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基于数据分析的网络学习空间智能管理研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 网络学习空间现状研究第10-12页
        1.2.2 智能管理现状研究第12-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 研究方法与技术路线第13-15页
        1.4.1 研究方法第13-14页
        1.4.2 技术路线第14-15页
    1.5 论文结构说明第15-16页
第2章 理论阐述第16-24页
    2.1 概念阐述第16-19页
        2.1.1 网络学习空间第16-18页
        2.1.2 百度网盘第18页
        2.1.3 QQ第18-19页
    2.2 理论基础第19-24页
        2.2.1 学习共同体理论第19-20页
        2.2.2 泛在学习理论第20-21页
        2.2.3 建构主义理论第21页
        2.2.4 非正式学习理论第21-24页
第3章 面向需求的网络学习空间数据挖掘第24-42页
    3.1 网络学习空间构建第24-26页
        3.1.1 网络学习空间的功能第24页
        3.1.2 网络学习空间构建方法及组织策略第24-26页
    3.2 网络学习空间的前端分析第26-31页
        3.2.1 学习内容分析第26-27页
        3.2.2 学习对象分析第27-29页
        3.2.3 学习环境分析第29-31页
    3.3 基于学习空间数据挖掘的学习需求分析第31-33页
        3.3.1 网络学习空间数据提取第31-32页
        3.3.2 学习需求挖掘及高频关键词提取第32-33页
    3.4 学习需求分析第33-37页
        3.4.1 构建学习需求高频关键词共词矩阵第33-34页
        3.4.2 学习需求高频关键词需求分析第34-35页
        3.4.3 学习需求社会网络图谱分析第35-37页
    3.5 学习需求层级塔构建第37-42页
        3.5.1 构造共异矩阵第37-38页
        3.5.2 高频关键词聚类分析第38-40页
        3.5.3 构建学习需求层级塔第40-42页
第4章 网络学习空间智能管理机器人的设计研究第42-63页
    4.1 智能答疑模块建设研究第42-54页
        4.1.1 内容分析第45-46页
        4.1.2 问题分析第46-47页
        4.1.3 答疑知识表的构建第47-54页
    4.2 资源推荐模块建设第54-56页
        4.2.1 资源平台构建第54-55页
        4.2.2 资源推荐规则构建第55-56页
        4.2.3 学习空间资源推荐流程第56页
    4.3 舆情管理模块分析第56-62页
        4.3.1 基于文献分析法的学习空间舆情分析第56-57页
        4.3.2 基于观察法的学习空间舆情分析第57-59页
        4.3.3 网络学习空间舆情管理策略研究第59-62页
    4.4 基于酷Q的智能管理机器人设计第62-63页
第5章 学习空间智能管理机器人的有效性分析第63-74页
    5.1 智能管理机器人的功能测试第63-65页
    5.2 学习空间交互模型第65-68页
    5.3 答疑模块有效性分析第68-71页
    5.4 学习资源智能推荐模块的有效性分析第71-73页
    5.5 舆情管理模块有效性分析第73-74页
第6章 总结和展望第74-76页
    6.1 研究结论第74-75页
    6.2 研究不足第75页
    6.3 研究展望第75-76页
参考文献第76-80页
攻读学位期间发表的学术论文和研究成果第80-81页
致谢第81页

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