基于移动互联网的民办高校教学资源内容推荐,本论文主要论述了移动互联网论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
移动互联网论文参考文献：
摘 要 随着移动互联网技术的蓬勃发展,人们的生活、学习和工作方式也发生着改变.针对当前民办高校教育资源建设存在的问题,本研究选取微信企业号为资源构建平台.通过采集后台学习者行为数据,选取几种算法对学习者行为进行分析,得出学习者对教学资源的偏好,并向学习者推荐合适的学习资源,有利于学习者高效的学习.
关键词：移动互联网；微信企业号；学习行为分析；协同过滤；教学资源推荐
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）29-0149-03
1 概述
传统的互联网技术给人们的生活带来了诸多便利,但随着4G网络的兴起,移动智能手机、平板电脑、MID等移动终端设备的出现和发展,互联网的形式也随着发生改变,加上移动终端设备的下调及WIFI网络的遍及,移动网民的数量也日益剧增,移动互联网正悄然地改变着人们的生活、学习和工作方式.对于民办高校的学生们,他们的学习方式也发生着相应的转变,同时对学习资源也有着新的需求.传统的网络教学资源存在着资源重复,“信息孤岛”现象,资源利用率低,维护困难等问题,需要投入大量的人力、物力、财力 [1].考虑到民办高校培养目标,办学经费,学生基础条件,师资力量等诸多问题,因此,在移动互联网时代,民办高校必须构建符合学习者特征的教学资源才有助于学生高效的学习.这要求研究者能多角度地分析学习者的学习特征与偏好,以便构建出合适的教学资源,进而较准确地做到教学资源推荐.
2 教学资源平台选取
微信企业号是腾讯公司于2014年9月推出的,它可以帮助企业对员工进行有效管理、沟通与服务[2].企业号必须经过注册方可使用,可以通过绑定第三方应用平台添加一些功能模块,也可以自主开发一些应用模块接入企业号.员工要想使用企业号顺利办公,管理员必须先将入职员工的基本信息添加到后台,并要求员工关注企业号才可使用.2016年微信企业号升级为企业微信,由于需要下载APP方可使用,很多用户不愿在终端设备上下载APP.但企业号升级为企业微信后,原企业号的功能并没有删除,企业微信中的插件就是原企业号,因此企业成员不必下载企业微信APP,扫码关注微信插件仍可在微信中使用.
本研究对象为民办高校学生,经调查发现几乎所有高校学生都使用微信,故采用微信企业号作为切入口来搭建教学资源平台.首先通过微信申请企业号,由于申请企业号主要用于教学研究,非盈利目的,故本研究申请的“乐教乐学”企业号为普通企业号.将申请后的微信企业号与第三方服务商“企微云平台”进行绑定,添加相应的功能模块,当然也可自主研发一些功能模块.
3 数据获取及分析
要想给不同学习者推送不同的教学资源,就必须要能准确地分析学习者的学习特征及行为,本研究可以从两方面获取数据来分析学习者特征及行为.
采集数据：1）问卷调查采集数据.在未发布教学资源之前,可以先通过问卷的方式来调查学习者喜欢哪种类型的学习资源,以便能构建出符合学习者的教学资源.问卷的设计要合理,要求既能通过问卷直接分析出学习者的基本特征（如对教学资源的偏好）,又能间接分析出学习者与学习者之间的关系.2）微信企业号后台获取学生行为数据.由于本研究是基于微信平台,该平台上发布了各种类型的教学资源,可以从后台获取到相应的数据,如学习者点击浏览资源,转发评论资源,*资源,对某些资源点赞等.这些数据可以采用网络爬虫技术爬取,也可以直接通过后台手动获取,并将不同的行为进行分类整理.
学习者行为分析：1）通过问卷调查采集的数据分析.问卷设计中必然包含学习者的基本信息,如性别,年龄,籍贯,专业等,将这些信息提取可计算学习者的相似度,后面的资源推荐中会涉及计算相似度用户.而问卷中的学习者的学习资源兴趣选项可以直接得出他们对教学资源的喜好.2）通过微信后台数据分析. 管理员通过微信后台可获得学习者的行为数据,要从学习者的行为和偏好中发现规律,并基于此给予资源推荐,因此收集学习者的偏好变得非常重要,成为推荐效果最基础的决定因素.
学习者对学习资源的偏好包括学习者对资源的评分,浏览资源,转发资源等.这些行为数据可以分為显式与隐式两类.例如学习者对资源的评分或评论,这种行为数据为显式的；而学习者查看了某资源的信息,这种为隐式的行为数据,隐式的反应了学习者对资源的喜好.显式的行为数据能准确的反应学习者对资源的真实喜好,而隐式的行为数据,通过一些分析和处理,也能反映学习者的喜好,只是数据不怎么精确而已 [3].表1对学习者的行为进行了分类和归纳,并对不同的行为进行了分析.
4 教学资源内容推荐算法及实现
协同过滤推荐算法 协同过滤（Collaborative Filtering,简称CF）推荐算法是诞生最早,并且应用较为广泛[4].通过挖掘用户的历史行为数据来发现用户的偏好,对不同偏好的用户进行划分,从而推荐相似的物品,该算法分为两类.1）基于用户的协同过滤算法（user-based collaborative filtering）.从学习者与教学资源的角度理解该算法,首先通过学习者的历史行为数据（如浏览,*,转发分享,点赞,评论等）发现学习者对教学资源的喜欢程度,然后对这些喜好进行打分.根据不同学习者对相同教学资源的态度和偏好程度计算学习者之间的关系,并在有相同喜好的学习者间进行资源推荐[4].例如A,B两位学生都观看了a,b两种教学资源,并且给出了很高的评分,由此判断A、B属于同一群组.可以将A看过的其他资源d也推荐学习者B,如图1所示.2）基于物品的协同过滤算法（item-based collaborative filtering）.这种算法以物品为主体,强调的是先通过用户对物品的打分找到相似的物品,然后再推荐.例如：学生A、B都观看了教学资源a和b,并分别给出了相应的分数,Aab等于（4.8,4.9）与Bab等于（3.9,3.8）,由此可以看出教学资源a、b在用户A和B中有着相似的评分,说明两种教学资源有着很强的相似性.因此可以将资源a推荐给学生C（没有观看过a资源）,如图2所示.
结论：关于对不知道怎么写移动互联网论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文移动互联网论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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