检索结果-内蒙古大学图书馆

中国远程教育 2019年第2期 79-84页

作者：陈靓影蔡培孔繁昌张议文华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

在学习中如何科学合理地使用网络确保中小学生健康发展,是家长、教师以及整个社会非常关注的问题。本研究以840名来自不同教育信息化水平、年龄段和地域的学习者为对象,从物理环境、资源环境、人文环境三个维度探讨了网络学习环境对身... 详细信息

在学习中如何科学合理地使用网络确保中小学生健康发展,是家长、教师以及整个社会非常关注的问题。本研究以840名来自不同教育信息化水平、年龄段和地域的学习者为对象,从物理环境、资源环境、人文环境三个维度探讨了网络学习环境对身体质量指数(BMI)影响的性别差异。研究发现,男生和女生在网络学习环境和BMI分布上存在显著差异,同时在网络学习环境和BMI的相关上也存在显著差异。此外,回归分析结果显示,"手机与网络配备""网络互动""网络学习时间"三个因素能够有效预测男生的BMI,"手机与网络配备""学习自控能力"能有效预测女生的BMI,这表明网络学习环境对男生和女生具有不同的影响模式。基于上述研究发现,本研究提出合理用网的建议,使中小学生既能充分利用网络获取知识又不影响身体健康。

关键词：网络学习环境回归分析身体质量指数性别差异身体健康中小学生教育信息化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

引用

计算机工程 2019年第6期45卷 310-314页

作者：戴志诚李小年陈增照何秀玲华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI... 详细信息

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965m,且定位误差波动小。

关键词：接收信号强度指示 KNN算法可变权值加权质心指纹定位

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于动态量化编码的深度神经网络压缩方法

引用

自动化学报 2019年第10期45卷 1960-1968页

作者：饶川陈靓影徐如意刘乐元华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心武汉430079 华中师范大学教育大数据国家工程实验室武汉430079

近年来深度神经网络(Deep neural network,DNN)从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计算和存储资源,难以应用于手机等移动嵌入式设备.为了解决这一... 详细信息

近年来深度神经网络(Deep neural network,DNN)从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计算和存储资源,难以应用于手机等移动嵌入式设备.为了解决这一问题,本文提出了一种基于动态量化编码(Dynamic quantization coding,DQC)的深度神经网络压缩方法.不同于现有的采用静态量化编码(Static quantitative coding,SQC)的方法,本文提出的方法在模型训练过程中同时对量化码本进行更新,使码本尽可能减小较大权重参数量化引起的误差.通过大量的对比实验表明,本文提出的方法优于现有基于静态编码的模型压缩方法.

关键词：深度神经网络模型压缩动态量化编码码本更新

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

量化学习：数字化学习发展前瞻

引用

教育研究 2016年第7期37卷 119-126页

作者：刘三(女牙) 李卿孙建文刘智华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

量化学习的前提是建构数据化认知,核心是提供个性化学习服务,目标是构筑新的学习方式。量化学习实践过程是由数据、学习者、其他利益相关方和学习服务连接而成的具有适应性反馈的闭环系统。量化学习以信息技术与教育的深度融合、技术的... 详细信息

量化学习的前提是建构数据化认知,核心是提供个性化学习服务,目标是构筑新的学习方式。量化学习实践过程是由数据、学习者、其他利益相关方和学习服务连接而成的具有适应性反馈的闭环系统。量化学习以信息技术与教育的深度融合、技术的进步和产业的发展以及教育教学理论的创新为驱动。量化学习可推动构建面向新时代需求的教育新形态,助力形成"学生中心化"教育服务理念,促进落实适应个性发展的教育改革创新。量化学习在个性化学习诊断、学习路径规划、个性化学习推荐、学习状态可视化及学习干预等应用领域展现出广阔的发展前景。

关键词：量化学习个性化学习量化自我学习分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向在线教学平台的数据可视化方法及应用

引用

中国远程教育 2018年第1期 37-44页

作者：刘海李姣姣张维张昭理易泽顺华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

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,挖掘教学环境中存在的不足,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。本文在分析教学平台数据特点的基础上,... 详细信息

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,挖掘教学环境中存在的不足,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。本文在分析教学平台数据特点的基础上,提出了一系列面向教学场景的数据可视化方法。通过数据可视化方法的编程实现,教师可以为学生直观地呈现知识,及时了解学生学习状况,并有针对性地进行课堂教学、教学评价等;学生可以形成知识框架与互联体系,促进知识表达与内化,并完成自我评估、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。本文结合自主研发的在线教学平台——师大云课堂,将实现的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。

关键词：教育大数据数据可视化在线教学平台教学研究智慧教育

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用电子双板的知识可视化教学研究

引用

中国远程教育 2017年第3期 16-21页

作者：张昭理李志飞刘海刘三女牙华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心

知识可视化在教育传播领域正发挥愈来愈重要的作用,如何利用知识可视化进行有效教学是一个值得研究的方向。以往的可视化教学都是针对特定的学科或知识点,不能有效地进行拓展。在此背景下,本研究提出将可视化知识分类的观点,将其分为概... 详细信息

知识可视化在教育传播领域正发挥愈来愈重要的作用,如何利用知识可视化进行有效教学是一个值得研究的方向。以往的可视化教学都是针对特定的学科或知识点,不能有效地进行拓展。在此背景下,本研究提出将可视化知识分类的观点,将其分为概念性知识、过程性知识和应用性知识三种类型,并使用不同工具对知识进行可视化,然后结合知识进行文字解释或说明,最后通过电子双板双屏显示,通过文字意义与视觉表征结合的方式促进学生的学习。在此基础上,本研究构建了一种知识可视化的教学模型,从准备、设计、教学和评价四个阶段为教师进行可视化教学提供参考。

关键词：知识可视化电子双板教学研究智慧教育

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

教育数据伦理:大数据时代教育的新挑战

引用

教育研究 2017年第4期38卷 15-20页

作者：刘三女牙杨宗凯李卿华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心华中师范大学

教育数据伦理是对教育数据产生、采集、存储和分析利用过程中所应秉持的道德信念和行为规范的理性审视。教育数据伦理以价值构建与认同为根本挑战,以利益机制设计为主要抓手,蕴含时序性和情境化的动态性。明确教育数据的价值定位,界定... 详细信息

教育数据伦理是对教育数据产生、采集、存储和分析利用过程中所应秉持的道德信念和行为规范的理性审视。教育数据伦理以价值构建与认同为根本挑战,以利益机制设计为主要抓手,蕴含时序性和情境化的动态性。明确教育数据的价值定位,界定教育主体的数据权利,厘清教育数据的教育效用,是教育数据伦理面临的基本问题。对教育数据伦理的研究,从传统伦理学视角,须推进道德自律、法律法规与监管;从技术视角,应从教育服务的各个环节进行伦理渗透,避免技术异化;从教育视角,要提升教育管理者和教师的教育数据素养。

关键词：大数据教育伦理数据素养

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模型集成的在线学习投入评测方法研究

引用

中国远程教育 2020年第10期 9-16,60页

作者：李振华张昭理刘海华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 430079

针对慕课等在线学习课程存在的完成率低、辍课率高等问题,不少研究者通过检测学习者的学习投入度来发现"问题"学生,对其进行干预以保证学习效果。本文以构建在线学习投入自动化评测模型为目标,通过构建集成评测模型,利用学习... 详细信息

针对慕课等在线学习课程存在的完成率低、辍课率高等问题,不少研究者通过检测学习者的学习投入度来发现"问题"学生,对其进行干预以保证学习效果。本文以构建在线学习投入自动化评测模型为目标,通过构建集成评测模型,利用学习过程中产生的视频图片和鼠标流数据对学习者的投入水平进行评测。集成模型由3个子模型组成,其中两个子模型用于进行图片数据的处理,一个子模型用于进行鼠标流数据的处理,图片部分的评测采用VGG16卷积神经网络对源图片和相应的LGCP特征进行评测,鼠标流数据采用BP神经网络进行评测。最后,利用模型集成的方法对学习者的学习投入度进行综合评测,再将其结果与学习者填写的NSSE-China调查量表的结果进行相关性分析,结果显示两者的评测结果显著相关,表明该模型用于学习投入评测是可行且有效的。

关键词：在线学习学习投入自动化评价视频图片鼠标流数据卷积神经网络 BP神经网络模型集成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中低成就低年级学生的错误样例学习研究

引用

教育研究与实验 2015年第6期 28-33页

作者：王蒙杨宗凯刘三(女牙) 郑年亨刘智华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 430079

错误样例学习是样例学习的新分支,错误样例能增加样例学习的效力。本文通过实证研究探讨低年级中低成就学生错误样例学习的效果和可行性,同时利用"出声思维(think aloud)"获得学习者的自我解释,对解释内容编码和分类后探究学... 详细信息

错误样例学习是样例学习的新分支,错误样例能增加样例学习的效力。本文通过实证研究探讨低年级中低成就学生错误样例学习的效果和可行性,同时利用"出声思维(think aloud)"获得学习者的自我解释,对解释内容编码和分类后探究学生错例学习的表现和遇到的困难。结果表明错例学习能促进中低成就学生概念性知识的获取和程序性知识的远近迁移。中低成就学生在解释错误时倾向从具体的解题步骤入手,且在解释过程中可能会被样例中的错误误导。

关键词：样例学习错误样例学习自我解释出声思维

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自回归模型的动态表情识别

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2017年第6期29卷 1085-1092页

作者：苏志铭陈靓影华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心武汉430079 华中师范大学教育信息技术协同创新中心武汉430079

采用几何信息和纹理信息融合的混合特征,基于自回归(AR)模型,提出一种基于线段的相似度判决方法实现动态表情识别.首先在6种基本表情的图像序列训练集上进行训练得到6种AR模型,然后给定测试表情序列,对每一个测试序列通过6种AR模型生成... 详细信息

采用几何信息和纹理信息融合的混合特征,基于自回归(AR)模型,提出一种基于线段的相似度判决方法实现动态表情识别.首先在6种基本表情的图像序列训练集上进行训练得到6种AR模型,然后给定测试表情序列,对每一个测试序列通过6种AR模型生成6种预测序列,接着比较每种预测序列与实际给定序列的相似性,最终根据相似性判断所给序列的表情类别.为了更好地比较预测序列与给定序列的相似性,提出了一种基于线段的相似度判决方法.基于Cohn-Kanade+人脸表情库进行实验结果表明,该方法在动态表情识别上取得了良好的效果.

关键词：动态表情识别几何特征纹理特征二阶自回归模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：