基于移动社会网络的校园协作学习交互与微视频扩散关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61877037
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    45.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0701.教育信息科学与技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) is the key support for the reform of student-centered education and teaching in the era of cyber-information. However, the continuous progress of mobile social network frontier technology has not brought about the effective development of CSCL theory and practice..The project intend to deeply study the collaborative interaction characteristics of learners and the method of fine-grained learning resources dissemination based on the campus mobile ad hoc network and communication. We uncover the interaction and community evolution rules which are implied in the collaborative learning by the means of system modeling and theoretical analysis. Mining the opinion leader node and constructing the reputation calculation model based on dynamic neighborhood expansion algorithm. We propose the fine-grained learning resources optimal routing dissemination mechanism based on the learner's reputation in using the differential evolution and other group search algorithm. And also we propose a reputation estimation method based on trust fuzzy computing to overcome the difficulties of network cold boot. We analyze the relationship between video compression and fragment by using the partial differential equations. .The project carries out empirical research based on the mobile social network. It aims to design a new mechanism and a new platform for the dissemination of learning resources that support the efficient collaboration and interaction of campus mobile learners. It will establish a new theoretical basis and methodological support for CSCL interaction, and has important scientific research significance and educational application value.
计算机支持的协作学习(CSCL)是网络信息时代实施以学生为中心的教育教学改革的关键支撑,然而移动社会网络前沿技术的不断突破并未带来CSCL交互理论与实践的有效发展。.本课题基于校园移动自组织机会组网与通信,拟深入研究学习者的协作交互行为特征与细粒度学习资源扩散方法:通过系统建模与理论分析,揭示协作学习中所蕴涵的交互与社区演化规律,并基于动态邻域扩张等算法挖掘意见领袖节点,构建声望计算模型;运用差分进化等群体式搜索算法提出基于学习者声望的细粒度学习资源最优化路由扩散机制;提出一种基于节点信任度模糊计算的声望估计方法,克服网络冷启动困境;运用偏微分方程分析视频压缩与分块的耦合关系。.本课题基于移动社会网络开展实证研究,旨在设计一种支持校园移动学习者高效协作交互的学习资源扩散新机制与新平台,为CSCL交互建立新的理论依据和方法支撑,具有重要的科学研究意义和教育应用价值。

结项摘要

计算机支持的协作学习是网络信息时代实施以学生为中心的教育教学改革的关键支撑,然而移动社会网络前沿技术的不断突破尚未带来学习交互理论与实践的高效发展。由校园学习者通过移动自组织形式构建的移动社会网络体系结构是进行校园协作学习交互与细粒度学习资源扩散的良好平台,其中如何有效地利用社会网络分析与计算最新技术,在保障学习者节点无基础设施自动组网的前提下实现高效能的协作学习关系探测与建模,解决优质富媒体学习资源的最优路径扩散是教育与信息技术交叉领域中迫切需要解决的关键科学问题。.项目以教育信息科学与技术应用实际需求作为牵引,重点关注特定地理区域内学习者开展协作学习交互中的行为特征与资源扩散问题,广泛调研国际科技前沿的最新成果动向,在项目研究工作中,对社区发现、学习者节点影响力分析、学习资源高效扩散等关键问题开展信息学科前瞻性基础研究。项目组成员根据分工计划紧紧围绕项目计划书和申请书中所确定的研究内容、目标、方法开展了一系列的理论研究和实践探索研究,明确了协作学习背景下移动社会网络中学习者移动节点之间的交互模式和内在规律,提出了学习Lead中心性与Top-k节点发掘方法、协作学习社区冷启动问题解决方法、学习者节点与协作小组影响力计算方法、学习资源快速扩散方法、学习资源推荐机制、节点缓存空间活跃度计算方法、缓存共享的协作小组资源调度策略、基于改进马尔科夫的校园机会网络高效路由预测方法等,总体解决了涉及移动社会网络学习交互的应用基础关键问题,达到项目预定目标。.项目工作的开展使得特定场景内的协作学习活动得到了移动社会网络技术的支持,释放了包含在移动通信过程中的学习者社会网络特征信息,这成为学习者之间开展学习互动与学习资源传输的重要因素,并赋能新一代校园学习交互实践和移动学习理论的落地推广,对深入开展教育教学体制改革、切实推进“以学生为主”的学习理念的落实有具体的理论指导意义和教育应用价值。.

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(20)
Data-Request-Packet Broadcasting Approach for Mobile Opportunistic Networks with Unreliable Links
具有不可靠链路的移动机会网络的数据请求包广播方法
  • DOI:
    10.1007/978-981-32-9244-4_44
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lichen Zhang;Xiaochun Zhang;Sui Yu;Longjiang Guo;Peng Li;Meirui Ren;Xiaoming Wang
  • 通讯作者:
    Xiaoming Wang
Conflict-Aware Participant Recruitment for Mobile Crowdsensing
移动群智感知的冲突意识参与者招募
  • DOI:
    10.1109/tcss.2019.2948957
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    IEEE transactions on computational social systems
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Lichen Zhang;Yu Ding;Xiaoming Wang;Longjiang Guo
  • 通讯作者:
    Longjiang Guo
基于ZigBee组网的智慧教室环境感知方法研究
  • DOI:
    10.16541/j.cnki.2095-8420.2019.36.050
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    教育现代化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李鹏;戚盼;于汪洋;李晨曦;贾凤仪
  • 通讯作者:
    贾凤仪
OSPF特殊区域网络原理分析及应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机与网络
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孟旭莹;李鹏;冯相榕
  • 通讯作者:
    冯相榕
移动无线传感器网络中抑制病毒传播模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴三柱;李鹏;吴三斌
  • 通讯作者:
    吴三斌

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其他文献

湖南仁里稀有金属矿田地质特征、成矿时代及其找矿意义
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    矿床地质
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨晗;陈振宇;李建康;李鹏;熊欣;王臻;周芳春
  • 通讯作者:
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新疆地区扁桃坚果品质分析
  • DOI:
    10.14067/j.cnki.1003-8981.2015.04.010
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    经济林研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    殷继英;张强;田嘉;李鹏;李疆
  • 通讯作者:
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  • DOI:
    10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0771
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    季祥;王海红;郑飞;李鹏
  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    石河子大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王文娟;任欢欢;韩吉春;王博;李鹏;郑秋生
  • 通讯作者:
    郑秋生

其他文献

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李鹏的其他基金

基于选择实验法的秸秆多元化利用非市场价值评估及生态补贴机制研究
  • 批准号:
    71703082
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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