摘要:在线教育场景中,基于人工智能的情感分析对于理解和改善学习过程至关重要。然而,现有情感计算技术在应用于真实教学场景时,其结果的可信度(Trustworthiness)——包括鲁棒性、公平性、可解释性和隐私保护——面临严峻挑战,这限制了其在个性化教学干预中的有效应用。文章旨在系统性地梳理和评析在线学习者情感分析领域,并从“可信"这一核心视角出发,构建一个统一的分析框架。文章首先回顾了情感计算从传统主观评估到向量化、非接触式多模态感知的演进路径。重点剖析了基于视频数据(面部表情、眼动、姿态、利用rPPG技术提取到的生理信号等)的各类情感分析方法的技术优势及其在可信度方面的内在局限性。在此基础上,文章提出了一个包含数据可信、算法可信和应用可信三个维度的理论框架,并探讨了多模态融合作为提升情感分析可信度的关键路径。最后,文章总结了当前研究面临的核心挑战,并对未来的研究方向,如隐私保护下的联邦情感计算、可解释的情感归因分析等进行了展望,以期为构建真正可信赖的智慧教育系统提供理论指导。
摘要:针对高校院系会议管理中存在的议程统筹困难、材料流转低效、决策追溯不便等协同工作瓶颈,该研究基于计算机支持的协同工作(CSCW)理论,设计了一套PHP驱动的会议议程协同管理系统。该系统通过构建一个以会议角色(负责人、成员、秘书)为中心、以议程状态流转为驱动的协同工作流模型,实现了会议全生命周期的数字化管理。系统采用分层解耦架构与基于角色的访问控制(RBAC)机制,确保了功能模块的独立性与操作的安全性,并通过集成化的数据分析模块,为管理者提供决策支持。应用实践表明,该系统显著提升了会议组织的效率与决策过程的透明度。该研究提出的协同模型与系统架构,为同类组织实现会议管理的数字化转型提供了可复现的实践范例。
摘要:多模态信息在推荐系统中的快速增长,为模态融合与模型鲁棒性带来了新的挑战。现有方法在模态融合时往往忽略了频域噪声的干扰以及用户偏好的动态不确定性,导致推荐鲁棒性不足。为此,文章提出一种基于谱域滤波与卡尔曼融合的多模态推荐模型 SpecKFRec(Spectral-Domain Filtering and Kalman Fusion Recommender),将特征增强与不确定性建模相结合。具体而言,首先引入自适应谱域滤波器,在频域内动态抑制高频噪声并增强判别性语义特征;其次,通过LightGCN建模用户一物品交互,并构建多模态物品相似图以捕捉语义关联和高阶协同信号。在融合阶段,提出状态感知卡尔曼融合机制,将多模态特征集成视为动态状态估计过程,利用协方差矩阵自适应调节模态权重,实现用户级的自适应融合。在多个公开数据集上的实验表明,文章方法在推荐准确性及鲁棒性方面均优于现有主流模型。
摘要:针对道路裂缝检测效率低、精度不高的问题,文章提出了一种基于深度学习的道路裂缝检测系统,采用U-Net模型进行图像分割,实现道路裂缝的自动、快速检测。该方法利用U-Net模型对道路裂缝图像进行分割,自动识别裂缝区域,从而快速发现裂缝缺陷,监控道路健康,延长道路使用寿命,并提升道路安全性能。在实现过程中,对开源道路裂缝数据集进行标注扩充,用于验证模型性能。实验表明,该算法高效、准确,相较于传统方法,具有更好的推广与应用价值,为U-Net模型在实际场景中的应用提供了新思路。
摘要:为破解精神分裂症临床诊断依赖主观症状、缺乏客观生物标志物的难题,该研究旨在探索基于多模态神经影像与机器学习的智能辅助诊断方法。文章首先系统梳理了支持向量机、集成学习及深度学习等核心算法在该领域的应用原理。随后,基于UCLA公开数据集,构建并对比了单模态(sMRI/rs-fMRI)与多模态特征融合的诊断模型。实验结果表明,融合了结构与功能信息的多模态模型(最高准确率达 89.5% ,AUC达0.92)显著优于任何单一模态模型,证明了多源数据在捕捉疾病复杂病理生理全貌中的协同优势。该研究证实,机器学习与多模态神经影像的结合,是提升精神分裂症诊断客观性与准确性的有效技术路径,为实现临床精准诊断提供了新的数据驱动范式。
摘要:随着大语言模型(Large LanguageModel,LLM)文本生成能力的提升,有效区分LLMs生成文本与人类创作文本,成为学术诚信、内容审核等领域的关键问题。该研究基于KerasNLP框架,提出以DeBERTa-V3为骨干的AI生成文本检测模型。核心创新在于:1)构建从多源数据整合、类别不均衡处理(分层K折交叉验证)到动态训练优化(学习率调度)的完整且可复现的实验流程;2)系统性地验证利用大型预训练模型(DeBERTa-V3)进行迁移学习在AI生成文本检测任务上的有效性。实验结果表明,该模型通过复用预训练语义表征与精细化特征学习,可有效捕捉真实文本与虚假文本在语义、语法及风格维度的差异,为AI生成文本检测提供兼具效率与鲁棒性的解决方案,也为人工智能透明性研究奠定方法基础。
摘要:针对大语言模型在垂直领域落地时存在的全局微调资源消耗偏高、专业领域适配能力不足的问题,该研究提出一种基于低秩自适应/量化低秩自适应(LoRA/QLoRA)技术的创新解决方案。以Qwen系列大模型为基础模型,通过LoRA技术与4位量化QLoRA技术达成参数高效微调目标。在医疗问诊、金融数据分析两类典型专业场景中,验证了LoRA/QLoRA技术在性能与效率间的平衡能力。实验结果显示:该方法在维持高精度的同时,将可训练参数量降低至全参数微调的 0.07% 和训练时长显著降低,有效提升了大模型在垂直领域任务中的专业性能。此方案为专业领域智能化应用提供了可行的技术路径。
摘要:为提升在线教学场景下学生专注状态的实时监测效能,文章设计并实现了一种基于YOLO目标检测算法的学生专注力检测系统。通过引入改进的YOLOv5s模型,结合数据预处理、损失函数优化与注意力机制,构建了一套完整的检测流程。实验结果表明,系统在不同课程类型和时间段下均表现出较高的检测准确率和良好的实时性,具备实际应用价值。该研究为提升在线教学质量及优化教学互动提供了有效的技术支撑。
摘要:传统医疗行业招聘存在效率低、主观臆断突出、专业评价标准不统一等问题,而随着人工智能的发展,为解决这些困难提供了可能。文章针对传统医学招聘效率低、评价主观等痛点,剖析了人工智能在简历初筛、能力评估等环节的应用价值,通过自然语言处理、多模态数据融合等技术,实现简历智能初筛、专业能力标准化评估、职业素养分析、背景核查自动化及面试流程辅助的可能性,旨在提升招聘精准度与公平性。
摘要:为解决深度卷积神经网络在图像识别任务中面临的高计算复杂度与部署受限问题,文章提出一种以深度可分离卷积构建高效主干网络、融合通道注意力机制以增强特征表达能力且结合通道剪枝与知识蒸馏策略实现参数压缩与性能恢复的轻量化图像识别模型DSC-SE-LightNet。在CIFAR-10与ImageNet子集上的实验结果表明,与基线模型相比,该模型在参数量减少 55.9% 、计算量降低 66.7% 的同时,Top-1准确率提升了 0.8% ,且在推理速度方面获得显著加速。研究结果说明该模型在兼顾准确率与效率的前提下具有良好的移动端与边缘计算部署潜力。
摘要:精准高效的医学影像分析对疾病的早期诊断至关重要。提出一种基于YOLOv8的迁移学习框架,实现脑肿瘤与皮肤病变的自动化检测分类。该框架利用在COCO数据集上预训练的YOLOv8n模型,通过在BraTS脑肿瘤MRI数据集和ISIC皮肤镜图像数据集上进行微调,实现了对多源医学影像的快速适应。实验结果表明,该框架在BraTS和ISIC数据集上分别取得 92.3% 的 mAP@0.5 和 96.7% 的准确率。
摘要:猕猴桃作为我国的重要产业,具有极为重要的经济价值和食用价值。文章构建了包含7种数据增强操作的徐香猕猴桃图像数据集,设计了基于卷积神经网络的徐香猕猴桃等级分类算法。为验证所提算法的有效性与实用性,将200张图像按3:1的比例随机划分为训练集和测试集开展对比实验。实验结果显示,该算法在测试集上的平均准确率达到83.21% ,有效解决了人工分级效率低、标准不一的问题,为猕猴桃产后自动化分选提供了技术支撑。
摘要:针对当前在线教育平台知识体系零散、智能答疑精度不高等挑战,文章提出一种融合知识图谱与语言大模型的在线专业教育平台。该平台首先利用自然语言处理工具,通过文本预处理、实体识别、依存句法分析等功能的协同运作,从非结构化教学资源中构建领域知识图谱;然后利用知识图谱检索信息抽取提示词,引导大模型生成精准、可靠的回答。以数据挖掘与应用课程为例,实现了平台原型,构建了覆盖246个知识实体和245条关系的知识图谱,并验证了其在结构化知识导航和智能协同问答方面的有效性。研究表明,该方法能显著提升知识呈现的体系性和交互问答的准确性,为构建新一代智能化、个性化的在线学习环境提供了可行的技术方案。
摘要:当前Web应用追求开发效率与代码质量的平衡。PythonDjango框架作为一种高效的解决方案,其MTV(模型-模板-视图)架构和ORM(对象关系映射)技术的应用能显著提升开发效率。文章采用案例研究法,通过设计并实现一个“网上服装商城"项目,系统性地展示和验证Django框架在Web开发全流程中的应用。研究表明,Django框架通过其高度集成的MTV架构和强大的ORM模型,能够有效解耦业务逻辑、数据层与表现层,并通过对象化操作数据库,极大地提升了开发效率与代码的可维护性。本项目实践验证了该框架在快速构建功能完备、数据驱动型 Web 应用中的可行性与优越性。
摘要:传统上西藏每年编制藏历历书都依赖手工沙盘推算,存在工作量大、计算烦琐、容易出错及维护成本高的问题。为此,该研究整合并优化了现有藏历计算的数学模型,采用Python编程语言开发自动化应用系统。该系统实现了藏历年、月、日3大体系的曜基数、积月、闰余、日曜基数、整数零数及定曜值等基础参数的高效计算,并实现了闰月判断、缺日和重日识别等藏历关键历法特征的自动化处理。最后,与已发行的西藏自治区藏医院天文历算研究所著的藏历历书中的数据对比验证,证实了计算结果的正确性。
摘要:鉴于硬件老化及Solaris操作系统运维成本激增,空管自动化系统的跨平台迁移已成为行业迫切需求。文章提出了一种基于代码审计与模块化重构的移植策略,针对系统基于C语言和Motif工具包开发的人机交互软件,攻克了从So-laris到RHEL迁移过程中的系统调用差异、XWindow图形适配、Motif控件兼容性及核心依赖库冲突等关键难题。实证结果表明,移植后的系统在功能完备性上保持一致,且飞行数据处理吞吐量提升 25% ,界面响应延迟降低 16.7% ,满足民航MH/T4029.2-2024标准要求。
摘要:HTML5技术在移动Web前端开发领域展现出独特优势,其响应式设计、触控优化、Canvas图形及CSS3动画等特性为用户提供了全面的解决方案。实践研究表明,HTML5应用在多方面取得显著成效:跨设备适配效率提升 85% ,页面加载速度优化 65% ,同时通过完善的安全加固策略,将应用安全事件发生率降低 85% 。这些技术创新为移动互联网开发提供了关键技术支撑。
摘要:针对传统养鸡模式面临的体重评估滞后、饲喂策略粗放、环境调控依赖人工经验及种鸡选育缺乏数据驱动支撑等问题,该研究设计并实现了一套集多源感知、智能推荐与决策支持于一体的智慧养鸡系统。系统融合人工智能算法,动态生成精准饲喂方案与环境调控策略;该系统创新地集成了Qwen3大语言模型,并基于Spring AI框架构建自然语言交互引擎,通过结合检索增强生成(RAG)机制与领域知识库,实现高精度查询响应,并辅助生成种鸡配种决策建议。该方案显著提升了养殖管理的智能化、科学化与实时化水平,为家禽产业的数字化与智能化转型提供了一套可复用的技术架构与实践范式。
摘要:为改变传统中小学实验教学中存在的过程监管缺失、效果评估困难等难题,该研究设计并实现了一款基于微信小程序的实验教学管理系统,围绕系统需求分析、功能模块设计、关键功能实现等多个方面展开了详细阐述。该系统依托微信生态的便捷与社交属性,构建了一个集实验过程实时记录、教学资源动态展示、多维度数据排行等为一体的管理系统,通过将实验操作过程的数据化、可视化、可追溯化,实现了实验教学的数字化管理、动态展示与有效评估等,从而强化了教学过程的规范性与透明度,促进了优秀实验案例的共享与交流,显著提升了实验教学管理的整体效能。实际部署与试用验证表明,该系统运行稳定,具备良好的用户操作体验、灵活的可扩展性与安全性,为区域性基础教育实验教学的信息化督导与质量提升提供了一个高效易行的实践范式。
摘要:为解决高校课程数据管理混乱、统计困难等问题,该研究设计并实现了一套基于 Web 的高校课程库系统。该系统采用B/S结构的三层架构模式,利用ASP.NETCore作为后端框架,SQLServer作为数据库,实现了对课程信息的全生命周期管理。文章重点阐述了系统在数据批量导入/导出的容错处理、基于索引与缓存的高效查询统计,以及基于角色的多级权限控制等关键技术上的设计与实现策略。该系统的成功应用,为高校课程数据的规范化、集约化管理提供了可行的技术方案。
摘要:为解决人口老龄化下独居老人照护缺位及传统监测侵入性强的问题,该研究设计并实现了一套基于NB-IoT与SpringAI的智慧康养无感看护系统。前端借NB-IoT低功耗特性采集用水、体温等多源数据,后端以Spring Bot+openGauss架构高效处理存储。核心创新为:智能异常分析模型实时预警风险,SpringAI调用通义千问模型提供主动健康咨询。经测试,系统1000并发线程下错误率为 0% 、平均响应时间为 740ms ,研究成果为构建低成本、高可靠、智能化的新型智慧康养服务提供了可行的技术方案。
摘要:文章旨在应对经典银行家算法在现代操作系统中的局限性。文章首先深入剖析其静态分配和高复杂度的内在约束。随后,重点探讨了结合需求预测模型的动态资源分配机制,并构建了融合遗传算法与蚁群算法的启发式搜索框架以优化安全序列的查找效率。研究表明,该混合策略可显著降低算法时间复杂度(由 0(m?n2) 优化至近似 O(m?nlogn), ,并提升系统资源利用率约 16% 。最后,文章展望了该算法在边缘计算和区块链化验证等新兴场景下的适配挑战与未来方向。
摘要:异构数据库环境中SQL脚本的性能与可移植性问题是制约数据密集型应用发展的瓶颈,传统优化器依赖固化规则库,难以应对跨平台语法和执行机制的差异。针对这一问题,设计并实现了一个基于大语言模型(LLM)的自适应SQL优化系统。系统由统一语法建模、LLM驱动的多策略改写和知识库增强的闭环反馈3大机制构成,实现了脚本的跨平台改写与持续优化。在MySQL、Oracle、PostgreSQL的实验中,查询执行时间平均降低超过 50% 跨库查询加速比达1.86,语法兼容性保持在 96% 以上。研究结果验证了该系统的可行性与高效性,为智能化、跨平台数据库管理系统的构建提供了理论框架与技术路径。
摘要:复杂云环境下数据规模持续增长,跨域共享面临效率与安全双重挑战。该研究提出了融合5G网络的区块链驱动型云数据跨域共享方案。该方案利用5G网络构建多层次的安全机制,并结合区块链与多授权属性基加密,通过智能合约进行链上与链下相协调的密钥生成,以实现跨域属性多样性管理和系统稳健性增强,从而有效应对系统内外多种安全风险。分析表明,该方案在通信与计算开销上具备优势,能够适应高效、安全的跨域数据共享场景。
摘要:随着无线通信技术的快速发展,多频段和宽带天线在满足多样化辐射需求方面变得尤为重要。为了实现宽频带、圆极化天线的设计,文章提出了一种结构简单、宽带性能良好的圆极化缝隙天线。该天线由单层介质基板和双层金属结构组成,采用共面波导馈电方式,通过不对称接地平面与阶梯状缝隙实现宽频带圆极化辐射。通过调节CPW馈线和短截线的长度,有效优化了阻抗匹配。实验测量结果显示, -10dB 阻抗带宽范围为1.71至6.28GHz,带宽覆盖率达114.3% 。轴比带宽为3.73\~5.57GHz,相对轴比带宽为 39.5% ,充分验证了其宽频带圆极化性能。这一设计对于满足WLAN及5GSub-6GHz频段的通信需求具有重要的工程应用价值,有助于推动宽带圆极化天线技术的发展。
摘要:骨髓血白细胞的准确检测与计数对血液病的诊断与治疗具有重要意义。为破解传统显微镜人工读片在骨髓血白细胞检测中存在的效率低下、主观性强、小目标与重叠细胞识别困难等瓶颈问题,该研究提出了一种基于YOLOv11的深度学习检测新架构。该架构的核心创新在于:1)引入并改进了渐进特征金字塔网络(AFPN)以替代原有的颈部网络,强化了多尺度特征的语义一致性;2)增设了针对小尺寸细胞的专用检测头,提升了模型对微小目标的敏感度。在自建的包含20类、近万张图像的骨髓血白细胞数据集(BMWC)上的实验验证表明,所提架构的 mAP@0.5 达到 87.2% ,相较于基准YOLOv11模型提升了1.8个百分点,同时保持了24.3FPS的实时推理速度,满足临床实时分析需求。在系统实际应用评估中,医生对检测结果的满意度高达 96.7% ,验证了本算法和系统在临床应用中的实用性。该研究不仅推动了医学图像处理领域的进步,为临床医生提供了高效的辅助诊断工具,而且在计算机视觉与医疗健康数据处理的交叉领域有着广阔的应用前景。
摘要:反馈技术在放大电路设计中具有广泛应用,其合理应用可以显著改善电路的性能。因此,快速且准确地判断反馈类型对于电路的分析和设计至关重要。文章深入分析反馈类型,提出快速判别的口诀,并通过理论推导与实例验证,明确不同类型反馈的判别方法。进一步对比集成运算放大电路与共发射极放大电路中反馈类型的判别标准,验证所提判据的通用性和准确性。
摘要:文章针对传统农业监测系统中无线通信模块功耗较高、电池供电续航能力较为有限,并且复杂农田环境下通信稳定性不足的问题,提出一种LoRa与太阳能协同的低功耗通信协议优化方案,开展农业监测应用验证研究。首先,分析LoRa通信技术的扩频特性与太阳能供电系统的能量输出规律。其次,从通信层与能量管理层双维度进行协议优化。最后,搭建由太阳能供电LoRa节点、网关及云平台组成的农业监测实验系统,并通过农业监测应用的方式进行验证。优化后的协议日均能耗降低到 3.2Wh ,相较于传统协议降低 42.9% ,数据传输误码率为 1.1% 、丢包率 ?2% ,可在连续阴雨天72小时内保持节点正常工作。这一研究解决了农业监测中能量与通信的动态匹配问题,提升了系统长效运行能力与稳定性,降低了运维成本,对推动农业现代化进程具有重要意义。
摘要:该研究基于倾斜摄影技术,探讨了城市实景单体化模型的构建方法,并以南京市中心区为研究区域,实现目标区域的高精度三维重建。在此过程中,通过使用SVSModeler平台与3DsMax进行单体化建模,确保了模型的精细化以及与实景数据的高度贴合。实验结果表明,该方法不仅能够在较短时间内高效生成精确的单体化模型,还具有较好的适应性,能够满足大规模城市建模和监测的需求。通过与实景数据的对比分析,验证了该技术在城市规划、建筑设计和数字化城市建设中的广泛应用潜力。
摘要:为破解高频磁性元件在非正弦激励与变温工况下损耗特性复杂、传统物理模型预测精度不足的难题,该研究提出并构建了一套数据驱动的磁芯损耗智能建模与多目标优化新范式。该范式系统性地融合了机器学习、修正物理模型与智能优化算法:首先,通过多模态特征融合与支持向量机(SVM)实现励磁波形的精准识别;进而,提出一种二次多项式温度修正斯坦梅茨方程,显著提升了损耗预测精度;然后,运用随机森林揭示多因素交互效应并寻优;最终,基于高精度BP神经网络预测模型,采用遗传算法实现了磁芯损耗最小化与传输磁能最大化的多目标协同优化。该研究为高频磁性元件的精确设计、性能预测与工况优化提供了一套完整的、数据与物理双驱动的解决方案,对推动电力电子装备的高效化与小型化具有重要理论与实践价值。
摘要:为应对现代航运对航道管理实时性与移动化的迫切需求,文章以开发高效、跨平台的移动端航道管理系统为目标,基于WebGIS技术,结合Uni-app跨平台开发框架,设计并实现了一套移动端航道管理系统。该系统后端采用Ge-oServer与PostGIS提供地理信息服务,前端借助Leaflet进行地图渲染,并通过RenderJS等技术优化交互性能,整合了电子航道图、附属设施管理和实时数据交互等功能。研究过程中有效解决了跨平台兼容性、移动端地图渲染性能及复杂网络环境下的数据实时交互等关键技术难题,最终实现的系统支持多终端访问,运行稳定且使用便捷,为智慧航道建设提供了一套可行的技术解决方案。
摘要:为了解决传统后勤方舱系统功能单调且部署效率低下的问题,提出了一种基于模块化集成的后勤移动方舱智能化保障系统。通过融合标准化模块设计、智能感知以及边缘-云端协同技术,以实现迅速部署和高效的资源管理。使用ISO21838机械接口和IEEE1451智能协议,构建了能源、环境控制、物资管理和通信四大功能模块,并支持机械卡扣和电磁锁的快速连接。通过多模态传感器网络和D-S证据理论,实现了设备状态监测,其综合置信度可达 98% ,并结合PID控制以确保环境稳定性。实验验证表明,系统在仿真环境中可实现电气连接 20kWh 容量下的8小时持续运行。系统在 ±5°C 温度阶跃扰动下,恢复时间均低于 2.1min ,动态偏差控制在 ±0.45°C 以内。
摘要:世界技能大赛(世赛)的国际化标准正深刻影响职业教育课程改革。文章以陕西工商职业学院虚拟现实建模技术课程为例,探索了“岗课赛证”融通模式下的教学改革路径。研究首先分析了世赛标准对课程目标的引领作用,进而构建了“基础一进阶一提升一综合”四层次课程结构。在此基础上,结合非物质文化遗产拓印数字化项目,创新性地提出了“双线双链四阶七步”教学法,并运用AI数智工具构建了动态评价体系。实践证明,该教学模式显著提升了学生的技术应用与创新能力,课程优秀率达 85% ,实现了技能培养与文化传承的深度融合。该研究为高职院校虚拟现实技术人才培养提供了可复制的范例。
摘要:为应对全媒体转型挑战,文章以“燕赵名医堂”微信小程序为例,探讨了利用云开发架构实现用户精准触达的技术路径。该平台以音视频为核心,集成音视频广场、视频直播、优质课程推荐、用户内容发布、报名与投票活动等多元功能,构建了一个集内容传播、在线互动与知识服务于一体的健康资讯平台。实践表明,该模式有效拓宽了优质内容的传播渠道,为传统媒体构建多元化用户触达矩阵提供了可借鉴的方案。
摘要:在教育数字化转型背景下,职业院校亟须构建智能化管理体系以提升教育治理效能。文章以集美工业学校为研究对象,探讨其通过“集工数智+"智慧校园管理平台与校本大数据中心建设,实现师生全周期管理数字化的实践路径。研究表明,该校通过整合教学过程管理、岗位实习管理、家校协同等12个应用系统,构建“数据中台+智能应用"双轮驱动模式,形成10个数据可视化大屏,实现从录取迎新到岗位实习的全流程数字化管理。数据显示,平台服务学生管理日常,推动教学管理效率提升,学生管理关键业务流程效率提升超 50% ,初步形成了可复制的职业院校教育管理数字化转型范式。
摘要:随着信息技术与教育改革的深度融合,校园智慧农场已成为培养学生实践能力与创新思维的重要载体。该研究以无锡城市职业技术学院“工镰”智慧农场网站为案例,基于物联网、大数据等技术,构建了集环境监测、知识科普、劳动实践与互动交流于一体的数字化平台。通过文献分析、用户调研及系统开发,验证了平台在提升农业教育实效性、优化农场管理效率和促进学生综合素质发展方面的价值。该研究的创新性体现在“多源数据融合”与“教育闭环设计”两方面。研究结果表明,智慧农场网站能够有效打破传统劳动教育的时空限制,推动信息技术与农业实践的跨学科融合,为高校劳动教育创新提供了可推广的参考模式。
摘要:人工智能(AI)的深度融入正重塑直播电商的互动生态与消费体验。该研究旨在揭示在AI赋能下,影响消费者购买决策的核心机制。该研究以S-O-R(刺激-机体-反应)理论为框架,构建了一个多重中介效应模型。该模型系统考察了AI赋能下的六大外部刺激因素(主播形象、感官体验、感知交互性、功能性、绩效期望、努力期望)如何通过消费者的内部心理状态(感知有用性、感知愉悦)进而影响其最终的购买意愿。基于307份有效问卷的回归分析表明:1)感知交互性与功能性是影响购买意愿的最强直接驱动因素;2)感知有用性与感知愉悦在外部刺激与购买意愿之间扮演了显著的中介角色;3)主播形象、感官体验等因素主要通过激发消费者的感知愉悦来间接影响决策,而努力期望则主要通过提升感知有用性来发挥作用。
摘要:学分银行是一种具有模拟银行功能的管理模式,以学分为单位对学习成果进行认证、存储和转换,是衔接终身学习与高职教育的重要枢纽。针对当前学分银行面临的认定标准不统一、数据存储存在安全隐患等现实困境,文章提出了一种基于区块链技术的学分管理架构。区块链技术的非对称加密、不可篡改、去中心化等特性,为解决数据隐患、学分认证、学分孤岛等问题提供了新技术路径。
摘要:为破解高职信息技术课程中教学内容滞后、实践场景单一及个性化指导不足等难题,该研究提出并实践了一套以AI技术为核心驱动的“诊断—协同一评估”一体化教学模式。该模式通过动态教材开发重构教学内容,采用人机协同实训创新教学模式,并构建多模态数据驱动的动态评价体系。以WPS办公应用软件、Python编程课程为例的教学实践表明,该模式将学生期末项目平均分、首次就业薪资分别提升了 26.2%.30% ,教师AI批改效率提升了 40% 。该研究证实,AI技术能够系统性地赋能高职信息技术教学全流程,为培养高素质数字技术技能人才提供了可行的改革路径。
摘要:文章针对人工智能专业大数据分析与处理课程教学中存在的理论根基与实践能力培养相脱节的问题,旨在探索一种融合传统教学与成果导向教育(Outcome-BasedEducation,OBE)优势的新型教学模式。研究以“理论为基、成果导向、项目驱动”为核心思路,系统重构了课程目标,设计了“一体化—双主线一三阶段”的融合教学模式。该模式通过构建“知识模块”与“能力项目”双主线交织的教学内容,遵循“基础理论精讲 $$ 关键技术实践 $$ 综合项目创新”的递进三阶段,实现理论传授与实践应用的无缝融合,并实施了项目式学习与多元化考核。教学实践表明,该融合模式有效夯实了学生的理论基础,提升了学生解决复杂工程问题的综合实践能力,为人工智能及相关新工科专业在夯实理论与强化实践之间寻求平衡,提供了系统性的教学设计范式与实证支持。
摘要:针对程序设计基础课程传统教学中普遍存在学生学习动机不足、知识内化困难等问题,文章基于瑞安与德西的自我决定理论(SDT),构建了一套旨在激发学生学习内驱力的混合式教学模型。该模型将SDT的胜任感、自主感、归属感三大心理需求,转化为成就感、目标、兴趣、环境、认同、响应6个具体的教学激励要素。模型以“双平台(学习通 + 在线评测)”为技术支撑,以“温故—知新—登高—望远”四步教学法为线下核心,通过贯穿课前、课中、课后的闭环教学活动设计,系统性地满足学生的核心心理需求。教学实践的量化数据显示,该模型显著提升了学生的课程目标达成度与学习主动性。该研究为信息技术类入门课程如何从心理学层面进行教学设计,提供了具有理论深度和实践价值的范式参考。
摘要:针对计算机网络课程传统教学中内容滞后、模式单一、实践薄弱等问题,结合新时代网络空间安全人才培养中的能力转型需求,该研究提出一种数智赋能的教学创新模型。该模型以个性化、数据驱动的评价体系为核心反馈机制,系统性地驱动教学内容、教学模式、实验平台和教学过程的重塑与优化。通过构建“理论—实践—评价"的数智化教学闭环,旨在推动计算机网络课程教学的提质增效。实践表明,该模型能显著提升学生的学习兴趣与实践能力,为同类技术核心课程的教学创新提供新范式。
摘要:针对数字化转型背景下高职计算机基础课程面临的教学内容滞后、模式固化等挑战,文章探讨了一种基于短视频的混合式教学改革路径。研究首先剖析了传统教学的瓶颈及短视频媒介的应用优势。在此基础上,构建了一个“课前精准预习—课中深度融合—课后拓展延伸"的三维联动混合式教学模型。该模型旨在通过优化短视频资源建设、强化教学互动与完善多元评价体系,系统性提升学生的数字技能与核心素养。该研究为高职计算机基础课程的现代化转型提供了兼具理论与实践价值的参考范式。
摘要:为破解规模化教育与个性化培养的固有矛盾,该研究探索构建了一种以学情大数据和知识图谱为基础,以AI与多模态技术为手段实施精准教学的教学模式——“两层三阶四维五精”教学模式,并通过工商企业管理专业课程的实践探索验证该模式的可操作性。研究表明,该模式通过知识图谱(谱)实现教学内容的结构化与个性化导航,通过学情大数据(数)实现学生画像的精准刻画与动态反馈。AI与多模态技术作为关键支撑,确保了“谱”与“数”的高效驱动与深度融合,从而有效达成了精准教学目标。
摘要:在新时代背景下,人工智能产业的迅猛发展对高素质技术技能型人才的需求愈发迫切。文章依托产业学院实践案例,深入探讨了产业学院背景下高职院校人工智能专业技术技能型人才培养的有效路径。通过剖析产业学院“政校企行”多元协同机制,提出一系列关键策略,包括明确人才培养目标、构建特色课程体系、确定核心教学内容、探索创新教学模式、完善质量诊断与改进机制等。研究构建了一条从目标定位、课程重构到质量保障的全链条人才培养路径,为高职院校服务人工智能产业发展提供了可复制推广的“产教融合"实践范式。
摘要:针对高校计算机混合式教学中知识结构碎片化、个性化指导不足等问题,该研究旨在探索知识图谱的赋能路径。研究首先探讨了计算机多模态知识图谱的构建方法,随后系统阐述了其在课前(个性化预习)、课中(可视化引导与思政融入)、课后(自适应练习)3个环节的具体应用策略。研究结果表明,知识图谱能够有效整合教学资源、明晰知识脉络、满足个性化学习需求,为构建指向性更强、整体性更优的高校计算机混合式教学新范式提供了可行方案。
摘要:立足产教融合政策导向与数据要素赋能新质生产力的时代背景,针对高职大数据技术专业Python课程教学中存在的内容滞后、技能碎片化、实训离散化三重困境,提出了一套系统性的课程群重构方案。通过凝练“报国心、工匠心、职业心、发展心、科学心”思政育人目标,构建价值引领的课程体系;以Python工具链为核心,按“数据采集—清洗处理—分析—可视化”工作流分层设计“基础—进阶—实战”能力模块课程群;创新实施“企业导师—思政教师—专业教师”三师协同机制,开发融合数据伦理的动态活页教材,开展五阶工单式线上线下融合教学,并建立“思学一体”动态评价体系。实践证明,该重构方案通过课程内容与产业技术同步迭代、项目化教学整合工具链能力、全流程实战贯通职场需求三大突破,有效破解了传统教学困境,构建了“思政融合一能力进阶—产教协同"育人闭环,为培养支撑新质生产力的复合型数据技术人才提供可复制范式。
摘要:文章针对电子信息工程专业数字信号处理课程中的实验教学环节,以快速卷积运算在数字系统响应分析中的应用为案例,探讨了基于工程背景的实验教学设计与实践。文章通过线性卷积、循环卷积、重叠相加法和重叠保留法等块卷积算法,以及基于FFT的快速计算的逐级递进设计,旨在构筑从理论计算到工程应用的桥梁,有效提升学生的算法设计、系统思维与复杂工程问题解决能力。
摘要:针对当前AI赋能人才培养实践平台面临的技术瓶颈与应用脱节等挑战,该文提出并构建了一种“教育大模型—平台一场景”协同优化模型。该模型以教育大模型为智能核心,以实践平台为集成骨架,以具体应用场景为激活神经,三者深度耦合,形成技术赋能、平台支撑与场景验证的迭代闭环。研究旨在为AI技术与教育的深度融合提供系统性解决方案,探索一条可持续的教育数字化转型路径。
摘要:为应对计算机专业实训教学面临的资源限制与场景复现难题,该研究探索了虚拟仿真技术的深度应用路径。文章系统构建了一套涵盖网络环境搭建、服务器部署运维、数据库应用开发及软件开发全流程(DevOps)的四维实训教学模式。该模式通过虚拟化、容器化及自动化工具链,将企业级复杂场景引入教学。为评估其有效性,该研究开展了为期一学期的对比教学实验。量化数据显示,采用虚拟仿真模式的实验组在配置精确性(提升 9.4% 、故障排查效率(提速43.1%) 和复杂问题解决能力(提升 16.5% 方面均显著优于传统实训组。研究结论证实,虚拟仿真技术是提升计算机专业实训教学质量、培养学生高阶工程能力的关键路径。
摘要:为提升医学类高职院校学生的计算机应用能力与职业适应能力,探索基于OBE(成果导向教育)理念的计算机基础课程教学改革路径。文章围绕当前医学高职计算机课程在目标设定、课程体系、教学方法和评价机制中的典型问题,结合岗位能力导向和技术应用需求,构建了以临床数据处理、医疗信息系统应用等为导向的课程目标体系,并设计了与医学场景紧密结合的模块化教学内容。通过项目驱动、任务导向和多元化评价机制相结合的教学设计,推动教学从知识传授向能力培养转型。研究成果验证了OBE理念在优化医学高职计算机课程中的有效性,并形成了一套可复制、可推广的教学改革实施方案。