网络学习环境

摘要： 为认真贯彻落实《中国教育现代化2035》和全国基础教育会议部署要求,充分发挥信息技术对推进教育现代化的重要作用,坚持育人为本,创建更加适宜学生全面发展、满足学生多样化需求的网络学习环境,切实解决我校三个校区位置分散给线下集中教研带来的诸多困难,充分利用互联网共享优质教育资源的优势,依托“天津市基础教育网络教研平台”等市、区级平台,利用“留言版”“主题讨论”“即时交流”等媒介,两年来尝试每周定期开展英语学科线上教研新形式。

摘要： 一、前言 进入21世纪,网络技术的覆盖和智能手机的普及对人们的生活、学习和工作方式产生深远的影响,同时也使教育界发生了观念性的转变。网络技术构建网络学习环境已成为教学改革的重要手段。利用云端+移动端APP的信息化教学作为信息化时代创新型的教学模式,将传统课堂教学与智能手机移动教学结合,有效引导学生将手机变成课堂学习的好助手,实现了手机的学习功能;它改变了传统的被动式的教学方式,实现了传统课堂中知识传授与知识内化两个阶段的颠倒,实现了个性化的学习,让学生自如地从一个学习活动转向另一个学习活动,从而提升学生的学习兴趣和效率。

摘要： 目的 了解远程教学期间护理本科生正念主体性现状并探讨其影响因素.方法 采用一般资料问卷、正念主体性量表、网络学习环境量表及大学生坚韧人格评定量表对某医学院已经接受在线教学时长为1周的459名护理本科生进行调查.结果 护理本科生正念主体性、网络学习环境与大学生坚韧人格总分分别为70(65,76)分、71(66,81)分、67(56,78)分.多元线性回归分析结果显示,网络学习环境、坚韧人格进入回归方程,共解释了护理本科生正念主体性总变异的39.70％.结论 护理本科生正念主体性处于中等水平,建议护理教育者加强网络学习环境建设,培养学生的坚韧人格,以促进护理本科生正念主体性.

摘要： 在线教学呈现爆发式增长态势,线上教学有效性的前因研究具有极其重要的现实需要.基于社会认知理论,探讨网络学习环境中线上教师行为感知及信息化技术交互和环境支持对线上教学有效性的影响,并进一步探究学习者学习效能和学习动机的中介和调节效应.通过对某高等院校新冠肺炎疫情期间进行线上教学的910个样本的问卷调查,实证结果表明:线上教师行为感知及信息化技术交互和环境支持对线上教学有效性有显著的正向影响;同时学习者学习效能起到部分中介作用;学习动机正向调解线上教师行为感知和学习者学习效能的关系,学习动机越高,线上教师行为对学习者学习效能的正向影响越大.

摘要： 在线教学呈现爆发式增长态势,线上教学有效性的前因研究具有极其重要的现实需要。基于社会认知理论,探讨网络学习环境中线上教师行为感知及信息化技术交互和环境支持对线上教学有效性的影响,并进一步探究学习者学习效能和学习动机的中介和调节效应。通过对某高等院校新冠肺炎疫情期间进行线上教学的910个样本的问卷调查,实证结果表明:线上教师行为感知及信息化技术交互和环境支持对线上教学有效性有显著的正向影响;同时学习者学习效能起到部分中介作用;学习动机正向调解线上教师行为感知和学习者学习效能的关系,学习动机越高,线上教师行为对学习者学习效能的正向影响越大。

摘要： 人工智能为在线合作学习提供了一定的技术支持,学习者能够依托媒体进行在线交互与合作学习.目前已有多种在线合作交互行为分析模型,但在线合作中的交互涉及多个维度,这些交互的分类在概念界定上存在包含和交叉,且在交互维度中探究在线合作问题解决仍存在空白.为了更好地服务网络学习环境中的交互行为分析,为在线交互中的合作问题解决提供研究基础,研究以2010至2019年间Web of Science数据库核心合集收录的网络学习环境中交互行为研究为主题的论文为样本,运用CiteSpace软件绘制可视化分析图谱,并通过二次文献分析,对在线合作交互行为研究进行梳理.通过收集发文情况、高影响力文献、核心关键词等数据,着重分析在线合作交互行为研究中社会认知、多元化学习环境、技术支持和学习者能力水平等因素对交互行为的影响,并提出未来的研究热点将集中于从交互式的学习环境、教与学策略、博弈论或对策论视角探究合作交互行为的差异,从而继续优化在线合作交互行为分析模型.研究结果表明:网络学习环境中在线合作交互行为分析的研究前沿将从交互对象、交互环境和学习策略拓展到学习者行为的预测和优化策略.

摘要： 目的:了解本科护生互联网背景下自主学习能力现状及影响因素,为提高护理专业教学质量,改善教学效果提供依据.方法:便利抽样法选取辽宁沈阳某高校护理本科生247人作为研究对象,采用护理专业大学生自主学习能力测试表和网络学习环境量表对其进行调查.结果:护生自主学习能力总分(57.04±6.40)分,各条目均分(2.85±0.32)分;护生自主学习能力与网络学习环境各维度均呈正相关(r=0.195～0.693,P<0.01);回归分析显示,网络学习原因、学习时间、网络学习环境总分及选择专业方式4个因素进入护生自主学习能力回归方程(R2=0.782,P<0.01).结论:本科护生网络环境下自主学习能力尚有一定问题,建议护理教育者采取有效措施全面提高护生自主学习能力.

摘要： 解决传统创新创业教育资源不均衡、体系间无法形成合力的弊端,促进创新创业教育生态系统中各利益相关者之间的协同合作,提升创新创业教育质量.按照服务设计理念和方法,采用双钻模型中从发现问题、定义问题、构思方案到交付方案的服务设计流程,完成高校创新创业教育生态链的重构.重构基于网络学习环境的高校创新创业生态系统.在网络学习环境下,基于服务设计重构双创教育生态系统,为高校创新创业教育信息化发展提供新思路.

摘要： 随着现代教育技术变革的兴起,网络作为开放性和自主性较强的学习环境,在教学活动中尤其是教学模式和教学设计的创新中发挥着越来越突出的作用.为进一步发挥网络学习环境的优势,本文探索构建个性化网络学习环境的方式,并提出实施个性化学习活动的对策,为高职院校学前教育专业培育适应现代社会变革的幼师生提供参考与帮助.

摘要： 网络学习社区环境是学生在开展学习目标以及解决问题当中能够运用的多种信息工具同时互相协作与支持的环境。本文将针对网络学习社区环境,包含 QQ、微信、钉钉、智学网等学习平台。经过平台的特定功能强化教师与学生的沟通与交流。经过网络学习社会环境下高中物理生态课堂教学,推动师生间的共同进步,让高中生能够进行自主探究,提升分析问题以及解决问题的能力。

摘要： 在网络学习环境下学习者差异已经发生了改变,单纯地把传统的学习者差异分析转移到网络学习中是不可取的.面对新的学习环境,为了能让学生进行高质高效的学习,迫切需要建立新的学生差异模型.本文主要在国内外关于学习者差异的研究成果的基础上,构建网络学习环境下的学生差异模型,主要从学生的初始信息、网络学习风格以及技术支持引发的网络信息素养来描述学习者之间的差异,希望能为相关的研究提供借鉴与参考.

摘要： 本文将个性尊重理念融合到网络学习环境中,阐述了网络学习环境下个性尊重理念的内涵,强调基于个性尊重理念的网络学习环境应尊重学习者的环境品质,与传统的网络学习环境进行对比,重点分析了基于个性尊重理念的网络学习环境所具备的特征,给出了网络学习环境的构建策略,为个性化的网络学习环境的构建提供了依据.

摘要： 随着学习科学研究的勃兴以及信息技术的飞速发展，“网络学习环境”的概念应孕而生。由于人们对信息技术的误解乃至错用，导致网络学习环境研究陷入一种技术主义的困境之中——引起认知负荷、情感缺失和道德火范。其背后的真正根源在于网络学习环境研究的技术取向所使然。然而，在当代社会和教育的“文化”转型的背景下，“信息技术是一种文化”的这一命题的成立，促成了网络学习环境研究的文化转向——由“技术型环境的开发”逐渐转向“文化学习环境的建构”。

摘要： 论文针对网络学习服务支持系统中存在的问题,结合分布式人工智能技术和网络学习模式,构建了一个由学生模型、教师模型、教学模块、诊断模块、测试模块和知识库、方法库、试题库、策略库等等模块组成的教学专家系统和网络学习环境.通过学习内容的安排以及学习方式的组织,探索能够适应不同类型学习者需求的新途径,为以学生为中心的个性化自主学习模式提供技术支持.文章还研究了学习者的学习特点和学习策略,为有针对性地采取教学策略提供科学依据,有助于消除学习方法和教学风格之间的差异.

摘要： 在网络世界里自主学习,建构文化支援的自主学习环境至关重要.文章在考察网络自主学习环境内涵的基础上,总结了现代网络自主学习中的文化缺失现象,分析了网络自主学习者的特点和需求,提出了文化支援的网络学习环境的模型.

摘要： 本研究选取了2004-2016年CSSCI检索源期刊中关于高校英语学习者网络自主学习的319篇论文建立语料库,采用分类汇总与内容分析的方法,系统地梳理了过去13年间国内相关研究的总体趋势、热点主题与研究方法.研究发现,论文数量从快速增长到趋于平稳再逐渐下降;从研究类型看,以描述性和实证研究为主;网络自主英语学习过程中教学模式的改革受到较多关注;从研究方法看,以量化研究为主,主要采用问卷调查的方式收集数据,数据分析方法以描述性统计与T检验为主.本文对了解国内网络自主英语学习的研究现状、发展趋势及后续研究提供了重要启示.

摘要： 本研究选取了2004-2016年CSSCI检索源期刊中关于高校英语学习者网络自主学习的319篇论文建立语料库,采用分类汇总与内容分析的方法,系统地梳理了过去13年间国内相关研究的总体趋势、热点主题与研究方法.研究发现,论文数量从快速增长到趋于平稳再逐渐下降;从研究类型看,以描述性和实证研究为主;网络自主英语学习过程中教学模式的改革受到较多关注;从研究方法看,以量化研究为主,主要采用问卷调查的方式收集数据,数据分析方法以描述性统计与T检验为主.本文对了解国内网络自主英语学习的研究现状、发展趋势及后续研究提供了重要启示.

摘要： 本研究选取了2004-2016年CSSCI检索源期刊中关于高校英语学习者网络自主学习的319篇论文建立语料库,采用分类汇总与内容分析的方法,系统地梳理了过去13年间国内相关研究的总体趋势、热点主题与研究方法.研究发现,论文数量从快速增长到趋于平稳再逐渐下降;从研究类型看,以描述性和实证研究为主;网络自主英语学习过程中教学模式的改革受到较多关注;从研究方法看,以量化研究为主,主要采用问卷调查的方式收集数据,数据分析方法以描述性统计与T检验为主.本文对了解国内网络自主英语学习的研究现状、发展趋势及后续研究提供了重要启示.

摘要： 本研究选取了2004-2016年CSSCI检索源期刊中关于高校英语学习者网络自主学习的319篇论文建立语料库,采用分类汇总与内容分析的方法,系统地梳理了过去13年间国内相关研究的总体趋势、热点主题与研究方法.研究发现,论文数量从快速增长到趋于平稳再逐渐下降;从研究类型看,以描述性和实证研究为主;网络自主英语学习过程中教学模式的改革受到较多关注;从研究方法看,以量化研究为主,主要采用问卷调查的方式收集数据,数据分析方法以描述性统计与T检验为主.本文对了解国内网络自主英语学习的研究现状、发展趋势及后续研究提供了重要启示.

摘要： 信息技术在促进中国英语学习者的二语习得方面发挥着重要角色,但是针对网络环境中中国英语学习者自我调控的研究还比较缺乏.本研究针对网络环境中英语学习者的自我调控及其个体特征展开,以中国北方某高校的“大学英语听说课程”为研究情境,采用访谈及学习日记的方式收集了质性数据.研究发现,网络环境中大学英语学习者在目标设定、环境管理、任务执行与时间管理、求助策略与自我评价等五个方面均表现出了不同的特征.研究结果能帮助教师更有效地了解学习者在网络环境中的自我调控.

摘要： 本发明公开了一种异构网络环境下的基于深度学习的网络故障诊断方法，其特征是，首先通过分析异构网络故障场景，确定监测阶段和故障诊断阶段将要使用的特征；然后利用最小冗余最大相关性算法选取监测阶段最优特征子集，对故障特征进行匹配，若匹配度大于阈值时，触发故障诊断阶段，通过反向传播算法完成模型参数调整；最后根据得到的最优模型，对异构网络进行故障定位和诊断。本发明所达到的有益效果：本方法基于深度学习理论的视角，通过对异构网络环境下网络结构和故障参数剖析，综合考虑故障发生的概率统计特性，建立了一种异构网络环境下基于深度学习的网络故障诊断模型，应用于异构网络环境中的故障诊断。

摘要： 本发明涉及一种网络在线学习的学习环境监测方法，属于计算机网络系统技术领域。该方法通过图片预处理、特征提取、特征分类，最后将图像中的人数以及人的情绪变化进行识别。通过该方法有效地监管网络在线学习的学习，当画面中的人员超过一定数量时，系统将提醒，这样可以有效保证学习环境的可靠性；还可以通过该方法来识别学员的学习态度的变化，这样能够有效地收集学员信息，更好地保证学习效果。

摘要： 本发明公开的属于网络流量分类技术领域，具体为高速网络环境下基于深度学习的网络流量识别模型，其包括：交换机、控制器、流量采集模块、网络流特征提取选择模块、网络流识别模块、深度学习模块、训练样本库和输出模块，所述交换机信号连接有控制器，所述控制器电性连接有流量采集模块，所述流量采集模块信号连接有网络流特征提取选择模块，所述网络流特征提取选择模块电性连接有网络流识别模块，所述网络流识别模块电性连接有深度学习模块和训练样本库。该高速网络环境下基于深度学习的网络流量识别模型，分类效果更好，可以及时有效的划分网络流量，实现细粒度管控，学习能力更强，处理速度更快。

摘要： 本发明公开了一种异构网络环境下的基于深度学习的网络故障诊断方法，其特征是，首先通过分析异构网络故障场景，确定监测阶段和故障诊断阶段将要使用的特征；然后利用最小冗余最大相关性算法选取监测阶段最优特征子集，对故障特征进行匹配，若匹配度大于阈值时，触发故障诊断阶段，通过反向传播算法完成模型参数调整；最后根据得到的最优模型，对异构网络进行故障定位和诊断。本发明所达到的有益效果：本方法基于深度学习理论的视角，通过对异构网络环境下网络结构和故障参数剖析，综合考虑故障发生的概率统计特性，建立了一种异构网络环境下基于深度学习的网络故障诊断模型，应用于异构网络环境中的故障诊断。

摘要： 本发明公开了网络虚拟化环境下一种基于深度学习的网络故障诊断方法，将虚拟网络划分为物理网络和虚拟网络，结合网络故障发生特点，考虑时间影响因素，网络拓扑连接特性和虚拟网络‑物理网络映射关系,以故障严重等级概率综合衡量网络故障；将具有影响度的网络特征参数作为模型学习资源，关注网络历史数据的变化趋势和故障标签的对应关系，基于深度学习的视角，建立网络虚拟化环境下多故障等级概率的网络故障诊断模型对网络参数进行训练。在训练过程中调整故障预测模型，最后利用优化调整的深度学习网络，实现网络虚拟化环境下的故障诊断。本发明可以对网络虚拟化环境下的网络参数进行深入分析，因此，在对网络故障预测的时候具有更高的准确性。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。

摘要： 本发明公开了一种物联网环境下基于小样本学习的网络流量分类方法及系统，包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对物联网设备流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建特征提取器模型和多个比较器模型；对多个比较器模型进行集成，形成集成比较器；分类阶段包括采集物联网设备流量并统一处理；根据训练阶段得到的特征提取器模型，对待分类流量样本与物联网设备流量支持集中样本进行特征提取；根据训练阶段得到的集成比较器对提取出的特征向量进行特征比较，从而对待分类的物联网设备流量设备类型进行判别。本发明可以进行快速学习的能力，从而解决在物联网设备数据不充足的情况下进行准确分类的问题。

摘要： 在各种实施例中，提供了方法、系统和车辆设备。一种确定用于学习车辆平台的车载网络入侵检测系统(NIDS)的可信操作环境的方法，包括：执行NIDS，以通过接收关于车辆运行状态的一组车辆导出输入来监控一组电子控制单元(ECU)和车辆状态元素；响应于关于车辆运行状态的确定，识别可信窗口，在识别可信窗口期间，关于包含在车辆平台中的网络拓扑和白名单消息的学习是可允许的；创建车辆特定配置，所述车辆特定配置包含由ECU在车辆平台中使用的网络拓扑和白名单消息的列表；以及防止在可信窗口之外的车辆平台中的车辆特定配置的网络拓扑和白名单消息的列表中的至少一个网络的错误配置。

摘要： 提供了用于学习神经网络和确定环境中车辆姿态的方法和系统。第一处理器对基于传感器的图像数据执行第一特征提取，以提供第一特征图。第一处理器还对空中图像数据执行第二特征提取，以提供第二特征图。两个特征图被相关以提供相关结果。第一处理器使用相关结果和地面真实数据学习神经网络，其中学习第一特征提取和第二特征提取中的每个以从相应的图像数据提取一部分特征。地理标记的第二特征图然后可以由车辆的车载处理器检索，该车载处理器连同通过由第一处理器训练的网络的车载处理的基于传感器的数据一起确定车辆的姿态。

摘要： 本发明提供了一种提高网络学习环境服务质量的方法及系统，其中，所述方法包括：获取第一在线教育数据集，进行数据预处理，获得第一在线教育标准数据集；对第一在线教育标准数据集进行特征提取，获得第一影响特征集合、第二影响特征集合、第三影响特征集合；获得第一分析结果、第二分析结果和第三分析结果；进行分布式训练，获得第一服务质量评估模型；基于第一服务质量评估模型，对所述第一在线教育平台的第一预设周期的服务质量进行评估，获得第一评估结果，进而生成第一调整方案。解决了现有技术中存在教育平台质量参差不齐，导致网络学习服务质量不高，对学习环境及服务质量的评估调整缺乏科学方法的技术问题。