基于Web的网络课程智能推荐机制

主要整合自适应共振理论神经网络和数据挖掘技术,构建一个基于Web的网络课程智能推荐系统,通过此机制可以向具有相似学习兴趣的学习者动态地、智能地推荐基于Web的网络课程,以此作为学习者在线选择网络课程的依据.     

适应性学习系统的资源组织和学习状态控制

资源的组织在自适应学习系统中起着重要作用,介绍了一个资源组织模型,并给出了学习状态控制。该模型已应用于自适应Web学习系统的构造,解决了学习内容、学习进程／导航以及学习策略的动态自适应机制 构建。     

Web日志挖掘技术及其在电子商务中的应用

近年来,由于电子商务、电子图书馆、远程教育等的应用,对Web站点设计和功能提出了更高的要求, 要求Web站点具有智能性。介绍了目前世界上两种主要的Web曰志挖掘技术(基于Web事务和基于数据立方体),同时,提出了基于Web目志挖掘技术的应用,主要讨论了站点的在线推荐和用户自适应的Web站点设计问题,在此基础上简单介绍了一个Web日志挖掘系统原型AdaptiveWeb。它可创建用户自适应的Web站点,使其具有部分智能。     

基于Web的有监督自适应话题追踪系统的设计与实现

描述了一个基于Web的监督自适应话题追踪系统.在IBM的对称Okapi公式算法基础上,通过结合监督自适应机制,对报道进行评分.系统通过调整关键字权重和增量学习的方式,对话题追踪任务中的监督自适应机制提出了新的算法,弥补了现有话题追踪系统的不足.该算法还考虑话题追踪的时序性,引入了时间信息.以互联网的新闻报道作为测试语料,将有监督自适应话题追踪系统与无监督自适应话题追踪系统进行性能比较.结果表明,有监督的自适应方法能有效降低误报率和漏报率,提高话题追踪的性能.     

基于Web2.0的协作式学习系统的研究与实现

基于网络的协作式学习是网络教育领域的一个重要研究方向。首先分析了现有基于网络的协作学习系统及Web2.0与协作学习相结合的可行性,然后以Web2.0的理念与技术为依托,建立了螺旋上升式的基于Web2.0的协作式学习系统模型,引入了大众评审机制,革新了异质分组的实现方法,开发出了一个全新的基于网络的协作式学习系统并在教学实践中进行了应用。教学应用表明该系统在提高学生学习成绩和培养学生综合素质,如:表达能力、协作能力、集体意识等方面都有一定的作用。     

基于Web协作学习系统的研究与设计

根据现代教育理论,构建基于Web协作学习系统.还介绍了建立基于Web协作学习系统的若干关键技术,并分别就它们的实现方法、发展现状及相关问题给予讨论.     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一．通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学。     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一.通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学.     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一.通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学.     

基于Web的个性化远程学习模型的研究与应用

目前,基于Web的个性化服务是智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的热点,本文在分析当前远程教育系统存在的问题的基础上,提出了一种基于Web的个性化远程学习模型,利用Web数据挖掘、多Agent、XML技术构建个性化学习环境,并对其实现的关键技术进行了讨论,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。     

基于Web内容挖掘的个性化学习系统

基于Web的个性化学习是在远程学习和个性化服务相结合的基础之上发展起来的.利用Web挖掘的方法,针对用户的兴趣变化,搭建了个性化学习系统.并且通过模拟实验,验证该系统的有效性.     

基于知识点对象的个性化学习系统实施

提出了一套个性化学习系统实施方案.该方案以知识点对象为核心组织学习资源,通过数据挖掘等方法获取学习者在学习进度和学习风格两方面模型,并采用“学习内容提取算法”获取适合学习者知识水平的学习内容,再通过XSL技术,根据不同的学习风格模型,对相同的知识点对象进行不同表现和封装.     

基于Web的教学超媒体中的自适应导航支持技术

用户利用WWW浏览器进行学习的最大障碍是：用户必须自行应付大量的学习材料和导航链，而有时它们是与学习目标无关的，解决问题的有效方法是自适应超媒体环境的实现，即既保持WWW特有的转称分便性，又能为用户提供导航支持，基于用户的学习历史指导下一步学习内容的选择，本文介绍基于Web的教学超媒体中的ANS技术，给出了构造领域模型和用户模型的技术方法，并着重讨论了一些简单而且有效的ANS技术。     

工程测试课程网络远程教学系统研究

介绍了工程测试课程网络远程教学系统的系统构成和工作原理,论述了ＷＷＷ 服务器、测试信号网络发送服务器和摄像服务器的作用与选择设计方法,并对多媒体辅助教学材料设计、ＣＡＩ教学软件设计和答疑系统设计等问题进行了阐述．     

远程自主学习教学系统的设计与开发

随着网络和多媒体技术的发展,远程教学系统已经成为教育系统的一个重要组成部分。传统的软件开发方法：生命周期法和快速原型法很难适用于远程教学系统。本文将生命周期法和快速原型法折中处理,提出一种新的方法：过程定位法。使用该方法开发出来的远程教学系统具有开发周期短,适用性强等优点。     

基于同义词词林的词语相似度计算方法

为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点。该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性。进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于“知网”的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性。     

一种Web文档在线自适应分类新方法

Web文档自动分类是Web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型(VSM)是实现文档自动分类的基础，但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化，并求取文档的最优规约属性集，大大降低了文档的特征空间的维数，减少了冗余属性对文档分类的干扰，提高了分类效率。运用Fuzzy ARTMAP(adaptive resonance theory mapping)神经网络，利用其自适应分类和增量学习的优良特性，实现了对Web文档的在线自适应分类。     

基于MVC结构Struts框架的协作学习网站开发

为了给师生提供一个摆脱时间和空间限制的协作学习网络教学平台,让学生主动参与到学习中,提高其学习热情和学习效率,并且培养其协作精神和创新意识,采用基于MVC结构的Struts框架开发了协作学习网站,使用Eclipse和MyEclipse作为开发工具,MySQL作为后台数据库,以Tomcat作为Web应用服务器．网站实现了开设课程论坛、上传课程资料、建立试题库、题库出卷、批改卷纸、自动生成学生成绩等功能．在该网站进行的高校课程协作学习教学实验取得了良好的教学效果．     

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.     

基于本体的适应性学习系统(OBALS)之系统模型

提出一种基于本体的适应性学习系统,在不改变现有E-Learning系统学习模式的基础上,为学习者提供一个基于广域资源共享的适应性课程学习环境,从而解决现有E-Learning系统中网络课程缺乏个性化支持、已有优质网络教育资源较难重用,以及现有的适应性教学系统研究成果不能普及应用等问题.最后构建了一个系统原型,并提供了适应性学习处理过程.