高职院校E—Learning系统的设计与实现

高职院校以培养技术型人才为主要目标，即目标是实用化，是在完成中等教育的基础上培养出一批具有大学知识，而又有一定专业技术和技能的人才，其知识的讲授是以能用为度，实用为本。因此，高职院校不仅关注学生在校的成长，更要培养学生的职业能力、学习能力、发展能力，架构E—Learning在线自主学习平台已经成为了当前的一种发展趋势。

E—Learning系统中基于Adaboost算法的注意力识别

E-Learning．也称电子学习，是指通过因特网或其他数罕化媒体进行的学习与教学活动。它使得人们可以随时随地学习该文针对e—Learning系统中的情感缺失问题．采用适合实时表情识别的Adaboost算法实现快运正面人脸的检测与人眼定位，并根据人脸移动变化情况及眼睛睁闭情况判断学习者注意力类型。

基于Agent技术的人性化E-learning系统研究

设计了以Agent技术为核心的人性化的E-learning系统。以Agent技术和人工心理理论为基础,构建了ISM多层级结构化Learning-Map,在此基础上实现个性化的Learning-Map。在人性化研究方面,运用基于图像处理的人脸检测、表情识别技术实现情感的认知,并构建情感认知模型,通过智能Agent助手对认知的情感进行智能处理。

E-Learning系统特点和网络教育的基本教学原则探讨

从E-Learning的含义和特点分析入手,探讨了网络教育中需要注意的特定教学原则:实用性原则、有限度的开放学习原则、有效的交互学习原则、随机学习原则和探索学习原则。

E-learning系统的研究与设计

文章针对E-learning系统普遍存在的学习资源标准不统一和学习效果差的情况,讨论了课件标准化的问题,并参考IEEE有关学习技术的标准提出了一个有利于提高学习质量的E-learning系统的功能结构模型,并对与学习质量直接相关的课件设计、学习模式的确定和学习环境的设计进行了论述,最后简单介绍了E-learning系统的分层设计方法。

基于Web Service的E-learning系统架构

提出构建面向服务的E-learning系统,以实现高端系统对于系统兼容性,松散耦合性等特性的要求。该系统为所有学习组件提供了一个灵活的集成模型。使用该模型,学习服务提供方可以在服务中介发布学习对象与应用,而学习服务需求者可以在服务中介处查询这些服务,进而与服务的提供方进行绑定调用服务。面向Web Service的E-learning系统因其良好的集成性,互操作性,重用性等优势而成为E-learning系统发展的一个新趋势。

适应性E-Learning系统:现状与趋势

适应性E-Learning是E-Learning发展的一种新的趋势,而适应性E-Learning系统也代表了E-Learning系统发展的一种潮流。文章首先介绍了适应性E-Learning系统的发展历史和典型案例,并在此基础上呈现了适应性E-Learning系统的通用构架和技术模型,最后阐述了适应性E-Learning系统的发展趋势。

基于知识本体的e-learning系统模型构建

本文在介绍e-learning及其系统构成的基础上,引入本体概念,并根据e-learning系统资源的特点构建了学科知识本体,最后提出了基于学科知识本体的e-learning系统模型框架。

基于教育语义技术的个性化E-learning系统的面向服务架构研究

将SOA(Service-Oriented Architecture)引入教育语义网环境下的个性化E-learning系统,探讨了个性化E-learning系统在SOA方案下的核心问题,最后设计了一个基于教育语义技术的SOA解决方案。根据此方案进行开发学习服务可以充分利用现有的异构学习系统和各种教育资源,为终身学习环境下个性化E-learning系统研究提供了一条思路。

面向稳控系统E1通道的网络靶场实验台的设计与实现

随着智能电网和跨区稳定控制技术的发展,信息通信与电力系统的耦合更加紧密,网络攻击带来的安全风险也越来越高。稳控系统E1通道作为重要的测控通道,其安全性对稳控系统起到重要的作用,因此,开展面向稳控系统E1通道的半实物仿真和攻防演练,对发现E1通道的安全漏洞有重要意义。首先,基于半实物仿真技术设计了面向稳控系统E1通道的网络靶场实验台,介绍基于该实验台的攻防演练方案;然后,通过该实验台对一个典型的在运稳控系统E1通道开展仿真和攻击模拟实验,测试了稳控系统的安全隐患,并验证了实验台的有效性;最后,提出几种提升E1通道安全性的方法,并展望了实验台的应用前景。

E-learning在医学教育领域内的实践与研究

科学技术与医学教育的发展,对医学教育的过程及途径提出新要求。电子学习(E-learning)作为一种新型教学方式,早已在教育、培训等领域广泛应用,尤其是在国外。在国内医学教育领域中,E-learning也得到迅速发展,并发挥积极作用。随着这种应用趋势的展开,不少学者对此进行相关研究。本文在对E-learning方式进行解读的基础上,追溯其发展历程与在医学教育领域内的应用现状,对相关的国内外研究资料进行回顾,为E-learning在国内医学教育的实践研究提供建设性启示。

基于语义Web服务的智能e-Learning系统框架研究

智能化、互操作和知识共享是下一代e-Learning系统的发展方向。本文针对传统e-Learning系统缺乏"智能性"、无法实现互操作和知识共享的问题,提出了一种基于语义Web服务和使用本体表示领域知识来建立智能e-Learning系统的方法,并建立了一种开放性的面向知识服务的智能e-Learning系统的框架。随着人工智能在教育中应用的深入,智能e-Learning系统必将从封闭走向开放,从知识呈现走向知识服务,具有高度的自适应性。

基于Ontology和Jena的个性化E-Learning系统研究

介绍了E-Learning系统的若干关键技术,阐述了如何利用本体方法建立一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制以及利用Jena推理机制进行非结构化教学信息的语义访问和个性化学习指导,在此基础上,实现了一个基于Ontology和Jena推理机制的个性化E-Learning系统模型,并对E-Learning系统未来的发展进行了展望.

Web用户行为模式挖掘及其在E-Learning系统中的应用

Web用户行为模式挖掘是在Web日志挖掘基础上的应用研究,是以网络日志为研究对象,从用户的访问记录中提取感兴趣内容的挖掘模式。E-Learning是指通过因特网或其它数字化内容进行的学习与教学活动。从Web用户行为模式挖掘方法及流程入手,对该方法进行了详细的阐述。将这些方法运用到E-Learning系统中,构建出一种基于Web用户访问模式挖掘的模型,实现从E-Learning系统的日志文件中挖掘出有用的数据,这些数据可为教育决策和教育教学优化提供信息和知识服务。

E-learning非结构化数据管理系统的构建与实现

针对e-learning教学系统非结构化数据管理中存在着文件系统和数据库记录的不一致性和非结构化文件信息不能直接提取的问题,提出了在数据库和文件系统相结合的管理模式基础上加入文件控制模块和元数据提取模块,构建了基于元数据的e-learning教学非结构化数据管理系统,实现了对e-learning教学系统中非结构化文件的统一管理和信息直接提取,减少了人工输入,提高了效率.

个性化E-learning学习资料推荐系统设计与实现

针对目前数字化学习(E-learning)领域中普遍存在的海量学习资源与用户个性化需求之间的矛盾,使用多种协同过滤推荐算法,设计了一种个性化E-learning学习资料推荐模型,该推荐模型能从多种角度向学生推荐学习资料,并根据他们特性的不同提供个性化服务,提高了E-learing资源个性化推荐的精度和效率。

基于情境感知和本体的E-Learning系统研究

为了合理、有效地描述E-Learning环境中学习者的学习情形,利用本体论具有知识组织清晰、概念和关系定义明确的特性,建立了E-Learning环境中的情境信息本体模型。为提高学习者的学习兴趣和学习效率,对采集到的情境信息进行情境推理后,采用资源调度控制算法调用相应的学习资源服务及时向学习者提供。应用实例验证了基于情境感知的本体E-Learning系统的服务性能。

企业实施E-Learning培训系统研究

本文从知识经济时代背景出发,探索了知识管理与E-Learning系统的内在联系;构建了以知识管理为导向的E-Learning培训系统模型,并分析了实施E-Learning培训系统的条件与环境;进而阐释了这一培训系统的建立对于提高企业竞争力的重要意义。

基于情感计算的e-Learning系统建模

e-Learning也叫数字化学习,是通过因特网或其他数字化媒体进行学习与教学的活动。情感计算是指关于情感、情感产生以及影响情感的计算,试图创建一种能感知、识别和理解人的情感,并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统。本文将 e-Learning系统和情感计算结合在一起,提出了一个基于情感计算的 e-Learning系统模型,旨在有效地解决 e-Learning系统中情感交流匮乏的问题。