论文基于大数据分析的MOOC智能自主学习系统设计是关于数据分析方面的论文题目、论文提纲、数据分析论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要： 为了提高网络课程教学自主学习平台的稳定性和资源利用效率,提出一种基于大数据分析的大型开放式网络课程（MOOC）智能自主学习系统设计方法.进行MOOC智能自主学习系统的总体设计描述和功能模块化分析,系统设计包括MOOC学习资源检索模块、信息处理模块和人机交互模块,采用Android操作系统进行MOOC智能自主学习系统的底层模块设计,基于大数据分析技术进行海量MOOC自主学习资源检索设计,在MVB总线控制协议下进行进程管理和文件配置,实现学习系统的软件开发设计.软件测试结果表明,该自主学习系统进行海量MOOC学习资源大数据处理的稳定收敛性较好,鲁棒性较高.
关键词： 大数据分析； 大型开放式网络课程； 自主学习； 系统设计
中图分类号： TN711?34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）20?0064?03
Abstract： In order to improve the stability and resource utilization efficiency of autonomous learning platform for network course teaching, a design method of massive open online course （MOOC） intelligent autonomous learning system based on large data analysis is presented. The overall design description and the functional module analysis of the MOOC intelligent autonomous learning system are conducted in this paper. The system is composed of MOOC learning resource retrieval module, information processing module and human?computer interaction module. Android operating system is adopted to design the bottom module of MOOC intelligent autonomous learning system. The massive MOOC autonomous learning resources retrieval design is realized based on big data analysis technology. The process management and file configuration are performed according to the MVB bus control protocol to implement software development and design of the learning system. The software testing results show that the autonomous learning system has high stability and strong robustness for large data processing of MOOC learning resources.
Keywords： big data analysis； massive open online courses； autonomous learning； system design
0 引 言
在网络教育和远程现代化教学不断升级和普及的当今社会,采用远程网络自主学习是人们进行课程教学和自我学历提升的一种主要方式,大型开放式网络课程（Massive Open Online Courses,MOOC）的出现有效满足了人们对知识文化和课程学习的个性化需求.随着互联网技术和多媒体远程教学技术的发展,通过智能地自主學习系统设计,并通过网络和现代化媒体进行教学资源传输以及共享,实现远程网络学习和教育,提高自主学习的有效性,改善当前教学资源分布不均衡的现状[1].因此,研究MOOC这中开放式教学模式下的智能自主学习系统设计方法在促进大型开放式网络课程教学资源优化配置方面具有重要意义,相关的自主学习系统设计方法研究受到人们的重视.本文提出一种基于大数据分析的大型开放式网络课程（MOOC）智能自主学习系统设计方法,通过软件系统设计和仿真测试,得出有效性结论.
1 系统总体设计描述与功能构成
本文设计的基于大数据分析的MOOC智能自主学习系统采用开源代码交互性设计方法.首先给学习用户终端装载一张电子标签卡,进行用户的身份识别和个性化自主学习.采用非接触式的射频识别技术激活电子标签,写入大型开放式网络课程的自主学习资源信息.基于890网络服务链接协议进行自主学习用户的身份、学科信息以及学习集成等信息的智能感知,实现自主学习系统的反馈控制[2].采用MUC主控系统进行自主学习系统的集成控制,设计系统驱动程序进行上位机通信与信息交互,最后在人机交互终端进行学习进程管理和文件配置,实现MOOC网络课程智能化配置和学习资源的自动更新,MOOC智能自主学习的总体系统构架如图1所示.
根据上述设计原理和自主学习系统的总体设计构架,进行MOOC智能自主学习系统的功能模块化分析,在自主学习系统的移动智能终端,通过4G和WiFi网络进行数据传输,在控制中心把学习资源上传到统一的接口,与移动智能终端进行通信[3].综上分析,得到本文设计的系统功能模块主要包括了MOOC学习资源检索模块、信息处理模块和人机交互模块.其中,学习资源的信息检索模块主要实现的是学习资源智能检索、数据库访问和大数据挖掘功能,信息处理模块是通过智能算法进行大数据分析,实现MOOC智能自主学习资源的调度和访问控制,人机交互模块是实现信息交互和人机对话功能,并根据用户身份和学习需求进行进程管理配置.系统功能模块构成如图2所示.
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参考文献：
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