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        基于MOOC平臺(tái)的學(xué)習(xí)監(jiān)督系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究

        2019-10-31 07:00:03許文杰束紅
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年22期

        許文杰 束紅

        摘要:基于MOOC平臺(tái)的在線學(xué)習(xí)模式,提出了一個(gè)較完善學(xué)習(xí)監(jiān)督系統(tǒng)。除基本在線學(xué)習(xí)功能外,結(jié)合聲紋識(shí)別技術(shù),對學(xué)習(xí)者的語音交流過程進(jìn)行抽樣檢測,實(shí)現(xiàn)了人性化的學(xué)習(xí)監(jiān)督方案。此外,還添加了同伴互評(píng)模式,對學(xué)習(xí)成果進(jìn)行科學(xué)化的認(rèn)證。

        關(guān)鍵詞:MOOC;學(xué)習(xí)監(jiān)督;聲紋識(shí)別;同伴互評(píng)

        中圖分類號(hào):TP312? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2019)22-0099-02

        開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

        Design and Research of Learning Supervision System Based on Mooc Platform

        XU Wen-jie ,SHU Hong

        (Tongling College, Tongling 244000, China)

        Abstract: Based on the online learning mode of MOOC platform, a more perfect learning supervision system is proposed. In addition to the basic online learning function, combined with voiceprint recognition technology, the learner's voice communication process is sampled and tested, and a humanized learning supervision scheme is realized. In addition, a peer-to-peer evaluation model was added to scientifically certify learning outcomes.

        Key words: MOOC; Learning Supervision; Voice Mark Recognition; Peer Review

        1 背景

        MOOC 自 2011 年推出后,作為一種信息環(huán)境下的新型教育模式席卷全球,迅速成為廣大學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)的方式。然而,隨著平臺(tái)的發(fā)展,一些限制性的因素也隨之顯現(xiàn):第一,在 MOOC 學(xué)習(xí)中,學(xué)習(xí)者經(jīng)常有頂替、刷課、篡改、作弊等等行為的出現(xiàn),缺乏人性化的監(jiān)督方式;第二,學(xué)習(xí)過程中學(xué)生與老師、學(xué)生與學(xué)生之間的互動(dòng)難以有效展開。

        基于以上提出的兩點(diǎn)原因,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于MOOC在線學(xué)習(xí)模式[1]的在線學(xué)習(xí)監(jiān)督系統(tǒng),本系統(tǒng)采用的是B/S架構(gòu)模式的系統(tǒng),服務(wù)器端以Express框架為核心,配合MongoDB數(shù)據(jù)庫以及Python運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行對客戶端的在線服務(wù)。在此基礎(chǔ)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)聲紋識(shí)別技術(shù)驗(yàn)證學(xué)習(xí)者身份、在線同伴互評(píng)等核心功能。其中,聲紋識(shí)別功能是預(yù)先錄入語音數(shù)據(jù)建模,隨機(jī)抽取部分聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行聲紋匹配算法,驗(yàn)證身份;同伴互評(píng)功能是學(xué)習(xí)者在互評(píng)界面對每位學(xué)習(xí)同伴進(jìn)行客觀的五方面打星評(píng)價(jià),通過綜合分析判定最終每個(gè)人的評(píng)分,該值直接會(huì)影響最后的學(xué)習(xí)成果認(rèn)證。

        2 設(shè)計(jì)方案

        本系統(tǒng)建立在對已有的各大MOOC學(xué)習(xí)平臺(tái)網(wǎng)站系統(tǒng)的提升,具有良好的適用性與廣泛性。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)層次圖如下:

        2.1 功能結(jié)構(gòu)

        系統(tǒng)的模塊分為服務(wù)功能總模塊,其下有數(shù)據(jù)處理模塊、通信服務(wù)模塊、數(shù)據(jù)加密模塊、數(shù)據(jù)分析模塊。服務(wù)功能模塊負(fù)責(zé)對整個(gè)系統(tǒng)功能運(yùn)轉(zhuǎn)提供分配任務(wù)的職能。數(shù)據(jù)處理模塊主要負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)的分類、存儲(chǔ)、請求等。通信模塊則主要負(fù)責(zé)維持多個(gè)用戶在線通信,負(fù)責(zé)通信數(shù)據(jù)的廣播與單播,接收緩存數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)加密功能主要由數(shù)據(jù)加密模塊負(fù)責(zé),加密后交付給數(shù)據(jù)處理模塊保存,加密主要包括聊天記錄、語音建模數(shù)據(jù)、語音在線聊天數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)分析模塊是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,與之前建立的模型進(jìn)行匹配。系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)圖如下:

        2.2 前端用戶界面設(shè)計(jì)

        系統(tǒng)的前端布局采用Layui進(jìn)行用戶端視圖展示。Layui自帶的BootStrap自響應(yīng)式布局是的系統(tǒng)在不同的設(shè)備上呈現(xiàn)最好的效果。業(yè)務(wù)邏輯放在應(yīng)用服務(wù)上,減輕使用設(shè)備壓力。數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)服務(wù)分開處理,既保證數(shù)據(jù)服務(wù)的穩(wěn)定提供,又保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性。還采用Echarts圖表顯示數(shù)據(jù)對比,直觀的展示出個(gè)人數(shù)據(jù)與平均值的差異程度。

        2.3 服務(wù)器設(shè)計(jì)

        服務(wù)器端使用了基于Nodejs平臺(tái)[2]的Web應(yīng)用開發(fā)框架—Express。該框架具有快速、開放、極簡等優(yōu)良的特點(diǎn)。交流模塊的實(shí)現(xiàn)使用了SocketIO技術(shù)。開發(fā)模式選擇了MVC的開發(fā)模式,任務(wù)分配高效均衡。

        2.4 數(shù)據(jù)庫選擇

        數(shù)據(jù)庫使用了輕量級(jí)文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB,以文檔結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)方式,能夠更便捷的獲取數(shù)據(jù),內(nèi)置GridFS支持大容量的存儲(chǔ),MongoDB的第三方支持豐富,很多開發(fā)框架都提供了對MongDB的支持,整體性能優(yōu)越。

        2.5 聲紋識(shí)別技術(shù)

        聲紋識(shí)別是與文本無關(guān)的聲紋識(shí)別[3]。首先分析計(jì)算聲紋的特征參數(shù)MFCC,通過聲紋特征算法,建立聲紋特征模型,主要用到的核心算法為:伯努利樸素貝葉斯分類算法(BNB)、高斯樸素貝葉斯分類算法(GNB)[4]、決策樹之分類決策樹算法(DT)。

        具體識(shí)別流程為:Nodejs服務(wù)器利用系統(tǒng)命令調(diào)用聲紋識(shí)別子程序。子程序通過對學(xué)前準(zhǔn)備時(shí)錄入的語音提取MFCC特征參數(shù),進(jìn)行特征算法建立個(gè)人特征模型。當(dāng)發(fā)送語音時(shí),隨機(jī)抽取多段語音進(jìn)行對比分析,匹配聲音數(shù)據(jù),進(jìn)而達(dá)到學(xué)習(xí)監(jiān)督的效果。

        2.6 同伴互評(píng)

        實(shí)現(xiàn)同伴互評(píng)機(jī)制[5]使在線交流的語音質(zhì)量得到保證,達(dá)到了對一定的監(jiān)督效果。學(xué)習(xí)者進(jìn)行包括溝通能力、答案準(zhǔn)確性、獨(dú)立創(chuàng)新、傾聽他人、意義闡述五個(gè)方面來對同伴進(jìn)行評(píng)分,并將個(gè)人的分?jǐn)?shù)通過Echarts實(shí)時(shí)展示:

        3 總結(jié)

        系統(tǒng)以“互聯(lián)網(wǎng)+教育”模式[6]下的MOOC平臺(tái)為基礎(chǔ),創(chuàng)新的結(jié)合了聲紋識(shí)別技術(shù)與同伴互評(píng)模式,構(gòu)建出了完善的學(xué)習(xí)監(jiān)督系統(tǒng)。系統(tǒng)在語音交流中進(jìn)行人性化的監(jiān)督,是對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)成果的最大保證。

        參考文獻(xiàn):

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        [2] 柳志強(qiáng), 陜粉麗. 基于NodeJS的聊天系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù), 2017, 13(13): 69-70.

        [3] 楊瑞瑞. 基于文本無關(guān)的聲紋識(shí)別算法的研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 長沙: 電子科技大學(xué), 2017.

        [4] 曾誰飛, 張笑燕, 杜曉峰, 等. 改進(jìn)的樸素貝葉斯增量算法研究[J]. 通信學(xué)報(bào), 2016, 37(10): 81-91.

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        [6] 黎明. “互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下網(wǎng)絡(luò)共享課程研究與思考[J]. 智庫時(shí)代, 2019(22): 189-190.

        【通聯(lián)編輯:謝媛媛】

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