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基于建构主义的远程教育教学模式研究与实践

成人教育 2011年第10期31卷 93-94页

作者：孔邵颖郭宏亮吉林广播电视大学长春130022 吉林农业大学长春130118

基于建构主义理论的远程教育教学中的教师要定位为助学者、导学者和促学者;对于所研发的远程教育的教学模式,分别从双向助学模式、定位导学模式和评价促学模式来加强以学习者为主体的远程教育的显著作用;以此来更好地提高远程教育的教... 详细信息

基于建构主义理论的远程教育教学中的教师要定位为助学者、导学者和促学者;对于所研发的远程教育的教学模式,分别从双向助学模式、定位导学模式和评价促学模式来加强以学习者为主体的远程教育的显著作用;以此来更好地提高远程教育的教学质量,增强培养社会急需的实用型人才的实效作用,进而实现这一研究与实践的科研价值和社会价值。

关键词：远程教育建构主义教学模式教师定位实效作用

远程开放教育面网结合泛在学习模式设计与应用

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中国远程教育 2019年第3期 84-91页

作者：薛丽敏曹莉孔邵颖吉林广播电视大学教务处吉林广播电视大学吉林广播电视大学教学支持服务中心

成人学生工学矛盾突出,水平参差不齐,对学习资源的需求因人而异,同时受家庭、工作中的困难影响,常常失去对学习的兴趣,不能按计划很好地完成课程学习,并且面对海量的学习资源,常感不知所措,学习积极性不高,学习效果较差。针对这些问题,... 详细信息

成人学生工学矛盾突出,水平参差不齐,对学习资源的需求因人而异,同时受家庭、工作中的困难影响,常常失去对学习的兴趣,不能按计划很好地完成课程学习,并且面对海量的学习资源,常感不知所措,学习积极性不高,学习效果较差。针对这些问题,我们对泛在学习模式进行了探索。本文详细解析了基于学生需求提供个性化学习指导的面网结合泛在学习模式,并展现了该模式在实际教学过程中的应用情况及效果。实践研究结果表明,该模式有助于解决学生工学矛盾,有利于提高学生的学习效果。

关键词：开放教育泛在学习面网结合个性化学习学生需求学习模式学习支持服务学习评价

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基于检错码静默补偿的跨层链路复激活算法

科技通报 2014年第12期30卷 115-117页

作者：孔邵颖郭宏亮吉林广播电视大学长春130022 吉林农业大学长春130118

有效的链路层的复激活算法可以提高语义系统的检错性能。传统方法采用自适应模式匹配方法实现语义系统的跨层链路复激活,当检错码冗余数据块随机放置时,不能有效实现语义检错。提出一种基于检错码静默补偿的跨层链路复激活算法,构建语... 详细信息

有效的链路层的复激活算法可以提高语义系统的检错性能。传统方法采用自适应模式匹配方法实现语义系统的跨层链路复激活,当检错码冗余数据块随机放置时,不能有效实现语义检错。提出一种基于检错码静默补偿的跨层链路复激活算法,构建语义系统网络控制模型,设计检错码编码数据块放置方法,提出检错码静默补偿机制并实现跨层链路复激活算法改进。实验结果表明,采用该算法能有效实现语义系统检错码跨层链路激活,谱峰复激活搜索明显,任务执行精度提高17%,算法在语义网通信编码设计等领域具有较好的应用价值。

关键词：检错码静默补偿复激活算法

基于可伸缩语义网络距离的Web多维信息识别算法

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科技通报 2013年第4期29卷 33-35页

作者：孔邵颖郭宏亮吉林广播电视大学长春130022 吉林农业大学长春130118

Web信息复杂程度不断加深,多维度、高复杂度的信息越来越多,信息特征的多元化弊端日益呈现。Web特征的表述越来越困难。为解决这一问题,提出了一种基于可伸缩语义网络距离的Web多维信息识别算法。在Web特征表述过程中,运用语义网络强度... 详细信息

Web信息复杂程度不断加深,多维度、高复杂度的信息越来越多,信息特征的多元化弊端日益呈现。Web特征的表述越来越困难。为解决这一问题,提出了一种基于可伸缩语义网络距离的Web多维信息识别算法。在Web特征表述过程中,运用语义网络强度的多维信息表达能力,对多维信息进行表达,运用一种可伸缩模糊语言距离的概念,满足Web信息的多样性。完成多维信息的高效挖掘。实验结果表明,该算法能有效减少Web信息挖掘事件,提高了挖掘的准确性,取得了满意的效果。

关键词：语义网络模糊距离 Web信息描述

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混合算法在网格任务调度中的应用研究

计算机仿真 2011年第9期28卷 140-142,249页

作者：孔邵颖郭宏亮吉林广播电视大学吉林长春130022 吉林农业大学吉林长春130118

研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难。传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡。为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法。... 详细信息

研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难。传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡。为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法。首先采用遗传算法全局搜索能力快速形成初始解,然后将遗传算法的调度结果作为蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法所正反馈性机制迅速地形成任务调度的最优解。仿真结果表明,混合算法减少网格任务调度系统任务完成时间,提高了任务调度效率,为网格设计提供了依据。

关键词：网格资源蚁群算法资源调度