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题名大数据下提高远程教育质量提取有效资源仿真
被引量：8
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作者
杨可晗
马琼
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机构
塔里木大学教务处
塔里木大学经济与管理学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2017年第4期212-215,334,共5页
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文摘
大数据下提高远程教育质量提取有效资源,可有效提高远程教育的网络教学效果。对于远程教育有效资源的提取,需要通过提取作业单元和知识分科的组织形态来完成。传统方法通过构造主观赋权模式来确定各课程属性的权重,得到作业单元的组织形态,但忽略了对知识分科形态的提取,导致提取效果差。提出基于大数据分析的远程教育质量有效资源的提取模型。获取远程教育有效资源的提取意识形态,计算出课程阶段性教学任务目标,依据学习进度与思维局限点之间的影响构成其教学导向,计算出学习者完成结构化教学目标的概率,结合多属性决策理论组建最初远程教育课程决策矩阵,获取作业单元的组织形态和远程教育知识分科的组织形态,并组建远程教育质量有效资源的提取模型。实验结果表明,所提模型能够有效提升远程教育课程教学质量,且可扩展性较强。
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关键词
大数据
远程教育质量
有效资源的提取
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Keywords
Big data
quality of remote education
Extraction of effective resource
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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