發(fā)布時間：2025-05-20 01:17

　　信息化時代的到來,人們所面對的信息量呈指數(shù)級別增長,這對人們的學(xué)習(xí)能力提出了挑戰(zhàn),因而人們也開始重視信息化環(huán)境下的學(xué)習(xí)效果�；�于情景認(rèn)知理論與移動互聯(lián)技術(shù)的移動情景學(xué)習(xí)無疑是當(dāng)今時代背景下炙手可熱的學(xué)習(xí)方式,它不僅能幫助學(xué)習(xí)者克服時間與空間條件的限制,實現(xiàn)真正的隨時隨地學(xué)習(xí),還能結(jié)合具體的學(xué)習(xí)情景,為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。然而在具體情境下學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)設(shè)定的目標(biāo)與要求互不相同,并且移動情景學(xué)習(xí)在具體應(yīng)用時也會受許多外界因素的干擾,這對于移動情景學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)效果的評價也變得更加復(fù)雜。移動情景學(xué)習(xí)結(jié)合了移動學(xué)習(xí)與情景認(rèn)知理論的優(yōu)點,是一種在移動環(huán)境下強(qiáng)調(diào)情景交互的學(xué)習(xí)方式,這種學(xué)習(xí)既可以用于課程知識的講授,也可以用于學(xué)習(xí)問題的解決,本文主要圍繞移動情景學(xué)習(xí)幫助學(xué)習(xí)者解決實際學(xué)習(xí)問題的效果展開評價。由于學(xué)習(xí)過程中不僅涉及到學(xué)習(xí)者,還有教師與學(xué)習(xí)平臺的參與,所以移動情景學(xué)習(xí)效果的評價涉及到多元性評價,并且對學(xué)習(xí)效果的評價要貫穿于整個學(xué)習(xí)過程,包括學(xué)習(xí)者個人的學(xué)習(xí)效果、情景交互質(zhì)量以及平臺實施效果。本文從移動情景學(xué)習(xí)過程入手,闡述了移動情景學(xué)習(xí)環(huán)境以及主要組成元素。為了避免脫離實際情況去評價學(xué)習(xí)效果...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-3調(diào)查問卷數(shù)據(jù)結(jié)果

圖3-3調(diào)查問卷數(shù)據(jù)結(jié)果（5）問卷調(diào)查信度檢測為了檢查問卷是否可信，本文對這21個指標(biāo)項進(jìn)行信度檢測[49]。綜合網(wǎng)絡(luò)問卷與紙質(zhì)問卷兩種形式的統(tǒng)計結(jié)果，可計算出克倫巴赫的α系數(shù)為0.892，表示問卷信度較高，并且這21個指標(biāo)項中的評分大多都在3-4分之間，這也....

圖4-6評價主因子數(shù)據(jù)計算的MATLAB程序（2）在輸入矩陣進(jìn)入到模型之前，還需要對這4個移動情景學(xué)習(xí)效果的主成

圖4-6評價主因子數(shù)據(jù)計算的MATLAB程序（2）在輸入矩陣進(jìn)入到模型之前，還需要對這4個移動情景學(xué)習(xí)效果的主成分因子數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在這里采用MATLAB工具庫中的premnmx函數(shù)[61]進(jìn)行操作，輸入因子預(yù)處理的程序如圖4-7所示。圖4-7輸入因....

圖4-8網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的MATLAB程序（4）第三步則需要開始導(dǎo)入測試數(shù)據(jù)，讓網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真評價，從而使網(wǎng)絡(luò)模型中不斷調(diào)節(jié)各個節(jié)點的權(quán)值，達(dá)到誤差的最小化

圖4-8網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的MATLAB程序（4）第三步則需要開始導(dǎo)入測試數(shù)據(jù)，讓網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真評價，從而使網(wǎng)絡(luò)模型中不斷調(diào)節(jié)各個節(jié)點的權(quán)值，達(dá)到誤差的最小化。具體情況如圖4-9所示。

圖4-9模型的評價測試程序

圖4-8網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的MATLAB程序（4）第三步則需要開始導(dǎo)入測試數(shù)據(jù)，讓網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真評價，從而使網(wǎng)絡(luò)模型中不斷調(diào)節(jié)各個節(jié)點的權(quán)值，達(dá)到誤差的最小化。具體情況如圖4-9所示。

本文編號：4046621