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基于学习元平台的课程知识本体的构建与应用——以“教育技术新发展”课程为例 被引量：9
1
作者 胡海斌 丁国柱 吴鹏飞 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第10期74-81,共8页
本体作为知识组织的概念模型,是智能教学系统的核心。目前针对一门具体课程的协同本体构建及其应用的研究较少,文章以"教育技术新发展"课程为例,从课程本体的研究现状出发,研究课程知识本体构建的一般方法与步骤,利用学习元... 本体作为知识组织的概念模型,是智能教学系统的核心。目前针对一门具体课程的协同本体构建及其应用的研究较少,文章以"教育技术新发展"课程为例,从课程本体的研究现状出发,研究课程知识本体构建的一般方法与步骤,利用学习元平台的功能及特点,实现了课程知识本体的协同构建,探索本体在网络课程中学习资源推荐、课程知识自动标记、学习路径指导、课程可视化导航、个人知识地图、课程资源检索、知识自动问答等方面的实践应用。研究中,本体的建构者也是学习的参与者,在构建课程知识本体的同时,也促进了自身知识的建构;本体采用协同构建方式,引入了"大众"参与,化解了本体建构的难度;本体在学习资源与知识组织方面的多种应用场景,对于提升教学实践有积极作用。 展开更多
关键词 课程知识本体 本体建构 学习元平台 学习资源
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行动者网络视域下数字支教的常态化机制构建
2
作者 张立国 李静 贺宝勋 《现代远程教育研究》 北大核心 2025年第3期78-85,112,共9页
支教是一种促进义务教育师资均衡的服务模式,在推动乡村教育振兴方面发挥了重要作用。数字支教作为传统支教的有益补充,正蓬勃兴起,但尚未形成常态化的运行模式。行动者网络理论为重新审视数字支教常态化运行的内在逻辑、全面剖析数字... 支教是一种促进义务教育师资均衡的服务模式,在推动乡村教育振兴方面发挥了重要作用。数字支教作为传统支教的有益补充,正蓬勃兴起,但尚未形成常态化的运行模式。行动者网络理论为重新审视数字支教常态化运行的内在逻辑、全面剖析数字支教行动者网络中各异质行动者间的联动关系与作用机理提供了新的科学指引。行动者网络视域下,数字支教的本质是各异质行动者共同参与的“转译”实践。其中,教育管理部门是数字支教网络的核心行动者,高校、社会公益组织是数字支教网络的主要行动者,教育信息化企业、城区优质学校、乡村薄弱学校等人类行动者,以及政策制度、教育理念、数字技术、教育资源等非人类行动者共同构成了数字支教网络的共同行动者。数字支教网络的各异质行动者,通过“问题呈现—引起兴趣—招募与动员—异议排除”四个环节,确定网络的强制通行点,并在强制通行点的统摄下,不断地进行协商、博弈和调整,合力推动网络构建和演化。构建数字支教常态化机制,需要完善制度体系,锚定转译愿景;激活行动主体,释放转译合力;优化网络关系,稳固网络联结,以弥合城乡教育差距,助力乡村教育振兴。 展开更多
关键词 数字支教 行动者网络 运行机制 城乡教育融合发展 乡村振兴
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家长对教育电子游戏的接受倾向和使用偏好 被引量：7
3
作者 赵永乐 何莹 +2 位作者 蒋宇 马颖峰 贺宝勋 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第3期72-80,共9页
虽然学术界已经承认教育电子游戏是一种有效的教育技术,但社会大众对其作用依然有很大争议。除师生外,家长对教育技术的选择有较大影响,他们是否接受教育电子游戏对该技术的应用和推广有很大意义。为了调查学生家长对教育电子游戏的接... 虽然学术界已经承认教育电子游戏是一种有效的教育技术,但社会大众对其作用依然有很大争议。除师生外,家长对教育技术的选择有较大影响,他们是否接受教育电子游戏对该技术的应用和推广有很大意义。为了调查学生家长对教育电子游戏的接受倾向和使用偏好,本研究使用自编问卷对13346名中小学生家长进行调查。结果发现,家长对教育电子游戏的接受倾向可以分为"积极"与"消极"两个独立维度;家长的人口学特征、使用偏好等因素会影响其积极或者消极倾向;居住在农村、非独生子女及学历较低的家长对教育电子游戏有更高的积极期望,倾向于通过学校和老师的推荐接受教育电子游戏,对教育电子游戏的主要功能期望是提高学习兴趣和学习新知识,对其负面影响的担忧主要来自于游戏沉迷;实际使用过教育电子游戏的家长对其评价较好,但仍对其可能的副作用担忧。 展开更多
关键词 教育电子游戏 中小学生家长 技术接受倾向 使用特征
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家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法
4
作者 刘迪迪 杨文宇 +2 位作者 廖志贤 张泉景 胡聪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期790-798,共9页
为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别:弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型... 为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别:弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型,基于李雅普诺夫优化理论提出时变电价下的家庭用户多电器能量分配算法.所提算法充分考虑了不同智能电器的用电负荷响应及调度优化问题.理论性能分析证明,所提算法能够在不需要系统的先验统计信息的情况下使优化目标渐近最优.对所提算法的用户收益提升能力进行仿真验证,结果表明,相较于未考虑各家用智能电器实际需求和可容忍时延的分配算法,所提算法可将用户收益提高11.2%. 展开更多
关键词 智能电器 调度优化 李雅普诺夫优化 能量分配 需求响应
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免疫进化否定选择算法 被引量：1
5
作者 高江锦 杨韬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期1293-1297,共5页
当训练样本分布密集交错时,传统的否定选择算法难以将检测器生成在正/反样本间的有效区域,导致检测器集合对这些样本的识别率降低,影响了算法性能。为使检测器能有效地识别分布密集交错的样本,提出了免疫进化否定选择算法(IENSA)。IENS... 当训练样本分布密集交错时,传统的否定选择算法难以将检测器生成在正/反样本间的有效区域,导致检测器集合对这些样本的识别率降低,影响了算法性能。为使检测器能有效地识别分布密集交错的样本,提出了免疫进化否定选择算法(IENSA)。IENSA通过加入两个免疫进化过程,首先在样本分布密集的区域引导检测器在正/反样本之间有效地生成,然后在样本分布稀疏的区域对冗余检测器进行抑制。实验结果表明在二维人工数据集Rectangle与三维标准数据集Skin segmentation上,相对于经典的RNSA与V-detector算法,IENSA均能以较少的检测器达到较高的检测率。 展开更多
关键词 人工免疫 否定选择算法 检测器 免疫进化
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计及能量共享的5G基站电能实时调度优化策略 被引量：3
6
作者 刘迪迪 杨玉荟 +3 位作者 肖佳文 杨益菲 程鹏鹏 张泉景 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期44-53,共10页
为缓解第5代移动通信基站的巨大能耗导致的电网供电压力,联合分布式可再生能源、能量共享与能量存储提出了一个以最小化网络运营商的长期购电成本为目标的调度优化模型。综合考虑在可再生能源出力、各基站能量需求以及智能电网中的时变... 为缓解第5代移动通信基站的巨大能耗导致的电网供电压力,联合分布式可再生能源、能量共享与能量存储提出了一个以最小化网络运营商的长期购电成本为目标的调度优化模型。综合考虑在可再生能源出力、各基站能量需求以及智能电网中的时变电价等先验统计信息均为未知的情况下,基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化理论提出了一种低复杂度的第5代移动通信(5G)基站能量共享实时调度算法。在优化问题求解中将基站的柔性电能需求构造虚拟队列,并将基站储能时间耦合约束转化为虚拟队列稳定性问题,所提算法通过实时调度基站的产能、储能、用能和基站间的能量共享,在满足各基站用电需求的前提下,最小化网络运营商从外部电网购电的长期成本。理论分析表明,所提算法只需要根据当前系统状态进行实时决策,且优化结果能无限渐近最优值。仿真结果表明,所提出的算法可以有效地减少网络运营商的购电成本,相比基准贪婪算法1,购电成本可降低约43.1%。 展开更多
关键词 能量共享 5G基站 时变电价 Lyapunov优化 能量存储 实时算法
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基于XGBoost特征选择的幕课翘课指数建立及应用 被引量：11
7
作者 宋国琴 刘斌 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期921-926,共6页
翘课行为反应了幕课的质量问题,也是在线教育的核心问题之一。该文通过对真实的在线教育数据进行分析,结合在线教育领域的先验知识,针对数据中的丰富海量的特征问题,提出了基于XGBoost特征重要度计算和分类的翘课特征选择方法,并建立了... 翘课行为反应了幕课的质量问题,也是在线教育的核心问题之一。该文通过对真实的在线教育数据进行分析,结合在线教育领域的先验知识,针对数据中的丰富海量的特征问题,提出了基于XGBoost特征重要度计算和分类的翘课特征选择方法,并建立了在线教育的翘课指数(DOI)。基于学堂在线数据集提取的海量特征的实证分析表明,基于XGBoost的特征选择方法比其他经典特征选择方法具有更好的效果。在数据集的不同时间点上使用翘课指数模型作翘课预测,验证了翘课指数的有效性。 展开更多
关键词 翘课指数 特征选择 幕课 XGBoost
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一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法 被引量：2
8
作者 刘正军 高江锦 杨韬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期680-684,共5页
否定选择算法(NSA)是免疫检测器生成的重要算法。传统否定选择算法在亲和力计算过程中未考虑不同种类抗原关键特征与冗余特征之间的差异性,存在算法检测性能较低的问题。对此,提出了一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法(ASSC-NSA)... 否定选择算法(NSA)是免疫检测器生成的重要算法。传统否定选择算法在亲和力计算过程中未考虑不同种类抗原关键特征与冗余特征之间的差异性,存在算法检测性能较低的问题。对此,提出了一种基于抗原软子空间聚类的否定选择算法(ASSC-NSA)。该算法首先利用抗原软子空间聚类计算出不同种类抗原的各个关键特征及其权值,然后通过这些关键特征引导检测器生成以有效地减少冗余特征的影响,从而提高算法检测性能。实验结果表明,在BCW与KDDCup数据集上,相对于经典的否定选择算法,ASSC-NSA能在误报率无明显变化的情况下显著地提高检测率。 展开更多
关键词 否定选择算法 软子空间聚类 异常检测
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