大数据下提高远程教育质量提取有效资源仿真

发布时间：2018-08-08 14:22

【摘要】：大数据下提高远程教育质量提取有效资源,可有效提高远程教育的网络教学效果。对于远程教育有效资源的提取,需要通过提取作业单元和知识分科的组织形态来完成。传统方法通过构造主观赋权模式来确定各课程属性的权重,得到作业单元的组织形态,但忽略了对知识分科形态的提取,导致提取效果差。提出基于大数据分析的远程教育质量有效资源的提取模型。获取远程教育有效资源的提取意识形态,计算出课程阶段性教学任务目标,依据学习进度与思维局限点之间的影响构成其教学导向,计算出学习者完成结构化教学目标的概率,结合多属性决策理论组建最初远程教育课程决策矩阵,获取作业单元的组织形态和远程教育知识分科的组织形态,并组建远程教育质量有效资源的提取模型。实验结果表明,所提模型能够有效提升远程教育课程教学质量,且可扩展性较强。
[Abstract]:Improving the quality of distance education and extracting effective resources under big data can effectively improve the network teaching effect of distance education. For the extraction of effective resources of distance education, it is necessary to extract the task unit and the organizational form of the knowledge branch. The traditional method determines the weight of each course attribute by constructing the subjective weighting model, and obtains the organizational form of the homework unit, but neglects the extraction of the knowledge sub-subject form, which leads to the poor extraction effect. A model for extracting effective resources of distance education quality based on big data analysis is proposed. In order to obtain the effective resources of distance education, the ideology of extracting the effective resources of distance education is obtained, and the goal of the teaching task is calculated. According to the influence of the learning progress and the limitation point of thinking, the teaching orientation is formed, and the probability of the learners to complete the structured teaching goal is calculated. Based on the multi-attribute decision theory, the decision matrix of the initial distance education course is constructed, the organizational form of the homework unit and the organizational form of the knowledge division of the distance education are obtained, and the extraction model of the effective resources of the distance education quality is established. The experimental results show that the proposed model can effectively improve the teaching quality of distance education courses, and the extensibility is strong.
【作者单位】： 塔里木大学教务处;塔里木大学经济与管理学院;
【分类号】：G434

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本文编号：2172067