张月芬
- 作品数：16 被引量：51H指数：4
- 供职机构：云南大学信息技术中心更多>>
- 发文基金：河南省教师教育课程改革研究项目云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术历史地理哲学宗教更多>>
- 基于微信的混合式学习在新教师培训中的应用被引量：1
- 2017年
- 以云南大学信息技术中心对刚进入教学岗位的年轻教师进行多媒体设备的使用培训为例,介绍传统采用的培训模式和存在的问题,论述微信支持下的混合式学习在教师培训中的具体应用和潜在优势,为教师培训提供一条信息化时代可行的方法。
- 李泽张月芬冯焕华
- 关键词：新教师培训
- 系统聚类法在网络学习行为分析中的应用研究被引量：7
- 2016年
- 网络对人类的学习方式已经产生了巨大影响,网络学习在今后的教育变革中将会是一个必然的趋势。尽管网络学习地位日趋显赫,但网络学习也将同时面临种种问题和挑战。如何针对网络学习行为相关数据有效地开展网络学习行为分析就是目前面临的一大挑战,本研究从统计学角度,提出将系统聚类分析方法运用在网络学习行为分析上,以期挑选出具有相似学习行为特征的学习者,为开展个性化教学和协作式教学提供充分的依据,最终实现网络学习更好的发展。
- 王全亮张月芬
- 关键词：网络学习统计学系统聚类分析网络学习行为
- 信息技术支持下的教育领域“结构性变革”
- 2016年
- 教育"结构性变革"应当是在有信息技术支持的环境下实现,而多媒体课件资源研发正适应了当前"结构性变革"的需要。通过对信息技术支持下教育目标的改革、教育模式的改革以及教育内容和方法的改革的阐述,得出教育领域的"结构性变革"的演变也是在教育逐渐信息化的情况下进步的,更是离不开信息技术手段在教育领域的不断提高和使用。
- 姜琪锁沛烈张月芬
- 关键词：教育体制信息技术结构性变革课程整合
- 项目申报网站建设的四大思路
- 2010年
- “质量工程”是经国务院批准，教育部、财政部联合实施的一项重大工程，已有1000多所高校参与其中。根据“质量工程”的项目规划安排，每年都会进行质量工程项目申报和评审工作，各个高校参与质量工程项目建设的数量也呈逐年上升的趋势。按照教育部的申报要求，每个项目都必须以网站的形式进行申报并参与评审。
- 张月芬李红灵宗勇
- 关键词：网站建设工程项目建设
- 基于学生视角的网络学习行为调查与分析——以云南大学E-Learning平台为例
- 2015年
- 以云南大学E-Learning平台为例,从学生视角出发展开调查,找出平台应用过程中存在的问题,并提出可行性建议,进一步完善平台的建设。
- 苏婷婷张月芬王全亮杨文妍
- 关键词：网络学习行为E-LEARNING平台
- 基于智能手机的大学生学习行为现状调查研究被引量：2
- 2015年
- 从学习行为的概念入手,对基于智能手机的大学生学习行为的四种表现形式界定为:基于智能手机的学习途径、基于智能手机APP客户端常用的种类、基于智能手机APP客户端学习的现状、基于智能手机的学习态度。对云南大学的学生进行了问卷调查,用统计学软件SPSS对调研数据进行深入的统计分析,分析了四种学习行为的现状,提出了大学生基于智能手机的学习行为的改进对策与建议。
- 刘权张月芬王全亮苏婷婷
- 关键词：智能手机大学生
- 高校网络教学支撑环境构架被引量：1
- 2007年
- 针对网络教学环境构架,分析网络教学模式,提出高校网络教学支撑环境构架应该能全面支持教学活动、内容学习、沟通交流、资源服务四个方面的需求,并介绍了云南大学网络教学支撑环境各个系统的构建.
- 邓世昆张月芬李红灵卫纯
- 关键词：网络教学
- 近十年我国深度学习研究的文献计量与知识图谱分析被引量：9
- 2016年
- 本研究从文献年代分布、文献来源期刊分布、主要研究力量分布及研究主题分布4个维度,针对我国深度学习研究展开了文献计量分析和知识图谱分析。在深入了解了我国深度学习研究的基本现状后,利用SATI软件进行关键词的共词矩阵生成,再通过SPSS软件的聚类分析以及多维尺度分析功能绘制出了当下我国深度学习研究热点的知识图谱,进而获知其未来的研究趋势。本研究旨在为我国深度学习的后续研究提供一定的借鉴和指导,为推动我国教育事业的发展贡献力量。
- 王全亮张月芬左继蓉
- 关键词：文献计量分析知识图谱
- 云南大学:平台为先建高校课程质量工程
- 2013年
- 云南大学质量工程项目管理平台的建设源于满足学校迫切的应用需求，选择了市场成熟技术和产品．建设起点高；建设完成后由教务处牵头组织，多个部门形成合力进行应用推进，应用效果显著，
- 张月芬
- 关键词：高校课程管理平台工程项目
- 四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析的人体动作识别被引量：10
- 2016年
- 针对人体动作识别方法较差的稳定性和视角选择的局限性问题,提出了四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析(MMDA)的人体动作识别方法.首先,将每个动作通过三维空间体和四维时空兴趣点投影到任意视角;然后,构建运动历史图像和非运动历史图像,并使用类增强主成分分析进行降维;最后,将降维后的矩阵构建为多流形,计算测试图像流形与各个训练图像流形之间的距离,利用最近邻分类器完成识别.在IXMAS数据集上的实验结果表明,相比其他几种动作识别方法,提出的方法取得了更高的识别率,且对任意视角都具有较好的鲁棒性.
- 王向前张月芬
- 关键词：人体动作识别最近邻分类器
