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基于MOOC的知识型员工培训系统探究.摘要：知识型员工培训一直是企业组织重视但困惑的课题，其培训效果的影响因素众多，在MOOC时代，嫁接最先进的教育理念和实践将为知识型员工培训提供新的契机和挑战。.本文探讨针对知识型员工的MOOC培训系统，研究其...
论文网>教育论文>教育理论论文MOOC课程的兴起及其在英美文学教育中的应用...（3）构建课程问答系统。MOOC课程虽然能够提供教师与学生之间的互动交流，但毕竟和传统的课堂教学模式不同，不可能像传统课堂教学方式一样获得即时的回答...
首页>论文分类文献列表>教育论文>基于CTAT的智能导师系统在MOOC中的应用基于CTAT的智能导师系统在MOOC中的应用时间：2018-05-08编辑整理：胡建平黎孟雄来源：早发表网
课程和商品有着本质的区别，单一的商品有相对的价值，而课程却不总是这样。同时，对于教育平台来讲，如果以引导用户选择更多的课程为目的，而忽略了学习的后半段。这似乎是一个错误的做法。课程不同于商品，每一个商品有其的价值，而课程却不总是这样，课程本身是没有价
不过对于这场MOOC平台大数据挖掘的价值与意义，知友们的评价就比较多样了：有知友认为这样的活动对于由MOOC而生的很多新兴问题的研究很有价值，有知友则认为本次竞赛最终优胜的模型在现实中的应用价值可能也比较有限。.当年Cedric拉着技术大神Aileen也组团...
基于MOOC的大学英语微课教学系统研究.摘要：微课作为一种新型课程资源，具有短小精悍的特性，它给教育教学的发展与进步注入了新的活力。.基于MOOC理念、多媒体认知理论，以微课模式建构的大学英语微课教学系统，能够实现以学习者为中心的师生多重...
1.4论文组织结构第12-13页2相关理论与关键技术第13-19页2.1传统的LTSA系统框架第13-14页2.2MOOC的一般运行模式第14-15页2.3系统的分层第15-17页2.4SSH框架第17-18页2.5本章小结第18-19页3数据结构MOOC学习
因此,针对MOOC平台的课程推荐系统的研究与实现有着重要的实际应用价值。本文的主要工作内容如下:(1)基于神经网络的课程推荐模型优化。针对信息过载问题,传统的推荐算法通常采用的是协同过滤,由于神经网络的发展,现在很多推荐模型将神经网络应用到协同过滤中,以此来提高模型的性能。
基于MOOC理念的在线学习系统设计与实现(毕业论文).caj.所需积分/C币:5浏览量·88CAJ5.73MB2020-04-1717:57:58上传.身份认证购VIP最低享7折!低至0.18/天.买1年送1年.
MOOC课程推荐系统的设计与实现.吴博.【摘要】：随着当今社会信息化的飞速发展,人们的学习方式发生了巨大变化,越来越多的人从传统的教育方式走向了网络课程,与此同时新形式的大规模开放式课程飞速发展,催生了大量的开放式课程平台。.国内的开放式课程...
基于MOOC的知识型员工培训系统探究.摘要：知识型员工培训一直是企业组织重视但困惑的课题，其培训效果的影响因素众多，在MOOC时代，嫁接最先进的教育理念和实践将为知识型员工培训提供新的契机和挑战。.本文探讨针对知识型员工的MOOC培训系统，研究其...
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首页>论文分类文献列表>教育论文>基于CTAT的智能导师系统在MOOC中的应用基于CTAT的智能导师系统在MOOC中的应用时间：2018-05-08编辑整理：胡建平黎孟雄来源：早发表网
课程和商品有着本质的区别，单一的商品有相对的价值，而课程却不总是这样。同时，对于教育平台来讲，如果以引导用户选择更多的课程为目的，而忽略了学习的后半段。这似乎是一个错误的做法。课程不同于商品，每一个商品有其的价值，而课程却不总是这样，课程本身是没有价
不过对于这场MOOC平台大数据挖掘的价值与意义，知友们的评价就比较多样了：有知友认为这样的活动对于由MOOC而生的很多新兴问题的研究很有价值，有知友则认为本次竞赛最终优胜的模型在现实中的应用价值可能也比较有限。.当年Cedric拉着技术大神Aileen也组团...
基于MOOC的大学英语微课教学系统研究.摘要：微课作为一种新型课程资源，具有短小精悍的特性，它给教育教学的发展与进步注入了新的活力。.基于MOOC理念、多媒体认知理论，以微课模式建构的大学英语微课教学系统，能够实现以学习者为中心的师生多重...
1.4论文组织结构第12-13页2相关理论与关键技术第13-19页2.1传统的LTSA系统框架第13-14页2.2MOOC的一般运行模式第14-15页2.3系统的分层第15-17页2.4SSH框架第17-18页2.5本章小结第18-19页3数据结构MOOC学习
因此,针对MOOC平台的课程推荐系统的研究与实现有着重要的实际应用价值。本文的主要工作内容如下:(1)基于神经网络的课程推荐模型优化。针对信息过载问题,传统的推荐算法通常采用的是协同过滤,由于神经网络的发展,现在很多推荐模型将神经网络应用到协同过滤中,以此来提高模型的性能。
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