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知识意识的推理，并在MOOC中进行自我监督的强化学习，以进行解释
抽象可解释的建议很重要，但尚未在大规模开放的在线课程（MOOC）中探索。最近，知识图（kg）在可解释的建议中取得了巨大成功。但是，电子学习方案具有一些独特的限制，例如学习者的知识结构和课程前提条件要求，导致现有的基于KG的建议方法在MOOC中工作不佳。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的可解释的建议模型，即通过自我监督的r genning（KRRL）进行k nowledge-knowledge-resountion。特别是为了增强kg中的语义表示和关系，一种多级表示学习方法丰富了语义相互作用的感知信息。之后，一种自我监督的强化学习方法有效地指导了KG上的路径推理，以匹配电子学习场景中的独特约束。我们在两个现实世界的MOOC数据集上评估了KRRL模型。实验结果表明，就建议准确性和解释性而言，KRRL显然优于最先进的基线。
已预先批准转学分的 MOOC 列表
3 GER-PE (BM) : 除 ACC、BUS、ACBS、BCE、BCG 以及杨氏学者项目和大学学者项目学生以外的所有课程 UE / BDE：除杨氏学者项目和大学学者项目学生以外的所有课程
一门促进系统思维和系统工程的 MOOC
系统集成了硬件和软件元素，并与其环境进行实时交互。开发这样的系统需要采用基于系统思维和系统工程的系统方法。系统思维表明需要采用跨学科方法（不仅要关注技术，还要考虑社会或监管承诺，等等），这对于探索整个嵌入式系统领域至关重要。系统工程使学习者能够获得一种方法，该方法可以制定一个完全集成产品开发的一致设计和管理计划。本文介绍了如何设计和制作 MOOC，以促进在开发连接嵌入式系统时使用系统方法。MOOC 使用不同的案例研究，逐步介绍一种方法来培养特定的系统思考者技能，以识别和解决在设计连接嵌入式系统期间出现的各种问题。它于 2016 年推出，在不到 2 年的时间内吸引了超过 10,800 名学习者。之所以取得如此成功，当然是因为创建 MOOC 的团队采用了协作和整合的方法，即系统方法，这种方法也在这一教育项目中展现了其优势。
机器学习算法在检测学生观看 MOOC 时的困惑程度方面的比较
4 方法 21 4.1 文献综述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................................25 4.5 数据收集....................................................................................................................................................................................................................26 4.5.1 数据集....................................................................................................................................................................................................................................26
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的方式发生了根本性变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程 (MOOC)。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，AI 通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家提供。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松访问相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的途径发生了根本性的变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程（MOOC）。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，人工智能通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家获得。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松获取相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。
地理空间大规模开放在线课程 (MOOC) ... - IIRS
在新冠肺炎疫情爆发的艰难时期，大规模开放式在线课程 (MOOC) 是接触大量参与者并分享知识的有效方式。联合国外层空间事务厅和联合国亚太空间科学和技术教育中心于2020年10月13日国际减少灾害风险日推出了一门关于“地理空间应用在灾害风险管理中”的大规模开放式在线课程 (MOOC)。该课程反应热烈，共有来自148个国家的29,727名参与者注册参加。在疫情期间，MOOC 为所有想要提高在灾害风险管理中使用地理空间和地球观测技术能力的人提供了免费、灵活的在线培训计划。根据反馈和对继续开展 MOOC 的要求，计划启动 MOOC 的第二阶段，其中包括额外的讲座和实践课程。拟议的 MOOC 注册第二阶段将于 2021 年 6 月 1 日开放。MOOC 旨在加强灾害管理专业人员的努力，为实现《2015-2030 年仙台减少灾害风险框架》、《2030 年可持续发展议程》和《联合国气候变化框架公约》第 21 次缔约方会议 (COP) 产生的《巴黎协定》的目标做出贡献。目标受众
MOOC 在新教育场景中的作用。教师发展的综合策略
COVID-19 疫情迫使我们的生活发生了深刻的改变。随着数字化转型的加速，我们的工作和学习方式被打乱了。为了正确适应这一变化，我们需要制定和实施新的紧急战略和方法，以学习为中心，支持工人和学生进一步发展“面向未来”的技能。在过去一段时间里，大学和教育机构已经证明，它们可以在这方面发挥重要作用，同时也利用了大规模开放在线课程 (MOOC) 的潜力，事实证明，在存在诸多限制的总体背景下，大规模开放在线课程是一种重要的灵活性和适应性工具。从 2020 年 3 月到现在，我们目睹了 MOOC 的注册人数呈指数级增长，而“传统”学生对不同主题感兴趣，而这些主题不一定与他们的课程学习相结合。为了在疫情蔓延期间支持学生和教师的发展，米兰理工大学专注于一个主要方面：教师发展，以便更好地将数字工具和内容融入电子学习体验中。当前的讨论重点是如何提高 MOOC 与现场活动的整合度，以创造有意义的学习和教学体验，从而利用混合学习方法吸引学生和外部利益相关者，为他们提供未来工作相关的技能。