推荐关键词信息

基于关键词提取的新闻推荐系统设计与实现随着互联网技术的快速发展，新闻信息越来越丰富，用户阅读新闻的方式也在不断变化。

现在，越来越多的用户更倾向于通过推荐系统获得自己感兴趣的新闻。

在此背景下，如何设计一款有效的基于关键词提取的新闻推荐系统，成为了一个热门话题。

一、新闻推荐系统的需求传统的新闻推荐系统通常基于协同过滤和基于内容的推荐算法。

协同过滤算法主要利用用户的历史行为数据，预测他们可能感兴趣的新闻内容。

而基于内容的推荐算法则是根据新闻内容的关键词、分类、文本特征等进行匹配推荐。

相比于协同过滤算法，基于内容的推荐算法更能满足用户的个性化需求，因为它不局限于历史行为数据，能够准确把握每篇新闻的特点，从而为用户推荐更加符合他们兴趣爱好的新闻。

但是，传统的基于内容的推荐算法还存在一些问题。

比如，它只能依靠词频、文本语义等浅层次的处理方式对新闻进行分类，无法深入了解每篇新闻的内涵、情感倾向等。

而随着自然语言处理技术的不断进步，基于关键词提取的新闻推荐系统则得到了广泛的应用。

基于关键词提取的新闻推荐系统通过提取关键词、建立词向量、训练模型等方式，能够更加深入地了解每篇文章的内涵，捕捉其情感倾向，并根据用户的兴趣和新闻特点进行推荐。

这种新闻推荐系统不仅能够提高用户的使用体验，还有助于媒体平台提高用户的粘性，从而更好地实现商业价值。

二、关键词提取的技术实现基于关键词提取的新闻推荐系统需要利用现有的自然语言处理技术进行实现，其主要技术流程包括文本清洗、关键词提取、词向量构建、模型训练和推荐输出五个步骤。

1. 文本清洗首先，需要对待处理的新闻文本进行清洗，去除一些无效信息。

具体来说，可采取以下几种方法：1）去除HTML标签和特殊符号新闻文本通常会包含HTML标签、特殊符号等无关信息，这些信息会干扰模型的学习，需要进行去除。

可以利用正则表达式、BeautifulSoup等工具去除这些无关信息。

2）分词分词是自然语言处理中的一个重要步骤，它将文本拆分成一个个词语，以便后续处理。

小学生阅读理解掌握提取文章中关键信息的方法阅读是小学生学习中非常重要的一项能力，掌握良好的阅读理解能力对他们的学业发展至关重要。

其中，提取文章中关键信息的方法是帮助小学生理解文章内容的一种有效策略。

本文将介绍一些适合小学生的方法，帮助他们提高对文章关键信息的把握。

一、预读标题和首句首先，预读标题和首句是提取文章关键信息的首要步骤。

标题通常能给出文章的主题，首句则为整篇文章的导入，两者能够帮助小学生快速了解文章的主旨和基本内容。

当小学生在阅读时先对标题和首句进行预读，能够在接下来的阅读过程中更有目的地寻找关键信息，提高阅读效率。

举例来说，假设文章标题为"猫咪的日常生活"，首句为"猫咪是世界上最受人们喜爱的宠物之一"。

通过预读，小学生可以推测该文章将会介绍关于猫咪的一些日常生活情况，这样在后续的阅读中，他们就能够更有针对性地寻找与猫咪相关的关键信息。

二、注意标点符号和关键词标点符号和关键词在文章中常常扮演着“关键信息”的角色。

小学生在阅读时，应该特别留意标点符号以及关键词的出现。

例如，问号常常出现在问题的结尾，逗号常常出现在列举的地方，冒号常常出现在解释或者引出例子的地方。

这些标点符号常常能够帮助小学生找到文章中的重点内容。

此外，关键词也是提取关键信息的重要线索。

具体事物的名称、事件发生的时间地点等，都是文章中的关键词。

小学生在阅读时要留意这些关键词，在自己的脑海中进行记忆和整理，以便更好地理解文章内容。

三、利用首字母缩写和关键句子首字母缩写和关键句子是帮助小学生提取关键信息的有力工具。

当小学生在阅读过程中遇到一些重要的概念或者信息时，可以将这些概念或者信息的首字母缩写下来，以形成一个简短的记忆提示。

这样，当他们回顾文章内容时，就能够通过这些缩写迅速回想起文章中的关键信息。

此外，关键句子也能够帮助小学生进行信息提取。

在每段文章中，通常会有一到两个关键句子，它们承载着该段落的主要内容。

信息检索关键词部分Key word第1章信息检索（Information Retrieval, IR）数据检索（data retrieval）相关性（relevance）推送（Push）超空间（hyperspace）拉出（pulling）⽂献逻辑表⽰（视图）（logical view of the document）检索任务（retrieval task 检索（retrieval ）过滤（filtering）全⽂本（full text）词⼲提取（stemming）⽂本操作（text operation）标引词（indexing term）信息检索策略（retrieval strategy）光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）跨语⾔（cross-language）倒排⽂档（inverted file）检出⽂献（retrieved document）相关度（likelihood）信息检索的⼈机交互界⾯（human-computer interaction, HCI）检索模型与评价（Retrieval Model & Evaluation）⽂本图像（textual images）界⾯与可视化（Interface & Visualization）书⽬系统（bibliographic system）多媒体建模与检索（Multimedia Modeling & Searching）数字图书馆（Digital Library）检索评价（retrieval evaluation）标准通⽤标记语⾔（Standard Generalized Markup Language, SGML）标引和检索（indexing and searching）导航（Navigation）并⾏和分布式信息检索（parallel and distribution IR）模型与查询语⾔（model and query language）导航（Navigation）有效标引与检索（efficient indexing and searching）第2章特别检索（ad hoc retrieval）过滤（filtering）集合论（set theoretic）代数（algebraic）概率（probabilistic 路由选择（routing）⽤户需求档（user profile）阙值（threshold）权值（weight）语词加权（term-weighting）相似度（similarity）相异度（dissimilarity）域建模（domain modeling）叙词表（thesaurus）扁平（flat）⼴义向量空间模型（generalized vector space model）神经元（neuron）潜语义标引模型（latent semantic indexing model）邻近结点（proximal node）贝叶斯信任度⽹络（Bayesian belief network）结构导向（structure guided）结构化⽂本检索（structured text retrieval, STR）推理⽹络（inference network）扩展布尔模型（extended Boolean model）⾮重叠链表（non-overlapping list）第3章检索性能评价（retrieval performance evaluation）会话（interactive session）查全率(R, Recall Ratio) 信息性（Informativeness）查准率(P, Precision Ratio) ⾯向⽤户（user-oriented）漏检率(O, Omission Ratio) 新颖率（novelty ratio）误检率(M, Miss Ratio) ⽤户负担（user effort）相对查全率（relative recall）覆盖率（coverage ratio）参考测试集（reference test collection）优劣程度（goodness）查全率负担（recall effort）主观性（subjectiveness）信息性测度（informativeness measure）第4章检索单元（retrieval unit）字母表（alphabet）分隔符（separator）复合性（compositional）模糊布尔（fuzzy Boolean）模式（pattern）SQL(Structured Query Language, 结构化查询语⾔) 布尔查询（Boolean query）参照（reference）半结合（semijoin）标签（tag）有序包含（ordered inclusion）⽆序包含（unordered inclusion）CCL(Common Command Language, 通⽤命令语⾔) 树包含（tree inclusion）布尔运算符（Boolean operator） searching allowing errors容错查询Structured Full-text relevance feedback 相关反馈Query Language (SFQL) （结构化全⽂查询语⾔） extended patterns扩展模式CD-RDx Compact Disk Read only Data exchange (CD-RDx)（只读磁盘数据交换）WAIS (⼴域信息服务系统Wide Area Information Service)visual query languages. 查询语⾔的可视化查询语法树（query syntax tree）第5章query reformulation 查询重构 query expansion 查询扩展 term reweighting 语词重新加权相似性叙词表（similarity thesaurus）User Relevance Feedback⽤户相关反馈 the graphical interfaces 图形化界⾯簇（cluster）检索同义词（searchonym） local context analysis局部上下⽂分析第6章⽂献（document）样式（style）元数据（metadata）Descriptive Metadata 描述性元数据 Semantic Metadata 语义元数据intellectual property rights 知识产权 content rating 内容等级digital signatures数字签名 privacy levels 权限electronic commerce电⼦商务都柏林核⼼元数据集（Dublin Core Metadata Element Set）通⽤标记语⾔（SGML，standard general markup language）机读⽬录记录（Machine Readable Cataloging Record, MARC）资源描述框架(Resource Document Framework, RDF) XML(eXtensible Markup Language, 可扩展标记语⾔) HTML（HyperText Markup Language, 超⽂本标记语⾔）Tagged Image File Format (TIFF标签图像⽂件格式)Joint Photographic Experts Group (JPEG) Portable Network Graphics (PNG新型位图图像格式)第7章分隔符（separator）连字符（hyphen）排除表（list of stopwords）词⼲提取（stemming）波特（porter）词库（treasury of words）受控词汇表（controlled vocabulary）索引单元（indexing component）⽂本压缩text compression 压缩算法compression algorithm注释（explanation）统计⽅法（statistical method）赫夫曼（Huffman）压缩⽐（compression ratio）数据加密Encryption 半静态的（semi-static）词汇分析lexical analysis 排除停⽤词elimination of stopwords第8章半静态（semi-static）191 词汇表（vocabulary）192事件表（occurrence）192 inverted files倒排⽂档suffix arrays后缀数组 signature files签名档块寻址（block addressing）193 索引点（index point）199起始位置（beginning）199 Vocabulary search词汇表检索Retrieval of occurrences 事件表检索 Manipulation of occurrences事件表操作散列变换（hashing）205 误检（false drop）205查询语法树（query syntax tree）207 布鲁特-福斯算法简称BF（Brute-Force）故障（failure）210 移位-或（shift-or）位并⾏处理（bit-parallelism）212顺序检索（sequential search）220 原位（in-place）227第9章并⾏计算（parallel computing） SISD （单指令流单数据流）SIMD （单指令流多数据流） MISD （多指令流单数据流）MIMD （多指令流多数据流）分布计算（distributed computing）颗粒度（granularity）231 多任务（multitasking）I/O（input/output）233 标引器（indexer）映射（map）233 命中列表（hit-list）全局语词统计值（global term statistics）线程（thread）算术逻辑单元（arithmetic logic unit, ALU 中介器（broker）虚拟处理器（virtual processor）240分布式信息检索(distributed information retrieval)249⽂献收集器（gatherer）主中介器（central broker）254第10章信息可视化（information visualization）图标（icon）260颜⾊凸出显⽰（color highlighting）焦点+背景（focus-plus-context）画笔和链接（brushing and linking）魔术透镜（magic lenses）移动镜头和调焦（panning and zooming）弹性窗⼝（elastic window）概述及细节信息（overview plus details）⾼亮⾊显⽰（highlight）信息存取任务（information access tasks）⽂献替代（document surrogate）常见问题(FAQ, Frequently Asked Question) 群体性推荐（social recommendation）上下⽂关键词（keyword-in-context, KWIC）伪相关反馈（pseudo-relevance feedback）重叠式窗⼝（overlapping window）⼯作集（working set）第11/12章多媒体信息检索（Multimedia Information Retrieval, MIR）超类（superclass）半结构化数据（semi-structured data）数据⽚（data blade）可扩充型系统（extensible type system）相交（intersect）动态服务器（dynamic server）叠加（overlaps）档案库服务器（archive server）聚集（center）逻辑结构（logical structure）词包含（contain word）例⼦中的查询（query by example）路径名（path-name）通过图像内容查询（Query by Image Content, QBIC）图像标题（image header）主要成分分析（Principal Component Analysis, PCA）精确匹配（exact match）潜语义标引（Latent Semantic Indexing, LSI）基于内容（content-based）范围查寻（Range Query）第13章exponential growth指数增长 Distributed data 数据的分布性volatile data 不稳定数据 redundant data 冗余数据Heterogeneous data异构数据分界点（cut point）373Centralized Architecture集中式结构收集器-标引器（crawler-indexer）373 Wanderers 漫步者 Walkers 步⾏者 Knowbots 知识机器⼈Distributed Architecture分布式结构 gatherers 收集器brokers 中介器 the query interface 查询界⾯the answer interface响应界⾯ PageRank ⽹页级别Crawling the Web漫游Web breadth-first ⼴度优先depth-first fashion 深度优先 Indices（index pl.）索引Web Directories ⽹络⽬录 Metasearchers元搜索引擎Teaching the User⽤户培训颗粒度（granularity）384超⽂本推导主题检索（Hypertext Included Topic Search, HITS）380 Specific queries专指性查询 Broad queries 泛指性查询Vague queries模糊查询 Searching using Hyperlinks使⽤超链接搜索Web Query Languages查询语⾔ Dynamic Search 动态搜索Software Agents 软件代理鱼式搜索（fish search）鲨鱼搜索（shark search）拉出/推送（pull/push）393门户（portal）395 Duplicated data 重复数据第14章联机公共检索⽬录（online public access catalog, OPAC）397化学⽂摘（Chemical Abstract, CA）399 ⽣物学⽂摘（Biological Abstract, BA）⼯程索引（Engineering Index,EI）国会图书馆分类法（Library of Congress Classification）408杜威⼗进分类法（Dewey Decimal Classification）408联机计算机图书馆中⼼（Online Computer Library Center, OCLC）409机读⽬录记录（Machine Readable Cataloging Record, MARC）409第15章NSF (National Science Foundation, 美国国家科学基⾦会)NSNA（National Aeronautics and Space Administration，美国航空航天局）数字图书馆创新项⽬（Digital Libraries Initiative, DLI）4155S（stream,信息流structure,结构space, 空间scenario, 场景society社会）416基于数字化对象标识符（Digital Object Identifier, DOI）420都柏林核⼼（Dublin Core, DC）430 数字图书馆（Digital Library, DL）资源描述框架(Resource Document Framework, RDF)431text encoding initiative (TEI) （⽂本编码创新项⽬）431v。

会议纪要中的关键信息提取技巧会议是组织内部沟通和协调工作的重要方式之一，而会议纪要则是记录会议内容和决策的重要文件。

准确提取关键信息是撰写高质量会议纪要的关键一步。

本文将介绍几种提取会议纪要中关键信息的技巧，帮助你写出简洁、清晰且富有信息量的会议纪要。

一、阅读会议议程在开始提取关键信息之前，首先要彻底熟悉会议议程。

这包括会议的主题、目的、讨论议题和预期结果等。

通过了解会议议程，你可以更好地理解会议的背景和重要议题，从而有针对性地提取相关关键信息。

二、聚焦议程要点在撰写会议纪要时，要聚焦会议的议程要点。

这些要点通常是会议讨论的重点问题，是会议纪要中的关键信息。

通过仔细研读会议记录，确定哪些内容是与议程要点相关的，并将其提取出来。

这样做可以确保你提取的信息紧密围绕会议主题，避免冗余和无关的内容。

三、抓住关键词和短语在提取关键信息时，关键词和短语是不可或缺的。

通过标记和突出这些关键词和短语，可以帮助读者更快速地理解会议的要点和重要内容。

同时，关键词和短语也有助于组织纪要的结构，使其更具可读性。

例如，在讨论具体项目或任务时，可以将关键词和短语用粗体或斜体标记，使其在纪要中更加突出。

四、摘录决策和行动计划会议纪要中的决策和行动计划是最为重要的关键信息。

当会议涉及到具体决策或行动时，务必准确记录下来，并在纪要中进行整理和摘录。

对于决策，要记载决策的内容、相关背景和原因，以及执行人和截止日期等信息。

对于行动计划，要清晰标明每个行动项的任务、负责人和完成日期，并随时跟进其执行情况。

五、注重客观与准确当提取关键信息时，要保持客观并尽量准确地记录会议内容。

避免个人偏见或情绪色彩的干扰，确保纪要内容客观、中立。

如果有必要，可以使用引号将发言内容直接引用，以确保准确传达相关信息。

六、注意详略得当会议纪要应该在保证完整性的前提下，尽可能精炼。

对于一些重要议题或决策，应该详细记录，并对其进行解释和论证。

而对于次要议题或无关内容，可以简要概括或省略。

信息检索的常用方法一、引言信息检索是指在大量的信息资源中寻找特定的信息，它已经成为人们获取信息的重要途径。

本文将介绍几种常用的信息检索方法，包括关键词检索、分类检索、全文检索和元搜索等。

二、关键词检索关键词检索是最常见的一种信息检索方法，它是基于用户输入的关键词来匹配相关文献或资源。

下面是一些关键词检索的步骤：1.明确搜索目标：首先需要明确所要搜索的内容，包括主题、领域、时间等。

2.选择合适的搜索引擎：根据明确了搜索目标后，选择合适的搜索引擎进行搜索。

例如，百度、谷歌等都是常用的搜索引擎。

3.输入关键词：在搜索框中输入与所要搜索内容相关的关键词。

4.筛选结果：根据返回结果筛选出最符合自己需求的文献或资源。

三、分类检索分类检索是将文献或资源按照特定规则进行分类，并通过分类系统进行查找。

下面是一些分类检索的步骤：1.选择合适的分类系统：不同领域有不同的分类系统，如图书馆学使用Dewey十进制分类法，医学使用MeSH分类法等。

2.浏览分类目录：在所选的分类系统中浏览相关的分类目录，找到与所要查找内容相关的主题。

3.选择合适的主题：根据所要查找内容选择合适的主题，进入相应的文献或资源列表。

四、全文检索全文检索是一种基于文本内容进行检索的方法，它能够搜索到包含指定关键词的全部文本。

下面是一些全文检索的步骤：1.选择合适的全文检索引擎：如百度、谷歌等都提供了全文检索功能。

2.输入关键词：在搜索框中输入与所要搜索内容相关的关键词。

3.筛选结果：根据返回结果筛选出最符合自己需求的文献或资源。

五、元搜索元搜索是将多个搜索引擎整合在一起进行搜索，从而提高搜索效率和准确性。

下面是一些元搜索的步骤：1.选择合适的元搜索工具：如Sogou、神马等都是常用的元搜索工具。

2.输入关键词：在元搜索工具中输入与所要搜索内容相关的关键词。

3.筛选结果：根据返回结果筛选出最符合自己需求的文献或资源。

六、总结信息检索是获取信息的重要途径，不同的检索方法有不同的特点和应用场景。

阅读理解的秘诀如何快速找到关键信息阅读理解是学习和提升语言能力的重要一环。

无论是学习新课程、准备考试，还是阅读新闻或专业文献，快速找到关键信息是提高阅读理解能力的关键。

下面将介绍一些技巧和方法，帮助你快速找到关键信息。

一、了解文章的结构在开始阅读之前，先浏览文章的标题、开头和结尾。

了解文章的结构能够帮助你更好地理解文章的主旨和要点。

通常，文章的开头会介绍主题，结尾会进行总结。

通过对开头和结尾的了解，你可以对文章的内容和结构建立一个初步的认识。

二、提前预测答案在阅读问题之前，先尝试提前预测可能的答案。

通过快速浏览问题和选项，结合自身知识和语境，可以提高寻找关键信息的准确性和效率。

提前预测答案有助于你在阅读文章时有一个明确的目标，并可以更快地找到相关信息。

三、留意关键词关键词是文章中最重要的线索和提示。

在阅读文章时，要留意关键词，并牢记问题中的关键词。

通过把问题中的关键词和文章中的关键词进行匹配，可以快速定位相关信息。

四、学会快速阅读快速阅读是提高阅读理解能力的有效方法。

快速阅读并不是简单地快速翻阅文章，而是通过提高阅读速度和理解能力，快速捕捉关键信息。

一种常用的快速阅读方法是“扫读法”，即快速浏览文章，不逐字逐句地阅读，重点关注标题、首句和首段的信息，以及其他段落的首尾句。

五、关注段落结构段落是文章的组织单位，每个段落通常包含一个中心思想。

通过关注段落的开头和结尾，以及关键词和关联词，可以更好地理解段落的主旨和要点。

同时，段落之间的关系也是关键信息的重要来源，通过理解段落之间的逻辑关系，可以帮助你更好地组织和梳理文章的主线思路。

六、练习大量阅读提高阅读理解能力需要不断地练习和积累。

通过大量阅读不同类型和难度的文章，不断提高自己的阅读速度和理解能力。

可以选择阅读报纸、杂志、小说、学术论文、考试样题等不同类别的文献，并进行适当的阅读训练，以增加对不同主题和风格的文章的理解和掌握能力。

通过以上的方法和技巧，相信你可以快速提升阅读理解能力，找到关键信息。

信息检索中关键词的重要性
在息检索中，关键词的重要性非常明显。

关键词的正确使用可以帮助检索者更加有效地获取所需的息，从而节省大量的时间和精力。

首先，关键词是息检索的基础。

检索者通过输入一定的关键词，可以快速检索出符合需要的息。

简单来说，就是通过使用关键词，可以把你要寻找的息从海量息中筛选出来。

其次，关键词有助于提高检索精度。

检索者可以准确地描述自己想要检索的内容，从而提高检索的精度。

此外，关键词的正确使用也能避免检索者在检索过程中浪费大量的时间和精力，从而获得更高的效率。

同时，关键词也有其不足之处。

虽然关键词可以帮助检索者快速检索出符合需要的息，但有时关键词可能会过于简单，从而导致检索出的息不全面。

此外，如果检索者使用的关键词不恰当，也可能会导致检索出不相关的息。

总之，关键词在息检索中非常重要。

检索者必须正确使用关键词，以便更加快速有效地获取所需的息，同时还要注意关键词的使用，以免检索出不相关的息，从而浪费时间和精力。

盘点2019本刊编辑部 策划/执行深度学习核心素养智慧课堂教育核心素养、智慧课堂、STEM教育、深度学习……刊发于全年24期杂志的这些“关键词”，是我们与行业共同走过2019年的印迹。

2019，以史为鉴，以梦为马；不负使命，不负韶华。

2020，路遥远，不止步！中国信息技术教育关键词链接新课程自从2018年年初教育部正式公布《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》，新课程已经从设想走向了现实。

2019年，新课程以新教材、新环境、新评价等方式落地实施。

那么，走向新课程，教师需要做什么呢？是消极地等待还是主动地适应呢？走向新课程：教师需要做什么？立体建构、特色育人：信息技术学科核心育人价值的实践与探索——写给信息技术教育四十年（1979-2019）自1979年北京景山学校在全国率先开设信息技术课程以来，伴随着信息化现代化的浪潮，北京景山学校信息技术教研组一直在探索信息技术学科的核心育人价值。

从Basic编程语言教学，到应用软件教学，再到STEAM教育与创客教育的相关探索，这表面上是一个求新求变的过程，实际上有一条稳定的主线，那就是思考信息技术要教什么，怎么教。

让我们走进充满活力、团结创新的北京景山学校信息技术教研组，从具体而微的角度，看看这四十年波澜壮阔的信息化与信息技术教育的时代图景。

3月专题12月专题吴建锋：弄清学科核心素养四要素的内涵有助于教师在课堂教学中落实学科核心素养教育。

是否可以在日常的信息技术课堂教学中落实学科核心素养的四个要素？这样的教学设计怎么来做？各教学环节设计的要点是什么呢？谢琪：教学设计的各环节包括教材分析、学情分析、教学目标设计、教学方法设计、教学环境设计等。

教材分析由结构内容和地位作用组成，要重点分析学科核心素养的各要素体现在哪里。

学情分析由学习心理特征和已有基础组成，要重点分析学生已有的学科核心素养基础，存在哪些薄弱环节，学习心理特征是否支持学科核心素养各要素的培养。

细数教育信息化的10大关键词作者：焦建利来源：《中国信息技术教育》2014年第01期焦建利华南师范大学未来教育研究中心本刊《专栏》作者又到了新一期专栏稿子规划动笔的时候了，主编再三叮咛，这一期是2014年的第一期，也是承上启下、辞旧迎新的一期。

为此，主编希望稿子能谈一些关键词，回顾回顾过去，展望展望未来。

其实，这是一项极为艰辛的任务。

挖空心思绞尽脑汁，一时还真不知从何说起。

我一页接着一页地翻阅教育技术学自留地里发表的423篇原创和转载的博客文章，看着TAG云，微课、慕课、公开课、三通两平台、颠倒教室、电子书包、BYOD、移动学习、教育云、学习者这些关键词渐渐浮现在眼前。

● 微课自从2012年开始，由教育部教育管理信息中心和教育部全国高校教师网络培训中心主持的面向全国中小学以及全国高校的微课比赛，使得微课成为2013年最热门的关键字。

许多地方的教育行政部门和学校都积极推动微课的设计、开发与应用，这在客观上改变了过去的“外行给内行找资源”和单纯的“自上而下”开发教育资源的格局，不仅加快了教育资源的建设和新型教学模式的创新探索，而且提升了教师的信息素养。

● 慕课如果说微课在基础教育领域炙手可热，而大规模开放在线课程，也就是我所说的慕课则在高等教育领域大放异彩。

在 Coursera、Edx、Udacity三驾马车的带动下，包括北京大学、清华大学在内的国内不少高校发布了自己的慕课，上海高校课程共享中心积极推动慕课在上海各大学中的实施，东西部课程联盟则试图在东西部高校之间共享课程。

果壳、译言推动慕课的翻译，网易公开课和网易云课堂也在积极推动慕课在中国的发展，无数慕课学习者晒证书，一时间误解频出、争议不断，褒贬不一，各种学术会议也都将慕课列为重要议题。

2013年可以说是慕课在中国最热的一年。

● 公开课表面来看，微课和慕课似乎将公开课的风头抢走了，由于有了微课和慕课，大学视频公开课似乎不再那么耀眼。

而事实上，国外大学视频公开课依旧精彩纷呈，中国大学视频公开课的建设并没有停步。