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基于DVR技术的分布式虚拟学习环境构建 总被引：4，自引：1，他引：3
基于分布式虚拟现实(DVR)技术的分布式虚拟学习环境,在实现教育资源共享、提高教育效率、实现个性化学习等方面具有重要作用.本文在探讨建构主义学习理论与分布式虚拟现实关系的基础上,提出了一种分布式虚拟学习环境(DVLE)的构建方法,详细探讨了系统的体系结构、Agent学习模型,描述了利用Virtook技术实现系统的真实感、可交互性以及协作性的关键技术,最后给出了实现效果. 相似文献
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本文在分布式认知理论框架下,借由分布式认知的一些规律与特征,同时结合网络环境的特性对网络学习系统及其活动规律进行审视与分析,探求一种在线教育环境中新型的学习与组织管理的系统模型。 相似文献
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分布式认知视角下的智能授导系统的设计与开发 总被引：3，自引：0，他引：3
分布式认知理论为认知交互和知识共享提供了一个综合模型。将分布式认知理论和分布式虚拟现实技术引入智能授导系统中,对创设逼真的认知情境、实现资源共享、促进个性化学习、提高教育效率等具有重要作用。本文探讨了分布式认知学习理论及其对系统设计的指导作用,提出了一种基于Agent技术和分布式虚拟环境的智能授导系统建构方法,重点研究了系统的体系结构、学习服务功能以及用户化身在虚拟环境中的交互模式,给出了利用Virtools技术实现系统的环境设计、网络通信和多用户交互行为的开发方法。 相似文献
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在文献研究的基础上,对泛在学习相关概念、理论、技术与教学策略框架进行了梳理与分析,并提出研究所涉及的"泛在学习活动系统"特指"普适计算环境支持的随时随地学习"活动系统,即一种特殊的数字化学习活动系统。同时,运用解释结构模型(ISM)方法对泛在学习活动系统的结构模型进行了建构。最后,在对数字化学习系统的演变及其数据模型进行文献研究的基础上,运用系统建模的方法对基于活动感知的泛在学习系统的功能模型和体系结构进行了分析。 相似文献
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提出了构建集装箱港口多式作业系统的分布式仿真模型的建模方法,阐述了分布式仿真建模中系统的分解问题以及各子模型整合过程中数据的交互一致性等关键问题。在分析系统作业活动的基础上,采用解释结构模型原理对系统进行分解,在此基础上,设计仿真联邦及其成员、联邦对象模型、联邦成员间的交互关系和作业时序等,并基于高层体系结构平台HLA实现了仿真模型。 相似文献
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本文在分析了现有适应性学习系统的基础上,发现其存在学习过程的跟踪表面化和简单化、缺乏适合学习者认知过程的动态适应性、未能体现学习者的主观参与等问题,提出以认知建模为支架的适应性学习系统的设计思想,将动态适应性和学习者特征模型作为两个主要特征进行系统模型构建,重点阐述了系统动态适应性的实现和基于认知模型的学习者特征模型构建的方法。 相似文献
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在线学习成为学生学习的新手段和途径.基于分布式认知理论,建立学生专业学习的自适应学习模型,使学生更有效地利用在线学习系统,根据自身的专业基础和兴趣爱好,更好地构建知识体系结构,达到个性化学习的目的.文章以计算机专业为例,对自适应在线学习系统模型进行了探究分析,提出了个性化、自适应的在线学习系统模型DC-ALM,对其功能模型及体系结构进行了研究,并以课程为例对模型进行了应用设计. 相似文献
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该文通过对数字化学习中超媒体系统演进趋势的介绍,分析了适应性教育超媒体系统(AEHS)较传统教学媒体在满足用户个性化需求方面所具有的优势,同时分析了此系统研究过程中涉及到的与自适应方法与技术、自适应性超媒体模型和用户建模等问题,并对"自适应、可适应和适应"等概念进行了详细的区分;结合学习管理系统(LMS)与学习内容管理系统(LCMS),对IMS学习设计规范的特点与优势作以总结,论述了学习单元建模在支持教师创建有效教学设计工具方面的必要性及建模的基本依据。此外,强调了教师在数字化学习环境中,作为教育活动的参与者及学习单元的设计者、创建者、改编者与装配者,与教学设计工具相互作用的不同方式,从而论证了AEHS中教师角色的重要作用,为开发"高层"学习设计工具提供理论与实践基础。 相似文献
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赛博基础设计作为一个统一的技术平台,具有技术推动、社群牵引、专长拓展等显著优势,为教育打造了一个把有形的物质资源和无形的人力资源整合在一起的新型学习环境——赛博学习环境。赛博学习环境的构建要吸收和借鉴复杂性科学的思想方法,以社会系统工程的方式进行建构。赛博学习环境的基本架构由赛博基础设施、赛博技术工具、数字化学习资源和软件平台以及个性化交互界面等部分组成,借助于数字化通信技术和高性能运算技术,构造了一个新型的数字化学习共享空间。以系统集成为核心特征的赛博学习空间具有开放性和分布式的显著特征,为我们提供了前所未有的学习机遇,比如协作、建模、可视化等。 相似文献
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《现代教育技术》2019,(1):100-106
学习风格作为主要的认知模型,是在线学习系统中常用的用户建模依据。基于此,文章首先基于被使用频率最高的学习风格模型——Kolb模型、VARK模型、Felder-Silverman模型和FDI模型,对学习风格用户模型进行了分类,并解析了其可能提供的自适应服务;随后,文章从在线学习系统中用户建模的角度,分析了整合不同学习风格用户模型的自适应策略;最后,文章总结了影响在线学习系统自适应性能的关键问题,以更好地发挥在线学习系统的自适应性能。文章对学习风格用户模型的解读及其自适应策略的分析,将有助于在线学习系统对学习者进行更准确的描述和诊断,从而提供更适合的学习资源和学习建议。 相似文献
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基于SLOODLE平台的分布式虚拟学习系统的教育应用初探 总被引：1，自引：0，他引：1
把具有分布式虚拟学习环境特性的Secondlife与拥有灵活课程活动配置功能的MOODLE进行整合,将为在网络教学中的学习者增强感知性和交互性,创建情境式教学环境,实现个性化学习等方面发挥重要作用。文章简要介绍了SLOODLE这一有效整合上述两大平台的三维分布式虚拟学习系统,剖析了系统的组成结构及主要教育功能模块,最后分析了它所具备的教育价值。 相似文献
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学习分析是“大数据”在教育领域的应用,引发了教育技术发展的第三次浪潮,并获得学术界的广泛关注。本文梳理了学习分析的形成过程,然后从利益相关者、研究目标、研究对象、技术方法四个维度,回顾了近五年来国内外学者在学习分析方面的研究成果,并提出未来发展趋势和可能遇到的挑战,便于相关人员制定教育决策、优化教育管理过程以及完善学习过程。研究结果表明,学习分析研究主题主要涵盖学习者知识建模、学习情绪建模、学习行为特征抽取、学习活动跟踪、学习者建模、学位获取分析、教学资源和教学策略优化、自适应学习系统和个性化学习、在线学习影响因素分析九个方面;分析数据主要来源于集中式学习环境、分布式学习环境以及身体活动数据;常用分析方法包括统计分析、信息可视化、数据挖掘、社会网络分析、话语分析和网站分析。目前,学习分析研究遇到的挑战包括教育数据预处理难度大、数据访问权限不明确、学习分析适用性有限。虽然学习分析尚处于发展初期,但由于能够为教育系统各级决策提供科学参考,已经成为教育信息化的重要内容之一。 相似文献
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马运朋 《湖南广播电视大学学报》2012,(4):58-64
随着高性能的信息处理和通信技术的发展,国家信息基础设施逐步完善,基于互联网的虚拟文化环境也不断发展,融入建构主义理论的分布式虚拟学习社区为人们提供了更好的情境化学习环境,而参与者在这种环境中获取和传送信息的兴趣和动机直接决定了学习者在分布式虚拟学习社区中的学习效果。因此,如何有效利用动机设计模型设计与激励学习动机就显得十分重要。本文在系统的ARCS动机设计模型基础上探讨了分布式虚拟学习社区中学习动机的设计过程,构建了分布式虚拟学习社区中ARCS的应用模型,提出了基于模型的动机激励和维持策略,以期为分布式虚拟学习社区中教与学的有效开展提供支持。 相似文献
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分布式学习:现代远程教育的发展趋势 总被引：2，自引：0，他引：2
网络新技术引入远程教育,带来了技术的革新,也带来了新的思想,分布式学习就是在这样的环境下被提出和受到关注的。论述了什么是分布式学习,分析了分布式学习与远程学习的关系,在此基础上指出分布式学习是现代远程教育的发展趋势。 相似文献
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分布式认知视域下的学习环境构建及绩效分析——以中小学多媒体教室构建为例 总被引：1，自引：0，他引：1
中小学校学习环境的建设是教育现代化发展的基础。在梳理中小学学习环境现状的基础上,陈述分布式认知理论对学习环境设计的3点启示。以多媒体教室这一典型的学习环境为例,尝试架构分布式认知视域下多媒体教室总体模型结构。提出多媒体教室内部配备方案,并剖析其应用绩效。 相似文献
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分布式虚拟学习环境的设计与应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《电化教育研究》2008,(4)
分布式虚拟学习环境是一个广泛意义上的基于分布式虚拟环境的学习平台,主要包括在线课堂、学习资源、交流协作空间和交互工具,为开展在线教学、个性化学习和协作学习提供技术支持。其所特有的沉浸感能充分调动学习者的各种感官,给学习者以充分的体验和想象空间。本文分析了分布式虚拟环境的国内外研究现状,讨论了分布式认知理论对分布式虚拟学习环境系统建构的指导作用,在此基础上,给出了系统体系架构方案。着重对系统设计过程中的功能实现、场景总体规划、虚拟教室和多人在线交互等关键模块进行了深入探讨,最后给出了具体应用的实现效果。 相似文献
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诺亚舟云学习系统是在云计算环境中,围绕学习服务,以心理学、教育学、知识工程和系统工程的理论为指导,建立云知识、云任务、云资源、云组件、云网站和学习者认知结构等关键模型,利用软件架构和Web互动技术开发的、具有互动探究特色的、开放式可持续发展的个性化分布式学习系统。 相似文献
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以用户个性需求为导向构建Web环境下智能学习系统是现代远程教育与智慧教育领域研究的热点,也是E-learn?ing的未来发展趋势。推荐技术是智能学习系统的“智慧”所在,其根据学习者差异性特征属性“分析—判断—理解”个性化需求并以此精准推荐合适的学习资源。基于内容和协同过滤的混合式推荐可解决单类型推荐所引起的冷启动、非结构化内容推荐等诸多短板问题,进而有效提高推荐资源的效率与质量。该研究在分析领域相关研究现状的基础上,提出了Web环境下智能学习系统中基于内容和协同过滤的教育资源混合式推荐模型构建方案,着重对其架构设计、对象建模与推荐算法进行详细论述。 相似文献