韩淑云
- 作品数：9 被引量：47H指数：3
- 供职机构：华中师范大学更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金中国博士后科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用
- 本发明公开了一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用。该方法包括：采集乐理学习者提问的语音信号并转换为文本数据；获取文本数据中的实体嵌入表示h<Sub>i</Sub>和关系嵌入表示s<Sub>i</Sub>；将...
- 刘海张昭理薛增灿胡志勇石佛波周启云李林峰韩淑云童宇航孙瑞
- 人工智能赋能的可信同伴互评模型构建与验证被引量：3
- 2023年
- 同伴互评是培养高阶思维、提升学习绩效的重要学习策略。然而在教学实践中,同伴互评存在严重的低信任问题,即学习者对同伴的评价存在质疑或漠视,整体接受度不高。究其缘由,学习者的认知差异性是导致低信任问题的关键诱因:客观上,学习者的认知差异性导致同伴评价的不一致现象;主观上,学习者面对评价不一致现象时会产生确认偏误。人工智能赋能的可信同伴互评模型,使用可信系数标明评价的有效性,引导学习者建立正确的认同与信任,可以降低学习者的确认偏误。该模型的智能化实现过程分为4个阶段:评价及可信系数的表征、评分关系加权图构建、基于加权随机游走算法的同伴间认知水平关系挖掘、可信系数计算及评价反馈。基于该模型的教学实践表明:其能够依据评价者与被评者的相对认知水平为评价计算合理的可信系数;有助于提高学习者对同伴评价的接受度,在感知有用性、行为意愿2个维度上显著优于传统同伴互评模型;对学习者批判性思维倾向的培养具有显著的正向影响,在分析性、系统性、求知欲和思想开放性4个子维度上均有显著提升。
- 孔维梁于晓利韩淑云邓敏杰
- 关键词：人工智能同伴互评
- 一种基于资源包的学习内容生成方法
- 本发明属于计算机技术领域，提供一种基于资源包的学习内容生成方法，步骤如下：管理员通过学习资源包装器对各类学习素材按照特定的组织方式进行编辑，并打包形成学习资源包；将该资源包上传至学习资源解析器，对资源包进行解析，并将资源...
- 刘清堂杨宗凯吴林静谢艳辉任晓冬韩淑云向丹丹
- 数据驱动的自我调节学习动态评价模型研究
- 2024年
- 对学习者自我调节学习过程的准确评价,是实现教学干预的必要前提。然而,已有评价方法多为总结性评价,实时性不足。为此,本研究提出了数据驱动的自我调节学习动态评价模型。以学习任务为单位对学习过程进行时序化处理,并构建学习过程中生成性数据到自我调节学习状态的映射关系。研究结果表明:(1)生成性数据是评价学习者自我调节学习状态的有力因素,模型具有较高的有效性。(2)学习者的自我调节学习状态在不同评价维度呈现出差异性变化趋势,其中任务分析、自我激励的信念和自我观察维度趋于稳定,而自我控制、自我判断和自我反应3个维度呈现明显波动性变化。(3)高低绩效群体在自我激励的信念、自我控制和自我反应3个评价维度上表现出显著差异,而在任务分析、自我观察和自我判断有3个维度上没有统计学差异。
- 孔维梁张俊凯韩淑云叶海智
- 关键词：自我调节学习指标体系人工智能
- 一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用
- 本发明公开了一种基于乐理知识图谱推理的机器人智能导学方法及应用。该方法包括：采集乐理学习者提问的语音信号并转换为文本数据；获取文本数据中的实体嵌入表示h<Sub>i</Sub>和关系嵌入表示s<Sub>i</Sub>；将...
- 刘海张昭理薛增灿胡志勇石佛波周启云李林峰韩淑云童宇航孙瑞
- 基于动态QoS的Web服务组合被引量：7
- 2012年
- 在Web服务组合中,现行的几种QoS衡量标准都将重点放在单个Web服务本身的质量上,而忽视了Web服务动态特性、组合特性以及服务组合中的网络特性。另外,在诸多服务组合的算法中,都只是强调组合服务的总体质量,却忽略了用户对某些质量属性的约束条件,从而导致服务重计算问题经常发生。为此,考虑了服务动态特性以及服务间的协作关系对组合服务质量的影响,提出了动态QoS模型;同时,综合了用户的质量约束以及组合服务的整体质量,将用户的质量约束引入服务组合流程中。最后通过实验证实了所提出的动态QoS模型能够根据服务实体的实时情况计算服务质量,同时将用户的质量约束引入服务组合流程中,有效地避免了服务重计算问题。
- 孔维梁刘清堂杨宗凯韩淑云
- 关键词：WEB服务动态QOSWEB服务组合服务质量遗传算法
- 主题分析法在教育技术专业文献分析中的应用研究被引量：5
- 2010年
- 设计一个面向学科的主题分析模型，提出采用计算机语言学进行分词、自动摘要、分类与关键词统计等对教育技术学专业文献进行主题分析的方法；对专业教材进行分析，构建学科主题词库，并利用学科语料库对专业文献进行主题分析，为教育技术学发展趋势的文献研究提供一种方法。
- 周莲刘清堂周旭东韩淑云
- 关键词：信息检索主题分析词频分析
- 一种基于资源包的学习内容生成方法
- 本发明属于计算机技术领域，提供一种基于资源包的学习内容生成方法，步骤如下：管理员通过学习资源包装器对各类学习素材按照特定的组织方式进行编辑，并打包形成学习资源包；将该资源包上传至学习资源解析器，对资源包进行解析，并将资源...
- 刘清堂杨宗凯吴林静谢艳辉任晓冬韩淑云向丹丹
- 文献传递
- 人工智能支持下自适应学习路径构建被引量：32
- 2020年
- "互联网+教育"时代的来临使得e-Learning学习模式被广泛接受,如何为e-Learning学习者提供个性化学习支持服务成为学界关注的焦点。自适应学习路径能够根据学习者特征,为其推荐个性化的学习资源与学习活动序列,是实现个性化学习的重要手段。为提升自适应学习路径构建的智能化程度,提出了包含学习者模型库、学习过程数据库、自适应学习路径构建引擎等核心功能模块的人工智能支持下的自适应学习路径构建模型。在该模型的实现过程中,首先,从认知风格及知识水平两个维度对学习者特征进行向量化描述和相似度计算;而后,提取相似学习者群体的历史学习路径和测试成绩构建学习路径图谱;最后,采用改进的蚁群算法从学习路径图谱中挖掘出最优学习路径推荐给目标学习者。实验结果表明:该方法可以从繁复的学习资源和活动中生成简洁、精准的自适应学习路径,既能有效解决学习者的学习迷航与认知过载问题,还能促进学习资源的高效利用;通过该方法构建的自适应学习路径可有效提升学习者的学习效率、学习成绩和学习满意度,有利于学习者对知识的主动建构、内化及迁移。
- 孔维梁韩淑云张昭理
- 关键词：人工智能个性化学习知识水平改进蚁群算法
