少数民族基础教育信息化发展的新思路

教育是民族振兴和社会进步的基石。教育信息化必将促进民族教育的变革与发展。文章从信息技术使少数民族教育发生了变化、影响民族教育信息化发展的新因素和民族教育信息化发展的新思路等三个方面较为全面地探讨了民族教育信息化在发展中出现的问题以及寻求解决这些问题的新思想与新思路。

新疆地区中小学教师教育技术能力发展策略研究

本文在解读教师教育技术能力标准的基础上,结合新疆教育特点与教师不同背景因素,制定新疆地区民、汉中小学教师教育技术能力现状调查问卷。通过问卷调查结果,分析新疆地区民、汉中小学教师教育技术能力现状,以及影响新疆教师教育技术能力的因素,并提出了新疆地区教师教育技术能力发展对策和培训策略。

自考生现代教育技术能力的培养——以新疆小学教育专业为例

自考小学教育专业是充实新疆基础教育师资力量之一,自考现代教育技术作为一门培养合格教师的重要课程,近年来并没有得到应有的关注,与国家既定专业标准脱离,滞后的大纲、教材、以应试为目标的助学及不对称的资源配置使其实施现状堪忧。分析其产生的原因,并寻找出解决途径,将对新疆自考小学教育专业的发展及现代教育技术培养在新疆的路径选择都有着极为重要的意义。

乌鲁木齐市中小学教育信息化应用实施现状浅析

教育信息化已经成为国家教育发展的方向性选择,各级各类学校也在国家的大力支持下积极促进和发展教育信息化。作者为此调查了乌鲁木齐市七所中学,针对学校的硬件建设、软件资源建设、教师应用水平、领导重视程度等方面进行了问卷调查和面谈,并对调查数据进行了较为详细的分析和总结。

建构主义学习理论与信息化教育环境中的自主创新学习

近年来,建构主义学习理论引起了人们的广泛关注并成为教育理论界的一个研究热点。其核心观点"自主学习,主动建构"一方面与以人为本的教育理念相吻合,另一方面又与信息化的教育环境密不可分。它为学生的学习实践活动带来了诸多启示:知识的获得并不能简单由教师传授得到,而是要依靠学习者自己借助外部的学习环境主动建构和创新;自主创新学习是当今大学生必须具备的学习能力。

基于QSA数组计算序列中所有NE重复模式的算法

序列中重复模式的识别与提取算法在数据挖掘、模式识别、数据压缩、生物信息学等领域中具有广泛的实际应用。提出一种全新的基于QSA数组计算所有带有约束条件的NE重复模式的算法RPT。算法设计中充分考虑了NE重复模式的特征,以建立特征和重复模式检测结果之间的统计联系;算法中的约束条件包括最小周期pmin和最大间距gmax,其可用于筛选符合条件的NE重复模式,并可按照递增序输出所有NE重复模式的出现位置。与已有的基于后缀索引的算法相比,此算法的空间效率得到了提高。在分类属性数据样本集上进行的实验表明,算法RPT对生物序列尤其是DNA序列以及维吾尔语Web文本中NE重复模式的识别与提取都很有效。

新疆中小学双语教师信息化教学能力发展策略研究

在国家大力投入下,新疆信息化基础设施、办学条件明显改善,优质教学资源日益丰富。要用好信息化环境,提高信息化设施的使用效益和资源利用率,关键在于教师的信息化教学能力。针对新疆地区中小学双语教师信息化教学能力的实际情况进行了问卷调查,分析了新疆地区中小学双语教师信息化教学能力现状及存在的问题,对今后的发展策略进行了探讨。

《教育技术学专业汉语》辅助教学研究

文章从少数民族学生的特点和《教育技术学专业汉语》课程性质出发,阐述了在《教育技术学专业汉语》课程中采用辅助教学的重要性与可行性及具体运用形式——多媒体课件和思维导图的运用,并提供了具体制作方法和案例.

新疆地区基础教育信息化现状调查与分析

国家与地区的一系列教育信息化政策使新疆基础教育信息化的整体水平有了明显提高,为下一步的深入发展奠定了坚实的基础。为较全面地了解新疆基础教育信息化进展情况,笔者所在课题组对新疆南北疆多个地区进行实地考察和访谈,从信息基础设施建设、教学资源的建设现状,学校教师教育资源的应用与需求现状等方面进行调查与分析,并针对调研中所发现的问题提出了建议。

重复模式识别算法及在Web信息抽取和聚类分析中的应用

序列中的重复模式识别算法及应用研究是数据挖掘领域的重要问题,是提取序列中有用信息的主要手段之一。近年来,针对各种重复模式定义、有效的识别算法设计以及重复模式识别算法在有关领域中的应用有了很多研究成果。文中对序列中重复模式的类型与特点作了描述,讨论了识别算法中常用的数据结构,以分类的方式重点回顾并总结了近年来重复模式在一些相关领域中的应用及相关算法的设计思路与技巧,并从加入的领域知识及约束、识别结果与算法扩充性、存在的主要问题等方面进行了讨论,其中包括在网络信息抽取、Web文档特征提取与聚类算法及相关的维文信息处理等领域中的应用。最后,讨论了关于序列重复模式识别算法在各个相关领域中的应用研究所面临的挑战,并探讨了未来的研究方向。

有效的Common Motif识别算法

模体发现在揭示基因组水平上的基因表达调控规律以及在蛋白质序列中定位保守结构域中起着重要作用。本文提出一种在生物序列中识别Common Motif(公共模体)的算法。算法采用基于后缀数组或QSA数组的重复模式识别算法挖掘串中最大重复模式作为基元,对基元进行过滤与剪枝后,根据约束条件对优化后基元进行计算与处理从而得到公共模体。算法与基于后缀树或Trie树的同类算法相比在时间和空间效率上都得到了提高。