文摘
网络教学系统是基于一个高科技的框架实现现有资源的整合和利用。在线教学系统应用到远程教育教育将有助于从业者或自学的人获得学习资源更加方便和快速。随着技术的发展和社会环境中,越来越多的人参与网上教学。这导致了网上教学的迅速增长。然而,当用户使用它,仍然存在问题,如系统交互性能差,和繁琐的界面。建设一个系统动力学模型是基于强大的系统动力学方法和规则来分析和解决复杂的问题和做出最佳判断。通过这项研究,我们可以得到(1)。动态模型在线音乐教学设计部分:学生用户表,教师用户表、管理员表,虚拟教室、电子课件表,多媒体音乐库表。(2)正确的音频质量,音频速度、音频高度、初始效率,初始效率参数,视频质量和视频流量。3 a - 10组有最好的效果(k= 13.9,c= 0.30,一个= 3.27,αΒ= 1.67 = 0.80,γ=−4.31)。(3),在欣赏不同的音乐类型(组一个,B,C,D,E,F),成绩评估根据动态模型,和分数被发现比106。(4)。动力学方程的比较,Kuramoto,生活表明,动力学方程的成绩明显好于其他两个模型。在动态模型中,F- - - - - -年代= 0.81,F- - - - - -c= 0.66,D- - - - - -年代= 0.81,D- - - - - -c= 0.71,H- - - - - -年代= 0.72,H- - - - - -c= 0.56,V- - - - - -年代= 0.65,V- - - - - -c= 0.75。
1。介绍
2019年,由于冠状病毒病的影响(COVID-19)大流行,世界各地的许多学校开展在线教学。中国教育部也提出一项计划,将离线教育转化为网上教学应对流行病的影响教学。通过使用腾讯会议和DingTalk软件,等等,一个小规模的个人教育网络课程(SPOC)模型建立了解决学生上课的需要和完美的教学处理疫情的障碍。小规模的个人教育网络课程模式是基于“视频课程为主体,辅以在线问答”(1- - - - - -3]。系统也有反馈和改进链接在线讨论和章等测试。教学质量和有效性评估通过学生团体介绍,课程考试和问卷调查。在线教学系统也非常有助于老年人的教育。网络教学系统是基于web模块的组合或课程,其他远程学习技术,和传统的学习方法。在线教学系统还可以为农村提供统一的培训教师和及时更新课程内容。我们试图缩小城市和农村的差距学校尽可能多的(4]。网络教学系统是基于一个高科技的框架实现现有资源的整合和利用。在线教学系统应用到远程教育教育将有助于从业者或自学的人获得学习资源更加方便和快速。随着技术的发展和社会环境中,越来越多的人参与网上教学。这导致了快速增长的迹象在网上教学5- - - - - -7]。在线远程教育教学系统是最相关,但它也出现在课堂教育形式的混合学习。在这段时期的增长在网络教学中,有时间开发标准,以确保其质量。网络教室是传统课堂教学标准的衍生品。没有具体要求或者规则网络教育。由于其过早出现,不同系统可能还存在一些缺陷,这就需要我们后续改善它们。最有用的帮助在线教师并非来自教育部门,但从工业部门的技术支持服务,尤其是在IT行业。在线教学系统也扮演一个重要角色在网络教学的音乐,使音乐教学更加智能化和个性化,提供技术支持的离线和在线教学的大部分音乐教师,和丰富的音乐教学。科学和技术进步产生的连锁反应导致相应的音乐教学模式的变化8]。传统的音乐教学模式强调教师的角色。没有一个平衡的老师和学生之间的关系,学生的自主学习能力和探索能力和创新受到限制。等现代信息技术的发展,移动互联网技术,人工智能,和大数据做出了新的教学模式越来越丰富。的多元化教学方法、工具和形式不仅影响社会音乐教育的发展,而且也会影响音乐教学在中小学课堂。动态模型在线音乐教学中也起着重要的作用[9涉及系统的自学习,模型优化,检查遗漏和填补职位空缺,等。一般来说,有两个用数学的形式来描述系统动力学,即微分方程和迭代映射。微分方程是用来描述时间连续动态系统,而迭代映射描述离散系统。全国有很多大学,学术图书馆的资源和其他在线资源管理这些大学是非常复杂的。一般来说,这是一个非常不科学的方法来衡量资源的学校必须购买更多的,哪些是多余的资源。它只取决于教师比学生在学校。一些资源将是非常短期(10- - - - - -14]。为了为学校提供更为准确的预测,有必要引入系统动力学模型。系统动力学模型可用于测量的分布和职业教育资源以满足大学生学术活动的需要。系统动力学方法是一个功能强大的计算机仿真技术,可以带来方便人们在现实生活和工作。建设一个系统动力学模型是基于强大的系统动力学方法和规则来分析和解决复杂的问题和做出最佳判断。系统动力学建模技术还可以提供某些帮助企业的管理和发展。cross-impact分析(CIA)方法可以用来构造一个系统动力学模型(15]。使用系统动力学可以实现协同办公的公司和企业员工,为在线办公室和自由职业者提供便利的条件。本研究将演示支持在线音乐教育通过优化系统动力学模型。
2。技术分析的音乐教学体系
2.1。流媒体技术
流媒体技术是用于数字传输和播放的音频和视频。视频和音频压缩和解码后,可以在指定的服务器和存储单元,可以实现播放的效果,同时下载,而不是等待所有的音频和视频下载100%享受看。流媒体技术汇集了计算机领域的一些特点,包括数据收集、数据压缩、数据存储和网络通讯。顺序流媒体实时传输数据,和音频可以实时传送照片。教师可以事先记录下他们的讲座,上传他们专有的流媒体数据库,然后自动译码系统,翻译,通过Windows媒体编码器,编码,最后显示无损音质和高清照片回放。Windows媒体和幻灯片可以把音频和视频16- - - - - -18]。您可以使用屏幕录制功能和保存音频和视频,再合成图1。
2.2。视频直播技术
使用微软的流信息广播程序,可以实现促进和传播音频和视频教程。基于当前的互联网技术,可以实现多媒体数据的快速传播。现有技术基本上要求用户下载专用播放器或影响资源网络和使用专用的视频解码播放器或插件来浏览和观看音频和视频。因此,我们面临的问题是下载原始数据的消费是相对较大的,耗时的,劳动密集型的,和偶尔下载中断,这使得用户痛苦。下载很长一段时间后,可能需要执行解码操作等等。还有一个重要的存储问题。当文件被下载到本地,为移动终端设备,这将是一个负担,占用大量的存储资源在手机和电脑上。这将导致普通用户的负担增加,内存可能变得完整和电脑长时间可能会崩溃。因此,我们优化系统,提高系统的线程,执行多线程连接和操作,并开发服务器的最大能量和使用设备。我们计算用户的需要,提供点对点服务,并开展相关课程根据学生自己的学习计划和学习需求。 They can learn and work independently in the VOD mode no matter where and when. The control of the node can be operated on its own mobile terminal [19- - - - - -21]。
2.3。在线音乐教学模块
这个在线教学系统是基于计算机硬件和集通信技术、流媒体技术、网络视频技术和cross-cooperation在多个领域为用户提供一个在线教学系统。该系统分为三个模块,1。学生空间(如图2在线音乐教学学生空间),学生空间模块包括自主学习空间,实时学习,考试学习和协作学习。我们使用这些学习方式理解和学习未知的知识,和最后的检测方法是回答检测。2。虚拟教室(图3在线音乐教学虚拟教室),虚拟教室模块分为性能和欣赏音乐的故事,生活课堂,分级课程,讨论、交流,通过音乐的欣赏和理解,在线测试这一课的教学质量的问题。3所示。教师空间(图4在线音乐教学老师空间)。老师空间模块分为电子课件,教学生活,讨论管理和考试管理。
2.4。动态模型在线音乐教学组成
动态模型在线音乐教学分为学生用户表、教师用户表、管理员表、虚拟教室、电子课件表,和多媒体音乐库表。学生表是收集一些关于学生的信息,如表所示1(动态模型在线音乐教学学生用户表),包括学生的姓名、集合ID,初始密码和其他信息。老师信息表需要填写一些关于老师的信息,和它是类似于表的基本信息2。管理员表信息包括管理员号码,密码,最后登录时间、最后登录的IP。虚拟教室包括信息,如教室数量和教室类型。电子课件表,如表所示3,包括课件,课件类型,生产商,它所属类,课件内容,课件时间,观众的数量,等多媒体音乐库表包括文件类型、文件路径、上传时间、表现技巧,听音乐的次数,和数量的集合。
3所示。在在线音乐教学中应用程序的动态模型
3.1。生活(漏火)集成模型(22,23]
一个动态系统的状态变量X可以用来描述系统
连续时间的音乐欣赏能力
离散系统的动态方程
在线教学系统参数
音乐节点分岔(界定分歧)
三倍的频率是
在线教学系统表达如下:
节点度
3.2。Kuramoto模型
自然音频
白噪声如下:
Kuramoto模型拟合在线音乐教学体系表达如下:
输入不同类型的音乐
3.3。动力学模型柯(动力学方程)
动态模型的参数输入在线音乐教学(24- - - - - -26)如下:
序列参数值计算如下:
平衡方程表示如下:
一个动态模型的拟合音乐在线教学表达如下:
动能函数
模型评价
4所示。仿真实验
4.1。初始参数设置
在实验的开始,最初的实验设置仿真参数,和音频质量,音频,音频高度、初始效率、初始效率参数,视频质量,视频流量系数。结果如表所示4作为最初的模拟参数。
4.2。使用Bouc-Wen模型校准在线系统
的k,c,一个,α,β,γ速度参数正确的音频质量,音频,音频高度、初始效率、初始效率参数,视频质量和视频流量。如表所示5和图5,Bouc-Wen模型用于分析参数灵敏度的在线系统。分组成3−−1,1,3,3 a - 10组有最好的效果(k= 13.9,c= 0.30,一个= 3.27,α= 0.80,β= 1.67,γ=−4.31)。
4.3。在线音乐教学评价的动态模型
模型的得分图所示6。
我们组的音乐在线课程分为六组:一个,B,C,D,E,F和欣赏不同的音乐类型(外交、军事、政治、科技、体育、和生活)在表6根据动态模型,然后得到评估,发现分数高于106。
其中,各种外交= 7%,占军事= 18%,政治= 26%,技术= 10%,体育= 17%,生计= 22%,如图7。
如表所示7(模型优化比较)和图8(模型比较),使用F- - - - - -年代,F- - - - - -c,D- - - - - -年代,D- - - - - -c,H- - - - - -年代,H- - - - - -c,V- - - - - -年代,V- - - - - -c评估和比较的模型。比较三个模型的动力学方程,Kuramoto,和生活,发现动力学方程的成绩明显优于其他两种模型。在动态模型中,F- - - - - -年代= 0.81,F- - - - - -c= 0.66,D- - - - - -年代= 0.81,D- - - - - -c= 0.71,H- - - - - -年代= 0.72,H- - - - - -c= 0.56,V- - - - - -年代= 0.65,V- - - - - -c= 0.75。
5。结论
在这项研究中,通过设置初始参数的动力学模型、动力学模型可以更好地适应音乐在线教学系统。我们使用Bouc-Wen模型检测和在线修改系统。最后:(1)。我们设计了在线音乐教学的动态模型组件:学生用户表,教师用户表、管理员表,虚拟教室、电子课件,多媒体音乐库表。(2)。我们纠正音频质量,音频速度、音频高度、初始效率、初始效率参数,视频质量和视频流量。3 a - 10组有最好的效果(k= 13.9,c= 0.30,一个= 3.27,αΒ= 1.67 = 0.80,γ=−4.31)。(3),欣赏不同的音乐类型(组一个,B,C,D,E,F),成绩评估根据动态模型,和分数被发现比106。(4)。这三个模型,动力学方程,Kuramoto,和生活,比较,发现动力学方程的得分显著优于其他两种模型。在动态模型中,F -年代= 0.81,F- - - - - -c= 0.66,D- - - - - -年代= 0.81,D- - - - - -c= 0.71,H- - - - - -年代= 0.72,H- - - - - -c= 0.56,V- - - - - -年代= 0.65,V- - - - - -c= 0.75。未来主要研究工作集中在在线音乐交流的特点和效率的分析,并提出相关的在线音乐通信路径。主要传播模型在不同的应用场景是深入研究和传播的关键节点和功能的分析,提出了不同的算法。
数据可用性
使用的实验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的这方面的工作。