基于考核数据的学生画像研究

学生画像这一概念源于电子商务领域的用户画像,基于考核数据的学生画像在教育教学领域有着积极的意义。通过归类考核数据,分析考核类型属性及学生性格属性可以得到三类参数。应用数据挖掘技术确定三类参数间的关系,即可得到基于考核数据的学生画像。     

大数据驱动的BOPPPS教学模式在“非线性编辑”课程中运用研究

非线性编辑课程是数字媒体类专业的核心课程,以学生实践能力培养为主,利用超星慕课平台获取、积累的学生学习习惯大数据信息,从导入、目标、前测、参与式学习、后测、总结六个维度,采用BOPPPS教学模式翻转课堂,改变学生学习过程不好数据化监管的传统模式,从而提升教学质量。     

一种物联网感知层簇内高效低功耗的数据收集方法

针对物联网感知层簇内数据收集过程中存在收集效率较低、能耗较高和传输时延较大等问题,提出了一种基于鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法的物联网感知层簇内高效数据收集方法。对物联网感知层簇内传感节点的数据收集问题进行了数学计算、分析和建模。簇内传感节点数据传输过程中,如何兼顾簇内传感网络节点能耗、传输时延和网络均衡性等指标,是一个复杂的多目标优化问题。利用CSO算法的高效优化性能,从簇成员传感节点到簇头节点之间的多条通信路径中寻找传输路径最短、网络能耗最低和传输时延较小的传输路径,以提高数据收集能力。仿真结果表明,与其他物联网感知层数据收集算法相比,所提出的算法可降低网络能耗,提高网络数据收集工作效率,延长网络寿命。