篇一：网络教育可行性研究报告
网络教育项目可行性研究报告 2016年
前 言
可行性研究报告是从事一种经济活动（投资）之前，双方要从经济、技术、生产、供销直到社会各种环境、法律等各种因素进行具体调查、研究、分析，确定有利和不利的因素、项目是否可行，估计成功率大小、经济效益和社会效果程度，为决策者和主管机关审批的上报文件。
中商产业研究院每年完成项目数量达数百个，在养老产业、商业地产、产业地产、产业园区、互联网、电子商务、民营银行、民营医院、农业、养殖业、生态旅游、酒店、机械电子等行业积累了丰富的项目案例，可对同行业项目提供具有参考性、建设性意见，为客户设计该项目的建设方案，完成包括市场和销售、规模和产品、厂址及建设工程方案、原辅料供应、工艺技术、设备选择、人员组织、实施计划、投资与成本、效益及风险等的计算和评价；内容详实、严密地论证项目的可行性和投资的必要性。我们策划编制的网络教育X项目可行性研究报告在发改委、投资商与金融机构的审慎下处于同行领先水平。
【出版日期】 2016年
【交付方式】 Email电子版/特快专递
【价 格】 订制
网络教育项目可行性研究报告
第一章 项目总论
一、项目背景
二、项目简介
三、项目可行性与必要性分析
四、主要经济指标说明
五、可行性研究报告编制依据
第二章 项目建设单位介绍
一、项目建设单位介绍
二、经营业绩
三、资质证书
第三章 网络教育市场分析
一、网络教育行业发展现状
二、网络教育行业市场规模分析与预测
三、网络教育市场分析小结
第四章 项目总体规划
一、项目定位
二、项目功能
三、主要服务内容
第五章 运营管理
一、商业模式
二、运营模式
第六章 项目建设条件
一、项目选址
二、地理位置
三、交通条件
四、基础设施
第七章 工程建设方案与总图布置
一、工程建设基本原则
二、总图布置方案
三、建设经济指标
第八章 人力资源管理
一、组织架构
二、劳动定员
三、人员培训
四、薪酬绩效制度
第九章 节能、节水保护
一、编制依据
二、能耗与水耗分析
三、节能、节水措施
第十章 环境保护与劳动安全
一、设计依据及执行标准
二、环境影响分析
三、环境影响保护措施
四、劳动安全措施
五、环境保护与劳动安全措施
第十一章 消防设计
一、设计依据及执行标准
二、危险因素分析
三、消防安全措施
第十二章 项目实施进度安排
一、项目实施阶段规划
二、项目实施进度表
第十三章 建设投资估算
一、投资估算范围
二、资金使用计划
1、项目总投资
2、固定资产投资（土地费用、土建工程、装修装饰、设备、预备费、工程建设其它费用、建设期利息）
3、流动资金
三、分年投资计划表
四、资金筹措
第十四章 项目财务评价
一、基本财务数据假设
二、销售收入预测与成本费用估算
三、敏感性分析
四、盈亏平衡分析
五、盈利能力分析
六、财务评价结论
第十五章 项目综合评价
一、SWOT模型分析
二、项目结合评价结论
第十六章 附件
篇二：网络教育策略研究2
三、表现形式多样化
1、教学(原文来自：wWw.xiaOcAofANweN.coM 小 草 范 文 网:网络教育研究的资料)内容多媒体化和情境化。
随着网络带宽的拓宽和网速的全面提升，基于WEB的多媒体教学将是网络教学的趋势。网络课程的发展方向是基于流媒体（实拍教学场景、丰富的教学辅助材料）和MUD（MOO）技术的虚拟真实教学环境等更加人性化的教学环境。如美国的达顿私立学校，建立了大量实景模拟场景。小学六年级学生在上古代东亚述国的历史课时，在教师的指导下，通过电脑进入数字图书馆中的虚拟东亚述国的遗址进行挖掘工作，然后撰写一篇关于东亚述国的论文。在挖掘时，一切都像真的一样，那些珍珠、象牙等文物被学生一个个挖掘了出来，甚至还可以听到沙沙的挖掘声，此时学生们俨然成了考古学家，个个激动得像伟大的发现者。这种虚拟真实的教学环境把学习者的积极性充分调动起来了，其学习效果是仅仅往网上放一些有关东亚述国的文字、图片资料所无法比拟的。
2、交互方式多样化。交互有同步、异步形式，交互方式不仅是基于文本的电子邮件、讨论区、BBS等，还将出现基于文本和图像的电子白板、应用进程的共享等方式。
3、导航系统便捷化。一个适于自主学习的便捷导航系统应该至少包括课程结构说明、课程的层次或网络目录结构（如网大的课程结构）、学习历史与状态记录、课程和学习单元快速链接、便捷的资源检索、导航帮助等。
四、加强规划，注重绩效
建设网络课程要从社会、学习者的角度考虑绩效问题。 首先是课程是否对社会的发展有用；其次是学习者通过该课程的学习能否获得自身的发展，包括学习能力、解决问题能力和情感发展。要采取多种评价方式对教学效果和课程进行评估，不断对课程的教学内容、教学策略进行修正、调整，对课程结构进行调整。
今天，网络正在成为校园生活中一种生活甚至是生存的方式，人们可以通过网络获取信息、相互交流、工作学习、娱乐休闲。“现代技术在教育领域引起了强烈的震荡，其震中就是培养人才、传授技术的高等教育。从历史上看，所有的教育革命的发展都来自于教育传播媒介的革命。” 网络技术在教育领域内的应用引起了教育的变革，这场变革不仅是教学内容和教学方式的改变，而且是从整体上动摇了传统的教育制度。网络技术的运用导致了新的教育形式——网络教育的产生。“网络教育是主要通过多媒体网络和以学生为中心的非面授教育方式。”这种全新的学习方式，日益成为教育大众化、民主化、终身化的一种极好
的教育形式和有效途径。
篇三：网络教育资源的特征选择研究.doc
网络教育资源的特征选择研究
作者：黄 峰 谭金波 杨晓江 李 艺
来源：《教育与职业·理论版》2008年第08期
［摘要］为了提高网络教育资源库建设的质量和效率，文章采用文本自动分类方法实现资源的自动归类，而特征选择是文本自动分类系统的关键步骤。文章以基础教育资源为样本，重点研究了网络教育资源的特征选择方法，实验结果表明，改进型互信息（MIPW）方法要好于其他方法，并且单字词的去除使得分类效果提高，说明词特征更能够比较完整地表达语义信息。
［关键词］网络教育资源 自动分类 特征选择
［作者简介］黄峰（1981- ），男，江苏镇江人，南京师范大学研究生部学位与培养办公室，主要研究方向为教育技术和Web挖掘。（江苏 南京 210097）谭金波（1978- ），女，山东蓬莱人，山东师范大学教育技术系讲师，主要研究方向为教育技术和Web挖掘。（山东济南 250014）杨晓江（1965- ），男，江苏南通人，南京师范大学教育技术系教授，硕士生导师，主要研究方向为教育技术、软件工程、信息检索等。（江苏 南京 210097）李艺（1956- ），男，山东临沂人，南京师范大学教育技术系教授，博士生导师，主要研究方向为教育技术和信息化教育等。（江苏 南京 210097）
［中图分类号］G434［文献标识码］A［文章编号］1004-3985（2008）12-0168-03
一、引言
随着Internet的普及和发展，网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一个重要组成部分，越来越多的人在利用互联网进行学习，网络已经成为获取教育资源的一条重要渠道。面对网上如此的海量信息，文本自动分类技术为解决选择下载问题提供了一个新的思路，但实现文本自动分类的特征项维数过高又直接导致分类算法的代价过高，从而造成整个分类系统效率低下。因此我们需要研究特征选择技术，将高维特征空间映射到一个低维的特征空间，并且要求基于该低维特征空间进行文本分类时，分类效果不会下降，或者下降很小。
特征选择从广义来讲是指一种变换，原始特征的数量一般都很大，也就是说它们处于高维空间，通过映射或变换将它们用低维空间来表示。特征选择主要借助统计学、信息论等方法对特征和类别关系进行分析，选择与包含相关类别信息最多，对分类贡献最大的若干特征项。因此特征选择对于文档的分类有着重要的影响，特征选择的结果将会直接影响到文档自动分类的精度和效度，进而最终影响整个教育资源库建设的质量。
二、特征选择方法
文本分类中，特征选择的基本思想通常是构造一个评价函数，对特征集的每个特征进行评估，然后对所有的特征按照其评估分的大小进行排序，选取预定数目的最佳特征作为特征子集。常用的特征选择方法有：文档频率、信息增益、期望交叉熵、X2统计、文本证据权、互信息等①，笔者在相关研究及实验的基础上提出了一种改进型互信息（MIPW）算法，下文将对这几种特征选择方法的基本思想及计算模型一一介绍。
1.文档频率（DF）。文档频率可表示为：
7.改进型互信息（MIPW）。由于互信息没有考虑单词发生的频度，从而造成经常倾向于选择稀有单词，另外，互信息给许多单词的分值是完全一样的，这样在特征选择排序时就只能随机地删除那些分值与前面的相同却不幸排在后面的单词，造成大量有用信息的损失。为了弥补这种不足，笔者给互信息加上了表征词条出现概率的P（w）因子函数，提升高频词的权重，成为改进型互信息算法，公式为：
三、实验
1.实验设置。为了系统地比较研究DF，IG，Cross Entropy，CHI，WET和MIPW等六种特征选择方法具体应用到网络教育资源领域内的适应度，笔者以基础教育资源为样本，按照下面的方案进行实验。
第一，数据集。首先根据研究样本的资源分布情况构造了一个具有两层结构的层次分类树，共有12个大类，18个小类，然后按此分类结构人工构建了一个包含7412篇训练文档，1867篇开放测试文档的数据集，由于笔者的研究是针对网络中的教育资源，因此数据集中所有文档均来自互联网。大类包括：数学、语文、物理、化学、地理、生物、历史、政治、音乐、美术、体育、信息技术；小类包括：小学数学、初中数学、高中数学、小学语文、初中语文、高中语文、初中物理、高中物理、初中化学、高中化学、初中地理、高中地理、初中生物、高中生物、初中历史、高中历史、初中政治、高中政治、音乐、美术、体育、信息技术。训练文档数量和测试文档数量按小类平均分布，具体为每小类300篇左右训练文档，100篇左右测试文档，大类训练及测试文档由其下属小类组合而成。
第二，分类算法。实验中的分类算法为Rocchio算法，它是基于向量空间模型和最小距离的方法。基本思想是使用训练集给每个类别构造一个原型向量④。计算步骤是：将文本表示为向量空间中的高维向量，计算每一类别的中心。对于测试文本，计算它到每一个类别中心的相似度，将此文本归类于与其相似度最大的类别。
2.实验结果与分析。（1）大类的分类效果。文本分到第一层即大类的宏平均分类正确率F1值的测试结果见文末图1，从图中可看出，F1值都很高，达到96%左右，随着词量的减少，整体趋势是下降的，但各种方法在3000维之前的测试效果相差不大。（2）小类的分类效果。对于小类，笔者依据不同的训练及测试策略共做了3轮实验：