毕业设计(论文)-网上教学平台的研究.doc
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1、摘要摘 要随着Internet的飞速发展以及个人计算机的普及,网上教学已经成为最有价值、最有发展前景的行业,因此基于互联网的教学平台曾出不穷,现在广泛应用的中英文网上教学平台包括安琪尔(ANGEL)(CyberLearningLabsInc.,2003)、安龙(Anlon)(AnlonSystems Inc.,2001)、阿维拉网上导师(AvilarWebMentor)(Avilar TechnologiesInc.,2003)等等。然而纵观现有的网上教学平台,普遍存在着这样几个问题:网站结构纷繁复杂,层次不清晰,目标性不强;教学形式单一乏味,不能很好的调动学生的学习兴趣;教学针对性差,不同学
2、习能力、不同基础的学员均采用同样的教学方法等等。这些问题的存在在不同程度上影响了网上教学平台的的教学成果,同时也制约了远程网络教学的发展。本论文的课题研究并建立一套大型嵌入式系统网上智能教学平台,能够实现网上教学、网上答疑、网上交流、网上测试等。该教学平台包括大量嵌入式系统领域的网上教学课件、资料、案例等,通过网上教学方式实现对复合型、应用型嵌入式人才的培养,对于国内外的网络教学具有十分重要的意义。研究聚类分析算法的概念、原理、分类等相关技术,着重研究了K-均值聚类分析算法和网格聚类算法,以及以国内外研究的现状,提出一种新的GBKM聚类分析算法,该算法整合了网格聚类与K-均值聚类,并且提出了一
3、种新的划分网格的算法、以及新的计算密度阀值的函数,经过理论分析以及试验证明,论证了GBKM算法的优越性,聚类过程达到了令人满意的效果。4:阐述了“个性化智能”教学的概念,并参与实现了嵌入式网上智能教学平台;该平台涵盖了网上教学、网上答疑、网上交流、网上测试等十四大服务,功能强大,服务周到。论文期间,本人所做的模块主要有网站论坛、精品课程、资源中心等等。5:详细说明了GBKM聚类分析算法在网上智能教学平台中的应用,设计了个性化智能学习系统,将GBKM聚类分析算法作为成绩分析的核心算法,通过将学员成绩记录进行聚类分析得到学员的个性特征,个性化智能学习系统根据分析结果对学员进行个性化的学习指导,取得
4、了令人满意的“个性化智能”教学效果。 6:最后总结本次研究所取得的成果,并提出不足与待改进的部分,供以后继续研究。关键词:嵌入式; 智能教学; 聚类分析;K-均值算法75目录AbstractWith the rapid development of Internet and the popularity of personal computers, the Internet has become the most valuable teaching, the most promising industries, Internet-based teaching platform has been
5、 a non-poor, now part of the wider use of English in teaching online platform including firsthand (ANGEL) (CyberLearningLabsInc., 2003), Anlong (Anlon) (AnlonSystems Inc., 2001), Avila online instructors (AvilarWebMentor) (Avilar TechnologiesInc., 2003) and so on. However Looking at the existing onl
6、ine teaching platform, widespread following questions: Site complicated, levels not clear targets are not appropriate; Teaching form a single boring, and not very good mobilize students to learn; Teaching targeted poor, different learning ability, based on different school Members are using the same
7、 teaching methods, and so on.The project to establish a large-scale intelligent embedded systems online teaching platform can be achieved online teaching, online FAQ, online exchanges, and online testing.The teaching platform included a large number of embedded system fields online courseware, data,
8、 case, etc., through online teaching methods to achieve the complex, application-embedded train professionals. While in-depth study of data mining association rules and clustering analysis, and other advanced technologies, computational intelligence,network security,Internet expert system in the app
9、lication of this system improved the intelligence. This article reads as follows: A: To study the status of remote network teaching, technology and the existing problems, proposed a personalized smart teaching concept, the research projects in the background necessary to do the summing up and made a
10、 study on this issue of great significance. Second: The cluster analysis algorithm concept, principle, classification, and other related technologies, focusing on the K-means clustering algorithm and analysis grid clustering algorithm, the algorithm for future improvement for full preparations. 3: d
11、etailed analysis of the K-means clustering algorithm and grid clustering algorithm research and the improvement of the past, and based on this, a new GBKM cluster analysis algorithm, the theoretical analysis and tests proved that the improved algorithm to achieve satisfactory results. 4: Details on
12、Embedded Intelligent online teaching platform used by the building and the key techniques to enhance their websites smart, reuse, and robustness. 5: GBKM described in detail in the cluster analysis algorithm intelligent online platform of teaching - personalized intelligent learning system integrati
13、on applications, and achieved satisfactory personalized smart teaching effect.6: The final summing up the results of the Institute, and proposed to be improved with insufficient part for the future to continue to study. Key words: Embedded; Intelligent Tutoring; Cluster analysis; K-means algorithm目
14、录摘 要IAbstractII目 录III绪 论1第一章 网上教学平台的研究41.1 远程网络教学的概述41.1.1 远程网络教学的概念与发展41.1.2 远程网络教学的显著特点41.1.3 远程网络教学的基本模式51.1.4 远程网络教学存在的问题和“个性化智能教学”的提出71.2 网上教学平台的技术与理论研究81.2.1 应用于网上教学平台的流行技术81.2.2 网上教学平台的结构101.2.3 网上教学平台建设的基本原则11本章小结12第二章 聚类分析算法的研究142.1 引言142.2 聚类分析的简介152.2.1 聚类分析的概念152.2.2 聚类分析的原理152.2.3 聚类分析中
15、的数据类型162.2.4 相似性测度172.3 聚类分析的算法和技术182.3.1 聚类方法的分类182.3.2 几种典型的聚类方法192.3.3 算法的比较212.4 K-均值聚类与网格聚类212.4.1 K-均值聚类(K-means Clustering Method)212.4.2 网格聚类(Grid-Based Clustering Method)23本章小结24第三章 聚类分析算法的改进253.1 引言253.2 改进的算法253.2.1 算法的基本概念253.2.2 算法的基本思想263.2.3 算法的步骤273.2.4 算法的流程图273.2.5 算法的实现293.3 改进算法的
16、性能验证323.3.1 时间复杂度分析323.3.2 试验结果对比323.3.3 纯度比较363.3.4 凝聚度和分离度评价37本章小结39第四章 嵌入式网上智能教学平台的设计404.1引言404.2 开发环境、工具以及相关技术414.2.1 开发环境与工具414.2.2 相关技术414.3 系统的开发模型434.3.1 模型设计434.3.2 模型实现454.4系统分析与功能设计474.4.1 系统分析474.4.2 模块设计484.4.3 系统预览504.5 数据库设计534.5.1 数据库表的设计534.5.2 创建与连接数据库56本章小结57第五章 实例研究个性化智能学习系统585.1
17、引言585.2个性化智能学习系统的设计585.2.1 基本思想585.2.2 基本流程595.2.3 系统实现605.2.4 数据库表设计615.3个性化智能学习系统的评估635.3.1 系统预览635.3.2 性能评估65本章小结69结 论70参 考 文 献71攻读硕士学位期间发表的学术论文74致 谢75 绪论绪 论一 问题的提出随着知识的大爆炸,信息高速度传播,人们对知识、对信息的渴望越来越强烈,同时知识、信息的更新换代更是以前所未有的速度进行着,那么传统教学模式由于受时间和空间的限制,其局限性变得越来越突出,传统的课堂式教学也已不能满足教学需求。同时随着多媒体、网络技术的迅猛发展、INT
18、ERNET的普及,远程网上教学因其具有远距离实时交互功能、教与学时空分离的特性,顺理成章地成为计算机网络和多媒体技术相结合的新一代的教育技术。尤其是进入20世纪末,开发和研究基于网络的教学系统迅速地成为各国争先恐后研究的重要课题。二 课题研究的背景及意义英国著名唯物主义哲学家和科学家法兰西斯培根曾说:“知识就是力量”,这样一句话深远的影响了人民几百年,那么在科学技术高速发展的,信息化全球化的时代,“知识就是力量”则更加突出了其真理性。在全世界都渴望知识、疯狂地汲取知识、利用知识的同时,如何快速的获得知识便成为全球重要的研究课题。面对传统教学在当今社会的种种无力以及网络迅速发展的显著优越性,许多
19、发达国家都投入大量的人力、财力研究和实施网络教育,以提高教育的普及程度,推广先进技术和加速知识更新等。目前美国通过网络教育获得高等教育学位的学生大约占全国高等学校在校生人数的8% 。而据有关机构预测到2002 年美国接受网络高等教育的人数将达到223 万人。英国也是较早开展网络教育的国家,而且英国利物浦大学等大学正积极开拓中国的教育市场,它们提供的信息技术理学硕士学位和工商管理硕士学位课程,使学生可以通过在线方式获得学位。网络教育已成为经济合作与发展组织(OECD)国家高等教育体系的重要组成部分。根据OECD的研究,1995 2004 年,全世界网络教育的市场规模将以45 %的增幅扩大1,2。
20、我国自1994年开始酝酿实施远程教育,截至2004年我国参与网上远程教育的高校有68所,数量众多形式各异的网上教学平台也纷纷在网上兴起,然而我国作为发展中国家在远程网上教育这方面还很落后,研究和实施网络教育对于“科教兴国”有着重要的意义。现在广泛应用的部分中英文网上教学平台包括安琪尔(ANGEL)(CyberLearningLabsInc.,2003)、安龙(Anlon)(AnlonSystems Inc.,2001)、阿维拉网上导师(AvilarWebMentor)(Avilar TechnologiesInc.,2003)、黑板(BlackBoard)(BlackboardInc.,200
21、3)、北大在线(BluePower)(B,2000)、第一中心 (CentraOne) (CentraSoftware,2003)、点击学习 (Click2learnAspen) (Click2learnInc.,2002)、电大在线(Dianda online)(电大在线远程教育技术有限公司,2003)、电子学院(eCollege)(eCollege,2003)、第一班(FirstClass)(OpenTextCorporation,2003)、灵活教育(FlexEducation) (FlexEducationTechnologyLtd.,2002)、艾维尔(IVLE) (National
22、UniversityofSingapore,2002)、学习空间(LearningSpace) (IBMLotussoftware,2003)、学习管理系统(TheLearningManager) (TLMCorp.,2001)、顶级班(TopClass)(WBTSystems,2003)、虚拟校园(VirtualCampus)(IndiraGandhiNational OpenUniversity,2003)、网上课程工具(WebCT)(WebCTInc.,2001)等等。这些网上教学系统的建立与运营无疑为网上教育注入了许多生命力。由于我国的网络教学还处于起步阶段,在教学实践中应该如何利用网
23、络,大家都还处在摸索的阶段。因而在现阶段网络教学中难免会出现偏差,存在一些误区。比如说网站结构纷繁复杂,层次不清晰,目标性不强和导航不足,学生出现“信息迷航”现象;教学形式单一乏味,不能很好的调动学生的学习兴趣;教学针对性差,不同学习能力、不同基础的学员均采用同一种教学方法等等3。如何改进以往远程网络教育平台的不足,如何实现真正的个性化智能性的教学平台成为本课题研究的重要意义。四 课题的来源以及课题的主要工作本论文研究课题来源为省教育厅项目“嵌入式网上智能教学平台”,该项目建立一套大型嵌入式系统网上智能教学平台,能够实现网上教学、网上答疑、网上交流、网上测试等。教学资源包括大量嵌入式系统领域的
24、网上教学课件、资料、案例等,通过网上教学方式实现对复合型、应用型嵌入式人才的培养。同时深入研究数据挖掘的关联规则和聚类分析等高级技术、计算智能、网络安全,专家系统在Internet上的应用,提高本系统的智能性。该成果将首先被用于大连交通大学软件学院的教学中,也可被用于国内其他大专院校、培训机构等,同时将对社会以会员制形式开放。本课题的主要工作如下:1:研究远程网络教学的国内外现状、技术以及存在的问题等,提出了“个性化智能教学”的概念,对课题的研究背景做了一下必要的总结,并提出了本次课题研究的意义。2:研究聚类分析算法的概念、原理、分类等相关技术,着重研究了K-均值聚类分析算法和网格聚类算法,以
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