制定护理学专业专升本教学计划的原则和思路

教学计划的制定必须符合教学规律和培养目标,充分考虑生源条件、社会需求等方面因素。在制定护理学专科起点本科教学计划时,突出护理,体现社区,注重整体,增加人文科学教育和专业学科的继续教育;注意学科之间的交叉渗透,增加边缘学科和新兴学科课程,避免与专科阶段的重复和脱节。我院根据护理专业的发展及专升本护理专业学生知识和技能水平的现状,逐步修订并完善护理学专业专升本教学计划,并在实践中继续探索研究。

美国社区学院副学士学位课程特色及启示

美国社区学院在美国高等教育的发展中发挥了重要作用,这与社区学院的一系列富有特色的副学士学位课程有很大的关系.本文对美国社区学院副学士学位课程的基本情况作以简要介绍,并总结其副学士学位课程的特色及对我国高职教育的启示.

基于课程组的课程与实验任务安排的算法分析与研究

课程与实验任务安排是高等学校教学的关键一环,与课程组信息的结合最大程度保证了教学效果。以教师与课程和实验的关联度为基础,兼顾课时数分配的均衡性,基于遗传算法理论实现了课程任务安排算法,并用仿真实例得到了令人满意的结果。

基于粒计算的课程关联关系评价方法

针对高校学生存在盲目选课的现象,利用数据挖掘的方法,进行课程之间依赖关系的研究,提出了各种选课次序的评价标准、先选课对于后选课的影响度,初步实现了定量评价选课次序,并能够给出先选课对于后选课的影响度。仿真数据初步验证了该方法的可行性。

数据挖掘在选课系统中的应用

利用课程等级信息和选课次序评价信息等,挖掘课程之间的关联关系,导出关联规则,找出影响课程,分析影响度。利用仿真数据进行验证,然后对某一届同一专业全部学生全学年成绩进行分析,挖掘实际数据中潜在的关联规则,给出选课建议。

课程评价中考虑误导抑制的关联规则高效提取

针对高校课程评价,研究数据驱动的教学管理与决策问题.由某校的课程评价指标体系,确定涵盖学生、教师、同行专家和教学督导等多维度评价数据的数据结构.对采集的调查问卷数据进行清洗和转换等预处理后,构造完成供数据挖掘的数据集.考虑误导性规则抑制,使用基于差异兴趣度的改进Apriori关联规则挖掘算法,提取评价指标间的关联规则.将发现的关系模式与使用传统Apriori关联规则挖掘算法所得结果进行比较,显示本文所用改进Apriori方法能够提高知识发现的效率和准确性,对课程建设具有更强的指导作用.

数据挖掘技术在选课系统中的应用研究

根据高校选课管理的情况,将数据挖掘技术运用于高校选课系统,对其间所积累的教学信息进行分析与挖掘,为高校选修课程的开设及学生进行课程的选择提供参考信息,为教学管理提供决策信息.