43、基于本体的反馈式电子学习系统:原理、应用与实践

基于本体的反馈式电子学习系统:原理、应用与实践

一、背景与需求

在当今快速发展的知识时代,尤其是计算机科学等领域,知识和技能更新迅速,保持课程内容的时效性成为一大挑战,这往往伴随着巨大的成本。为了跟上知识的更新步伐,甚至满足不同用户的个性化需求,我们需要新的方法来支持(半)自动生成虚拟课程。

二、虚拟课程生成与学习片段

2.1 虚拟课程生成方法

采用存储库作为基础设施,从相似的课程存储库中自动生成虚拟课程,同时追求课程内容的高度可重用性。一种流行且有前景的方法是在课程存储库中“按需”动态组合虚拟课程。

2.2 学习片段的概念

将现有的课程材料(如幻灯片、教科书、动画、视频等)分割成所谓的学习片段。这些学习片段通常是自包含的单元,并使用元数据进行适当的注释。

三、语义反馈机制

3.1 反馈的重要性

在传统课堂中,学习者和教师之间的互动很容易,反馈是这种互动的重要组成部分,并且可以利用互动信息不断改进教学材料,从而提高课程开发的效率和效果。

3.2 现有电子学习系统反馈的不足

当前的电子学习系统中,自动生成的反馈稀少,大多是硬编码的,价值不大,且几乎仅用于问答场景。

3.3 基于本体的反馈机制

引入基于本体的机制来创建丰富的反馈,不仅适用于问答场景,还适用于虚拟课程组合的上下文。本体是对领域内共享知识的形式化描述,通过结合领域片段和任务知识以及教育方面的本体实例,我们可以:
1. (半)自动为学习者和课程作者生成有价值的通用反馈。
2. 为

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方的子采样(批量、分段打乱、跳跃),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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