学习迁移理论在二重积分教学中的应用分析

从学习迁移理论出发,针对二重积分教学中的前期准备、教学过程中存在的问题,探讨了学习迁移理论对二重积分教学的作用,使学生能够建立良好的学习定势、完善的知识体系,实现知识与实际应用顺利转化的教学目标.     

基于知识聚合的智慧学习模型及其知识增值分析

智慧学习已经成为全球教育未来发展的重要趋势,成为各国战略发展的重要组成部分。在此背景下,基于知识聚合理论,针对智慧学习中的知识增值问题进行了研究。在梳理相关文献的基础上,分析了智慧学习的流程及其知识聚合的本质,探讨了其非线性化学习过程的特点,构建了智慧学习的框架模式,给出了其知识聚合的3种具体体现;建立了智慧学习中个人学习主体知识获取模型以及知识萃取整合模型,得到了个人学习主体经过一段时间学习后的知识增值描述;以可汗学院为例,对知识增值模型的实现过程进行了阐述。     

基于概念图的网络学习导航应用

网络学习中的海量信息和超媒体结构使得学习者在学习过程中出现“迷航”和认知超载.分析了网络学习导航和概念图的概念与特点,探讨了概念图用于网络学习导航的几种方式,研究了在课程知识概念图的基础上针对不同网络学习用户生成最佳学习路径的算法,从而实现了个性化学习,使整个学习过程具备一定的自适应性和智能性.     

基于学习对象的知识网

对于互联网上数量庞大的学习资源,教学人员和学习者需要快速搜索到所需的资源,并直接使用这些资源,组合成符合自己教学或学习目的的学习课件.基于IEEE LOM模型,运用元数据和学习对象方法实现了一个学习资源共享的集成环境,来支持知识资源发布、知识网创建和适应性学习路径的生成.一方面,利用元数据标记学习资源,支持学习资源快速查找和准确反馈;另一方面,使用学习对象方法,可以支持重用学习资源,并根据学习需要快速构建知识网.     

学习资源库知识服务模型研究与实现

针对现有学习资源库服务的不足,提出了学习资源库知识服务模型.系统地论述了其构成要素、服务过程及其关键实现技术,提出了以agent与构件技术为主的学习资源库知识服务系统框架.为验证此模型与框架的有效性与可行性,构建了实验系统.     

领域本体在学习资源管理系统中的应用

本体能在语义和知识层上描述信息资源。为了实现对学科领域学习资源的语义描述,引入了领域本体概念,提出了基于领域本体的学习资源管理系统框架。利用本体实现了学习资源的语义描述和对学习资源的语义查询,对描述学习资源的元数据进行了深入的分析,最后加以实现。     

论大学/企业(U/I)的合作创新

知识学习与组织学习的概念十分相近 ,两者都是指组织的学习行为。不同的是 ,知识学习是指一个组织以获取技术知识、以实现知识积累为目的的学习行为 ;组织学习是一个过程 ,在这个过程中组织各要素相互联系、整体发展 ,因而使组织中的个人知识转化为组织共有知识 ,并使组织能够很好地适应环境的变化[1]。技术学习的着眼点是学习行为 ,而组织学习指从事学习的实体是一个组织[2]。因此可以说 ,组织学习是知识学习的基础。随着知识对经济影响力的凸现 ,大学与企业的合作创新越来越成为知识获取的一种普遍的、重要的方式。U/I合作创新过程作为知…     

创意产业园区的网络式创新能力及其集体学习机制

创意产业园区的可持续发展依赖于创意产业持续的创新能力。通过组织间的互动实现知识的产生、传递与积累是创意产业中创新所具有的新特点,这种称之为网络式创新的创新模式,其基础是知识,尤其是隐性知识,其实现途径是集体学习机制。将创意产业园区的学习行为做了自觉性与结构性的划分,在此基础上构建了知识、学习与网络式创新能力之间的相互关系模型．分析了集体学习的主要过程及其基础。试图阐释一种更为系统和动态的网络式创新能力评价和培育。     

关于网络课程教学环境的设计与研究

信息技术的发展,知识以爆炸的方式增长,向传统教育提出了挑战,这也为远程教育和终身学习的实现提供了可能。网络环境下的学习具有个性化、协同性、资源丰富等特点,有利于培养学生的自主学习能力和创新精神。本文在分析我国现有网络教学平台的基础上,依据现代教学设计理论和学习理论提出了网络学习环境的组成模块,分析了各模块的特点;同时论述了网络学习人力资源支撑环境的组成。     

智能化远程学习模型

利用智能化技术实现有效的个性化学习是远程教育中的重要问题。该文对现有远程学习系统中智能化所需要解决的问题进行了分析。针对目前远程学习模型可实现性差的问题 ,从两个层次上加以解决 :在课件学习模型问题上 ,提出一个反映知识模块间关系的知识混合结构模型 ,及相应的智能指导和智能答疑算法 ;在软件实现层次上 ,利用软件代理和多代理技术实现智能课件、智能学习指导和智能答疑3个功能。该模型通过一个实验系统加以验证。结果表明 :基于知识混合结构和软件代理技术的智能化学习模型是一个实用的远程学习智能化方案     

认知诊断支持下的合作学习互补分组方法研究

分组是合作学习的重要环节,能够培养学生的小组协作能力,提高学生合作学习的效率.然而,目前合作学习常采用人工方式进行分组,无法确保组内成员在知识结构上具有较高的互补性.因此,提出一种基于认知诊断的分组方法.该方法首先使用多层感知器神经网络对学生知识状态进行诊断,在诊断结果支持下通过获取知识点间的依赖关系生成知识状态迁移图并对其进行拓扑排序,最后按知识状态拓扑序对学生进行自动分组,使分组内成员在知识结构上具有较高的互补性.在此基础上应用该分组方法进行合作学习教学设计,并将其应用于《C程序设计》课程中开展教学实践.实践结果表明:该方法能够有效提高小组成员在知识结构上的互补性,从而提高问题解决率,改善学生学习效果.问卷调查结果显示:参与实验的学生对基于互补分组的教学方式满意度较高.     

FMS故障诊断专家系统知识获取子系统的开发

知识获取一直是专家系统建造中的瓶颈问题,本文主要研究了专家系统的知识获取技术,提出了基于例子学习和指导学习相结合的机器学习方法,并将其应用到FMS故障诊断专家系统中,使得该专家系统在运行的过程中能够根据现场的情况不断更新和优化知识库中的知识,进一步拓宽了专家系统的应用前景.     

启发性故障诊断知识自动获取机制

本文从机器学习的角度，提出了一种基于故障事例的启发性诊断知识自动获取、自学习机制，即故障概念的获取和启发性诊断推理规则的获取。文中对故障诊断知识获取问题进行了形式化表达，给出了建立各故障模式特征描述的概念覆盖算法和构造故障概念层次性分类描述的概念聚类算法，并以旋转机械故障诊断知识获取为例，阐述了这一故障概念与诊断规则自动获取机制。     

基于确定学习的机器人故障诊断

针对存在扰动的机器人系统,提出了一种基于确定学习的故障诊断方法.基于确定学习理论,采用RBF神经网络获取正常模式和各种故障模式下的系统动态知识,并将学到的知识以常数神经网络权值的形式存储于模式库中.诊断过程不再需要重新训练神经网络,而是对已学知识的再利用,并运用动态模式识别的方法实现故障的快速检测与分离.仿真验证了所提方法的正确性和有效性.      

诊断专家系统中设计和诊断知识的结合

本文根据电子设备故障诊断中诊断人员所采用的诊断策略,对应用设计和诊断知识建造诊断专家系统的必要性和方法进行了初步的探讨,并以模拟电路为例讨论了系统实现中的有关问题.     

基于认知诊断的自适应学习材料智能推送算法研究

将认知诊断和自适应学习相结合,利用认知诊断方法先诊断学习者对知识的掌握情况,然后依据遗传算法和多岛遗传算法为每个学习者智能化提供合适的学习材料,提出了基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法.通过Monte Carlo模拟实验考察了新算法的科学性及其效果,研究结果表明:(i)基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法具有较理想的效果;(ii)遗传算法和多岛遗传算法选取的学习材料具有低惩罚函数值和高学习材料匹配的正确率;(iii)遗传算法和多岛遗传算法选取的材料比随机算法更加适合学习者.     

在多媒体网络环境下实施发现学习

发现学习要求学生在教师的启发引导下按自己观察事物的特殊方式去表现学科知识的结构，借助于教师或教师提供的其他材料去发现事物。多媒体技术和网络技术用于发现式学习，符合人的认知发展规律，便于学生借助现代技术的优势，充分挖掘自身的认知潜力，加快知识的掌握速度，促使其智力发展。     

《信息技术教学论》专题学习网站的教学设计

专题学习网站是在网络环境下,围绕某门课程与多门课程密切相关的某一项或多项学习专题进行较为广泛深入研究的资源学习型网站.《信息技术教学论》专题学习网站的教学设计应从网站的需求分析、学习者的特征、专题知识学习等方面进行分析,才能达到综合学习的效果.     

基于模糊认知诊断模型的学生认知状态研究

教育信息化时代,对个体特征进行精准化的分析成为个性化学习与因材施教的关键.基于不同民族学习群体的认知特点,该文以云南省某高校1 286名汉族学生和715名少数民族学生2019年“高等数学”课程成绩为例,运用模糊认知诊断框架结合4参数Logistic模型,对少数民族和汉族学生的认知状态进行研究.研究结果表明:模糊认知诊断方法能够精准、有效地分析出个体的认知状态,在“高等数学”课程学习中,汉族学生与少数民族学生在不同知识点方面上的认知差异有所不同.因此,考虑学生在学习过程中的认知状态,有利于尊重不同学生的认知差异,进而为个性化学习与精准教学奠定基础.     

基于BP神经网络的挖掘机智能故障诊断知识库设计

介绍了基于BP神经网络智能故障诊断技术在贵阳矿山机器厂O.8m3.液压挖掘机故障诊断系统应用中系统故障诊断神经网络知识库设计的方法与步骤,结合液压泵子系统故障诊断实例详细阐述了智能故障诊断故障库设计过程中神经网络建立、训练样本获取及神经网络学习的具体方法.