基于Groove的虚拟学习社区构建及行动研究

虚拟学习社区的应运而生不仅给学生创造了更为自由、开放的学习环境，而且为学生在网络上开展协作学习提供了条件．本研究基于建构主义学习理论，应用Groove协作软件构建了虚拟学习社区的结构模型，并通过行动研究方法在数据结构实验课中进行检验、修正和完善．最后，通过质的分析方法得出结论：笔者构建的虚拟学习社区很好地融入了教学设计的步骤，设置了学习任务和讨论内容的学习社区能提高学生的网络互动能力、信息素养和学习成绩．     

基于RFID技术的安全防护系统的设计与实现

提出了一种基于RFID技术构建安全防护系统的方法,介绍了系统结构、模块功能、硬件设计以及软件设计的系统流程,阐述了基于动态二进制的系统防碰撞算法．系统具有自动报警功能,可及时、准确确定出警点位,适用于占地面积大、建筑物分散的大型企事业单位和大型社区等．     

一种基于介数和时效性的动态社区发现算法

为了发现动态变化的社区结构,在分析了动态社区划分算法的研究现状基础上,提出一种基于时效性和介数的动态社区发现算法,对历史信息的时效性进行了计算,建立了综合有权网络,基于局部边介数进行社区划分,发现了稳定社区结构。实验表明了算法的有效性。     

基于RFID技术的安全防护系统的设计与实现

提出了一种基于RFID技术构建安全防护系统的方法,介绍了系统结构、模块功能、硬件设计以及软件设计的系统流程,阐述了基于动态二进制的系统防碰撞算法．系统具有自动报警功能,可及时、准确确定出警点位,适用于占地面积大、建筑物分散的大型企事业单位和大型社区等．     

基于先验知识与模块性的网络社区结构探测算法

在分析模块性指标和Newman有关网络社区结构探测算法的基础上，提出了一种基于先验知识与模块性的社区结构探测算法．利用节点度等社会网络结构先验知识，获得一个社区结构的基本划分，然后进行社区的合并，以此获得一个清晰的社区结构．经计算机模拟网络、Ucinet软件网络和中国农民工社会网络的社区结构探测，结果表明所提算法比Newman的迭代次数减少近50％，并且可以获得更好的模块性指标．     

广义PID实时递归学习算法

利用经典的ＰＩＤ控制思想，在实时递归学习（ＲＴＲＬ）算法基础上，研究了微分项和积分项对目标函数收敛行为的影响．结果表明：只要能动态地调整积分项和微分项，收敛速度就会大大加快且能跨越局部极小值．基于此，提出了改进ＲＴＲＬ算法，包括ＰＩＤ参数自动调整和积分项、微分项动态调整规则．采用遗忘因子有效地解决了过去状态对当前灵敏度过度影响的问题．通过一阶混沌序列预测的仿真表明，文中的算法较之标准ＲＴＲＬ和动量项ＲＴＲＬ算法，有更快的学习收敛速度，且不存在局部极小值     

微博在警务课程教学中的应用初探——以微博在《社区警务》中的应用为例

微博是目前较为流行的社交媒体。基于微博平台开展社区誓务课程教学改革，不是一时感时髦，而是在基于移动学习．建构主义学习、联通主义学习等理论基础上提出来的，同时也具有公安机关，社区民警大量开设微博，师生普遍开设微博，社区誓务课程教学亟需改革等现实基础作为支撑，这些都为微博教学改革奠定了坚实基础。但是，一些应注意的的问题如学生兴趣、微博平台不统一、老师的组织引导能力等都直接关系到教学改革的推进。     

工业过程稳态优化中的PID型迭代学习控制

给出一种PID型迭代学习算法．对工业过程稳态优化中的动态施行迭代学习控制，加快了动态响应，提高了控制效果．从理论上分析了算法的收敛性，并给出数字仿真结果．     

程序设计教学的实践与思考

利用多媒体辅助程序设计教学，优点颇多：刺激学生的多个感觉器官，寓教于形、寓教于乐，可以极大地提高学生的学习兴趣，调动学生的学习积极性．实践证明，这对于提高教学质量是十分有效的．但是就程序设计教学而言，重要的是程序设计的算法，如何动态地描述算法，展示解题的全过程，使形象思维与抽象思维有机地结合起来，是程序设计教学的关键．我们在以前研究的基础上进行了进一步实践，采取了多媒体、板书和程序运行相结合的教学模式，收到了很好的效果．     

电流控制神经网络逆变控制器的设计与实现

介绍了一种基于多层前向神经网络的电流控制逆变器，给出了神经网络及逆变器的具体实现方法与设计．为了提高神经网络的学习训练速度，笔者采用具有较快收敛速度的递推最小二乘算法（ＲＬＳ）用于网络权值的训练．应用研究表明该逆变器较传统逆变器具有动态响应速度快，静态精度较高等优点．     

一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法

学习者网络拓扑结构稀疏,且传统的社区检测算法无法为惰性/冷启动学习者检测其潜在的社区。针对该类问题,提出了一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法(POCDL)。POCDL算法是一种局部图聚类算法,首先利用社交化在线课程平台中的好友关系、同学关系和师生关系解决学习者网络数据稀疏问题;然后挖掘学习者网络中的高阶组织并重构学习者网络;最后,根据学习者的度中心性选取初始种子集,根据社区归属度和社区亲密度进行局部社区检测。在人工网络和学者网真实网络数据集上的实验结果表明：POCDL算法能够较好地为惰性/冷启动学习者检测社区;对其他类型的复杂网络也具有一定的普适性。     

基于虚拟学习社区的图书馆信任体系的构建

介绍了虚拟学习社区的定义及其所面临的各类信任问题,指出图书馆应在虚拟学习社区中构建一个包括学习者对图书馆的信任、学习者对社区专家的信任、学习者之间的相互信任以及图书馆与社区专家之间彼此信任的体系,并指出该体系还需要技术、法律、教育的支持与保障。     

自组织网络学习社区下学习动机的激发与维持

自组织网络学习社区是当今网络学习的新兴渠道之一,正逐渐被网络学习者所接受。然而,目前关于传统学习模式学习动机的研究对自组织学习社区并不适用。分析了自组织网络学习社区成员的学习动机,探讨了影响学习者学习动机的因素,提出了激发与维持学习者学习动机的策略,包括设立学习目标、完善社区规范、提高社区活跃度、制定奖惩制度等。     

谈体验式学习理论及其在社区教育中的应用

在信息化的终身学习时代,多样化的学习资源、学习途径和教学方式,为参与社区教育的学习者提供了宽广的知识视野,激发了他们的学习兴趣。随着学习者学习自主性的不断增强,社区教育的教学模式从以往的以教师为中心的单向输入式教学逐渐向以学习者为中心的体验式学习转变。了解和熟悉体验式学习的理论,以及该理论在社区教育实践中的应用,不仅有利于促进学习者通过体验式学习进一步获得自我认知、自我决定的能力,使自我效能感得以提升,也有利于探讨该理论对教育实践产生的影响。     

面向虚拟学习社区的学习行为特征挖掘与分组方法的研究

虚拟学习社区作为网络教育的一种新兴模式,越来越受到人们的关注.如何为不同的学习者提供良好的个性化教学服务是虚拟学习社区研究的重要问题,而学习者的学习特征的提取与分析是个性化教学的基础.以虚拟学习社区为背景,从学习者的学习过程和学习特征入手,运用模糊c均值聚类算法(FCM)挖掘并分析学习过程中学习者的学习特征,进而根据学习者的知识水平、自主学习和协作学习积极性等学习特征进行精确分组划分,以达有针对性的教学指导,实现个性化教学,提高学习者学习效率.     

虚拟学习社区中学习者的特征对网络学习的影响分析

研究学习者的特征对网络学习的影响,可以促进教与学的顺利进行.基于首都师范大学虚拟学习社区平台,利用王迎等人提出的DSMS模型分析影响网络教育应用课程中学习者的学习结果的元素.     

简述ESP

ESP作为英语教学圈里的后起之秀,尽管起步晚,但是发展势头却非常迅猛。本文针对长期以来人们对于ESP的种种错误认识,着重阐述了到底什么是ESP,以及它与普通英语的区别所在,试图消除人们在ESP的认识上的误区,从而为ESP的进一步发展打下坚实基础。     

浅析虚拟学习社区归属感

网络环境下的虚拟学习社区包含网络环境和学习共同体两个要素,学习共同体中的学习者更是虚拟学习社区的核心。目前虚拟学习社区的建设重在构建网络环境和丰富学习资源,极少关注学习者在网络学习过程中的情感体验,导致学习者归属感缺失,使得虚拟学习社区学习绩效低下。     

通过隐喻提高中国英语学习者的文化意识

隐喻是一种常见而重要的语言现象。一种语言中隐喻的使用反映了这一语言的使用者如何看待和解释他们周围的世界，这在很大程度上是由他们的文化决定的。本文从第二语言教学的角度，分析讨论了文化因素对中国学习者正确理解以及产出目标语隐喻的影响，强调语言和文化的密不可分以及教授第二文化在二语教学中的意义和必要性，提出可以利用隐喻这个有效的工具唤起语言学习者的文化意识，提高他们对文化差异的敏感度。