在线学习中学习者深度学习的影响因素研究——以“幼儿园教学中信息技术应用案例评析”课程为例

学习者通过深度学习能够促进高阶思维能力发展,以实现知识在不同情境下的迁移应用。影响学习者深度学习的因素主要包括学习动机、学习投入、合作学习、学习环境、学习反思5个方面。通过构建在线学习深度学习影响因素模型,发现学习动机、学习环境、学习反思与深度学习的知识迁移显著正相关;合作学习对深度学习的知识迁移无显著影响,对能力培养有显著影响;学习投入对能力培养无显著影响。因此,可以从合理设置合作学习项目,提问和作业提交环节注重提升学习者反思能力设计,改善平台学习环境建设3个方面来提升在线学习中学习者深度学习的效果。

学员特征对干部在线学习影响初探——以上海干部在线学习城为例

干部在线学习是干部学习的一种新模式,上海干部在线学习城是我国最大的省市级别干部在线学习网站,具有一定的代表性。本文通过对2009年度上海干部在线学习城学员基本情况的统计和分析,剖析年龄和性别对干部在线学习流失率、学习完成情况(通过率、学分与学时)、偏向的考核类型、网络学习行为(考试次数、学习次数、弃考数、弃学数)、学习效率、学习持续性等的影响,从而得出若干干部在线学习的规律特征,并提出相应对策建议。

基于SSH轻量级架构的干部在线学习系统的设计与实现

为满足干部学员的在线学习需求,设计实现了一种基于SSH轻量级架构的干部在线学习系统,对系统进行了需求分析,提出了系统的设计原则和目标,分析了系统的网络架构和软件体系结构,对系统关键功能模块进行了研究,给出了系统部署和运行结果。学员可以使用Internet登录系统,浏览资讯,查询资料,学习课件和在线考试等。该系统的设计与实现为干部在线学习提供了一种新的解决方案,具有一定的实用和参考价值。

基于变异技术的在线学习系统测试方法研究

随着在线学习系统的发展,其测试工作越来越重要。但是由于包括在线学习系统在内的Web服务系统自身的特点与缺陷,为测试工作带来了一定的难度。变异技术通过人为植入错误来查找错误,可以用于在线学习系统的测试工作。在测试工作的四个阶段中,从集成测试角度分析如何使用变异技术测试在线学习系统。

激发干部在线学习自主性的实践研究——中共马鞍山市委党校

随着网络培训的发展,近年来依托e-learning技术开展干部网络培训工作成为一种公认的可行路径,但在线学习也存在着依赖学习者自觉、缺少面对面管理等方面的问题,应当遵循干部在线学习规律,把握在线学习特征,推进干部教育与信息技术的深度融合,有针对性地激发干部在线学习的自主性。

基于知识结构化程度与学习者在线学习成熟度的在线学习分类研究

随着教育数字化的加速推进,在线学习已成为当前和未来教育的重要组成部分,多种实践样态正在快速发展。作为一个专业化实践领域,在线学习由哪些基本类型构成?对这一问题的研究是帮助教师根据不同情境选择合适的在线学习模式,从而有效设计在线学习、保障高质量学习发生的关键。本研究在分析在线学习实践发展趋势、分类研究的基础之上,基于交互距离理论,从知识结构化程度和学习者在线学习成熟度两个维度构建在线学习分类框架,将在线学习分为教师主导的主题式学习、教师引导的合作研创学习、同伴驱动的群体生成性学习、算法生成的智适应学习四类。同时,结合相关理论和典型实践案例,从知识类型、学习者类型、核心交互、教师角色、满足的需求、技术特点、支撑理论七个维度对四类在线学习的特征进行了总结。最后,本研究对新冠疫情期间的在线教学进行了反思,并展望了未来在线学习的发展。希望本研究能够深化实践者对在线学习的认识,帮助设计者根据知识的结构化程度和学习者在线学习成熟度综合考虑、选择并设计合适的在线学习。

在线学习服务师职业定位与国家职业技能标准编制

新职业的研发背景与定位。"在线学习服务师"作为一种新职业发布具有深远的意义,新职业是现代远程教育的传统实践——学习支持在互联网时代的新发展。更重要的是,新职业不是简单的在线教学岗位,而是我国在互联网时代面对日益增长的大规模、个性化优质教育需求,破解教育新矛盾,融合新理念和新技术,对传统教育服务分工体系的创新。通过新职业发布可以推动在线教育高质量发展,助力教育服务系统与机制的深刻变革。

移动互联网下在线学习的演进与实践

全球移动互联网正在飞速发展，平板、手机为代表的移动智能终端成为流量贡献的核心入口。思科预计到2016年，全球70％以上的网络流量由移动端贡献。

影响在线学习的五大趋势:从多焦点视角看未来可能发展

新冠肺炎危机促使人们想了解在线学习的主要趋势以及今后可能如何发展。本文不是预测在线学习的未来,而是针对新冠大流行期间忽视在线学习研究成果的倾向,试图全面概括在线学习领域的情况,关注在线学习的未来。文章认为定义在线学习并非易事,这个术语在实际使用中千差万别。文章从多焦点视角归纳了五种宏观趋势,有助于从不同角度和观点对此进行分析。文章涉及广泛内容,基于大量文献揭示数字教育生态系统是如何同时兼具融合、扩大规模、更加开放又更加封闭以及越来越多样性的特点。这些矛盾趋势之间存在内在紧张关系,因此必须从大社会变革力量方面认识在线学习。据此,本文试图兼顾大社会问题、机会言辞和必不可少的深刻批判。文章对在线学习寄予厚望,也强调了教育工作者在塑造在线学习可能、很有可能和更可取的未来中所发挥的重要作用。

采用在线多实例学习的超像素跟踪

采用矩形框表示目标会引入背景干扰,导致跟踪性能下降,故利用多实例学习的特点对背景干扰建模,提出了一种采用在线多实例学习的超像素跟踪算法。在训练阶段,以超像素作为实例,根据位置将这些超像素分为具有明确标签的多个实例包,进而将跟踪转换为多实例学习问题。然后,在所提算法中实现了在线多实例学习,通过求实例包的似然函数最大化,从弱分类器池中选择K个最优的弱分类器组合为强分类器,在下一帧的检测阶段,利用学习的强分类器生成目标置信图。最后,采用粒子滤波方法从置信图中估计目标状态,在2.6 GHz主频的笔记本电脑上,所提算法的跟踪速率可达15 frame/s。在多个视频序列上的对比实验表明,该算法对复杂背景、目标高速运动、遮挡等具有更好的鲁棒性和精度,且跟踪精度和成功率的典型值分别达到了91%和90%,比原始超像素跟踪算法分别高出了21%和26%。

干部在线教育的现状与发展

提升干部教育培训信息化建设水平是干部教育培训工作改革创新的实施基础和重要途径。干部在线教育作为推进干部教育培训信息化建设的一项重要举措,为干部持续学习和扩大培训规模提供了新的平台。自2004年试点以来,干部在线教育工作在7年多的建设中取得了长足的进步,为广大干部提供了更多接受培训的机会。当前干部在线教育学员数量急剧增加、年龄差距逐渐拉大,学员的个性化需求对干部在线教育的资源建设、支撑平台、学习方式等提出了更高的要求,但国内干部在线教育学习资源建设水平参差不齐,未形成有效的质量评估体系。为进一步促进干部在线教育发展,应明确干部学员群体特征,重视资源内容和质量,利用新技术规划干部在线教育平台,"以评促建",建立优质干部在线管理服务体系。

基于深度自学习的图像哈希检索方法

基于监督学习的卷积神经网络被证明在图像识别的任务中具有强大的特征学习能力。然而,利用监督的深度学习方法进行图像检索,需要大量已标注的数据,否则很容易出现过拟合的问题。为了解决这个问题,提出了一种新颖的基于深度自学习的图像哈希检索方法。首先,通过无监督的自编码网络学习到一个具有判别性的特征表达函数,这种方法降低了学习的复杂性,让训练样本不需要依赖于有语义标注的图像,算法被迫在大量未标注的数据上学习更强健的特征。其次,为了加快检索速度,抛弃了传统利用欧氏距离计算相似性的方法,而使用感知哈希算法来进行相似性衡量。这两种技术的结合确保了在获得更好的特征表达的同时,获得了更快的检索速度。实验结果表明,提出的方法优于一些先进的图像检索方法。

基于Android平台的干部移动学习系统的设计与实现

为满足学员干部的移动学习需求,设计实现一个基于Android平台的干部移动学习系统,分析系统总体架构,提出系统操作流程,对系统关键功能模块进行研究,给出系统测试和运行结果。学员可以使用Android系统的手机和平板电脑等移动终端登录系统、查询资料、学习课件和在线考试等。该系统的设计与实现为干部移动学习提供一种新的途径,具有一定的实用和参考价值。

基于F5负载均衡应用交付网络技术在干部在线的应用

应用交付网络技术的理念就是把网络及应用深度结合在一起。安全、快速、高可用是应用交付网络的三大要素。应用交付网络技术由服务器负载均衡、链路负载均衡、应用安全管理、应用加速等多种技术组成。目的是提高用户体验,保证网络安全的前提下解决用户关键网络应用访问瓶颈的问题。根据干部在线学习平台遇到的随机大流量、高并发、及网络安全等问题,我们就需要引入应用交付网络技术。F5是当今业界首推的一款应用交付网络控制器。本文在介绍应用交付网络技术的基础上,把F5的功能和应用交付技术相关知识融合在一起,并且实际地应用到干部在线平台网络架构。解决了平台在线人数阶梯式增长所带来的问题。让在线学习平台更加安全、高效、灵活、有序的运转。

基于角色权限的企业级在线报名系统设计与实现

本文主要讲述了基于ASP技术开发的以权限为核心的企业级网上报名系统的设计和实现,该系统采用了3个层次,模块化并且可扩展的系统架构。另外,整个系统以细粒度的角色和权限控制提供安全性和高可靠性。本文对系统的需求,设计和各个功能模块的实现作了详细的介绍,并且详细描述了各个模块和系统管理角色之间的映射关系。此外,系统中采用了数据库访问对象(DAO)技术对数据库模块进行封装,以简化整个系统的数据库访问操作。该系统的整体设计和实现有效提高了报名的工作效率,减少了各级角色管理员的工作量,降低了出错率,具有较高的推广价值。

高性能非学历在线培训网站系统架构设计

非学历在线培训网站培训对象来源广,访问压力较大,网站性能显得非常关键,因此,应结合系统架构技术,从前端应用系统、应用交付系统、网络与安全系统、缓存系统、数据库系统、存储系统6个方面来进行高性能在线培训网站的系统结构设计。

干部在线研究性学习系统的设计和研发

随着在线学习技术的多样化发展和中国干部对于IT新技术的熟悉,传统意义上的干部在线学习模式——以三分屏课件为主的单向教学的模式已经满足不了学员干部在线学习模式正在整合干部学习的特点和在线学习技术的发展,运用终身学习的理念,开展双向互动协作的在线学习模式。本文总结中国干部在线学习以及国内外研究性学习系统现状;基于成人学习的特点,针对干部这个特殊群体,优化干部在线协作学习策略,研发干部网络研究性学习系统;并介绍在上海干部在线学习城中开展研究性学习的实践情况,以期推动干部在线教育普及与深入,提高学习适切性。

基于岗位技能认证的企业数字化学习案例研究——以中国电信“大规模在线岗位技能认证”项目为例

企业数字化学习与员工发展相结合,将会极大提高员工的学习积极性。发展企业数字化学习需要与企业人力资源政策相结合。本文以案例研究法,在深入实践调研的基础上,分析了中国电信的"大规模在线岗位技能认证"项目的设计与实施,评判其项目效果。并结合中国电信的企业背景和文化特殊性,总结其成功策略,推广其最佳实践,为其它企业的数字化学习提供借鉴与参考。

中学混合式教学开展中教师影响因素评价指标体系的探索

目前,关于中学混合式教学的实例远不如高校混合式教学的多,在对教师影响因素方面的评价指标体系也并不完善,少之又少。文章主要内容是对中学混合式教学教师影响因素评价指标体系的建构,探讨的内容主要包括中学混合式教学教师因素研究现状;中学混合式教学教师影响因素评价维度的建构;中学混合式教学教师影响因素评价指标体系的确立;使用结构方程中的验证性因子分析法对假设的因素评价指标体系的验证并进一步阐明指标构建的意义,此指标体系的构建有助于本地中学开展混合式教学及教师提升自身的混合教学素养。

基于密度的K-means初始聚类中心选取算法

传统K-means算法的初始聚类中心从数据集中随机抽取,聚类结果会随着初始聚类中心的不同而产生波动。针对这一问题,提出一种基于密度的优化初始聚类中心选取算法,通过计算每个数据对象的密度参数和邻域距离,选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。在聚类类别数给定的情况下,使用标准的UCI数据库进行对比实验,发现改进后的算法较传统算法有相对较高的准确率和稳定性。