基于多模态数据融合的大学生在线学习情感分析模型

为研究大学生“情感缺失”问题,了解大学生在线学习时的情感状态,帮助教师智能化教学和学生个性化学习,文章融合大学生在线学习平台的课程评论、学习时的面部表情和姿态动作,运用深度学习方法,构建基于上下文增强的Bi-LSTMFN情感分析模型。模型包括4个部分,即上下文特征表示、跨模态信息交互、多模态信息融合和情感识别。该模型可以识别大学生在线学习时的情感状态,帮助教师改进教学策略,提高教师教学效果和学生自主学习能力。     

基于大数据分析的学习评价

针对目前高校课程评价手段单一,不能满足学生个性化学习的要求,本文提出了一种具有个性化和发展性特征的学习评价模型。该模型基于学生课堂教学、课外自学和部分日常生活构成的大数据,通过数据挖掘技术,给出课程学习过程中对每个学生的评价。学习评价关注学习的每个阶段,给出的建议符合学生个性化要求,并可帮助教师因材施教。教学实践结果显示,这种学习评价有助于改善学生的学习。     

GoogleApps支持下的目标驱动个性化学习模式研究

个性化学习的宗旨是学生能自主学习,教师能轻松引导。提出一种借助现代信息技术GoogleApps的目标驱动个性化学习模式,该模式通过提供可创造个性化学习环境的平台,让学生自主选择学习资源和开发学习环境,很大程度上改变了传统的单一灌输式学习模式。实践证明,该模式具有过程清晰、目标明确和注重个性化发展的特点,有利于培养学生自主学习能力,提高教学效果。     

泛在学习资源个性化推荐公众平台设计

为尊重学习者个体差异性,实现基于微信公众平台的泛在学习资源个性化推荐和个性化学习,增强学习者与学习资源的相关性,帮助学习者提高学习效率,论述了泛在学习的内涵,阐述了泛在学习公众平台相关研究现状。基于行为主义学习理论和因材施教理论设计了包含学习者层面、教师层面、系统层面和管理员层面的泛在学习资源个性化推荐微信公众平台相关功能模块,可为相关研究提供参考。     

深度学习下高中物理线上教学方法

本文概述在深度学习下实施高中物理线上教学的方法.首先,教师可以利用在线平台和工具创建交互式课程内容,包括视频讲解、模拟实验和互动练习.其次,教师可以利用深度学习算法来个性化学生的学习体验,根据学生的学习情况和需求提供定制化的学习资源和反馈.最后,教师可以利用在线讨论和合作工具引导学生间合作互动学习.以上方法对学生学习效果的提升帮助很大,同时也为教师提供了更多的教学资源和工具.     

小班背景下的评价：实质、原则与问题

小班评价是指在小班教学环境下,为了促进学生的个性化发展,而对每一个学生进行的持续判定、认知与引导,其核心在于保护、重视并珍视学生间的学习差异,适应每一个学生独特的学习特点,帮助他们各得其所、各长其长、各美其美、各展其特。它的实施必须遵循整合化、学习化和个性化原则。在实践中,小班评价存在着重形式轻实质、重情意轻知识以及教师素质不能满足评价要求的问题。     

基于学习分析的自适应网络教学系统设计

文章详细分析了目前国内外现代远程教育的特点和存在的一系列问题,如教师严重不足、学习内容不能及时根据学生需求予以更新、学生无法得到有价值的个性化学习指导等。结合学习分析理论,文章提出了基于学习分析设计自适应的网络教学系统。该系统通过不断的测试,得知学生的实际学习水平,并给学生提供适应其水平的学习策略,激励学生的学习水平螺旋上升;同时,还可以帮助教师及时完善和更新课程的学习内容,并给学生提供有价值的个性化学习指导和主动的支持服务。     

大学英语网络自主学习平台的搭建及其使用

随着教材的改革,多套大学英语网络自主学习平台出现。如何让网络自主学习平台真正被学生高效率地应用呢？本文从网络平台软件的设计、对学习者要求、对教师的要求,以及对管理者要求几方面进行了探讨,希望大学英语网络自主学习平台能真正为学生提供个性化、自主化、高效的学习环境。     

个性化学习促生物学科研教相长

个性化学习是指以反映学生个性差异为基础,以促进学生个性发展为目标的学习范式,能帮助学生迅速提高学习成绩。传统教学模式很难在课堂上满足学生个性化的学习需求,新媒体、新技术能够帮助教师和学生很好的实现这一目标。微课能帮助学生解决问题,具有因微而便、微而不碎、随需而学的特点,因而是帮助学生个性化学习的有效工具。本文从市级教研员的视角提出了通过以微课为突破口来逐步发展学生个性化学习的整体思路。     

新技术支持下的容“差”教学——《圆的认识》一课中探索学生个性化学习的实践与反思

传统教学还是在试图处理学生的个性化差异问题,也有一些开展个性化教学的方法。但是,它对课堂内的学生个性化差异还只是停留于分块处理的阶段,寻找典型,寻找差异化的共性,这非常依赖教师的个人经验,而不是真正地着眼于每个学生的个性问题展开的个性化学习。随着新技术的飞速发展,愈来越多的技术与平台为课堂教学中的个性化学习提供了支持,本文将结合《圆的认识》一课的教学实践从内容差、路径差、时间差和目标差四个方面对学生个性化学习进行阐述。     

基于模糊综合评价法的初中生个性化学习感知程度研究

借鉴学生个性化学习影响因素的已有研究成果,运用层次分析法确定环境支持、学习特征、教学支持、学习任务等4个个性化学习评价指标的权重,采用描述性统计分析和模糊综合评价法对47名初中生的个性化学习感知情况进行模糊评价。结果显示:学生对自己个性化学习的现状比较满意,认为当前的学习环境、学习特征、教学支持、学习任务基本能满足自身个性化学习的需求;女生的个性化学习感知程度差异较大,相对男生来说对自身学习的感知不够稳定。为了进一步提升学生的个性化学习效果,学校和教师有必要配备亟须的学习设备,营造良好的学习氛围,同时积极开拓更多人性化、个性化的课程组织与选择方式;教师还应加强与学生、父母间的信息沟通与交流,帮助学生正确认识自我,同时提高自身对学习任务的筛选、设计与推荐能力,促进学生高效学习。     

论学校体育实施分层教学需注意的问题

本研究运用文献资料、逻辑分析等方法对学校体育实施分层教学需要注意的问题做详实的研究分析,结果显示：分层教学能很好地体现个性化教学,为不同水平学生提供了一个更具发展的学习平台,让各个层面的学生都能有很好的进步空间,进而极大地提升了学生们的学习积极性;在具体教学中应随时注意最新发展区域,据此灵活组织教学内容,进而唤起学生主动参与锻炼的积极性。     

基于几何特征的足球机器人目标识别算法研究

提出了一种针对不同色标块形状的目标识别算法,能够在确保准确度的前提下快速地识别目标,满足实时比赛的需要。     

SCORM排序策略在远程教育中的运用

满足学生的个性化学习需求和提高他们的学习体验质量是网络教师和学校遵循的重要目标。如何在远程教学中用相同的内容实施不同的学习策略呢?SCORM排序策略可以帮助我们有效实现这种需求,并且在国际远程教育中有成功的实践。我们可以对SCORM的排序和导航规则进行研究和完善,制作出符合我国网络教学的策略模板,让网络教师套用,从而为学生提供配有灵活教学策略的个性化学习体验。     

面向智慧课堂的视频服务系统设计与实现

随着智慧课堂的日益普及,急需构建安全、稳定、高效的视频服务系统,提供丰富海量的视频信息资源、个性化的视频服务、教与学数据分析与决策支持等。通过实践调查和文献分析,基于智慧课堂教学设计与实施对视频服务的需求,设计实现了面向智慧课堂教与学服务的视频服务系统。该系统采用MVC模式,基于ThinkPHP高性能框架开发,基于角色实现了海量视频信息资源的智能检索,用户个性化视频推荐和图形化数据统计分析等功能,为智慧课堂提供全方位、个性化、智能化的教与学环境和信息资源服务,解决了传统课堂教学平台缺失和信息资源受限问题。实践应用与课堂调查表明,教师更关注视频信息资源的便捷获取与灵活发布、学情智能分析,学生更偏爱视频学习与立体化交互,基于平台的分组讨论与汇报,汇聚了师生智慧,实现了学生知识、技能、情感等多维学习目标的达成。     

网络平台的建设及在英语教学中的应用——以牡丹江医学院为例

当前英语教学改革的重点是突出网络教学环境的建设与利用,满足学生个性化学习需求,培养其自主学习能力。以牡丹江医学院网络平台的建设实践为例,具体阐述网络平台在英语教学中的作用。     

试论社区数字学习个性化服务的必要性与设计思路

目前我国社区数字化学习的平台建设和服务发展迅速,这一方面有助于拓展市民学习空间,为其提供更加开放、便捷、共享的学习机会。另一方面由于重硬件轻软件、重宣传轻互动、重自建轻共享等错误观念,导致数字化学习难以满足广大学员实际的学习需求,学习效果和影响均不如预期。为此,本文提出社区数字化学习的服务方式要体现以人为本,力求大众化、个性化,具体表现为个性化的资源搜索、个性化的资源推荐、个性化的资源导航、个性化的资源共享等内容,并对其中比较基本的个性化资源搜索问题进行了进一步分析。根据现有搜索技术的原理和特点,提出了内容过滤与协作过滤相结合的个性化搜索服务的设计思路和关键技术。     

网络环境下个性交互研究

教学交互是促进师生沟通、保证学习效果的有效途径。个性交互是网络环境下教学交互的重要组成部分,它包括了个性化学习诊断、个性化交互和个性化学习帮助三个环节。个性交互的范围既包括学习者与学习资源的交互,还包括了教师与学习资源的交互。教师与学习资源的交互是学习者与教学资源交互的前提,也是实现教学目标的重要基础。为了提升个性交互的效果,教师应该在教育观念、角色转变、信息素养等方面进行自我完善与提升。     

基于Wiki的研究性学习平台的设计与应用

研究性学习作为高校学生的一种常用的学习模式,存在着评价难的现状.基于web2.O的wiki技术手段能够很容易地实现研究性学习的过程性评价.采用行动研究法,利用wiki 平台,经过三轮的研究,结果表明,该平台能提供大量的研究性学习的过程性资料,使研究性学习活动的过程性评价得以实现.     

借助人工智能技术构建教育教学一站式平台——以计算机人工智能课程为例

借助人工智能技术构建教育教学一站式平台是对教育变革的一次有效尝试:平台依据以学生为中心的个性化服务理念,通过第一版本的一站式平台第一期选修的学生数达到240人,学生反映课程内容编排紧凑,先导课程与主要课程安排合理.通过平台课程学生能够快速掌握人工智能行业动态.对比计算机专业同层次的其他选修课程,无论是选修人数、课程满意度都有明显提高,证明了一站式平台是切实可行的,符合现代智慧教育的教学理念.