摘要:针对电子技术基础课程传统教学中存在的知识体系割裂、理论脱离实践等核心问题,本文基于项目教学法(PBL)探究并构建了一套数模电一体化教学模式。该模式选取“智能光控定时台灯”综合设计项目为核心载体,对课程内容进行模块化重构,并设计了系统的教学实施流程与多元化过程性评价体系。通过为期一学期的对比教学实验,并结合量化成绩与调查问卷的综合分析,结果表明该教学模式有效打破了模电与数电的知识壁垒,在显著提升学生工程实践能力、系统思维能力与学习兴趣的同时,也使他们取得了更优异的学业成绩,为电子类课程的工程实践教育提供了可复制的教学范式。
摘要:为应对企业在合规管理与制度建设中面临的信息过载、检索低效等挑战,并解决传统推荐系统存在的冷启动与数据稀疏问题,本研究提出了一种融合知识图谱与协同过滤的制度智能推荐方法。该方法首先通过依存句法分析等自然语言处理技术,从海量制度文本中抽取实体与关系,构建一个制度领域知识图谱。进而,在推荐阶段,创新性地将基于物品的协同过滤算法与基于知识图谱的Skip-Gram节点嵌入相结合,通过计算实体向量的语义相似度来增强推荐的准确性与可解释性。本文详细阐述了从知识图谱构建到混合推荐算法实现的完整技术路径,并通过一个原型系统验证了其可行性。本研究旨在为企业制度的精准检索与个性化推荐提供一套有效的技术解决方案,并为知识图谱在推荐系统中的深化应用提供实践参考。
摘要:人工智能技术的快速发展为教育领域带来了新的变革机遇,个性化导学作为提升教学质量的重要途径,正与人工智能技术深度融合。本研究构建并实践了一种以AI孪生助教为核心的“人机协同”个性化导学模式。通过实验研究,对比分析了实验组(AI导学)与对照组(传统导学)在学习参与度、知识掌握度及学习满意度方面的差异。独立样本t检验结果表明,实验组在各项客观学习行为指标与学业成绩上均显著优于对照组(p<0.001)。然而,质性访谈也揭示了当前AI导学在情感交互方面的局限性。本研究证实,人工智能虽能极大提升个性化导学的效率与精准度,但教师在价值引领与情感关怀中的作用依然不可替代,未来应致力于构建“师-生-机”三元互动的新型导学关系。
摘要:为应对数字图像在司法、媒体等关键领域日益严峻的真实性挑战,本文提出一种融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与中心环绕极值区域关键点检测器(Center Surround Extrema Keypoint Detector,CenSurE)的双通路复制—粘贴伪造检测模型。该方法构建了关键点匹配通道与深度特征提取通道,利用快速视网膜关键点(Fast Retina Keypoint,FREAK)描述符与VGG16网络提取多层次图像特征,并设计融合分类器结合两通道输出,提升检测精度与边界定位能力。在CMFD与CoMoFoD两个公开数据集上的验证实验表明,该模型对原始伪造图像的检测 F1 -score分别达到了98.91%和98.56%。实验结果验证了该方法在多类复杂篡改条件下的准确性与鲁棒性。
摘要: 鱼菜共生系统作为一种高效可持续的生态农业模式, 其稳定运行高度依赖于水质与环境参数的精准调控。针对传统系统存在的调控滞后、决策主观性强以及多源数据缺乏可信度等瓶颈, 本文提出一种面向鱼菜共生系统的多源数据上链可信与智能动态调控融合框架。该框架基于边缘计算节点实现数据的初步清洗与上链预处理, 引入区块链技术确保全生命周期养殖与环境数据的不可篡改与可追溯; 同时, 融合智能合约与动态调控算法, 实现了从数据感知、可信存储到设备联动的闭环控制。本文详细阐述了五层系统架构及核心模块的设计逻辑。应用分析表明, 该框架能有效提升系统调控的实时性与数据管理的可信度, 为农业物联网的规范化与规模化发展提供了理论基础与技术参考。
摘要:智能医学利用先进的人工智能技术辅助诊断,其中眼底图像分析是其重要应用领域。眼底图像蕴含丰富的疾病信息(如糖尿病性视网膜病变、青光眼等),而深度学习为此类疾病的筛查与诊断提供了高效、精准的手段。本文系统综述了深度学习在眼底图像辅助诊断中的应用现状与关键技术,剖析了其在提升诊断效率与准确性方面的优势,并探讨了当前面临的数据集整合、隐私保护及临床落地等挑战,提出了相应的解决思路。随着技术的持续进步,基于深度学习的智能诊断将在眼科临床实践中发挥日益重要的作用。
摘要:传统推荐系统受数据长尾分布特性的影响,通常更倾向于推荐流行商品,从而加剧了流行商品与长尾商品之间的曝光与销量失衡问题。针对推荐系统中存在的流行度偏置现象,本文借鉴域适应思想,将训练数据视为有偏数据集,构建面向长尾商品的域适应学习机制,以提升模型在目标域——长尾商品上的推荐性能。进一步地,本文提出一种基于域适应的长尾商品推荐模型,从表示学习角度出发,设计适用于长尾商品的特征表示方法,并构建更具长尾偏好的用户兴趣表示,以增强用户对长尾商品兴趣特征的刻画能力。在Douban和Yelp数据集上的实验结果表明,所提出的模型在平均绝对值误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)指标上均优于对比方法,能够有效提升长尾商品推荐的准确性。
摘要:随着深度学习和计算机视觉技术的迅速发展,智能餐饮领域对自动化、实时高效的菜品识别系统提出了更高要求。面对菜品种类繁多、拍摄环境复杂的实际问题,本文基于YOLO11目标检测算法,针对智慧食堂密集目标场景,引入了C3k2结构与注意力机制改进,以提升模型对重叠、遮挡菜品的特征表达能力。通过构建大规模、多样化的菜品图像数据集,并采用Mosaic、Mixup等数据增强策略,训练后的模型在测试集 mAP50 上达到92.1%,单张图像推理延迟仅为12.3 ms(RTX 3080),可满足实时检测需求。实验结果表明,所提系统在准确率与速度上均优于前代YOLO模型,为智能餐饮管理与自动点餐等实际应用提供了有力的技术支撑。未来的研究将进一步探讨模型的轻量化和跨平台部署,以实现更高效的实时识别。
摘要:本文设计了一个基于用户画像的高校图书馆图书推荐系统。系统通过整合用户基础属性、借阅行为和兴趣偏好构建用户画像,并采用结合内容推荐与协同过滤的混合策略,有效克服冷启动问题,提升了推荐的准确性和多样性。系统提供用户画像分析、借阅查询、个性化推荐及数据可视化功能,能精准把握读者需求,为图书馆开展个性化服务和优化馆藏配置、制定阅读推广方案提供科学依据,推动图书馆智慧化转型。
摘要:传统慢性病管理依赖人工识别与填报,存在漏报率高、随访断层、响应滞后等问题,严重影响公共卫生数据质量与临床干预效率。为破解上述瓶颈,本研究设计并部署一套面向医疗机构的慢性病自动监测与跟踪管理系统,其基于B/S架构,集成规则引擎、消息中间件、数据清洗引擎等关键组件,构建以HIS、LIS、EMR等多源数据融合为基础的实时监测模型,支撑自动识别、智能提醒、风险评估、报告卡填报、审核上报及动态随访等全流程闭环管理。系统上线后,报告卡及时填报率由85.3%提升至98.7%,漏报率由1.28%降至0.13%,具备良好的应用前景与实践价值。
摘要: 目的: 提高医院信息系统(Hospital Information System, HIS) 开发测试的工作效率和系统稳定性。方法: 应用开源自动化测试工具 JMeter 对医院信息系统的接口服务进行功能测试和性能测试。结果: 自动化测试技术减少了手工测试过程中的大量耗时的重复性工作, 性能测试结果为进一步优化系统提供了依据。结论: 医院信息系统接口开发应用自动化测试技术, 能够显著提高项目开发效率, 保障软件交付进度和质量, 具有较好的应用价值。
摘要:传统生产线因其固有的控制逻辑刚性,常面临响应迟缓与调度效率低下等挑战。本研究通过构建轻量级神经网络模型,对关键工位的历史运行数据进行分析,以预测生产瓶颈风险。该预测结果被实时嵌入可编程逻辑控制器(PLC)的控制逻辑中,从而实现产线节拍的动态调整与关键事件的预警。系统采用三层架构设计,保障数据通信与控制的高效稳定。实验平台搭建及实际应用验证显示,该方法有效提升了产线生产效率,降低了误停率和能耗,具备良好的实用性和推广价值,为传统生产线的智能化改造提供了一种数据驱动的、可行的优化方案。
摘要:为提升智慧校园教育评价的全面性与客观性,本研究开发了智能校园综合素质评价系统。该系统基于中心偏移度的均衡性分析算法,引入动态六边形评价模型,采用Java Spring Boot+微信小程序的前后端分离架构,以雷达图形式直观呈现多学科成绩分布,并能计算成绩分布中心偏移距离(像素),精准定位学生学业优势与薄弱环节。系统涵盖成绩录入、查询、数据分析、综合得分计算等模块。测试表明,系统并发处理能力达500用户,批量导入500条记录仅需1.3 s,单次综合评价计算耗时平均150 ms,评价结果准确率达99.9%;功能测试验证各模块运行稳定,雷达图生成准确,综合得分与人工计算一致性达100%。该系统实现了学生多维度评价数据的高效处理与可视化,为个性化教育提供数据支撑,可作为智慧校园评价体系的核心组件推广应用。
摘要:学科竞赛作为高校培养学生创新能力与实践技能的重要载体,其管理效率直接影响育人成效。当前高校普遍存在的“学院自治”式分散管理模式,引发数据孤岛、流程断裂与资源浪费等突出问题。本文采用设计研究范式,综合运用文献研究、实证调研与行动研究等方法,基于云计算与微服务架构开发了覆盖竞赛全流程的智能化管理系统,并构建了实践教学与竞赛管理深度融合机制。研究验证了系统在提升管理效率(关键流程耗时缩减超65%)、优化资源配置及促进“赛教融合”方面的显著效果,为高校学科竞赛数字化管理提供可复用的技术方案与应用范式。
摘要:随着大模型技术向各垂直领域的深度渗透,传统软件工程范式已难以适配其概率性生成的内在特性与质量管控需求。本文立足软件工程系统化理论,构建了贯穿大模型应用全生命周期的质量管控体系,并创新性地提出语义一致性动态测试框架。该框架深度融合了多维度幻觉检测与对抗防御策略。实证结果表明,本方案能有效攻克非确定性输出的验收壁垒,显著降低生产环境下的推理错误率,为智能软件可靠性工程的实践转化提供坚实的理论支撑。
摘要:随着优化问题复杂性的不断提升,单一软计算算法往往难以兼顾全局搜索能力与局部精化效果。本文集成遗传算法、粒子群优化、模拟退火等多种算法,设计并行、串行与混合协同框架,建立算法间信息交换与融合机制,构建自适应控制的优化流程架构,旨在打破单一算法的性能瓶颈,实现跨策略的优势互补与协同增效。实验结果表明,该方法在柔性制造系统调度中makespan由285小时缩短至238小时,设备利用率提升至92%,具有显著的工程应用价值。
摘要:传统手工合同管理模式在流程效率、风险防控及数据协同方面存在滞后性,已无法契合公立医院高质量发展对管理效率的需求。合同智能化管理体系依托光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、电子签章、智能预警等核心技术,实现合同全生命周期的数字化、标准化管控,成为公立医院提升合同管理质量与效率的关键途径。构建该体系的目标在于借助信息技术与合同管理的紧密结合,实现合同全流程的数字化、标准化及智能化管控,为医院决策提供数据依据,促进管理效率与服务品质的协同提高。
摘要: 针对传统 Web 应用在应对高并发访问及分布式部署时面临的越权访问与数据泄露隐患,本文设计并实现了一套基于 Spring Boot 与 Spring Security 框架的细粒度权限认证系统。该系统采用数据驱动的基于角色访问控制(RBAC)模型,结合 JSON Web Token(JWT)技术实现了前后端分离架构下的无状态身份认证。通过自定义安全过滤器链与动态权限校验组件,完成了认证授权流程的精细化管控。系统功能测试表明,该方案能够有效拦截非法访问并实现资源的动态鉴权,在保障企业级 Web 应用安全性的同时,兼具良好的可扩展性与维护性。
摘要:为响应国家农业现代化战略,破解L县生猪产业发展瓶颈,本文对“L县智慧养猪数据平台”项目进行系统化规划研究。该规划立足于非洲猪瘟常态化防控与全产业链智慧升级的双重需求,旨在构建一个集物联网监控、大数据分析、AI决策支持与区块链溯源于一体的综合性数据平台。规划内容涵盖平台总体架构、核心功能模块(如精准饲喂、智能环控、生物安全监控等)、项目工作分解结构(WBS)以及多方协同的组织保障体系。本研究旨在为该项目的后续设计与实施提供科学依据,并为其他县域级智慧养殖项目的顶层设计提供可复制的实践范式。
摘要:为破解股票价格序列中线性趋势与非线性动态并存所导致的预测难题,提升投资决策的科学性,本研究系统性地比较ARIMA统计模型与LSTM神经网络模型在个股价格预测中的性能。本研究通过对工商银行股票的日度开盘价进行实证分析,构建并对比两种模型的预测效能。结果表明:尽管ARIMA模型在短期线性趋势捕捉上表现稳健,但LSTM模型在拟合长期非线性依赖关系方面展现出显著优势,其预测精度更高,从而证实了深度学习模型在复杂金融时间序列预测中的优越性,为量化投资分析提供了方法论参考。
摘要:无线传感器网络中的节点安全防护能力有限,易被攻击者捕获,攻击者可控制被捕获的节点发起虚假数据注入攻击。途中过滤技术通过网络中间节点的协同验证,能够有效拦截并丢弃虚假报告,从而节省网络资源并保障决策的准确性。本文首先概述虚假数据途中过滤技术,然后根据其核心密码学技术,将现有方案分为基于对称密码学和基于非对称密码学两类,并对它们加以述评,之后从开销和安全性能方面对现有途中过滤方案进行分析与比较,最后对该领域的未来研究方向进行展望。
摘要:为应对网络入侵检测在复杂流量环境下识别精度不足与响应时延偏高的问题,本文提出一种优化的深度学习检测模型。该模型融合残差连接与注意力机制以强化特征提取,引入类别加权损失函数缓解样本不均衡,并通过参数剪枝与并行推理实现实时检测。基于NSL-KDD与CICIDS2017数据集的实验结果表明,模型F1值较基础DNN提升3.7%,平均检测时延降低35%,对少数类攻击识别效果显著提升,验证了该方法在高精度与低时延入侵检测中的有效性。
摘要: 公钥可搜索加密(PEKS)作为一种支持在密文上直接进行关键词搜索的技术,实现了密态环境下的精确检索与细粒度访问控制。然而,研究表明,传统PEKS方案在特定威胁模型下存在隐私泄露风险,即敌手可通过分析搜索陷门推断出搜索模式。为此,本文聚焦基于隐私保护的PEKS方案,阐述PEKS方案的系统模型、形式化定义与安全模型,并梳理双服务器、认证加密、属性基三类方案的技术特征与局限性。最后,针对量子计算威胁、前向安全性及搜索效率的平衡问题提出了展望。
摘要:针对多模态开源情报噪声高、语义关联弱以及传统特征融合浅层化等问题,本文引入知识图谱技术实现领域知识的结构化表示与增强,提出一种面向多模态开源情报的知识增强融合分析方法。在系统分析文本、图像、视频、音频等情报特征基础上,设计包含多模态数据采集与知识化预处理、知识增强的特征提取与对齐、知识增强的注意力机制融合分析模型三层框架,实现多模态特征与领域知识深度融合。理论分析与应用实践表明,该方法有效弥合了多模态情报的语义鸿沟,显著提升了情报研判的准确性与可解释性,为开源情报分析提供兼具理论创新与实践价值的新路径。
摘要: 在数字经济时代, 网络威胁的隐蔽性、规模与复杂性日益加剧。传统依赖人工规则与单一数据源的监测模式, 面对海量多源数据及未知风险时已显现出明显的局限性。人工智能(Artificial Intelligence, AI)因其卓越的数据处理、模式识别与自主学习能力, 已成为破解网络空间安全治理难题的核心驱动力。本文旨在构建一种基于AI驱动的新型互联网安全监测模型, 系统剖析了AI技术在网络监测场景下的应用机理。针对传统模式的性能瓶颈, 提出了一条以多模态AI大模型与大数据组件(Flume、Spark等)为底座的优化路径。通过融合多源异构数据处理、多模态威胁精准识别以及全局态势可视化技术, 完整实现了从数据采集到风险预警的监测闭环。实验测试表明, 该新型模型在识别准确率(98.2%)与综合效能(F1值98.0%)上均显著优于传统方法, 为互联网安全防护的智能化与实战化升级提供了极具价值的参考路径。
摘要: 针对低空飞行器在雨雪、浓雾等复杂气象条件下应急着陆时环境感知受限、决策滞后的问题,本文设计了一种基于Mini-SAR与深度学习的实时着陆场推荐与引导系统。该系统通过轻量化Mini-SAR与高稳像二轴伺服平台实现全天候地形探测;利用改进U-Net模型对SAR图像进行语义分割,精准识别着陆区;结合多特征推荐算法与改进A*算法,实现最优着陆点筛选与安全路径规划。实测结果表明,该系统在低能见度环境下的地貌识别准确率优于90%,端到端处理时延控制在1.2 s以内,为低空飞行器安全应急着陆提供了高效、可靠的技术支撑。
摘要: 准确、可靠地去除计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)数据中的床板信息对于消除计算误差、抑制非解剖结构的噪声干扰具有直接而重要的意义。传统U-Net及其变体在医学图像分割中已有十分突出的表现。然而,由于卷积神经网络在提取整幅图像中长距离几何关系时存在明显局限,故细长的床板结构在分割时常出现断裂、边界模糊的问题。为此,本文提出了一个融合视觉Transformer与残差卷积的混合分割模型Trans-UNet,用自注意力机制自然、合理地建模全局空间上下文信息,再以卷积神经网络提取局部细节特征,二者有机结合、互为补充。经对50例CT序列数据集进行严谨实验验证,所得结果的平均交并比(mIoU)为96.27%,Dice系数为0.96,相较于基础的U-Net模型有显著的改进,为临床手术中配准算法以及对放疗剂量计算的准确性提供了技术支持。
摘要: 针对室内环境安全检测需求,本文设计了一款基于 STM32 单片机的便携式室内环境检测仪,采用 MQ138、MS1100、MQ3,可分别对甲醛、苯、酒精的浓度进行检测。该检测仪以 STM32F103ZET6 为主控芯片,借助 ESP8266 Wi-Fi 通信模块将数据传输至阿里云服务器及 Web 可视化应用。此外,为提升气敏响应速率和检测精度,本研究创新设计了一种小气室结构并进行了对比实验。实验结果表明,小气室增加 1.5 cm 时传感器的气体响应速率最快且检测精度最高,这一设计有助于提高气敏检测反应速率和精度,及时准确探测气体环境。本文所设计的气体检测仪具有体积小、功耗低、响应快、检测范围广等优点,可广泛应用于室内有害气体检测及环境监控等应用场景。
摘要: 目的: 分析近十年我国虚拟仿真技术在护理领域应用的研究热点。方法: 以中国知网为数据来源, 使用 CiteSpace 软件, 对 2016 年 1 月—2025 年 12 月期间我国护理领域内虚拟仿真技术应用相关研究进行可视化分析。结果: 研究共纳入 919 篇文献, 发文量整体呈波动上升趋势, 并于 2025 年达到峰值 (205 篇), 较 10 年前增长 12 倍。研究热点主要聚焦于底层支持技术开发、护理教育教学改革、临床专科护理应用, 以及多维度的应用效果评价四大核心领域。结论: 我国护理领域虚拟仿真相关研究保持较快发展速度, 行业内重视程度持续增加, 研究热点不断更替。
摘要:为破解重庆市公共文化服务在数字化转型中面临的供给模式单一、体验感不强及资源整合不足等困境,本文采用文献研究法与案例分析法,首先阐述了公共文化服务中应用虚拟仿真技术的意义,进而着眼于重庆公共文化服务发展,剖析其中面临的诸多发展困境。基于此,构建以平台为基础、创新为核心、体验为本、保障为要的四维一体应用策略体系。论述技术与文化的深度融合,努力提升重庆市公共文化服务质量,并为塑造城市文化品牌提供理论指导与实践参考。
摘要: 公文是党政机关与企事业单位履行职能、处理公务的法定文书,保持格式规范尤为重要。传统的公文格式校对工作由人工完成,往往效率不高且容易出现错漏,相关工作人员也难免面临重复性劳动。人工智能技术为公文格式校对提供了创新路径。依托自然语言处理、计算机视觉及机器学习等核心技术,可实现错误的自动识别与精准定位,进而显著提升校对的效率与质量。本文从公文格式校对的核心需求出发,分析了现阶段校对质量的提升难点,并就人工智能技术在公文格式校对中的应用路径提出了相关建议,为公文智能化校对的实践应用提供理论参考与技术支撑。
摘要:在人工智能技术深度融入教育领域的背景下,产品设计专业计算机辅助设计课程亟须从传统以讲练为主的教学模式转向更具过程性与差异化的学习支持。针对传统教学中存在的认知负荷过高、过程反馈滞后及评价维度单一等痛点,本研究构建了基于AI全流程赋能的新型教学模式,探讨了如何解决以上问题及优化本课程。研究表明,该模式有效提升了学生的计算思维与设计落地能力,并为同类课程的改革提供可借鉴的路径。
摘要:本研究基于海南自贸港建设背景,针对高职院校数字媒体技术专业网页制作课程存在的“岗课赛证”四维脱节问题,构建了以产业需求为导向、竞赛标准为参照、证书考核为依据的课程重构模型。通过分析海南地区Web前端岗位技能需求,结合全国职业院校技能大赛标准和“1+X”证书考核要求,提出了“产业需求精准识别→竞赛标准系统转化→证书能力科学对接→课程体系动态优化”的四维融通路径。研究成果为高职院校专业课程与区域产业需求的深度融合提供了可复制的实施范式。
摘要:为应对AI大模型时代编程教育的挑战,本研究构建并实践了一套“目标—内容—流程—评估”四位一体的教学优化框架。该框架以“基础能力—协同素养—创新应用”为递进式目标,构建了动态适配的“基础—拓展—实战”三层内容架构,设计了“课前诊断—课中互动—课后巩固”的全周期教学流程,并建立了“过程—终结—能力”三维协同的多元化评估体系,为AI时代下高校编程类课程的系统性改革提供了理论模型与实践范例。
摘要: 针对数字经济驱动下物联网专业教学资源更新滞后、产教脱节等痛点,本文构建了集“资源开发—教学实施—质量评价—动态优化”于一体的校企协同育人闭环体系。通过真实项目转化与数字资源共建,重构了模块化课程图谱;采用多师协同与岗课赛证融合模式,实现了人才培养供给侧与产业需求侧的精准对接。实践表明,该模式可提升学生技术应用能力与岗位适配度,为职业院校同类专业模块化教学改革提供参考,助力数字经济技术技能人才培养。
摘要:本文聚焦生成式人工智能(GAI)赋能下的Python程序设计课程教学模式创新,构建了以“三维融合目标—螺旋式项目集群—四维互动流程”为核心的新型教学框架。依托GAI工具,实现项目任务动态生成、智能辅导与多维度评价,推动教学重心从单一的编程技能训练,转向高阶能力迁移与数智公民核心素养(6A)的系统性培育。
摘要:为破解新工科背景下编译原理课程知识传授与价值塑造割裂的难题,本文针对该课程特点及现存问题,构建了基于OBE理念的BOPPPS模型,并从教学目标、内容和评价等多方面开展课堂教学改革。其中,在BOPPPS模型的各个环节融入OBE理念,实现了价值塑造、知识传授与能力培养的一体化。实践表明,该研究成果能有效提升学生的课程达成度与创新创业能力,为同类课程教学改革提供了参考。
摘要:针对中职计算机教学中存在的生源差异大、资源供给与需求错位等痛点,混合式教学作为融合线上数字化资源与线下实体课堂的创新形态,为破解难题提供了系统性解决方案。这种教学形态通过有机融合线上自主研习与线下实操训练,不仅拓展了教学资源的覆盖范围,更重构了基于泛在学习环境的师生交互场域,为学生打造出个性化、弹性化的学习环境。本文聚焦中职计算机智慧课堂场景,系统剖析混合式教学模式的构建逻辑、实施框架及技术支撑体系。理论分析表明,该模式有效提升了学生的技能习得效率与高阶思维能力。
摘要:为破解工科专业课课程思政建设中存在的表层化嵌入以及专业教育与思想政治教育脱节的问题,本文以单片机原理与接口技术为例,从主体认知、教学流程与制度支撑三个维度,深刻剖析了课程思政实施过程中制约价值引领的结构性障碍。基于此,提出并实践了一种“价值引领(重构知识叙事)—路径递进(三级实践体系)—机制保障(协同育人生态)”的系统性改革框架,形成可操作的深度融合模式。实践表明,该模式显著提升了学生的工程伦理意识与家国情怀(如“核心技术自主可控”等认同度提升27个百分点),增强了教师的育人自觉,形成了可复制、可持续的工科课程思政建设范式。
摘要:针对高职院校课程学习中,知识点碎片化、个性化学习需求难以满足、知识权威性校验不足等问题,本研究设计并实现了一种融合检索增强生成、知识图谱与大语言模型的课程学习系统。通过该系统构建课程专属知识体系,实现知识点学习、智能问答、习题练习等核心功能。测试结果表明,系统知识检索准确率达94.5%,问答准确率达93.2%,学生学习满意度为4.5分(5分制),具有低成本、高实用性和可扩展性的特点,能够有效辅助学生完成课程的学习,提升学习效率与知识掌握程度。
摘要:以职业教育信息化标杆校“建立数字化教学评价体系”的诉求为导向,针对传统云计算实操课程环境管控困难、评价维度单一等痛点,本文设计了一套基于“云原生双平面”架构的精准实训与多维评价系统。该系统在逻辑上解耦为业务运行平面与教学管控平面,前者依托企业级工具链提供全链路 DevOps 真实工程环境,后者则负责底层资源的集中调度与全域管控。在此基础上,该系统利用非侵入式日志抓取与自动化校验技术,重构了包含任务达成度、工程规范度与逻辑纠错能力的多维评价模型。研究结果表明,该系统有效打通了“学情诊断-精准干预-自动化评估”环节,为高技能人才培养提供了数字化的新范式。
摘要: 针对数据结构课程编程思维培养难、理论实践脱节、教学反馈滞后等核心痛点, 构建 AI 赋能的“一链三阶五步”线上线下混合教学模式。该模式以全方位情感链接为纽带, 依托课程专属 AI 智能体重构教学流程, 将教学内容分层为基础、案例、工程三阶体系, 通过“问、溯、看、练、用”五步教学流程实现知识与实践的深度融合。以 2022—2024 级人工智能、大数据专业学生为研究对象开展对比教学实践, 融入“舞伴配对”“餐厅点餐管理系统”等聚焦数据结构与算法应用的教学案例。实证表明, 该模式有效解决了传统教学中知识落地难、个性化指导不足等问题, 使学生编程实践能力与课程满意度显著提升, 教学效率较传统模式大幅提高, 可为程序设计类课程教学改革提供可复制的实践方案。
摘要:随着新技术变革,尤其是人工智能技术的迅猛发展,传统高等工程教育模式正面临深刻挑战。程序设计系列课程作为工科人才培养的核心基础课程,其教学与评价方式的改革需要与时俱进。本文章以OBE理念为指引,针对当前程序设计课程教学中存在的评价体系单一、课程间缺乏有效衔接等问题,提出并构建了“智能、多维、递进式”的程序设计课程群综合评价模型。该模型以课程群为整体,构建了与毕业要求精准对接的递进式能力培养路径;通过实施“线上—线下”“过程—终结”等多维评价矩阵,并将AI技术深度融合于自动化评测与学习分析中,旨在破解知识能力培养碎片化、评价缺乏系统性和效用不足等教学难题。经过为期两年的教学实践与数据分析,结果表明,该评价体系能显著提升学生综合项目的设计能力(平均分提升6.24%),并有效激发其学习主动性,学习成果达成度较改革前显著提升。
摘要: 针对高校廉洁教育与专业课程脱节、技术教学缺乏价值观引领的问题,本文以 Python 程序设计课程为载体,设计“科研经费报销数据合规校验系统”教学案例,探索其深度融合路径。案例聚焦科研经费超预算、重复报销等廉洁风险点,将 Python 核心知识点与“数据合规”“技术廉洁”目标深度结合,旨在帮助学生树立“技术为廉洁赋能”的理念,认识到技术并非规避监管的工具,而是防范腐败风险的技术支撑,进而形成“技术服务合规”的职业价值观。通过“场景导入—模块开发—系统整合—廉洁反思”四阶段,构建“技术授业+廉洁立德”双轨模式,考核兼顾技术能力与廉洁意识。实践表明,该教学模式有效提升了学生的 Python 应用能力与廉洁素养,为专业课程融入廉洁教育提供了可行方案。
摘要:人工智能与基础教育的深度融合是推动教育数字化转型、培育创新型人才的重要路径。本文以大连市沙河口区“人工智能+教育”为例,总结其在课程体系建设、教学模式创新、教师队伍建设、政校协同机制构建等方面的具体举措与实践经验。同时,针对顶层设计、数据安全、协同育人、师资能力等共性问题提出应对策略,旨在为中小学教育管理者推进人工智能教育提供可复制、可推广的实践参考与管理思路。
摘要: 在信息技术高速发展与创新型人才需求日益迫切的背景下,传统的“多媒体技术及应用”课程教学模式已难以满足AI时代人才培养的要求。本文基于成果导向教育(Outcome Based Education, OBE)理念,立足创新型人才培养目标,深度融合人工智能技术,从教学方式、教学内容、实践教学、考核评价四个维度构建“AI+四位一体”课程改革模式。实践表明,该模式能有效激发学生的学习主动性与创造性,显著提升其知识整合、实践操作与创新设计能力,为同类实践性课程的改革与创新人才培养提供了可复制、可推广的实施路径。
摘要:人工智能技术的加速迭代与“新工科”建设的纵深推进,对软件类拔尖创新人才培养提出了更高要求。学科竞赛与创新创业教育作为实现这一目标的双轮驱动,理应形成协同育人的有机整体,然而二者长期处于协同效应微弱、逻辑结构割裂的状态。本研究以成果导向教育理念为理论框架,系统剖析当前融合困境的深层症结:教学体系割裂导致育人合力缺失、课程内容滞后致使技术支撑乏力、师资结构单一造成指导能力断层、评价机制僵化抑制创新动能、成果转化通道阻塞制约价值实现。针对上述问题,本文从课程生态、导师团队、空间平台、评价机制及孵化通道5个维度出发,构建了全方位的融合策略体系。本文旨在构建“作品—产品—商品”的递进式价值转化链条,实现从技术验证到市场化应用的跨越,为学科竞赛与创新创业教育的深度融合提供理论依据与实践路径。
摘要:人工智能技术的快速迭代为高职计算机应用技术专业复合型人才的培养提供了新契机。本文在人工智能技术快速发展的背景下,聚焦高职计算机应用技术专业教学改革。研究从重构教学目标、设计一体化课程体系、创新智能教学模式与平台、优化多维评价体系等核心维度切入,系统性地探索了专业教学的优化路径。通过构建“AI+专业”的新型育人生态,旨在全面提升学生的综合素养、工程实践能力及岗位适配度,最终实现高职计算机专业教学变革与产业AI人才需求的精准对接。
摘要:为破解传统数据库课程教学中理论与实践脱节、学生学习主动性不足及课堂参与度不高等问题,本文构建并实践了一种融合“混合式学习”与“项目驱动教学”的新型教学模式。该模式以“课前线上自主学习—课中互动探究—课后综合项目实践”的三阶段流程为核心,旨在将系统化的理论学习与真实的应用场景深度融合。通过一学期的教学实践,对课程成绩分布、问卷调查及质性访谈结果进行了系统评估。结果表明,该模式显著提升了学生的数据库设计与综合应用能力,有效激发了学习兴趣,促进了团队协作与创新思维的发展(课程优秀率提升14个百分点)。本研究证实,该融合模式是实现数据库课程“学用一体”的有效路径,为新工科背景下的实践性课程改革提供了可借鉴的范式。
摘要:为破解传统研究生培养模式中学科壁垒森严、产教融合不深、创新实践能力弱及评价方法缺失等难题,本文构建并实践了一套人工智能赋能的研究生跨学科协同创新育人体系。该体系以“一体两翼三协同”为顶层设计,通过打造“智能+”交叉学科生态打破学科壁垒;以产教融合重构课程体系,强化知识应用;依托虚实结合的实践平台深化协同创新;并提出了基于人工智能的跨学科创新能力量化评价模型。在北方工业大学计算机类专业硕士学位授权点的三年实践表明,该体系有效提升了研究生的科研创新产出和就业竞争力,有利于培养高层次复合型创新人才。
摘要:为破解AI大模型时代视觉计算课程教学与产业前沿技术脱节的难题,本研究构建并实践了一套“学—用—创”三阶段渐进式教学模式。该模式以建构主义与现代工程教育理念为指导,将AI大模型深度融入教学全过程,使其分别扮演“智能助教”(学)、“智能导师”(用)与“创新伙伴”(创)三种角色。通过重构课程内容体系、再造项目式实践路径并优化多元化评价机制,系统性地引导学生实现从基础知识掌握、工程技能应用到综合创新能力形成的三级跃迁。在视觉计算课程中的教学实践表明,该模式显著提升了学生的学习兴趣与工程实践能力,课程优秀率从15%提升至30%,并在国家级学科竞赛中取得突破。本研究为新工科背景下前沿技术课程的“人机协同”教学改革提供了可复制的范式。