绘制类图像学习资源的分类体系构建与检索研究

发布时间：2020-08-21 20:18

【摘要】：《教育信息化2.0行动计划》的发布与实施标志着我国的教育信息化建设进入新的发展阶段,利用大数据技术采集并整合互联网上丰富的数字化教育资源,拓展并完善资源的公共服务体系,推进开放资源汇聚共享,为各级各类学校和全体教育者、学习者提供海量且高质量的学习资源服务势在必行。纵观已有的数字化学习资源及资源服务系统,资源的种类及其数量已较为丰富,但其质量和实际的应用情况却不尽如人意。尤其是文本、声音、图形图像、动画、视频等多媒体素材分布零散、良莠不齐、组织无序,给学习者和教学者的有效获取与利用造成不便。图形图像作为重要的信息载体,具有表现直观、内容丰富、无语言限制和便于理解与传播等特点,是组成多媒体信息的重要内容,也是数字化学习资源的重要组成部分。尤其是利用纸笔或计算机等辅助工具绘制得到的图像资源,使现实世界中不便于或无法直接观察的客观事物或抽象概念得以直观呈现,在教育教学过程中具有重要的应用价值。本文以绘制类图像资源为研究对象,对其分类体系的构建与便捷高效的检索展开相关研究,从而整合互联网络环境中优质的数字化图像资源,为教育者和学习者提供绿色、共享、数据丰富、查询便捷的绘制类图像学习资源平台。主要研究工作如下:(1)理论研究。在查阅、整理相关文献资料的基础上,对绘制类图像学习资源的类型特征以及在教育教学过程中的应用价值、网络信息资源的组织方式和分类方法、基于卷积神经网络的图像分类技术以及基于Lucene的信息检索技术等内容进行了深入的分析,明确了资源分类和平台开发的策略与方法。(2)实践研究。在参考已有研究的基础上,构建绘制类图像学习资源分类体系并采用数字格式、固定长度、顺序递增的并置码对分类体系进行编码。利用网络爬虫采集图像资源并将其作为训练样本集对CNN模型进行训练,从而实现大规模图像资源的自动分类与标注,构建绘制类图像学习资源库并设计开发资源检索平台。(3)调查研究。基于技术接受模型,结合不同用户群体的认知与能力水平,设计面向中学生、大学生和教师的调查问卷对绘制类图像资源的应用现状和本研究构建的资源检索平台的实际应用效果进行调查,总结了资源应用过程中的问题和资源检索平台的优势与不足,为后续的研究工作指明方向。绘制类图像学习资源的教育意义得到了学生和教师的充分肯定,本研究设计开发的资源检索平台也得到了用户的普遍认可。但由于研究者的时间和技术能力有限,资源检索平台仍然存在许多问题和不足,未来的研究工作将围绕扩充训练样本集优化CNN分类模型、完善图像分类体系,为实现大规模图像资源库便捷、精准的检索而努力。
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G434

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本文编号：2799814