排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
随着MOOCs在国内外迅猛发展,其高退学率低通过率导致教学效果不尽人意的问题,逐渐成为研究者关注的焦点。学习分析为解决该难题提供了一系列的研究方法和技术支持。为此,以学习分析促进MOOCs的个性化教育为核心,从学习过程、学习环境、教育环境、数据挖掘、应用支持服务、受益者等多元化视角出发,构建基于MOOCs的多元同心学习分析模型。并在已有研究的基础上归纳出支持该学习分析模型的关键技术。最终,以学习者特征识别、学习者在线学习行为分析、学习者交互分析三类典型应用来演示多元同心学习分析模型在MOOCs中的具体应用．以期为学习分析在M00Cs中的具体实施提供指导。 相似文献
2.
文章针对知识创新如何从知识涌现中生成的问题,引用复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）理论,通过分析知识涌现系统的复杂适应性,构建了知识涌现系统运行机制的循环模型和互动模型。循环模型模拟了在交互环境下,通过适应度的改变知识主体群落最终生成知识主体区室群落进而实现知识创新的知识生成过程,互动模型模拟了知识主体适应度逐渐增强的具体变化过程。该系统运行机制模型有助于知识主体优化知识管理策略,提升持续性的知识创新能力,为进一步研究知识涌现与创新提供参考。 相似文献
1