俄罗斯VS沙特直播

G1回收器将堆分为多个区域,大小从1MB到32MB不等,并使用多个后台线程来扫描它们。publicclassMain{??publicstaticvoidmain(String[]args)??{????booleanresult=false;????try{??????result=ApplicationStartupUtil.checkExternalServices();????}catch(Exceptione){??????e.printStackTrace();????}????System.out.println("Externalservicesvalidationcompleted!!Resultwas::"+result);??}}Outputinconsole:?CheckingNetworkServiceCheckingCacheServiceCheckingDatabaseServiceDatabaseServiceisUPCacheServiceisUPNetworkServiceisUPExternalservicesvalidationcompleted!!Resultwas::true常见面试题可以为你的下次面试准备以下一些CountDownLatch相关的问题:解释一下CountDownLatch概念?CountDownLatch和CyclicBarrier的不同之处?给出一些CountDownLatch使用的例子??CountDownLatch类中主要的方法?下载上述例子的源代码,请点击如下链接:源码下载https://docs.google.com/file/d/0B7yo2HclmjI4Rl9EUUl2cmI0X28/edit?usp=sharing看完本文有收获?请转发分享给更多人关注「ImportNew」,提升Java技能不同的垃圾回收器的比较{###}(点击上方公众号,可快速关注)来源:花名有孚?,it.deepinmind.com/gc/2014/09/12/garbage-collectors-serial-vs-parallel-vs-cms-vs-the-g1-and-whats-new-in-java-8.html4款Java垃圾回收器——错误的选择导致糟糕的性能现在已经是2014年了,但是对大多数开发人员而言有两件事情仍然是个谜——垃圾回收以及异性(码农又被嘲笑了)。并表示,如果百度失去了用户的支持和对价值观的坚守,那么百度离破产就只剩下30天。在亲戚朋友眼里,他已然是手捧铁饭碗的“优质青年”了。
返回首页

高校基于大数据的“i+学习空间”构建与实现

时间:2018-03-24 22:48来源:知行网www.youyuan-chem.com 编辑:麦田守望者

随着各行各业信息化的快速发展,教育形式也呈现出在线化、智能化的发展方向,本文就在线教育的发展、所面临的机遇和存在的问题,对大数据环境下的“i+学习空间”O2O教学新模式进行研究。海大在线是“i+学习空间”的实化,旨在创建一个镜像网络校区、一个能够提供学校师生在线学习生活工作的平台、一个高度信息化的智慧校园。基于现有的在线教育模式结合师生实际需求进行整合和创新,并以物流课程为范例,创建“物流”通识课。在实际应用中,逐步对“i+学习空间”教学新模式进行研究与改进。

  2011年,大连海事大学自主研发了基于国际主流开源在线学习系统Sakai开发的海大在线之云课堂,成为学校最早的在线教学平台,与学校信息化应用环境融合度非常高,平台与学校的统一身份认证、人事教师信息系统和教务管理系统等多个信息化应用实现集成,同时支持电脑、平板和手机等多种设备。通过大数据学习分析模型,能够深入探究学习者的学习过程与情境,发现学习规律,根据每一个学生的需求和能力为其提供个性化自适应式学习,还开发了在线教学大数据行为分析系统,可以对在线教与学行为进行监督与评估。智慧校园是一个持续优化的服务运营系统,主要体现在管理数据、用户行为数据、学科知识、流程规则等的积累,建立有效的数据收集、整理和分析系统,并以此为基础,实现基于数据的科学决策、系统优化、流程优化、系统建设评价、用户服务的评价。数据是智慧校园建设最重要的资产,数据思维将会提升智慧校园的价值。

  O2O教学新模式

  “旧”网络教育向“新”网络教育的跨越,很大程度上借助了“大数据”,从微观视角提出大数据之“大”,不在于其表象的“大容量”,而在于分析数据的全面性和潜在的“大价值”。将“大数据”的这一特征运用于教育,也就能够根据学生的学习情况,做出相应的督促,增加网络教育的实效性。这样的网络教育不再只是把教学资源放在网络进行共享,而是更好的强调了教育本身,是更适合当下的“在线教育”。

  “i+学习空间”是一种O2O的教学新模式,是大数据时代的在线学习。线上,学习者可以根据自己的需求选择课程自主学习;线下,教师可以根据教学需求选择部分知识为学生讲解,同时教师也可以为学生设置课下自主学习的任务,完成指定的习题来辅助教学,从而实现翻转课堂,这样既增加了教学形式,也可以让学生利用课下时间学习更多知识。这种线上线下双重辅助学习的模式,实现全面地记录、跟踪、掌握和可视化学习者的不同学习特点、学习需求、学习基础和学习行为,通过分析系统为不同的学生建立学习模型并为不同类型的学习者打造个性化的学习路径,每个人的学习内容不再千篇一律,会根据用户个性化的学习轨迹动态呈现。可见,大数据学习分析让教育变得千人千面,暗合了“因材施教”的理念,形成了解自我、唤醒自我并实现自我的过程,恰好适应了个性化和人性化的学习变化,从学习中真正找到幸福感。针对很多学习自制力较差,在自主学习时常常因为缺少学习资源和监督而学习效率低的学生,系统也起到很大的帮助。

  “i+学习空间”同时也是大数据辅助建设智慧校园的新模式。智慧校园是在众多新兴信息技术引入高等学校后,建立校园信息物理系统,实现校园物理空间和数字空间的有机衔接,亦即学校的物理校园和虚拟校园融为一体。通过校园信息物理系统,全面感知校园物理环境,智能识别师生群体的学习、工作情景和个体的特征,及时反馈用户需求、控制环境状态、支持人群协同。

  模式的实化——海大在线

  海大在线是“i+学习空间”模式下建设的深入实践“互联网+教育”,是基于现实生活大连海事大学的一个镜像网络校区——独具特色的移动智慧校园在线学习生活工作平台。在智慧校园中,依托知识管理、校园社交网络、在线教育等IT平台的支撑,基于线上线下融合的智慧型人才培养模式将逐步成为主流。在智慧校园中,教师备课摆脱了时间、空间和个人知识孤岛的局限性,能够基于历年教学资料、同行教学状态和学生学习反馈的大数据有针对性地准备教案;学生摆脱了传统的课本学习和统一课堂灌输的被动学习模式,可以在知识的海洋中自由翱翔,并能够得到基于大数据分析的适时、贴切的个性化指导;师生交流可以随时随地随意,声音、视频、文字、图像等各种交流工具随需而动,交流过程还可自动记录并根据需要回放复习;教学评价不再是纯粹的主观打分,而是基于师生教学互动和学生学习过程的大数据开展的多维、动态、全面、智能的教学评价,并指导学校按照客观教育规律不断改善教学内容、方法、手段和模式;因材施教和个性化人才培养模式成为主流,学生的职业发展、就业引导与人生指导也将综合其个性特点与社会发展而更加科学、合理;推进一站式满足学生学习的基本需要,如:课表、成绩、空教室的查询,与老师的线上交流及答疑,自主学习课程,同时能够协助线下课堂上的教师点名和学生快捷签到,避免在学生数量较多情况下点名浪费过多时间的问题。

  海大在线技术架构

  海大在线总体包括一个核心、三项业务、四大系统。其中一个核心是指海大在线核心技术框架,该框架包括四大核心层次,分别是软件应用层、服务接口层、数据服务层、基础设施层。该框架为移动端程序、后台程序提供代码标准、接口标准及数据标准,形成一个总的核心驱动层。三项业务:以核心驱动层为基础,提供业务驱动层,分别是消息交换机中间件(即时通讯平台)、开放平台和混合开发中间件。四大系统:以业务驱动层为基础,派生出系统层,包括:社交系统、消息系统、服务系统和应用系统。此后所有的校园移动信息化需要的应用插件、服务插件等都由四大系统引擎继续派生,它让移动信息化过程有标准可依,可以大大减少移动化带来的资金成本和时间成本,而且由它构建的移动化软件平台在用户体验上、在开放性上都是一流的,可以极大程度上满足学校服务师生的目标,如图1所示。

  应用效果:“物流”通识课的设计与实践

  当代大学生是在网络影响下成长起来的一代,对新事物的接受能力非常强,求新,求变,传统的“填鸭式”的教学方式很难完全吸引学生,同时,传统的教学中,会在一定程度上存在知识更新速度慢,知识讲解形式单一等问题。基于海大在线构建的完善的智慧校园的环境,在自主学习方面的建设不再延续以往单一视频教育的方式,而是要创建一个集完整教学流程包括日常学习、课后复习、随堂测试、相关扩展、知识点随时搜索于一体的学生自主学习的“i+学习空间”系统。现以物流课程为范例设计并实践“物流”通识课。

  跟随着大规模、灵活性高、个性化的信息社会发展的步伐,大连海事大学知识社区(如图2所示)也在逐渐构建、发展、完善中。基于大数据的海大教学科研创新服务以知识资源为核心,提供标准化的数字知识资源、网络教学服务、学术科研服务并支持各个终端频道访问,沉淀知识资产不是目的,而是要让个性化的内容传播给需要的人,让有价值的知识、经验为更多人所复用,让每个人都成为知识的生产者、传播者和学习者。

  系统提供的学习方式包括书籍知识点部分和视频部分,知识点部分是指将一个大的知识点逐步分层细化形成一个以知识点为根基的完整的知识网络,这样的划分方式既方便学生根据需要系统地学习知识,也可就某一个知识点进行巩固学习,通过分析系统随时了解掌握学生学习状况,如图3所示。

  现在的“物流”通识课已经逐步融合MOOC的高度开放性和SPOC的针对性的很多功能,从课堂点名、课后作业、平时考核、课程中的资料展示、课后师生交流等等,在丰富知识的展现形式,提高学生的参与热情的同时,也逐渐让学生熟悉海大在线这样的在线教学系统,会随着实际老师教学需求的改变和学生学习需求的改变进行调整,双方面共同的努力,也是实现了师生间的“通识”。学生学习资源分析如图4所示。

  小数据实现,大数据沉淀。每个人创造的数据都是“大数据”的一部分,每个人都是大数据的生产者和消费者。大数据时代对于学习者的学习过程分析具有较强的实用价值,在大数据分析的支持下,学习资源的个性化推送、学习质量分析等将有了可行的解决方案,个性化学习诉求在大数据时代有了新的实现途径。通过“i+学习空间”优化学习过程,有利于学习能力的提高、学习兴趣的培养、思考能力的提升,提供个性化的服务,逐步做到因材施教。总之,有效的个性化学习需要基于大数据记录学习者学习过程,分析学习者的思维习惯,结合即时的学习场景,推送适当的学习资源,由此可见,大数据是教育未来的根基

  (作者单位为大连海事大学智慧校园研究中心)

来源:中国教育网络作者:樊铁成 高路
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
标签(Tag):学习空间
------分隔线----------------------------
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
验证码:点击我更换图片
猜你感兴趣