Resumen

En muchas universidades y colegios, los MOOCs se han aplicado en muchos cursos, incluidos los cursos ideológicos y políticos, que son muy importantes para la educación ideológica y moral de los estudiantes universitarios. Los MOOCs ideológicos y políticos rompen las limitaciones de tiempo y espacio, y los estudiantes pueden aprender de manera conveniente y rápida a través de la red. Sin embargo, debido a la apertura de los MOOCs, puede haber algunos comportamientos de acceso anormales que afectan el proceso normal de los MOOCs. Por lo tanto, en este documento, proponemos un método de detección de comportamiento de acceso anormal de los MOOCs ideológicos y políticos en universidades y colegios. Basado en el aprendizaje profundo, se establece un modelo de detección de comportamiento de red para distinguir si el comportamiento de red es normal, con el fin de detectar el comportamiento de acceso anormal a la red. Para demostrar la efectividad y eficiencia del algoritmo propuesto, se compara con otros dos métodos de detección de comportamiento anormal de red, y los resultados demuestran que el método propuesto puede detectar eficazmente el comportamiento de acceso anormal en los MOOCs ideológicos y políticos.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Colegios; Universidades; MOOCs; Ideológico; Político; Comportamiento de acceso anormal
• Keywords:Colleges; Universities; MOOCs; Ideological; Political; Abnormal access behavior