高校社交媒体干扰缓解：DPS-KA-AT自动监控系统框架

"这篇论文探讨了在高校中社交媒体干扰的问题，并提出了一种名为DPS-KA-AT的自动监控系统框架，旨在减轻高等教育机构中社交媒体的消极影响。研究背景是随着社交媒体如Facebook、Twitter等的普及，它们在促进全球交流的同时，也带来了一系列负面影响，包括时间、金钱和情绪的浪费，尤其在高校学生群体中日益严重。因此，设计这样一个系统是为了管理和控制对社交媒体的过度使用，确保学习环境的高效和专注。 论文采用MS表格、Protopie、Adobe XD和InVision等工具进行数据收集、框架设计和原型开发。研究方法基于解释性和应用研究设计，通过调查、访谈和科技观察来分析原始数据。该框架的目的是实施智能的监视和访问控制策略，以防止社交媒体滥用。 论文详细介绍了DPS-KA-AT框架的构建，虽然具体内容未在此提供，但可以推断它可能包括对学生社交媒体活动的监测机制、数据分析以识别滥用行为、以及一套有效的访问限制策略。此外，研究还考虑了云技术的应用，这可能意味着系统具有可扩展性、灵活性和远程管理的能力。 最后，论文发表在《计算机与通讯》期刊上，2020年10月刊，由Kasaye Asres、Amin Tuni Gure和Durga Prasad Sharma共同撰写，强调了在高等教育环境中解决社交媒体干扰问题的重要性，并提出了一个实用的解决方案。" 这篇研究的核心知识点包括： 1. 社交媒体的全球影响及其在高校中的双重效应。 2. 自动监控系统框架DPS-KA-AT的设计目的和重要性。 3. 数据收集和框架开发工具：MS表格、Protopie、Adobe XD和InVision的使用。 4. 解释性和应用研究设计方法，包括调查、访谈和科技观察。 5. 框架中可能包含的智能监视、数据分析和访问控制策略。 6. 云技术在系统中的应用，对系统性能和管理的影响。 7. 论文作者的研究背景和贡献，以及发表的期刊信息。