摘要：智慧教育作为教育信息化2.0发展的新目标已经得到了共识,并成为推动信息化又一轮创新发展的新浪潮。随着人工智能技术的快速迭代更新,智慧教育作为教育信息化的高端形态,其中的各要素皆以指数级速率增长爆发,为智慧教育跃升为指数教育提供了机遇。因此,在指数思维引领下,智慧教育的创新发展成为新诉求。鉴于此,文章对指数思维深度融合智慧教育展开了理论探究。首先,概述了智慧教育的核心内涵与特征,并解析了指数思维创新需要摒弃零和思维、跳出线性思维、破解帕累托思维、强化多元思维。在此基础上,从顶层设计和适切性两个角度,贯穿文化智慧、数据智慧与教学智慧三大智慧来透析指数思维赋能的智慧教育,进而提出指数思维在智慧教育系统中的映射。最后,列举了若干颇具指数效应的学习方式与学习技术,旨在探寻指数思维在智慧教育中可为的创新,助力智慧教育的迭代优化,以期为智慧教育跃升为指数教育提供可行的设计思路和借鉴意义。

摘要：在"三通两平台"建设背景下,云空间以泛在的资源供给和便捷的交互支持特性,为学习者提供了一个高效、可定制的互联学习空间环境——学习云空间。正如其他在线学习平台一样,"情感缺失"一直是制约学习云空间中学习效率提升的一个重要瓶颈。该文聚焦学习云空间中学习者情感的获取与应用,提出了一个基于空间交互文本大数据的情感分析方法及其学习推荐机制。首先,利用时序特征数据适应性的LSTM网络构建学习者情感分析模型,并设计了一个可实时动态分析情感的执行算法。然后利用贝叶斯网络进行情感归因分析,建立情感驱动下的学习推荐机制与策略,并在已有学习云空间平台中实现了基于上述理论成果的学习推荐功能系统。最后进行效果验证,该系统可以分析学习者的情感并为其推荐学习支持服务,满足其基于网络空间的个性化知识建构需求。

摘要：在全面推进"网络学习空间人人通"的建设背景下,学习云空间的应用不断深入。但正如其他在线学习平台一样,学习云空间也存在辍学率高、学习投入不足等问题。本文聚焦学习云空间中学习主体认知投入相关数据的获取,提出了基于机器学习的认知投入量化方法。首先,分析了认知投入的构成要素,并基于班杜拉的社会认知理论,建立了面向学习云空间的认知投入模型。然后构建了围绕"数据采集-数据处理-量化实现-量化应用"的认知投入量化框架,并设计了一个基于支持向量机的认知投入量化算法。最后以世界大学城系统平台数据为支撑,通过与其他机器学习算法的对比得到研究结果,基于SVM算法具有较高的量化精确率,本研究希望能为教育领域深层认知投入量化提供一种可行的参考方案。

摘要：在线学习倦怠是学习者由于学习压力等因素影响而产生的一种倾向于逃避学习的消极心理状态,对其进行有效识别与适时预警是实现高效在线学习的重要途径。鉴于此,文章首先确立了在线学习倦怠的内涵与结构维度,并基于学习倦怠量化表征依据分析构建了数据驱动的在线学习倦怠预警模型;然后从在线学习倦怠预警过程出发,详细阐述了数据驱动在线学习倦怠预警的实现方案;最终依托iStudy学习平台完成了在线学习倦怠预警系统功能的设计与开发,并以H大学在线学习者为研究对象进行系统应用和实证分析。实践效果表明,该预警模型可以有效降低学习者倦怠水平并显著提升课程学习效果,为在线教育中的学习倦怠评估与智能化预警奠定了一定的基础。

摘要：瞬时液相扩散焊具有焊接温度低,连接构件尺寸精度高,残余应力小和接头强度高等优点,被越来越广泛的应用于焊接领域。本文介绍了一种利用瞬时液相扩散焊来维修油气管道的方法,进行了可行性分析,设计了瞬时液相扩散焊机,其主要由装夹机构、加热系统、气体保护系统、加压机构和控制系统等组成,并对每个系统作了详细的介绍。该焊机结构简单,操作方便,具有较高的市场应用价值。