2、在线学习环境中学生互动的生态模型解析

最新推荐文章于 2025-08-24 09:15:22 发布
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分类专栏： 在线课程互动与参与度管理 文章标签： 在线学习 学生互动 生态模型
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在线学习环境中学生互动的生态模型解析

1. 在线学习的理论基础与互动类型

教育理论具有两大关键功能，一是为解读教学观察提供词汇和概念框架，二是为改善教学提供解决方案。在远程教学领域，1989 年 Moore 提出了三种学生互动类型，分别是学习者 - 学习者互动、学习者 - 教师互动和学习者 - 内容互动。后来 Garrison 提出了与之大致等价的概念，即社会存在（学习者 - 学习者互动）、教师存在（学习者 - 教师互动）和认知存在（学习者 - 内容互动）。1994 年，Hillman 等人又增加了学习者 - 界面互动的概念，这四种互动类型为研究在线学习环境中的学生互动提供了概念框架。

互动类型 定义
学习者 - 学习者互动 一个学习者与其他学习者之间的互动，可在小组或单独环境中进行，有无教师实时在场均可
学习者 - 教师互动 教师激发或维持学生对教学内容的兴趣，激励学生学习，增强和维持学习者的兴趣，包括自我导向和自我激励
学习者 - 内容互动 与学习内容进行智力互动，从而改变学习者的理解、观点或认知结构
学习者 - 界面互动 学生与硬件、软件和互联网连接的互动，是成功在线学习的基础
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8、使用 SAP 预测分析解析学生个人学习情况
grafana6viz的博客
06-18 56
本文基于2020年‘SAP S/4HANA 学院’混合式课程的学生数字足迹，利用SAP预测分析工具深入解析学生的学习行为和课程表现。研究通过课程动态可视化、回归模型构建和聚类分析等方法，揭示了影响学生成绩的关键因素，并将学生分为不同群体以实现个性化教学支持。结果表明，SAP预测分析能够为课程设计优化和教学管理提供有价值的参考，推动教育领域的数字化转型。
DeepSeek 赋能智能教育：打造千人千面的个性化学习路径
邓邓子的博客
06-02 1423
随着智能教育的快速发展，个性化学习路径规划成为提升教育质量的关键。本文深入探讨 DeepSeek 在智能教育个性化学习路径规划中的应用。先剖析 DeepSeek 基于 Transformer 架构、混合专家架构等核心技术原理及其性能、成本优势；接着阐述其在学情精准分析、学习内容智能推荐、路径规划与实时反馈调整等环节的具体应用；并通过实际案例展示应用成效，同时分析面临的数据隐私、教育复杂性等挑战及应对策略。研究表明，DeepSeek为智能教育个性化学习路径规划提供了高效解决方案，有望推动教育行业的智能化变革。
InternLM2 技术报告——社区翻译版
qq_39967751的博客
04-09 1717
大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和GPT-4的发展引发了关于通用人工智能（AGI）来临的讨论。然而，将这样的进步应用到开源模型中一直颇具挑战。本文介绍InternLM2，一个开源的大语言模型，它在6个维度和30个基准的全面评估中超越了其前身，特别是在长序列建模和开放性主观评估方面，通过创新的预训练和优化技术实现了这一突破。InternLM2详细阐述了预训练过程中各类数据的准备，包括文本、代码和长文本数据。
行业观察 | 李彦宏给出“卷”大模型应用的三个姿势
2401_85379281的博客
07-03 1014
李彦宏提到，大模型和生成式AI将彻底改变开发者群体时代不同了，“开发者”的定位和姿势也不同了2023年是百度在AI大模型狂奔的一年，根据2023年财报各项数据，百度也是国内最先享受到新一代AI技术带来商业红利的公司之一。今年，这家公司的新重点是大模型开发生态的建设。2024年4月16日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create 2024百度AI开发者大会上提到了一个新说法：“只要会说话，你就可以成为一名开发者”。开发者也好，程序员也罢，这个职业多多少少存在普通人很难一蹴而就的专业门槛。
2025大模型架构全景洞察_从GPT到RWKV_大模型面试基础知识
Joson的博客
08-03 1109
大模型定义一般指1亿以上参数的模型（标准持续升级）目前已有万亿参数以上的模型大语言模型（LLM）：以自然语言为主要处理对象的大模型主要类型Causal Decoder（自回归语言模型）Encoder-Decoder（编码-解码模型）Prefix Decoder（前缀解码器）MoE（专家混合）模型多模态模型RWKV（RNN-Transformer混合）
“学伴”智慧学习助手的设计与实现(需求文档)
laojin1234的博客
08-30 1614
此APP是针对大学生设计的，但是该软件的课后学习模式是可取的。鉴于市面上的软件对比和智能学习研究的结论，结合各个国家对于智能学习的论述和出台的政策，以及我国的国情，该毕业设计不仅在提供学习资源的基础上加入了智能检测，帮助教师检查学生作业，分析学生学习上的不足，还帮助学生厘清了知识脉络，关联学生出错或不足的知识点，进行针对性的解决。因此，本毕设结合“双减”政策、智慧学习的提议和学生的实际情况，设计和开发一款功能丰富、用户体验良好的学习助手APP，旨在为广大学生提供更好的学习体验，调动学生学习的积极性。
虚拟教育元宇宙：AI驱动的个性化学习路径架构（学生案例）
小白菜的博客
08-24 1208
想象一下，在一间典型的中学教室里：30名学生，年龄相仿但学习能力、兴趣和需求各不相同，却在同一时间学习相同的内容，使用相同的教材，按照相同的进度前进。这就像要求所有运动员参加相同的比赛项目，无论他们的身高、体重、天赋和训练背景如何。内容与学习者不匹配：80%的学生要么觉得内容太简单而感到无聊，要么觉得太难而产生挫折感（根据教育部2022年教育统计报告）进度统一化：学生被迫按照固定节奏学习，无法根据个人情况调整评估单一化：主要依赖标准化测试，无法全面反映学生能力反馈延迟。
DALL·E 2 生成乌托邦与反乌托邦：AI 的社会想象
大模型应用工坊
04-29 1093
随着生成式AI（Generative AI）技术的突破，DALL·E 2、Stable Diffusion等工具已从"图像生成玩具"发展为影响文化生产的核心媒介。技术维度：解析DALL·E 2的生成机制（如扩散模型、提示词工程）如何影响输出内容的视觉符号选择；社会维度：分析AI生成的乌托邦/反乌托邦图像如何反映训练数据中的文化偏见，以及其对人类社会想象的强化或颠覆作用；伦理维度：讨论AI作为"社会想象参与者"时的责任边界，如算法偏见、内容真实性与创作主体性问题。
还在为孩子中学学习机选哪个更好而纠结吗？快来看2025年热门品牌深度对比
上海青山不语网络的博客
07-25 2662
每位学生的个性、学习节奏和家庭需求不同，选择学习机时应综合考虑技术适配性、服务可及性及内容匹配度。希望本文能为您提供有价值的参考，助孩子在学习路上更进一步。
基于多智能体的MOOC学生互动仿真模型研究
通过模拟这些交互，研究者能够更好地理解并优化在线学习环境。 3. 仿真模型（Simulation Model） 仿真模型是一种利用数学和计算机技术对系统的行为进行模拟的工具，它能够在控制条件下模拟现实世界中的复杂现象。...
Window运行Lua文件[项目源码]
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本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-24
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。
面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset
11-24
疲劳数据集 用于面部图像疲劳检测的平衡数据集 疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。 该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。 该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类： 疲劳 非疲劳 所有图片均来自开源互联网仓库。 每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。 该数据集旨在： 疲劳检测支持研究 促进面部状态识别深度学习模型的发展 支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
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Reflexion框架解析[项目源码]
11-24
Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。
全面Lua脚本语言学习指南[项目源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了Lua脚本语言的核心特性、基础语法、模块化编程、错误处理以及与其他编程语言的交互方式。Lua作为一种高效的轻量级脚本语言，以其简单、动态类型和自动垃圾回收等特点，广泛应用于游戏开发、网络编程等领域。文章涵盖了Lua的基础语法结构、数据类型、运算符、控制结构和函数定义，以及表与元表的高级特性。此外，还探讨了Lua模块与包的加载机制、错误处理与调试技巧，以及在HTML和游戏开发中的具体应用。通过本指南，学习者可以全面掌握Lua语言，解决编程中的各种挑战。
OpenCV HSV颜色识别[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了在OpenCV中使用HSV颜色空间进行目标识别的方法。首先解释了为何选择HSV而非RGB空间，因为HSV能更直观地表达色彩的明暗、色调和鲜艳程度，便于颜色对比。文章提供了HSV颜色范围的基本信息，并指出PS和OpenCV中HSV范围的差异，需要进行数值转换。通过PS工具可以更精确地确定物体颜色的HSV范围，进而用于识别。最后，文章给出了具体的代码示例，展示了如何通过HSV范围识别物体，并进行图像处理操作如开操作和闭操作以优化识别效果。
VOC 2012数据集介绍[项目代码]
11-24
VOC 2012是一个有监督学习的图像数据集，包含20个对象类别，分为Person、Animal、Vehicle和Indoor四大类。数据集主要用于分类、检测和分割三大竞赛任务。文章详细介绍了VOC 2012的文件夹结构，包括Annotations（XML格式的图片标注信息）、ImageSets（包含训练集、验证集等数据）、JPEGImages（所有.jpg格式的图片）、SegmentationClass（语义分割标注掩模图）和SegmentationObject（实例分割标注掩模图）。此外，还解释了各个文件夹的具体内容和用途，如Annotations中的图像名称、地址、目标种类和位置等信息，以及ImageSets下的Action、Layout、Main和Segmentation子文件夹的用途。最后，通过实例展示了原始图像、语义分割图像和实例分割图像的对比，并解析了Annotations文件中的关键信息。
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