用Moodle构建虚拟学习环境的探索

构建一个虚拟学习环境对网络学习具有重要意义.文章探讨了构建虚拟学习环境的重要性，并分析了黎加厚教授提供Moodlel.7.1＋中学习活动项目的功能，说明了Moodle搭建的网络学习平台适合构建虚拟学习环境.     

浅析网络环境下大学生的新型学习能力

21世纪是网络时代，网络环境冲击了大学生固有的学习秩序，对大学生学习能力的影响是巨大而深远的。如何在网络环境下塑造新型的学习能力，是大学生成才的关键。本文分析了网络环境对大学生学习能力的影响，并阐述了大学生在网络环境下所呈现出的新型学习能力。     

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。     

网络环境下基于问题的协作学习模式研究

介绍了协作学习的基本概念，从学习论的角度探讨了协作学习的理论基础，分析了网络环境下进行协作学习的优势，构建了一个在网络环境下基于问题的协作学习的模式，并在此基础上以Netmeeting为协作平台，设计了一个网络环境下基于问题的协作学习的案例。     

基于虚拟现实技术的网络学习环境研究

虚拟现实技术以其自身的特点为网络学习环境中的学习者提供了有效的学习支持，而如何利用虚拟现实技术创设良好的网络学习环境以使学习者达到最高的学习效率是我们需要考虑的关键问题。笔者从分析虚拟现实技术的内涵和特点入手，探讨了基于虚拟现实技术的网络学习环境的设计策略．并提出了相应的建议。     

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。     

现代教师教育与网络自主学习环境的创设

网络自主学习环境的创设对教师教育中教师品质的形成有一定的影响.网络学习环境的特征有利于学习者自主学习意识的培养和创新思维水平的发展.只有坚持职前与职后教育目标的衔接、大环境与小环境设计的统一、人文环境与物理环境建设并重的原则,才能更好地发挥网络学习环境的优势.     

浅谈网络环境下英语自主学习体系的建立

网络技术和英语教学的结合，可以表现为基于网络环境的课后自主学习体系，网络环境为英语教学的扩展提供了内容丰富便捷的手段与资源。这种基于网络的课后学习体系的建立，在训练英语听说读写各方面能力有其无可比拟的优越性。     

网络环境下在线学习的监控

网络环境下的在线学习在具体实施过程中出现了许多实际的问题。本文立足于对在线学习者学习行为的考察与分析的基础上，以对在线学习者学习行为的监控为契入点，寻求保障在线学习者学习质量的具体办法，以期对网络课程设计及网络学习环境的构建提供必要依据。     

基于网络环境下的英语自主性学习

通过网络提高学生的自主学习能力,是素质教育研究的一个重要课题。文章在分析网络环境对英语自主性学习产生影响的基础上,结合网络环境下英语自主性学习的特点,探讨了网络环境下英语自主性学习的模式,并分析和总结了网络环境下的英语自主性学习存在的问题及其建议。     

求解线性不定方程组所展现的BP与Hopfield类型神经网络的学习同质性研究

主要针对求解线性不定方程组的两种并行计算神经网络模型(BP和Hopfield类型神经网络)进行了探讨。BP神经网络和Hopfield类型神经网络尽管在起源、网络定义、拓扑结构和学习模式上有较大的不同,但这两类人工神经网络在相同学习率条件下求解线性不定方程组中却可以表现出相同的数学公式、学习本质和计算能力,即学习同质性。此外,分别在零初值、相同但非零初值和不同随机初值三种情况下,针对两类人工神经网络求解线性不定方程组体现出来的学习同质性进行了计算机仿真验证,并证实了两类神经网络算法的有效性。     

面积计算发现式学习环境的构建策略

在现代学习理论背景与计算机辅助教学技术支持下，尝试构建面积计算发现式学习环境，阚述了该学习环境的构建思路，提出了3条基本构建策略．     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.     

计算机网络环境下大学英语自主学习现状探究

在当今大学英语教学改革的背景下，网络自主学习成为一种趋势。而如何为网络自主学习者提供真正有效的学习支持是当前教育领域十分关注的一个研究课题。笔者通过问卷调查和访谈，了解目前计算机辅助大学英语自主学习的现状，分析存在的主要问题，并在此基础上提出了相应的解决办法。     

改进的EM算法及其在防洪决策中应用

在给定贝叶斯网络结构情况下,利用EM算法及改进的EM算法对防洪决策贝叶斯网络进行参数学习,改进的EM算法通过定义祖先集及计算该祖先集中变量的条件概率,降低期望计算的计算量．应用两种算法对防洪决策贝叶斯网络进行了性能比较,结果表明,改进的EM算法用于贝叶斯网络参数学习和决策支持具有较高的计算速度和精确度．     

网络环境下高校图书馆信息服务项目的拓展

通过对网络环境下图书馆信息服务特点的探讨,指出网络环境下图书馆信息服务的拓展应从4个方面开展：预约式信息服务、互动式多媒体用户教育、馆际互借服务、学习服务,并提出了为实现网络环境下图书馆信息服务拓展在图书馆信息资源建设和软环境建设方面的基本要求。     

前馈网络的一种高精度鲁棒在线贯序学习算法

基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权矩阵和外权矩阵得到逐步调整.该算法与在线贯序-极限学习机(OS-ELM)相比,具有更高的精度和鲁棒性.同时,通过实验和分析,表明OS-DFT-ELM具有优良性能.     

基于在线多示例学习的协同训练目标跟踪算法

为解决把多示例学习应用到目标跟踪算法而导致的误差积累问题, 结合协同训练方法, 提出一种新的目标跟踪算法。该算法利用协同训练克服分类器自训练带来的误差积累, 同时在线多示例学习提高了跟踪效果的鲁棒性。将跟踪结果中心与理想目标位置中心的误差作为评价标准, 在标准视频序列上将跟踪结果与半监督学习跟踪算法和传统多示例学习跟踪算法进行对比。实验结果表明, 该方法在背景光照变化、目标旋转等复杂条件下, 可很好地跟踪目标, 具有较好的鲁棒性。     

建构主义理论下的课外英语学习环境研究

以建构主义教育观为出发点,主要探讨了大学生课外英语学习大环境的问题,论述了创设英语学习环境对大学生学习英语的重要性,分析了课外大环境,即校园环境、社会大环境对大学生英语学习的积极和消极影响,并就此提出合理的建议。     

网络学校的三个基本特征及其建构模式

论述了网络学校的三个基本特征 :自主学习、协同学习和开放教育 ,阐述了自主学习和协同学习的特征表现以及网络学校的开放式教育环境 ,提出了建立在三个基本特征之上的网络学校的四层构架模型 :基础层、活动层、管理体制及以质量评估为主体的监管保障体系