4、认知、技术与绩效:课程管理系统的作用

认知、技术与绩效:课程管理系统的作用

在当今社会,技术的发展日新月异,其在教育领域的应用也日益广泛。计算机辅助教学补充材料和课程管理系统产品的开发与销售不断增加,许多高校鼓励教师采用这些技术,期望能提高学生的学习效果。然而,关于计算机辅助教学和课程管理系统的教学效益,研究结果并不明确。

技术在教育中的应用现状

技术已经成为当今社会的重要营销工具。手机提供商通过提供短信、拍照和互联网连接等功能吸引消费者;企业提供在线账单支付、网络订单折扣和拍卖定价等服务。同样,大学教材出版商也提供各种基于计算机的补充材料和课程管理工具。教材销售代表利用这些技术向大学教师推销教材,暗示这些技术将易于实施,并能提高学生的学习效果。

如今的社会期望能够按需获取信息,如立即下载软件、实时跟踪股市、立即获得测试结果等。课程管理系统(CMS)可以持续提供课程材料和学生成绩信息,只要教师上传,学生就能快速获取。互联网的广泛应用改变了教育中信息传递的标准方式,学术社区利用网络和互联网进行交流、会议以及信息的访问、检索和使用。虽然先前的研究证实,在涉及互动、讨论、研究或信息传递时,网络连接对教学有益,但关于互联网增强型课程如何影响学生学习和理解的实验却很少。

课程技术相关概念

在过去几年的文献中,有许多术语用于描述计算机和技术在教育中的应用:
- 计算机基础教育(CBE)和计算机辅助教学(CBI) :用于练习、辅导、模拟、教学管理、补充练习、编程、数据库开发、文字处理等应用。
- 计算机辅助培训(CBT) :指工业中常用的自定进度教程。
- 计算机辅

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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