首页--文化、科学、教育、体育论文--教育论文--电化教育论文--计算机化教学论文

在线学习论坛学习支持服务若干技术研究

摘要第5-8页
Abstract第8-11页
第1章 绪论第15-33页
    1.1 研究背景第15-19页
        1.1.1 在线学习方式的广泛应用第15-17页
        1.1.2 在线学习面临的问题第17-18页
        1.1.3 在线学习支持服务技术研究薄弱第18-19页
    1.2 理论基础及相关研究第19-26页
        1.2.1 本研究的相关理论基础第19-22页
        1.2.2 国内外相关研究进展第22-26页
    1.3 主要研究内容第26-29页
        1.3.1 在线学习论坛学习支持服务体系框架构建第27-28页
        1.3.2 语料数据集的构建及其话语特征分析第28页
        1.3.3 学习者关注焦点挖掘第28页
        1.3.4 学习者的情感分析第28-29页
        1.3.5 学习者社会性交互分析第29页
        1.3.6 学习支持服务应用研究第29页
    1.4 研究方法与研究意义第29-30页
        1.4.1 研究方法第29-30页
        1.4.2 研究意义第30页
    1.5 本文的组织结构第30-32页
    1.6 本文的创新第32-33页
第2章 在线学习论坛学习支持服务体系构建第33-39页
    2.1 核心概念的界定第33-36页
        2.1.1 学习支持服务第33-35页
        2.1.2 学习支持服务体系第35页
        2.1.3 在线学习论坛学习支持服务体系第35-36页
    2.2 在线学习论坛学习支持服务体系设计第36-38页
        2.2.1 在线学习论坛学习支持服务体系的内容框架第36-37页
        2.2.2 在线学习论坛学习支持服务技术需求第37-38页
    2.3 本章小结第38-39页
第3章 语料数据集的构建及其话语特征分析第39-58页
    3.1 在线学习论坛语料数据集的构建第39-44页
        3.1.1 在线学习论坛语料的采集第39-42页
        3.1.2 语料集第42-44页
    3.2 语料基本话语特征分析第44-57页
        3.2.1 Data-Ⅰ基本话语特征分析第44-51页
        3.2.2 Data-Ⅱ基本话语特征分析第51-55页
        3.2.3 话语特征比较分析第55-57页
    3.3 本章小结第57-58页
第4章 学习者关注焦点挖掘第58-79页
    4.1 概述第58-60页
    4.2 主题发现第60-65页
        4.2.1 主题发现模型第60-61页
        4.2.2 LDA模型第61-64页
        4.2.3 AT模型第64-65页
    4.3 特定领域特征词第65-66页
    4.4 基于AT模型的“学习者-主题”发现第66-69页
    4.5 实验设置及分析第69-78页
        4.5.1 实验设计方案及数据处理第69-70页
        4.5.2 实验结果及分析第70-78页
    4.6 本章小结第78-79页
第5章 学习者情感分析第79-103页
    5.1 概述第79-80页
    5.2 情感词典第80-84页
        5.2.1 情感词典定义第80-81页
        5.2.2 网络情感词构成第81-82页
        5.2.3 情感词典构建第82-84页
    5.3 基于情感词典的情感指数计算第84-90页
        5.3.1 句子的情感指数第84-86页
        5.3.2 帖子情感指数第86-87页
        5.3.3 话题情感指数第87-88页
        5.3.4 学习者个体情感指数第88页
        5.3.5 论坛的版块(Board)情感指数第88-90页
    5.4 实验结果及分析第90-101页
        5.4.1 实验方案设计第90页
        5.4.2 实验结果及分析第90-101页
    5.5 本章小结第101-103页
第6章 学习者社会性交互分析第103-130页
    6.1 概述第103-105页
    6.2 学习者社会性交互图模型第105-113页
        6.2.1 学习者社会交互模型第105-111页
        6.2.2 潜在协作学习小组发现第111-113页
    6.3 在线学习论坛发帖精英识别第113-121页
        6.3.1 发帖精英与意见领袖第113-114页
        6.3.2 发帖精英识别第114-121页
        6.3.3 评估方法第121页
    6.4 实验结果与分析第121-129页
        6.4.1 实验方案设计第121-122页
        6.4.2 实验结果及分析第122-129页
    6.5 本章小结第129-130页
第7章 基于多层架构的学习支持服务应用研究第130-140页
    7.1 学习支持服务应用模型的多层结构体系第130-132页
    7.2 学习资源推荐应用第132-133页
    7.3 学习者的隐性评价应用第133-136页
    7.4 紧急问题与情感疏导应用第136-137页
    7.5 学习者画像应用第137-139页
    7.6 本章小结第139-140页
第8章 总结与展望第140-143页
    8.1 全文总结第140-141页
    8.2 未来展望第141-143页
参考文献第143-157页
攻读博士期间的科研情况第157-158页
致谢第158页

论文共158页,点击 下载论文
上一篇:基于人工表面等离激元波导的模式调控
下一篇:习近平青年教育思想研究