导读:本文包含了学习支持平台论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:个性化学习,标准差,学习态度,友好性
学习支持平台论文文献综述
孙玉荣,刘晖,黄慧华[1]（2019）在《微信公众平台支持下的个性化学习效果影响因素调查研究》一文中研究指出数字与技术的发展使个性化学习得以实现。微信平台凭借其优秀的社交内涵为个性化学习提供了新的途径。设计了学习效果影响因素的调查问卷并实施了调查,分析了各因素反映出的问题,计算了各影响因素与学习效果因素间的相关性,确定了微信平台支持下关键影响因素,最后给出了相关建议。引言:个性化学习一直为教学界所推崇,网络的应用发展不断地为个性化学习注入活力,作为网络个性化学习的推手,教育工作者们关心如何为学生提供高质量的教学资源与有效地组织教学活动,这促使基于网络的个性化学习效果及其影响因素问题成为个性化学习中的热点研究问题(杨丽青,基于微信公众平台的分层教学模式的设计与研究,北京交通大学学位论文,2016年)。近年(本文来源于《电子世界》期刊2019年21期）
郭金福[2]（2019）在《网络学习平台支持下的小学信息技术有效教学研究》一文中研究指出随着社会信息技术的不断发展和进步,我国教育部门也更加重视素质教育阶段小学生信息技术的学习。随着新课程改革标准的推进,小学教师的信息技术教学模式有了新的改观,尤其重视从网络平台的视角,推动小学信息技术教学目标和教学任务的实现。本文主要围绕网络学习平台支持下的小学信息技术有效教学策略进行分析和探究。目前,我国正处于信息速度发展飞(本文来源于《科普童话》期刊2019年41期）
张娜[3]（2019）在《云平台支持的项目学习教学模式的设计与应用——以“学前儿童观察与评价”为例》一文中研究指出信息技术的快速发展为项目学习的开展提供了条件和机会,云平台支持的项目学习成为信息时代一种重要的教学模式。以"学前儿童观察与评价"课程为例,对云平台支持的项目学习的理论基础以及四要素进行了详细论述,并在此基础上构建了云平台支持的项目学习的教学设计。教学实践检验表明:云平台支持的项目学习不仅有利于学生对叁维目标的掌握,而且有助于培养学生的核心素养,以及提高学生在学习过程中的积极体验。为了进一步提高云平台支持的项目学习的有效性,项目学习要与知识讲授相融合,要赋予学生学习的力量,要实现线上线下整体互动的完善。(本文来源于《东北师大学报(哲学社会科学版)》期刊2019年06期）
刘欣[4]（2019）在《科技辅导员在线学习中心——专为科技辅导员提供成长支持的网络平台》一文中研究指出科技辅导员在线学习中心——科技学堂,是一个面向中国所有科技教师的在线学习平台,于2016年6月1日上线,平台上的所有的课程等学习资源都是免费开放的。随着科学技术的发展,智能手机、微信的普遍使用,教师现在都能通过网站、手机应用或微信小程序等,非常简单方便地浏览网上资源,进行在线学习。目前,科技学堂有5万多名注册教师用户,月均访问量13万左右。科技学堂平台上有超(本文来源于《中国科技教育》期刊2019年10期）
徐晓旭[5]（2019）在《数字化资源平台支持下小组合作学习实践探究》一文中研究指出小组合作学习是以小组为单位,系统利用动态因素,以提高团体成绩为导向,在师生和生生交流合作中共同达成教学目标的学习方式。传统模式下的合作学习以教师说教、启发、总结为主,单一而枯燥。同时,由于学生对信息的捕捉容易产生偏差甚至错误,教师需要花大量时间反复强调,自然减少了学生合作学习的时间,也降低了合作学习的效率。笔者创新教学方法,发挥信息技术在存储、复制、群发和再现方面的优势,将信息全面作用于学生的视、听系统,增强学生对信息的捕捉力和理解度,克服传统合作学习方式(本文来源于《中小学数字化教学》期刊2019年09期）
陈庆涛,张茜[6]（2019）在《教育云平台支持的混合式学习模式构建与实践》一文中研究指出近年来,国家多项政策大力支持鼓励教育云平台建设与应用落地,同时,要求各地区积极探索和实践教学模式改革创新。深圳市龙华区试点学校依托深圳教育云平台成功实践了混合式学习模式,构建了能够辐射全区乃至全市实施混合式学习教学实践的路径,以此推动区域教育信息化建设和教育质量的整体提升,构建智慧教育新生态。(本文来源于《教育理论与实践》期刊2019年23期）
嵇瑾,孙朝仁[7]（2019）在《在线教育学习平台支持下的区域教育变革研究》一文中研究指出在线教育体现教育公平思想,彰显新时代教育变革特色,建构区域教育变革新模式,有利于建立科学规范的教育质量保障体系。文章阐明了在线学习平台建设过程中要重点把握的几个关键点,如重构课程资源体系的架构方式,采用"线下学习与在线学习结合"的混合学习模式,实现从知识本位、教师本位向学习本位转变等,并以实验学校和实验项目为依托,开展教育变革路径研究,包括未来学校形态及课堂结构变革、差异化的学习路径变革、优质教学资源供给变革、线上课程结构变革等研究,为实现教育的优质均衡发展创造条件。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2019年16期）
李玲静,汪存友[8]（2019）在《Knewton:学习分析支持下的自适应学习平台》一文中研究指出随着大数据技术、学习分析技术的发展,一大批基于数据分析的自适应学习平台应运而生,Knewton就是其中的一个。从学习组织、资源组织两个方面对"Knewton"进行了深层次剖析,得出了一些启示。(本文来源于《成人教育》期刊2019年07期）
李雷[9]（2019）在《基于Geogebra及微信平台支持下的混合式学习的实践与反思——以抛物线焦点弦的性质为例》一文中研究指出多平台动态数学教育软件Geogebra具有处理几何、代数、微积分、统计等的能力,并可一键分享给微信好友,微信平台支持语音短信、视频、图片、文字,支持多人群聊等.文章以"抛物线焦点弦的性质"教学为例,开展基于Geogebra及微信平台支持下的混合式学习实践,并取得了良好的教学效果.(本文来源于《数学教学通讯》期刊2019年18期）
刘胜娃,孙俊明,高翔,王敏[10]（2019）在《基于机器学习与态势感知技术的钻井液大数据分析与智能决策支持平台建设》一文中研究指出如何科学地管理和使用钻井液对提高钻井效率,降低钻井成本具有重要意义。长期以来,国内钻井企业在施工中使用钻井液主要依靠专家的个人经验知识,缺乏数据支撑。长庆钻井进行了长期的信息化建设,收集并积累了海量的钻井液使用历史数据,这些数据中隐藏着丰富的指导钻井液科学管理和使用知识。文中项目的目标是建设国内首创的钻井液大数据分析与智能决策支持平台,利用当前新兴的物联网通信、智能终端、云计算与大数据分析处理技术,收集、挖掘、整理出数据中隐藏的知识,结合态势感知和人工智能方法为井队提供科学准确使用钻井液,规避与处理风险的辅助决策功能。经试点单位实际使用后,实践结果表明,该平台功能丰富,操作方便,人机界面效果良好,数据分析结果准确可靠,自动化和智能化水平较高,能切实为钻井人员提供科学的技术支持及优秀的方案建议,可有效预测、解决生产现场的问题,较显着地节约了钻井成本。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年05期）
学习支持平台论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着社会信息技术的不断发展和进步,我国教育部门也更加重视素质教育阶段小学生信息技术的学习。随着新课程改革标准的推进,小学教师的信息技术教学模式有了新的改观,尤其重视从网络平台的视角,推动小学信息技术教学目标和教学任务的实现。本文主要围绕网络学习平台支持下的小学信息技术有效教学策略进行分析和探究。目前,我国正处于信息速度发展飞
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
学习支持平台论文参考文献
[1].孙玉荣,刘晖,黄慧华.微信公众平台支持下的个性化学习效果影响因素调查研究[J].电子世界.2019
[2].郭金福.网络学习平台支持下的小学信息技术有效教学研究[J].科普童话.2019
[3].张娜.云平台支持的项目学习教学模式的设计与应用——以“学前儿童观察与评价”为例[J].东北师大学报(哲学社会科学版).2019
[4].刘欣.科技辅导员在线学习中心——专为科技辅导员提供成长支持的网络平台[J].中国科技教育.2019
[5].徐晓旭.数字化资源平台支持下小组合作学习实践探究[J].中小学数字化教学.2019
[6].陈庆涛,张茜.教育云平台支持的混合式学习模式构建与实践[J].教育理论与实践.2019
[7].嵇瑾,孙朝仁.在线教育学习平台支持下的区域教育变革研究[J].中国教育信息化.2019
[8].李玲静,汪存友.Knewton:学习分析支持下的自适应学习平台[J].成人教育.2019
[9].李雷.基于Geogebra及微信平台支持下的混合式学习的实践与反思——以抛物线焦点弦的性质为例[J].数学教学通讯.2019
[10].刘胜娃,孙俊明,高翔,王敏.基于机器学习与态势感知技术的钻井液大数据分析与智能决策支持平台建设[J].物联网技术.2019