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网络学习中学习者个人特征对学习投入的影响:一个有调节的中介效应模型 被引量：21
1
作者 雷玉菊 张冬静 +1 位作者 牛更枫 胡祥恩 《心理与行为研究》 CSSCI 北大核心 2017年第2期181-188,共8页
以参与网络课堂的387名大学生为被试,考察自我效能感、内隐智力信念和动机调节等学习者特征对网络学习环境中学习投入的影响及其作用机制。结果表明:(1)网络学习者的自我效能感、动机调节、内隐智力信念均能正向预测学习投入;(2)动机调... 以参与网络课堂的387名大学生为被试,考察自我效能感、内隐智力信念和动机调节等学习者特征对网络学习环境中学习投入的影响及其作用机制。结果表明:(1)网络学习者的自我效能感、动机调节、内隐智力信念均能正向预测学习投入;(2)动机调节在自我效能感和学习投入的关系中起部分中介作用;(3)"自我效能感→动机调节→学习投入"这一中介效应的后半路径受到学习者内隐智力信念的调节。相较于智力实体论者,动机调节的中介效应在智力增长论者中更强。 展开更多
关键词 动机调节 网络学习 自我效能感 内隐智力信念 学习投入
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MOOC对高等教育教学模式的影响 被引量：9
2
作者 车如山 姚捷 《煤炭高等教育》 2014年第5期56-60,共5页
大数据时代的到来,为各领域带来了新的数据研究方法,人们开始将数据作为一种基础性资源并注重研究其潜在价值,引导研究从单纯关注因果关系向关注相关关系转变。教育领域大规模开放网络课程的诞生及发展,在产生的海量学习数据的同时,为... 大数据时代的到来,为各领域带来了新的数据研究方法,人们开始将数据作为一种基础性资源并注重研究其潜在价值,引导研究从单纯关注因果关系向关注相关关系转变。教育领域大规模开放网络课程的诞生及发展,在产生的海量学习数据的同时,为学习分析及教育数据挖掘提供了研究基础。作为一种新型在线课程资源,MOOC使开放教育从单纯的资源共享转变到课程与教学模式的革新,通过对学习者在线学习过程的追踪和实时分析,实现个体层面的课程定制,对我国高校教学模式改革提供了一定启示。 展开更多
关键词 MOOC 大数据 高等教育 教学模式 在线学习 课程定制
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基于TLD的舰船目标跟踪方法研究 被引量：6
3
作者 齐楠楠 揭斐然 +1 位作者 谢熙 吴巍 《红外技术》 CSCD 北大核心 2013年第12期780-787,共8页
复杂背景下进行舰船目标的跟踪时,在某些帧可能会有目标丢失。为了克服这个问题,采用联合检测-学习-跟踪的TLD算法。其过程是通过训练一种在线可更新的随机蕨分类器对目标跟踪结果进行检测,并使用一种基于时空约束的PN学习策略对分类器... 复杂背景下进行舰船目标的跟踪时,在某些帧可能会有目标丢失。为了克服这个问题,采用联合检测-学习-跟踪的TLD算法。其过程是通过训练一种在线可更新的随机蕨分类器对目标跟踪结果进行检测,并使用一种基于时空约束的PN学习策略对分类器进行学习和更新,最后融合跟踪得到的结果对目标进行判别和确定。试验结果表明,该跟踪算法可适用于目标外形改变和遮挡的情况,鲁棒性强,识别率高,误检率低,同时实时性也较好,可以满足一般的在线跟踪系统的要求。 展开更多
关键词 舰船跟踪 随机蕨分类器 TLD算法 在线学习
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基于在线随机蕨分类器的实时视觉感知系统 被引量：5
4
作者 罗大鹏 罗琛 +3 位作者 魏龙生 韩家宝 王勇 马丽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1139-1148,共10页
本文针对不同成像条件下,目标姿态变化对系统检测性能的影响,提出一种具有自主学习能力的视觉感知系统.该系统能在执行检测任务的同时,通过快速的自主学习提高检测性能,并保持实时目标检测速度.系统包括了目标检测模块及在线学习样本自... 本文针对不同成像条件下,目标姿态变化对系统检测性能的影响,提出一种具有自主学习能力的视觉感知系统.该系统能在执行检测任务的同时,通过快速的自主学习提高检测性能,并保持实时目标检测速度.系统包括了目标检测模块及在线学习样本自动获取、标注模块.针对目标检测模块为满足系统自主学习需求,提出随机蕨分类器的在线学习方法,使目标检测模块可持续自我更新,提高检测性能;针对样本自动获取、标注模块则提出最近邻分类器辅助的双层级联标注方法.此外,本文提出自主在线学习框架,整个学习过程不用准备初始训练样本集,通过人工选定一个待检测目标即可进行无需干预的自适应学习,逐渐提高检测性能.实验表明,该方法在多种监控场景中均有较强的自适应能力和较好的目标检测效果. 展开更多
关键词 在线学习 视觉感知 随机蕨分类器 目标检测
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基于MOOC的在线学习行为分析 被引量：1
5
作者 吴岳芬 龚子诚 +2 位作者 袁江 邹远超 杨勃 《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期26-31,共6页
以超星MOOC平台数据结构课程的学习数据为研究对象,对四类学习者的在线学习行为与学习效果进行相关性分析.结果表明,学习目的是影响学习者学习行为的重要因素;校内专业必修和校外学分制选修的学习者,以及有强烈学习意愿的学习者,在各项... 以超星MOOC平台数据结构课程的学习数据为研究对象,对四类学习者的在线学习行为与学习效果进行相关性分析.结果表明,学习目的是影响学习者学习行为的重要因素;校内专业必修和校外学分制选修的学习者,以及有强烈学习意愿的学习者,在各项学习行为中表现较好,最终学习效果较好.最后,从学习者和MOOC平台两个角度,提出促进在线学习效果的策略,为教师跟踪学习者的学习状态、课程完成率,提高教学管理提供参考. 展开更多
关键词 MOOC 在线学习行为 数据分析
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一种基于多agent学习的电子市场智能定价方法
6
作者 韩伟 王云 吕捷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第15期208-211,共4页
B2B电子市场的定价问题是一个半学习半推理的连续决策过程,每个定价agent不是直接采用多agent学习算法下的均衡策略,而是根据博弈历史进行推理决策,并不断学习对手的策略。提出了基于内省推理方法的多agent环境下agent高效在线学习方法... B2B电子市场的定价问题是一个半学习半推理的连续决策过程,每个定价agent不是直接采用多agent学习算法下的均衡策略,而是根据博弈历史进行推理决策,并不断学习对手的策略。提出了基于内省推理方法的多agent环境下agent高效在线学习方法,将基于对手模型的客观观察行为与基于换位思考推理的主观意图推测结合起来。仿真结果证实了算法在电子市场定价中的有效性。 展开更多
关键词 多AGENT系统 在线学习 内省推理 电子市场
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基于在线核学习的电网不良数据检测与辨识方法 被引量：27
7
作者 王兴志 严正 +3 位作者 沈沉 李乃湖 景雷 李慧杰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期50-55,共6页
遥测数据和电网参数的准确性是智能电网技术支持系统各种电网分析计算的基础。考虑多时段RTU/PMU信息和电网复功率平衡方程,提出了基于在线核学习的不良数据检测与辨识方法。基于复功率和电压幅值信息来定义复功率平衡性评价指标;引入... 遥测数据和电网参数的准确性是智能电网技术支持系统各种电网分析计算的基础。考虑多时段RTU/PMU信息和电网复功率平衡方程,提出了基于在线核学习的不良数据检测与辨识方法。基于复功率和电压幅值信息来定义复功率平衡性评价指标;引入基于贝叶斯数据处理策略的扩展卡尔曼滤波算法进行不良数据动态检测;采用局部加权投影回归策略对电网参数进行在线辨识。不同规模电网的计算结果表明此算法可行,并具有较高的计算精度,为智能电网技术支持系统高级应用软件的研究提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 电力系统 不良数据 状态辨识 卡尔曼滤波 在线核学习 广域测量系统
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