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网络学习系统中学习量的分析和预测方法
被引量:
3
1
作者
张晓健
《中国教育信息化(高教职教)》
CSSCI
2008年第7期76-78,共3页
在网络学习中,需要对系统学习情况进行有效衡量,并给出相应的价值判断,以此作为改进整个网络学习系统的依据。本研究提出了学生学习量、课程学习量、网络学习量三种学习评价,并且,发挥人工神经网络能够自学习和自适应的优点和模糊推理...
在网络学习中,需要对系统学习情况进行有效衡量,并给出相应的价值判断,以此作为改进整个网络学习系统的依据。本研究提出了学生学习量、课程学习量、网络学习量三种学习评价,并且,发挥人工神经网络能够自学习和自适应的优点和模糊推理策略处理不确定问题的能力以及多元线性回归统计,提出了这三种学习量的分析和预测方法。最后,指出了当前课题的研究价值和存在问题。
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关键词
学生
学习
量
课程
学习
量
网络学习量
BP
网络
模糊推理
下载PDF
职称材料
题名
网络学习系统中学习量的分析和预测方法
被引量:
3
1
作者
张晓健
机构
广东青年干部学院
出处
《中国教育信息化(高教职教)》
CSSCI
2008年第7期76-78,共3页
文摘
在网络学习中,需要对系统学习情况进行有效衡量,并给出相应的价值判断,以此作为改进整个网络学习系统的依据。本研究提出了学生学习量、课程学习量、网络学习量三种学习评价,并且,发挥人工神经网络能够自学习和自适应的优点和模糊推理策略处理不确定问题的能力以及多元线性回归统计,提出了这三种学习量的分析和预测方法。最后,指出了当前课题的研究价值和存在问题。
关键词
学生
学习
量
课程
学习
量
网络学习量
BP
网络
模糊推理
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
网络学习系统中学习量的分析和预测方法
张晓健
《中国教育信息化(高教职教)》
CSSCI
2008
3
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