7篇关于在线学习系统的计算机毕业论文

今天分享的是关于在线学习系统的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线学习系统等主题,本文能够帮助到你

在线学习系统的设计与实现

这是一篇关于在线学习系统,B/S架构,MySql,DAO的论文, 主要内容为随着计算机技术、通信技术、网络技术的进一步普及,对教学内容、教学方式以及教学措施都产生了深深的影响,“以学为中心”的教学过程逐渐取代了“以教为中心”,尤其是E-Learning模式的出现,揭示了现代教育的发展方向。传统教学中的师生面对面教学,受到时空的限制,而在线学习以不受时空限制,拓展了传统校园的界限,并且拥有庞大网络资源库,让学习环境多元化,让学习更随意、更随性。本论文在对E-Learning现状研究的基础上进行了全面的在线学习的需求分析,包括业务流程分析、系统角色分析、用户的功能需求及非功能需求分析等,论述了系统概要设计、系统的整体框架与数据库的设计,设计了各个模块使用的算法、块内数据结构和详细前台界面,最后给出了系统实现后的相关界面截图及关键代码展示和系统测试结果。本系统的实现采用MVC三层模式设计,采用Java编程语言编写,基于B/S架构和Struts+Spring+Hibernate框架设计。基于用户对系统安全性和可靠性的需求,选择MySql数据库,采用成熟的DAO模式实现对MySql数据库的访问,以保证用户对系统数据的安全访问。本系统主要对在线学习中的会员、学院以及课程等一系列类别进行有效管理,系统可分为学习模块、互动社区模块、学员自助模块和后台管理模块四个基础管理模块。前台设计主要针对用户体验,使整个页面更加美观、方便,同时可提供课程选择、在线学习、论坛等功能,学生在自主学习的同时可以和教师进行学术交流,及时反馈学习效果。目前,本系统已完成初步的上线,运行较为稳定。通过本系统的使用,能加强自学者的自主学习,进而提高教学质量,为培养主动学习型、创新型人才起到重要作用。

基于知识图谱的信号与系统在线学习系统开发与应用

这是一篇关于信号与系统,知识图谱,在线学习系统的论文, 主要内容为随着网络、大数据分析和人工智能技术等高新科技的迅速发展,这些高新科技给我们的生活和学习带来了很多变化,尤其是在教育行业,受到“互联网+”的影响,也逐渐从传统的方式向现代智能教育转变。知识图谱是指透过把应用数学、图像学、资讯可视化研究科技、资讯科学等专业的理论知识和方法,与计量学引文数据分析、共现数据分析等方式融合,从而用可视化技术形象地呈现各学科的核心结构、发展历程、前沿应用领域,及其对整体结构实现多学科融合目的的现代理论知识。本文是在研究分析信号与系统题目特征的基础上,利用知识图谱等技术,建立信号与系统的知识图谱,并设计研究了在线学习系统,具体的研究如下:(1)信号与系统题目知识图谱的构建本文采用Java语言的Web Collector爬虫框架,从相关网络的半结构化数据中提取信号与系统的题目的数据,利用计算相似度-杰卡德系数计算方法处理题目重复的问题。利用序列标记的双向LSTM-CRF模式,完成了一个Bil STM-CRF的中文资料命名与实体识别,以用做知识图谱中信号与系统词语的识别,用科大讯飞开放平台的关系抽取能力明确抽知识点与知识点的关系,提取后把关系入库。经过实体、关系、属性识别后,把数据分别写入CSV文件,并导入Neo4j和My SQL。最终在Neo4j图数据库和My SQL数据库中,使用Java开发相应的API接口,实现信号与系统知识图谱的可视化。(2)在线学习系统的开发在线系统使用B/S框架,在服务端采用Java语言设计Web应用程序,并利用Hibernate+Spring MVC架构,对系统中的程序代码架构进行了分层,设计出信号与系统的在线学习系统,本系统主要是设计了前端和后台两个部分。前端主要用于登陆管理系统、网上考试和更改个人信息等;而后台主要作为管理者,对题目信息、知识点信息、题目类型等进行了集中管理。基于知识图谱的信号与系统在线学习系统简单、快捷,能够支持习题的讲解、习题集、错题的收集等功能,引导学生掌握信号与系统的知识,帮助学生形成信号与系统的体系,避免盲目学习,使得学生的学习更加的方便,掌握知识更加的快,进一步提高学生的学习效率,使学生用最短的时间,信号与系统的学习达到最好的效果。

公务员在线学习系统的设计与实现

这是一篇关于在线学习系统,SSH框架,FreeMarker,Microsoft Producer,MVC的论文, 主要内容为政府机关的公务员需要经常参加公务员课程学习和业务培训并进行相关考核,而进行一次这样的学习活动的成本很大,且此种培训模式受时间空间的约束比较大,利用信息技术来搭建在线学习系统即可解决这些难题。本文将大连市某局作为应用背景利用目前广泛流行的J2EE开源框架Spring,Struts, Hibernate设计并实现了公务员在线学习系统。公务员在线学习系统实现的主要功能有在线考试功能、选课功能、多媒体学习功能、在线论坛功能和新闻公告功能等。本文首先介绍了该项目的项目背景、需求分析以及系统的整体数据库设计。其次介绍了整个工程的目录层次,介绍了Struts国际化和日志功能在本项目中的应用。随后,将本项目的代码设计与实现分为三个层次：底层数据库访问层、业务逻辑代码层、Action层,并且进行了详细介绍与分析。对于系统中一些主要的功能比如：在线考试计时器、多媒体同步播放和在线考试判卷功能,也进行了详细的分析。最后,将系统分为后台内容管理系统和前台在线学习中心进行了界面效果展示。

基于知识图谱的信号与系统在线学习系统开发与应用

基于深度学习的在线学习推荐系统研究与实现

这是一篇关于推荐系统,深度学习,注意力因子分解机,在线学习系统的论文, 主要内容为近年来,大数据、人工智能等技术已经成为引领科技革新的重要驱动力量,人工智能与教育的深度融合推动着在线教育发展成为一种新的教学模式。然而,随着网络资源指数式的增长和愈加多样化,用户很难及时、有效地获取需要的信息,信息过载带来的问题日益突出,如何有效解决海量数据导致的信息过载问题已成为各大平台研究的热点。本文对现有平台和推荐算法进行了分析研究,针对现存不足提出了融合辅助信息的深度分层注意力推荐算法并设计实现了在线学习推荐系统。本文的主要工作如下:(1)实验数据采集。针对在线学习领域缺乏公开数据集的问题,采用分布式爬虫Scrapy框架实现对中国大学MOOC平台数据爬取,并使用Xpath技术解析课程列表数据、课程评论数据、用户信息、评分信息等数据,完成数据采集。(2)提出了融合辅助信息的分层注意力机制深度推荐算法(DHRAA)。针对数据稀疏问题和评分预测问题,本文提出了DHRAA算法,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)处理用户和课程的评论信息以及课程标题、课程描述信息、教师机构等辅助信息,基于NRPA模型采用词级注意力机制和评论级注意力机制提取评论信息和用户的向量特征,采用注意力因子分解机算法(Attentional Factorization Machines,AFM)计算交叉组合特征,完成评分预测。基于采集的中国大学MOOC数据集和Amazon-Goods公开数据集将DHRAA与基础模型进行对比实验,结果表明本文提出的DHRAA算法具有更好的推荐性能。(3)设计并实现了基于B/S框架的在线学习推荐系统。本文将提出的DHRAA算法融入到在线学习平台中,并采用前后端分离的设计模式基于Django框架完成了系统的开发,实现了在线学习模块、课程收藏模块、课程推荐模块、资源下载模块、课程作业模块、后台管理模块等功能。最后,采用Hy Load自动化测试工具对在线学习系统进行了系统测试,测试结果表明系统具备实用性和稳定性,符合预期目标。本文首先针对现有的推荐算法进行改进,在一定程度上解决了数据稀疏问题和评分预测的准确度问题,提高了推荐性能,然后根据用户需求,基于本文提出的DHRAA算法,搭建了基于深度学习的在线学习推荐系统,通过测试验证了系统的稳定性和实用性。

云平台下在线学习系统设计与实现

这是一篇关于云平台,在线学习系统,网络学习,课程推荐,UML建模的论文, 主要内容为信息化技术的快速发展推动了高校的改革和创新,近年来许多高校都在内部建立了信息化管理系统,辅助教学工作的开展。信息化系统建设的主要目的是为了便于教师开展教学工作,例如网络学习系统的推出,能够让教师将自己的教学数据上传到系统中,学生可以在线使用这些数据资料。这种系统虽然可以为学生学习提供帮助,但是仍有一定的缺陷和不足,如软件与硬件的使用效率不高,各级的应用系统整合难度较大、原创的优质教育资源匮乏、网络教学的质量得不到保证、教学资源共享不完备等一系列问题。针对这些问题,本文设计和开发一款云平台下在线学习系统,为学生提供丰富的学习资源的同时能快速找到自己喜欢的课程资源。本文在某高校进行了实地调研,了解到用户对于云平台在线学习系统的实际需求,分析了云平台在线学习系统的背景与意义,并对其发展状况进行了深入分析,分析了系统相关技术、架构方式等根据实际需求构建了系统业务功能,设计与实现了云平台下在线学习系统,主要设计内容如下:1.本文分析后选取B/S开发模式,利用三层架构开发模式搭建软件平台架构,并利用Java编程语言进行各个功能的开发,系统设计完成以后为用户提供网络登录界面。2.本文采取UML建模的方法,按照面向对象软件工程的方法进行了系统分析、系统设计、系统实现与测试工作,借助用例图、顺序图和流程图等对具体业务流程进行分析,使得系统各个功能更加丰富。3.系统融合了云计算的设计思想,建立了基于SOA的云平台模型,同时借助云服务的在线学习模型为学生用户提供教学服务,学生可以选择自己喜欢的课程资源,并设计和实现教学资源管理功能、在线学习功能、数据查询功能、在线考试功能、课程推荐功能、系统管理功能等模块。4.本文利用黑白盒测试方法完成了系统功能和性能测试,通过测试找出存在的不足。