11、提升盲用户MOOC可访问性:声音标记导航方案

提升盲用户MOOC可访问性:声音标记导航方案

1. 引言

在当今数字化时代,信息社会的普及让互联网服务和在线学习成为人们获取知识的重要途径。然而,对于盲用户而言,他们在享受这些便利时面临着诸多挑战。尽管有屏幕阅读器等辅助工具,但这些工具往往需要额外的学习成本和经济支出,且在实际使用中仍存在诸多不便。因此,如何提升盲用户在MOOC(大规模开放在线课程)中的可访问性,成为了一个亟待解决的问题。

2. 背景知识
2.1 电子学习概述

电子学习是一种借助电子手段开展部分或全部教学过程的教育活动。从概念和发展角度来看,电子学习系统具有教学和技术的双重属性。它基于网络,通过计算机和互联网技术将知识传递给终端用户,旨在突破传统学习方法和技术的限制。一个完整的电子学习解决方案包含技术、内容和服务三个关键要素,不同的要素权重组合形成了不同的电子学习模式。

近年来,MOOC作为电子学习的一种流行趋势,为大量学习者提供了学习机会。它利用开放教育资源(OER),促进知识的高效创建、传播和利用,支持参与者之间的社交网络和“连接性”。一个设计良好的电子学习平台应具备个性化、实践学习、积极参与协作以及多感官通道利用等特点。

2.2 盲人教育现状

为视障儿童提供额外课程的目的是帮助他们实现独立。与视力正常的儿童通过观察和模仿学习不同,视障儿童需要持续的教学来掌握许多基本技能。盲人教育涉及多个重要领域,包括体育、日常生活活动、早期刺激和心理辅导等。然而,学校在设计家具、建筑、教室等方面缺乏可访问性,这给盲人学生的学习带来了极大困难。

教师在与盲人学生交流时,往往因不了解他们的能力和局限性而产生误解,导致

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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