基于LMBP算法的在线学习评价模式研究  

Towards an online learning evaluation model based on LMBP algorithm

作　　者：卢宇[1] 陈锦莹[2] 谢静[3] 陈宏敏[3] 范新民[4] 

机构地区：[1]福建师范大学物理与能源学院 [2]福建师范大学软件学院 [3]福建师范大学教育学院 [4]福建师范大学网络与继续教育学院

出　　处：《中国远程教育》2016年第3期28-32,80,共5页Chinese Journal of Distance Education

基　　金：福建省重点科技项目"分布式太阳能中央热水系统测控平台的研制"(项目编号:2012H0021);福建省教育厅重点项目"太阳能热水系统示范项目监测管理数据中心平台的研制"(项目编号:JA12064)的阶段性成果

摘　　要：针对如何有效实现在线学习评价的问题,提出一种采用改进的LMBP算法设计的在线评价模型,给出了评价指标各项要素的定义,构建了评价的方案,并将改进的LMBP算法运用到实际在线学习评价中。结果表明:设计的评价模型能够有效实现对各种类型的在线学习人群学习状态的动态评价。This study aims to ensure effective online learning evaluation by designing an evaluation model based on the improved LMBP algorithm, defining its evaluation indexes and proposing an evaluation scheme. The improved LMBP algorithm was used to evaluate the online learning of a training course on the Distance Training Platform for Primary and Secondary School Teachers in Fujian Province, China.Findings from the study show that the proposed model can make dynamic evaluations of the performances of different types of online learners.

关 键 词：LMBP算法 在线学习 评价 神经元节点 

分 类 号：G40-057[文化科学—教育学原理]