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移动学习中片段式学习资源的设计研究 被引量:57
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作者 张驰 陈刚 +1 位作者 王敏娟 王慧敏 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2009年第3期67-72,共6页
随着网络技术与通信技术的迅速发展,移动学习呈现出强大的发展势头,它真正为学习者的随时随地学习提供了可能性,但学习者在移动学习过程中更容易受到外界干扰,而且学习者个性化的学习需求给移动学习资源设计提出了更高的要求,这成为移... 随着网络技术与通信技术的迅速发展,移动学习呈现出强大的发展势头,它真正为学习者的随时随地学习提供了可能性,但学习者在移动学习过程中更容易受到外界干扰,而且学习者个性化的学习需求给移动学习资源设计提出了更高的要求,这成为移动学习设计研究中需要解决的主要问题之一。本研究基于课程知识点进行片段式学习资源的设计与开发,试验性地应用于移动学习中,并在学习者完成一个阶段的移动学习后,利用网上问卷调查的形式收集学习者的反馈信息,共得到940份有效问卷。研究还引入数据挖掘技术,对大规模数据进行聚类分析,得到了较理想的聚类结果,进而从各类型学习者的特征属性和类间的变化规律出发,分析研究片段式学习资源在移动学习中的可行性和具体设计策略。 展开更多
关键词 移动学习 片段式 资源设计 知识点 聚类分析
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基于CRISP-DM模型的时序预测Web服务设计与实现 被引量:2
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作者 王慧敏 陈泽宇 张驰 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第1期92-95,共4页
基于CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining)模型设计与实现了一个时序预测Web服务,对网站资源的下载需求量进行预测。重点阐述了CRISP-DM模型应用于时序预测任务时的设计思想和实现的关键技术。测试结果表明,该时... 基于CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining)模型设计与实现了一个时序预测Web服务,对网站资源的下载需求量进行预测。重点阐述了CRISP-DM模型应用于时序预测任务时的设计思想和实现的关键技术。测试结果表明,该时序预测Web服务具有较高的预测准确率,部署快速,使用方便,对解决同类问题具有一定的示范和参考价值。 展开更多
关键词 数据挖掘 跨行业数据挖掘标准过程(CRISP-DM) 分析管理对象(AMO) WEB服务
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一种人手检测系统的设计与实现
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作者 李丹立 黄鑫 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第9期56-59,共4页
详细介绍一种人手检测系统的设计与实现方法。该系统能够实时准确地检测图像中五指并拢朝上,手掌面对镜头这一种姿势的人手。采集和建立了用于人手检测分类器训练的人手样本图库,阐述了肤色模型的应用原理和提取肤色区域的实现方法,给... 详细介绍一种人手检测系统的设计与实现方法。该系统能够实时准确地检测图像中五指并拢朝上,手掌面对镜头这一种姿势的人手。采集和建立了用于人手检测分类器训练的人手样本图库,阐述了肤色模型的应用原理和提取肤色区域的实现方法,给出了基于AdaBoost算法的分类器的原理和实现算法。最后通过实验分析了该系统的检测速度与实现效果。 展开更多
关键词 人手检测 肤色模型 ADABOOST算法
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移动学习情境中教育智能应用探究 被引量:3
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作者 王慧敏 陈泽宇 +1 位作者 王敏娟 张驰 《中国远程教育》 北大核心 2010年第1期68-71,共4页
随着教育信息化和数据挖掘技术的发展,越来越多的教育工作者将人工智能等数据挖掘技术应用于教育研究与实践。文章结合目前国内外已有的一些教育领域数据挖掘研究成果,以教育技术学科视点,首次提出教育智能的概念,并针对移动学习资源建... 随着教育信息化和数据挖掘技术的发展,越来越多的教育工作者将人工智能等数据挖掘技术应用于教育研究与实践。文章结合目前国内外已有的一些教育领域数据挖掘研究成果,以教育技术学科视点,首次提出教育智能的概念,并针对移动学习资源建设领域的基础研究、教育决策和教育智能在教学系统中的整合三个层面进行应用探究,以案例的形式展示了教育智能的应用层次和解决方案,对教育智能的研究与应用具有一定示范和参考价值。 展开更多
关键词 教育智能 决策树 关联规则 时间序列 移动学习
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移动学习中使用EM算法的学生聚类分析 被引量:10
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作者 张驰 陈刚 +1 位作者 王敏娟 王慧敏 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2009年第9期68-71,共4页
随着网络技术与通信技术的迅速发展,移动学习呈现出强大的发展势头,它真正为学生的随时随地学习和个别化学习提供了可能性。文章将基于数据挖掘技术,使用EM算法对移动学习中学生进行聚类分析,发现学生群体的分布特点,结合各个学生群体... 随着网络技术与通信技术的迅速发展,移动学习呈现出强大的发展势头,它真正为学生的随时随地学习和个别化学习提供了可能性。文章将基于数据挖掘技术,使用EM算法对移动学习中学生进行聚类分析,发现学生群体的分布特点,结合各个学生群体的特性及差异,为移动学习的课程资源设计与教学过程设计的改进提供帮助。 展开更多
关键词 移动学习 EM算法 聚类分析 学习动机
原文传递
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