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K-均值算法支持的优质网络学习资源筛选方法研究

本文作者:叶海智;程清杰;黄宏涛;成功正常投稿发表论文到《中国远程教育》2014年10期,引用请注明来源400期刊网!



【摘要】:网络学习资源建设是教育信息化的重要组成部分。面对海量的网络学习资源,如何筛选出高质量的学习资源就变得尤为重要。本文以自主研发的精品资源共享课程公共服务平台为支撑,提出一种优质网络学习资源的筛选方法。该方法首先使用K-均值聚类算法对大量网络学习资源进行自动分类,然后通过支配关系对聚类后的资源进行评价,通过引入优胜劣汰机制筛选优质网络学习资源,以消除学习者在资源选择时的盲目性,有效提高网络学习的效率与效果。
【论文正文预览】:*引言随着教育信息化进程的不断推进,基于网络的学习资源量增长迅速,各种网络学习资源平台上的资源数量庞大,但质量却参差不齐。学习者如何在这些海量学习资源中快速选择出自己所需的优质资源,已经成为影响网络学习成效的关键问题。如果能在网络资源平台中引入优胜劣汰机制,以
【文章分类号】:G434
【稿件关键词】:网络学习资源K-均值算法最优候选集支配关系优质资源筛选
【参考文献】:
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  • 陈益均;殷莉;;基于数据挖掘的学生成绩影响模型的研究[J];现代教育技术;2013年01期
  • 刘伟;赵丹;孙宏伟;;基于新型Memetic算法的多目标优化[J];吉林大学学报(信息科学版);2012年02期
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  • 李坤然;数据挖掘在股市趋势预测的应用研究[D];中南林业科技大学;2008年
  • 李娟;面向校园网日志分析的web数据挖掘技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
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  • 杨洁;基于本体和Apriori算法的语义挖掘技术研究[D];太原理工大学;2011年
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  • 李秀英;韩志刚;;基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器[J];黑龙江大学自然科学学报;2010年02期
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  • 孙小强;张求明;;一种基于粒子群优化的多目标优化算法[J];计算机工程与应用;2006年18期
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  • 刘胜文;中学语文网络学习资源开发应用实践与研究[D];东北师范大学;2008年
  • 谢娟;网络学习资源设计中的激励机制研究[D];湖南师范大学;2010年
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  • 殷涯倩;研究性学习中网络学习资源管理与利用研究[D];信阳师范学院;2010年
  • 雷绍南;泛在学习环境下的非结构化网络学习资源共享机制[D];河南大学;2011年
  • 梁军妮;基于知识管理的网络学习资源设计[D];河北大学;2006年
  • 庄辛鑫;基于用户满意度的网络学习资源评价研究[D];辽宁师范大学;2013年
  • 张芳;网络学习资源在初二物理教学中的应用研究[D];南昌大学;2013年
  • 王胜;转型期地方高校师范生教师教育网络学习资源的设计与研究[D];华东师范大学;2009年
  • 贾路;伊犁师范学院网络学习资源利用现状的调查研究[D];东北师范大学;2008年

【稿件标题】:K-均值算法支持的优质网络学习资源筛选方法研究
【作者单位】:河南省高校教育信息工程技术研究中心;河南师范大学;
【发表期刊期数】:《中国远程教育》2014年10期
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