E-Learning ist heutzutage ein wirksames Mittel für die akademische und kontinuierliche Bildung. Ein wichtiges Merkmal von E-Learning ist die Verwendung von Animationen, um die Lehrinhalte zu demonstrieren. Mit der zunehmenden Popularität der Multimediatechnologie begannen die Ausbilder, die komplizierten Computeralgorithmen und die abstrakte Datenstruktur mit der Hilfe von Multimedia- Animationen zu demonstrieren. Daher ist die Algorithmenvisualisierung (AV) eines häufige verwendeten Werkzeuge im E-Learning. Zahlreiche Forschungen haben gezeigt, dass die Anwendung von den Animationen zur Veranschaulichung komplexer Algorithmen es den Schülern ermöglicht, diese Algorithmen besser und schneller zu verstehen. Aber es gibt auch viele Lehrer, die sich gegen den Einsatz von AV im Unterricht einsetzen. Um AV wirklich die Studenten zu helfen, müssen bestimmte Richtlinien beim Entwerfen von AV-Animationen berücksichtigt werden. Nach dem Lesen und Analysieren einer großen Anzahl verwandter Arbeiten wurden vier pädagogische Theorien ausgewählt. Dies sind Epistemic Fidelity, Kognitiver Konstruktivismus, Dual Coding und Individual Differences. Es wird angenommen, wenn Entwickler diese vier Lerntheorien bei der Entwicklung von AV - Animationen beobachten, die Qualität von AV effektiv verbessert werden kann. Basierend auf diesen vier Theorien wurde eine Online-Plattform namens DLD-VISU zum Lernen und Lehren von Digital Logic Design entwickelt. Um diese Theorien in DLD-VISU unter Verwendung fortgeschrittener Software-Engineering- und Programmiertechniken zu unterstützen, wurden spezifische Implementierungskonzepte und - methoden entwickelt. DLD-VISU verwendet das MVC - Architekturmuster, um die Trennung von Model, Controller und View zu erreichen, und verwendet die DI, um IoC zu erreichen. Dies kann die Klassen entkoppeln und die Schwierigkeit der Programmwartung und -aktualisierung stark reduzieren. Darüber hinaus verwenden wir die ORM Technologie, um die traditionelle JDBC-Datenbank für den Zugriff zu ersetzen. DLD-VISU ist nicht nur in der Lage, Animationen auf Webseiten darzustellen, sondern dient auch als AV-Entwicklungsplattform. Es bietet ein leistungsfähiges Framework und eine umfangreiche grafische Bibliothek. Diese Framework enthält viele leistungsstarke Funktionen wie IoC, ORM und Action-Dispatcher. Entwickler können damit schnell eine AV-Animation basierend auf dem MVC - Architekturmuster erstellen. Eine umfangreiche grafische Bibliothek kann die Entwicklern helfen, die Front-End-Animationen schnell zu zeichnen. Um die Benutzerfreundlichkeit von DLD-VISU zu demonstrieren, verwenden wir es, um eine AV-Animation für verschiedene Algorithmen von binären Entscheidungsbäumen als eine wichtige Klasse von maschinellen Lernklassifizierern zu entwickeln. Ein weiteres Ziel von DLD-VISU ist der Aufbau einer einheitlichen AV-Management-Plattform. Alle Animationen auf dieser Plattform verwenden einen einheitlichen Stil und eine Benutzeroberfläche, wodurch die Zeit gespart werden kann, die Schüler für die Anpassung an verschiedene AV-Programme ausgeben. Darüber hinaus bietet die Plattform eine große Anzahl von Management-Modulen, die es Lehrern sehr erleichtern, ihre eigenen AV-Programme zu veröffentlichen und zu verwalten und Echtzeit-Beobachtungen der Nutzung des AV durch die Schüler durchzuführen. Wir führten einige Tests auf dieser Plattform durch, einschließlich der Aufteilung der Studenten in zwei Gruppen - die eine nutzte die DLD-VISU-Plattform und die andere verwendete traditionelle Methoden. Beide Gruppen hat die gleiche Fragen. Die Ergebnisse zeigen, dass DLD-VISU hilfreich ist, um die Leistungen der Schüler zu verbessern.