【摘 要】
：
为探究学生满意度的影响因素,推动高职院校在线教学更好发展,基于ACSI模型和信息系统成功模型构建了高职院校在线教学学生满意度影响因素模型,采用问卷调查法收集数据,利用结构方程模型进行模型检验.结果表明:学生对在线教学的整体满意度处于中等偏上水平,不同性别学生之间的满意度存在显著差异.学生期望、感知支持服务质量、感知课程信息质量和感知系统质量是影响高职院校在线教学学生满意度的关键因素.基于研究结论提出了相应的建议.
【机 构】
：
河北政法职业学院,石家庄050061;河北美术学院,石家庄050700
论文部分内容阅读
为探究学生满意度的影响因素,推动高职院校在线教学更好发展,基于ACSI模型和信息系统成功模型构建了高职院校在线教学学生满意度影响因素模型,采用问卷调查法收集数据,利用结构方程模型进行模型检验.结果表明:学生对在线教学的整体满意度处于中等偏上水平,不同性别学生之间的满意度存在显著差异.学生期望、感知支持服务质量、感知课程信息质量和感知系统质量是影响高职院校在线教学学生满意度的关键因素.基于研究结论提出了相应的建议.
其他文献
影视作品的国际化传播离不开优秀的电影字幕翻译.语言顺应论能够较为全面地分析字幕译者的理念和策略.为探究该理论在电影字幕翻译实践中的应用,以《疯狂原始人2》的官方译本为例,以语言顺应论为理论基础,从语言结构顺应和语境顺应两方面进行详细分析.研究发现:在语言顺应论指导下,译者可在语言结构和语境两方面的顺应中,采取音译、归化、转换、语序调整、增译等多种翻译策略和方法,从而使影片对目标语观众的顺应达到最佳程度.
在数字时代,因大数据等科技工具带有区别对待的弱点、其幕后操控者具有隐蔽性、数字行业追求效率及经济等原因,数字弱势群体的宪法性权利亟待得到强有力的保护.应基于赋权理论确立数字宪政的保障理念;参考国外经验,联合立法、政府、社会三层次的力量,针对性采取措施;通过完善立法解释、整合公共服务资源以及建立行业规范等方式构建保障体系;改善仅凭市场调控数字行业的现状,回应法学的时代命题,保护数字人权.
为使体育新闻更好地传递和表达体育之美,对体育的视觉、戏剧、精神、仪式、参与之美进行分析,分别从内容与形式上阐述体育新闻之美,并对体育新闻中部分美的缺失进行简要讨论,以期为体育新闻美学价值的进一步分析研究提供帮助.
体育竞技项目日益重视运动员人体核心区的训练,并逐步形成了一套科学的训练方法.中国传统的十路弹腿训练方法具有较强的隐逸性、很多外界并不知晓的核心力量训练方法和广阔的挖掘推广空间.对测试对象在练习十路弹腿前后,其核心区稳定性、核心区快速力量2个指标的变化进行分析,探究十路弹腿训练对武术套路运动员核心区功能的影响,为核心区功能训练提供新的思路与方法,为提高、规范竞技武术套路运动员的技术动作打下坚实的基础,同时为竞技武术套路训练体系的研究提供参考和借鉴.
由于传统子空间类算法在少快拍数、低信噪比(signal noise ratio,SNR)、信源相干等条件下波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度低甚至无法估计,因此,研究压缩感知理论在DOA估计中的应用.针对稀疏度自适应匹配追踪算法在噪声环境下无法有效估计以及选择大的初始步长会导致过估计的问题,在该算法的基础上进行改进,利用迭代残差的变化规律优化算法的迭代终止条件,同时通过对步长大小进行自适应调整来快速准确逼近信源稀疏度.仿真结果表明,所提算法具有估计精度高、运行速度快、对噪
为解决并联机器人强运动学耦合性问题,提出一种含有纯约束运动分支的无耦合二维移动(2T型)并联机器人的构型综合方法.此类并联机器人的分支运动链包括2种类型:向动平台提供驱动力的主动分支和仅提供约束的纯约束分支.首先基于机构输入-输出运动之间的数学模型和驱动力螺旋理论建立了机构主动分支的结构综合方法;然后根据分支运动特性和约束螺旋理论实现了纯约束运动分支的结构综合;最后按照各分支运动链的配置条件完成了并联机器人的构型综合,得到多种新型机构.对综合出的2种2-RURR/RRR和2-CPR/RPR并联机器人进行自
为了解决基于数据的预测模型中特征权重分配不合理的问题,将鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)纳入文化算法的种群空间中,获得了一种文化鲸鱼优化算法(cultural whale optimization algorithm,CWOA)以用于特征权重的优化分配.首先,将预测模型的均方根误差作为适应度函数;然后,采用WOA在种群空间中对特征权重进行迭代寻优;接着,通过接受函数将种群空间中的最优权重置于信仰空间中进行性能评价与双变异演化,以此形成形势知识和规范知识;最后
复杂工业过程因涉及多种物理/化学反应,其质量指标或环保指标等难测参数的精确数学模型难以构建.常用的基于神经网络的数据驱动建模方法存在可解释性差、样本需求量大等缺点.针对上述问题,提出了一种非神经网络模式的深度集成森林回归(deep ensemble forest regression,DEFR)建模方法.首先,基于样本空间和特征空间的随机采样策略获得训练子集后构建T个基于决策树(decision trees,DT)的子森林模型,将采用K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)准则选取的层回归
手工测量Cobb角是评价脊柱侧弯的金标准,但其测量中存在端椎和端线定位困难的问题.为此,提出一种基于掩膜分割的计算机辅助测量方法.随机选取134例脊柱侧弯患者X光数字图像,由2名经验丰富的人员采用传统手工方法测量其Cobb角,将其结果作为检验标准.利用所提改进的Cobb角测量方法对同一组图像进行测量.结果表明,改进的Cobb角测量方法与手工方法测量的Cobb角相比,具有良好的结果一致性.该方法可有
为了解决复杂工业过程中的概念漂移问题,提高集成学习模型的泛化性能,在保证集成学习模型精度的基础上,提出了一种用于优化多样性的基学习器在线动态选择集成建模方法.该方法以在线极限学习机作为基学习器,按照基学习器在滑动窗口上的分类精度对其进行逆序排序,将基学习器在滑动窗口上的其他性能指标作为特征属性,依次利用近似线性依靠条件挑选出准确且多样的基学习器用于集成输出,提高了集成学习模型在处理概念漂移数据流时的分类精度.最后,使用合成数据集和公开数据集验证了所提算法的合理性与有效性.