K-均值算法支持的优质网络学习资源筛选方法研究

时间：2014-12-29 17:56:03 作者：叶海智；程清杰；黄宏

本文作者：叶海智；程清杰；黄宏涛；成功正常投稿发表论文到《中国远程教育》2014年10期,引用请注明来源400期刊网！

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【摘要】：网络学习资源建设是教育信息化的重要组成部分。面对海量的网络学习资源,如何筛选出高质量的学习资源就变得尤为重要。本文以自主研发的精品资源共享课程公共服务平台为支撑,提出一种优质网络学习资源的筛选方法。该方法首先使用K-均值聚类算法对大量网络学习资源进行自动分类,然后通过支配关系对聚类后的资源进行评价,通过引入优胜劣汰机制筛选优质网络学习资源,以消除学习者在资源选择时的盲目性,有效提高网络学习的效率与效果。
【论文正文预览】：*引言随着教育信息化进程的不断推进,基于网络的学习资源量增长迅速,各种网络学习资源平台上的资源数量庞大,但质量却参差不齐。学习者如何在这些海量学习资源中快速选择出自己所需的优质资源,已经成为影响网络学习成效的关键问题。如果能在网络资源平台中引入优胜劣汰机制,以
【文章分类号】：G434
【稿件关键词】：网络学习资源K-均值算法最优候选集支配关系优质资源筛选
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【稿件标题】：K-均值算法支持的优质网络学习资源筛选方法研究
【作者单位】：河南省高校教育信息工程技术研究中心;河南师范大学;
【发表期刊期数】：《中国远程教育》2014年10期
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