E—Learning系统特点和网络教育的基本教学原则探讨

从E—Learning的含义和特点分析入手，探讨了网络教育中需要注意的特定教学原则：实用性原则、有限度的开放学习原则、有效的交互学习原则、随机学习原则和探索学习原则。     

企业员工E-Learning接受意向影响因素研究

企业员工对E-Learning的接受意向影响着E-Learning培训的有效性。本文在技术接受模型(TAM)的基础上结合E-Learning的特点,建立了企业员工E-Learning接受意向影响因素理论模型并提出相应假设。通过对采用E-Learning培训方式的企业员工进行问卷调查获取数据后,利用结构方程模型对研究假设进行检验并对理论模型予以修正。结果表明,技术特性、个体特性和组织支持都能通过个体感知因素间接影响行为意向,感知易用性对行为意向既能产生值接作用,又能通过感知有用性产生间接影响,是行为意向最重要的影响因素。最终根据研究结论对企业有效引入和实施E-Learning提出了建议。     

一个基于Web方式E-Learning教学系统的设计与实现

随着教育信息化的不断深入,计算机文化教育已成为信息社会发展的基本要求本.文章讨论构造一个基于Web方式的E-Learning教学系统"计算机文化基础电子教程"的设计与实现.     

Strategies for developing Online Learning

This paper examines the strategies of developing online learning in Chinese universities.Top-down strategies include policy,funding,Senior initiative and task-based management,etc,in which funding generally plays the most important role followed by Senior initiative and task-based management.Bottom-up strategies,especially staff training and contest are often seen as essential to successfully improve online learning.     

浅析E-Learning教学模式在高校教学中的应用

E-Learning是互联网时代一种全新教学模式,它使教学资源、教学管理和师生交流获得了更好的发展空间,但其在高校教学中的应用还处在初级试验阶段。高校数字化校园的建设为E-Le-arning的应用提供了优越的支撑环境,E-Learning教学平台将在高校教育中扮演重要的角色。     

基于多Agent的E—learning教学模型设计研究

随着人工智能技术的不断发展和完善,人工智能领域的理论（尤其是Agent技术）不断地应用于远程教学系统中,从而给网络教学系统的研究与应用开辟了新的思路。结合Agent的智能性,构建了一个基于多Agent的网络远程教学系统的模型,模拟人类在教学活动中的智能活动过程。通过建立学生Agent和教师Agent,使得系统能够根据学生的个性特征和认知能力,灵活地通过网络学习,从而实现个别化的教学。     

基于校园网的E-Learning平台的设计与实现

本文主要论述了基于浏览器/服务器结构应用系统的实现方法和技术;阐述了利用ASP技术、ADO技术开发远程教育系统的方法;详细介绍了基于校园网的E-Learning平台的设计与实现,并对其实现过程中的关键技术进行了讨论.系统主要包括管理员模块、教师模块和学生模块.基本涵盖了学生学习过程中各主要方面,例如:信息发布与浏览、在线学习与练习、教师答疑与在线讨论、作业上交和作业成绩查询、用户管理与题库管理等.     

基于Ontology的个性化E—Learning系统研究

随着WI（Web Intelligence）技术的发展，如何使传统的E-Learning系统向个性化和智能化方向发展已成为业内的一个主要研究领域．本文首先对E-Learning系统的资源异构和用户个性化需求等问题进行了分析；然后介绍了“基于本体的个性化E-Learning（Ontology Based Personal E-Learning，OBPEL）系统模型”，该模型利用本体方法给出了一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制，从而为进行非结构化教学信息的语义访问和个性化学习奠定了基础．本文最后初步实现了一个基于本体的个性化E-Learning系统原型．     

基于本体的学习内容个性化推荐

语义Web提供了实现对Web异构信息源智能访问和处理的平台,同时也为E-Learning提供了动态异构的学习环境,但共享性和适应性差仍是当前E-Learning应用系统中存在的主要问题。那么如何从语义Web上分布的海量知识中按照用户的需求快速准确的定位目标知识已成为语义Web迫切需要解决的问题。针对此问题,提出了一些解决办法,通过这些方法能把建立良好个性化功能的适应性教育系统和分布的学习资源网络环境进行了有效的结合。     

E-Learning中模糊用户模型的应用

提出了将模糊用户模型(FUM)应用到E-Learning中的方法,通过它对用户的知识水平做出推理判断,从而给出适合水平的学习资源,在一定程度上增强了E-Learning系统的智能程度.并结合计算机教育的E-Learning系统加以说明.