民族院校体育课程体系的研究

对我国普通高校体育健康课程建设进行比较 ,旨在探索适应我国民族院校体育健康教育的课程新体系 。

课程级时间序列分析模型研究

教育时间序列能够展现学习过程随时间的变化与波动趋势,是近年来的研究热点。其中,课程级时间序列是个体级时间序列在课程层面的汇总,使用课程级时间序列可以获得比个体级时间序列更为丰富的信息。基于此,文章首先综述了教育时间序列的主流研究方法,对课程级时间序列的形成与有用性进行了分析,并提出了相应的数据分析模型。随后,文章以在线教育中的视频学习作为场景,将7341个学生所产生的个体级时间序列转换为课程级时间序列,通过实验分析了课程访问的“潮汐”现象、有潜力的辍学率预测、清晰的认知搜索意图、内容消耗的时间结构和课程聚类模式,验证了文章所提出模型的可用性。文章提出的课程级时间序列分析模型是数据驱动智慧课程建设的一项探索性试验,未来可应用于大规模在线学习中的课程搜索、分类和评价,以发现具有相似时间模式的候选课程集合。

高校全英文慕课内容自动干预方法研究

慕课大大加速了优质教育资源的共享与利用。文章提出了一种基于文本的语义特征和内容特征的慕课评论教师干预预测方法。通过预测课程数据流量的方式来进行干预。这种干预方法可以帮助高校教师快速选择出那些需要进行干预的课程内容以及具体课程数据的类型,从而为教师和学生提供参考,提升慕课的效率。基于文章所提出的方法,慕课的干预行为模型得到了进一步的优化和完善,有效解决了全英文慕课平台文字数据复杂、语法难度大、实用性不强的问题。另外,干预行为模型可以有效结合知识图谱与专家系统等人工智能技术,对慕课平台中的交互式模块的干预行为进行自动识别,有效提升了慕课系统中教室的工作效率和学生的学习体验。