有关高水平日语学习者的AIDUCHI的使用情况——以不确定信息下的功能分析为中心的考察

本文以日语的母语话者的AIDUCHI为基准,将中国的高水平学习者的AIDUCHI进行了功能的分类,考察了学习者使用的AIDUCHI在各个分类中是如何体现的.在考察中,将说话人提供的信息分为"确定"信息与"不确定"信息.在本文中主要从较难掌握情况的"不确定"信息为考察背景.然后在此基础上,将AIDUCHI的功能分为"在听"和"先行",分析了学习者的置不解信息于不理,AIDUCHI与反问的区别使用以及先行发话等例子;考察结果显示作为考察对象的学习者虽然日语能力已经达到比较高的水平,但在AIDUCHI的使用上呈现不稳定性,不均衡性和使用不当等问题.最后对以上的分析结果在日语教育方面的应用稍作了论述.     

现代教育中学习资源的利用

信息时代的到来要求学习者不仅要提高自主学习能力,尽快掌握各项技能,而且要有较强的创新精神和信息素养.为学习者提供充足的学习资源,创设良好的学习环境对于学习者的自主学习和创新培养具有重要的意义.对现代学习资源的充分认识和合理利用十分必要.对于信息环境的作用不容忽视,同时为创新教育提供支持平台.     

面向知识发现的数据分类技术在网络教学中的应用研究

提出将数据挖掘技术应用于网络教学平台的设计,采用决策树分类方法从学习者的大量信息中分析学习者的学习能力,构建学习者特征模型,提高网络教学对不同学习者个体的针对性,为实施个性化教学提供决策支持.     

论网络信息资源在英语教学中的实际运用

随着国际互联网的日益普及,网络为英语学习者提供了无限的资源,这些资源的合理运用对培养英语学习者,尤其是高校学生的英语运用能力势必起到巨大的作用.本文意在浅析几种网络资源的具体运用方法及其对提高学生英语水平所发挥的作用,综合运用网络信息资源的意义及教师在指导学生运用网络信息资源方面的作用.     

好的英语是"读"出来的——英语阅读的重要性及其方法

在英语学习过程中,阅读理解能力是学习者发展语言能力的基础和手段.本文通过阐述英语阅读理解能力的重要性,并在此基础上提出提高英语阅读理解能力的方法和技巧,旨在帮助学习者在阅读中获得所需要的信息.     

网络学习中学生信息素养的培养

网络学习是现代信息社会一种便捷的学习方式,它为终身教育的实现提供了一个开放的学习环境和有效的学习手段.信息素养则是人们实现终身教育应具备的基本素质.从信息素养与网络学习的关系入手,探讨了网络学习者应具备的信息素养的内涵及其在网络学习中培养学生信息素养的途径.     

以语境理论为基础的法律英语词汇教学

词汇是语言的基本构成要素之一.对于词汇的把握是学习者理解信息文本的必要条件.传统的语言教学以语言本身为研究重点,随着功能学派和语用学的发展,非语言语境对语言学习的影响进入语言学的研究视野,进而应用于语言教学.在法律英语教学中,运用语境理论,结合法律文本用词特点,使学习者建立语境意识,有效地学习法律英语词汇.     

流媒体技术在信息素养专题学习系统中的优势

影音文件服务系统是大学生信息素养专题学习系统的重要且必要的子系统,为学习者提供丰富的不可替代的专题学习内容和相关学习资源,是提高学习者信息素养的重要保障之一。分析了流媒体技术在大学生信息素养专题学习系统中的优势及不足,对流媒体资源的构建与实现进行了探讨。     

远程教育中的个性化推荐系统研究

本文针对目前的远程教学系统,提出一种新型动态的信息交互方式--个性化推荐功能,由远程网络教学系统对学习者自动推荐学习资源,帮助学习者发现他所希望的学习资源信息.并给出系统实现技术和体系结构,实验数据表明,该系统是高效并可广泛使用.     

英语教学中的认知策略

认知策略既是学习策略的核心部分,也是有效运用学习策略的基础.它是学习者内部组织起来的、调控学习、思维等活动的内部定向技能,主要包括复述策略、精加工策略、编码与组织策略、注意策略等内容.在英语课堂实践教学中,教师通过充分运用认知策略向学习者传授知识信息,并帮助学生掌握认知策略的方法,有利于大力提高学生学习的兴趣和效率.     

双机制Stacking集成模型在短时交通流量预测中的应用

交通流量预测对于智能交通管理决策具有重要意义,为克服传统单一模型预测精度低、稳定性不足,同时为解决Stacking集成模型对基学习器输出信息利用率不高的问题,提出了一种双机制Stacking集成模型.双机制包括内机制和外机制,内机制通过在元学习器中引入注意力机制来调整网络中的特征信息,外机制通过在基学习器中融入动态权重系数来调整基学习器的输出信息.通过内外结合的双机制实现对基学习器输出信息动态变动规律的挖掘和提取并增强对基学习器输出信息的利用率,从而提升模型的预测精度和稳定性.选取I5NB高速公路上的76898条数据为实证研究对象,进行了基于随机森林、GBDT(gradient boosting decision tree)和Xgboost(extreme gradient boosting)单一模型、传统Stacking集成模型及双机制Stacking集成模型的预测对比分析.实证结果证明双机制Stacking集成模型预测精度最高,验证了该模型在短时交通流量预测中的有效性.     

自适应学习系统中开放性学习者模型实证研究

为帮助学习者掌握自适应学习系统为学习者所定义的个性特征和学习信息,设计并开发了开放性学习者模型MindOLM。MindOLM 采用思维导图可视化形式将学习者模型中课程知识状态呈现给学习者,帮助学习者了解、查看自己的学习进展,以及章、节、知识点之间的关联关系,并引发学习者元认知学习体验。在实证研究方面,通过实验研究法、问卷调查和面对面访谈等方式收集数据,结果表明: MindOLM 能引发学习者在学习规划和自我反思两个方面的元认知学习体验; MindOLM 能很好地表示学习者学习进展和知识水平; 学习者对MindOLM 在有用性、易用性和满意度3 个方面都表现出较高的认可度。     

E-learning环境下的个性化学习行为研究

随着信息化社会的快速发展,基于互联网技术的网络教育逐渐成为一种有效利用社会教育资源、促进学习化社会构建的积极途径.E-learning使学习不再受到时间和空间的限制,令学习者获取知识和信息的方式发生了巨大变化.笔者针对当前在E-learning的应用与实践中存在的个性化服务方面的不足,提出对E-learning环境中的学习者主体的学习行为、学习兴趣度进行分析和研究的方法,为建立基于E-learning的网络个性化教学体系提供有力的理论依据.     

湘方言在英语写作中的负迁移现象

迁移指学习过程中学习者已有的知识对新知识获得的影响这一现象。迁移一般有正迁移和负迁移两种。在外语学习中,当母语与目的语的某些特点相异时,学习者若借助于母语的一些规则,就会产生负迁移现象。湘方言在英语写作中的负迁移主要表现在在词汇、句法和语篇三个方面。     

基于学习者语料库的研究与应用——以话轮转换词but的语料库分析为例

学习者语料库是指通过收集语言学习者的自然语料而建立的一种语言数据库。学习者语料库具有传统研究和教学方法所不具有的明显优势,学习者语料库分析话轮转换词but的用法实例分析阐明了基于学习者语料库的研究可以帮助教师获取学习者语言使用的信息,掌握其语言特点并提高教学效果。     

Consideration of the Local Correlation of Learning Behaviors to Predict Dropouts from MOOCs

Recently, Massive Open Online Courses(MOOCs) have become a major online learning methodology for millions of people worldwide. However, the dropout rates from several current MOOCs are high. Usually, dropout prediction aims to predict whether a learner will exhibit learning behaviors during several consecutive days in the future. Therefore, the information related to the learning behaviors of a learner in several consecutive days should be considered. After in-depth analysis of the learning behavior patterns of the MOOC learners, this study reports that learners often exhibit similar learning behaviors on several consecutive days, i.e., the learning status of a learner for the subsequent day is likely to be similar to that for the previous day. Based on this characteristic of MOOC learning,this study proposes a new simple feature matrix for keeping information related to the local correlation of learning behaviors and a new Convolutional Neural Network(CNN) model for predicting the dropout. Extensive experimental validations illustrate that the local correlation of learning behaviors should not be neglected. The proposed CNN model considers this characteristic and improves the dropout prediction accuracy. Furthermore, the proposed model can be used to predict dropout temporally and early when sufficient data are collected.     

结合类属特征及因果发现的序列优化分类器链

分类器链是利用标签间相关性实现挖掘特定对象多维标记信息的重要多标签分类方法.面向现有分类器链算法，针对各标签的基学习器均在完整特征空间中训练导致学习特征冗余，以及因标签学习顺序随机且分类器链训练过程单向无反馈导致的标签间相关信息利用不充分等问题，本文提出一种结合类属特征及因果发现的序列优化分类器链.该方法采用类内仿射传播聚类为每个基学习器构建高级结构化特征，减少冗余信息；利用条件熵准则挖掘标签间因果关系，优化学习序列提高对标签间相关信息的利用程度.在多个公开数据集的实验结果表明，序列优化分类器链有效增强了单节点学习效果以及对多标签间关联信息的利用，有效提升了多标签分类效果，实用价值高.      

浅议如何提高人们的信息素质

知识经济时代,每个人都是学习者,学习能力是一个人走向成功的基本要素。介绍了信息素质的内涵,阐述了信息素质的时代意义,提出了提高人们信息素质的措施。     

英语敏感词语及其在高阶学习词典中的用法标示

敏感词语指那些可能有意或无意地侮辱或冒犯他人因而需要谨慎使用的词语。英语敏感词语主要包括种族或民族侮蔑语、性别歧视语、年龄歧视语、疾病和残疾歧视语、性取向歧视语和称呼歧视语。高阶英英学习五大词典主要采用用法标签、用法说明和用法插页标示敏感词语的用法限制,而高阶英汉词典主要采用前两种方式。敏感词语的用法标示对高阶英语学习者提高语言敏感性有着重要的作用。     

远程教学系统设计中的几个问题

信息社会需要不拘泥于以课堂、教师和教案为中心（三中心）的学习，远程教学系统为学习提供了便利。根据现代远程教学系统所必须具有的特性，讨论了在远程教学系统设计时所必须注意的几个问题，具体在选择信息传输网络和多媒体信息终端设备等方面，进行了技术上和经济上的可行性分析，并就东华大学（原中国纺织大学）的实际情况给出了一个系统规划实例。