期刊文献+
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
学习分析视角下在线课程教学设计的反思——以北京开放大学学前教育专业“3~6岁儿童学习与发展”课程为例 被引量:6
1
作者 彭海蕾 韩世梅 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第5期53-59,共7页
学习分析技术是近年来的研究热点之一。文章选取Moodle平台上一门在线课程,使用内置的GISMO统计分析模块对其学习情况进行分析,从整体课程设计和个体学习者两个方面审视了学习分析的结果。研究发现,存在着资源访问量偏低、重文本资源轻... 学习分析技术是近年来的研究热点之一。文章选取Moodle平台上一门在线课程,使用内置的GISMO统计分析模块对其学习情况进行分析,从整体课程设计和个体学习者两个方面审视了学习分析的结果。研究发现,存在着资源访问量偏低、重文本资源轻视频资源、以完成课程活动学分为目标等与已有研究类似的现象。进一步研究发现,此类问题更多的是由在线课程教学设计中普遍存在的文本资源和视频资源简单重复、所采取的教学模式不适当等所致。需要树立正确的教学设计观,指导阐释学习分析结果,指导有效的在线课程设计。 展开更多
关键词 学习分析 在线课程 教学设计
在线阅读 下载PDF
中国MOOCs的回归与高等学校教学服务模式变革方向 被引量:13
2
作者 陈丽 王怀波 +1 位作者 孙洪涛 刘春萱 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2017年第8期1-6,12,共7页
MOOCs是"互联网+"推动教育变革的典型案例,其快速发展对于我国高等学校教学服务模式变革有着重要的借鉴意义。该研究通过对我国MOOCs实践的大规模调研与深入研究,阐述了MOOCs的创新本质,分析了中国MOOCs在服务提供、平台课程... MOOCs是"互联网+"推动教育变革的典型案例,其快速发展对于我国高等学校教学服务模式变革有着重要的借鉴意义。该研究通过对我国MOOCs实践的大规模调研与深入研究,阐述了MOOCs的创新本质,分析了中国MOOCs在服务提供、平台课程和推动方式上的关键特征,提出了MOOCs当前发展在受众规模、商业模式和教学模式上体现出的三维回归态势。研究基于MOOCs发展经验针对我国高校教学改革提出了四个方向,并对高等学校教学服务模式变革趋势进行了展望。 展开更多
关键词 MOOCs 回归 高等学校 服务模式 教学改革
在线阅读 下载PDF
影响学习者在线深度学习的因素及其测量研究 被引量:54
3
作者 吴亚婕 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第9期57-63,共7页
尽管在线学习热度持续不减,但是学习者在线深度学习是否发生却引发了大家的思考。在以往的研究中,实践者对深度学习发生的条件进行了大量研究,但是仅仅检验单一或者某几个影响变量与深度学习之间的关系。文章以班杜拉的三元交互决定模... 尽管在线学习热度持续不减,但是学习者在线深度学习是否发生却引发了大家的思考。在以往的研究中,实践者对深度学习发生的条件进行了大量研究,但是仅仅检验单一或者某几个影响变量与深度学习之间的关系。文章以班杜拉的三元交互决定模型为分析框架,综合梳理与总结影响在线深度学习的因素及其测量工具。研究发现以下因素综合影响着学习者在线深度学习的发生:(1)自我调节、动机、深度学习方法、投入等行为因素;(2)生生交互与师生交互、学生与内容的交互等行为因素;(3)环境因素。本研究成果为构建在线学习中深度学习预测模式提供参考。 展开更多
关键词 网络环境 深度学习 影响因素 测量工具
在线阅读 下载PDF
基于时空注意力图卷积网络模型的人体骨架动作识别算法 被引量:19
4
作者 李扬志 袁家政 刘宏哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期1915-1921,共7页
针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出一种基于时空注意力图卷积网络(STA-GCN)模型的人体骨架动作识别算法。该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制:空间注意力机制一方面利用光流特征中的瞬时运动... 针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出一种基于时空注意力图卷积网络(STA-GCN)模型的人体骨架动作识别算法。该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制:空间注意力机制一方面利用光流特征中的瞬时运动信息定位运动显著的空间区域,另一方面在训练过程中引入全局平均池化及辅助分类损失使得该模型可以关注到具有判别力的非运动区域;时间注意力机制则自动地从长时复杂视频中挖掘出具有判别力的时域片段。将这二者融合到统一的图卷积网络(GCN)框架中,实现了端到端的训练。在Kinetics和NTU RGB+D两个公开数据集的对比实验结果表明,基于STA-GCN模型的人体骨架动作识别算法具有很强的鲁棒性与稳定性,与基于时空图卷积网络(ST-GCN)模型的识别算法相比,在Kinetics数据集上的Top-1和Top-5分别提升5.0和4.5个百分点,在NTURGB+D数据集的CS和CV上的Top-1分别提升6.2和6.7个百分点;也优于当前行为识别领域最先进(SOA)方法,如Res-TCN、STA-LSTM和动作-结构图卷积网络(AS-GCN)。结果表示,所提算法可以更好地满足人体行为识别的实际应用需求。 展开更多
关键词 图卷积网络 人体骨架行为识别 注意力机制 人体关节点 视频行为理解
在线阅读 下载PDF
数字时代基于资历框架的过往学习成果认证:内涵价值与实施向度 被引量:6
5
作者 谢青松 蒋亦璐 +1 位作者 郑炜君 刘暄葳 《中国职业技术教育》 北大核心 2023年第15期11-20,共10页
推行过往学习成果认证为全民提供多元学习机会已经成为全球终身学习发展的趋势,联合国教科文组织、世界银行、国际劳工组织、欧盟理事会等国际组织联盟长期致力于向全球推行过往学习成果认证理念并提供实施操作指南。资历框架的出现从... 推行过往学习成果认证为全民提供多元学习机会已经成为全球终身学习发展的趋势,联合国教科文组织、世界银行、国际劳工组织、欧盟理事会等国际组织联盟长期致力于向全球推行过往学习成果认证理念并提供实施操作指南。资历框架的出现从标准层面助推了过往学习成果认证的快速发展,而数字时代的新兴技术对推进过往学习成果认证平台建设,助力全体社会成员参与过往学习成果积累、认证和转换提供了便利。基于国际过往学习成果认证模式探索和体制机制建设经验,融合数字技术赋能和资历框架标准支撑,解构了过往学习成果认证模型并提出了实施策略建议:第一,加快推进国家资历框架标准体系建设;第二,建立过往学习成果认证制度并提供学习成果认证参照指南;第三,打造数字化过往学习成果认证平台与实施网络;第四,建立专项质量保障制度与监督评估体系。 展开更多
关键词 资历框架 过往学习成果认证 终身学习 教育数字化 学习型社会
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部