体育课程文化研究与算法构建
1. 算法构建基础
在意见质量属性 (A0 (σ)) 和意见响应质量 (A1 (σ)) 呈现相互强化关系(即正反馈)的前提条件下,建立了相应算法。后续通过迭代方法打破这种正反馈,具体操作如下:
根据具有属性 (A) 的顶点 (V) 和具有属性 (H) 的边 (E),迭代更新 (A0(σ)) 和 (A1 (σ)):
- 单次迭代中,用响应顶点 (Vi) 的顶点 (Vj) 的 (A1 (Vj)) 之和替换 (A0 (Vi))。
- 再用被 (Vj) 响应的顶点的 (A0(Vj)) 之和替换 (A1(Vi))。
每次对每个用户的所有论述进行更新操作,并重复该过程(迭代后对属性值进行归一化)。记录具有较大权威属性值的论述,这些论述是全局层面新兴知识社区的涌现表征。顶点和边的其他属性通过各种挖掘工具、自然语言处理、机器学习和其他信息检索技术获取。
以下是具体的操作步骤:
1. 初始化 (A0(σ)) 和 (A1 (σ)) 的值。
2. 按照上述迭代规则更新 (A0(σ)) 和 (A1 (σ))。
3. 对更新后的属性值进行归一化处理。
4. 重复步骤 2 和 3,直到满足停止条件(如达到指定的迭代次数)。
5. 记录具有较大权威属性值的论述。
2. 体育课程文化研究背景
近年来,体育课程改革在教育理念、目标、课程设置、组织形式和内容等方面发生了诸多变化,并取得了一定成果。然而,改革过程中出现了追求完美、反对“传统”,甚至将“课程改革”变成“彻底改革课程”的现象。实际上,体育课程改革不仅需要时间,还需要理论和方法的完善与更新。课程文化研究不仅
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