K-均值算法支持的优质网络学习资源筛选方法研究

发布时间：2018-02-14 03:34

  本文关键词： 网络学习资源 K-均值算法 最优候选集 支配关系 优质资源筛选　出处：《中国远程教育》2014年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：网络学习资源建设是教育信息化的重要组成部分。面对海量的网络学习资源,如何筛选出高质量的学习资源就变得尤为重要。本文以自主研发的精品资源共享课程公共服务平台为支撑,提出一种优质网络学习资源的筛选方法。该方法首先使用K-均值聚类算法对大量网络学习资源进行自动分类,然后通过支配关系对聚类后的资源进行评价,通过引入优胜劣汰机制筛选优质网络学习资源,以消除学习者在资源选择时的盲目性,有效提高网络学习的效率与效果。
[Abstract]:The construction of network learning resources is an important part of educational informatization. How to screen out high-quality learning resources becomes particularly important. In this paper, a method of selecting high quality network learning resources is proposed. Firstly, the K-means clustering algorithm is used to classify a large number of network learning resources automatically, and then the clustering resources are evaluated by dominating relationships. In order to eliminate the blindness of learners in resource selection and improve the efficiency and effect of online learning, the mechanism of survival of the fittest was introduced to screen the high-quality online learning resources.
【作者单位】： 河南省高校教育信息工程技术研究中心;河南师范大学;
【基金】：河南省政府决策招标项目:加快我省信息化研究(编号:2013B184) 河南省教育厅科学技术研究重点项目:基于量子竞争决策的优质教育资源催生方法研究(编号14A880018)
【分类号】：G434

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1509779