在线学习平台

摘要： 随着在线教学平台在国内高校的兴起,学生学习行为数据呈几何级数增长。如何对海量数据进行处理分析,挖掘不同应用场景的教育数据,帮助教学者优化教学内容和教学过程,逐渐成为教育研究者关注的热点。通过数据可视化方法,分别对高职在线学习数据和高职扩招学习平台数据进行分析,监测学生学习情况和课程完成情况,教师可以及时了解学生学习状况,并有针对性地进行课堂教学及评价等;学生可以完成自我评估、发现自己的学习问题;教学管理者可以掌握教师教学效果和学生学习情况,调整教学管理与决策的目标。结合在线学习平台——智慧课堂,将数据可视化方法应用到实际教学,产生了良好的实践效果,有效地促进了智慧教育发展。

摘要： 疫情期间,大规模的在线教学使得在线教育踏上新的台阶,各在线学习平台有各自的优势,在在线教育发展过程中发挥了重要的作用。选取中国大学MOOC、学堂在线、好大学在线三大国内知名在线学习平台为样本,从页面设置、教学资源供给、学习活动组织、学习评价和学习支持服务几个方面对在三大平台的学习体验进行对比分析,总结各平台的优点,并从丰富学习平台功能、教学资源与活动有效整合、重视学习支持服务等方面提出改进建议,以期对在线教育更好的发展提供参考。

摘要： 在后疫情时代,线上线下相结合的混合式教学模式必将成为未来高校教学的新常态.根据机电一体化课程特点从混合式理实一体化教学方法模式设计及实施等方面来满足学生的理论与实践学习需求,使教学模式多样化,教学内容兼顾理论深度和实用效果两方面.学生在完成基本理论学习的基础上,能够提升自己实操能力以及获得独立解决复杂工程问题的经验.

摘要： 为了保证C++程序设计课程的在线实验教学的质量,文章设计并实现了一个C++在线实验平台。平台采用B/S架构、SSM框架、Tomcat服务器、MySQL数据库等开发工具与技术。系统分为教师端与学生端。教师可以发布实验任务与资源,并实时监督学生的学习进度。学生可以在线观看视频、编辑和编译代码、提交成果等。该系统可以为教师的实验课堂管理提供帮助,同时可以督促学生学习,也为学生实验提供资源和平台。

摘要： 本文基于笔者全程参与财菁教育在线学习中心建设的实践,线下授课机构为适应时代需要,克服自身短板,从定目标、选载体、选模式、到构建细节的全部过程。用最少成本和较短时间,打造适合本机构的,实用的在线学习平台,提高教学质量、提升机构竞争力。

摘要： 随着疫情的暴发,在线教学平台得到了广泛的推广和应用,但是由于受网络、授课场景等的限制,在线教学的模式无论从教师、学生及平台本身的限制,都还存在各方面的不足,如何提升在线授课的教学质量,增强学生互动是本文研究的重点。

摘要： 国家开放大学作为最具影响力的在线教育类新型高校,在转型发展之际,实施《国家开放大学综合改革方案》提出提质创优的重要举措。在分析同类相关文献和结合实践调研的基础上,从六个维度提取20个开放教育学生在线学习满意度影响因素,通过社会科学统计软件优化分析最终选取14个关键影响因素,建立了基于邻接矩阵和可达矩阵的层级递归解释结构模型,进一步厘清开放教育影响因素之间的层级关系,为提高开放教育学生在线学习满意度分析提供了更符合实际的精准依据。对模型继续深入分析和研究发现:自我效能、学业情绪、师生互动、生生互动及学生与学习资源的互动等5个因素是在线学习满意度的直接影响因素,而教学能力和课程性质则是根源性的影响因素。因此,从提高开放大学办学质量、提高师资队伍建设和完善开放教育在线学习平台设计三个方面出发,设计出更为实用和全面的学生在线学习满意度评价体系。

摘要： 基于宁夏医科大学在线学习平台与微信平台,将生理学教学分为课前、课中、课后3个学习阶段实施教改,以期探索出一种有效的线上与线下相结合的混合式教学模式,激发学生学习的积极性与主动性,进一步促进基础医学及其相关学科的教育教学改革。

摘要： 云计算等新兴技术的发展,为教学领域带来了新的发展机遇。在把握计算机类课程在线学习平台建设需求的基础上,对基于云计算技术的在线学习平台建设方案展开了分析,通过搭建平台架构和开发相应功能模块,为计算机类课程在线学习提供支持。通过实现平台用户管理、课程资源管理等各项功能,能够体现平台在课程教学方面的应用优势,为推动计算机教学改革提供参考。

摘要： 在时代的发展下,学习方式呈现多元化发展,大学生在线自主学习模式体现了学习的主动性。在线学习模式的深化有助于提升当代大学生的综合素质和能力,为提高大学生在线自主学习效率,应解决目前影响大学生学习自主性的因素,本文将围绕着在线自主学习的影响因素展开分析,完善线上学习平台、优化学习资源、营造良好的线上学习氛围、提升在线学习主动性。

摘要： 中国STEM教育体系正蓬勃发展,线上STEM学习平台作为STEM教育中的一种崭新教学形态,其具备的共享性、开放性极大丰富了我国的STEM教育资源,成为优化STEM教学品质的中坚力量.目前我国的STEM在线资源主要以课程的形式呈现,研究我国线上STEM课程的建设情况有助于把控线上STEM资源内在品质.选取国内比较有代表性的STEM平台A中的小学STEM课程(共计82门)为研究对象,以STE@M教育金字塔内容结构模型为课程内容分析框架,并对A平台进行编码分析,探究国内STEM在线学习平台在课程内容方面的特点.从而了解在线STEM课程的建设现状,并进一步提出我国STEM在线学习平台课程内容建设的发展性建议.

摘要： 学习分析技术起源于教育大数据进一步发展的需要,它必将带来教育技术学科又一次快速发展的机遇.在线学习平台是教育大数据产生的主要集中地.教师与学习者的动态学与教的过程中产生了大量有意义的数据,对这些数据进行科学分析,能够对教师进一步实施教学提供指导,促进学生对学习的调整与反思.文章以免费开源的在线学习平台——MOODLE为例,从集成插件、通用与专业分析工具、数据挖掘等方面对该平台可用的学习分析技术做了分析研究,并指出该平台在学习分析方面存在的一些问题.

摘要： 自21世纪以来,人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长,越来越多的学习研究开始向数据分析方面倾斜,但实际研究效果并不理想,针对大数据背景下的学习分析及预测的系统性介绍也相对较少,本文利用文献综述法、调查研究法找出大数据背景下学习分析及预测的方法,以期为未来的研究者对在线学习平台中学习者学习所产生的海量数据进行分析时提供借鉴.

摘要： 以学习者为中心的网络在线学习平台,已成为现代教育的重要方式和发展方向.高校教学优质教学资源的有效共享,可以实现高校之间的优势互补,提升高校的整体教育教学质量.但由于受到资金、技术人员和学习资源等条件的制约,众多高校无法充分发挥在线学习平台的作用.因此本文提出并建立了一种基于SaaS模式和资源共享的网络在线学习平台,为高校有效利用网络在线学习平台提供了一种新的模式.

摘要： 随着大数据时代的来临,不断积累的海量学习数据需要使用新的方法和技术进行处理,学习分析应运而生并成为新的研究热点.文章通过梳理学习分析中的六种关键技术,分别从预测模型、社会网络分析、内容分析、语义分析、用户追踪、推荐引擎的常用工具和应用场景进行介绍,期望为学习分析提供相应的技术支持.

摘要： 随着大数据时代的来临,不断积累的海量学习数据需要使用新的方法和技术进行处理,学习分析应运而生并成为新的研究热点.文章通过梳理学习分析中的六种关键技术,分别从预测模型、社会网络分析、内容分析、语义分析、用户追踪、推荐引擎的常用工具和应用场景进行介绍,期望为学习分析提供相应的技术支持.

摘要： 随着大数据时代的来临,不断积累的海量学习数据需要使用新的方法和技术进行处理,学习分析应运而生并成为新的研究热点.文章通过梳理学习分析中的六种关键技术,分别从预测模型、社会网络分析、内容分析、语义分析、用户追踪、推荐引擎的常用工具和应用场景进行介绍,期望为学习分析提供相应的技术支持.

摘要： 随着大数据时代的来临,不断积累的海量学习数据需要使用新的方法和技术进行处理,学习分析应运而生并成为新的研究热点.文章通过梳理学习分析中的六种关键技术,分别从预测模型、社会网络分析、内容分析、语义分析、用户追踪、推荐引擎的常用工具和应用场景进行介绍,期望为学习分析提供相应的技术支持.

摘要： 为进一步增强员工安全意识,预防人身伤害事故,提高企业安全管理水平.以重庆烟草为载体,开展安全文化的有效落地研究.结果表明,从思想理念、管理方式、行为模式、运行体制上逐步完善安全文化体系,将安全文化与企业文化建设进行融合,可有效突破烟草企业在安全文化建设上的瓶颈性问题,能切实实现安全文化在烟草企业中有效落地.本研究为推进烟草行业安全文化建设提供了一定的经验.

摘要： 为进一步增强员工安全意识,预防人身伤害事故,提高企业安全管理水平.以重庆烟草为载体,开展安全文化的有效落地研究.结果表明,从思想理念、管理方式、行为模式、运行体制上逐步完善安全文化体系,将安全文化与企业文化建设进行融合,可有效突破烟草企业在安全文化建设上的瓶颈性问题,能切实实现安全文化在烟草企业中有效落地.本研究为推进烟草行业安全文化建设提供了一定的经验.

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习推荐方法、装置、在线学习系统及服务器，可以在当学员用户的学习行为数据与各个在线学习推荐模型之间的未存在达到预设适配度阈值时，结合每个在线学习推荐模型相对于学员用户的推荐级别匹配学员用户对应的多个模型匹配属性以及每个模型匹配属性中加载的模型属性节点，由此将每个模型匹配属性对应的风格属性权重参数关联到每个模型匹配属性中加载的模型属性节点对应的第二目标在线学习推荐模型中，通过每个第二目标在线学习推荐模型根据风格属性权重参数对学员用户进行信息推荐，从而可以实时提高推荐精度，避免了在线学习推荐模型的参数配置过程无法在短时间内进行有效更新持续导致的信息推荐体验较差的情况。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习推荐方法及在线学习系统，可以在当学员用户的学习行为数据与各个在线学习推荐模型之间的未存在达到预设适配度阈值时，结合每个在线学习推荐模型相对于学员用户的推荐级别匹配学员用户对应的多个模型匹配属性以及每个模型匹配属性中加载的模型属性节点，由此将每个模型匹配属性对应的风格属性权重参数关联到每个模型匹配属性中加载的模型属性节点对应的第二目标在线学习推荐模型中，通过每个第二目标在线学习推荐模型根据风格属性权重参数对学员用户进行信息推荐，从而可以实时提高推荐精度，避免了在线学习推荐模型的参数配置过程无法在短时间内进行有效更新持续导致的信息推荐体验较差的情况。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习推荐方法、在线学习系统及服务器，可以在当学员用户的学习行为数据与各个在线学习推荐模型之间的未存在达到预设适配度阈值时，结合每个在线学习推荐模型相对于学员用户的推荐级别匹配学员用户对应的多个模型匹配属性以及每个模型匹配属性中加载的模型属性节点，由此将每个模型匹配属性对应的风格属性权重参数关联到每个模型匹配属性中加载的模型属性节点对应的第二目标在线学习推荐模型中，通过每个第二目标在线学习推荐模型根据风格属性权重参数对学员用户进行信息推荐，从而可以实时提高推荐精度，避免了在线学习推荐模型的参数配置过程无法在短时间内进行有效更新持续导致的信息推荐体验较差的情况。

摘要： 本申请公开一种车辆换道决策模型的在线学习方法，包括：在人工驾驶模式下，按照预设时间间隔采集交通场景数据和用户驾驶数据；对交通场景数据和用户驾驶数据进行分析，确定每一帧数据的标签数据；生成训练数据集，其中，一个训练数据集包括在一个采样时刻获得的交通场景数据、用户驾驶数据和相应的标签数据；将生成的训练数据集存储于为该车辆配置的用户驾驶行为数据库；在满足预设条件的情况下，利用用户驾驶行为数据库分别对各个驾驶任务类型下的车辆换道决策模型进行训练，更新各个车辆换道决策模型。基于本申请公开的技术方案，车辆的换道行为更加符合用户的驾驶习惯，从而使得车辆的换道行为更加符合用户的预期，从而提高用户的驾乘体验。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习推荐方法、装置、在线学习系统及服务器，可以在当学员用户的学习行为数据与各个在线学习推荐模型之间的未存在达到预设适配度阈值时，结合每个在线学习推荐模型相对于学员用户的推荐级别匹配学员用户对应的多个模型匹配属性以及每个模型匹配属性中加载的模型属性节点，由此将每个模型匹配属性对应的风格属性权重参数关联到每个模型匹配属性中加载的模型属性节点对应的第二目标在线学习推荐模型中，通过每个第二目标在线学习推荐模型根据风格属性权重参数对学员用户进行信息推荐，从而可以实时提高推荐精度，避免了在线学习推荐模型的参数配置过程无法在短时间内进行有效更新持续导致的信息推荐体验较差的情况。

摘要： 本发明提供了一种基于图书教材的在线学习管理方法及在线学习管理装置，其中，基于图书教材的在线学习管理方法，包括：创建对应于任一图书教材的管理群组；检测是否接收到用于加入所述管理群组的加入请求；在确定接收到所述加入请求时，将所述加入请求的发送方添加至所述管理群组；对所述管理群组内的所有成员在线学习所述任一图书教材进行管理。通过本发明的技术方案，能够基于某一图书教材快速地构建管理群组，以便对学习同一图书教材的成员进行统一管理，同时确保了能够在线追踪成员对图书教材的掌握情况，实现了将传统的线下教学延伸至线上，大大节省了人力资源。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器，通过对在线学习推荐结果进行风格特征提取和内容特征提取，并确定对在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘，由此可以从在线学习推荐结果中有效挖掘出在线学习挖掘结果，以便于在线学习平台参考该在线学习挖掘结果进行后续的推荐内容侧重点布局，进而改善在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少的情况，提高信息推荐体验。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习挖掘方法及在线学习系统，通过对在线学习推荐结果进行风格特征提取和内容特征提取，并确定对在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘，由此可以从在线学习推荐结果中有效挖掘出在线学习挖掘结果，以便于在线学习平台参考该在线学习挖掘结果进行后续的推荐内容侧重点布局，进而改善在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少的情况，提高信息推荐体验。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习挖掘方法、在线学习系统及服务器，通过对在线学习推荐结果进行风格特征提取和内容特征提取，并确定对在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘，由此可以从在线学习推荐结果中有效挖掘出在线学习挖掘结果，以便于在线学习平台参考该在线学习挖掘结果进行后续的推荐内容侧重点布局，进而改善在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少的情况，提高信息推荐体验。

摘要： 本申请实施例提供一种在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器，通过对在线学习推荐结果进行风格特征提取和内容特征提取，并确定对在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘，由此可以从在线学习推荐结果中有效挖掘出在线学习挖掘结果，以便于在线学习平台参考该在线学习挖掘结果进行后续的推荐内容侧重点布局，进而改善在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少的情况，提高信息推荐体验。