在线混合学习平台“犀利商学人”项目商业计划书
这是一篇关于创新创业,商业模式,在线教育,混合学习,商业计划的论文, 主要内容为在线教育促进了教育的普惠和知识资源的共享,在政策大力推动和经济快速发展的宏观环境下,在线教育的市场规模迅猛增加。面对商业机会,初创企业需要利用自身优势,创新商业模式,实践营销创新,以把握在线教育的发展机遇。本商业计划书,包含初创企业Jit AI和在线混合学习平台“犀利商学人”项目的整体规划,初创企业的战略决策分析,创业项目的整体商业模式设计、营销战略制定、财务效益评价,以及创业项目的风险分析与对策梳理。Jit AI公司利用自己的创新能力,采取增长战略,构建“犀利Si Li”品牌。在线混合学习平台“犀利商学人”项目以创新创业相关的群体为目标市场,设计了混合教学业务、商业服务业务和在线社群业务的业务模式架构,并依托包括教学实训运营、服务定制运营和平台生态运营在内的三位一体的运营模式,以混合学习的形式和方法,提供课程产品和商业服务,针对成人阶段的素质教育与职业培训的交叉蓝海领域,为机构客户和社群客户创造价值。项目的净现值为444.4218万元,获利指数为3.22,修正内部收益率为32.84%,贴现回收期为3.36年。社群业务价格、社群客户销量和主营业务成本是对本项目影响最显著的因素。公司和项目在环境、市场、管理、经营、技术和财务六个方面可能面临的风险均在可控范围之内。在整体商业模式的完备设计和项目效益的科学评价的基础之上,项目的各项投资决策指标均较为优秀,风险可控,值得投资。本研究是站在初创企业的视角,对商业计划的分析过程进行的全面呈现,希望对创业者、投资人以及关注在线教育领域和创新创业主题的各界人士有所启发。
Recommendation Algorithm Based on Blending Learning
这是一篇关于推荐系统,混合学习,电影评分的论文, 主要内容为在当今世界,推荐系统对任何企业和用户都极为重要,它对企业收益的增加起着至关重要的作用。研究表明,通过简单地使用推荐系统算法,能让企业的收入增加30%。推荐系统是信息过滤系统,根据每一个用户对产品或项目的偏好进行用户定制。各大公司通过使用推荐系统来学习用户行为以了解市场需求,得到这些市场需求分析后,在大量用户中定位真实的产品受众再开展营销活动。因此,推荐系统既可以帮助各大企业做出明智的决策并节省时间成本和营销成本,也有助于企业进行广告投放等投资以增加收入。电子商务网站如淘宝,阿里巴巴和京东等企业通过简单地使用推荐系统增加交叉销售,其收入增加了35%。尽管推荐系统具有许多优点,但由于数据的性质,数据稀疏性以及其他因素(如可用的特征池)的影响,如何提高推荐系统的预测的准确性仍然是一个挑战。矩阵分解是最受欢迎的以及受到广泛研究的技术。矩阵分解使用的是不满足不等式属性的点积。许多研究提出了不同的技术来解决这个问题如度量分解。尽管度量分解改善了矩阵分解的结果,解决了点积的不等性问题,但是新的研究工作总是受到欢迎。因此,我们提出了一种称为混合的多模型集成学习技术。该技术包括两个步骤,首先,我们训练几个基本模型并获得电影的预测评分,然后使用线性回归将这些结果组合为第二层模型以获得电影的最终评分。使用均方根误差(RMSE)和平均误差(MAE)作为评判标准用于评估不同模型。我们的实验结果表明,新的混合方法优于其他使用的技术。我们使用SlopeOne,SVD,SVD++和Metric Factorization(MetF)等模型进行比较。我们在两个公开可用的数据集Film Trust和Movie Lens上进行实验并预测评分。通过在第一个实验中将三个不同的模型(即SlopeOne,MetricF和SVD)和第二个实验中的SlopeOne,MetricF和SVD++组合在一起来总结我们的结果,同时还在MovieLens数据集上重复这些相同的实验。结果表明我们的模型在两个数据集上的MAE和RMSE方面都表现出色。此外,研究工作包含了对推荐系统领域中使用的新旧技术的详细理解,以及在机器学习和人机交互的视角中,用于推荐系统领域的算法和用于结果评估的不同评估度量。
基于“导学案”教学模式的智能导学系统的设计开发与实证研究
这是一篇关于智能导学系统,导学案,教学模式,自主学习,混合学习的论文, 主要内容为我国2011年的义务教育数学课程新标准中，强调了学生的主体地位和教师的主导作用，注重培养学生自主探索、合作交流能力，发展学生的应用意识和创新意识。基于导学案的教学模式正好迎合了新课改的要求，目前已被我国多所学校采纳。然而，这种教学模式也存一些问题，如学生在自主学习过程中出现的困惑不能及时解决、纸制学案的学习内容呈现形式单一,课堂上教师很难掌控每个学生的学习状况等。 近年来，基于计算机和网络技术的智能辅导系统在教学中发挥了越来越重要的作用。智能辅导系统可以为学生提供个性化智能辅导的特点恰好能够弥补导学案教学中存在的不足，采用在线学习与传统教学结合的混合学习模式，将智能辅导系统应用于导学案课堂教学中，势必会促进学生的自主学习，提高课堂教学效率。 本研究以混合学习与自主学习的相关研究为理论基础，以技术促进学习，实现学生个性化辅导、教师高效完成课堂教学活动为目标，设计并开发了基于“导学案”课堂教学模式的智能导学系统。本研究的主要研究内容有： （1）智能导学系统的分析与设计。针对目前导学案教学模式存在的困境，在对系统进行需求分析的基础上，对系统中的各个功能模块进行模型构建，详细设计并说明了系统中的个性化智能辅导、多媒体学习资源及教学统计等功能模块的主要作用。 （2）辅导策略研究。为解决智能辅导系统中反馈的形式、反馈时机，以及如何在自学过程中给予学生帮助问题，本系统针对不同题型给予不同的反馈和提示信息，如及时反馈、请求提示、分层逐步提示和题目点评等。主要研究智能辅导系统应该提供怎样的帮助形式和帮助时机，支持学生的自主学习和问题解决过程。 （3）系统的开发。系统采用MVC模式进行开发，实现了视图、控制和模型的分离。在表示层，业务逻辑层，数据持久层分别引入Struts2、Spring和Hibernate,提高系统的可扩展性。 （4）系统的有效性验证。在实证研究部分，采用问卷调查法和统计分析法，从学生的满意度、系统的有用性、易用性等几个维度，了解学生使用情况及其对系统的反馈和评价，以验证系统的有效性。实验结果表明：本系统可以在导学案课堂教学环境中对教师的教学效果和学生的学习结果产生积极影响；系统能够有效的促进学生自主学习，且在课堂上使用系统的学习效率更高；技术只能促进学生学习，但不能改变学生的学习动机。
Recommendation Algorithm Based on Blending Learning
这是一篇关于推荐系统,混合学习,电影评分的论文, 主要内容为在当今世界,推荐系统对任何企业和用户都极为重要,它对企业收益的增加起着至关重要的作用。研究表明,通过简单地使用推荐系统算法,能让企业的收入增加30%。推荐系统是信息过滤系统,根据每一个用户对产品或项目的偏好进行用户定制。各大公司通过使用推荐系统来学习用户行为以了解市场需求,得到这些市场需求分析后,在大量用户中定位真实的产品受众再开展营销活动。因此,推荐系统既可以帮助各大企业做出明智的决策并节省时间成本和营销成本,也有助于企业进行广告投放等投资以增加收入。电子商务网站如淘宝,阿里巴巴和京东等企业通过简单地使用推荐系统增加交叉销售,其收入增加了35%。尽管推荐系统具有许多优点,但由于数据的性质,数据稀疏性以及其他因素(如可用的特征池)的影响,如何提高推荐系统的预测的准确性仍然是一个挑战。矩阵分解是最受欢迎的以及受到广泛研究的技术。矩阵分解使用的是不满足不等式属性的点积。许多研究提出了不同的技术来解决这个问题如度量分解。尽管度量分解改善了矩阵分解的结果,解决了点积的不等性问题,但是新的研究工作总是受到欢迎。因此,我们提出了一种称为混合的多模型集成学习技术。该技术包括两个步骤,首先,我们训练几个基本模型并获得电影的预测评分,然后使用线性回归将这些结果组合为第二层模型以获得电影的最终评分。使用均方根误差(RMSE)和平均误差(MAE)作为评判标准用于评估不同模型。我们的实验结果表明,新的混合方法优于其他使用的技术。我们使用SlopeOne,SVD,SVD++和Metric Factorization(MetF)等模型进行比较。我们在两个公开可用的数据集Film Trust和Movie Lens上进行实验并预测评分。通过在第一个实验中将三个不同的模型(即SlopeOne,MetricF和SVD)和第二个实验中的SlopeOne,MetricF和SVD++组合在一起来总结我们的结果,同时还在MovieLens数据集上重复这些相同的实验。结果表明我们的模型在两个数据集上的MAE和RMSE方面都表现出色。此外,研究工作包含了对推荐系统领域中使用的新旧技术的详细理解,以及在机器学习和人机交互的视角中,用于推荐系统领域的算法和用于结果评估的不同评估度量。
基于“导学案”教学模式的智能导学系统的设计开发与实证研究
这是一篇关于智能导学系统,导学案,教学模式,自主学习,混合学习的论文, 主要内容为我国2011年的义务教育数学课程新标准中，强调了学生的主体地位和教师的主导作用，注重培养学生自主探索、合作交流能力，发展学生的应用意识和创新意识。基于导学案的教学模式正好迎合了新课改的要求，目前已被我国多所学校采纳。然而，这种教学模式也存一些问题，如学生在自主学习过程中出现的困惑不能及时解决、纸制学案的学习内容呈现形式单一,课堂上教师很难掌控每个学生的学习状况等。 近年来，基于计算机和网络技术的智能辅导系统在教学中发挥了越来越重要的作用。智能辅导系统可以为学生提供个性化智能辅导的特点恰好能够弥补导学案教学中存在的不足，采用在线学习与传统教学结合的混合学习模式，将智能辅导系统应用于导学案课堂教学中，势必会促进学生的自主学习，提高课堂教学效率。 本研究以混合学习与自主学习的相关研究为理论基础，以技术促进学习，实现学生个性化辅导、教师高效完成课堂教学活动为目标，设计并开发了基于“导学案”课堂教学模式的智能导学系统。本研究的主要研究内容有： （1）智能导学系统的分析与设计。针对目前导学案教学模式存在的困境，在对系统进行需求分析的基础上，对系统中的各个功能模块进行模型构建，详细设计并说明了系统中的个性化智能辅导、多媒体学习资源及教学统计等功能模块的主要作用。 （2）辅导策略研究。为解决智能辅导系统中反馈的形式、反馈时机，以及如何在自学过程中给予学生帮助问题，本系统针对不同题型给予不同的反馈和提示信息，如及时反馈、请求提示、分层逐步提示和题目点评等。主要研究智能辅导系统应该提供怎样的帮助形式和帮助时机，支持学生的自主学习和问题解决过程。 （3）系统的开发。系统采用MVC模式进行开发，实现了视图、控制和模型的分离。在表示层，业务逻辑层，数据持久层分别引入Struts2、Spring和Hibernate,提高系统的可扩展性。 （4）系统的有效性验证。在实证研究部分，采用问卷调查法和统计分析法，从学生的满意度、系统的有用性、易用性等几个维度，了解学生使用情况及其对系统的反馈和评价，以验证系统的有效性。实验结果表明：本系统可以在导学案课堂教学环境中对教师的教学效果和学生的学习结果产生积极影响；系统能够有效的促进学生自主学习，且在课堂上使用系统的学习效率更高；技术只能促进学生学习，但不能改变学生的学习动机。
在线混合学习平台“犀利商学人”项目商业计划书
这是一篇关于创新创业,商业模式,在线教育,混合学习,商业计划的论文, 主要内容为在线教育促进了教育的普惠和知识资源的共享,在政策大力推动和经济快速发展的宏观环境下,在线教育的市场规模迅猛增加。面对商业机会,初创企业需要利用自身优势,创新商业模式,实践营销创新,以把握在线教育的发展机遇。本商业计划书,包含初创企业Jit AI和在线混合学习平台“犀利商学人”项目的整体规划,初创企业的战略决策分析,创业项目的整体商业模式设计、营销战略制定、财务效益评价,以及创业项目的风险分析与对策梳理。Jit AI公司利用自己的创新能力,采取增长战略,构建“犀利Si Li”品牌。在线混合学习平台“犀利商学人”项目以创新创业相关的群体为目标市场,设计了混合教学业务、商业服务业务和在线社群业务的业务模式架构,并依托包括教学实训运营、服务定制运营和平台生态运营在内的三位一体的运营模式,以混合学习的形式和方法,提供课程产品和商业服务,针对成人阶段的素质教育与职业培训的交叉蓝海领域,为机构客户和社群客户创造价值。项目的净现值为444.4218万元,获利指数为3.22,修正内部收益率为32.84%,贴现回收期为3.36年。社群业务价格、社群客户销量和主营业务成本是对本项目影响最显著的因素。公司和项目在环境、市场、管理、经营、技术和财务六个方面可能面临的风险均在可控范围之内。在整体商业模式的完备设计和项目效益的科学评价的基础之上,项目的各项投资决策指标均较为优秀,风险可控,值得投资。本研究是站在初创企业的视角,对商业计划的分析过程进行的全面呈现,希望对创业者、投资人以及关注在线教育领域和创新创业主题的各界人士有所启发。
基于“导学案”教学模式的智能导学系统的设计开发与实证研究
这是一篇关于智能导学系统,导学案,教学模式,自主学习,混合学习的论文, 主要内容为我国2011年的义务教育数学课程新标准中，强调了学生的主体地位和教师的主导作用，注重培养学生自主探索、合作交流能力，发展学生的应用意识和创新意识。基于导学案的教学模式正好迎合了新课改的要求，目前已被我国多所学校采纳。然而，这种教学模式也存一些问题，如学生在自主学习过程中出现的困惑不能及时解决、纸制学案的学习内容呈现形式单一,课堂上教师很难掌控每个学生的学习状况等。 近年来，基于计算机和网络技术的智能辅导系统在教学中发挥了越来越重要的作用。智能辅导系统可以为学生提供个性化智能辅导的特点恰好能够弥补导学案教学中存在的不足，采用在线学习与传统教学结合的混合学习模式，将智能辅导系统应用于导学案课堂教学中，势必会促进学生的自主学习，提高课堂教学效率。 本研究以混合学习与自主学习的相关研究为理论基础，以技术促进学习，实现学生个性化辅导、教师高效完成课堂教学活动为目标，设计并开发了基于“导学案”课堂教学模式的智能导学系统。本研究的主要研究内容有： （1）智能导学系统的分析与设计。针对目前导学案教学模式存在的困境，在对系统进行需求分析的基础上，对系统中的各个功能模块进行模型构建，详细设计并说明了系统中的个性化智能辅导、多媒体学习资源及教学统计等功能模块的主要作用。 （2）辅导策略研究。为解决智能辅导系统中反馈的形式、反馈时机，以及如何在自学过程中给予学生帮助问题，本系统针对不同题型给予不同的反馈和提示信息，如及时反馈、请求提示、分层逐步提示和题目点评等。主要研究智能辅导系统应该提供怎样的帮助形式和帮助时机，支持学生的自主学习和问题解决过程。 （3）系统的开发。系统采用MVC模式进行开发，实现了视图、控制和模型的分离。在表示层，业务逻辑层，数据持久层分别引入Struts2、Spring和Hibernate,提高系统的可扩展性。 （4）系统的有效性验证。在实证研究部分，采用问卷调查法和统计分析法，从学生的满意度、系统的有用性、易用性等几个维度，了解学生使用情况及其对系统的反馈和评价，以验证系统的有效性。实验结果表明：本系统可以在导学案课堂教学环境中对教师的教学效果和学生的学习结果产生积极影响；系统能够有效的促进学生自主学习，且在课堂上使用系统的学习效率更高；技术只能促进学生学习，但不能改变学生的学习动机。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码客栈 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/51962.html
