学号:20477403
常 州 大 学
毕业设计(论文)开题报告
(2024届)
题 目基于鸿蒙的在线学习系统的设计与实现
学 生xxx
学 院应用技术学院专 业 班 级软件工程204
校内指导教师杨高朝专业技术职务讲师
校外指导老师殷红梅专业技术职务副教授
二○二四年二月
题目:基于鸿蒙的在线学习系统的设计与实现 |
一、前言 |
1.课题研究的意义,国内外研究现状和发展趋势 1.1意义 信息技术的飞跃与互联网的广泛渗透正深刻重塑教育领域。尤其在知识获取途径上,学习者的学习模式已从传统的教室授课扩展至线上平台,利用碎片时间在电子设备上观看教学视频、参与在线讨论、完成测验练习成为常态。教育资源的数字化,使得课程内容从纸质书籍转向多媒体资料,视频教程、互动课件等形式极大地丰富了学习资源。随着鸿蒙操作系统这一新兴平台的崛起,教育应用的开发迎来了新的契机,它不仅促进了跨设备协同学习,还增强了教育内容的个性化展示与交互体验。 鸿蒙系统以其独特的分布式架构,为在线学习系统提供了强大的底层支持,使得学习资源能够在手机、平板、智慧屏等多种终端间无缝流转,满足了不同场景下的学习需求。利用鸿蒙的开发工具和ArkTS语言,可以构建出既高效又安全的学习应用,这些应用不仅包含课程直播、录播观看、资料下载等基础功能,还能实现基于用户学习行为分析的智能推荐,如根据学习进度推送相关课程、依据兴趣偏好提供个性化学习资源。 面对日益增长的在线学习用户群体及多样化的学习需求,系统的高可靠性、高扩展性显得尤为重要。通过优化架构设计,确保系统能够承载大规模并发访问,同时易于根据未来教育趋势进行功能升级,保持系统的先进性。安全性方面,加强数据加密与访问控制,保护用户隐私与学习数据不被泄露,构建用户信赖的学习环境。 综上所述,基于鸿蒙的在线学习系统,旨在通过技术创新,打破传统教育界限,提供灵活便捷、个性化十足的学习路径,促进教育资源的公平分配与高效利用,为教育行业的数字化转型树立典范。 1.2国内外研究现状 自21世纪初以来,随着信息技术的迅猛发展和互联网的广泛普及,国内在线教育领域迎来了前所未有的发展机遇。起初,以网易公开课、中国大学MOOC为代表的在线课程平台,为用户提供了丰富的学习资源,打破了地域限制,使得优质教育资源得以广泛传播。这些平台不仅涵盖了高等教育课程,还逐步向职业教育、技能培训等多个领域拓展,满足了不同年龄层和学习需求的学习者。随着技术的进步,特别是移动互联网的兴起,学习不再受时间和地点限制,手机、平板等智能终端成为学习的新工具,随时随地的学习成为可能。 近年来,国内在线教育市场呈现爆炸式增长。据统计,2018年在线教育用户规模已超过2亿人,市场规模达到数千亿元,且持续保持高速增长态势。技术的进步不仅推动了在线教育的普及,也催生了多样化的教学模式,如直播授课、录播回放、一对一辅导等,极大地丰富了学习体验。同时,基于大数据和人工智能技术的个性化学习推荐系统,通过分析学习者的行为数据,精准推送学习资源,有效提升了学习效率。此外,为了保障学习质量和用户体验,在线教育平台在系统架构、数据安全、支付交易等方面也进行了大量技术创新和优化。 国外在线教育领域同样经历了快速的发展。以Coursera、edX、Udacity为代表的MOOC(大型开放在线课程)平台,吸引了全球数百万学习者参与,推动了教育资源的国际化共享。这些平台不仅提供高质量的课程内容,还与全球知名高校和企业合作,为学习者提供认证证书和职业发展机会。与此同时,随着云计算、大数据、人工智能等技术的成熟应用,国外在线教育平台在教学内容个性化、学习路径优化、学习成效评估等方面取得了显著进展。特别是近年来,虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等新兴技术的应用,为学习者创造了更加沉浸式的学习体验,进一步推动了在线教育技术的革新。 值得注意的是,国外在线教育市场还呈现出多元化的发展趋势,不仅有面向K-12教育的在线学校,还有专注于成人继续教育的在线平台,以及服务于特定行业或领域的专业培训平台。这些平台通过不断创新教学模式和教学内容,满足了不同学习者的需求,推动了在线教育的全球化发展。 综上所述,国内外在线教育领域均呈现出快速增长和技术创新的趋势,特别是在移动学习、个性化学习、智能化教学等方面取得了显著进展。基于鸿蒙操作系统的在线学习系统的设计与实现,正是在这一背景下应运而生,旨在通过技术创新,为用户提供更加高效、便捷、个性化的在线学习体验。 1.3发展趋势 近年来,全球范围内教育信息化的浪潮席卷而来,特别是在2020年新冠疫情的催化下,这一趋势变得尤为显著。为应对疫情带来的教学挑战,各国纷纷加速推进在线教育的发展,使得线上学习成为新常态。研究表明,即便疫情得到控制,这种在线教育模式的普及和深化也将持续进行,成为未来教育不可或缺的一部分。 从政策层面看,各国政府高度重视教育信息化的发展,纷纷出台相关政策以推动在线教育资源的建设和共享。同时,高等教育和职业教育机构也在积极响应,通过开设在线课程、建立远程学习平台等方式,拓宽教育服务范围,提升教育质量。这些举措不仅体现了国家对教育信息化战略地位的认可,也为在线教育系统的研发和推广提供了强有力的政策保障。 技术层面,随着移动互联网、云计算、大数据和人工智能等技术的不断成熟,为在线教育系统的发展提供了坚实的技术支撑。特别是鸿蒙操作系统等新一代操作系统的崛起,为教育应用的开发提供了更加开放、灵活和高效的环境。利用鸿蒙的开发工具和ArkTS语言,可以构建出功能丰富、性能卓越、易于扩展的在线教育系统,满足大规模用户的学习需求。 用户体验的优化是教育信息化持续发展的关键。在线教育系统需要不断迭代升级,提供更加个性化、智能化的学习体验。这包括优化用户界面设计,提升系统响应速度,增强学习资源的互动性和趣味性,以及利用人工智能技术为学习者提供精准的学习路径推荐和效果评估。通过这些措施,可以吸引更多用户参与在线学习,提高学习效果和用户满意度。 市场需求方面,随着教育信息化的深入发展,用户对在线教育系统的需求日益多样化。除了传统的学历教育课程外,职业培训、兴趣爱好、语言学习等领域的在线课程也受到广泛关注。为了满足这些需求,在线教育系统需要不断拓展课程资源,丰富课程形式,同时提供灵活的学习时间和地点选择。 展望未来,教育信息化将呈现出更加个性化、智能化、多元化的发展趋势。基于鸿蒙操作系统的在线教育系统作为其中的重要组成部分,将不断融合新技术、新理念,为用户提供更加高效、便捷、个性化的学习体验。同时,随着技术的不断迭代和市场的不断拓展,教育信息化将迎来更加广阔的发展前景,为构建终身学习型社会贡献力量。 |
2.课题的研究目标、内容和拟解决的关键问题 2.1研究目标 本课题的核心研究目标是设计并实现一个基于鸿蒙操作系统的在线学习系统,旨在为用户提供跨设备、无缝衔接的卓越学习体验。该系统需全面覆盖学生端、教师端和管理员端的功能需求,确保用户能够高效、便捷地进行在线学习与管理,从而推动在线教育技术的进步,并为鸿蒙操作系统的生态建设贡献力量。 2.2研究内容 本课题的研究内容聚焦于基于鸿蒙操作系统的在线学习系统的设计与实现。具体而言,包括但不限于:构建学生端模块,实现课程学习、资源搜索与下载、作业提交等功能;打造教师端模块,涵盖资源上传、题库构建、成绩管理等核心功能;以及设计管理员端模块,负责用户管理、公告发布与系统监控等任务。此外,还需利用鸿蒙的开发工具和框架,以及ArkTS编程语言,确保系统的稳定性、扩展性和安全性,以满足大规模用户的需求。通过深入研究与实践,本课题旨在实现一个功能完备、性能稳定的在线学习系统。 2.3拟解决的关键问题 在设计与实现基于鸿蒙的在线学习系统过程中,拟解决的关键问题主要包括:如何确保系统在不同设备间的无缝衔接与协同工作;如何构建高效、准确的用户学习路径推荐算法,以提升用户体验;以及如何在保障系统安全性的前提下,实现用户数据的快速处理与存储。为解决这些问题,本课题将充分利用鸿蒙操作系统的优势,结合先进的算法与技术手段,确保系统的稳定、高效与安全运行。 |
二、研究方案的确定 |
研究路线、方法,拟使用的主要仪器、药品
首要任务是明确用户与系统的功能需求。用户功能需求聚焦于在线学习系统中的模块操作,如学生端的课程学习、资源搜索与下载等;教师端的资源上传、题库构建等;以及管理员端的用户管理、公告发布等。系统功能需求则侧重于后台的信息记录与管理。进行前端与服务端技术的选型,确定使用鸿蒙开发工具与ArkTS编程语言,并设计所需的数据库表结构。规划系统架构与开发部署环境,确保系统能够高效、稳定地运行。编写详尽的测试用例,对系统进行全面测试,以优化用户体验,提升系统的实用性与可靠性。
本系统采用基于物品的协同过滤算法作为核心推荐技术。该算法通过分析用户的历史学习行为,计算物品间的相似度,从而挖掘出与用户兴趣相似的物品,并据此生成推荐列表。这一方法模拟了人们通过朋友推荐来选择学习内容的过程,实现了口碑的自动化传播。 在用户注册并登录系统后,可以通过关键词搜索等方式查找学习资源。用户的播放、评分、收藏等行为将被系统记录,作为后续推荐的基础。当用户请求推荐时,系统会依据其历史行为,结合物品相似度矩阵,精准推送个性化的学习资源,包括课程、资料等,并在界面上直观展示,为用户提供高效、便捷的在线学习体验。 基于物品的协同过滤算法通过计算共现矩阵中物品列向量的相似度,构建物品相似矩阵,进而在用户历史正反馈的物品基础上,找到相似物品进行推荐。这一方法不仅提高了推荐的准确性,还确保了系统的可扩展性与灵活性,能够适应不同用户群体的学习需求。 |
三、作者已进行的准备及资料搜集情况 |
3.1已进行的准备及资料搜集情况 为深入探索并设计基于鸿蒙操作系统的在线学习系统,已广泛搜集并深入研读了众多相关领域的文献资料。这些资料涵盖了在线教育技术的发展历程、鸿蒙操作系统的特性与优势、以及跨设备无缝学习体验的实现策略等。通过对这些文献的细致梳理与总结,明确了本课题的研究方向与目标,即构建一个功能全面、性能稳定的基于鸿蒙的在线学习系统。 已完成开题报告的撰写工作,详细阐述了本课题的研究背景、意义、目标、内容以及预期成果。同时,制定了详尽的论文提纲,为后续的研究与写作工作奠定了坚实的基础。通过这一系列的前期准备与资料搜集工作,确保了本课题研究的科学性与可行性。 |
四、阶段性工作计划与预期研究成果 |
4.1阶段性设计计划 (1)准备阶段 2025年1月,阅读足量参考文献,收集其他相关文献,了解学术界对该问题的研究现状,从中锁定自己的写作方向,确定论文题目,撰写文献综述,列好论文提纲。 (2)研究和设计阶段 2025年2月,进一步梳理文献,整理相关内容,对其进行总结。2025年3月至4月中旬,对系统进行功能设计、前端页面设计,获取数据并设计数据表字段。 (3)论文写作阶段 2025年4月至5月,通过文献综述、论文提纲以及相关文献的总结对论文进行撰写。后期针对导师意见进行修改和调整。 4.2预期研究成果 该系统预期的研究成果是打造一款功能全面的基于鸿蒙的在线学习系统。核心用户功能涵盖学生端的课程学习、资源搜索与下载、作业提交;教师端的资源上传、题库管理与成绩发布;以及管理员端的用户信息管理、公告发布与系统监控。鉴于系统需满足大规模用户的高效学习需求,高可靠性、高扩展性和高安全性成为设计的基石。 学生端的功能设计旨在为用户提供便捷的学习路径,从资源搜索到课程学习,再到作业提交,形成完整的学习闭环。教师端则侧重于教学资源的整合与管理,以及对学生学习进度的实时追踪。管理员端则确保系统的稳定运行与用户信息的妥善保管。 在系统设计过程中,特别注重算法的选择与优化,以提升个性化学习推荐的准确性。同时,对系统性能进行全方位考量,预设各种潜在问题,并制定相应的解决方案,旨在为用户提供流畅、稳定的学习体验。通过这一系列的精心设计,该系统有望成为在线教育领域的一颗璀璨新星,为鸿蒙操作系统的生态建设贡献力量。 |
五、主要参考文献 |
[1]李普聪,卢灵青,蒋娜.在线学习在线教学模式下的学生学习效果评价研究——以“信号与系统”在线课程为例[J].高等继续教育学报,2021,34(05):54-60. [2]杨超. 大学生在线学习投入度研究[D].哈尔滨师范大学,2021. [3]谭金丹. 基于深度学习的个性化学习资源推荐算法研究[D].桂林电子科技大学,2021. [4]冯燕芳,陈永平.高职在线课程融合教学设计途径研究[J].职教论坛,2020,36(06):63-70. [5]朱文浩. 大学生对在线课程的使用与满足研究[D].河南工业大学,2020. [6]郑凯旋. 家长参与幼儿园在线课程学习的个案研究[D].南京师范大学,2020. [7]叶佩.基于MVC框架的英语在线学习资源管理系统[J].自动化技术与应用,2024,43(04):89-92.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2024)04-0089-04. [8]刘莹,杨淑萍.大数据背景下的智能型自适应在线学习行为研究[J].继续教育研究,2023,(06):58-62. [9]李露晨.高职院校在线网络教学学习管理系统的设计与研究[J].科技与创新,2022,(24):117-119.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2022.24.033. [10]周巧扣.基于BERT模型的自动问答系统的设计与实现[J].现代信息科技,2024,8(20):83-86.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.20.017. [11]曲克晨,李锦昌,黄德铭,等.基于知识图谱的学习系统设计对在线学习效果的影响研究[J].华东师范大学学报(自然科学版),2024,(05):70-80. [12]陈睿.教师在线培训自适应学习系统应用探碛[J].科学咨询(教育科研),2024,(08):83-86. [13]陈琼.基于Android高校在线考试系统的设计与实现[J].电脑编程技巧与维护,2024,(08):69-71.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2024.08.005. [14]Alex H ,Stephen A ,Alessandro G , et al.Antimicrobial learning systems: an implementation blueprint for artificial intelligence to tackle antimicrobial resistance[J].The Lancet Digital Health,2024,6(1):11-23. [15]Yuteng L ,Kaicheng S ,Jia Z , et al.Mutation testing of unsupervised learning systems[J].Journal of Systems Architecture,2024,23-53. |
六、指导教师审阅意见 |
同意开题! 签名 2024年2月20日 |