网上阅卷在高校考试中的探索与实践

网上阅卷是一种革新传统阅卷方式的新模式,高校教学考试可以应用网上阅卷系统来提高阅卷工作的效率和质量。分析了网上阅卷相对于传统评卷方式的优势,对网上阅卷系统主要功能和需求进行了介绍,最后结合开发与应用实践对开展网上阅卷工作提出了建议。

基于关联规则的社交网络好友推荐算法

提出了一种基于关联规则的社交网络好友推荐算法,在进行好友推荐时,考虑现实社交活动中"志趣相投"的好友常常会关注相同的人和事,网络社交中的好友也常常会关注相同的"人"和"事",将"关注"看成一条交易记录,把关注的用户看成交易项,所有交易项的集合看成交易数据库,生成二阶候选项集,并按支持数降序排序,推荐前N个用户作为好友。以新浪微博993 950条用户关注数据及552 600条微博关注数据作为实验的对象,实验结果表明,算法具有良好的性能,可实现较高的召回率与准确率。

AprioriTid算法的改进

针对关联规则挖掘的AprioriTid算法缺点提出了一种改进的算法,即在构造k阶Tid表时,考虑当前交易项包含的所有k阶候选项的全部元素组成的集合,它肯定是当前交易项的子集。如果它的范数大于k就将其写入k阶Tid表中,而不是它所包含的所有k阶候选项集都写入表中,这样必然减少下一次寻找k+1阶大项集时所需要扫描的交易量,从而使AprioriTid算法得到进一步优化。通过在Northwind数据集上的实验,验证了该算法有效地优化了空间复杂度和时间复杂度。

一种基于特征树的Web碎片信息抽取算法

为进一步解决Web碎片信息所特有的随意性给信息抽取带来的困难,通过对Web碎片信息DOM树的结构特征和Web碎片信息的文本特征(如时间、作者、信息等)进行研究,发现将两者相结合能有效地进行Web碎片信息抽取,提出一种基于特征树的Web碎片信息抽取算法.以新浪微博、腾讯微博、搜狐微博等在内的100个信息分享平台作为实验对象,实验结果表明,该算法具有良好的性能,可以达到较高的召回率与查准率.

基于ICPC问题驱动的《数据结构》教学改革研究

《数据结构》课程是计算机专业的核心"饭碗"课程之一,然而在传统的教学中教师往往只教理论,没有实际的代码实现过程演示,讲解的例子缺乏应用性,学生学得枯燥无味。课题组经过教学改革,将ACM/ICPC问题驱动引入课堂教学,采用问题驱动的教学方法,并贯穿于整个理论教学、实验实训的过程,组织学生参加程序,以竞促学,以竞促教,提高学生的算法设计能力,取得了良好的教学效果。

浅谈高校大数据分析人才培养模式

随着大数据处理及分析技术的发展,对大数据分析人才的需求越来越大,高校作为人才培养的摇篮,应重视大数据分析应用型人才培养模式创新。本文结合贵州师范学院的特点探讨高校大数据分析人才的培养模式,为大数据分析人才培养模式创新提供参考。

“做中教,做中学”在程序设计教学中的应用

程序设计课程是计算机专业的核心"饭碗"课程之一,在程序设计课程教学中,传统的教学中教师只教不做,学生只学不做,而忽略了程序设计就是"做"任务的过程,导致教师教得吃力,学生缺乏学习动力,学生在课堂上看教师编写代码容易,但自己动手时不知从何入手,一写就错,对程序设计心生恐惧。课题组经过教学改革,采用"做中教,做中学"的程序设计教学方法,并贯穿于整个教学过程,教师在"做"任务中传授程序设计经验,学生在实践动手中形成计算思维能力,提高程序设计能力,取得了良好的教学效果。

基于CSS视觉分块的Web碎片信息抽取算法

为进一步解决在半结构化的Web页面中抽取Web碎片信息的困难,针对Web页面设计的目的是给用户显示相关的信息,浏览器只是呈现的中间手段,在抽取Web碎片信息时应该"以人为本",从"人"的视觉效果出发,将Web页面按照CSS视觉效果进行分块,提出一种基于CSS视觉分块的Web碎片信息抽取算法。以随机输入的1000个Web碎片信息站点作为实验对象,实验结果表明,算法具有良好的性能,达到了较高的召回率与查准率。

基于频繁2-项集的贝叶斯分类器

针对NB分类方法中过于严格的独立性假设,应用频繁2-项集为分类测度,通过放宽独立性假设达到改善分类性能的目的.在训练阶段使用类似Apriori关联规则发现算法挖掘并建立频繁2-项集库,当测试新文档时,文档特征通过竞争搭配生成基于测试文档的频繁2-项集序列,优先选择类词频率和置信度综合评分最高的频繁2-项集进入概率估算过程,并用频繁2-项集的综合评分置换NB的单项特征概率估计.在不同数据集的实验中显示,基于频繁2-项集的贝叶斯分类器(TIB)的分类精度整体上好于NB分类器,是一种有效的分类方法.

智能教育背景下编程教学的困境、策略与趋势分析

教授大一新生学习编程具有一定的挑战性。为了应对挑战,教师需要在教学中不断探索与实践,积极参与教育改革创新。智能教育作为高等教育改革创新的一个重要方向,探索人机协同的混合增强智能教育模式与大规模个性化教学模式将成为编程教育改革的新趋势。文章从智能教育的视角,分析了高校编程入门课程中教学的困境、策略与新趋势,以期为后续的研究与教学改革提供参考。

基于多层次关联规则的Web日志挖掘

经典关联规则挖掘在Web日志挖掘应用中已经比较成熟。在此基础上,针对某些商业网站的商品板块间存在层次关系,将多层次关联规则挖掘引入Web日志挖掘,能够在细节程度更低的层次或不同的细节层次间深入、全面地提供用户浏览商品过程中的频繁访问路径和频繁访问页组,以优化网站链接,为访问网站的用户提供更能满足需求的服务。本文以淘宝网女装/女士精品销售版块的链接页面为例进行验证说明。

农村初中数学混合式教学探索:内涵、困境与出路

在农村初中数学教学中实施混合式教学时,不仅存在线上学习难以监管学生的问题,而且存在教学资源获取的迷茫问题、教学平台选择难问题。针对上述问题,立足农村初中数学教学的实际现状,探索混合式教学的资源适配问题、现代技术与教学的深度融合问题以及教学主体之间的协同问题。

大学生在线心理咨询平台设计与实现

为了有效解决当代大学生面临的各种压力带来的心理问题,及时帮助他们建立健全的身心健康,开发了一个高校在线心理咨询平台,为在校学生提供专业的心理咨询服务,保护了大学生的隐私与维护了他们自尊心的同时,实现了更方便、快捷的心理咨询。从当前在线心理咨询平台取得的效果来看,该平台已经收到较好的效果。

基于J2EE的校车来啦系统的开发与实现

针对高校老师乘坐校车问题,在基于Android手机操作系统的基础上,开发出一款符合高校老师切身利益的手机APP"校车来啦"。阐述了提出此款手机APP的意义,具体讲述了本款手机APP开发的技术背景及开发中所用到的技术,本着技术更好地服务于社会,综合分析了此款手机APP成功推行的意义及预期效果。

在线考试中主观题答题信息录入方法研究

在线考试平台中,主观题答题信息录入方法对在线考试的应用和推广有很大影响。设计与实现了四种主观题答题信息录入方法:基于增强富文本编辑器的答题信息录入方法、集成高拍仪的答题信息录入方法、基于移动终端拍照的答题信息录入方法、基于高速扫描仪的答题信息录入方法。对每种方法的关键步骤和主要算法进行了设计,并对每种方法的优势和不足进行了分析,以期为在线考试平台的设计和在线考试的实施提供借鉴。

校园二手商品交易平台的设计与实现

搭建一个实用、可行的校内二手商品交易平台,使在校大学生的二手物品得到循环有效的利用,使闲置的二手商品的价值得到体现,也为解决同学们手中的二手商品脱手难的窘境。特别是解决了大三、大四毕业生对无法带走的物品"带之不能,弃之可惜"的难题。

基于PHP的在线网络学习系统设计与开发

随着互联网的技术不断发展,网上在线学习也被越来越多的网民所利用。针对现代社会对网络的基本需求,为扩大学习的范围,充分利用网络资源,设计了一个实时的、动态的在线学习系统。本文在PHP技术的基础上,对在线学习系统进行研究,对系统的设计与开发进行重点介绍。

基于关联规则与知识追踪的编程题目推荐算法

为提高编程题目的推荐效果与学习者学习效率,提出一种基于关联规则与知识追踪的编程题目推荐算法。结合学习者完成编程题目需经过多次尝试提交的特征与学习者遗忘特征,通过关联规则挖掘出学习者在同一知识点下同时做对或做错的题目关联特征,使用知识追踪模型与判别分析模型分析学习者对知识点的掌握状态,推荐巩固题、拔高题或下一知识点的题目。实验结果表明,该推荐算法比几种对比算法具有更高的准确率与覆盖率。

基于关联规则与相似度的社交好友推荐算法

针对现有社交好友推荐算法只关注"人"忽略"事"的问题,提出一种基于关联规则与相似度的推荐算法。通过对用户每天发布的信息进行相似度计算,将相似度达到给定阈值的信息视为一条交易记录,把发布的信息视为交易项,信息库视为交易数据库,计算出二阶候选项集,推荐支持数最高的前N项信息的发布者为好友。实验结果表明,与基于关联规则与标签的好友推荐算法相比,该算法具有较高的准确率。

贵州高校本科大数据人才培养模式探讨

随着大数据的快速发展与应用,作为大数据省的贵州对大数据人才的需求更为迫切,贵州高校在省内大数据人才的输出中具有至关重要的位置,应根据省内大数据人才需求的实际情况培养人才。文章结合省内数据科学与大数据专业人才培养情况探讨高校如何培养本科大数据人才,为应对大数据人才培养问题提供参考。