摘要:针对电子商务销售平台商品信息智能化推荐问题,研究了基于Apriori算法的关联规则分析以及使用PHP-ML库实现数据挖掘的过程。首先阐述了Apriori算法的核心原理,依据频繁项集的先验特性,通过多次扫描数据集确定满足最小支持度的频繁项集,并由此生成关联规则。然后使用PHP-ML实现Apriori算法的数据挖掘,整个过程涵盖数据的准备、Apriori模型的创建与训练、解析挖掘出的频繁项集和关联规则。最后探讨了该方法在电商推荐领域的应用场景。
摘要:为解决神经网络与深度学习课程算法概念抽象、教学实践门槛高等问题,以人脸识别为实验案例,设计了一个基于深度学习算法的人脸识别系统综合实验教学平台。该平台结合RetinaFace与ArcFace算法进行人脸检测与识别,实现了图像获取、人脸检测与对齐、特征提取与比对的完整流程。此外,采用PySide6构建可视化界面,集成了人脸数据库管理功能,支持用户信息的创建、修改与查询。在此系统上,对CAS-PEAL和自建人脸数据库进行了实验,结果表明该系统不仅能够准确有效地识别人脸的身份,且具备实时识别视频流中多人身份的能力。实践显示,该教学平台通过交互式的操作与可视化的反馈,能有效降低学生理解抽象算法的难度,强化其对人脸识别全流程的掌握,并显著提升工程实践与系统开发能力。
摘要:首先,简要回顾国内外利用人工智能进行青少年心理评估及多模态数据采集的研究现状。其次,指出当前在技术应用(如情境因素忽视、数据采集局限等)与伦理规范(如隐私保护)层面存在的关键挑战。在此基础上,本文提出一种整合静态与动态信息的多模态数据采集实现路径,该路径融合了文本、音视频及生理等多源数据。最后,本文从技术和伦理角度进行深入讨论,强调了家庭情境、特殊群体的重要性,并对未来的研究方向和伦理体系构建提出了展望。
摘要:常规大语言模型(Large Language Model,LLM)因其庞大的参数量与高昂的计算资源需求,在特定应用场景及资源受限环境下的部署受到显著制约。为解决此问题,本文提出并验证了一种端到端自动化构建领域专用轻量级语言模型的流程。该方法采用自指令自动化数据生成策略,利用教师模型进行知识蒸馏,生成特定领域高质量问答数据集;并运用参数高效微调中的低秩适应(Low-Rank Adaptation,LoRA)技术,对学生模型进行监督式微调,以低成本注入领域知识。实验表明,微调后的小模型在特定领域知识的准确性、流畅性和相关性上显著优于基准模型。
摘要:视觉目标跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向,在监控、自动驾驶、无人机与机器人等安全敏感场景中承担着持续定位与决策支持的关键角色。随着对抗攻击技术的发展,传统的静态防御机制难以有效抵御具备时序演化特征的动态攻击,目标跟踪算法的安全性与鲁棒性面临严峻挑战。本文首先界定了视觉跟踪对抗攻击的理论边界;其次,从攻击生成机制、知识水平等维度系统梳理了前沿研究;最后,针对当前防御技术的瓶颈,探讨了未来研究方向。
摘要:针对现有DNA增强子识别方法在长程序列依赖建模与关键功能基序捕捉方面的不足,及其由此带来的识别准确率瓶颈,本文提出一种融合预训练XLNet与轻量稀疏注意力机制的增强子识别模型AttEnhancerNet。方法上,首先采用4-mer将DNA序列离散化为token序列,并输入经基因组序列任务微调的XLNet作为全局特征编码器,以获得包含长程依赖信息的上下文表示;随后利用轻量稀疏注意力模块自适应估计各位置的重要性权重,对编码结果进行加权聚合得到局部增强子特征,并与全局平均池化特征进行残差融合,最终经全连接分类器输出增强子概率。实验结果显示,At-tEnhancerNet在独立测试集上的ACC、MCC和AUC分别达到 77.00% 、0.540和 84.05% ,整体优于对比基线模型,尤其在AUC指标上表现出更强的正负样本区分能力,验证了该方法的有效性。
摘要:为解决传统继电保护故障诊断方法难以有效处理复杂时序报警信息的问题,本文提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的智能诊断模型。研究首先将故障诊断问题形式化为从时序报警序列到故障元件的分类任务,进而利用LSTM网络独特的门控结构,从数据中自动学习保护与断路器动作间的深层时序逻辑。在含分布式电源的复杂电网仿真环境中验证,结果表明:所提模型综合诊断准确率高达 98.5% ,且在精确率、召回率、F1分数等关键性能指标上均显著优于支持向量机、随机森林等基线模型,验证了该方法在时序故障诊断任务中的有效性与优越性。
摘要:随着企业网络规模与复杂度的剧增,传统IP资产管理方式已难以满足现代网络安全运维的需求。针对此问题,本文设计并实现了一种基于网络设备特征的IP资产识别系统。该系统通过深度解析多源网络设备数据,创新性地引入多模式正则匹配树与动态设备指纹匹配机制,并结合IP白名单基线,实现了资产的自动化识别与违规设备的实时告警。实验表明,该系统在真实网络环境中具有优异的识别准确率与解析效能。
摘要:现有研究表明,在数据挖掘核心任务之一的多分类问题中,隐私保护与数据可用性的平衡仍面临挑战。在现有模型中,神经网络凭借其在泛化能力、自适应性方面的表现脱颖而出,被广泛运用在包括多分类在内的多个领域,将隐私保护、神经网络结合的研究也取得了一定成绩。该文提出了一种基于双重差分隐私(Double Differential Privacy,DDP)的BP神经网络优化算法(BP-DDP),探讨了基于差分隐私保护的BP神经网络算法的设计,详细介绍了设计方案、性能评估指标,结合实验结果说明了BP-DDP的有效性,实验结果表明,该算法在有效保护隐私数据的同时,保持了较高的分类准确率与收敛速度,为隐私敏感场景下的数据挖掘提供了有效解决方案。
摘要:近年来,肝脏疾病诊断压力日益增长,本研究旨在设计并实现一套基于深度学习的肝脏CT图像在线分割系统,以提升临床诊断效率。系统采用前后端分离架构,以后端Django框架集成经LiTS2017数据集训练优化的U-Net分割模型,前端基于Vue.js构建交互式Web界面。系统实现了用户管理、单张/批量图像上传、自动分割、结果可视化及定量评估等核心功能,并通过基于角色的访问控制(RBAC)保障数据安全。在测试集上的实验结果表明,该系统的Dice系数达到0.9534,准确率超过0.99,验证了其分割的精准性与可靠性。本研究为医学图像智能分析工具的Web化部署提供了可行的技术方案,对促进计算机辅助诊断技术的发展具有实践价值。
摘要:随着移动互联网的快速发展与智能终端的普及,移动Web前端开发面临新的机遇与挑战。HTML5作为新一代Web标准,为移动Web应用开发提供了强大的技术支持。HTML5凭借其语义化标签、多媒体支持和跨平台特性,为提升用户体验、优化开发成本及解决设备兼容性问题提供了核心技术支撑。本文系统研究了基于HTML5的移动Web前端设计原则、分层架构与关键实现技术,并结合性能优化与安全策略进行了实践探讨,旨在为构建高性能、高可用性的现代移动Web应用提供理论参考与实践指引。
摘要:针对备件编码申请过程中规范复杂、人工填写效率低、审核易出错等痛点,本文提出一种“刚性规则约束+柔性AI辅助"的双重校验机制,创新性地将编码规则划分为强制性约束与建议性约束,构建结构化知识库并引入AI辅助审核机制,实现编码规范校验、智能提示及重码校验三大核心功能。系统采用前后端分离架构,前端基于Vue实现表单提示与校验反馈,后端采用Spring Boot框架封装业务逻辑与数据处理流程,结合MySQL数据库保障数据存储安全可靠。该系统旨在降低编码填写错误率,减少审核工作量,实现备件编码“一物一码”的规范化管理,满足企业对编码管理自动化、精准化的需求。
摘要:针对变电站复杂作业环境下空间感知受限、安全风险管控滞后等痛点,本文提出了一种基于激光点云建模与北斗 + RTK融合定位的数字李生安全管控技术。该技术以激光雷达、倾斜摄影、北斗+RTK融合定位为核心,构建含智能定位告警、闭锁急停装置及数字孪生底座的技术体系,实现毫米级建模、动态立体电子围栏与“定位一判定一告警—管控”全流程闭环。通过作业勘察推演、机械/人员管控、设备状态关联呈现等场景应用,显著降低运维成本、提升作业效率,人员违章率降低 87.5% 、机械事故率为0,推动运检模式从“经验驱动”向“数据驱动”转型。实证结果表明,该系统实现了作业现场的毫米级感知与秒级预警,显著提升了本质安全水平,为电网智能安全运维提供有效支撑。
摘要:为提高高压互感器校验的精度与可靠性,本文提出了以多传感器数据融合为基础的校验系统优化方案。该方案通过集成高精度电压、电流传感器以及温度、振动监测单元,构建了多物理量同步感知的硬件体系。在数据处理层面,系统核心采用引入温度补偿因子的自适应卡尔曼滤波算法进行多源数据的动态融合与补偿,并结合D-S证据理论实现对设备状态的综合评判与故障早期辨识。实验表明,优化后系统在复杂工况下的误差测量不确定度显著降低,典型场景比差与角差的测量偏差降低约 50% ,状态识别准确率达到 95% 。该系统为实现高压互感器的全生命周期精准管理与预测性维护提供了有效的技术途径。
摘要:面对儿童文学资源“海量供给”与“个性化需求”之间的矛盾,本文设计并实现了一个基于大数据的学前教育儿童文学数字资源库。平台融合智能推荐、情感分析与数据挖掘技术,旨在提升资源推荐的精准性与匹配度。系统采用微服务架构,结合Spring Boot、Spring Cloud、Apache Kafka与Spark等技术,实现高效数据处理与实时响应。核心算法涵盖协同过滤、LSTM序列建模、TF-IDF文本抽取与情感识别模型,构建多维度用户画像与情感匹配机制。平台在推荐准确率 (89%) 、响应时间( 120ms, 与情感分析准确率 (93%) 等指标上表现优异,有效支持学前教育资源的智能供给与个性化学习。
摘要:随着信息化程度的不断攀升,信息系统建设项目在各类企事业单位中的重要性及比重逐步提高。然而,项目实施过程中日益复杂多样的风险因素导致项目延期、成本超支与质量不达标等问题频发,严重制约了项目交付的成功率。本文以项目生命周期为框架,首先系统地识别了项目建设中的关键风险类别与成因;继而通过案例分析,剖析了现有风险管控机制存在的普遍缺陷。在此基础上,文章提出了一个基于全过程管理理念的闭环优化模型,旨在提升信息系统项目的风险韧性与交付绩效。
摘要:基于鄂伦春语濒危的现状,本文通过Web前端技术构建了鄂伦春语数字化保护平台原型,建立了包含文本、音频、视频和交互等多种模态的数据融合架构,实现了分层结构下的多模态数据的有机融合;基于HTML5、CSS3、JavaScript语言栈完成了词汇学习、发音练习、内容贡献及审核管理4个主要功能模块原型的设计与开发,在数据建设方面,创新性地引入了用户参与式的内容建设机制;探索出一条技术辅助、社区参与和专家引领相结合的智能传承路径,为其他濒危语言的保护提供了可推广的技术模型。
摘要:针对光伏电站监控系统面临的网络安全威胁,本文提出一种基于纵深防御理念的架构优化方案。通过深入剖析系统层级化安全防护机制、数据加密传输路径及多因子身份认证等关键技术,构建了具有系统化与动态响应能力的抗攻击防御体系。结合实际光伏电站的案例场景,验证了该方案在提升网络安全性、指令完整性及运行稳定性方面的有效性。研究结果为光伏电站监控系统的安全优化提供了理论支撑与可行路径。
摘要:随着数字孪生(DigitalTwin,DT)与人工智能生成内容(AIGC)技术的快速发展,其在高校网络空间安全治理中的应用潜力日益凸显。该文系统梳理了数字孪生与AIGC的技术原理、应用场景,分析了其在高校网络空间安全治理中的创新路径,包括虚拟仿真、智能决策、自动化响应与风险预测等方面。研究构建了数字孪生与AIGC融合的高校网络安全治理理论框架,提出了从虚拟仿真到风险预测的四维创新路径,并从技术、管理、伦理3个层面给出了应对挑战的系统性对策。该研究进一步指出,该融合体系在构建过程中仍面临数据安全与隐私保护、模型精度与实时性、算法偏见与责任界定等多重挑战。该研究为高校构建主动、智能、动态的新一代网络空间安全治理体系提供了理论支持与实践参考。
摘要:为应对高新技术企业在数字化转型中面临的网络安全挑战,本研究以S公司为例,采用单案例研究法,系统剖析了其现有网络安全管理体系在策略协同、制度执行与员工意识层面存在的现实困境。基于PDCA循环理论,本文提出并构建了一套包含技术、管理与业务连续性的综合优化方案。该方案以《网络安全等级保护基本要求》为技术合规基准,通过引入综合评价指标体系,系统性地提升了企业的入侵检测、应急响应与数据保护能力。本研究旨在为同类型高新技术企业的网络安全体系建设提供兼具理论指导与实践可行性的参考范式。
摘要:随着应用规模的扩大,传统区块链面临性能与可扩展性的瓶颈。分片技术作为一种有效的链上扩容方案,通过将网络划分为多个并行处理的子网络,显著提升了系统吞吐量。本研究构建了一套包含安全性、可扩展性、跨片效率与动态适应性的多维分析框架,系统性地梳理并比较了主流全分片技术。研究揭示了分片技术的核心设计权衡,并阐明了其技术演进的内在逻辑。未来,智能化、自适应及隐私保护的融合将成为区块链分片技术的关键发展方向。
摘要:在射频功率放大领域,开关型功率放大电路是射频功率放大的主流架构。但是传统的功率放大电路在射频应用中开关损耗过大,不能满足射频电源的要求,而采用射频谐振变换器可以实现软开关,有效降低开关损耗。第三代半导体材料器件具有高禁带宽度、低导通电阻、开关速度快等核心优势,可以进一步提高射频电源的效率和功率密度。因此,以第三代半导体器件作为主要功率器件的功率放大电路设计成为射频电源领域的热点方向。本文开展了基于GaN器件的E类射频功率放大电路的研究与设计,设计并实现了推挽式E类功率放大电路,研制了13.56MHz,800W级的E类射频电源样机。在额定功率下,该样机效率可达 83% 。
摘要:轨道扣件的状态直接关乎列车运行安全。为克服传统人工检测的低效与主观性,基于机器视觉的自动化技术已成为研究热点。本文系统梳理了该领域的技术演进,核心是将现有方法划分为传统机器视觉与深度学习两大范式进行综述。首先,分析了基于手工设计特征的传统方法的原理与局限性。接着,重点阐述了以数据驱动的深度学习方法如何通过端到端学习在检测精度与鲁棒性上实现突破。最后,在总结两种技术路线优劣的基础上,展望了多模态融合、小样本学习等未来研究方向,旨在为相关研究提供体系化的参考与前瞻性指引。
摘要:为满足个性化影音娱乐需求,本文设计并实现了一款集成了视觉灯效与音频播放功能的嵌入式系统。该系统以STC89C51单片机作为主控核心,通过串口通信驱动MP3音频解码模块,实现了对音频模块外接的U盘内音频文件的播放控制。系统采用PC总线驱动SSD1306OLED显示屏,实时显示曲目信息与音量状态。同时,通过单片机IVO口直接驱动多色LED阵列,结合定时器中断,实现了与音乐节奏同步的心形动态光影效果。独立按键提供了友好的人机交互界面。系统测试结果表明,该播放器运行稳定,灯效与音乐同步性良好,验证了低成本8位单片机构建多媒体交互系统的可行性。
摘要:随着电动汽车(EV)的大规模推广,其规模化接入带来的充电负荷对电力系统的规划与运行构成了显著挑战。精准预测电动汽车充电负荷已成为智能电网调度与管理的关键环节。本文围绕充电负荷预测展开综述研究,系统梳理了影响其分布的主要因素,如用户行为、车辆特性、时空环境等。进一步地,系统评述了从传统统计模型到先进机器学习与深度学习方法的演进路径,包括传统统计模型、机器学习方法与深度学习方法,并重点剖析了顾及时空异构性的融合建模策略。在此基础上,本文总结了当前研究面临的挑战,主要包括数据获取与质量控制、用户行为建模复杂性、多源异构特征融合困难与可部署性不足等问题。最后,展望了多源异构数据融合、时空协同深度建模以及面向车网互动的主动预测等前沿研究方向,为电动汽车充电负荷预测技术的演进提供参考,推动智能电网与绿色交通的协同发展。
摘要:为破解当前 Vue 教学案例库存在的知识碎片化、关联性弱、检索效率低下等系统性难题,本研究设计并实现了一套以领域知识图谱为核心的智能案例检索系统。该系统首先通过“自顶向下”与“自底向上”相结合的混合策略,系统性地构建了覆盖Vue核心概念、API与技能点的知识图谱。进而,通过将用户查询从关键词匹配升级为图谱上的语义推理,实现了对案例库的关联查询与智能推荐。实践证明,该系统相较于传统关键字检索,在查准率与查全率上均有一定的提升。本研究为特定编程技术领域的知识组织、智能检索与个性化学习支持提供了一套可复制的技术范式。
摘要:为响应国家对高技能人才评价体系建设的需求,解决“信息通信网络运行管理员”职业技能评价标准不一、内容陈旧等问题,本文基于“岗课赛证”融通理念,提出了一套系统化的评价模式。该模式以国家职业技能标准为基准,深度融合产业岗位需求、院校教学实际与行业技术前沿,构建了涵盖团队组建、目标确立、题目命制与质量控制等方面的规范化题库建设路径。通过实施多方协作机制和三轮审核的质量保障体系,成功构建覆盖中级工至高级技师的模块化、动态化题库,并率先填补了该职业高级技师(一级)国内题库的空白。研究表明,所构建的题库体系显著提升了评价的科学性与公信力,为实现教考分离、深化产教融合及培养高素质信息通信技术技能人才提供了关键支撑。
摘要:高校实验(训)中心数字化建设面临资源利用率低、运维效率差和成本控制难等挑战。本文探究了服务器虚拟化技术在实验(训)中心建设中的应用,通过构建虚拟化基础架构,实现了资源的灵活配置和统一管理。相比传统模式,该方案有效降低了实验(训)中心的建设成本和更新成本约 20% ,资源利用率提升了约 30% ,同时管理智能化水平提高了约50% 。实践表明,服务器虚拟化技术能够有效支撑实验(训)中心数字化转型,为高校实践教学提供有力保障。
摘要:传统艺术设计类专业在数字资源建设过程中主要采用“购买-存储”模式,存在与教学过程脱节、更新滞后、可持续性差等问题。本研究将教学过程本身作为高质量数字资源建设的核心机制,提出一种生成式数字资源库建设模型。该模型以网络考试和群策评价为核心,通过网络化课程考试作为资源采集入口实现试题库和作品库建设,通过“学生自评一同伴互评—教师精评一专家推优”四位一体的群策评价(Crowdsourced Evaluation)机制实现作品库、评价库和作品影响库建设。通过“滚动建设”策略,形成了一个可持续发展、具有鲜明专业特色的数字资源生态系统。经过近5年滚动建设,显著激发了学生创作热情、提升了教学质量水平。
摘要:在超星泛雅平台建设医院信息系统AI智慧课程并进行教学实践研究,为AI智慧课程在卫生职业教育改革中的应用提供参考。采用实验对照研究,开学初把教学班56人随机分成2组:实验组(28人)和对照组(28人),首先调查两组学生的初始学情,随后实验组基于AI智慧课程进行教学,对照组采用传统课堂教学,期末比较两组学生的教学评价结果有无差异。初始学情分析显示,实验组和对照组差异无统计学意义 (p>0.05) 。期末学情分析各指标实验组优于对照组 (p <0.05 ;实验组课程满意度 (96.43% 高于对照组 (64.29%)(χ2=23.02,p<0.001) ;理论成绩实验组 (76.67±9.03) 与对照组(2号 (79.40±7.37 比较差异不显著 tan(1.24,p=0.220>0.05) ;实训成绩实验组 (86.21±3.93) 高于对照组 78.50±7.26) ( (t=5.40,p< 0.001)。基于超星泛雅平台建设医院信息系统AI智慧课程进行线上线下混合式教学,能实现精准学情分析和个性化学习路径推荐,在直接提高学生实训成绩的同时提高课程满意度,有必要继续完善AI智慧课程并应用于教学实践。
摘要:本文围绕人工智能在通信电子电路金课建设中的应用展开研究。通过剖析传统课程建设存在的不足,深入探讨人工智能在课程内容优化、教学模式创新、实验体系构建及教学评价改革等方面的独特作用与实施路径。结合实际教学案例与数据,通过为期一学期的随机对照教学实验,验证了该模式的有效性。实验班平均成绩较对照班显著提升7.4分,学生创新实践项目参与率 (90% VS. 60% )、项目完成数(12项vs.7项)及省级以上获奖数(5项vs.0项)均有显著提高,学生满意度调查显示 95% 认可AI提升学习兴趣, 90% 认可其提升学习效果。结果表明人工智能能有效提升课程的高阶性、创新性和挑战性,为推动通信电子电路金课建设提供理论依据与实践参考。
摘要:为破解新工科背景下应用型高校Python教学中理论与实践脱节、教学方法滞后,以及考核方式单一等困境,本研究提出并探索了一套“平台 + AI"双轮驱动的教学改革方案。该方案以Python123在线教学平台为实践载体,以DeepSeek代码大模型为智能助教,构建了覆盖“课前一课中一课后”全流程的混合式教学模式。通过项目式教学、分层任务设计与人机协同编程等具体实践,并辅以一套数据驱动的多元化过程性评价体系,旨在系统性地提升学生的工程实践与创新协作能力。本研究为应用型高校非计算机专业的Python课程改革提供了兼具理论深度与实践可行性的参考范式。
摘要:针对职业院校Java教学中JVM相关概念抽象、学生难以理解的普遍难题,本研究提出并实践了一种基于内存模型图的可视化教学方法。该方法通过将程序执行过程动态映射为内存中各区域(如方法区、堆、栈)的状态变化图,直观揭示了静态变量与静态方法的底层机制。教学实践表明,该方法有效降低了学生对类加载、对象内存分配等核心概念的认知负荷,弥补了传统纯代码讲解的不足,显著提升了教学效果。
摘要:针对数据库教学中反馈机制相对滞后、实训语境碎片化以及学生自主探究动力不足等结构性矛盾,本研究提出一种基于大语言模型智能体的探究式教学创新模式。该模式通过构建人机协同的教学环境,利用智能体提供即时交互、分步引导和多元业务情境模拟,有效弥合了理论与实践之间的鸿沟。教学实践表明,该模式能显著提升学生的探究意愿、深度问题解决能力及职业场景适应力;实证结果进一步显示,该模式显著增强了学生的逻辑推演能力与工程实践素养,同时促进了教师角色向高阶引导者转变,为人工智能赋能应用型课程改革提供了可行路径。
摘要:以信息安全专业为背景,探索项目驱动模式在数据结构课程思政建设中的应用路径。通过引入项目驱动教学法,将线性结构、树、图等知识模块与国家安全、社会责任、科技伦理等思政元素紧密结合,构建分层次的项目体系,实现课程育人与价值塑造的有机统一。以数据完整性验证项目为例,实证分析发现,该路径不仅提升了学生的数据结构与算法应用能力,更有效增强了其社会责任感与家国情怀,为培养技术过硬、信念坚定的信息技术人才提供了可行方案与实践参考。
摘要:本文分析了中职Photoshop图形图像处理教学中实践能力培育的重要作用。针对中职Photoshop图形图像处理教学理念有待更新、教学内容与岗位实践结合不够紧密、教学方法相对单一等问题,本文构建了基于实践能力培养的优化对策,主要包括:根据岗位需求更新教育理念,基于岗位实践需求优化教学内容,结合岗位要求采取多元教学方法等,以供参考。
摘要:为破解当前人工智能人才培养中存在的产教融合不深、教学内容与产业需求脱节以及学生创新实践能力不足等系统性难题,本研究依托深圳大学与腾讯、华为等头部企业的深度合作,构建并实践了一套“一体二融四面”的产教融合育人新范式。该范式以校企共建的产业学院为主体,实现了专业知识与企业案例以及思政内涵的深度融合,并通过企业平台赋能,系统性地促进了学生在“学一思一研一创"4个维度的全面发展。经过多年实践,该范式在提升学生学业成绩(平均分提升超18分)、科研创新(发表高水平论文超10篇)和学科竞赛(获“挑战杯”专项赛一等奖)等方面成效卓著,为新工科背景下构建长效化、实体化、高质量的产教融合人才培养体系提供了可复制的“深大样本”。
摘要:在数字化时代背景下,Python语言因简洁易用、功能强大的特性,已成为高校各专业程序设计教学的首选课程之一。成果导向教育(Outcome-BasedEducation,OBE)理念以学生学习成果为核心,强调反向设计与持续改进,为高校Py-thon课程教学改革提供了科学指引。针对当前教学目标模糊、内容同质化等问题,本研究重构了“通用—专业一拓展”三级能力目标矩阵,提出了案例驱动与项目式协作的混合教学模式,并构建了全过程数据化评价机制,以期达成学生计算思维与工程实践能力的双重提升。
摘要:职业教育计算机课程普遍存在个性化辅导不足、实训场景脱节及学习反馈滞后等问题。针对以上问题,本文构建了智能教学Agent系统,其核心目标为全流程实训支持、学情动态诊断与个性化学习路径规划,系统采用数据层一智能层一交互层三层架构。实证研究显示,实验组在技能掌握、实训效率、学习投入及学习体验等方面显著优于对照组,验证了系统的有效性。研究表明,该系统在职业教育计算机课程中具有良好的应用可行性,为 AIAgent 技术的深度应用及智能化教学优化提供了技术方案与实证依据。
摘要:本文围绕为党育人、为国育才的立德树人理念,将思想政治教育元素有效融入算法类课程的教学过程,构建“全方位、多层次”的思政教学体系,并就思政元素与算法类课程的结合提出一些建设性建议,供教育者参考。本文从课程体系、教学方法、师资队伍、评价体系入手,建立完善的思政教学体系并付诸实践,引导学生树立正确的人生观、世界观和价值观。通过一学年的实践,全院教师和学生的反响表明,本文提出的思政教学设计取得了良好效果,使育人体系更加扎实、精细。
摘要:数据结构是电子信息大类专业的核心课程,具有理论性强、知识点多、实践性强等特点。采用传统的教学大纲驱动教学模式容易限制学生的主动性和创造性,难以兼顾学生的个体差异,教学效果一般。针对上述问题,本研究基于OBE理念,运用线上线下混合式教学模式推动课程教学改革,通过课前线上导学、课中线下讲授与线上测试融合、课后面向学生的线下案例开发等方式提高课程的教学质量。以项自驱动教学,以成果产出为导向激发学生的学习主动性。教学改革实践表明,基于OBE理念的混合式教学模式显著提升了学生的课堂参与度和项目实践能力。
摘要:生成式AI在赋能Java编程教育的同时,也带来了代码漏洞与伦理风险的双重挑战。针对当前课程中AI安全伦理教育的缺失,本研究借鉴皮亚杰认知发展理论的思想,遵循认知从具体到抽象的发展规律,构建了“认知一能力—伦理”三维课程重构模型。该模型将初学者的认知特征类比于具体运算阶段的思维特点,引导其完成安全规范的内化;随着学习者能力的提升,模型参照形式运算阶段的抽象思维特征,引导其逐步掌握架构防御与伦理决策能力。课程通过知识理解、风险识别、伦理决策三个阶段路径系统培养学生的安全素养。教学实验表明,实验组学生漏洞数量显著减少,安全代码合规性优于对照组,伦理决策效率也有大幅提高 (p<0.001) 。该框架为编程教育深度融入AI安全教学提供了有效范式。
摘要:为解决当前高职院校计算机网络技术专业课程体系与岗位需求脱节、实践教学针对性不足的问题,构建适配行业需求的项目化课程体系尤为关键。本文以“职业能力为主线、真实项目为载体”为核心,通过岗位能力解构、课程模块重组、核心课程项目化改造及实践体系搭建等路径,将企业真实项目转化为教学项目,深度融合“岗课赛证”融通理念,形成从基础能力到核心能力再到综合能力的递进式培养链条。实践表明,该体系有效破解了课程内容与岗位需求错位的难题,显著提升了学生在网络搭建、故障排查等方面的核心岗位技能,增强了其岗位适配能力与就业竞争力。该体系不仅推动专业由知识导向向能力导向转型、提升实践教学质量,更为高职同类专业的课程改革提供了可复制的经验,对促进高职教育人才培养与产业需求深度融合、助力职业教育高质量发展具有重要价值。
摘要:立德树人是高校的根本任务和立身之本。思想政治教育要贯穿教育教学全过程,实现全方位育人,而课程思政要以隐性方式培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究把C语言程序设计课程知识点和思政元素融入一系列相互关联的教学案例中,实现价值引领、知识传授和能力培养的协调发展。实践表明,思政案例教学显著提升了学生的学习兴趣与职业素养,实现了知识传授与价值引领的同频共振。
摘要:随着信息化技术的发展以及各类新兴产业的出现,区域社会经济发展对人才的需求开始发生转变。本文旨在提升高校计算机科学与技术专业人才培养质量,探索了需求导向下产教融合人才培养模式的创新路径。文章首先基于需求导向理论,剖析了计算机科学与技术专业的人才培养特征,进而构建了产教融合人才培养模式创新的目标与基本框架,以构建多主体协同育人平台作为支撑,从建立产教融合机构、优化课程体系、创新教学模式等维度出发,制定了需求导向下产教融合人才培养模式的创新策略。结果显示,该模式能有效弥合产业动态需求与高校人才供给间的错位,实现教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。
摘要:工程管理专业实践教学是衔接理论知识与行业实际的关键环节,传统实践教学模式受限于场地、成本、安全等因素,难以满足行业对高素质应用型人才的需求。建筑信息模型(BuildingInformation Modeling,BIM)技术与虚拟仿真技术的融合,为工程管理专业实践教学改革提供了新路径。本文阐述了BIM虚拟仿真技术在工程管理专业实践教学中的应用价值,分析当前实践教学面临的困境,从课程体系重构、教学场景搭建、实践模块设计、师资队伍建设等维度,探索该技术在实践教学中的具体应用路径,旨在提升学生的工程实践能力、协同管理能力与创新思维,推动工程管理专业实践教学质量的整体提升,为行业培养适应数字化发展需求的专业人才。
摘要:在信息技术快速发展及教育信息化、新医科建设的时代背景下,针对传统人体解剖学教学中“教与学分离”及评价滞后等问题,本文基于成果导向教育(Outcome-Based Education,OBE)理念,构建了大数据赋能的智慧课堂教学模式。通过分析全过程学习数据,精准刻画学生画像,实现从“经验教学”向“数据实证教学”的转变。研究旨在提出具体的资源整合、个性化路径规划及多元评价策略,以解决教学中的“信息孤岛”与“隐私安全”挑战,为新医科人才培养提供实证参考。
摘要:机器人操作系统(ROS)是机器人专业的核心课程,因知识点多、难度大且实践性强,传统以理论讲授为主的教学模式已难以满足需求。尤其在民办高校,受限于设备成本高、技术更新快和学生学习动机不足等问题,课程改革尤为必要。本研究基于OBE教育理念,结合民办高校实际,将仿真实践教学与睿抗机器人开发者大赛相融合,以提升教学内容的实践性并优化课程考核体系,从而有效引导学生达成课程目标。实践结果表明,该方案能够激发学生学习兴趣,增强动手能力,并通过竞赛经验提升就业竞争力,为民办高校机器人课程教学改革提供了有益借鉴。
摘要:开源鸿蒙(OpenHammony)生态快速发展,但高校教学面临课程资源匮乏、实践环节薄弱以及具备鸿蒙实战经验的师资严重不足等挑战。通过深化校企协同,高校联合头部企业共建基于真实项目的案例与实验资源,引入企业工程师授课,并选派教师参与企业项目以提升实战能力,推广“项目驱动”教学,培养能解决产业实际问题、具备创新能力的鸿蒙开发人才。经实践验证,该改革方案在提升学生工程实践能力、产出高水平竞赛成果及促进高质量就业方面成效显著,为同类院校开展信创人才培养提供了可复制的范例。
摘要:为破解新工科背景下Web前端开发技术课程存在的教学模式固化、内容与产业脱节、学生实践与创新能力培养不足等系统性难题,本研究构建并实践了一套以BOPPPS教学模型为实施框架的教学改革新范式。该范式首先通过五维导向(兴趣、问题、项目、融合、思政)对教学内容进行系统性重构,然后通过“课前线上备学一课中线下研学—课后线上拓学"的三阶段流程设计,将BOPPPS模型的六大环节贯穿于课堂教学,并辅以多元化过程性考核体系,旨在提升课程教学质量、强化学生专业能力。实践成效表明,该范式能显著提升学生出勤率与课程评价水平。本研究为新工科背景下的计算机核心课程如何实现“以学生为中心”的深度转型、系统性地培养学生的工程实践能力与综合素养提供了可复制的理论模型与实践方案。
摘要:针对传统考核评价维度固化、过程监管缺位等痛点,本文基于成果导向教育(Outcome-BasedEducation,OBE)理念,构建了“知识—能力—素养”三维评价体系。该模式深度融合过程性与终结性评价,引入Git过程追踪与Jira任务管理机制。通过全流程可视化建模与多维度量化分析,结合SPSS统计分析工具对实证数据的精细化处理,该模式对强化学生实践操作能力、激活创新思维潜能、提升职业素养水平等具有显著成效。实证数据显示,实验班优秀率提升了25.93% ,为软件工程专业实践教学质量的系统性升级提供了全新路径。