文摘
随着信息技术的快速发展,互联网和网络已经成为中央技术信息共享在教育和教学的工具。现代教育教学与信息技术结合,充分发挥信息技术在教育教学中的作用。提高资源共享和调度水平网络大学English-assisted教学系统提出了研究。使用JavaScript对象表示法语法(JSON)作为智能终端和服务器之间的数据通信格式,系统使用Android web服务器和移动终端,实现和基于web的数据集成模块的设计。统计数据挖掘和模糊特征检测是用来实现决策调度和自适应优化英语教学资源的网络辅助英语教学系统。融合粒子群优化算法用于整合英语教学资源,实现自适应调度。验证应用程序的性能的设计系统,设计了仿真实验。实验结果表明,该English-assisted指令系统具有良好的收敛性和精度高的学习信息,优化配置和调度。
1。介绍
计算机和网络技术的发展使得网络教育方法的不断创新和进步(1]。教师和学生可以教,而随时随地学习没有时间和空间的限制。由于网络教学的可访问性,许多教师和学生喜欢网络教学过程,使网络教学成为教育和学习的新平台。数字化的特点,互联互通,巨大的多媒体信息,和广泛,它允许更多的学习者接受良好的教育,有助于教育的股权(2]。然而,仍然有一些限制在现实网络教学和评价环境,大大阻碍和限制在线教学和评估过程。
网络教学的评价也不同于传统教学,通过专家意见主要是给评价结果,这是主观的,不是很客观。传统的评价方法包括收集各种教学内容和材料的投资,浪费大量的时间和成本和创造太多的开销。此外,大多数传统的教学评价方法使用基于他们的学生和教师的评价性能最后或会话的开始。教学评价的发展而言,建立一个公平、透明的教学评价体系是教学评估的首要任务。不仅关系到教学质量的提高,而且教学评价的科学和标准化工作。方便的在线教学使教师和学生上课在不规则的时间和地点,这使得教学方便。
陈等人。3)开发了一个智能教学系统的基础上深入学习。系统由两部分组成:在线个性化学习推荐和离线课堂质量双向评价。在网络系统中,性能预测和在线学习行为的法律分析基于深入学习设计,和学习情感分类是实现与图像处理技术相结合。在离线系统中,使用目标检测,人脸识别模型,实现个性化学习建议。同时,评估和反馈的大学教学质量和学生的学习行为是通过离线使用课堂信息数据。信息化教学管理系统集成提出了关联规则挖掘算法(4]。系统的关键组件是客户端,服务器和数据库。客户端和服务器,分别负责面向用户互动功能的演示和系统应用程序的逻辑操作。系统创建一个数据库系统覆盖了教学管理的不同方面,采用一种改进的关联规则挖掘算法,煤矿的相关数据用户的教育从系统数据库中,在各方面的信息,为用户提供教学、课程选择、课程,通过客户端主界面和其他服务。赵和郭5)提出了一个基于网络的教学评价系统使用校园网络资源。系统有效地促进教师和学生之间的沟通。系统由三层架构,提供管理员管理、考试设置,测试问题,教学评价、学生的学习功能。孟et al。6)设计一个智能系统的英语文化教学,阐述了四个方面的个性化、虚拟化、智能化、和质量取向的文化学习和教学。Aparicio et al。7]提出了智能信息访问系统来评估教师的看法关于这些系统的效用在学习活动。系统来实现其适用性在活动准备和有效利用这些活动在教室里。路[8敬畏)演示了基于人工智能的写作评价系统,如减少英语教师的工作量和跟上学生的写作水平。
大学英语教学是大学人文教育的一部分,是一个重要的来源,促进跨文化交际的能力。然而,大学英语教育仍存在一些问题,如缺乏比较研究,缺乏高质量的教学资源,合适的教材,和过时的教学方法。因此,设计一个具有重要意义的大学English-assisted指令系统,促进高等教育的发展和建设信息。
提高资源共享和调度水平网络大学English-assisted教学系统提出了研究。使用JSON作为数据通信格式Android智能手机终端和服务器之间,Android系统实现通过使用移动终端和网络,和一个基于web的数据集成模块的设计。通过粒子群优化的融合,高校英语教学资源的自适应调度是实现。实验结果表明,该系统具有更好的收敛性,以及英语教学资源的分配和调度更加有效和实用。
剩下的论文要求如下:在部分2提出了系统的体系结构及其不同的模块进行了讨论。节3该系统及其验证的实验装置。最后给出的结论是在部分4。
2。大学English-Aided教学系统的设计
基于web的在线英语course-aided教学系统的帮助下实现web服务器和Android移动终端。在线互动部分的主要功能是提供教学互动的渠道,使师生之间教学资源的共享9]。该大学English-aided教学系统的总体框架如图1。
2.1。硬件设计
2.1.1。安卓系统服务器和客户端设计
采用JSON作为数据交换格式的智能终端与服务器通信(10]。电脑配备了交互式系统不仅应用服务器访问浏览器还Android服务器回应请求和反馈的安卓客户端。
作为一种重要的服务器的在线交互模块,与学生沟通的Android也意识到,和通信服务是用户登录验证和推广信息。Android访问后端连接到教室的内部网和沟通根据自定义JSON格式的数据。服务器和客户端之间的通信流图所示2。
可以看出,服务器的框架是MVC架构模式,分为三部分:模型、视图和控制器。MVC模型的结构如图3。
模型部分包含数据和业务逻辑模型,用于存储数据和运行操作。视图是一个内容表示,执行发送请求指令当用户操作和视图控制器部分显示了处理结果通过扩大业务逻辑判断接收到的请求。
因为有学生需要教师的情况下主动将消息发送到学生没有在线交互时发起请求,MQTT(消息队列遥测传输、消息队列遥测传输)通信协议(11),由IBM开发的,用于提供信息,这是一个即时通讯协议适用于有限的计算能力和不可靠的网络环境,特别是不稳定网络手机。这个通信协议的消息推动流图所示4。
MQTT协议的服务器使用消息代理将Android客户端消息,将消息发送到消息代理,选择消息接收目标基于协议规则,完成移动客户机的消息推动,并实现了在线互动。
以满足大学英语课程教学体系的需要,教师用服务器与学生互动,如检查学生的出勤,推动问题,并监督学习。教师互动模块是由多个部分组成的,如图5。
客户端主要是用来提供在线老师和学生之间的互动,这是由三个功能模块:扫描二维代码,课堂互动,和离线登录。服务器端扫描二维码后,学生登录和迹象,从老师或接收即时消息回复。如果没有内部网,学生登录离线查看和评论老师发送的历史信息。使用在线学习界面,学生们可以连接到外部网络自主学习操作。学生互动模块包含多个功能如图6。
2.1.2。Web服务器端设计
基于web模式,构造web服务器端使用浏览器组件,比如,数据块服务和web服务。逻辑框架如图7。
在web服务器接收客户端浏览器的HTTP请求,它将查询数据库。当浏览器收到查询结果时,它会自动解析JS, CSS和其他文件(12]。数据库服务器的作用是存储数据并提供数据访问服务。web服务器与春天的一个集成的SSH框架,集成struts 2, hibernate技术如图8。其中,业务逻辑层处理业务规划、数据访问、身份验证、和其他任务;客户端使用的组件连接层,完成与数据库的交互。
减少存储空间,便于网络传输,系统利用FFmpeg多媒体编解码器框架自动转换老师上传的视频编码。引导前端开发框架基于CSS, HTML和JAVASCRIPT用于编码设计过程促进学生进入在线学习模块。
不同目标群体的学习模块提供不同的功能,分为任务执行和在线学习。学生将提示您完成任务的数量在成功登录系统后,和任务后可进行选择任务的数量。除了上述功能外,该模块还支持信息和密码修改。
2.1.3。大学英语教学的交互式集成模块系统的设计
随着云计算的不断发展技术在互联网上,系统服务器的服务架构将变得越来越复杂13]。数据扩展功能单一的互联网服务器架构是有限的,服务器和单个模块的失败将影响整个系统的运行。因此,本研究设计一个web接口服务器架构的multiarchitecture国防部可以有效地面对英语教学数据的复杂性和多样性。在这项研究中,采用密集的输入-输出数据存储容器的数据扩展存储主体服务器。这种类型的数据存储容器有一个异步编程芯片内部,可以及时处理数据多步教学内容。这个容器有小空间占有和高灵活性和可拆卸和更换。数据扩张的方式主要是通过大学英语的web界面数据调试。当其他数据的数据容量扩张容器不足,数据存储容器在其他机器设备的系统可以通过web界面调整和管理负载平衡存储数据。图9显示的硬件系统架构提出大学English-aided系统。
本研究中使用的服务器模型由英特尔酷睿i5 - 8530系列。数据处理器服务器的处理频率为3.4 GHz,它有64 GB的操作空间。它有5结核为大学英语教学数据备份存储空间。英语设备之间的数据传输节点和网络主要是由内部的网络节点控制器和控制员工的核心控制器模块的手臂- 7856信号。前端主要负责接收和发送数据,和后端用于网络感知和调整教学互动过程中集成数据。实现高校交互式英语教学整合数据,数据交互传感器硬件系统中的应用,这是与web相关的接口。指令发送的web界面可以探索数据通过传感器。同时,教学由传感器收集的数据也可以通过网络传播和集成的接口,和教学的直接互动控制数据可以进一步意识到的经理。该传感器的核心是DIK数据敏感识别芯片,和内部的电路芯片参与数据的连接节点。因此,芯片可以准确地识别数据类型的数据环境,高校英语教学。 The circuit diagram of the DIK data-sensitive chip is shown in Figure9。
图的网络交换机10是一种网络硬件接收和转发数据到目标设备使用消息交换。网络交换机的技术参数表1。
微处理器在图10指的是一个中央处理单元,由一个或多个大规模集成电路和一个运算器和控制器的功能。它是系统的核心14]。
2.2。软件设计
2.2.1。挖掘英语课程学习资源的网络环境
English-assisted指令系统的实现信息共享在网络环境下,信息检测和资源模型的分布式融合English-assisted指令系统在网络环境下建立基于数据挖掘和English-assisted指令系统的特征融合方法。统计数据挖掘(15)和模糊特性检测方法(16)采用执行决策调度和信息处理的自适应优化English-assisted指令系统。
English-assisted教学系统的信息管理能力提高了使用子空间聚类分析,调度决策函数和融合特征分析和全面的控制。English-assisted信息位置优化功能的网络计算环境的教学体系 在哪里 协调互动学习信息,是优化系数,代表了优化时间。使用组样本回归分析的方法,English-aided指令系统的关联规则挖掘在web环境中(17]。通过统计分析和融合决策,English-aided指令系统的适应度函数获得的信息是: 在0到1的范围,是信息资源的分布的权向量,代表健康系数,是信息融合的关联系数。使用非线性测试,重建English-assisted指令系统的信息融合模型是获得18]。我们假设 作为一个随机分布向量,得到特征向量更新 并进行综合决策的信息资源管理English-aided指令系统的健身价值 English-aided信息调度的指令系统,然后English-aided信息调度的模糊参数的指令系统 和 ,和数量的信息调度English-aided指令系统 。样本回归分析的结果通过规则集得到了融合 在哪里是融合时间。的帮助下综合排名,排名信息调度和空间参数的English-aided教学系统在web环境中完成(19]。
基于上述分析,在环境的无线个域网网络,English-assisted指令系统的信息共享和集成调度进行改善English-assisted指令系统的资源共享和调度能力web环境下(20.]。
2.2.2。大学英语教学辅助系统的数据融合和处理
在这项研究中,大学英语教学辅助资源的融合模型采用融合粒子群算法构造方法(21)实现大学英语教学的自适应调度援助资源。此外,该模型的自相关特征量提取并存储数据库的结构模型。此外,模板匹配和面板数据融合方法是用来获取数据聚类参数分布设置,构建大学英语教学援助系统的降维模型数据,这是表示如下: 指的是扩展频谱参数大学English-assisted资源调度的指令系统,是资源的稳定特征值分布,构造语义资源调度的窗口功能使用功能转换和体能训练,表示为是哪一个
在方程(6),解决相关数据的语义特征的大学English-assisted指令系统。采用半结构式数据的关联规则的检测方法,建立了数据融合功能(22),教学获得负载平衡调度模型计算使用以下方程:
使用熔融粒子群优化,得到数据挖掘融合粒子群大学English-assisted教学系统的调度模型,构造数据融合的空间聚类模型,并获取关联规则的线性调度函数:
表达式显示信息传播系统的强度t。基于上述分析,构造模糊控制参数模型来提高自适应编码数据通过集成算法调度的能力。
2.2.3。大学英语教学辅助系统资源调度
通过模糊匹配和相关特性的统计分析,自适应优化大学英语教学辅助资源实现融合。结合统计特性分析控制和关联规则映射,大学英语教学辅助资源的模糊迭代表达式融合得到如下: 在哪里代表了数据融合大学English-assisted教学系统的特征值,和模糊状态函数得到的高维空间重建:
使用语义抽象表达的方法,大学英语教学援助的增量融合获得构造迭代函数。深度学习的框架下,本研究中提取相关的学位信息的英语教学资源调度和获得英语教学信息融合的可靠性评价函数。 和 代表相关的约束系数,构建大学English-assisted教学系统的资源调度模型,并实现教学资源融合控制。
2.2.4。大学英语教学辅助资源的可靠性集成
大学英语教学辅助系统的底层数据库构建和实现的过程中融合粒子群优化调度大学英语教学辅助资源。模糊约束指数分布问题的数学描述如下: 在哪里英语教学水平的资源调度,英语教学资源的条件成本函数。
大学英语教学援助的量化指标体系提出如下:
在(13),大数据的信息分布振幅;的标量时间序列分布的英语教学资源。使用大数据的决策树模型,在线调度的最优分布获得大学英语教学援助资源如下:
使用密度相结合的方法分析,本文构建英语教学资源整合的条件概率密度参数:
根据英语教学的共同参数分布设置资源调度,计算概率密度函数
融合粒子群优化的过程中,英语教学资源的调度,实现信息融合,并表示为最优控制函数
在此基础上,英语教学资源调度的自适应控制模型,以及系统设计流程如图11。
3所示。实验设置和验证
实验过程中,我们首先确定系统的硬件设备是否处于正常工作状态,然后打开每个英语生产设备上的数据传输模式。接下来,系统准备接收教学数据的web接口端口从互联网和数据采集结构是动员收集大学英语教学的特征或属性数据和计划预期的实验结果。实时数据和离线数据的主要数据比较对象被选为预期的结果。本研究的实验装置如图12。
硬件设备逐渐将教学数据输入程序,查询数据接收存储容器中的地位,并分析了数据集成的参数。一个示例图在网络节点的实时数据可视化web界面如图13。
在实验过程中,基于深度学习的智能教学系统设计(3)和信息化教学管理系统的基础上,融合关联规则挖掘算法(4被用作控制系统。使用数据可视化技术,本研究比较和分析交互的程度在所有的三个系统,收到了相同的大学英语教学数据作为输入,三个系统的交互式数据检索平台,并计算的百分比的数据可以在所有数据完成交互任务。图14提供了一个比较三个系统的相互作用的程度。
结果显示三个系统之间的比较,提出系统的交互的程度是最高的,可以实现的交互式数据网络接口数据占总数的80%,而交互式数据(3)系统数据占总数的50%,和交互式数据(4)系统数据占总数的40%。提出系统可视化英语互联网数据通过视觉的设计项目的web界面,以便管理人员可以直接操作数据和集成的实时数据和离线数据对应的方法来创建一个良好的界面交互。
3.1。收敛性对比
的收敛曲线English-assisted教学资源共享的系统如图15。
图的分析15表明,该方法的收敛误差为0.02,这是最低的4分钟当初始收敛错误是一样的。系统的收敛误差给出了(3]在9分钟到达最小值0.11,这在4)达到0.17的最小值为10.5分钟。上述实验数据验证,该方法具有良好的收敛性在调度English-assisted指令系统在web环境。
3.2。比较配置准确性
的配置的准确性在专题学习网站环境下大学英语教学辅助系统通过不同的方法测试,并比较结果如表所示2。
表2显示系统中给出的准确性(3,4)低于目前的方法在迭代计算过程中。例如,100年在迭代的准确性提出系统是99%,相比其他两个系统,分别为81%和85%,分别。实验结果表明,该方法可以实现高精度English-assisted配置和调度的指令系统在Web环境。这是因为系统实现的帮助Android移动终端和网络和使用JSON作为智能终端和服务器之间的数据交换格式,设计一个基于网络的交互式英语教学数据的集成模块,它实现了决策调度和自适应优化并完成英语教学资源的开采。
4所示。结论
在线学习的出现,传统的教学方法已经有了很大的改变,逐渐从以教师为中心的以学生为中心,学生成为教学的主体,教师在教学中所扮演的角色改变从传教士到教练。解决资源共享的问题,调度在传统大学English-assisted教学系统,一个新的基于web的在线大学English-assisted教学系统提出了研究。使用JSON作为数据通信格式,使用Android系统实现终端和web服务器。数据挖掘和模糊特征提取技术用于实现决策调度和自适应优化英语教学资源的网络辅助英语教学系统。粒子群优化算法采用英语教学,整合资源,实现自适应调度。验证应用程序的性能的设计系统,设计了仿真实验和系统与现有的系统。结果表明,该系统更收敛和更准确的在教学资源的分配和调度。该系统可以提高整体质量和英语学习对我们社会的整体性能。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。