摘要:为提升主流关系型数据库在HTAP场景下的性能,本研究以PolarDB for PostgreSQL为对象,针对TPC-H基准测试进行了系统性的性能优化。通过深入分析数据导入与复杂查询过程中的性能瓶颈,本文构建并验证了一套多层次的协同优化策略。该策略涵盖逻辑层(SQL重构、约束延迟)、物理层(分区、聚簇、覆盖索引)以及系统与硬件层(内核参数调优、SIMD指令集加速)。实验结果表明,该系列优化措施效果显著:数据导入时间缩短 81.14% ,22条TPC-H查询的平均响应时间从超过10000s降至369s,底层数据校验性能提升 86.90% 。本研究证实,通过软硬件协同优化,传统关系型数据库在OLAP负载下的性能可获得显著的提升,为构建经济高效的HTAP解决方案提供了实证依据。
摘要:海量非结构化餐厅评论数据的多维度情感分析,是助力餐饮行业优化服务的核心需求,但这类文本存在评价维度分散、情感表达复杂的难点,传统模型难以精准识别。针对这一问题,该研究构建BiLSTM-MultiHeadAttention-LDA的分析模型,将上下文语义、关键信息与主题维度标注功能集成,实现从细粒度维度识别到情感极性判定的端到端分析,形成“数据预处理一维度识别—情感极性判断一主题分析”的完整过程。在该文中,使用100000条标注数据完成模型训练,以及对4400000条真实大众点评数据进行了验证。为评估模型性能,选择BiLSTM-Attention作为基线模型进行对比实验。结果显示,在维度识别任务和情感极性分析任务中,该文提出的模型性能指标均优于基线模型。进一步分析发现,餐厅评价主要聚焦于食物味道等核心维度,其中食物口味等方面的正面评价占比较大,而附加服务等场景的负面评价相对集中,且服务效率与服务态度是引发负面评价的关键诱因。
摘要:为破解高职信息技术课程中学生学情量化难、个性化指导缺失的教学困境,本文设计并实现了一套基于智能代理的个性化评测与学习干预系统。该系统模拟人类助教,主动运行“感知—分析—决策一行动”的教学闭环。技术实现上,系统通过应用程序接口(API)对接教学平台采集行为数据,利用K-Means聚类构建学生画像,并基于多层感知机(MLP)构建学习风险预警模型以实现早期识别。在干预端,系统运用智谱GLM-4大模型与提示词工程,自动生成覆盖“知识—技能—素养”三维度的结构化评测题目。在人工智能数据服务课程中的应用表明,该系统能够为教师提供数据驱动的决策支持,实现从“经验判断”到“精准干预”的范式转变,为AI技术与高职教学的深度融合提供了可行的实践方案。
摘要:针对玻璃容器产品定容与定重设计的效率瓶颈,提出一种基于PSO-NX联合仿真的玻璃瓶多目标参数化优化设计方法。基于NX二次开发,构建基于特征的玻璃瓶参数化模型库,以主要轮廓结构参数为决策变量,建立以容积和瓶重为双重约束的目标函数,结合轮廓尺寸约束条件建立玻璃瓶设计优化模型,通过PSO算法进行求解计算,获取符合设计要求的轮廓尺寸参数,完成产品的最终参数化建模。以公称容积 500mL 的啤酒瓶为设计案例,验证算法的可行性。结果表明,该方法使瓶容误差控制在 0.06% 以内,显著优于行业标准。
摘要:为了推动人工智能技术与教育领域深度融合,促进技能竞赛训练的个性化发展,本文聚焦信息技术类技能竞赛场景,开展国产大语言模型DepSeek的创新应用研究。作为国内首批将DeepSeek应用于技能竞赛实时辅导的探索性实践,本文设计并实现了一套技能竞赛选手实时辅导系统,通过构建专用知识库,利用赛题剖析与代码反馈实现选手训练的个性化辅助,旨在为职业教育领域的技能竞赛训练提供可靠的技术支持,推动人工智能技术在教育领域的应用。
摘要:无创产前检查(NIPT)是胎儿常见染色体非整倍体的筛查手段,但对女性胎儿染色体非整倍体(SCA)的检测仍存在挑战。该研究旨在开发并改进随机森林的NIPT数据分析模型,创新性地融合了临床先验权重与数据驱动特征的重要性。基于某NIPT临床脱敏数据集,以女胎孕妇的21号、18号和13号染色体非整倍体(AB列)为判定结果,综合考虑X染色体浓度和其他染色体的Z值、GC含量等多维特征,训练得到优化的阈值,初步判定女胎是否异常,具有一定的临床参考意义。
摘要:针对大学生课堂状态评估主观性强、效率低的问题,本文提出了一种基于单阶段多框检测器(Single Shot MultiBoxDetector,SSD)的大学生课堂状态分析系统。该系统首先利用改进的SSD模型实现对课堂环境中学生人脸的实时、高精度检测;进而,通过级联轻量级卷积神经网络对人脸区域进行表情分析,并结合预定义的课堂行为模型,量化评估学生的专注度。最终,系统将分析结果生成可视化报告,通过用户界面向师生提供即时反馈。研究旨在通过客观、智能化的教学洞察,辅助教师优化教学策略,并引导学生进行自我调节,从而提升课堂教学质量与学习效果。
摘要:为应对日益严峻的城市交通拥堵挑战,本文提出一种基于政务大数据的交通流量智能预测模型。该模型深度融合了交通卡口、道路GIS拓扑及市民出行等多源异构数据,其核心在于设计了多参数输入层与改进的时空图卷积网络(ST-GCN)相结合的深度学习架构,通过特征融合与注意力机制优化,实现了对复杂路网流量的精准预测。此外,本文还构建了一套三级精度校验机制以保障模型的鲁棒性与稳定性。应用验证表明,该模型能有效支撑城市交通的智能调度与应急管理,为智慧交通体系建设提供了关键技术参考。
摘要:为破解室内服务机器人在复杂家居环境中面临的场景理解与障碍物识别难题,本研究旨在优化其核心视觉感知技术——图像语义分割。图像语义分割技术可以作为前端辅助算法提供像素级场景理解,从而帮助其更好地认识工作区域。为了能够贴近现实的应用场景,研究提出了一种基于Encoder-Decoder架构的改进型语义分割网络。该网络的核心创新在于,在编码器深层网络中引入了一个多尺度空洞卷积融合(Multi-rate Dilated ConvolutionFusion,MDCF)模块,以在不牺牲空间分辨率的前提下,有效增强对多尺度上下文信息的捕获能力。在自建的室内场景数据集上的对比实验表明,所提改进模型相较于基准的FCN与U-Net架构,在像素准确率(PA)上最高达到 90.32% ,均交并比(mIoU)达到 69.86% 分割效果与边缘细节处理能力均有显著提升。本研究为提升服务机器人的环境感知与自主导航能力提供了一种高效、精准的前端视觉算法,对推动智能家居与机器人技术的深度融合具有重要应用价值。
摘要:在传统文化复兴与电商融合的背景下,汉服消费需求激增,但线下销售易受时间、空间制约,难以满足用户需求。基于此,研究以 SpringBoot 作为后端开发框架,前端用Vue技术实现,MySQL来存储结构化数据,设计并实现了一个汉服线上商城。该系统不仅涵盖了面向用户、商家、管理员三个角色的完整电商功能,更创新性地集成了汉服资讯与爱好者交流论坛,旨在构建一个“交易+内容+社交”三位一体的垂直文化电商生态。经测试,系统运行稳定可靠,是一个极具实用性的汉服购物平台,在优化用户体验、降低商家转型成本的同时,赋能汉服文化传播,契合电商趋势与文化复兴需求。
摘要:本文针对民办高校学生服务智能化转型需求,设计并构建了一站式学生社区平台,提出了一种集事务集成、数据驱动与服务个性化于一体的微服务架构方案。方法上,设计图神经网络优化事务流程结构,构建多模态学生画像模型,应用强化学习实现成长路径策略推荐。平台以SpringCloud与Kubemetes构建弹性服务体系,核心模块实现平均响应时间控制在3.2s内,接口调用成功率达 99.7% ,推荐转化率达到 23.6% 。本研究创新之处在于提出“结构感知一行为建模一路径生成”三位一体的服务框架,为高校学生服务系统提供算法驱动、全栈集成与动态适配的技术方案。
摘要:本研究开发了一套复合驱结垢智能预测与决策支持平台。该平台融合机理与数据驱动方法,构建了机理约束的机器学习框架,通过自适应机制动态协调机理与数据模型的输出,提高了动态工况下的预测精度。平台集成了数据管理、理论计算、预测分析、可视化展示和防控方案推荐五大功能,实现了结垢风险评估、预警与防控决策的全流程闭环支持。现场应用表明,平台在预警时效、防控效果和经济性方面表现突出,为复合驱结垢治理提供了智能化解决方案与工程工具。
摘要:在数智化时代,校园卡及其系统持续迭代。作为智慧校园的基础设施,其承载的应用服务日益丰富,并扩展出多种凭证介质。为确保用户使用各种凭证介质都能顺畅使用“产品服务系统”,亟须探索新一代校园应用服务的集成方式。针对传统应用服务聚合方案存在的协调难度大、卡片可扩展性差、依赖度高以及分级分类授权机制弱等局限,提出构建全量用户信息库、扩增多种凭证介质,并强化凭证身份识别和应用服务二次校验配合机制的优化方案。
摘要:针对传统出院结算流程烦琐、排队时间长、窗口压力大等问题,构建并应用智慧出院系统,显著缩短了患者结算时间,有效减轻了窗口结算压力并优化了服务效率。本文基于微服务架构,结合移动支付集成、电子票据系统及智能分诊算法,对出院结算流程进行信息化重构,并采用数据加密与权限控制技术保障系统安全,实现高效、便捷的线上线下一体化自助结算。系统应用后,自助结算率最高达到 48.01% ,并持续稳定在 40% 以上,平均结算时间显著缩短,窗口排队现象得到有效缓解,患者满意度和医院管理效率均实现提升。结论:智慧出院系统的实施不仅提升了医患双方的满意度,也为医院智慧化转型与财务管理数字化进程提供了有力支撑,具备进一步推广应用的价值。
摘要:当前我国社会正处于数字赋能与转型的关键期,大数据产业作为朝阳产业之一,急需具备实战能力与专业产业思维的专业型人才。高校大数据专业须聚焦普遍存在的实践教学与产业需求脱节、教学资源整合不足、师生互动单向等问题,探索产教融合与师生双向赋能协同的大数据专业实践教学改革模式。本文立足于各高校大数据专业实践教学,剖析教学现状,明确大数据专业实践教学现存问题并进行问题溯源,站在产教融合与师生双向赋能协同层面探索实践教学改革模式的有效路径,以丰富相关研究并推动高校提质增效。
摘要:为应对传统成本会计中辅助生产费用分配计算烦琐、易错的挑战,本研究探索了应用Python数据分析技术实现其自动化与智能化的路径。研究以代数分配法为例,系统阐述了利用Python及其Pandas、NumPy库进行数据处理、建立数学模型、求解分配率并自动生成分配表的完整流程。通过实例演算与代码实现,结果表明,该方法不仅显著提升了费用分配的计算效率与准确性,还能通过数据可视化直观揭示成本构成。本研究证实,将Python等数字化工具融入成本核算,是推动会计工作从手动操作向自动化处理转型,进而提升企业精细化管理水平的有效途径。
摘要:油田数字化建设催生了海量、高维、实时的生产数据,传统数据处理架构在吞吐量、实时性、扩展性方面面临严峻挑战。为破解海量数据并发写入引发的系统阻塞与价值挖掘滞后难题,本文深入研究并实践了基于Actor模型的AKKA分布式计算框架,系统阐述了Actor模型状态隔离、异步消息的核心原理及其在高并发场景下的理论优势。在此基础上,详细论证了AKKA框架如何依托其“一实体一Actor”的细粒度并发架构,构建出一个适应油田数据洪流的实时处理系统。实践表明,该技术体系能显著提升系统的数据处理时效性与鲁棒性,为智能油田建设提供了关键的技术支撑与可行的演进路径。
摘要:面对企业业务的快速选代与数据规模的指数级增长,传统依赖人工评审的静态数据模型管理模式已成为制约数据资产价值释放的关键问题。该研究旨在破解此困境,提出并验证了一套基于元数据驱动的自动化数据模型治理框架。该框架的核心是将静态的设计规范代码化为动态可配置的元数据规则,构建了一个贯穿模型设计、开发、运行全生命周期的自动化监督与闭环管控体系。通过设计并实现技术监督规则引擎、需求元数据驱动的覆盖率分析,以及多层级模型自动化一致性核查三大核心机制,并在某大型电力集团的智能电网数据管理系统中进行实践验证。该框架在大型电力集团的实践验证表明,模型设计规范违规率降低超 80% ,一致性维护成本减少超 70% ,显著提升了数据模型质量与敏捷交付能力,为现代企业构建高效、稳健的数据治理体系提供了可行的技术范式。
摘要:高职院校学生群体具有生源构成复杂、学习行为与习惯差异较大的特征。现有校园管理与信息化系统主要依赖课程及课堂教学数据进行分析,难以对学生潜在的学业风险进行有效的主动预警,导致管理干预具有明显的滞后性。该研究充分考虑高职院校学生的特有属性,通过整合校园内多样化的群智感知数据(划分为基本数据集与扩展数据集),构建了一个综合性的群智感知数据信息库。在此基础上,采用一种改进的Stacking融合算法构建了高职院校学生学业预警模型,并通过用户友好的可视化界面实时呈现学业预警结果。
摘要:CMDB(Configuration Management Database)系统是信息系统资产管理的核心基础设施。通过分析CMDB核心概念及业界使用情况,并基于数据治理理论框架和高校数据治理的实际经验,提出了利用数据治理模式建设智慧校园CMDB系统的方法,并设计、实现了CMDB系统。系统构建了用户权限、资产发现、配置项建模及数据治理利用等四大模块,形成覆盖数据采集、治理、应用的全生命周期闭环。实践表明,数据治理视角的引入不仅使CMDB从被动支撑转向主动赋能,更通过建立“治理驱动一数据增值—服务创新”的正向循环,为智慧校园可持续发展提供核心数据基础设施保障。
摘要:新工科背景下,高素质复合型人才培养对数据库原理与应用课程教学提出更高要求。数据库原理与应用课程在长期教学过程中暴露出诸多困境,具体表现为课程衔接困难、理论与实践比例失调、传统教学模式缺乏个性化反馈机制等。该文提出深度融合人工智能的教学改革方案:一是构建“三阶四维”结构化知识体系,通过基础、核心、前沿三阶重构知识脉络以强化课程衔接,并结合四维螺旋实践锻造综合能力;二是利用大语言模型的语义理解能力实现自适应学习路径推荐,动态优化理论与实践教学比例,提升学生实践创新能力;三是设计能力图谱动态适配机制,通过多源数据融合生成个体能力画像,借助AI诊断提供量化反馈,驱动个性化学习路径优化以破解反馈滞后问题。该方案旨在系统培养学生跨层架构设计、智能运维实践及自主迭代学习能力,为新时代数据库课程改革提供创新思路与实践范式。
摘要:针对计算机网络通信面临的数据泄露、中间人攻击(MITM)等安全威胁,本文深入剖析了数据加密技术的核心机制,从对称加密、非对称加密的原理差异入手,结合AES、RSA、ECC等主流算法特性,提出基于SSL/TLS协议、VPN加密隧道、数据库分层加密及端到端加密的防护对策。通过分析不同技术在Web通信、远程办公、即时通信等场景的应用实践,论证数据加密技术在阻断未授权访问、保障数据完整性与机密性中的关键作用,为网络通信安全防护提供技术参考。
摘要:医疗信息化进程中的“信息孤岛”与数据安全隐私问题,已成为制约智慧医院发展的核心阻碍,因此构建一个高效、安全的医疗数据共享体系已成为智慧医院建设的核心任务。为应对上述挑战,该文提出一套分层协同的区块链医疗数据共享平台方案。该方案依托区块链的独特属性,采用分布式存储与链上链下数据分离的混合架构,在保障患者隐私与数据安全的同时,显著提升数据共享的效率与可信度。同时,该文前瞻性地探讨了该方案在实际应用中可能面临的技术、法律及伦理挑战,并提出相应对策,从而为未来智慧医疗领域的实践提供坚实的理论与技术参考。
摘要:智能门锁作为智能家居的重要组成部分,虽然提供了便利和安全性,但仍面临多种安全漏洞,包括指纹识别、密码安全、网络安全、物理攻击、数据泄露和软件漏洞等问题。该研究对智能门锁漏洞进行全面调查,并提出有针对性的安全策略和手段。通过实施这些安全策略,可以显著提高智能门锁的安全性,保护用户免受各种潜在的安全威胁。该研究还探讨了人脸识别、虹膜识别等新技术在智能门锁中的应用及其面临的挑战,为未来智能门锁的发展提供了方向。
摘要:为应对日益复杂的网络威胁,本研究构建了一套基于人工智能的计算机信息网络安全监控技术体系。通过虚拟化平台与混合流量生成系统进行仿真实验,达到了 97% 的高检测率与低误报率效果。该体系通过多模态AI模型的协同与闭环反馈机制,实现了从威胁检测到态势感知的全链路智能防护,显著提升了网络安全监控的精准度与响应效率。
摘要:针对配电网停电事故成因复杂、特征维度高的问题,本文提出一种组合特征提取与参数优化的混合预测模型。首先,利用AHP-熵权法与主成分分析(PCA)构建关键特征集;其次,引入改进鲸鱼优化算法(IWOA)对双向长短期记忆网络(BiLSTM的超参数进行自适应寻优,输出 10kV 配电网频繁停电预测结果。实验验证表明,该方法显著提升了特征筛选效果和预测准确率。
摘要:高效视频编码标准(HEVC)是核电厂视频编码的主流标准之一。相较于上一代标准,HEVC引入多项新技术以提升视频压缩率,但同时也导致计算复杂度大幅增加。帧内预测作为HEVC编码的核心环节,其计算量占比较高,因此优化该环节可有效降低整体编码的计算量。为此,本文提出一种基于分层候选列表缩减的快速帧内预测算法:在粗模式选择阶段,引入方向预筛选与邻域扩展机制;在率失真优化阶段,根据预选结果动态调整候选列表规模,通过这两步系统性降低模式决策的计算复杂度。在HEVC标准测试模型(HM)上的实验结果显示,与原始编码算法相比,该算法平均编码时间节省 55.74% ,而平均编码比特率(BDBR)仅增加 0.20% ,在编码效率与性能间实现了优异平衡。该研究成果验证了此算法在核电厂等实时视频监控场景中的应用潜力。
摘要:针对传统油水井监控滞后、误报率高的问题,本文构建了基于长短期记忆网络(LSTM)的时序预测预警模型。该系统集成微服务架构与数据湖技术,实现了从数据清洗、特征工程到模型部署的全流程闭环。现场应用表明,该模型能提前1~3天识别工况异常(日度指标),预警准确率达到 92% 以上,误报率较传统方法降低了 40%~60% ,有效提升了油田生产的数智化管理水平。
摘要:本文以国网河北省电力有限公司营销服务中心计量实验室为研究对象,旨在构建信息化管理系统,提高设备故障检测与诊断效率。该系统融合RFID与多源传感技术进行状态感知,并集成阈值判别与模式匹配算法实现故障的智能检测与诊断,同时通过报警、报表及用户交互模块提供可视化管理支持。综合测试结果表明,系统实现了对关键参数的精准采集,故障检测与诊断的平均准确率分别达到 95% 和 90% ,各功能模块运行稳定,能够有效提升实验室运维效率与安全性。研究成果为计量实验室智能化建设提供了可行方案,对提升同类电力实验室的运维智能化水平具有重要的示范意义和推广价值。
摘要:针对流程工业质量数据强耦合、滞后性强及管理被动的痛点,该文创新性地将“健康管理"理念引入工业质量管理领域,以中铝山东有限公司为实践对象,构建了一套覆盖“原料—过程一产品”的全流程质量指标预警系统。系统通过梳理关键质量特性与控制点,建立动态多级预警阈值与基于模糊综合评价(FCE)构建健康状态诊断模型,并设计人机协同的闭环管理流程。实践表明,该系统有效实现了质量异常从“被动响应”向“主动预警”的转变,运行结果显示,质量异常响应速度显著提升 56% ,为企业构建预防性质量管理体系提供了可复制的范例。
摘要:随着社会经济的快速发展,食品安全问题日益受到人们的关注。食品掺假行为不仅损害了消费者的经济利益,还可能对消费者的健康造成严重危害。传统的食品检测方法往往存在耗时长、操作复杂、需要专业设备和人员等局限性,难以满足快速、便捷检测的需求。本文提出了一种基于STM32的多种食品掺假检测装置,利用TCS3200颜色传感器和TI的FDC2214电容式传感器,结合单片机技术,实现了对食品掺假的快速、准确检测。该装置具有便携性、易用性、多功能性等特点,能够在数秒内完成对多种食品常见掺假手段的检测,如蜂蜜中掺入糖浆、橄榄油中掺入菜籽油、姜黄粉中掺入苯胺黄等。本文详细介绍了该装置的设计原理、硬件电路设计、软件程序设计以及实验测试与结果分析,验证了其在食品掺假检测中的有效性和可行性,为食品安全检测提供了一种新的技术手段和解决方案,具有重要的实用价值和广阔的应用前景。
摘要:为解决铝型材粉末喷涂生产中单位消耗量预测精度不足、动态适应性差的问题,提出一种融合三维视觉数据、工艺参数及设备状态的多模态数据驱动方法。该方法通过构建层次化特征工程体系,结合LightGBM与XGBoost的Stack-ing集成模型,并引入在线学习与残差修正机制,实现复杂生产场景下的高精度实时预测。实验结果表明,该方法在小样本型材预测中误差较基于物理公式的传统方法降低 60% ,动态适应设备老化等生产波动时预测RMSE稳定性提升40% ,为铝加工智能制造提供了高效的数据驱动解决方案。
摘要:随着人工智能技术的快速发展,数字人作为新兴的教育技术形态,正在为国际中文教育带来深刻的变革。通过文献综述和案例分析,本文从国际中文教育工作者视角,系统探讨数字人技术在智能教学模式中的应用路径、实践案例与发展挑战。在研究当前数字人技术融入智能教学体系的路径机制的同时,指出数字人应用仍面临技术成熟度、成本效益、文化适配性、师资数字素养等诸多瓶颈,旨在为国际中文教育领域提供数字人技术应用的新视角。
摘要:为破解以罗山皮影戏为代表的非物质文化遗产所面临的传承链断裂、市场空间萎缩与受众结构老化的三重系统性困境,本研究通过数字化技术为其注入新的活力。本研究以数字化赋能为核心,构建了一套整合“制作一修复一再创作一传播—变现”五大环节的活态传承闭环生态系统。该系统通过VR技术重构沉浸式体验,利用AI技术实现历史资料的智能修复与衍生内容创作,并借助大数据分析驱动多渠道精准传播与文旅融合。本研究旨在为濒危剧种非遗的生产性保护与可持续发展提供一套可复制、可迭代的数字化解决方案,推动其从静态保存走向动态的全球文化创新与共享。
摘要:地震预警系统中,快速、准确的语音信息传递是减少灾害损失的核心环节。本文以安徽省地震信息服务网为研究对象,结合用户行为分析与多终端协同技术,探讨地震预警语音服务的优化策略。通过分析用户在手机、电视、广播等终端的交互行为特征,提出动态语音播报优先级调整、抗噪场景适配、多模态信息协同等技术方案,旨在提升预警信息的覆盖率和用户响应效率,为智能应急体系建设提供参考。
摘要:针对巴蜀文化数字资源分散、互动体验单一等问题,设计并实现了一款集资源聚合、导览服务与互动学习于一体的微信小程序。系统采用云原生架构与前后端分离技术,构建了非遗、名胜、民俗等多维文化资源的分类与关联体系。实践表明,该系统有效提升了文化传播的广度与深度,为区域文化数字化保护提供了参考。
摘要:为提升门户网站的用户体验和可维护性,统一的布局与风格至关重要。本文分析了ASP.NET母版页技术的工作原理与特点,探讨了如何在门户网站中应用母版页,详细阐述了母版页与内容页的创建、绑定及交互实现,同时分析了母版页应用的局限性及相应的优化措施,最后展示了其在单位内部门户中的应用实例。
摘要:为探索智慧教育平台在高职学生自主学习能力培养中的有效路径,研究以C语言程序设计课程的混合式教学为案例,构建起“课前自学—课中互动—课后巩固”的教学模式,探究智慧教育平台如何增强高职生的自主学习能力。研究表明,该模式有效激发了学生的学习主动性,提升了其学习策略运用与问题解决能力,研究也发现实施过程存在一些不足,涵盖学生认知局限、不良网络使用习惯及平台资源须优化等问题,并针对性地提出改进建议,为优化高职院校的智慧教学实践提供了实证参考与改进策略。
摘要:为应对智能化混合式学习中因多模态资源碎片化导致的认知整合困难与学习效果分化问题,本研究提出并构建了一种由多模态课程知识图谱驱动的智能化混合式学习新模式。该模式通过系统化构建知识网络,旨在优化学习资源的组织与呈现方式,促进学习者的深度理解与自主建构。在Python程序设计课程中进行的为期16周的准实验研究表明,与传统智能化混合式学习相比,该模式能显著提升学生的知识整合能力、学习效率与学业成绩,有效缩小了班级内部的成绩差距。研究证实,课程知识图谱是提升智能化混合式学习成效的关键赋能技术,为未来教育数字化改革提供了可行的理论模型与实践范例。
摘要:发展新质生产力对大数据专业人才培养提出了全方位、多层次的要求。针对新质生产力对人才创新能力提出的新要求,本研究构建了“项目驱动与竞赛进阶”双轮协同的创新实践能力培养模式。该模式以真实科研项目驱动学生深度探索与系统实践,以多层次学科竞赛牵引学生能力进阶与成果迭代,形成“实践一竞技一反馈—升级”的闭环培养链条。在运城学院大数据专业的实践表明,该模式显著提升了学生的创新实践能力,为培养高素质应用型人才提供了有益的参考和借鉴。
摘要:大学信息技术课程作为培养学生信息素养和信息技术应用能力的核心公共基础课程,在教学中面临课时紧张、教学与应用脱节、学生基础差异大及学习动力不足等困境。课程团队设计并实施了线上线下混合式教学,通过课前自主学习、课中精讲精练、课后强化巩固3个阶段,依托超星泛雅平台及配套学习通App,结合信息化教学环境与优质教学资源开展教学。实践表明,该模式有效缓解了课时与内容的矛盾,提升了学生的学习投入度与应用能力,教学成效显著,可为同类应用型课程的教学改革提供实践参考。
摘要:在计算机技术高速发展的当下,离散数学作为计算机相关学科的核心基石课程,聚焦离散量的结构特征与关联关系研究,其高度抽象性与严密逻辑性对学生的思维模式提出了较高挑战。针对当前该课程教学中存在的理论与实践脱节、教学模式单一等突出问题,加之学生缺乏对应思维训练、课程学时受限,导致知识掌握难度加大,学习积极性不足。为此,文章以图论应用为切入点,采用案例教学法,基于Dijkstra算法的实操训练等创新举措,从课前备课优化、课堂授课革新、课后作业设计3个维度系统发力,不仅构建了配套教学资源库,更有效地提升了学生的自主学习能力与复杂工程问题解决能力。
摘要:在教育数字化建设背景下,加强生成式人工智能在计算机类课程实验教学中的应用,对推动实验教学模式的智能化转型具有重要意义。文章首先界定了智能时代个性化辅导的内涵,剖析了其在计算机实验教学中的应用价值。进而,构建了包含数据层、分析层、生成层与应用层的个性化辅导模型架构。在此基础上,提出了基于该模型的教学应用策略,旨在通过精准学情分析与智能内容生成,实现实验教学从“统一化”向“个性化"的范式转变。
摘要:为应对生成式AI对Web前端开发领域的重塑,并解决当前高职相关课程存在的教学内容滞后、实践环节薄弱等问题,该研究旨在探索一条AI深度融合的教学改革新路径。文章构建了一套“AI辅助教学设计—智能代码生成一项目驱动实践一多元智能评价”四位一体的教学模式。该模式通过重构课程内容、搭建AI协同教学平台、建设“三融合"师资团队及创新数据驱动的评估体系,将生成式AI技术系统性地贯穿于教学全过程。实践表明,该模式能有效提升学生的编程效率、工程实践能力与创新思维。该研究为高职计算机类专业适应产业智能化转型,培养高素质技术技能人才提供了可行的教学改革方案。
摘要:文章针对高职大学计算机基础课程长期存在的教学内容与职业需求脱节、赛教分离、证评不一等痛点,提出并实践了一种基于“岗课赛证”深度融合的“学练赛评”四位一体闭环教学模式。研究通过重构项目化课程体系、实施三级进阶实训与全员竞赛机制,并在2023—2024学年进行实证研究。结果显示,实践班在项目实践能力(提升 22.8% )、竞赛获奖率 (68.9% 及技能证书通过率 (87%) 等关键指标上均显著优于对照班,验证了该模式在提升学生综合职业能力方面的有效性。
摘要:为应对人工智能时代对技术技能人才的新要求,文章剖析了当前高职院校在AI思维培养方面面临的课程体系、教学方法、实践教学及师资力量四大挑战。针对这些问题,文章提出了一个涵盖课程重构、教学创新、实践强化和师资提升的四维一体化建设策略。核心实践路径包括:1)构建以“基础—核心—应用”为纵向层次、以“专业基础—专业核心”为横向分类的模块化课程体系;2)采用项目驱动与虚实协同的教学模式,依托智能平台实现个性化辅导;3)建立多维度、动态化的AI思维能力评价体系,并与职业技能认证相衔接。该研究为高职院校系统性培养学生的AI思维能力提供了理论框架与可操作的实践方案。
摘要:信息技术产业的快速发展对网络技术技能人才提出了更高要求。中职网络组建与应用课程传统教学模式存在内容滞后、实践局限等问题,导致学生所学与岗位需求出现错位。“岗课赛证”融通育人模式在提升学生岗位实践能力、促进课程与行业标准衔接以及激发学生学习动力等方面意义显著,但仍面临课程模块与岗位技能点匹配不足、竞赛项目与实际应用脱节、证书考核与教学进度不同步、实训设备与企业设备有代差等挑战。文章通过构建岗位技能图谱课程体系、打造岗位场景竞赛训练体系、建立证书与教学协同机制、搭建同步实训平台等策略,为该模式的有效实施提供了系统性路径。
摘要:为响应信息时代对医学人才信息素养能力提出的新要求,本文依托华北理工大学图书馆医学信息检索课程的教学实践,探讨了基于翻转课堂的医学信息素养教育新模式。研究系统诊断了该模式在实践中面临的核心痛点,包括课前学习资源质量参差不齐、学生自主学习监控不足、课中探究活动设计复杂以及课后评价反馈机制不健全等。针对上述痛点,文章提出并构建了一套依托专任教师与信息技术教师协同合作的解决方案,其核心是共建一个动态优化、结构化的教学资源库,并将其深度融入课前、课中、课后的全教学流程。研究旨在为高校图书馆开展高效的医学信息素养教育提供一个可复制的、可持续发展的实践范例。
摘要:为破解新工科背景下C语言教学与产业需求脱节的难题,本研究以程序设计基础Ⅱ课程为例,构建并实践了一套以项目驱动为核心的“三化进阶”教学模式。该模式贯穿“课前内化"(线上自主学习)、“课中深化"(阶梯项目探究)与“课后强化"(跨学科创新实践)三个环节,将理论知识学习、硬件开发技能训练与工程素养培育深度融合。通过引入人工智能(Artificial Intellgence,AI)助教、小组协作与多元化过程性评价等方式,系统性地提升了学生的编程能力与创新思维。实践表明,该模式显著增强了学生的学习兴趣与实践能力,课程优秀率与学科竞赛获奖率均大幅提升,为培养高素质应用型工程人才提供了有效的教学改革路径。
摘要:为应对高校程序设计教学中普遍存在的学习动机不足、代码编写与调试困难等挑战,本研究提出并实践了一种基于Prompt工程的新型教学模式P-CDIO。该模式的核心思想在于将传统的程序设计任务转化为结构化的Prompt模板设计任务,从而降低初学者的认知负荷与语法障碍。文章剖析了Prompt工程的关键技术特征,进而构建了一套覆盖概念学习、实例生成、代码调试到项目开发的Prompt模板库。此方法旨在将学习重心从“记忆语法”转向“描述逻辑”与“AI协作”,有效化解了学生在程序编写与调试中的核心障碍。本研究为AI时代背景下的程序设计课程改革提供了一条创新、可行的实践路径。
摘要:只有教学评价与教学模式相适应,才能充分发挥教学模式的引领作用,有效推进改革。为破解“岗课赛证”融通育人模式下教学评价滞后与错配的核心难题,本研究旨在构建并验证一个与之相适应的多元协同评价体系。研究基于OBE成果导向理念、CIPP过程评价模型以及“五性原则”,构建了一个以“多元内容(Content)、多元主体(Subject)、多元方法(Method)”为核心的“M-CSM”动态评价模型。以南京新港中等专业学校计算机网络技术专业为实践对象,文章详细阐释了该评价体系的指标构建、实施策略与反馈机制。实践表明,该体系能更精准地反映学生的综合职业能力,有效驱动“岗课赛证"育人模式的深度融合与持续优化,为中职计算机类专业教学质量的提升提供了可操作的评价范式与实证参考。