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文档简介

云计算和大数据支撑下的大规模在线学习研究与实践吴文峻北京航空航天大学的核心云技术云流媒体技术•HTML5•DASH流自适应传输技术•云转码技术•CDNing67Choosesequenceandtimingofrequeststominimizeprobabilityofre-buffersandmaximizequality•面向MOOC的高清晰、自适应的视频传输需求•面向移动终端•根据视频的内容来设计码率的Profile•改进DASH的码率调节算法教师为主(Instructor-Centered)PPT为主(Slides-Presentation)混合型(Instructor-Slides)•包含一名讲师及静态演示文稿•分别位于画面左右两侧视频型(Motion)•包含讲师选取的视频资料视频分类方法•主要步骤•运动区域计算•人脸识别•相似度计算•决策树见右图PSNR值(dB)MOS值(37,+)5(非常好)(31,37]4(好)(25,31]3(一般)(20,25]2(差)(0,20]1(非常差)MOOC-DASH与OSMF的比较•网络带宽在250kbps波动•视频码率更加平滑•视频流由于考虑到不同类型的情虚实融合的云在线实验平台和教学实践2015.62015.102013.12013.82013.82014.4实验平台的分类比较性实验操作直观、真有时间和空间上的限制，设备资源利用率低在目前的MOOC平台中，较少见到软硬件结合在线实验室bMOOC在线实验核心服务层根据用户行为操作实验数据bMOOC在线实验核心服务层根据用户行为操作实验数据作部件实验现象实验设备控制和访问机群课程名称2015年人数(本科生，32学时)验•网络模拟器软件仿真实验(初级实验)•简单实验•学校“云实验中心”服务器运行•本地下载运行•网络设备在线实验(中级实验)•中等难度实验•网络设备与网络模拟器的虚实结合实验(高级实验)•网络新技术实验小网络实验课程教学效果对比网络实验课程教学效果对比22010年2011年2012年2013年2014年2015年%2010年2011年2012年2013年2014年2015年优秀良好中等及格不及格教学内容在范围、深度和难度均有增加的前提下：优秀率在线计算机组成实验教学内容PUCPU•本科生优秀率提•完成较难实验人数习效果评价观看视频作业行为特征提取识掌握识掌握成绩成绩识掌握识掌握成绩成绩识掌握成绩于随机图的型行为数据的基本统计行为预测模型•分类模型•线性判别分析(LDA)•逻辑斯特回归(LR)•支持向量机(SVM)•预估目标以单元测试题的正确率为依据cslsAccuracyAUC三种模型表现出一致的性能，预测正确率都在预测准确率预测准确率%%0.0%%12345678910朴素正确率方法

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