1. 研究目的与意义
近年来随着网络技术支持下的E-Learning发展,基于网络的教学平台已成为当前校园数字化建设的重要内容。
但MOOC模式下,随着学习者的与日俱增,学习者对自身需求的信息资源也变得很难收集,没有突出个性化学习,并且对学习者的在线学习反馈与成绩评定仅仅依靠教师和助教是不可能完成的。
因此本课题对基于互评机制的个性化学习系统进行研究与实现。
2. 课题关键问题和重难点
现阶段所要破解的e-Learning难题关键在于深度学习,因此,对学习科学视域下的e-Learning深度学习进行研究,追溯起源,把握热点对推进e-Learning学习意义深远。
在梳理e-Learning的现状及主要问题的基础之上,剖析了学习科学领域深度学习的重要性,以深度学习的内涵与特征、有意义学习是深度学习的主旨、高水平思维是深度学习的核心等理念为依据构建了e-Learning环境下深度学习分析模型,继而又以此为据,对e-Learning深度学习的研究现状进行述评。
当下E-Learning面临几个难点：1. 深度学习下神经网络的优化问题神经网络越深，优化问题越难。
3. 国内外研究现状（文献综述）
当今时代深度学习成为热点话题，而深度学习与教育领域的结合更是备受关注。
如何更好的利用深度学习搭建一个E-learning的个性化学习系统正是本课题研究和关注的焦点。
早在2014年，格拉妮娅就曾在《高等教育 e-learning的设计和评价》中提出了7C学习设计框架，旨在帮助教师把思考的重点转移到学习活动和学习者的最终体验上。
4. 研究方案
开发语言python3.0。
本系统主要包括课程资源浏览，在线课程讨论，优秀作品共享，学生互评，个人博客。
后端开发使用Django，出于Django优秀的配置管理( SaltStack、Ansible )，数据分析( Pandas )，任务队列( Celery )，Restful API( Django REST framework )，HTTP请求( requests )，再加上高度抽象的ORM，功能强大的 Query Expressions，简单清晰的配置，以及它自带的堪称神器的自带App: Admin。
5. 工作计划
第1周：下发毕业设计（论文）任务书，老师指导学生进行开题报告，布置外文翻译。
第2周：指导老师检查学生开题报告和课题需求分析。
第3周：指导老师指导学生进行课题总体规划。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
