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智慧学习环境下学习分析的理论模型及其机制

现代教育技术 2019年第4期29卷 19-25页

作者：林秀瑜李梦杰华南师范大学教育信息技术学院广东广州510631 广州大学网络与现代教育技术中心广东广州510006

智慧学习环境为学习者提供了个性化学习服务。在智慧学习环境中,学习分析技术是其关键技术之一,因此开展学习分析模型的研究是为学习者提供个性化服务的重要基础。文章通过对国内外学习分析模型要素的综述,以联通主义学习理论、学习目... 详细信息

智慧学习环境为学习者提供了个性化学习服务。在智慧学习环境中,学习分析技术是其关键技术之一,因此开展学习分析模型的研究是为学习者提供个性化服务的重要基础。文章通过对国内外学习分析模型要素的综述,以联通主义学习理论、学习目标划分理论、数据分析方法及教育评价与测量理论为基础,从学习数据变量、学习数据类化、学习数据处理和学习测评服务四个方面建构了智慧学习环境下学习分析的理论模型,并据此提出了学习服务智慧化导向下的学习分析机制:多源动态学习数据的高效采集和存储机制、多模态异构学习数据的智能管理和分析机制、多通道分析结果的模型自适应反馈机制。文章所提出的学习分析理论模型及其机制,将提高智慧学习环境下学习分析的有效性。

关键词：智慧学习学习分析理论模型机制

高校教师SPOC混合教学胜任力模型——基于行为事件访谈研究

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开放教育研究 2017年第5期23卷 84-93页

作者：廖宏建张倩苇华南师范大学教育信息技术学院广东广州510631 广州大学网络与现代教育技术中心广东广州510006

SPOC在提升教学质量上的张力及在高校逐步深入的应用,使得基于SPOC的混合教学能力已经成为教师专业发展的重要内容。本研究旨在通过构建胜任力模型揭示SPOC混合教学能力中获得高绩效所必需的深层次、稳定的特征及其组织结构,并在界定SPO... 详细信息

SPOC在提升教学质量上的张力及在高校逐步深入的应用,使得基于SPOC的混合教学能力已经成为教师专业发展的重要内容。本研究旨在通过构建胜任力模型揭示SPOC混合教学能力中获得高绩效所必需的深层次、稳定的特征及其组织结构,并在界定SPOC优质教学绩效的基础上,通过相关文献回顾、专家咨询以及对9名绩优组和6名绩平组教师关键行为事件访谈内容的编码和统计分析,构建了SPOC混合教学胜任力模型。该模型包含三项基准性胜任特征:专业知识、讲授能力、信息素养,13项鉴别性胜任特征:成就动机、课程设计、评价素养、团队协作、互动维持、服务意识、质量监控、教学反思、持续改进、学习分析、混合教学策略、创新精神、灵活自适。通过自测量表施测并使用探索性因子分析和复回归分析法,本研究对模型的构建效度和预测效度进行了交叉验证,结果证明本胜任力模型对优质教学绩效具有较强的解释力,可用于指导SPOC混合教学能力评估、教师培训等实践活动。

关键词： SPOC混合教学胜任力行为事件访谈因子分析

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泛在学习视角下网络学习空间的创新应用模式

中国电化教育 2016年第7期 29-35,42页

作者：杨玉宝吴利红广州大学网络与现代教育技术中心广东广州510006 华南师范大学教育信息技术学院广东广州510631

随着"十三五"教育信息化的逐步推进,网络学习空间的应用普及渐成常态,但深化应用与融合创新已成为工作的重点。课堂层面已由传统的课堂学习逐步拓展为网络化的泛在学习;教学层面已由单纯的教育教学拓展为全方位的育人过程。该文以泛在... 详细信息

随着"十三五"教育信息化的逐步推进,网络学习空间的应用普及渐成常态,但深化应用与融合创新已成为工作的重点。课堂层面已由传统的课堂学习逐步拓展为网络化的泛在学习;教学层面已由单纯的教育教学拓展为全方位的育人过程。该文以泛在学习作为"互联网+"时代的新视角,采用文献研究和个案研究方法,结合泛在学习的内涵及其特征、网络学习空间的组成结构等,系统论述了泛在学习视角下网络学习空间的概念模型。在此基础上,创造性地提出了泛在学习视角下的五种网络学习空间的创新应用模式,即基于网络空间的翻转课堂模式、个性化学习模式、创客教育模式、家校协同模式和专业发展模式。最后,选取了基于网络学习空间的翻转课堂模式为个案进行实证研究,实践表明该模式颇具成效。

关键词：创新应用网络学习空间泛在学习

电子束沉积TiAl合金的微观形貌及组织结构稳定性

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材料工程 2016年第1期44卷 89-95页

作者：马李何录菊邵先亦王古平张梦贤广东石油化工学院机电工程学院广东茂名525000 哈尔滨工业大学复合材料与结构研究所哈尔滨150001 广东石油化工学院教育信息技术中心广东茂名525000 台州学院物理与电子工程学院浙江台州318000

利用大功率电子束物理气相沉积设备,采用单靶蒸镀方法制备厚度为0.3mm的自由态TiAl合金板,并对制备态样品进行不同温度（650-950℃）的真空退火处理。借助X射线衍射仪、扫描电子显微镜及透射电子显微镜分析退火处理对相组成及微观组织... 详细信息

利用大功率电子束物理气相沉积设备,采用单靶蒸镀方法制备厚度为0.3mm的自由态TiAl合金板,并对制备态样品进行不同温度（650-950℃）的真空退火处理。借助X射线衍射仪、扫描电子显微镜及透射电子显微镜分析退火处理对相组成及微观组织结构的影响。结果表明：Ti,Al元素饱和蒸气压的差异导致富Ti成分区和富Al成分区沿板材截面呈现交替变化,其组成相为α2-Ti3Al,γ-TiAl和τ-TiAl2;在650-950℃温度区间退火24h后,由于Al向Ti中扩散,呈现明显的界面融混和晶粒粗化,导致有序相含量的降低,其层状结构的退化受到孔洞形成、晶粒长大以及层间吞噬的影响。

关键词：电子束物理气相沉积 TiAl合金饱和蒸气压微观形貌结构稳定性

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高等院校信息技术教育专业发展研究

电化教育研究 2008年第3期29卷 33-36页

作者：陈一明茂名学院理学院广东茂名525000

普通高校的教师教育的侧重点在于培养能胜任现代基础教育的专业化教师。文章分析了我国目前中小学信息技术课程师资的现状及培养问题,对高等院校相关专业的培养目标及课程体系进行了深入探讨,并就如何培养能胜任中小学信息技术课程的师... 详细信息

普通高校的教师教育的侧重点在于培养能胜任现代基础教育的专业化教师。文章分析了我国目前中小学信息技术课程师资的现状及培养问题,对高等院校相关专业的培养目标及课程体系进行了深入探讨,并就如何培养能胜任中小学信息技术课程的师资阐述了相应的观点与做法。

关键词：信息技术专业发展课程师资专业化教师

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建构主义学习理论在课件开发中的实践

电化教育研究 2001年第8期22卷 61-64页

作者：陈一明冯大宴茂名学院师范学院广东茂名525000

本文通过描述《CD光盘信息记录原理》课件的设计与制作过程 ,阐述了建构主义学习理论是教学改革的理论基础的观点和它在现代教育技术实践中的指导作用。

关键词：建构主义学习理论课件开发多媒体教学教学改革课件设计课件制作

基于GWO-SVM算法的物联网入侵检测研究

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信息技术与网络安全 2020年第10期39卷 44-48页

作者：张金霜梁树杰左敬龙广东茂名幼儿师范专科学校教育信息技术中心广东茂名525000 广东石油化工学院网络与教育信息技术中心广东茂名525000

物联网时代悄然而至,然而物联网技术在给人们带来方便的同时,其安全问题也日趋突出。针对物联网存在的网络入侵安全问题,提出GWO-SVM算法实现网络入侵检测。灰狼优化算法(GWO)具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点,将GWO用于优化支持... 详细信息

物联网时代悄然而至,然而物联网技术在给人们带来方便的同时,其安全问题也日趋突出。针对物联网存在的网络入侵安全问题,提出GWO-SVM算法实现网络入侵检测。灰狼优化算法(GWO)具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点,将GWO用于优化支持向量机(SVM)的参数选择,有助于提升分类模型的准确率。同时通过调整适应度值函数,避免分类模型过拟合。在UNSW-NB15数据集上,将GWO-SVM分类算法与SVM、PSO-SVM、GA-SVM分类算法进行对比,实验结果表明,GWO-SVM算法具有更高的分类准确率和性能,适用于物联网环境下的网络入侵检测。

关键词：网络入侵检测灰狼优化算法支持向量机物联网安全

基于PCA融合PSO-SVM的运动想象脑电信号分类方法

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计算机与现代化 2021年第3期 70-76页

作者：黄旭彬梁树杰广东茂名幼儿师范专科学校教育信息技术中心广东茂名525200

运动想象脑电信号的分类识别是当前脑机接口(BCI)技术面临的难点。针对该问题,提出一种融合主成分分析(PCA)和粒子群优化-支撑向量机(PSO-SVM)的运动想象脑电信号分类方法。首先利用PCA对采集到的高维脑电信号进行分析,剔除其中噪声分... 详细信息

运动想象脑电信号的分类识别是当前脑机接口(BCI)技术面临的难点。针对该问题,提出一种融合主成分分析(PCA)和粒子群优化-支撑向量机(PSO-SVM)的运动想象脑电信号分类方法。首先利用PCA对采集到的高维脑电信号进行分析,剔除其中噪声分量并提取三维反应不同脑电信号差异特性的特征向量。然后利用SVM对特征向量进行分类,同时针对SVM分类性能受核参数影响较大的问题,利用PSO算法的全局寻优能力对其进行优化,从而提升SVM的分类性能。最后采用BCI竞赛中所用Graz数据进行实验,结果表明所提的PCA融合PSO-SVM方法可以获得95.3%的分类性能,在低信噪比条件下具有鲁棒性和较高的应用前景。

关键词：脑机接口主成分分析粒子群优化支撑向量机特征分类

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云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型

激光杂志 2019年第6期40卷 207-211页

作者：武海龙武海艳太原科技大学教育信息技术中心太原030024 黄河科技学院信息工程学院郑州450063

云计算光纤网络中大数据出现异常负载时容易导致网络中断,为了确保光纤网络的连通性,提出一种基于高阶统计量特征提取的云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型。采用非线性时间序列分析方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载信息流... 详细信息

云计算光纤网络中大数据出现异常负载时容易导致网络中断,为了确保光纤网络的连通性,提出一种基于高阶统计量特征提取的云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型。采用非线性时间序列分析方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载信息流建模,对异常负载信息流采用高阶统计量分析方法进行特征重构;采用时频分析方法提取异常负载的统计特征量,结合极限学习方法进行异常负载检测的自适应修正,在滑动平均窗口中进行云计算光纤网络大数据异常负载的谱密度分析和特征检测;根据高阶统计量的异常谱分布实现大数据异常负载检测。仿真结果表明,采用所提方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载检测的准确性较高,抗干扰能力较强,整体更具优势。

关键词：云计算光纤网络大数据异常负载检测模型