隨著信息技術(shù)的發(fā)展,教材的形式不斷的變化,從單一的紙質(zhì)教材過渡到“教材+光盤”,再到現(xiàn)在流行的“教材+數(shù)字資源”的新媒體教材、復(fù)合教材。教材形式不斷發(fā)展的同時(shí),也伴隨著學(xué)習(xí)方式的不斷變革。教材從單一的紙質(zhì)教材到“教材+數(shù)字資源”的新媒體教材變化過程,同時(shí)也是學(xué)習(xí)方式的信息化程度不斷提高的過程。信息化程度的不斷提高,使得越來越來教材資源通過信息技術(shù)手段,復(fù)合到了原本的紙質(zhì)教材上,復(fù)合教材受到越來越多的關(guān)注。二維碼技術(shù)是新媒體教材中最常見的、用來連接教學(xué)資源的信息技術(shù)手段,也是數(shù)字化的學(xué)習(xí)方式中最廣泛使用的技術(shù),但是2017年4月,教育部明確提出,中小學(xué)教材中一律不得出現(xiàn)提供額外教學(xué)輔助資料的各類鏈接網(wǎng)址、二維碼等信息。在這種情況下,需要一種新的方式實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源整合。筆者研究基于人工智能領(lǐng)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的教學(xué)資源整合方法。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的教學(xué)資源整合方法是借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)Arduino器件識(shí)別程序,學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中利用Arduino器件識(shí)別程序獲取器件相關(guān)的學(xué)習(xí)資源,進(jìn)而開展學(xué)習(xí)。本文先是詳細(xì)陳述了課題的研究背景、研究現(xiàn)狀、研究問題、研究方法以及預(yù)期研究結(jié)果和創(chuàng)新點(diǎn);然后闡述了文章運(yùn)用到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論基礎(chǔ);接著設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)資源整合方法,其中包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Arduino器件識(shí)別程序的設(shè)計(jì)和Arduino器件學(xué)習(xí)資源庫的建設(shè);之后依據(jù)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)資源整合方法設(shè)計(jì),對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行功能測(cè)試,同時(shí)也在實(shí)際教學(xué)活動(dòng)中進(jìn)行測(cè)試,并且通過與使用者的訪談了解使用者評(píng)價(jià);最后,根據(jù)測(cè)試結(jié)果和訪談結(jié)果優(yōu)化程序,然后對(duì)優(yōu)化后的程序再進(jìn)行一次測(cè)試。研究發(fā)現(xiàn),學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中,可以利用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Arduino器件識(shí)別程序順利的開展學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)的效率更高;同時(shí)識(shí)別程序符合學(xué)習(xí)者的需求,學(xué)習(xí)者能接受并滿意這種方式;識(shí)別程序?qū)崿F(xiàn)直接通過器件來訪問教學(xué)資源,創(chuàng)新了Arduino學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)資源之間的交互方式,學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)活動(dòng)中對(duì)使用的器件有疑問時(shí),通過掃描器件的方式提出疑問,識(shí)別程序根據(jù)識(shí)別到的器件做出反饋,實(shí)現(xiàn)了學(xué)生與課程內(nèi)容的一種對(duì)話。
【學(xué)位單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：G434
【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究問題及意義
    1.4 研究方法
    1.5 預(yù)期研究結(jié)果和創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
    2.1 深度學(xué)習(xí)與人工智能
    2.2 深度學(xué)習(xí)模型
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
        2.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用結(jié)構(gòu)
        2.3.1 卷積層
        2.3.2 池化層
        2.3.3 全連接層
        2.3.4 激活函數(shù)
        2.3.5 損失函數(shù)
        2.3.6 過擬合問題
    2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)
    2.5 TensorFlow概述
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)資源整合方法設(shè)計(jì)
    3.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)資源整合方法總體設(shè)計(jì)
    3.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Arduino器件識(shí)別程序設(shè)計(jì)
        3.2.1 構(gòu)造流程
        3.2.2 模型設(shè)計(jì)
    3.3 識(shí)別準(zhǔn)確率的影響因素分析
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)
        3.3.2 迭代次數(shù)
        3.3.3 批處理圖片數(shù)
        3.3.4 基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率
    3.4 Arduino器件學(xué)習(xí)資源庫建設(shè)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 Arduino器件識(shí)別程序?qū)崿F(xiàn)與測(cè)試
    4.1 Arduino器件圖像采集
    4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建
        4.2.1 將圖像轉(zhuǎn)為TFRecord文件
        4.2.2 加載圖像
        4.2.3 模型構(gòu)建
        4.2.4 訓(xùn)練
    4.3 調(diào)用攝像頭實(shí)現(xiàn)器件識(shí)別
    4.4 Arduino器件識(shí)別程序在新采集圖片上的測(cè)試
    4.5 Arduino器件識(shí)別程序在實(shí)際教學(xué)環(huán)境中的測(cè)試一
    4.6 Arduino器件識(shí)別程序在實(shí)際教學(xué)環(huán)境中的測(cè)試二
    4.7 本章小結(jié)
第5章 Arduino器件識(shí)別程序優(yōu)化
    5.1 Arduino器件識(shí)別程序識(shí)別準(zhǔn)確率不高的原因分析
    5.2 Arduino器件識(shí)別程序優(yōu)化
        5.2.1 樣本數(shù)據(jù)集的擴(kuò)充
        5.2.2 參數(shù)的優(yōu)化
        5.2.3 學(xué)習(xí)資源推送方式的優(yōu)化
    5.3 Arduino器件識(shí)別程序優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
    5.4 Arduino器件識(shí)別優(yōu)化程序測(cè)試一
    5.5 Arduino器件識(shí)別優(yōu)化程序測(cè)試二
    5.6 本章小結(jié)
第6章 研究總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究反思與展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2856722