自主学习与应用教育相结合的教学改革探究——以西北师范大学《计算机基础》课程为例

在计算机技术日益发展的今天,一些新概念和新技术如移动通信、物联网、大数据、云计算等不断涌现,但在计算机基础课程的教学中却还没有引入这些新概念和新技术,造成计算机基础课的教学与社会需求脱轨,这必然会影响学生的学习动力。因此,有必要改革计算机基础教学的课程体系、知识体系以及实践体系,探索采用学生自主学习与面向专业教育和社会应用的混合教学模式,使得课程体系的设置以及教学更符合每个专业基础教育的要求,充分发挥计算机基础教学在实现应用型人才培养目标中的作用。

西北师范大学教师信息技术能力的调查

在信息化环境下,如何提升高校教师的信息化教学能力,是高校教师信息技术培训面临的主要问题。本调查以西北师范大学为例,针对调查中发现的问题进行系统分析,提出相应的策略,以期对其他学校有所借鉴。

极简教育技术与大学计算机课程教学的深度融合

在教育信息化的建设中以实际应用为驱动和导向,在混合式教学中充分应用基于极简教育理念的信息技术。本文阐述了极简教育技术与实践教学活动的深度融合过程,为营造以学生为中心的更高效、更简洁的教学环境和助推教育信息化建设提供参考。

“红蓝交融”的计算机专业课程思政教学探索

针对西部地方高校计算机专业课程思政实施中的现状和痛点,提出围绕“一个目标”、依托“两个主体”、构建“三个体系”、达到“四个实现”的课程思政设计原则,探讨如何在课程思政中融入“红色”奉献精神和“蓝色”工匠精神,将系统思维与计算机系统能力培养相结合,围绕“三纵六横”课程,形成“红蓝交融”的课程思政教育体系,最后说明教学效果。

基于计算思维的大学计算机课程思政案例构建与实践

以培养学生计算思维能力的大学计算机课程为背景,从计算思维核心概念出发,结合大学计算机课程教学目标,探讨如何进行多维度思政元素挖掘,介绍课程思政案例构建过程,并对大学计算机与课程思政的融合实践效果进行分析,期望能够为提高学生的综合素质提供借鉴。

无线传感器网络的鲁棒分布式估计算法

为了提高无线传感器网络在非高斯噪声环境下的分布式估计性能,提出了一种基于半二次准则的变尺度扩散式自适应滤算法,该算法采用了一种凸代价函数的半二次准则(half-quadratic criterion,HQC),使算法可以更加有效地寻找最优解、具有更快的收敛速度和更高的滤波精度,并且对脉冲噪声具有更强的鲁棒性.另外,通过引入变尺度因子来平衡和进一步提高算法的收敛速度与稳态误差性能.文中对算法的性能进行了理论分析和仿真对比,结果表明在不同的非高斯噪声环境下,所提算法对未知系统具有更高的辨识效率,其收敛性能和稳态误差性能都优于其他的扩散式自适应滤波算法.

选修计算机类课程项目引导式教学方法研究

一种技术的产生不可避免的会产生连带的效应,随着计算机技术的飞速发展,计算机的应用在各学科中越来越被人们重视.我校计算机科学技术专业也相应地开设了许多计算机类全校选修课,在多年的教学实践中发现,非计算机专业的学生选修该类课程,如果采取传统的＂课堂灌输式＋实验＂教学法进行授课,将会是学生死记硬背大量知识,大多数实验是验证性质的等问题.

螺旋法:计算机专业课双语教学改革新探索

目前我国高校计算机专业英文教育有两种模式:大学英语必修课和个别专业课程采用的双语教学。前者对计算机专业知识学习没有支撑,后者全英文的教科书和教学课件加大了学生对英语的厌烦和恐惧感,影响专业课学习,对教师的英文水平和专业水平要求也较高。为此提出螺旋学习法,其核心理念是学以致用,将英语学习应用于专业学习,循序渐进地将英语作为计算机专业课程学习工具。该方法强调每门课程专业英语词汇、课程部分章节用英文教材讲解,给出部分英文例题,学期期末设一节文献阅读课,鼓励学生自选该领域前沿英文文献进行阅读并采用英语做Presentation。试点教学表明,螺旋法可有效增强学生应用英语学习专业知识的主动性,提高计算机专业词汇量和文献阅读水平,促进专业学习。螺旋法是一种适合中国国情的计算机专业课双语教学新模式,值得推广。

多种教学模式融合的计算机课程实践研究

针对计算机专业课程实践要求,实现新工科建设背景下计算机专业的教学模式改革。基于RTI和SIOP模型理念,运用形成性评价方法评估教学效果,提出多种教学模式融合的计算机课程教学方法。以Web前端开发技术课程为例对该教学方法进行验证,比较不同模式下两个平行班的教学效果。实践结果表明,形成兼容性课程模式是计算机课程教学改革的必要方式。

新工科背景下师范类高校创新创业教育模式探究——评《新工科背景下地方高校创新创业教育模式研究及实践》

我国提出“新工科”概念,为高等工程教育的改革探索提供了一个全新视角和“中国方案”。“新工科”不是局部考量,而是在新科技革命和产业变革、新经济发展背景下高等工程教育改革的重大战略选择,其实质是高校通过提升工程科技人才的培养质量,为新业态、新产业和新经济提供持续的智力支撑和工程科技人才保障。

浅谈中等职业高中计算机校本教材开发的意义

中等职业高中的教学任务一是为高等职业类院校输送人才,二是为地方经济建设服务,针对各地经济发展状况和经济支柱产业不同的特点,职高教材的选择也不能千篇一律,应重视校本教材的修订和编写。

基于区块链和雾计算的去中心化云端数据完整性审计方案

针对传统云端数据完整性验证方案中存在过度依赖完全可信第三方审计者(TPA)、复杂的密钥管理和不支持数据访问者授权等问题,该文提出一种基于区块链和雾计算的去中心化数据完整性审计方案。为了实现审计方案的去中心化,使用雾节点和智能合约代替第三方审计者。利用区块链设计智能合约保障方案中各个实体的公平交易;将审计过程生成的证据存储在区块链中以防止各个实体的不诚实行为。引入无证书密码体制,解决了传统审计方案中复杂的密钥托管和证书管理问题。此外,通过加密累加器实现访问用户授权和身份认证。分析结果表明,该方案满足签名的不可伪造性,与同类方案相比具有较高的计算性能。

医疗社交网络中基于云计算的属性基签密方案

移动医疗社交网络的出现为患者之间互相交流病情提供了极大的便利,促进了患者之间高效、高质量的沟通与交流,但与此同时也产生了患者数据的保密性和隐私性问题。针对此问题,该文提出一种基于云计算的属性基签密方案,能够有效地保护患者数据的隐私性。患者将自己的病情信息签密后上传至云服务器,当数据用户要访问患者的信息时,云服务器帮助数据用户进行部分解密并验证数据的完整性,这在一定程度上减少了数据用户的计算量。同时,在随机预言机模型下,证明了该方案满足选择消息攻击下的不可伪造性、选择密文攻击下的不可区分性以及属性隐私安全性。理论分析和数值模拟实验结果表明,该方案在签密和解签密阶段比现存的方案有更高的效率。

一种变步长的零吸引归一化自适应滤波算法

为了使最小均方算法对高斯噪声环境和稀疏系统具有更好的收敛速度和稳态误差,提出了一种变步长的零吸引归一化最小均方算法。该算法将改进的Versoria函数的稀疏感知范数与归一化最小均方算法相结合后,引入了一种新的类高斯函数的变步长策略,解决了固定步长条件下算法收敛速度较慢、跟踪性能较差的问题。从理论层面分析了所提算法的收敛性,并基于MATLAB平台讨论了改进的类高斯步长函数中各参数对算法性能的影响。最后将所提算法与其他同类算法应用于不同信噪比条件下的高斯噪声环境以及稀疏环境中进行未知系统辨识实验,仿真结果表明,所提算法具有更快的收敛速度、更好的跟踪能力以及较小的稳态误差。

RAIN-128算法的中间相遇攻击

RAIN是一族SPN结构的轻量级分组密码算法,该算法具有软硬件实现效率高、安_全性强等特点。中间相遇攻击被广泛应用于分组密码算法的安全性分析中。该文通过分析RAIN-128的结构特性和截断差分特征,利用差分枚举技术分别构造了4轮和6轮中间相遇区分器,给出了8轮及10轮的中间相遇攻击。当攻击轮数为8轮时,预计算阶段的时间复杂度为2^(68)次8轮RAIN-128加密,存储复杂度为2^(75)bit,在线攻击阶段的时间复杂度为2^(109)次8轮加密,数据复杂度是2^(72)个选择明文;当攻击轮数为10轮时,预计算阶段的时间复杂度为2^(214)次10轮加密,存储复杂度为2^(219)bit,在线攻击阶段的时间复杂度为2^(109)次10轮加密,数据复杂度是2^(72)个选择明文,分析结果显示,RAIN-128可以抵抗中间相遇攻击,并具有较高的安全冗余。

社会计算：大数据时代的机遇与挑战

信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以巨大的速度迅速增长和积累,大数据时代已经到来.社会计算作为一种数据密集型科学,在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大的影响,社会计算作为一种新的计算范式,产生了一个新的跨学科研究与应用领域,其广阔的研究内容与应用已引起了学术界和工业界的广泛关注.分析了社会计算产生的历史背景及概念、研究现状及大数据带来的机遇,综述了社会计算不同的研究领域,主要有2个发展趋势:一个面向社会科学,包括计算社会科学、计算社会学、社会网络分析等;一个面向技术应用,包括社交应用、娱乐应用、生产应用等,这2种发展趋势同时又相互影响.最后讨论了社会计算研究领域存在的挑战,包括跨学科合作与训练的问题、科学研究中大数据共享问题以及隐私保护.

云环境下基于聚簇的科学工作流执行优化策略

基于云环境下的科学工作流,以提高处理机利用率、降低费用为目标,提出了一种基于聚簇的执行优化策略。该策略首先基于合理的任务复制和分簇,以实现关键任务的尽早调度;在此基础上,对任务簇再次进行聚集,以充分利用任务簇中任务间可能的空闲时间。实验表明,该策略能够提高任务的并行度,提前工作流的最早完成时间,并且在提高处理机的利用率和降低科学工作流的执行费用方面有显著效果。

一种科学工作流的云数据布局与任务调度策略

云计算环境下,数据密集型科学工作流的数据文件在多数据中心间的合理布局,对科学工作流的执行效率具有很大的影响。根据科学工作流各数据集之间的依赖关系,并聚焦于运行科学工作流的各数据中心的处理能力差异和网络性能差异,提出一种可提高科学工作流执行性能的数据布局以及数据布局敏感的任务调度策略。分析和实验表明,上述策略可有效减少科学工作流运行时跨数据中心的数据传输,降低科学工作流的运行时间,从而提高科学工作流整体运行效率。

“课证融通”模块化课程:内涵阐释、价值耦合与开发路径

鉴于人才供给侧和产业结构需求侧的矛盾日益突出,“课证融通”已经成为职业院校提高育人能力的重要举措,但存在重理论轻实践、课程资源不健全、课证衔接不紧密等现象。根据“课证融通”模块化课程开发要点:以职业技能等级证书多样性为起点,探索理实并重、工学结合的模块化课程;由校企合作搭建动态学习模块,精准对接教材、岗位需求、证书标准和职业标准,推动行业企业数字化转型和本土化特色课程研究;结合职业教育的双重属性,完善课程开发要素,设计“课证定位、职业能力目标制定、学习模块概念化、教学方式匹配、学分银行转换”的课程开发机制,使课程教学与证书在内容上契合、理论教学与实践教学在形式上适应,为现代职业教育育人模式的探索创新赋能。

面向不平衡数据的机械设备故障命名实体识别

命名实体识别作为构建知识图谱的基础任务,其识别效果直接影响知识图谱的质量。在实际生产中,机械故障数据通常包含大量的领域专业词汇,同时实体类型普遍存在分布不平衡的问题,这对准确识别故障实体构成了挑战。通用领域实体识别方法在这一领域效果欠佳,从而降低了知识图谱的质量。为应对上述问题,提出一种融合焦点损失(Focal Loss)函数和专业词典的实体识别方法。该方法使用Focal Loss函数应对实体类型不平衡问题,通过引入平衡因子和调制系数,改进传统的交叉熵损失函数,提升实体识别效果,同时将领域专业词汇嵌入到模型中,进一步提高实体识别性能,这一词典包含机械故障的领域术语,有助于模型更准确地识别机械设备故障命名实体。在自建的矿井提升机实验数据集上进行广泛实验验证,结果证明,融入Focal Loss后模型的F1值比主流模型BERT-BiLSTM-CRF提高了5.57个百分点,相比用于解决数据不平衡的典型方法SMOTE效果更优,在此基础上,通过嵌入领域词典,模型的F1值得到进一步提升,达到89.13%。