“互联网 ”背景下 《统计学》课程资源库的建设与应用

来源 :中国教育信息化·高教职教 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zyhhappy
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摘 要:新冠疫情发生后,全国各级各类学校开展了线上教学的实践和探索。文章通过网络对云南农业大学的师生进行问卷调查,分别基于教师和学生的视角分析线上教学的满意度,在此基础上,通过因子分析法分析疫情期间基于学生视角的线上教学满意度的影响因素。通过分析发现影响学生满意度的因素主要包含线上教学价值感知、线上教学预期、线上教学师生互动程度、线上教学持续学习意愿,根据调查结果,提出提高线上教学满意度的对策建议
在线讨论已经被广泛地应用于各类在线教学场景中,用于促进师生和生生之间的交流。但在线讨论过程中如何向学习者提供有效的教师反馈以促进学习者的学习投入则尚不明确。文章以某师范大学36名学习者为被试,通过实证研究探索了不同的教师反馈方式对学习者在线讨论中学习投入的影响。通过研究发现:在线讨论中学习者的情感投入略低于行为投入和认知投入;不能确定仅使用情感型反馈能够对学习者的学习投入产生影响;使用情感型加认知型混合反馈策略能够对学习者的学习投入,尤其是行为投入和认知投入产生正向影响,且促进了学习者讨论过程中的深度认知
摘 要:随着高校教育教学改革的深入推进,智慧教学环境重构日益成为高校研究和实践的重要课题。国家标准《智慧校园总体框架》中对智慧教学环境给出了明确定义,要满足智慧教学环境功能要求,继续采用传统多媒体系统架构模式,势必导致教室技术装备系统越来越庞大复杂,运维难度和故障率必然呈几何级数增加。该研究从2015年起持续关注教学技术装备的发展,通过深入思考与研究,提出了模块化一体式智慧教室终端设计理念,并通过
借鉴行动者网络理论,以贵州毛南族“打猴鼓舞”为核心案例,采用体育民族志研究中常用的田野调查法、口述史方法、主位客位交叉法对少数民族体育非物质文化遗产传承机制进行实
摘 要:大数据正在改变传统学习方式,新学习方式的多样性是引发智慧教育的必然结果。文章首先对基于大数据的智慧教育进行了可行性分析,提出智慧教育生态系统的理念。然后从数据采集、数据分析、信息反馈等方面分析了构建智慧教育生态系统的功能需求,并提出了基本设计原则来构建基于第三方云服务的分布式数据智慧教育生态系统架构。该架构具有数据接口、应用接口和多技术融合的开放性特征,还具有智能收集教学信息、学习资源和社
摘 要:为解决当前高校校园消息发送管理中存在的不统一、不规范、发送效率与安全性低、消息服务体验差以及通信资源浪费等问题,文章提出了一种安全可靠、高效便捷、智能集约的智慧校园统一消息发送中心系统解决方案。重点阐述了系统架构、消息接口规范、可靠消息队列机制及主要特色功能的设计与实现,以期为高校建立精细化、移动化、智能化的“一站式”消息服务管理机制提供思路及参考。  关键词:消息队列;全终端;智能发送模
新冠疫情爆发后,教育信息化生态被重构,融合创新应用被置于前所未有的重要位置,催生各级各类教育教学理念的转变、教育教学方式的改革、教育治理方法的优化。基于此背景,针对区域教育信息化推进中较大程度上存在的部门职能交叉重叠或割裂、沟通成本过高、经验式主导、粗放式实施等问题,文章以设计理论、复杂适应性系统理论、协同论等为依据和行动指引,对国家课程数字教材规模化应用全覆盖项目进行研究,提出以“人人为中心”,塑造“教学—管理—研究”三个场能,构建多元化协调适应发展机制,逐步优化区域项目执行路径,提高绩效水平的行动方案
随着新一轮人工智能的发展与应用,编程教育作为培养计算思维的重要手段,引起国内外学者的高度关注。文章以中国知网(CNKI)数据库2010—2020年收录的257篇编程教育研究相关学术论文为样本,以聚类分析、社会网络分析和多维尺度分析为研究方法,采用BICOMB2.0、Ucinet6.0、NetDraw、SPSS20.0等软件对数据进行定量分析,探究我国编程教育自产生以来的研究动态、热点与趋势。结果表明:我国主要围绕编程教学游戏化、编程教育价值、编程教育校本课程开发、编程教学模式、中小学编程教育发展现状与国外
摘 要:随着国内智慧教育实践探索的推进,智慧校园从打破与重构教育固有体系入手,成为教育系统中必不可少的元素与内生变量,然而智慧校园的实际情况不容乐观。基于智慧校园在二级学院层面的现状,文章梳理出不能构成数据闭环、公共服务与微观服务脱节、学院内部对信息化的困惑等问题,提出了智慧学院的概念及其框架设计(包含学校信息化域、辐射域和二级学院信息化域等方面);针对智慧学院的碎片状信息化需求,提出需要处理好培
摘 要:传统学生在校状态往往基于一卡通消费数据进行判断,存在数据质量不高、消费随机性较大等现象,加上信息时代行为习惯不同,导致数据精准度不高、预测性不强、可信度较差。为精准掌握学生在校状态,文章提出一种基于多源数据融合的判定模型,结果表明:行为活动时间长度在筛选时间段长度[60%,80%]之间时,是否在校判定模型的计算结果与实际在校状态基本相符,准确率可达98%以上,为疫情防控提供了辅助决策支持,