学科核心素养视域下初中信息技术教师教学能力框架构建研究

文中旨在设计和应用一种适用于核心素养背景下的初中信息技术教师教学能力框架。首先,说明了核心素养视域下初中信息技术教师教学能力框架的构建方法、原则和工具,然后应用扎根理论的三级编码,对收集到的质性资料进行统计学分析,应用信度、效度等手段,保证教学能力框架的科学性。其次,通过专家访谈,问卷调查等方式,再次修正了初中信息技术教师教学能力框架。最后,对该教学能力框架进行了解读和应用建议,以帮助初中信息技术教师更好地理解和应用该框架,提高教学质量和效果。同时,该框架也能为初中信息技术课程的优化提供支持,促进教师的专业发展。因此,相关部门和教师应积极推广和应用该框架,以推动初中信息技术教学的发展和进步。

高校课程思政对学生课堂学习满意度的影响实证研究

课程思政的产生并非偶然,而是顺应时代的需要,近年来关于课程思政的研究主要是关于课程思政与思政教育的关系、课程思政在教学中的应用、课程思政的实施路径以及如何在专业课程中融入课程思政等,关于课程实施的效果研究较少。文章对现有课程思政研究内容进行综述分析,构建了课程思政影响学生课堂学习满意度的指标体系。通过问卷调查的方式来收集数据,然后利用多元线性回归对收集到的量表数据进行分析,研究发现,从整体上看,学生的学习动机、任务价值和教师的学术水平这三个指标会正向显著影响学习满意度,而其他的指标与学习满意度不存在显著影响关系。

基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题;为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法;该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测;由此实现短时交通流的预测;实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。

导师制下的项目驱动教学模式的实践研究

如何培养计算机专业学生的实践动手能力与综合应用能力,一直是计算机专业人才培养研究的热点。通过分析计算机专业传统教学模式存在的问题,对导师制下的项目驱动式教学方法作了具体阐述。实践表明,导师制下的项目驱动教学大幅提升了教学效果,提高了学生的各种实践技能和综合素质,教学成果显著。

基于DIS协议的数据融合分布式仿真系统

讨论了基于DIS协议的多传感器、多目标数据融合的分布式仿真系统,介绍了基于DIS协议数据融合仿真系统的基本结构、功能模块以及所涉及的若干技术。软件采用VC++编程开发,仿真软件具有模块化和易扩展等特点。最后给出了仿真的具体流程以及部分界面。仿真结果表明该系统具有一定的实用价值。

传感器动态建模算法的仿真研究

研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段。为了提高传感器系统控制精度,减少传感器建模误差,提出一种基于支持向量机的传感器动态建模算法。采用非线性支持向量机对传感器进行动态建模,描述传感器动态、滞后特性,并采用混沌粒子群算法对模型参数进行优化,进一步提高控制精度。仿真结果表明,改进方法能提高传感器系统控制精度,可以很好的应用于现代工业生产过程中,为传感器动态建模提供了一种新的方法。

基于K近邻非参数回归的短时交通流预测模型研究

本文主要是对K近邻非参数的回归方法进行短时交通流量的预测,分析模型中相关的重要因素,给预测效果带来的影响。本文将会对不同状态的向量和预测算法等相关的试验算法进行比较,将每四个相连时间的间隔流量,以及占用率等数据当做状态向量,通过具有权重的预测算法来获得更好的结果。

基于文本重构的网络话题检测模型研究

Single Pass聚类算法是话题发现中最常用的文本聚类算法,且广泛地用于话题检测和跟踪中。但它的聚类结果并不理想,此外,Single Pass在对报道与话题进行相似度匹配时导致了处理速度的降低。基于这2个问题,本研究提出了一种文本重构思想。即通过对论坛或网页信息的再组织,将和话题相关的主要信息集中在一起形成主题块,其余的部分形成细节块。在此基础上,对Single Pass聚类算法进行了改进。实验结果证明:改进的Single Pass聚类算法有效地解决了文本特征矩阵稀疏的问题,并能够准确并及时地识别网络中的热点话题,同时展示话题的层次性结构。

学生宿舍管理系统的实现

为给高校宿舍管理带来方便,通过对高校学生及宿舍管理人员的不断沟通与调查,在系统功能上的不断实践与完善,最终开发出了令宿舍管理员与学生用户两个客户端都满意的"学生宿舍管理系统"。本系统界面友好,功能齐全。

信息技术在文化传承领域应用研究

通过信息技术流传性广、影响力大等特点,研究信息技术在文化传承领域的应用,探讨如何充分利用信息技术资源,实现信息技术的跨领域应用,将信息技术和传统文化传承相结合,以网络为媒介,来推动优秀文化在青年中的继承和发扬等问题。使大学生感受传统文化的“实体魅力”,将其轻松且看似无形地嵌入大众的日常生活,使青年在学习优秀文化之余,保持愉悦的心情,增强对传统文化知识的兴趣,从而推动优秀文化知识的传播和推广,创造信息时代的优秀文化传承。

交通拥堵汽车流量准确预测仿真研究

交通拥堵汽车流量的准确预测,能够有效改善现有的道路网络的通行能力。对车流量的预测,需要利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集,给出模糊隶属度函数,完成交通拥堵汽车流量的预测。传统方法先选出相关性较高的道路断面,得到路网空间关系归一化约束矩阵,但忽略了给出交通隶属度函数,导致预测精度偏低。提出基于模糊神经网络的拥堵汽车流量预测方法。将神经网络和自适应卡尔曼滤波模型相结合,组建拥堵汽车流量预测模型,将任意时刻的交通流预测期望值作为模型的输入,将实际预测误差作为模型的输出,利用模糊推理系统将交通流分为不同的模糊集,给出模糊隶属度函数,将小波函数作为模糊推理系统的输入,利用神经网络实现模糊推理,借鉴遗传理论优化模糊神经网络,完成对拥堵汽车流量的预测。实验结果表明,所提方法预测精度较高,具有较高的预测准确性。

知识图谱视域下基于MOOC平台数据的学习路径推荐研究

随着信息技术的飞速发展,有越来越多的学习者开始借助网络自主学习。网络学习资源丰富,学习不受时空限制,但网络学习中却存在着信息迷航、效率低下等弊端且越来越突出。文章根据MOOC平台上学习者的历史数据,抽取关键信息,结合软件工程专业课程知识图谱,将学习者的历史数据与知识图谱相结合,应用课程推荐度的量化算法和数据路径推荐算法,科学有效地为学习者规划学习路径,为学习者提供适宜指导,使其走出学习迷航。实验结果证明,该文构建的学习路径推荐方法适用可行,具有一定的应用推广价值。

Hadoop环境下基于支持向量回归机的短时交通流预测模型的构建与性能分析

针对交通流预测精度低,造成短时交通拥堵的问题,设计Hadoop(分布式计算)环境下基于支持向量回归机的短时交通流预测方法。首先提取出短时交通流的动态随机特征,将得到的交通流数据作为预测基础数据;其次基于支持向量回归机进行短时交通流回归分析,综合判定短时间内的交通环境;最后构建出短时交通流预测模型,在缩短预测延迟的基础上,提高交通流预测精准度,进而实现短时交通流的精准预测。根据预测方法理念,对该方法进行性能分析,得出该预测方法的预测误差较小,预测精度更高的结论,极具推广价值。

基于SVR的短时交通流预测模型构建

交通流的各个数据指标对应状态信息的连接关系,其不可分割的线性属性使得预测结果的准确性受到影响,为此提出基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的短时交通流预测模型。首先,在引入惩罚因子的基础上,利用径向基核函数构建交通流数据支持向量机,并在超平面内根据不同属性参量对交通流数据信息进行分类;其次,以模型的输出结果与实际交通流之间的误差达到最小值为目标函数;最后,为各个分类对应的属性设置权重参量,结合预测路段的覆盖范围构建交通流预测模型。测试结果表明,该模型的预测结果明显优于对比方法,MAE始终稳定在9.000以下,RMSE始终稳定在11.000以下,R^(2)值始终稳定在0.995以上,可以实现对交通流信息的高精度预测。

基于《数据库原理》的可视化知识图谱的构建及应用

针对《数据库原理》课程知识特点和教学上发现的问题,依据课程知识特点,利用数据采集分析工具,构建各知识点和其关系的可视化知识图谱。实验结果表明,课程知识图谱将各知识点和其关系直观地展现给学习者,可以提升学生的学习兴趣和效率。