,选择以角色为基础的访问控制技术,进行学习流访问控制的模型构建及改进扩展,并进一步建立基于动态控制机制的学习流安全模型,然后综合多种权限控制方式,提出基于大数据云服务的学习流访问控制安全模型,接着设计相关角色查找算法并予以优化,提出改进角色查找算法IRSA.所构建的几种模型开放、一致、实用,能保护学习资源不被非法使用和访问,适合大数据环境下复杂学习流程控制的安全需要,支持云端移动学习所要求的安全访问.优化算法能够更有效减少学习流访问控制角色指派数及角色指派响应时间,降低角色授权安全冲突.

E-learning智能教学系统中基于知识地图的学习流建模

在教学系统中构建基于知识地图学习流模型,模拟真实学习过程实现学习领域中数据流与状态流的控制,将传统的以学习内容为组织对象的教学系统转化为以学习活动为组织对象,并加以流程控制的教学系统。这种转化更好地体现了建构主义学习理论。

基于学习流引擎IT实训教学模式的研究与探索

综合分析了本科应用型人才的特点和计算机本科应用型人才的社会需求,提出了"以就业为导向,与企业结合,依托实习实训基地,以学习者为中心,以项目为驱动,培养适应我国软件和IT行业发展需求的,复合型优秀服务外包人才。

基于RBAC的学习流系统权限控制研究

针对学习流系统组织结构和权限管理的复杂性,利用RBAC技术,提出了以层次组别为中心组织用户,以角色为中介对用户进行授权管理的权限控制模型。实践表明,该模型能较好地满足学习流系统对教学组织及用户管理灵活多变的要求,减少了权限管理的复杂性,增强了权限配置的灵活性和安全性。

“学习流”在高中信息技术教学中的应用价值研究

针对传统高中信息技术课堂教学手段单一、落后,无法满足教育信息化飞速发展背景下的需求问题,提出一种"学习流"教学新形态,创造性地将技术与教学无缝融合,借助学习流管理系统将高中信息技术教学的组织、监控和管理集成起来,关注学习者的自身需求,有效地生成个性化教学新路径,提高学习效率和教学质量。

基于知识地图的动态学习流模型研究

为满足学习者学习过程动态灵活的特性需求,构建学习内容的知识地图来描述知识点结构、定义学习路径,在学习过程中根据学习者的学习活动变化动态调整学习路径,生成动态学习流过程;通过对学习工作流、学习活动的分析,提出一种基于知识地图的动态学习流模型,为实现自动化教学及学习平台提供模型基础。

基于工作流的网络学习过程管理

现有的大多数e-Learning系统都以学习内容为中心,虽然信息量大、功能丰富,但缺乏对学习过程的支持。工作流技术主要应用于业务过程管理,本文讨论工作流技术在e-Learning系统中的应用,分析基于工作流的e-Learning系统的设计思路以及关键业务逻辑的解决方案。

基于“学习流”的教学支持系统设计研究

本文针对目前教学支持系统同质化、低层次重复,设计理念滞后等问题,提出了一种基于"学习流"理念架构教学支持系统的设计方法。该方法重点关注学习活动和学习流程的设计和管理,一系列经过详细规划的"学习流"取代了原来的学习对象,成为教师的设计对象和学习者的学习对象。本文介绍了"学习流"的概念和特征,分析了"学习流"管理系统的功能架构,并阐述了设计和开发中的关键技术,最后对后续研究方向和应用前景进行了展望。

学习活动流:一个学习分析的行为模型

智慧教育体现了教育信息化发展的新境界,表达了一种技术以智慧性方式促进教育变革与创新的诉求,这一目标的实现离不开学习分析技术。学习分析的核心就是观察和理解学习行为,以倒溯方式考察影响行为产生的需要、动机等因素,以及行为所携带的目的、个性、环境等元素,从而加以利用以优化学习过程及其发生的环境。而一个好的行为模型将大大助力于对这些信息的收集、分析与理解。学习活动流模型的提出补充了以往学习行为分析所没考虑的学习来源的多元化以及学习活动的持续性问题。借鉴活动流的描述机制,情景化注意元数据被加以改造并得到学习活动流的描述模型,而基于学习活动流的学习情境分析则探讨了对这一行为模型的学习分析应用,并以信息感知和资源推送为例展示了其实践应用。