基于多元智能理论的网络学习资源设计

阐述了多元智能理论,分析了多元智能理论对网络学习资源设计的启示,并通过案例对多元智能理论指导下的网络学习资源设计进行了研究．     

基于AJAX的Web课件动态目录树的设计与实现

在Web课件中,章节信息通常采用目录树进行管理,常用的目录树设计方法有静态目录树和动态目录树两种,实现效果均不理想.本文分析了AJAX的概念、特点和原理,提出了采用AJAX技术构建Web课件动态目录树的新思路,介绍了目录树结构的构建及设计方法,给出了关键程序代码.     

论高等师范院校实施微格教学的策略

微格教学的创始和发展时间不长,特别是在我国高等师范教育中,运用微格教学的方法去研究教育规律、将现代教育思想和科学技术应用于教育教学、改革师范教育传统的教学模式和师资培训方法的工作时间更短,处于探索与实践阶段.为了对微格教学理论继续深入研究和探讨,在实践中得到丰富和完善,使微格教学得以顺利实施并取得良好的效果.该文在教育科研立项研究、探索和实践的基础上,运用现代教育思想和技术,改革传统的教学模式并论述了高等师范院校实施微格教学的策略.     

网络课程系统设计研究

介绍了国内外网络课程的现状,指出了目前国内网络课程存在的主要问题,从学习环境和学习活动设计、导航设计以及页面设计等三个方面进行了探讨,提出了网络课程设计过程中应注意的一些问题.     

基于知识可视化的在线学习资源设计

随着慕课、移动学习的兴起及广泛应用,在线学习资源的设计显得十分重要,它直接影 响到学习者学习的效果。当前在线学习资源的设计大多采用线性堆积的方式,导致资源之间逻辑 关系不清晰,不利于学习者对知识体系的整体把握和意义建构。文章指出当前在线学习资源设计 中存在的问题,分析知识可视化在资源设计中的优势,阐述实现知识可视化的主要途径,并以《多 媒体课件教学设计》在线课程设计为例,探讨基于知识可视化的在线学习资源设计。     

运用多元智能观创设课堂学习情境

从多元智能观出发,通过对多元智能观指导下的学习情境的分析,探究了课堂学习情境的设计及其相关策略,以期为课堂教学营造一个能够培养学生创新能力、探索精神和协作学习意识的新型教学环境.     

自主性学习CAI教学软件的设计

认为随着计算机多媒体技术的发展和教育改革的深入,自主性学习作为一种新颖的教学理念越来越受到广大教育工作者的关注,能够充分体现该教学理念的CAI教学软件也随之得到众多教育工作者的青睐.并简要介绍了自主学习理论且结合实例说明自主性学习CAI教学软件的设计.     

基于平均能量阈值和模糊理论的无线网络聚类方案

为了实现更好的无线传感器网络性能,提出一种优化的移动汇聚节点高效聚类方案,采用三层通信架构,即节点到簇头、簇头到超级簇头以及超级簇头到移动基站的通信.将传感器节点部署在感兴趣区域,在每次轮换中基于平均阈值和数值在[0, 1]之间的一个随机数以形成聚簇,每当随机因数低于节点生成的平均阈值时,节点将有机会成为簇头.通过模糊逻辑理论,基于模糊描述子来选择超级簇头,但额外考虑簇头的平均能量输入到模糊隶属度函数.仿真结果表明,与LEACH和Fuzzy-LEACH相比,所提方案的稳定周期分别提高了3.41%和3.06%;在网络工作寿命方面,分别提高了157%和46%.与IEERP相比,所提方案的稳定周期相当,但网络吞吐量更大,且工作寿命更长.     

多媒体教学软件存在的问题与对策

文章首先对当前多媒体教学软件中存在的主要问题及产生的原因进行了分析,然后提出解决这些问题的对策,以期为提高教学软件的质量有所裨益.     

基于全变差模型与卷积神经网络的模糊图像恢复

为了提高模糊图像恢复性能,采用全变差(TV)正则模型进行粗粒度去模糊,运用卷积神经网络(CNN)算法进行模糊图像的像素恢复。首先,根据图像包含的噪声类型选择合适的TV模型,并针对每个像素点进行原始图像和模糊图像的TV正则最小值求解,以实现图像去模糊操作。然后,建立CNN图像恢复优化模型,将经过TV正则化后的分块图像样本作为CNN输入,结合图像信噪比(SNR)增益阈值,通过训练获得图像恢复结果。实验结果表明,采用TV正则策略及CNN的卷积优化,能够满足不同图像模糊核类别和尺寸,以及不同噪声的图像恢复需求,有效提高模糊图像的复原性能。分别采用R-L算法、反向传播神经网络(BPNN)、生成对抗网络(GAN)和TV-CNN算法对5类图像样本集进行性能仿真。通过合理设置卷积核尺寸,相比于其他模糊图像恢复算法,TV-CNN算法能够获得更优的图像恢复质量,且能够有效应对不同模糊核尺寸和不同等级噪声所带来的图像恢复难的问题。