导读:本文包含了网络学习行为评价论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:个性化学习,深度神经网络,特征聚类,行为评价
网络学习行为评价论文文献综述
郎波,樊一娜[1]（2019）在《基于深度神经网络的个性化学习行为评价方法》一文中研究指出人工智能技术和大数据的发展催生了各种形式和内容的在线课程,为个性化学习的普及提供了可能。与传统的教学方式不同,个性化学习需要解决如何根据不同类型的学习者的特点对其学习行为进行准确个性化评价的问题。文中首先利用学习者在在线学习平台上产生的大数据作为研究目标,根据学习者的学习能力层次,按照认知思维的方式建立深度神经网络对其进行聚类分组。为降低数据冗余度,提高处理效率,采用了具有五个隐层的深度神经网络进行典型性特征的提取,从而得到更为准确的评价结果。最后利用神经网络模型得到不同组别的学习行为聚类结果和不同层次的学习者学习五门课程知识点的评估曲线。从实验结果来看,提出的个性化评价方法能够有效地分析出不同能力等级的学习者之间的学习差异,而且与人工专家评价的标准基本一致。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年07期）
周伟娟[2]（2018）在《基于混合学习模式的学生网络学习行为分析及评价》一文中研究指出网络学习是混合学习的重要形式之一,在中职教育中,对中职生的网络学习行为进行系统分析和评价,归纳易于出现的问题并制定对策,是打造高效混合学习模式的重要途径。结合教学实践,对此进行了探究。(本文来源于《现代职业教育》期刊2018年22期）
周瑛,刘越[3]（2016）在《大学生网络学习行为的评价指标体系研究》一文中研究指出随着科技的发展、网络的普及,网络学习资源越来越丰富,探究影响大学生网络学习行为的影响因素,对当代大学生的生活学习至关重要。基于此,文章以影响大学生网络学习行为的因素为主要研究对象,使用问卷调查法、德尔菲法和AHP层次分析法对这些因素进行分析和权重赋值,并检验其一致性。最后根据计算结果找出了影响大学生网络学习行为的四个主要影响因素,并给予了相关建议。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年22期）
刘明春[4]（2015）在《基于BP神经网络的在线学习行为评价模型》一文中研究指出文章针对网络学习中现有在线学习行为评价方式缺乏全面性、科学性和评价反馈的即时性,提出了一种基于BP神经网络的在线学习行为评价模型,并讨论了评价方式和评价流程。(本文来源于《无线互联科技》期刊2015年14期）
元帅,邹军华,刘丹[5]（2013）在《基于网络学习平台的在线学习行为分析与评价》一文中研究指出网络学习已成为当前另一种主要的学习形式,对学习者的在线学习行为进行分析与评价,能够极大地促进、改善网络学习的效果。在现有的网络学习平台基础上,分析学习过程中学习者的主要在线学习行为,从学习结果和学习方式两个维度构建一个在线学习行为评价体系,旨在更为科学、合理地评价学习者的学习过程。(本文来源于《中国教育技术装备》期刊2013年15期）
李星,杨瑾,肖梦雄,徐晴[6]（2012）在《基于网络学习行为的个性化评价研究》一文中研究指出网络学习评价是对学生远程在线学习行为的监控、评估和反馈。构建个性化评价系统有利于对学生全面、个性的评价,促进学习者更好的学习。通过阐述和分析网络学习行为和学习风格的含义和分类,进一步说明两者之间的关系,并且以学习风格为基础,构建了基于网络学习行为的个性化评价系统。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2012年07期）
吴玲艳[7]（2011）在《网络学习行为分析评价系统的研究与设计》一文中研究指出网络教学被广泛应用到现代远程教育中。然而,在师生时空相对分离的情况下,教师无法监控学习者的学习行为,无法对学习者的学习进行客观科学的评价,这给网络教育的顺利实施带来困难。因此,研究远程学习者的网络学习行为具有极大的研究价值。本研究设计了网络学习行为分析评价系统。该系统分为行为采集、行为统计分析、学习评价叁个模块。行为采集模块在服务器端进行,采集学习者访问服务器站点后产生的Web日志,采集的行为主要包括：访问开始时间、结束时间、访问的页面、访问次数、访问的IP地址、访问页面的引用页等。行为统计分析模块主要是利用数据挖掘技术对采集的数据进行深度挖掘,分析这些表征数据所隐藏的与学习者相关的深层次的信息,如学习风格、学习偏好、情感与态度等等。评价模块在学习行为分析的基础上对学习者的学习准备、学习动机、学习进度、学习效果等进行评价,根据学习者的学习情况给出适当的鼓励或批评,并及时地反馈给学生,以达到监控督促的目的。论文首先分别探讨了网络学习行为和网络学习评价的国内外研究现状。接着重点阐述了指导该论文的叁个理论：理性行为理论、交互决定论以及斯坦豪斯课程理论,前两个理论指导网络学习行为的研究,后者对学习评价的研究有较大启示。然后,运用Web Services和Web日志挖掘等技术,设计并初步实现了网络学习行为分析评价系统。最后,论文对整个研究工作进行了总结并对今后的深入研究进行了展望。(本文来源于《中南大学》期刊2011-11-01）
姚群[8]（2011）在《网络学习交互行为评价指标体系研究》一文中研究指出当前,缺乏远程网络学习交互行为评价指标体系的理论研究和实践方面的探讨,这在一定程度上制约着远程教育的发展。本研究以现代学习评价理论为指导,结合远程网络学习模式特点,首先对网络学习交互行为进行分析,通过问卷调查方式,了解网络学习交互行为的影响因素以及网络学习交互行为的属性特征,在此基础上确定了本研究的网络学习交互行为属性并初拟了分类指标,为建立指标体系奠定基础。其次,依据层次分析法(AHP)的形式,自行编制、发放《网络学习交互行为评价指标权重调查表》,向远程教育领域的专家、教师和工作人员进行调研。用Yaahp层次分析软件统计调查结果,获得各级指标的权重系数,形成网络学习交互行为评价指标体系的初稿。最后,以西南大学网络教育学院的在读学生为调查对象,通过问卷调查的方式,收集学生在某门课程学习中的行为表现。用SPSS统计软件进行数据分析,采用因子主成分分析法提取出各级指标,并根据因子负荷和主因子的相对贡献率计算出各级指标权重。再将此结果与前期结果进行对比,确定误差范围和误差原因,修订完善网络学习交互行为评价指标体系。本研究设计了可用于指导网络学习交互行为评价实践的指标体系,该体系包含两个一级指标：“人-内容”交互行为、“人-人”交互行为。各一级指标再具体划分为叁个二级指标,即：操作交互、信息交互、概念交互,且各二级指标分配有相对固定的权重系数。各二级指标下可包含不同数量的叁级指标,各叁级指标的权重系数可根据远程网络教学的实际情况进行适当调整。整套交互行为评价指标具有较高的操作性,可直接用于指导远程教育实践。(本文来源于《西南大学》期刊2011-04-19）
马潇[9]（2010）在《网络学习行为评价模式研究》一文中研究指出在网络远程教学环境下,教与学的时空分离、学生的自主学习等特点使得教学管理者难以对学习者的学习过程进行有效的监控与评价,难以直接观察学习者的各种行为表现,从而难以给出具有针对性的学习反馈与学习指导。因此,通过对网络学习者学习行为的分析来获得评价信息,评价学习者的学习过程,从而对学习者的学习活动提供反馈与指导,以达到促进学习的目的。评价信息的反馈一方面可以促进学生的后续学习,使网络学习者有目的的调整自己的学习策略,以有效地控制学习进程,形成高质量的学习活动,也可为网络学习平台的建设以及网络学习资源的开发提供依据。本文首先分析网络学习、网络学习评价等基本理论及研究现状,提出构建一个以形成性评价为主导,定性与诊断性评价相结合的网络学习评价系统。通过对西安财经学院学生网络学习行为分析并结合已有的网络学习评价体系,在建立的非量化评价指标体系基础上,分析常见的网络学习行为属性,构建一个以学生网络学习行为分析的综合评价模型,对远程网络学习环境下进行学生综合评价的评价指标选择以及评价结果的处理等进行了初步的探讨。在此基础上,制定网络学习行为二级评价体系,利用层次分析法确定了各层指标中评价因素的权重,且通过了一致性检验。同时,给出了评价标准的方法,从而针对网络学习进行综合评判。本文所建立的评价指标体系适用于西安财经学院的网络教学平台,同时对其他网络教学平台的学习评价也具有一般性及参考价值。最后,提出构建具备评价功能的远程网络教学系统平台、网络学习评价系统的总体设计思想。归纳、总结远程网络教学系统的基本功能和教学模式,提出网络学习评价系统的应用策略和实施办法。(本文来源于《西安理工大学》期刊2010-03-01）
郭巍,王朋娇[10]（2009）在《基于中学生心理特征的网络学习行为监控与评价研究》一文中研究指出网络学习评价强调利用网络作为自我评价的工具,但目前网络学习评价仍受传统教学评价的影响,存在主体单一、内容片面、方式单一、标准单一、结果欠佳等局限,缺少针对中学生的态度、情感、价值观、创新意识和实践能力等因素的评价。因此,非常有必要对中学生心理特征进行分析,通过对其网络(本文来源于《中小学电教(下半月)》期刊2009年08期）
网络学习行为评价论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
网络学习是混合学习的重要形式之一,在中职教育中,对中职生的网络学习行为进行系统分析和评价,归纳易于出现的问题并制定对策,是打造高效混合学习模式的重要途径。结合教学实践,对此进行了探究。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络学习行为评价论文参考文献
[1].郎波,樊一娜.基于深度神经网络的个性化学习行为评价方法[J].计算机技术与发展.2019
[2].周伟娟.基于混合学习模式的学生网络学习行为分析及评价[J].现代职业教育.2018
[3].周瑛,刘越.大学生网络学习行为的评价指标体系研究[J].电脑知识与技术.2016
[4].刘明春.基于BP神经网络的在线学习行为评价模型[J].无线互联科技.2015
[5].元帅,邹军华,刘丹.基于网络学习平台的在线学习行为分析与评价[J].中国教育技术装备.2013
[6].李星,杨瑾,肖梦雄,徐晴.基于网络学习行为的个性化评价研究[J].电脑知识与技术.2012
[7].吴玲艳.网络学习行为分析评价系统的研究与设计[D].中南大学.2011
[8].姚群.网络学习交互行为评价指标体系研究[D].西南大学.2011
[9].马潇.网络学习行为评价模式研究[D].西安理工大学.2010
[10].郭巍,王朋娇.基于中学生心理特征的网络学习行为监控与评价研究[J].中小学电教(下半月).2009