中国教育信息化杂志 部级期刊

中国教育信息化 2017年第17期杂志 文档列表

中国教育信息化杂志前沿论坛

基于学习分析技术的智慧教育环境构建研究1-4

摘要：2011年召开的第一届学习分析技术与知识国际会议将学习分析定义为“测量、收集、分析和报告有关学习者及其学习情境的数据集,以理解和优化学习及其发生情境”。[1]同时,《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》[2]中提出“全民教育、优质教育、个性化学习、终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征”。智慧教育与学习分析成为教育领域研究的热点。通过对学习分析技术与智慧教育发展的相关文献梳理,文章从学习分析的一般过程起笔,重点阐述了学习分析技术在智慧学习环境干预机制中的构建、学习者特征识别与资源推送、智慧管理与服务中的应用。

基于技术接受模型探索我国教育APP的发展与应用5-8

摘要：随着云计算、数据挖掘、学习分析技术与教育的碰撞与融合,智能移动终端的迅速发展与普及使得移动学习成为新的发展趋势。近两年教育APP如雨后春笋般涌现并得到了广大教师、学习者的亲睐。本文基于技术接受模型,从外部变量、感知易用性、感知有用性、信任感以及价格五个维度对教育APP（以“作业帮”为例）的优势与不足进行分析;最后从政府、企业、学校、教师四个层面提出对策与建议,促进教育APP的发展与应用。

远程教育个性化学习支持服务研究9-12

摘要：学习支持服务对远程学习者是非常重要的,因为它保证了远程教育的质量和成功,并在远程教育教学实践中发挥着重要作用。因此,利用信息技术,尤其是数据挖掘、数据分析和人工智能技术,向远程学习者提供各种个性化的学习服务,能够激励和维持学生学习动机,是远程学习质量保证的核心要素和远程学习成功的先提条件。本文针对远程教育的学习过程,整合各种个性化学习服务,构建完善且持续的个性化学习过程支持服务体系,满足学生学习过程中的个性化需求,提高学习效果。

基于学习网络社团特征的合作学习分组研究13-18

摘要：基于社会网络,本文提出了学习网络的概念,并将学习行为与社会网络社团特征相连结,分析了学习网络小组与社会网络社团结构的关系,在问卷调查的基础上设计了基于聚集系数的分组方式并进行了实证研究,研究了小组聚集系数、密度、平均度对学习效果的影响,结果表明,合作学习与小组的社团特征相关,聚集系数、密度、平均度均超过阈值可以获得更好的学习效果。

中国教育信息化杂志创新探索

增强现实（AR）技术在教育中的应用案例研究19-22

摘要：本文搜集了增强现实（Augmented Reality,简称AR）技术在各个不同教育领域中的应用案例,分析并研究了增强现实（AR）在现代教学中的发展潜能和趋势。通过分析搜集的AR在教学学具开发、教育游戏开发、学科教学、电子书开发、物体建模、职业培训等六个教育领域中的应用案例,总结出AR在教育的应用中展现出的优势、不足,并给予相应的解决对策,为AR在教育领域的应用研究提供一些参考资料。

基于微信公众平台的听障大学生移动学习现状调查研究——以南京特殊教育师范学院为例23-25

摘要：随着移动互联网技术的飞速发展,基于微信公众平台的移动学习成为一种重要的学习方式,在健听大学生中已经普及。本文以听障大学生为研究对象,通过调查问卷和个别访谈的方式,从移动学习途径、微信使用频率、微信关注内容等方面对听障大学生使用微信的移动学习现状进行了调查,总结出听障大学生基于微信公众平台的移动学习现状与特征,并提出相应的建议,以拓展听障大学生移动学习的途径。

基于最小子程序匹配的C语言自动评分算法研究26-29

摘要：针对传统的编程题自动评分方法无法准确衡量学生对知识点掌握程度的问题,提出了一种基于最小子程序匹配的C语言自动评分算法。算法首先将程序做标准化处理,然后转换为树形子程序,再通过搜索检测划分更小粒度的子程序。再根据自动评分算法完成对C语言程序的自动评分。初步实验结果表明：自动评分算法与普通的人工评分误差相差不大,相较于传统的自动评分方法,其结果更能反映出学生的真实水平。

平行语料库对翻译教学的应用研究评述——基于2000-2016年中国知网期刊的文献调查30-33

摘要：本文通过考察近年来的相关研究论文,回顾了平行语料库与翻译教学结合的研究现状,综述了平行语料库在翻译教学中可发挥的诸多作用,如提供词、句、篇章等方面的对译,对教师的教学与学生的自主学习有较大辅助作用等。调查结果也发现,基于平行语料库的翻译教学研究存在不足之处,如翻译教学的模式过于传统、平行语料库的建设有待提高、平行语料库的加工技术不够完善等。

中国教育信息化杂志资源建设与共享

终身学习资源建设规范初探：视频资源视角34-38

摘要：随着终身学习的理念逐步深入人心,终身学习资源建设领域对规范的需求愈加迫切。本文借鉴国内专家学者有关终身学习资源建设的研究,选择视频类终身学习资源的视角,从三个方面——终身学习资源建设流程、主讲教师规范细节、视频技术参数规范,来深入阐述终身学习资源建设规范。随后遵照规范进行《信息社会的全媒体生活》课程建设实践,取得了阶段性成果。希望本文能够引发人们对终身学习资源建设规范的新思考,推进终身学习资源建设的发展。

网络空间教育资源安全模式研究39-41

摘要：针对网络空间教育资源的版权容易被用户复制和二次传播的问题,设计了一种数字版权管理的模型。采用XrML权利表达语言和加密技术,依托于数字版权管理技术,实现了网络空间视频版权的保护。实验结果表明,该模型能有效约束用户使用行为,保护网络空间中视频资源版权。

“SPOC＋翻转课堂”教学模式下高校通识教育创新探索——以“唐诗宋词人文解读”与“数学之旅”两门课程为例42-44

摘要：SPOC与翻转课堂结合,是一种新型混合式教学法,也是高等教育改革创新的新探索。文章以“数学之旅”与“唐诗宋词人文解读”两门课程自然教学班级试点为基础,探讨了在我国大学通识教育体系中引入“SPOC＋翻转课堂”混合式教学法对大学通识教育的促进作用。结果表明这种教学模式能够有效发挥两种教学法优点,促使教育效果更为贴近通识教育理念,在学科知识教育、能力素养培养与情感社交培育三方面获得更好的教学效果。

理虚实一体的职教师范专业C语言实验教学资源的构建45-47

摘要：C语言是信息技术类职业教育师范专业的基础课程,而当前该专业的C语言实验教学却采用与其他信息类专业相同的教学方法,无法体现职业教育的特点以及满足当前人才培养的要求。本课题以“理论、虚拟、实践”三位一体的职业教育新模式为基础构建适应职教师范专业教学要求的C语言实验教学资源,让知识的讲解与具体实践应用在时空上无差别化地紧密结合,做到理论教学与实验环节不分家。每堂C语言教学课既是理论教学课,又是实验教学课,更是教学观摩课。同时,以任务为导向的教学模式,又为学生构建职业教育思维提供帮助。

基于BOPPPS模型的大学生通识课移动码书设计研究48-50

摘要：移动码书借助信息技术呈现教学内容,用二维码技术实现知识共享,突破了传统电子教材的种种局限。BOPPPS模型作为一种有效的教学模式,为移动码书的建设提供了完善的教学设计,最大化的发挥了移动码书的教学效能。本文从移动电子教材及大学生通识课的现状出发,融入方便共享的二维码技术,将BOPPPS模型作为移动码书资源建设的支撑,是对数字化建设资源的一次尝试,通过理论与实践总结出基于BOPPPS模型的移动码书开发流程,开发流程的研究对于以后教材开发具有指导意义。基于BOPPPS模型的移动码书强调学生是主体,教师是引导者,通过数字化的资源,完成知识的自我筛选,摆脱平台限制,实现随时随地移动学习与知识共享。

智慧校园架构下公共数据平台建设策略研究51-54

摘要：智慧校园通常采用分层架构,自下而上依次为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件应用即服务）。公共数据平台作为PaaS的重要组成部分,是各类业务数据共享和交换的媒介,是智慧校园建设的基础。公共数据平台的基础支撑能力主要体现在信息标准的执行能力、共享数据的开放能力和数据质量的治理能力等方面。公共数据平台需要从信息标准、数据管理和应用服务等多个方面进行改进,最终为智慧校园开放架构下的数据共享与管理提供支撑。

基于问题解决的智能辅导系统设计研究55-58

摘要：随着计算机网络技术发展及远程教育的普及,运用智能辅导系统支持学生的问题解决过程逐渐成为当前的研究热点和趋势。目前,国内尚无较为成形的,从学生的认知特点、认知水平出发,并且结合数学学科特点的智能辅导系统。因此,本研究在综合分析已有的智能辅导系统的成功案例后,提出基于问题解决的网络智能辅导系统的设计原则及辅导模式,旨在为今后的设计开者发提供参考借鉴。

“移动互联网＋”大学生学业智慧个性指导平台建构与应用研究59-61

摘要：本文基于移动互联网,通过学业全程个性指导通用知识体系矩阵、数据处理,以及平台应用与管理,构建了大学生学业全程个性指导平台,致力于充分利用大数据的技术和成果,对教学过程中的各个教学管理业务系统的数据有机整合,对教学数据、学习行为等进行深入对比与分析,结合学生兴趣、基础与学习目标等影响因素以及学业进度,从学业安排、学业引导、学业监控、学业诊断与学业完善等五个层面实现对学生学业进行全程指导的完整链条,形成个性化的学业指导模式。

改进的关联规则Apriori算法在课程成绩分析中的应用62-65

摘要：利用关联规则算法分析教育变量之间的关系,已成为教育变革的重要决策依据。Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,但该算法需频繁扫描整个事务数据库导致执行效率低下,为此作者通过压缩事务数据库和减少连接运算中无效比较的次数,对算法进行了优化。在教育实践中,选取计算机应用技术专业学生的课程成绩作为样本,利用优化的Apriori算法对课程成绩进行关联分析,分析结果用于现有课程体系合理性的诊断以及后续课程学习效果的预测,为课程体系的重构及课程教学方法的改革提供重要参考。

基于支持向量机的大学生学业动态预警研究65-67

摘要：传统的大学生学业预警策略依赖大量人力,效率低且成效不足。为此引入数据挖掘技术自动预测将来学习成绩并及时发出预警信息。首先从现有业务级信息系统中抽取并构造学业状态特征向量;然后运用支持向量机进行统计学习得到非线性预测模型;最后利用模型自动发现学习状态不佳的学生并发出预警。经测试本方法的准确率达84%,可有效提高学业监督效率,并可推广应用于学生党建信息挖掘、学习目标预测等其它个性化管理领域。