大众音乐文化论文提纲

2022-11-15

论文题目:面向移动学习的土家音乐长廊导览系统研究

摘要:音乐文化是一个国家和民族的灵魂,是国家和民族品格的集中体现。音乐文化的保护与传承在中华民族优秀文化的继承传播、民族精神的弘扬培育、民族认同的达成以及文化产业的发展等方面都有重要的意义,也是实现中华民族伟大复兴的必然要求。土家音乐文化具有显著的地域性和民族性,急需保护与传承。土家音乐文化具有显著的地域性,将具体的土家族音乐文化与相关土家族景点结合在一起,同时将土家族文化的传承脉络与地理信息结合,可以有效的帮助学习者学习并理解土家音乐文化,加深对土家音乐文化的印象。而通过移动学习的方式可以让学习者摆脱学习地点的束缚,充分利用零碎的时间进行碎片化地学习,帮助学习者更高效的学习土家音乐文化的同时也更有效的对土家音乐文化进行了保护。因此开发面向移动学习的土家音乐长廊导览系统,为大众提供学习土家音乐文化的平台是保护土家音乐文化的有效手段之一。为保证土家音乐长廊导览系统可以有效地帮助学习者学习土家音乐文化,笔者在对系统功能和界面以及学习资源的设计中充分考虑移动学习的设计策略与原则,以认知负荷理论为基础,力求降低学习者的认知负荷,使学习者的学习效率得到提升。与此同时,在系统开发的过程中,笔者对虚拟漫游的实现技术及相关算法进行了研究,主要研究内容如下:(1)研究地图生成方法并绘制了土家景区相关地图。为实现虚拟漫游功能,首先需要有土家族景区相关的地图。笔者从系统的需求出发,一方面为了实现导航和距离分析等功能,另一方面为了系统页面的友好,选择矢量图与位图相结合的方式制作土家族景区地图。同时,由于绘制的地图是SVG格式的文本文件,将大量的文本内容手动录入数据库容易出现错误且工作量较大,SVG地图的自动录入也是研究内容之一。(2)研究土家音乐长廊导览系统中景点漫游的导航算法。对Dijkstra算法进行分析,该算法常用于解决无向有权图中的最短路径问题。本研究在传统Dijkstra算法的基础上进行改进,使系统在求导航路径时能根据用户设置的起始点与终止点自动生成一个新的无向有权图,实现了在SVG地图上的任意两点之间的导航功能。(3)研究土家音乐长廊导览系统中景点漫游的景点推荐算法。在研究的过程中对常见的缓冲区分析方法和沿路径计算距离的方法进行了比较分析,从算法的效率和系统功能需要的角度出发,选择了合适的方法,解决景点推荐的判断和景点推荐的顺序两个关键问题,实现了虚拟漫游功能。与同类研究相比,本文的特色在于:以保护土家音乐文化为目的,将GIS技术与移动学习相结合,开发了土家音乐长廊导览系统,为公众学习土家音乐文化提供了平台。

关键词:文化保护;导览系统;移动学习

学科专业:现代教育技术

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于GIS的文化保护研究现状

1.2.2 基于GIS的导览系统研究现状

1.2.3 移动学习与文化保护研究现状

1.3 研究内容和思路

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究思路

1.4 论文组织结构

第2章 相关理论及技术基础

2.1 土家音乐文化概述

2.2 移动学习及特征

2.3 虚拟漫游相关算法

2.3.1 SVG矢量图

2.3.2 Dijkstra算法

2.3.3 缓冲区分析

2.4 系统实现相关技术

2.4.1 Spring

2.4.2 Spring-MVC

2.4.3 MyBatis

2.5 本章小结

第3章 虚拟漫游相关问题研究

3.1 小范围地图快速生成方法

3.1.1 景区地图分析

3.1.2 地图矢量化

3.1.3 地图后续处理

3.2 自动漫游导航分析研究

3.2.1 导航问题分析与描述

3.2.2 传统Dijkstra算法实现

3.2.3 面向景点漫游导航的Dijkstra算法改进及实现

3.3 文化长廊景点推荐研究

3.3.1 景点推荐问题分析

3.3.2 基于缓冲区分析的景点推荐方法

3.3.3 沿路径按距离的景点推荐方法实现

3.4 本章小结

第4章 土家音乐长廊导览系统设计

4.1 相关研究分析

4.2 系统功能需求分析

4.3 系统总体设计

4.4 功能模块设计

4.4.1 土家历史学习功能模块

4.4.2 土家景区导览模块

4.5 数据库设计

4.5.1 实体关系图

4.5.2 主要数据库表设计

4.6 面向移动学习的资源及界面设计

4.6.1 学习资源设计

4.6.2 终端界面设计

4.7 本章小结

第5章 土家音乐长廊导览系统开发与应用

5.1 系统开发环境

5.1.1 硬件环境

5.1.2 软件环境

5.2 系统主要功能模块实现

5.2.1 景区展示功能实现

5.2.2 地图展示功能实现

5.2.3 自动导航与景点推荐功能实现

5.3 系统测试及应用

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 展望

参考文献

致谢

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