多維計算機導(dǎo)論課程教與學(xué)的研究與實證

目錄
前言
第1章 引言 1
1.1 作為學(xué)科的計算機科學(xué) 1
1.2 計算機科學(xué)導(dǎo)論課程的教學(xué)目標(biāo)與教學(xué)產(chǎn)出 5
1.3 多維的計算機科學(xué)導(dǎo)論課程教學(xué) 6
1.4 解決的關(guān)鍵問題 7
第2章 基于認知模型的計算機科學(xué)導(dǎo)論課程重組及系列課組織 8
2.1 認知模型的相關(guān)研究 8
2.1.1 心理學(xué)認知模型 8
2.1.2 腦認知模型 9
2.1.3 粒計算認知模型 11
2.2 計算機學(xué)科知識的認知模型 11
2.2.1 基于ACT-R的計算機學(xué)科內(nèi)容認知模型 12
2.2.2 基于SOAR的計算機學(xué)科內(nèi)容認知模型 12
2.2.3 基于EPIC的計算機學(xué)科內(nèi)容認知模型 13
2.2.4 基于粒計算的計算機學(xué)科內(nèi)容認知模型 14
2.3 基于認知科學(xué)的計算機科學(xué)導(dǎo)論課程內(nèi)容重組 15
2.4 基于認知模型的計算機系列課程組織 16
2.4.1 基于認知模型的計算機系列課程體系結(jié)構(gòu) 16
2.4.2 計算機系列課程結(jié)構(gòu)的進一步優(yōu)化 16
第3章 開放式計算機科學(xué)導(dǎo)論課程 19
3.1 開放學(xué)習(xí)的含義 19
3.2 開放學(xué)習(xí)的特點 19
3.2.1 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的開放學(xué)習(xí)網(wǎng)站 20
3.2.2 中國大學(xué)MOOC的開放學(xué)習(xí) 20
3.2.3 網(wǎng)易公開課開放學(xué)習(xí) 20
3.2.4 實驗樓網(wǎng)站的開放學(xué)習(xí) 20
3.3 計算機科學(xué)導(dǎo)論開放學(xué)習(xí)網(wǎng)站研發(fā) 21
3.3.1 需求分析 21
3.3.2 系統(tǒng)設(shè)計原則及模塊設(shè)計 22
3.3.3 系統(tǒng)實現(xiàn)與測試 23
第4章 基于計算機科學(xué)導(dǎo)論本體的建立及可視化 27
4.1 本體與課程本體 27
4.2 計算機科學(xué)導(dǎo)論課程本體的建立 28
4.2.1 本體的定義 28
4.2.2 利用Protege建立計算機科學(xué)導(dǎo)論課程本體模型 28
4.2.3 課程的本體標(biāo)注 29
4.3 基于REST的計算機科學(xué)導(dǎo)論課程本體的可視化 35
4.3.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 35
4.3.2 基于REST的本體可視化應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu) 37
4.3.3 REST風(fēng)格架構(gòu)中的本體 40
4.3.4 REST風(fēng)格架構(gòu)中的本體可視化 55
4.3.5 本體可視化應(yīng)用系統(tǒng)的實現(xiàn)與應(yīng)用 57
第5章 基于知識點-學(xué)習(xí)產(chǎn)出的題庫系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 68
5.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 68
5.2 需求分析 69
5.2.1 功能性需求 69
5.2.2 非功能性需求 71
5.3 系統(tǒng)設(shè)計 72
5.3.1 用例圖和流程圖設(shè)計 72
5.3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計 73
5.3.3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)以及系統(tǒng)的界面設(shè)計 74
5.4 系統(tǒng)實現(xiàn)與主要界面展示 79
5.4.1 運行環(huán)境 79
5.4.2 教師系統(tǒng)登錄 79
5.4.3 后臺管理 80
5.4.4 學(xué)生管理 83
第6章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程建模方法 84
6.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 84
6.1.1 課程學(xué)習(xí)方法的研究現(xiàn)狀 85
6.1.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格的研究現(xiàn)狀 85
6.1.3 學(xué)習(xí)效果評估方法的研究現(xiàn)狀 85
6.2 研究對象的來源及引出的問題 86
6.2.1 計算機科學(xué)導(dǎo)論課程的教學(xué)過程 86
6.2.2 計算機科學(xué)導(dǎo)論課程的教與學(xué) 87
6.2.3 獲取的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)和引出的問題 90
6.3 學(xué)習(xí)過程建模要素的確定 92
6.3.1 學(xué)習(xí)過程的劃分 92
6.3.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的確定 93
6.3.3 學(xué)習(xí)過程建模中的要素 95
6.4 學(xué)習(xí)過程模型及BP學(xué)習(xí)過程建模方法 96
6.4.1 學(xué)習(xí)過程模型的建立 96
6.4.2 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程模型參數(shù)的方法 98
6.4.3 LpM模型的建立 99
6.4.4 Lp-LsM模型的建立 101
6.5 數(shù)據(jù)的預(yù)處理和實驗結(jié)果的對比分析與驗證 105
6.5.1 學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)風(fēng)格數(shù)據(jù)的預(yù)處理 105
6.5.2 實驗結(jié)果的對比 109
6.5.3 SVR對學(xué)習(xí)過程模型LpM與Lp-LsM的數(shù)據(jù)模式驗證 111
6.5.4 實驗結(jié)果分析 113
第7章 基于結(jié)構(gòu)方程模型的知識點考核策略 114
7.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 114
7.1.1 考核策略的研究現(xiàn)狀 115
7.1.2 結(jié)構(gòu)方程模型的研究現(xiàn)狀 116
7.2 研究的數(shù)據(jù)及其分析 117
7.2.1 課程知識體系 117
7.2.2 考卷和學(xué)生成績分析 117
7.2.3 引出的問題及難點 120
7.3 知識點考核策略模型的建?？蚣苎芯?120
7.3.1 研究問題抽象 120
7.3.2 知識點考核策略模型的建模框架 123
7.4 SEM及PLS-SEM算法研究 125
7.4.1 SEM基本原理 125
7.4.2 核心建模方法PLS-SEM的確定 128
7.5 基于PLS-SEM的知識點考核策略模型 133
7.5.1 問題的提出與解決方案 134
7.5.2 理論模型和研究假設(shè) 135
7.6 基于PLS-SEM的知識點考核策略模型的應(yīng)用 139
7.6.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 139
7.6.2 非參數(shù)檢驗指標(biāo) 140
7.6.3 模型的構(gòu)建和修正 141
7.6.4 研究假設(shè)驗證 151
7.6.5 對比模型的分析 151
7.6.6 2015年數(shù)據(jù)擬合 152
7.7 結(jié)果分析與討論 154
7.7.1 模型效應(yīng)分析 154
7.7.2 對導(dǎo)論課程知識點考核的指導(dǎo)意義 156
第8章 精細化學(xué)習(xí)過程建模及PLS-SEM學(xué)習(xí)效果分析 158
8.1 學(xué)習(xí)效果與學(xué)習(xí)過程 158
8.1.1 學(xué)習(xí)效果評估的多樣性 158
8.1.2 學(xué)習(xí)過程的重要性 159
8.1.3 學(xué)習(xí)過程建模及學(xué)習(xí)效果評估 159
8.2 精細化學(xué)習(xí)過程模型RefinedM-LP的構(gòu)建 160
8.2.1 學(xué)習(xí)過程元素的定義 161
8.2.2 學(xué)習(xí)過程的精細化建模 163
8.2.3 RefinedM-LP的形式化描述 170
8.3 基于PLS-SEM的學(xué)習(xí)效果評估模型研究 172
8.3.1 學(xué)習(xí)效果的評估方法確定 173
8.3.2 基于PLS-SEM的學(xué)習(xí)效果評估模型的建模方法 173
8.4 RefinedM-LP及其PLS-SEM學(xué)習(xí)效果評估模型應(yīng)用 178
8.4.1 RefinedM-LP的計算機導(dǎo)論課程學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā) 178
8.4.2 PLS-SEM學(xué)習(xí)效果評估模型在計算機科學(xué)導(dǎo)論課程的應(yīng)用 184
8.4.3 RefinedM-LP應(yīng)用總結(jié) 206
8.4.4 PLS-SEM學(xué)習(xí)效果評估模型應(yīng)用總結(jié) 207
第9章 計算機導(dǎo)論課程知識圖譜的創(chuàng)建 211
9.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 211
9.2 課程知識圖譜構(gòu)建思路和原則 212
9.3 構(gòu)建課程知識圖譜 213
9.3.1 定義實體 213
9.3.2 抽取實體 215
9.3.3 建立關(guān)系 217
9.3.4 構(gòu)建課程知識圖譜 219
9.4 課程知識圖譜實例 219
9.4.1 頂層知識圖譜示例 219
9.4.2 章節(jié)知識圖譜示例 220
9.4.3 知識圖譜查詢示例 221
第10章 基于微服務(wù)的計算機導(dǎo)論課程的E-Learning云平臺 222
10.1 微服務(wù)的引入 222
10.2 E-Learning云平臺的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計 223
10.2.1 微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計 223
10.2.2 E-Learning平臺與私有云的集成 224
10.2.3 通過VPN實現(xiàn)校園網(wǎng)與私有云互聯(lián) 225
10.3 E-Learning云平臺示例 226
第11章 基于LSTM模型的課前預(yù)習(xí)的情感分析 229
11.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 229
11.2 數(shù)據(jù)與研究方法 230
11.2.1 情感分析數(shù)據(jù) 230
11.2.2 情感取值 230
11.2.3 研究方法 231
11.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 234
11.3.1 分詞 234
11.3.2 Word2vec訓(xùn)練詞向量 234
11.4 情感分析的實現(xiàn) 235
11.4.1 建立情感分類模型 235
11.4.2 二分類的情感分析 237
參考文獻 243