遠程教育學習計劃范文

前言：我們精心挑選了數篇優質遠程教育學習計劃文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

一、學習目標

認真學習遠程教育內容，掌握現代化教學手段，應用網絡優秀資源。

二、學習形式：集中學習和自由學習。

(一)集中學習

按時參加遠程教育的學習與活動，時間為周三、周五下午4：20——5：00，周二上午10：30——11：10，在學習過程中遵守學習紀律，不遲到、不早退，學習活動中不做與學習無關的事情。同時在學習過程中，緊密聯系個人思想、工作實際，努力做到邊學習、邊思考、邊提高，爭取在最短的時間內提高自己的業務水平。

（二）自由學習

學習時間：

1.周一至周五，利用業余時間每天晚上8：30—10：00學習一個半小時。

2.周六、周日，學習2個小時。

三、學習措施

1.每周堅持上網學習，及時解決學習中遇到的困難。

2.制訂學習時間表，張貼在家中，讓同事和家人見證、監督自己的學習。

3.定期完成遠程教育布置的作業。

四、學習原則

1.循序漸進，持之以恒，不能“三天打魚兩天曬網”。

2.統籌兼顧，科學安排。處理好學習與工作的關系，做到學習與工作有機統一，努力使學習工作化，工作學習化。

第2篇

自2015年10月15日始，本人有幸打開了“華南師范大學”繼續教育遠程教育網。其間有不少的視頻對本人感觸頗深。諸如“課堂教學藝術的設計”及“主題班會的設計”的視頻可謂別具一格。下面就這兩個方面談談我個人的感想。

“課堂教學藝術的設計”我認為既然是藝術，那就必須要做到獨具匠心。正所謂匠心獨遠。作為教師，你肩負的責任是重大的，既要向學生傳授文化知識，又要要向學生傳授做人的道理。而這兩點要在課堂上完成，那這節課甚至每一節課，你都要做到精心設計。要設計你的教學方法，要設計你的教學過程，甚至至于設計課堂上的每個細節。要使每一節課做到行云流水，使每一節課能夠將教書和育人有機地結合在一起。課堂如水塘，要時時激起漣漪，切記出現驚濤駭浪。這樣的課堂應該說才具有一定的藝術性。

再說“主題班會的設計”。中學階段的三個年級學生具有三種不同的心態和生理狀態。作為一個班級的主導者，首先要了解每一個學生的動態，要善于發現學生的細微變化。要能夠根據班級實際情況確定班會主題。一旦主題確了，就看這個會怎么開了。如果只是班主任站在講臺上滔滔不絕地講，有時甚至也口若懸河，時不時冒出一兩句幽默性的語句，這樣的班會不開也罷，它起不到什么作用。我認為最有效的方式是讓學生自己來做，自己來說，無論是自己的長處還是其他人的不足之處，班會課上學生自己說出來，指出來，定能收到是事半功倍的效果。初中生不小了，老師不要也不應該老是把他們當小孩子看，他們有自己的思維定向，有自己判定是非的標準，老師應該充分相信他們。班會課上讓他們自由發揮，盡情討論或辯論，那么這節班會課定會成功。

上述只是個人膚淺的認識，甚至可謂是鄙陋的認識。這些認識也只有待在以后的學習或觀摩的過程中來不斷充實自己，提高自己。

第3篇

關鍵詞： 遠程教學 個性化 關聯 知識點

中圖法分類號：TP301； 文獻標志碼： A

隨著計算機和網絡技術的發展，遠程教學實現了不受空間和時間的限制，學習者可以在任何時間、任何地點接受教育。但也因為空間和時間的不同步，使得教師很難像傳統教學中那樣實時地從學生的反應中了解學生對知識的掌握情況。

大多數的遠程教學系統將線下教學方法直接移植到網絡環境中，在對同一門課程的教學和學習中，從課程的學習到學習情況的檢測，對所有參與學習的學生都是相同的教學方案。對于不同的知識水平、認知能力的學生難以因材施教，難以滿足學習者個性化的需求。同時，課程知識點的相關性與學生掌握知識點的程度未能結合起來，對于學生的后續學習不能提供預見性的教學方案。

目前，部分研究者將電子商務中常見的用戶個性化推薦方法引入到教學系統中，但這樣的模式大多基于用戶興趣，通過點擊率、查詢率等信息來為用戶推薦他想訪問的信息，但明顯地，課程的學習并不能完全按用戶的喜好來完成。理想的遠程教學平臺應該是智能型，為學生提供個性化教育，移動學習； 性化服務包括：根據學生的興趣推薦有關課程或者學習資源；根據學生的問題、測試成績指出沒有掌握的知識點和學習建議，并且提供有針對性的補充知識；系統跟蹤每個學生的學習過程，記錄下學習日志，根據這些信息調整教學策略。

本文在傳統的在線教學平臺中引入了個性化服務模塊，通過考慮學生的不同學習情況以及知識點的關聯性，在學生的整個學習過程中動態調整學習方案，為學生提供最適合的教學資源。

1. 個性化教學策略

在遠程教學平臺中，存儲了大量的各種類型的教學資源，包括媒體素材、題庫、試卷、自由地來選取他想要訪問的教學資源，而學生對課程的不了解，往往導致學生不知道應該選擇哪些最適合自己的資源來進行學習。在個性化的教學策略中，學生除了自由選取學習內容之外，還可以根據系統為其推薦的學習方案來進行學習。

1.1 教學策略涉及的相關概念

在同一門課程中，學生的學習情況好壞是根據知識點掌握程度來鑒別的，任何一個章節，內容都有其所對應的知識點。在同一門課程中，前一章的知識點掌握情況會直接決定著后續學習的效果。所以，將所有教學資源都進行了知識點的劃分尤為重要。

1） 知識樹：各種不同的知識點以及他們之間的聯系會形成一棵知識樹，知識樹是知識點和知識關系的集合。知識樹={知識點，知識點關系}，知識點關系描述的是各知識點間是否有聯系。

2） 知識點：知識點是描述教學領域的完整教學單元。一個知識點可以描述為以下幾個方面：知識點=。其中重要程度為：了解，掌握，應用三類，以0，1，2表示；難度包括：簡單、一般、復雜三類，以0，1，2表示。

3） 知識點關系：知識點關系是指知識點之間存在的各種關聯及其程度。知識點之間一般存在三種關系，組成、前驅、無關系。如果A知識點與B知識點之間為組成關系，則有 ，其中 =A；例如：在數據結構中，樹的先序遍歷與樹的遍歷之間是組成的關系。若A、B知識點間為前驅關系，則表示A、B兩個知識點不是組成關系，但掌握B知識點的前提條件是掌握A，AB，表示A是B的前驅知識點。一個知識點可以有零至n個前驅知識點。當有多個前驅結點時，存在兩種關系；

A∪CB，表示A，C為B知識點的前驅知識點，但A，C中只要滿足其中一個即可完成對B知識點的掌握。例如：數據結構中，B知識點是圖的遍歷，A，C知識點分別為圖的鄰接矩陣表示，圖的鄰接表表示。

A∧CB，表示A，C為B知識點的前驅知識點，但只有A，C兩個知識點都掌握的前提下，C知識點才能很好地掌握。

若沒有特殊說明，前驅關系表示的是直接前驅關系。知識點之間另一種關系是無聯系，這里的無聯系并不是說完全沒有關系，而是指沒有明顯的直接聯系。

4）課程章節：課程章節是由知識點結合教學資源，以Web頁的形式呈現給學習者，每個課程單元和知識樹相關。課程章節=，其中，知識點集中包括該章節涉及到的直接知識點，教學資源集表示教學資源的標識集合。

2.2 教學策略

在教學策略的制定中，本系統采用了兩套機制，學生仍然可以根據自己的喜好來選擇需要訪問的教學資源，同時，系統也提供根據學生情況所動態產生的推薦教學策略。推薦教學策略中，系統會根據用戶之前的學習情況以及需要學習章節的知識點情況，產生適合該用戶的學習方案。

如2.1所述，由于知識點中擁有組成和前驅兩大關系，一門課程中擁有前驅關系的知識點會形成一個有向無環圖，每個結點表示一個知識點，結點間的邊表示他們的前驅關系。為避免節點間關系的沖突，若結點間為組成關系，則合結點由各分量結點代替，合結點與其他結點的前驅關系由分結點表示。例如：若B={A，C}，并有BD，則表示為A∧CD；同樣，若存在關系DB，則有DA，DC；

由此，推薦教學策略的算法描述如下：

1） 獲取用戶要進行學習的章節；

2） 讀取章節數s，并查看上一個單元（s-1）的測試情況和本章節（s）的知識點集；

3） 將第s-1單元測試失分知識點排序，取前m個知識點 找到對應的知識點，符合以下條件：若存在

體庫中找出知識點集有 且章節號為s的資源文件，做重點介紹；

4） 同時選取除重點介紹外的章節為s的知識點；

5） 由3），4）得到的信息，以設定的形式形成學習策略，展現給學習者。

2.3組卷策略

與學習策略相似，對于單元測驗的試卷組織除了沿襲隨機試題的方式，在試題的組織中結合學生以往測驗的完成情況，有針對地檢測學生掌握知識點的薄弱環節。章節在線組卷的算法如下：

1） 獲取用戶要選擇測驗的章節；

2） 若該章節為新測驗章節，則根據傳統的隨機組卷的方法，根據知識點和難易程度產生試卷，進行測試。并將測試結果進行記錄（各知識點對應的失分率），算法結束；

3） 若該章節為已測試過的章節，統計用戶測驗記錄中各知識點權值w；

計算方法為：w=λ*（知識點的重要程度值+1）×失分率 （1）

其中，失分率=1-實得分/題目分數

4）將w按降序排列，選取前m個知識點，對這m個知識點按題目類型隨機出卷，出卷的數量是各類型數量的1/2；

5）其余1/2道題目按隨機出題的形式給出。

對于基于全書知識點的組卷算法與章節組卷算法類似，不同的是所選擇的知識點不受章節限制，此處不再重復說明。

3.實驗

根據本文所描述的個性化學習策略，采用.NET+SQL SERVER2008改進了原有的遠程教學平臺，在新平臺中引入了個性化服務模塊，對學習策略和組卷策略進行個性化服務。該平臺目前提供數據結構、C語言課程的在線教學。

通過對100名學生使用該系統進行學習的情況，從瀏覽時間和最后使用效果（成績）對個性化服務的接受程度和有效性進行驗證。表1表示的是改進前后訪問該教學系統的用戶人數及停留時間的對比。由此我們可以看到改進后用戶訪問次數的增加和在該系統停留時間的增加。表2為學生使用改進前后的系統進行測驗的最終結果變化。從表中可以看出，使用改進后的系統，對學生的成績提高起到了明顯的推動作用。

4.總結

隨著遠程教育的發展，個性化、自主式遠程學習系統成為遠程學習系統的發展趨勢。本文研究了基于個性化的遠程學習系統的模型。根據不同學生對于學習內容掌握的不同程度以及學習內容的知識點聯系，在學習策略和組卷策略中引入了個性化的服務，能夠針對學生不同的學習狀況提供不同的學習安排和內容。接下來的研究中，應該進一步加強個性化的研究，比如通過分析獲取用戶常用的媒體資源類型，提供用戶更能接受的教學形式，以及進一步引入數據挖掘的知識，對用戶的特性化因素進行總結和分類。

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StudyonPersonalizedEdutioStrategyforDistance-Learning Model

Wang Li-hong

（TrainingCollege of the Open University of SiChuan，， Chengdu，610045）

Abstract： Because of the difference in learners’ social experience， cognitive style， learning ability and the distance of the teachers and students， the existing distance-learning system causes poor interaction， and learning effect is not obvious. In this paper， a personalized education strategy is proposed， through analyzing the learning ability of learners， grasping their learning need， ，at the same time， connecting with the relation of knowledge points ，the system can adjust the learning plan and provide them with individualized learning resource so that every student could acquire individualized teaching service. Experiment has been proved that the strategy is feasible and reliable.

Keyword：distance-learningpersonalizededucation previous relation knowledge points