远程教学论文提纲

论文题目：远程教学中智能答疑系统的开发与应用研究 ——以汉语国际教育专业课程为例

摘要：随着教育信息化的不断发展,远程教学已经成为各类学校开展教学活动的重要方式之一。针对远程教学中存在的师生对教学交互的满意度较低,学生不能得到及时反馈等问题,本研究以远程教学作为研究背景,在对国内外智能答疑系统,远程教学交互理论等方面进行研究和总结的基础上,利用自然语言处理,Django网页框架等技术手段,设计并实现了一个以汉语国际教育专业课程为例的智能答疑系统。该系统包含系统同步答疑、教师异步答疑、规范学习资源、学情可视化和学生-系统双向反馈五个功能。系统的创新之处有如下几个方面:第一,系统不仅能支持学生在远程学习时进行实时答疑,还能根据学生的提问推荐相关学习资源和学习同伴;第二,系统不只单向地对学生提问进行答疑,学生也可以对系统的答疑结果进行评价,实现学生-系统双向反馈;第三,系统能对学生的提问数据进行分析并可视化呈现。将系统应用在实际教学实践后,对学生学习数据、系统答疑数据、问卷调查数据等进行分析后表明,系统提升了学生的在线学习参与度和学习成绩,提高了远程教学的交互质量。因此,本研究设计开发的智能答疑系统可以作为远程教学中的交互工具,提升学生的学习效率。

关键词：远程教学;远程教学交互;智能答疑系统;相似度算法;自然语言处理

学科专业：教育技术学

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.2.1 智能导师系统的研究现状

1.2.2 远程教学交互设计研究现状

1.2.3 智能答疑系统的研究和应用现状

1.2.4 智能答疑系统的评价方法

1.3 研究问题及研究意义

1.3.1 研究问题

1.3.2 研究意义

1.4 研究内容与研究方法

1.4.1 研究内容

1.4.2 研究方法

1.5 论文组织结构

第2章 相关教育理论和技术研究

2.1 相关概念界定

2.1.1 远程教学

2.1.2 智能答疑系统

2.1.3 学习收益

2.1.4 在线学习参与度

2.2 相关教育理论

2.2.1 建构主义学习理论

2.2.2 远程教学交互理论

2.3 相关技术研究

2.3.1 词向量表示

2.3.2 句子相似度

2.3.3 Siamese LSTM

第3章 需求分析与系统模型设计

3.1 教学需求分析

3.1.1 课程目标分析

3.1.2 学习者需求分析

3.1.3 教师需求分析

3.2 系统需求分析

3.2.1 功能需求分析

3.2.2 数据需求分析

3.2.3 技术可行性分析

3.2.4 经济可行性分析

3.2.5 操作可行性分析

3.3 系统模型设计

第4章 智能答疑系统设计与开发

4.1 前期工作

4.1.1 规范化学习资源

4.1.2 数据采集与处理

4.1.3 word2vec词向量模型构建

4.2 相似度算法设计

4.2.1 读取数据

4.2.2 建立token

4.2.3 将“问题文本”向量化

4.2.4 模型搭建与训练

4.2.5 模型评价

4.3 系统功能设计

4.3.1 系统用例分析

4.3.2 数据库概要结构设计

4.3.3 数据库表设计

4.3.4 系统同步答疑功能设计

4.3.5 教师异步答疑功能设计

4.3.6 学情可视化功能设计

4.3.7 学生-系统双向反馈功能设计

4.4 系统功能实现

4.4.1 系统主页功能实现

4.4.2 教师异步答疑功能实现

4.4.3 学情可视化功能实现

第5章 智能答疑系统在远程教学中的应用与评价

5.1 实验概述

5.1.1 实验对象

5.1.2 实验环境

5.1.3 实验流程

5.2 系统技术性评价

5.2.1 系统答疑数据分析

5.2.2 学生评价分析

5.2.3 FAQ库数据变化分析

5.3 学生学习收益评价

5.3.1 学生在线学习参与度分析

5.3.2 学生测验成绩分析

5.4 系统交互质量评价

5.4.1 学生与媒体界面交互的评价

5.4.2 学生与课程内容交互的评价

5.4.3 师生交互和生生交互的评价

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.1.1 研究过程总结

6.1.2 研究结论总结

6.2 不足与展望

参考文献

附录1 智能答疑系统核心代码(main.py)

附录2 Diango模块代码

附录3 教学交互质量调查问卷

致谢