빅데이터 환경에서 혁신적인 온라인 교육 모델의 적용 연구

온라인 교육은 네트워크 기반의 교수 접근 방식이다. 이는 UGC와 인터넷 기술의 적용을 통한 콘텐츠 전파 및 빠른 학습 방법이다. 전통적인 학교 교육과 비교할 때, 온라인 학습은 더 많은 자원과 더 많은 자율성을 얻을 수 있으며, 학습에 있어 시간과 공간의 제약이 사라진다. 설문조사를 통해 이 논문은 온라인 교육 모델에서 학습자들이 학습 과정에서 여전히 몇 가지 단점이 있음을 발견했다. 예를 들어, 학습 과정이 지속적이지 않다. 따라서 이 논문은 신경망 분류 알고리즘을 사용하여 온라인 교육 학생들의 학습 행동에 영향을 미치는 관련 요소를 분석하고, 다양한 영향 요인에 대한 대응 제어 전략을 제안한다. 대규모 교육 데이터에 대한 학습 과정 제어 전략 모델을 구성하여 학습자들이 학습 효율성을 향상시키고, 온라인 교육 모델이 병목 현상을突破하도록 도우며, 온라인 교육 산업이 빠른 발전을 유지하도록 한다. 마지막으로, 개선된 온라인 교육 모델과 전통적인 온라인 교육 모델의 비교 분석을 통해 개선된 온라인 교육 모델이 학생들의 학습 흥미를 더 잘 향상시킬 수 있음을 발견했다. 온라인 교육의 발전을 위한 참고 자료를 제공하였고, 전통 교육의 온라인 교육으로의 전환과 업그레이드에 대한 참고 자료도 제공하였다.