摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
·研究的背景与意义 | 第9-13页 |
·移动学习发展及特点 | 第9-12页 |
·研究的目的与意义 | 第12-13页 |
·研究现状 | 第13-15页 |
·国外研究现状 | 第13-14页 |
·国内研究现状 | 第14-15页 |
·主要研究内容及结构 | 第15-17页 |
第二章相关理论与关键技术 | 第17-31页 |
·移动学习相关理论 | 第17-19页 |
·非正式学习理论 | 第17页 |
·情境认知学习理论 | 第17-18页 |
·活动学习理论 | 第18页 |
·经验学习理论 | 第18-19页 |
·关键技术 | 第19-30页 |
·数据挖掘技术 | 第19-23页 |
·数据库设计原则 | 第23-24页 |
·Android技术 | 第24-26页 |
·HTML5+Phone Gap+JQuery Mobile开发环境 | 第26-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 移动智能学习系统分析与设计 | 第31-57页 |
·移动智能学习系统的体系结构 | 第31-33页 |
·系统的工作机制 | 第31-32页 |
·典型结构与特点 | 第32-33页 |
·移动智能学习系统的需求分析 | 第33-38页 |
·系统目标分析 | 第33-34页 |
·系统功能需求分析 | 第34-35页 |
·移动学习平台用例分析 | 第35-38页 |
·系统主要功能与数据库设计 | 第38-49页 |
·主要功能模块 | 第40-43页 |
·数据库设计 | 第43-49页 |
·系统组织与呈现设计 | 第49-54页 |
·系统移动端部分模块的时序图设计 | 第54-56页 |
·用户登录模块 | 第54-55页 |
·我的课程模块 | 第55-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第四章智能学习关键问题算法分析与设计 | 第57-70页 |
·课程推荐 | 第57-62页 |
·问题描述 | 第57-58页 |
·基于Apriori的课程推荐算法 | 第58-62页 |
·学生认知能力分析与预测 | 第62-69页 |
·问题描述 | 第62-63页 |
·基于决策树的认知能力预测算法 | 第63-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
第五章 系统应用分析 | 第70-73页 |
·应用分析目的 | 第70页 |
·系统应用与测试结论 | 第70-72页 |
·存在的问题分析与持续改进策略 | 第72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
·论文总结 | 第73页 |
·以后的工作 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
学位论文数据集表 | 第78-79页 |