目錄
前言
第1章 引言 1
1.1 作為學(xué)科的計(jì)算機(jī)科學(xué) 1
1.2 計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程的教學(xué)目標(biāo)與教學(xué)產(chǎn)出 5
1.3 多維的計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程教學(xué) 6
1.4 解決的關(guān)鍵問(wèn)題 7
第2章 基于認(rèn)知模型的計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程重組及系列課組織 8
2.1 認(rèn)知模型的相關(guān)研究 8
2.1.1 心理學(xué)認(rèn)知模型 8
2.1.2 腦認(rèn)知模型 9
2.1.3 粒計(jì)算認(rèn)知模型 11
2.2 計(jì)算機(jī)學(xué)科知識(shí)的認(rèn)知模型 11
2.2.1 基于ACT-R的計(jì)算機(jī)學(xué)科內(nèi)容認(rèn)知模型 12
2.2.2 基于SOAR的計(jì)算機(jī)學(xué)科內(nèi)容認(rèn)知模型 12
2.2.3 基于EPIC的計(jì)算機(jī)學(xué)科內(nèi)容認(rèn)知模型 13
2.2.4 基于粒計(jì)算的計(jì)算機(jī)學(xué)科內(nèi)容認(rèn)知模型 14
2.3 基于認(rèn)知科學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程內(nèi)容重組 15
2.4 基于認(rèn)知模型的計(jì)算機(jī)系列課程組織 16
2.4.1 基于認(rèn)知模型的計(jì)算機(jī)系列課程體系結(jié)構(gòu) 16
2.4.2 計(jì)算機(jī)系列課程結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化 16
第3章 開(kāi)放式計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程 19
3.1 開(kāi)放學(xué)習(xí)的含義 19
3.2 開(kāi)放學(xué)習(xí)的特點(diǎn) 19
3.2.1 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的開(kāi)放學(xué)習(xí)網(wǎng)站 20
3.2.2 中國(guó)大學(xué)MOOC的開(kāi)放學(xué)習(xí) 20
3.2.3 網(wǎng)易公開(kāi)課開(kāi)放學(xué)習(xí) 20
3.2.4 實(shí)驗(yàn)樓網(wǎng)站的開(kāi)放學(xué)習(xí) 20
3.3 計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論開(kāi)放學(xué)習(xí)網(wǎng)站研發(fā) 21
3.3.1 需求分析 21
3.3.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則及模塊設(shè)計(jì) 22
3.3.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試 23
第4章 基于計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論本體的建立及可視化 27
4.1 本體與課程本體 27
4.2 計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程本體的建立 28
4.2.1 本體的定義 28
4.2.2 利用Protege建立計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程本體模型 28
4.2.3 課程的本體標(biāo)注 29
4.3 基于REST的計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程本體的可視化 35
4.3.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 35
4.3.2 基于REST的本體可視化應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu) 37
4.3.3 REST風(fēng)格架構(gòu)中的本體 40
4.3.4 REST風(fēng)格架構(gòu)中的本體可視化 55
4.3.5 本體可視化應(yīng)用系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用 57
第5章 基于知識(shí)點(diǎn)-學(xué)習(xí)產(chǎn)出的題庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 68
5.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 68
5.2 需求分析 69
5.2.1 功能性需求 69
5.2.2 非功能性需求 71
5.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 72
5.3.1 用例圖和流程圖設(shè)計(jì) 72
5.3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 73
5.3.3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)以及系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì) 74
5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與主要界面展示 79
5.4.1 運(yùn)行環(huán)境 79
5.4.2 教師系統(tǒng)登錄 79
5.4.3 后臺(tái)管理 80
5.4.4 學(xué)生管理 83
第6章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程建模方法 84
6.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 84
6.1.1 課程學(xué)習(xí)方法的研究現(xiàn)狀 85
6.1.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格的研究現(xiàn)狀 85
6.1.3 學(xué)習(xí)效果評(píng)估方法的研究現(xiàn)狀 85
6.2 研究對(duì)象的來(lái)源及引出的問(wèn)題 86
6.2.1 計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程的教學(xué)過(guò)程 86
6.2.2 計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程的教與學(xué) 87
6.2.3 獲取的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)和引出的問(wèn)題 90
6.3 學(xué)習(xí)過(guò)程建模要素的確定 92
6.3.1 學(xué)習(xí)過(guò)程的劃分 92
6.3.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的確定 93
6.3.3 學(xué)習(xí)過(guò)程建模中的要素 95
6.4 學(xué)習(xí)過(guò)程模型及BP學(xué)習(xí)過(guò)程建模方法 96
6.4.1 學(xué)習(xí)過(guò)程模型的建立 96
6.4.2 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程模型參數(shù)的方法 98
6.4.3 LpM模型的建立 99
6.4.4 Lp-LsM模型的建立 101
6.5 數(shù)據(jù)的預(yù)處理和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析與驗(yàn)證 105
6.5.1 學(xué)習(xí)過(guò)程與學(xué)習(xí)風(fēng)格數(shù)據(jù)的預(yù)處理 105
6.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比 109
6.5.3 SVR對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程模型LpM與Lp-LsM的數(shù)據(jù)模式驗(yàn)證 111
6.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 113
第7章 基于結(jié)構(gòu)方程模型的知識(shí)點(diǎn)考核策略 114
7.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 114
7.1.1 考核策略的研究現(xiàn)狀 115
7.1.2 結(jié)構(gòu)方程模型的研究現(xiàn)狀 116
7.2 研究的數(shù)據(jù)及其分析 117
7.2.1 課程知識(shí)體系 117
7.2.2 考卷和學(xué)生成績(jī)分析 117
7.2.3 引出的問(wèn)題及難點(diǎn) 120
7.3 知識(shí)點(diǎn)考核策略模型的建模框架研究 120
7.3.1 研究問(wèn)題抽象 120
7.3.2 知識(shí)點(diǎn)考核策略模型的建�？蚣� 123
7.4 SEM及PLS-SEM算法研究 125
7.4.1 SEM基本原理 125
7.4.2 核心建模方法PLS-SEM的確定 128
7.5 基于PLS-SEM的知識(shí)點(diǎn)考核策略模型 133
7.5.1 問(wèn)題的提出與解決方案 134
7.5.2 理論模型和研究假設(shè) 135
7.6 基于PLS-SEM的知識(shí)點(diǎn)考核策略模型的應(yīng)用 139
7.6.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 139
7.6.2 非參數(shù)檢驗(yàn)指標(biāo) 140
7.6.3 模型的構(gòu)建和修正 141
7.6.4 研究假設(shè)驗(yàn)證 151
7.6.5 對(duì)比模型的分析 151
7.6.6 2015年數(shù)據(jù)擬合 152
7.7 結(jié)果分析與討論 154
7.7.1 模型效應(yīng)分析 154
7.7.2 對(duì)導(dǎo)論課程知識(shí)點(diǎn)考核的指導(dǎo)意義 156
第8章 精細(xì)化學(xué)習(xí)過(guò)程建模及PLS-SEM學(xué)習(xí)效果分析 158
8.1 學(xué)習(xí)效果與學(xué)習(xí)過(guò)程 158
8.1.1 學(xué)習(xí)效果評(píng)估的多樣性 158
8.1.2 學(xué)習(xí)過(guò)程的重要性 159
8.1.3 學(xué)習(xí)過(guò)程建模及學(xué)習(xí)效果評(píng)估 159
8.2 精細(xì)化學(xué)習(xí)過(guò)程模型RefinedM-LP的構(gòu)建 160
8.2.1 學(xué)習(xí)過(guò)程元素的定義 161
8.2.2 學(xué)習(xí)過(guò)程的精細(xì)化建模 163
8.2.3 RefinedM-LP的形式化描述 170
8.3 基于PLS-SEM的學(xué)習(xí)效果評(píng)估模型研究 172
8.3.1 學(xué)習(xí)效果的評(píng)估方法確定 173
8.3.2 基于PLS-SEM的學(xué)習(xí)效果評(píng)估模型的建模方法 173
8.4 RefinedM-LP及其PLS-SEM學(xué)習(xí)效果評(píng)估模型應(yīng)用 178
8.4.1 RefinedM-LP的計(jì)算機(jī)導(dǎo)論課程學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā) 178
8.4.2 PLS-SEM學(xué)習(xí)效果評(píng)估模型在計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論課程的應(yīng)用 184
8.4.3 RefinedM-LP應(yīng)用總結(jié) 206
8.4.4 PLS-SEM學(xué)習(xí)效果評(píng)估模型應(yīng)用總結(jié) 207
第9章 計(jì)算機(jī)導(dǎo)論課程知識(shí)圖譜的創(chuàng)建 211
9.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 211
9.2 課程知識(shí)圖譜構(gòu)建思路和原則 212
9.3 構(gòu)建課程知識(shí)圖譜 213
9.3.1 定義實(shí)體 213
9.3.2 抽取實(shí)體 215
9.3.3 建立關(guān)系 217
9.3.4 構(gòu)建課程知識(shí)圖譜 219
9.4 課程知識(shí)圖譜實(shí)例 219
9.4.1 頂層知識(shí)圖譜示例 219
9.4.2 章節(jié)知識(shí)圖譜示例 220
9.4.3 知識(shí)圖譜查詢示例 221
第10章 基于微服務(wù)的計(jì)算機(jī)導(dǎo)論課程的E-Learning云平臺(tái) 222
10.1 微服務(wù)的引入 222
10.2 E-Learning云平臺(tái)的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 223
10.2.1 微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 223
10.2.2 E-Learning平臺(tái)與私有云的集成 224
10.2.3 通過(guò)VPN實(shí)現(xiàn)校園網(wǎng)與私有云互聯(lián) 225
10.3 E-Learning云平臺(tái)示例 226
第11章 基于LSTM模型的課前預(yù)習(xí)的情感分析 229
11.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 229
11.2 數(shù)據(jù)與研究方法 230
11.2.1 情感分析數(shù)據(jù) 230
11.2.2 情感取值 230
11.2.3 研究方法 231
11.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 234
11.3.1 分詞 234
11.3.2 Word2vec訓(xùn)練詞向量 234
11.4 情感分析的實(shí)現(xiàn) 235
11.4.1 建立情感分類模型 235
11.4.2 二分類的情感分析 237
參考文獻(xiàn) 243