实践观视域下ChatGPT教学应用的路径选择

较之于以往的人工智能工具,ChatGPT支持更自然、更准确、更连贯、更高阶的人机对话,受到了各行各业的广泛关注,在教育领域也引发了热议。在实践观视域下,从实践工具、实践过程、实践主体和实践场域四个方面探讨推进ChatGPT在教学实践中得以有效应用的可能路径。一是分析ChatGPT作为教学实践工具的功能性——教育工作者有必要以开放的心态、前瞻的视角理性分析人工智能工具的教育应用价值和可能带来的风险及挑战。二是提升教学实践过程的创造性——利用ChatGPT促进教学实践过程三大要素(教学目标、教学方式与教学评价)的创新。三是增强教学实践主体的能动性——提升师生的通识人工智能素养,尤其是要开展专项培训提高教师的ChatGPT教学应用水平。四是确保教学实践场域的清朗性——加强对ChatGPT教学应用的治理,确保ChatGPT在教学实践过程中得到合乎法律法规与道德规范的应用。

基于关联分析的信息安全课程体系构建方法

产学协同育人模式对信息安全专业课程体系构建提出了新的问题,如何改变现有信息安全专业课程体系以适应产学协同育人的新形势,已然成为信息安全本科教学领域的一个研究问题。针对这一问题,文章提出了一种基于关联分析的信息安全课程体系构建方法,在采集和分析信息安全行业需求的基础上,利用关联分析方法将行业需求和课程知识点关联起来,并用此方法构建了信息安全课程体系。通过这种方法,以实现行业需求与课程体系建设的紧密关联。

基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型

为了突破入侵检测领域的原有瓶颈,提出了一种新的基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型。该模型通过对底层警报的聚类和分类,发现并且筛选攻击,然后根据已建立的基于本体的攻击知识模型,对这些攻击进行关联,以达到识别、跟踪和预测多步攻击的目的。通过对KDD Cup1999和DARPA 2000数据集的模拟实验,验证了模型的有效性。

基于游戏机制的实验教学评价机制研究

"互联网+"条件下工科实验教学迎来了新的机遇和挑战,如何改变工科实验教学中的评价机制以适应工科实验教学的新形势需要,这成为了新工科实验教学领域关注的研究问题之一。文章提出了一种新的基于游戏机制的实验教学评价体制,在分析实验教学评价策略的基础上,提出关卡评价、行为分析评价、同行比较评价以及虚拟财产与惩罚评价等四个主要机制,并简要构建了实验教学评价体系,该实验评价体系将促进相关游戏技术的应用并进一步加快"互联网+"背景下工科实验教学游戏化的进程。

基于异常检测的入侵检测技术

对目前的异常检测技术进行了全面概述,按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、基于机器学习和基于数据挖掘3种,阐述了各种异常检测技术的特征,并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法.通过实验结果,比较了各种算法的检测效果.

基于SVM的在线无监督入侵检测系统

针对已有的审计日志,在使用具有实时数据处理能力的频度加权算法计算私有程序运行时,对每个进程中相异系统调用的频度取值.将得到的进程向量集合进行线性扫描,再根据向量间的距离关系为进程向量添加表示数据"正常"或"异常"标号,在无人为干预的情况下取得SVM(Support Vector Machine)训练数据.最后通过支持向量机计算用于监测目标系统的程序正常行为轮廓,从而构造一个切实可行的在线且无需人为干预的入侵检测系统.

基于改进密度聚类的异常检测算法

提出一种基于改进密度聚类的异常检测算法(ADIDC),通过在各特征列上分别进行密度聚类,并根据各特征对正常轮廓的支持度进行特征加权,解决了聚类分析方法在异常检测应用中误报率较高的问题.通过大量基于异常检测数据集KDD Cup 1999的实验表明,其相对于传统异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率,对某些与正常行为相近的特殊攻击检测率明显提高.同时利用特征权值进行特征筛选提高了其检测性能和效率,更适应实时检测要求.

基于人工蜂群优化的密度聚类异常入侵检测算法

采用改进的人工蜂群优化算法解决密度聚类异常入侵检测中的参数和特征组合优化问题.首先,在初始化蜜源阶段采用不同的编码方法分别对参数和特征值进行编码;然后,在邻域搜索阶段利用两种搜索策略分别对参数和特征值进行搜索;最后,为满足异常入侵检测对低误报率的需求,在新的适应值函数中加入误报率影响因子.实验结果表明,基于人工蜂群优化的密度聚类异常入侵检测算法不仅提高了正常行为轮廓的精度,而且降低了计算开销和存储空间,并在一定程度上消除噪声特征的干扰,实现了检测性能的提升.

实践观视域下ChatGPT教学应用的路径选择

认识教学实践工具的可用性:理性分析ChatGPT的优势与不足ChatGPT是一种具备“生成性智能”的人工智能工具,可以成为用户的个人智能助理,能够在一定程度上进行“自主选择”。但ChatGPT不是万能的,还处于不断发展的阶段,在功能上还有所欠缺。

基于强化学习的自适应学习路径生成机制研究

支持学习者的个性化学习,尤其是在数字化学习系统中通过匹配学习者的个性化特征与需求为其提供自适应的学习路径,是现代教育研究者与实践者的重要关注点。自适应学习路径生成机制的合理性决定了自适应个性学习实现的可能性。引入“契合度”的概念,着重分析学习者和学习情境之间的契合关系,并从教育、群体和技术三个维度对契合关系进行数据化表征。在此基础上,提出基于强化学习的自适应学习路径生成机制,该机制能根据学习者特征和现有学习资源自动生成学习路径,并能结合学习者个性化需求自适应地调整学习路径。将所提出的自适应学习路径机制用于真实的教学实践,证实了该机制的可行性和有效性。

新时代学业评价的五个转向与设计原则——以信息技术学科为例

新时代对学业评价提出了新要求,学业评价体现出五个重要转向:评价价值的变化——由注重甄选转向促进发展、评价功能的变化——从注重结果走向关注过程、评价主体的变化——从单一主体走向多元主体、评价内容的变化——从知识评价转向综合评价以及评价方式的变化——从形式单一转向方式多样。在这些理念的指引下,本文以信息技术学科为例,探讨了学业评价设计应该遵循的基本原则。

现代密码学在线对分课堂设计

针对现代密码学课堂教学中存在的诸多问题,提出一种引入对分课堂的在线现代密码学课堂设计方法,从内容讲授、线上讨论和知识吸收3个环节介绍理论实践教学应用,给出对应的过程性考核设计方案,并通过分析问卷调查说明教学效果。

基于划分聚类的教学胜任力诊断模型构建

教学胜任力建模研究是教育数字化转型过程中亟待解决的问题,如何利用现有信息技术和数据驱动思想对教学胜任力建模成为教学胜任力领域的一个重要研究问题。针对这一问题,本文提出了一种划分聚类的教学胜任力诊断模型,通过量化教学胜任力,对教师胜任力进行诊断,并有针对性地给出可行的发展方向。通过实验验证,该模型能够有效地诊断教师的教学胜任力,并给出发展方向和个人建议。

基于游戏机制的“翻转课堂+慕课”教学策略及模式构建研究

随着慕课的崛起,翻转课堂利用慕课资源,构建基于慕课的翻转课堂成为教育领域的研究热点。＂翻转课堂＋慕课＂的学习模式不仅改善了翻转课堂缺乏优质课程资源的窘境,也使得慕课获得更广阔的应用拓展空间,目前,这种双赢模式已经在教育领域获得广泛的关注和认可。但在具体应用中,慕课面临着学习参与度不高,学生结业率低等问题,翻转课堂也不能保证自学过程中学生的自觉性,特别是基础教育阶段的学生。针对这些问题,本文提出了一种基于游戏机制的教学模型,该模型通过将自主权、复杂性、奖励制度、评价体系等游戏机制引入到学习任务设计中,学习者在完成任务的同时获得心理上的满足和成就感,提升学习的积极性,逐渐养成一种学习习惯。

四位一体:信息技术促进教学创新的路径探析

适应国家教育教学发展需求,推进教学创新是教师落实立德树人根本任务、促进教学质量持续改进的关键着力点。随着信息化社会的发展,现代信息技术为教学创新提供了新机遇与新平台。学生、教师、教学内容、教学媒介是教学系统的四大构成要素。本文从探讨信息技术对教学系统四大要素自身的深层次影响角度切入,讨论信息技术促进教学创新的基本路径,包括:教师之"新"——信息技术支持教师专业化发展,为教学创新提供基本前提;内容之"新"——信息技术支持教学内容的优化,为教学创新提供有效支撑;媒介之"新"——信息技术促进教学模式的变革,为教学创新提供重要支撑;学生之"新"——信息技术促进学习方式的变革,为教学创新提供关键动力。