基于4C/ID模型的面向综合学习的实证研究

本研究旨在探讨两种教学方法:4C/ID(A Four-Component Instructional Design)模型与传统模式对物理专业大学生知识获取和学习迁移的影响。实验组使用4C/ID模型设计进行教学,而控制组则使用传统模式,评估学生的学业表现,包括知识获取与学习迁移,同时对学生的认知负荷及焦虑情绪进行调查。结果显示,实验组在知识获取和学习迁移的评价上均优于控制组,但认知负荷和焦虑情绪也高于控制组,最后对产生的原因和进一步优化进行探讨。

基于4C/ID模型的中职“信息技术”课程教学设计及实证研究

为了解决知识分割化、碎片化和难以迁移等问题,将4C/ID模型理论融入中职“信息技术”课程的课前、课中和课后环节进行教学设计,并生成具体的教学设计案例,同时在中职学校进行教学行动研究,检验教学效果。研究结论表明,基于4C/ID模型的教学设计明显提升了中职学生的问题解决能力、沟通交流能力、合作学习能力、批判性思考能力以及创新创造能力等综合能力。

融合Unity3D和混合现实的虚拟场馆IDS

研究融合Unity3D和混合现实的虚拟场馆交互展示仿真方法,实现虚拟场馆的交互展示,提升用户交互体验效果。上述方法利用基础层为交互展示提供硬件设备;数据层通过调用硬件设备采集虚拟场馆数据;业务逻辑层中利用混合现实技术的KinectFusion算法,结合采集的数据,建立虚拟场馆三维模型,Unity3D软件内导入模型,依据模型信息设计基于寻路算法的交互方式,自动搜索交互展示路径,避免发生碰撞;应用层通过移动与旋转等操作,为用户提供场景切换与漫游等功能。仿真结果证明:上述方法可有效建立虚拟场馆三维模型,实现虚拟场馆的交互展示,为用户提供身临其境的交互体验;上述方法可有效搜索交互展示路径,精准避开障碍物。

基于4C/ID模型与慕课引导的新型混合式教学模式研究——以“集装箱配载”模块为例

通过运用4C/ID模型并结合慕课教学创建新型的混合式教学模式,将模块化的任务目标引入整体的学习任务中,解决了当前船舶原理与货运课程中存在的学习内容碎片化、学生动手能力弱、学生学习态度被动等问题。以“集装箱配载”模块为例,基于4C/ID模型进行教学设计,提高学生的学习效率,加深学生的学习效果。

基于4C/ID模型的自主学习活动设计及教学应用

探索有效促进复杂认知能力发展的自主学习设计理论与方法是当前远程教育教学设计领域亟待解决的问题。荷兰开放大学麦里恩博尔教授及其团队基于整体任务训练的复杂学习设计所研发的4C/ID模型,是国际培训与教学技术领域具有较高认可度与影响力的教学设计理论之一,能够较好支持以训练复杂认知能力和促进学习迁移为目标的学习活动设计。基于4C/ID模型构建的自主学习模式由难度逐级递增的三组任务构成,每组任务都包括案例学习、有关键步骤提示的任务、模拟任务和常规任务等四类学习任务,这些任务提供了在整体任务训练中支持要素逐渐减少的不同问题情境。此外,每组任务还提供了支持性信息、程序性信息和部分任务练习三类学习支持,以满足学习者在任务训练过程中的支持需求。对该自主学习模式的教学应用效果分析显示:基于4C/ID模型所设计的自主学习模式与活动为学生掌握解决复杂实践问题所需的认知图式、认知策略与实践技能搭建了有效的脚手架,且在锻炼学生自主学习能力、激励与维持学习动机、支持个性化学习方面也具有较好的效果。

知识创造的IDE-SECI模型——对野中郁次郎“自我超越”模型的一个扩展

企业知识的创造是一个完整的过程,既包括内部知识的自我超越,又包括外部知识的吸收与转化。野中郁次郎的SECI模型虽然对知识在企业内的动态演化有很好的解释力,但忽略了外部环境的力量。因此,本文从知识的分类与分布角度出发,以SECI为基础。提出了知识创造的IDE-SECI模型,以期对企业知识的动态产生过程更为全面地进行描述。

一种基于隐马尔可夫模型的IDS异常检测新方法

提出一种新的基于隐马尔可夫模型的异常检测方法,主要用于以shell命令或系统调用为原始数据的IDS。此方法对用户(或程序)行为建立特殊的隐马尔可夫模型,根据行为模式所对应的序列长度对其进行分类,将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起,并引入一个附加状态。由于模型中各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch算法相比,大大减小了训练时间。根据模型中状态的实际含义,采用了基于状态序列出现概率的判决准则。利用UNIX平台上用户shell命令数据进行的实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其可操作性也优于同类方法。

含多分水口的渠道广义积分时滞(ID)控制建模及验证

积分时滞(ID)模型是应用最广泛的输水明渠控制模型之一,建模时常假定分水口均位于渠池的下游尾端。然而对于我国灌区渠系而言,分水口位置可能位于渠池沿线任意位置,此时直接应用ID模型将会导致控制效果较差甚至出现系统失稳的可能。针对这种情况,本文首先分析了分水口位置对ID模型预测精度的影响,在考虑分水扰动的滞后时间后提出了广义ID模型,并分别以传统ID模型和广义ID模型为基础进行模型预测控制(MPC)算法开发及仿真验证。仿真结果显示,对于分水口位于上游段的渠池,本文所提出的广义ID模型预测精度更高,且控制效果的改善程度可达65%。同时在控制器调试过程中,控制器参数的可选域增大约1.4倍,表明更容易获取合适的控制器,试错成本显著降低。

基于隐马尔可夫模型的IDS程序行为异常检测

提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。

基于IDE-SECI模型的图书馆知识创造和转化

创造知识已经成为知识经济时代社会生产力发展的重要因素,图书馆是实施知识管理和创造知识的理想组织。本文在介绍知识创造的IDE-SECI模型的基础上,重点探讨由外部知识输入而引导的基于IDE-SECI模型图书馆知识创造和转化实现过程,并给予了现实举例说明。

四要素教学设计模型(4C/ID)研究

通过对文献的研究和分析,目前国内关于4C/ID模型的研究主要关注:4C/ID模型的内涵、理论基础、构成要素以及4C/ID模型与其他模型的区别等;而国外的研究重点则是4C/ID模型在实践中的应用研究,从中我们可以得到一些启示。

4C/ID模式下皮革工程专业英语课程阅读理解教学研究

随着皮革及其相关产业持续扩张,建立规模化制革项目、强化创新与改革能力、合理扩展产业链都需要行业人才自身素质与发展需求相匹配。在保证皮革工程专业人才具备较高英语理论知识水平的同时,还要具备较高英语阅读理解能力,以此保证制革工程及相关轻化工项目的有效推进。科学运用4C/ID模型能够起到教学设计的有效简化与重点突出,降低皮革工程专业学生英语学习负荷。以4C/ID模型为指导,结合皮革工程专业学生英语阅读理解能力多层次培养、标准要求与整体任务,设计出具体培养模式,以此提升学生英语阅读理解水平。

基于4C/ID模式下的大学英语听力教学设计探讨

通过对四要素教学设计模式(简称4C/ID模式)的简要介绍,结合我国大学英语听力教学的现状,对"大学英语听力"进行基于整体任务的教学设计,期待能够为广大外语教师提供更加有效的课堂教学模式,也为一直处于缓慢进程中的大学英语听力教学改革提供一些方法和途径。

在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征

IDS(入侵 测系统)是一种 测网络入侵行为的工具。然而现在的IDS在提取用户行为特征的时候不能很好的反映出真实的情况,经常出现漏报或误报的情况。作者详细讨论了利用数据挖掘技术提职用户行为特征的方法,提出了采用数据挖掘技术的入侵,测系统的结构模型。

基于病态参数分离的机器人运动学标定测量构型优化

针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)算法的机器人运动学标定测量构型分步优化方法。首先,建立机器人位置误差模型。其次,建立一种可观性综合指标,评价不同机器人标定测量构型的总体可观测性和灵敏度。最后,分离机器人运动学位置误差模型的病态参数,建立测量构型优化目标函数和约束条件,提出一种基于DETMAX算法与改进差分进化算法结合的分步迭代优化算法(简称为DETMAX-改进差分进化算法,简写为DETMAX-IDE算法),开展机器人运动学标定测量构型分步迭代优化。通过机器人运动学标定仿真与实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,与随机测量构型相比,所提方法对应的机器人绝对定位精度的平均值和均方差分别降低了62.09%和62.45%。

标准模型中可证安全的基于ID的身份认证方案

身份认证方案是一种非常重要和有用的密码学工具.给出了两个高效和可证安全的基于ID的身份认证方案,这两个认证方案都是由高效且在标准模型中基于强Diffie-Hellman假设可证安全的Boneh-Boyen签名方案衍生出来的.分析了这两个基于ID的身份认证方案的安全性,在标准模型中证明一个在被动攻击下防止冒充安全,另一个在主动和并行攻击下也防止冒充安全.

RT21-ISCS综合监控系统中基于ID的模型数据合并技术

为了减轻轨道交通综合监控项目中调试阶段的实际环境对工程实施的限制,提出了一种合并多个数据库中模型数据的方法。该方法已在南京地铁2号线IMS(信息管理系统)中使用。在按照新ID重排数据的同时,维持模型之间原有的联系。实践表明,这种模型数据合并技术在工程的建模调试阶段能够提升效率和操作方便性。这种模型数据合并技术在其它工程中也具有普适性。

Ag/Bi_4Ti_3O_(12)栅铁电场效应管ID-VG特性双曲模型

在理论分析的基础上,结合铁电材料特性及实验数据,提出了Ag/Bi4Ti3O12栅n沟道铁电场效应晶体管转换(ID-VG)特性的双曲模型并进行了数值模拟。该模型不但与阈值电压、沟道饱和电流等器件参数相关而且充分反映了剩余极化、矫顽电压等铁电栅介质极化特性对器件ID-VG特性的影响。结果表明:模拟曲线与实验曲线基本一致,能较好地模拟和描述铁电场效应晶体管的ID-VG特性。

在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征

IDS(入侵检测系统 )是一种检测网络入侵行为的工具。然而现在的IDS在提取用户行为特征的时候经常不能取得满意的结果 ,所提取的特征不能很好的反映出真实的情况 ,所以有时候经常出现漏报或误报的情况。文章针对这一情况 ,详细讨论了利用数据挖掘技术提取用户行为特征的方法 ,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。