优质网络学习资源的筛选方法研究

摘要

随着教育信息化进程的快速推进，在线学习成为一种主要的学习方式。各种在线学习平台中的资源即网络学习资源数量迅猛增长，然而其质量却参差不齐。如何从海量的网络学习资源中筛选出较为优质的资源，提高学习者的在线学习效率，显得尤为重要。因此，本文开展了对优质网络学习资源筛选方法的研究。
　　首先，在综述国内外网络学习资源相关研究现状的基础上，对聚类分析、K-均值算法、多目标优化算法等理论与技术进行了归纳总结。同时，参照国内外各类网络学习资源建设和管理标准，通过对教师、学生进行调研与访谈，设计了以学习者为评价主体的网络学习资源评价体系，为优质网络学习资源筛选提供依据。
　　其次，给出一种优质网络学习资源筛选方法，该方法先以K-均值算法为基础对资源进行分类，然后再借助多目标优化问题中的支配关系对资源进行评价，实现资源的筛选。同时，依托工程技术研究中心自主研发的精品资源共享课公共服务平台，对资源的筛选功能予以实现。
　　最后，将该方法应用于《数据库技术及应用》的实验课中，通过筛选功能的实际应用和问卷调查，对优质网络学习资源筛选方法的可行性和有效性进行验证。结果表明:该方法能够高效、准确地筛选出优质的网络学习资源。本研究成果对于提高网络资源共享平台中资源的质量，消除学习者资源选择的盲目性，提升在线学习的效率与效果，具有一定的现实意义和应用价值。

目录

摘要

插图索引

第一章 绪论

1．1 研究背景、目的和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 目的和意义

1．2 相关研究现状

1．2．1 国外

1．2．2 国内

1．3 研究内容与方法

1．3．1 主要内容

1．3．2 研究方法

1．4 论文组织结构

第二章 相关概念与技术支撑

2．1 相关概念

2．1．1 网络学习资源

2．1．2 聚类分析

2．2 技术支撑

2．2．1 Java

2．2．2 数据标准化

2．2．3 K-均值算法

2．2．4 多目标优化算法

2．3 精品资源共享课公共服务平台

2．3．1 平台简介

2．3．2 数据库设计

第三章 优质网络学习资源的筛选方法

3．1 优质网络学习资源判定依据

3．1．1 国内外教育资源标准化规范

3．1．2 优质网络学习资源判定依据

3．2 优质网络学习资源筛选方法的描述

3．2．1 筛选方法描述

3．2．2 筛选功能设计

3．3 筛选方法的算法及其实现

3．3．1 数据表结构设计

3．3．2 算法设计与实现

第四章 优质网络学习资源筛选方法的应用

4．1 应用对象

4．2 应用过程

4．2．1 确定应用方案

4．2．2 实施应用方案

4．3 应用结果与分析

4．3．1 应用结果

4．3．2 结果分析

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

附录

致谢

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