基于深度学习的MOOC课程重构系统研究  

Study on Reconstruction System of MOOC Courses based on Deep Learning

作　　者：路红[1] LU Hong

机构地区：[1]南京理工大学紫金学院,210023

出　　处：《中国教育技术装备》2020年第4期53-54,57,共3页China Educational Technology & Equipment

基　　金：江苏省教育科学“十三五”规划课题“深度学习视角下基于多模态知识图谱的MOOC课程重构研究”阶段性成果(课题批准文号:C-b/2018/01/19)。

摘　　要：为解决MOOC课程利用成效低、资源重复建设等问题,基于深度学习理论,依据各MOOC平台课程和知识的关系设计一款MOOC课程重构系统,并使用Jsoup技术对大量数据进行收集和存储,使用自然语言处理技术对数据进行关键字分析,继而生成知识图谱,同时系统记录学习者学习状态,以便用户持续性学习,以期能为优化MOOC课程资源提供一定的指导。In order to solve the problems of low utilization of MOOC courses and repeated construction of resources,this paper designs aMOOC curriculum reconstruction system based on the theory of deeplearning,and uses Jsoup technology to collect and store large amountsof data.The use of natural language processing technology to analyzethe data keywords,and then generates knowledge map,while the sys-tem records the learner’s learning status,so that users continue to learn,in order to optimize the MOOC course resources can provide some guidance.

关 键 词：深度学习 课程重构 MOOC课程 SPOC 知识地图 Jsoup技术 

分 类 号：G642.3[文化科学—高等教育学]