成人高等教育网络教学平台设计及关键技术研究
发布时间：2020-12-06 14:14
成人高等教育是终身教育的重要组成部分。近年来随着经济的快速发展,社会对继续教育提出了很多新的要求,致使成人高等教育出现许多新的问题,比较突出的问题是“工学矛盾”、学生个性化学习需要同落后的教学模式、管理手段以及优质教学资源开发和利用不足之间的矛盾。随着“互联网+”的不断发展,利用网络作为远程教育的媒介——在线教育崛起并迅速发展,为优质教学资源的开发与利用带来了前所未有的机遇。本文以成人高等教育网络教学的课程推荐方法研究为基础,设计并开发了一个成人高等教育网络教学平台。论文的主要研究工作包括如下几个方面。（1）分析了成人高等教育的实际教学需求,研究并设计了较为完善的网络教学平台。主要包括成人高等教育综合管理子系统、成人高等教育网络教学子系统、个性化课程推荐以及移动教学APP等四个部分的需求分析以及详细设计。（2）通过分析学生选课和对课程评分过程提出了一种基于关联规则与协同过滤思想的个性化课程推荐方法。该方法基于过往的学生选课数据及现有课程信息对课程进行筛选与推荐。通过实验验证,该方法可以满足课程推荐的基本要求。（3）依据前述的需求分析与详细设计,运用ASP.NET技术,开发了基于B/S模...
【文章来源】：石家庄铁道大学河北省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
关联规则产生流程
图 2-4 Apriori 算法2.3.3 K-means聚类分析是数据挖掘方法的一种，聚类算法按照应用领域的不同可以分为：层次聚类、基于网格的聚类、基于密度的聚类和基于模型的聚类等[58]。在所有的聚类算法中 K-means 算法应用的次数最多，应用的领域最为广泛。K-means算法本身也有一些的问题，它对初始的 K 个中心点的选取依赖性很大，如果最开始的初始中心选择的不恰当，就会很容易产生局部最优解的问题，就会到导致迭代次数增多，降低执行效率。K-means 主要的思路是：在空间中，以 K 个点作为中心点进行聚类，对距离最近的对象进行归类[59]。之后经过迭代的方式，不断调整各个聚类中心的值，直至最后聚类中心收敛为止。本文中采用欧式距离计算课程选择概率之间的差距也就是上文中iM 。21( )ni iiD X C X C== = (3-14)
K-means流程
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Android移动终端的MOOC系统优化机制研究[J]. 胡畅霞,米建,刘颖. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2017(04)
[2]MOOC的国内外发展特点、组成要素和发展现状分析[J]. 程平,张冬丽. 教育教学论坛. 2016(33)
[3]我国成人高等教育市场化研究综述[J]. 马启鹏,汪苑. 宁波大学学报(教育科学版). 2015(03)
[4]电大各类网络考试系统的分析与研究[J]. 刘俊杰. 计算机光盘软件与应用. 2014(14)
[5]如何上好成人高考文科数学辅导课[J]. 郑思苹. 赤子(上中旬). 2014(11)
[6]成人教育学专业研究生培养模式改革——第六届全国成人教育学专业研究生培养工作交流研讨会综述[J]. 张永. 高等继续教育学报. 2013(04)
[7]关联数据互联技术研究综述:应用、方法与框架[J]. 沈志宏,黎建辉,张晓林. 图书情报工作. 2013(14)
[8]图书馆读者兴趣度建模及实证分析[J]. 黄燕. 现代情报. 2011(02)
[9]我国网络教育的发展现状及问题分析[J]. 刘敏娜. 科技信息. 2010(20)
[10]二分网络研究[J]. 吴亚晶,张鹏,狄增如,樊瑛. 复杂系统与复杂性科学. 2010(01)
博士论文
[1]大规模稀疏线性系统的稀疏近似逆预处理技术[D]. 张芡.清华大学 2013
[2]几乎处处中心极限定理与精确渐近性的研究[D]. 臧庆佩.江苏大学 2012
硕士论文
[1]基于聚类分析K-means算法的房地产客户细分研究[D]. 于阳.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于k-means聚类算法的大学生心理管理系统研究[D]. 吴婷.湖北工业大学 2017
[3]学生参与度与概念习得的相关性研究[D]. 刘文.扬州大学 2017
[4]改革开放以来我国职业教育政策变迁研究[D]. 李雪飞.广西师范大学 2017
[5]基于二分图的混合推荐系统的研究与实现[D]. 郑思远.北京邮电大学 2015
[6]成人终身学习能力构建及培养研究[D]. 李楠.四川师范大学 2013
[7]中国成人高考创新研究[D]. 吴庆伟.华中师范大学 2013
[8]学历社会背景下我国成人高等教育变化研究[D]. 宋婧.苏州大学 2009
[9]基于Web Services的水土保持信息系统分布式数据上传研究[D]. 陈柏英.华中科技大学 2007
[10]基于网络成人教育立体化教学资源建设[D]. 余朝文.华东师范大学 2007
本文编号：2901517
【文章来源】：石家庄铁道大学河北省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
关联规则产生流程
图 2-4 Apriori 算法2.3.3 K-means聚类分析是数据挖掘方法的一种，聚类算法按照应用领域的不同可以分为：层次聚类、基于网格的聚类、基于密度的聚类和基于模型的聚类等[58]。在所有的聚类算法中 K-means 算法应用的次数最多，应用的领域最为广泛。K-means算法本身也有一些的问题，它对初始的 K 个中心点的选取依赖性很大，如果最开始的初始中心选择的不恰当，就会很容易产生局部最优解的问题，就会到导致迭代次数增多，降低执行效率。K-means 主要的思路是：在空间中，以 K 个点作为中心点进行聚类，对距离最近的对象进行归类[59]。之后经过迭代的方式，不断调整各个聚类中心的值，直至最后聚类中心收敛为止。本文中采用欧式距离计算课程选择概率之间的差距也就是上文中iM 。21( )ni iiD X C X C== = (3-14)
K-means流程
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Android移动终端的MOOC系统优化机制研究[J]. 胡畅霞,米建,刘颖. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2017(04)
[2]MOOC的国内外发展特点、组成要素和发展现状分析[J]. 程平,张冬丽. 教育教学论坛. 2016(33)
[3]我国成人高等教育市场化研究综述[J]. 马启鹏,汪苑. 宁波大学学报(教育科学版). 2015(03)
[4]电大各类网络考试系统的分析与研究[J]. 刘俊杰. 计算机光盘软件与应用. 2014(14)
[5]如何上好成人高考文科数学辅导课[J]. 郑思苹. 赤子(上中旬). 2014(11)
[6]成人教育学专业研究生培养模式改革——第六届全国成人教育学专业研究生培养工作交流研讨会综述[J]. 张永. 高等继续教育学报. 2013(04)
[7]关联数据互联技术研究综述:应用、方法与框架[J]. 沈志宏,黎建辉,张晓林. 图书情报工作. 2013(14)
[8]图书馆读者兴趣度建模及实证分析[J]. 黄燕. 现代情报. 2011(02)
[9]我国网络教育的发展现状及问题分析[J]. 刘敏娜. 科技信息. 2010(20)
[10]二分网络研究[J]. 吴亚晶,张鹏,狄增如,樊瑛. 复杂系统与复杂性科学. 2010(01)
博士论文
[1]大规模稀疏线性系统的稀疏近似逆预处理技术[D]. 张芡.清华大学 2013
[2]几乎处处中心极限定理与精确渐近性的研究[D]. 臧庆佩.江苏大学 2012
硕士论文
[1]基于聚类分析K-means算法的房地产客户细分研究[D]. 于阳.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于k-means聚类算法的大学生心理管理系统研究[D]. 吴婷.湖北工业大学 2017
[3]学生参与度与概念习得的相关性研究[D]. 刘文.扬州大学 2017
[4]改革开放以来我国职业教育政策变迁研究[D]. 李雪飞.广西师范大学 2017
[5]基于二分图的混合推荐系统的研究与实现[D]. 郑思远.北京邮电大学 2015
[6]成人终身学习能力构建及培养研究[D]. 李楠.四川师范大学 2013
[7]中国成人高考创新研究[D]. 吴庆伟.华中师范大学 2013
[8]学历社会背景下我国成人高等教育变化研究[D]. 宋婧.苏州大学 2009
[9]基于Web Services的水土保持信息系统分布式数据上传研究[D]. 陈柏英.华中科技大学 2007
[10]基于网络成人教育立体化教学资源建设[D]. 余朝文.华东师范大学 2007
本文编号：2901517
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