MOOC环境

摘要： 对分课堂教学模式有效实施,可以借助O2O教学模式予以辅助,MOOC环境下的O2O教学模式,给学生提供了更广泛的选择,让学生能更合理运用网络教学资源,有效地帮助学生增强自主学习的能力。该文主要从对分课堂角度入手,探究高职英语对分课堂中的构建MOOC环境下O2O教学辅助模式策略。

摘要： 基于网络教育快速兴起、多媒体技术不断发展的背景下,高校采用何种方法才可以有效强化钢琴教师的教学能力,进而实现预期效果。对此,本文阐述了混合式教学概述,介绍了钢琴混合式教学的价值,并提出几点创新实践策略。

摘要： 针对高校公共体育课程远程教学效果评价中存在的评价指标权重计算误差大、效果评价精度不高等问题,本文设计了一种新的MOOC环境下高校公共体育课程远程教学效果评价方法。具体为:首先,将效果评价指标划分为远程在线课程层面、可用性层面以及远程学习管理层面等三个层面,通过克朗巴赫系数计算不同指标层面中指标的可信度,完成远程教学效果评价指标选择。然后,采用因子分析方法确定远程教师技能因子、远程课程内容因子以及远程学习者学习行为因子,并对指标进行一致性校验,实现了远程教学效果评价指标构建。最后,借助熵值法计算评价指标的综合权重,通过动态聚类算法设计不同处理层,构建现代远程教学效果评价函数,实现MOOC环境下高校公共体育课程远程教学效果评价。实验结果表明:采用上述方法有效提升了远程教学效果评价的精度。

摘要： 随着现代化技术及信息化手段的飞速发展,社会已经进入到全新的发展阶段,对教育领域产生了一定程度的影响。全新的MOOC环境下,虽然促进了高校内部图书馆文化扶贫工作的开展,但同时也产生一些问题。需要对MOOC影响下高校图书馆文化扶贫模式展开深入分析,才能充分发挥MOOC的实际作用。因此,该文首先对MOOC环境的基本概述与重要意义加以明确;其次,对高校图书馆在文化扶贫模式中的重要性与主要作用展开深入分析;最后,提出MOOC环境下高校图书馆文化扶贫模式的优化措施。

摘要： MOOC凭借其资源丰富且名师讲课的教学优势,深受广大学习者的喜爱与推崇,甚至在各国先掀起了慕课教学浪潮。MOOC指通过运用网络平台实现在线教学,与课堂教学之间构建良好的互动关系,打造全新的混合式教学模式,以进一步助推教学进程的深入发展。重要的是,近两年来受到疫情影响,部分地区和学校采取线上教学模式。借助MOOC丰富的教学资源以及多元化教学手段,增强师生之间的互动性。不难看出,在多种因素的影响下,MOOC逐渐成为学校教学手段的重要表现方式。基于此,本文以MOOC环境下高校钢琴混合式教学的实施可行性为切入点,对高校钢琴混合式教学的创新策略进行分析,以供参考。

摘要： 在信息化技术高速发展与进步的大背景下,C语言作为具备模块化和结构化功能的程序设计语言,不但程序设计灵活性强、可操作范围广、执行效率高,而且能在软件开发的基础上编写应用程序.其中,MOOC这种新型教学模式的有效运用对C程序设计课程教学具有积极意义.基于此,本文深入探究构建MOOC教学模式的优势,提出MOOC环境下C程序设计教学模式构建策略,从而推动C语言程序教学良性发展.

摘要： 伴随着信息技术的持续快速发展,在信息化环境下,依托于MOOC来创新以及变革高校教学模式,切实有效的推动传统教学模式的变革以及创新,既能够在很大程度上夯实高校教学质量,也能够整体提升学生的自主学习能力.可以说,依托于MOOC环境的混合式教学模式,能够为高校教育教学带来较大的改变,也能够在很大程度上夯实学生的整体素养以及学习实效.

摘要： 为提升高校学生计算机综合素质,依据MOOC模式的优点及民办高校计算机基础教学的现实情况,提出MOOC背景下民办高校计算机基础教学的改革策略.教育工作者应改进思维模式、转变教学观念、优化教学方法、丰富教学内容,结合教学实际,落实MOOC,强化计算思维理念,发挥MOOC的巨大作用.

摘要： 近年来,多数高职院校对英语教学模式不断地进行深化改革和创新,随着移动互联网和信息技术的迅猛发展,MOOC教学模式也随即映入人们的眼帘,受到高职院校的广泛推崇.尤其在新冠疫情的影响下,线上教学地位和作用愈加凸显,对MOOC环境下高职英语混合式教学模式的研究势必给当前教育的长足发展产生深远意义.因此通过文献资料、数理统计等方法,从MOOC教学模式的国内外研究现状、MOOC的崛起与混合教学模式的优势、MOOC下混合式学习模式的构建、MOOC环境下高职英语混合式教学模式改革存在的问题、MOOC环境下高职英语混合式教学改革的路径等五个层面,对MOOC环境下高职英语混合教学模式进行研究.结果表明:采取制度保障和严控课程质量、提升教师的信息素养、利用微课教学、培养学生的自主学习能力等四个方面的具体措施实现了高职师生之间的互动和信息交流,使得线上教学和线下教学产生深度融合,扬长避短,并满足了学生英语学习的多方面需求,为学生和教师提供了更好的英语学习环境和工作环境.

摘要： 本发明公开了一种MOOC环境下的学习注意力检测方法及系统，其通过获取多个PPG信号样本序列，获取与每个PPG信号样本序列一一对应的输入特征矩阵和输出特征矩阵；利用多个PPG信号样本序列的输入特征矩阵和输出特征矩阵构建随机森林决策树的样本集；利用样本集进行机器学习得到训练好的决策树模型；获取与待测学习者的PPG信号序列对应的输入特征矩阵并输入所述训练好的随机森林决策树模型，使得训练好的随机森林决策树模型通过投票得到待测学习者的注意力测评结果，从而解决当前MOOC课堂无法确定学习者的学习效果的技术问题。

摘要： 本发明公开基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法，基于MOOC平台用户的日志数据，利用用户倾向性计算和匹配，通过依照反事实的因果推理框架来选取生成因果网络中的因果自变量，在不同数据规模下根据生成网络的平均马尔可夫毯长度，在其长度趋于平稳时获取最小数据规模；得到因果网络群组；使用专家精确度算法来筛选网络节点间的边，将筛选好的网络群组，使用Bagging投票机制综合生成最终因果网络，得到用户行为和学习效果的因果关系，基于所述因果关系，根据原因变量节点和结果变量节点对用户学习路径做出合理规划，改变用户操作行为或者用户的学习时间来影响用户是否完成这门课程的概率，提高了变量之间关系判定的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于MOOC数据中辍学行为的因果关系模型的建立方法，通过分析MOOC日志数据集和构建影响辍学行为的候选自变量，定性分析所述候选自变量与因变量之间的相关性；设计所述候选自变量与因变量之间依赖性的定量度量方法，来构建无向图，得到由自变量和因变量组成的节点集构成的无向图，使用基于互信息的局部因果网络结构发现算法，通过无向图中基于回归分析方程剔除错误变量和基于条件独立性测试生成局部网络，构建面向辍学行为的带方向的局部因果网络结构，对于任何一种目标学习效果变量，都可以通过无向图生成、错误节点剔除和局部网络结构构建来进行关于该学习效果的局部因果网络结构的构建工作，进行学习效果的因果关系挖掘。

摘要： 本发明公开了一种MOOC环境下的学习注意力检测方法及系统，其通过获取多个PPG信号样本序列，获取与每个PPG信号样本序列一一对应的输入特征矩阵和输出特征矩阵；利用多个PPG信号样本序列的输入特征矩阵和输出特征矩阵构建随机森林决策树的样本集；利用样本集进行机器学习得到训练好的决策树模型；获取与待测学习者的PPG信号序列对应的输入特征矩阵并输入所述训练好的随机森林决策树模型，使得训练好的随机森林决策树模型通过投票得到待测学习者的注意力测评结果，从而解决当前MOOC课堂无法确定学习者的学习效果的技术问题。

摘要： 本发明针对推荐系统在MOOC课程推荐中应用的问题，公开了一种基于图卷积神经网络的MOOC推荐方法，属于深度学习推荐系统领域。该方法首先对用户在MOOC平台与项目交互的二分图进行数据增强得到两个子视图，在子视图和原始二分图上使用图卷积神经网络来提取节点的表征，然后构造自监督学习辅助任务，将推荐系统的监督学习任务和自监督学习任务联合起来，构成多任务学习的范式，最后对目标用户进行推荐。本发明方法能够缓解在线教育领域数据稀疏性的问题，提高模型对于长尾项目的推荐准确性和对于噪声数据的鲁棒性，为学习者提供个性化的推荐学习服务，实现个性化教育。

摘要： 一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法，基于数据增强和特征加权的CNN_GRU辍学预测模型以视频为单位，通过从在线教育平台中抽取学习者的学习行为数据作为模型输入，经过数据增强、信息提取、特征加权三个步骤计算发生辍学行为的概率。模型能更加准确地预测学习者发生辍学的概率且鲁棒性良好，在指标AUC和F1上模型均取得了最佳表现，分别为86.82%和90.35%。同时通过对比实验的方式，验证了特征加权能够有效提升模型性能。

摘要： 本发明公开一种基于模糊逻辑和教学计划的MOOC课程混合推荐方法，包括以下步骤：步骤1.依据MOOC公开课程数据，将中介模糊逻辑引入ML_BPNN神经网络，对损失函数进行优化，最终得到包含MOOC课程与在线学生特征的混合得分矩阵；步骤2.将在线学生之间的全局相似度引入点态用户分解混合相似性模型，在线学生与MOOC课程的交互关系混合相似度是由采用皮尔逊相似度计算得到的预定义相似度和依据潜在向量内积计算得到的学习相似度组成；步骤3.将PoiU‑FHSM混合相似度计算结果与按照大专院校教学大纲的课程安排计划建立的课程映射关系相结合，最终输出Top推荐MOOC课程及与其关联的先修与后修推荐MOOC课程。本发明主实现了对MOOC课程及与其关联的前修与后修MOOC课程的同时推荐。

摘要： 一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法，通过孤立森林算法解决了MOOC数据无标签的问题，对数据进行了初步的标注，为后续的监督学习算法提供了可供其训练的标签数据集，降低了人工标注的成本；监督学习算法LightGBM解决了无监督学习算法检测效果欠佳的问题，进一步提高了异常检测的精确度。无监督的孤立森林算法与有监督的LightGBM算法相结合的模型，提高了对MOOC在线学习课程学习者作弊行为的检测效率和精度，能够提高课程的总体学习效果以及学习效率。

摘要： 本实用新型公开了一种基于AI学习的MOOC学习装置,包括机体，所述机体上侧设置有第一凸台和第二凸台，所述第一凸台上铰接有防护板，所述第二凸台上铰接有机盖，所述机盖的前侧固定嵌设有显示屏，所述第一凸台的上侧固定嵌设有手写板，其中，所述手写板与第一凸台相齐平，所述机体的两侧均滑动嵌设有抽屉，所述抽屉内部至少容纳设置有绘图文具，本实用新型提供一种基于AI学习的MOOC学习装置，显示屏能够支持在线授课，在授课过程中，可在防护板上记录笔记，能够方便用户课后复习，将防护板掀开，手写板能够支持用电子笔进行绘图制作，配合绘图文具应用，能够支持在线考试，功能多样，可满足不同的使用要求，且结构合理，体积小巧，携带方便。

摘要： 本实用新型公开了一种便携式MOOC学习设备,包括机体、前盖和后盖，所述机体的一侧设置有连接部，所述连接部的两端分别与前盖和后盖转动连接，其中，所述机体的前侧固定嵌设有触控屏幕，所述前盖的内侧固定嵌设有显示屏幕，所述显示屏幕的下侧连接有导线，且所述连接部上对应导线开设有穿线孔，所述导线的一端穿过穿线孔一直延伸至机体内部，本实用新型提供一种便携式MOOC学习设备，通过机体、前盖、后盖的设置，三者依次铰接连接，合并时，可像书本一样便携，使用时，在第一凸条、第二凸条的摩擦限位作用下，能够任意固定展示角度，可在任意地方进行观看学习，通过显示屏幕、触控屏幕的设置，用户在观看显示屏的慕课内容时。