个性化演唱人才培养视域下的民族声乐教学改革路径

民族声乐艺术繁荣发展的关键在于演唱人才的培养,虽然当前在民族声乐人才培养方面取得了较多的成就,但也显现出诸多的问题,其中最为明显的就是在个性化演唱人才培养方面还没有形成统一的思维和理念。与美声教学相比,民族声乐教学始终处于一个动态发展的环境中,正是由于这一“变”的存在,决定了在民族声乐改革与个性化演唱人才培养之间存在着互动关系。在个性化演唱人才培养的视域下,从民族声乐教学改革的角度看,应从以下四个方面予以重视,即依据学生个人条件进行方向分流与专业定位;建立个性化教学大纲与培养目标;合理选择符合学生专业成长的教材内容;建立培养地域风格演唱人才的思维意识。

服装个性化定制中信息技术的应用与展望

随着人们个性化需求的不断增加,服装个性化定制已成为时尚发展趋势之一。信息技术在推动服装个性化定制发展中扮演着重要的角色,可以收集和处理用户的个性化信息,并将其转化为具体的设计和生产方案。文章首先对服装产业信息技术的研究进展进行总结,阐述新一代信息技术在服装产业的应用情况;其次分析了信息技术在服装个性化定制领域的应用现状,按照定制流程分别总结信息技术在提高生产效率、降低成本和满足用户需求方面的优势及不足;最后根据目前服装个性化定制在数据共享、协同设计和柔性生产等方面的需求,从建模技术和系统平台构建两个方面对服装个性化定制发展进行展望。

下一代个性化学习:生成式人工智能增强智能辅导系统

长期以来,教育技术领域的研究者致力于利用计算机开展个性化自适应教学。智能辅导系统作为这一领域的核心,其目标是通过计算机技术提供个性化学习体验和支持。近年来,生成式人工智能,尤其是大语言模型的发展,为智能辅导系统带来了突破性机遇,为个性化学习开辟了新的路径。本文回顾了研究者为实现个性化学习所作的努力及其成果和局限,探讨了大语言模型在个性化学习中的潜力和影响,介绍了“苏格拉底游乐园”——一个基于对话的智能辅导系统,如何利用大语言模型实施苏格拉底式教学,揭示了生成式人工智能如何革新个性化学习方式。针对大语言模型的潜在误用,文章提出了相应的建议,并构建了框架,旨在引导研发者在生成式人工智能和大语言模型范式下开发高效的智能教育应用。

个性化推荐算法的法律风险规制

信息爆发增长催生了个性化推荐算法技术的兴起。个性化推荐算法在解决信息过载和长尾问题、满足用户个性化需求、提高互联网信息服务效率的同时,也引发了用户意思自治受限、隐私泄露、信息茧房、算法歧视等诸多法律风险,亟需法律作出必要的回应。为此,应当在诚信原则、自主原则、公正原则、比例原则的指导下,树立开放的隐私保护观,强化算法告知义务与用户拒绝权利,完善算法解释权,构建算法审计制度,以降低个性化推荐算法所带来的法律风险。

人机协同的大学生个性化教育评价方法研究

大学生个性化培养是实现因材施教人才培养目标的重要内容,而个性化教育的智能化评价是衡量培养质量的有效手段,更是智能技术与教育结合的必然要求。针对传统个性化教育评价中数据采集获取难、评价过程环节多、指标数据粒度粗、实时反馈效果差,难以应对规模化、过程性、全方位、个性化发展评价难题,提出人机协同的大学生个性化教育评价方法。首先明确了人工智能技术赋能个性化教育评价的内容,然后提出了人机共建个性化教育评价指标体系与人机协同实施过程,最后展示了人机协同个性化教育评价的典型案例。人机协同的智能化评价手段,具有全天候、超时长的服务能力,可大幅提升评价的效率与质量,是新时代教育评价改革成功的重要手段,是实现教育评价现代化的有效途径。

基于元学习个性化推荐研究综述

推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。

个性化康复治疗综合干预对乳腺癌放疗患者的影响

目的:探讨个性化康复治疗综合干预对乳腺癌放疗患者的影响。方法:将2021年6月1日~2023年6月30日接受乳腺癌根治术后放疗的194例女性患者随机分为对照组和观察组各97例,对照组采用常规护理,观察组采用个性化康复治疗综合干预措施。比较两组干预效果。结果:干预后,观察组肩关节、肘关节及WHO生命质量评分均高于对照组(P<0.01);干预后,观察组心理困扰温度计(DT)评分、匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)评分低于对照组(P<0.01);观察组康复优良率高于对照组(P<0.05)。结论:个性化康复治疗综合干预对乳腺癌放疗患者心理健康、术后康复及预后具有积极影响,可改善肩关节、肘关节及睡眠质量评分,减轻患者心理困扰,提高术后优良率。

在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究

随着在线学习平台的广泛使用,在线学习资源快速增长,“信息迷航”问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主,多维度学习者模型研究较少的问题,文中以CELTS-11学习者模型规范为基础,以教育学相关理论为指导,对学习者的学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等多维度的个性化特征进行细化分类研究。利用教育数据挖掘等技术获得学习者特征项,进而构建出个性化的多维度学习者模型。该模型为后续在线学习个性化的推送服务提供有力的依据。

网约车平台算法个性化定价、乘客履约率及其监管对策

网约车平台算法个性化定价产生了复杂的市场影响,相比传统出租车服务,网约车乘客违约率达30%左右,因此算法个性化定价对乘客违约率的影响机制以及乘客是否履约的关键特征值得探索。文中尝试运用矩形Hotelling模型建立算法个性化定价与乘客违约率的因果关联机制,以两个网约车平台之间的Stackelberg博弈模型揭示歧视性定价、乘客违约率与平台之间竞争强度的关系。进一步运用网约车平台订单大数据,以Bhattacharyya距离、提升决策树及改进拉斯维加斯方法(包裹法)等归纳学习工具对网约车平台百万量级订单进行数据挖掘,找出决定乘客是否履约的关键特征。分析结果表明,平台进行个性化定价时乘客的最终消费选择主要取决于价格因素;而改进车辆匹配、派单策略及减少乘客候车时间可显著提高订单履约率。研究结果对网约车平台完善定价及运营策略以维持双边市场用户数量、保证平台持续成功运营具有重要参考价值,也为反垄断部门干预平台个性化定价提供了理论依据。

AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露影响因素研究

[目的/意义]以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展为人机交互带来颠覆性影响,也为数据安全与个人信息保护带来更大的冲击与挑战。对AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露及个人信息保护问题的研究将具有重要的实践价值与意义。[方法/过程]文章通过对15名AI人机交互平台用户进行深度访谈,运用扎根理论研究方法进行编码分析,识别AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露所涉及的个人信息类型和敏感信息类型,并对用户的隐私意识和影响用户隐私信息披露意愿的客观因素进行分析,进而提出加强隐私信息披露风险规制及个人信息安全保障的对策建议。[结果/结论]基于编码结果,将AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露的影响因素归纳为用户因素、平台因素、社会环境因素、隐私权衡因素4个维度,以此建构理论分析模型,并作为强化AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露风险规制及个人信息保护的重要指引。

基于个性化需求的小户型家具设计研究

目的 探寻小户型家具设计的原则和策略,为基于用户需求的小户型家具的个性化设计提供参考与借鉴。方法 结合小户型住户对于家具设计的需求,从用户调研、智能化、分组需求、功能多样、模块化几个层面,分析了小户型家具设计的策略。结论 小户型住户多为青年群体,对家具的需求更具个性化,更偏向于经济性和创意性,为此设计师在进行设计时,应该结合用户需求,对小户型家具进行智能化、分组化、模块化的设计。

以创意思维为核心且个性化培养的地方高校建筑设计课程教学改革

长期以来,我国地方高校建筑学专业偏重于应用型的人才培养模式,在某种程度上忽视了设计创意思维的着重培养和个性化的因人施教。随着建筑设计行业竞争加剧,对建筑学专业人才能力的重点需求转向了创意思维。而行业以团队的运作方式,必然也需求具备其他优势能力的专业人才。为适应行业的需求变化,借鉴心理学中的成功智力学理论,广州大学建筑学专业在建筑设计系列课程教学中,关联整合了不同能力的培养:围绕建筑设计创意思维能力,打通其与分析能力、实践能力之间的关系。同时,有针对性地按照学生个性特质强化培养,并在团队合作整合各人优势能力的过程中,让学生意识到个性化的价值。

迈向信任的算法个性化推荐——“一键关闭”的法律反思

个性化推荐主要面临威胁人类主体自主性、“信息茧房”与“回音室”效应、大数据“杀熟”方面的质疑。“一键关闭”功能因能够实现隐私个人控制、促进信息自由流通和预防价格歧视而被推崇。然而,用户往往缺少隐私自治能力,个性化推荐造成群体极化之前首先具有议程凝聚、促进交往的价值,以关闭个性化推荐来解决价格歧视存在目标和手段的错位。“一键关闭”不仅难以符合规制预期,其自身还存在可操作度低和所承载公共价值模糊的弊端。个性化推荐的治理应以算法向善为方向,通过打造以信任为中心的透明可解释、用户交互友好的算法推荐,发挥个性化推荐的公共价值,增进社会福利。

元宇宙理念下个性化学习空间构建研究

分析并识别学习者个性化需求,在建模个性化的特征、学习过程、学习绩效评价及推送模型基础上,创建元宇宙理念下个性化学习空间,为实现个性化教育提供理论和实践支持。个性化学习空间的构建充分满足了学习个性化发展的趋势,实现了灵活且体验感强的“学”与“教”的过程,达到了“学”与“用”相统一的学习目的。

智慧教育环境下个性化在线学习模式构建

以构建个性化在线学习模式的重要性和方法为基点,介绍了智慧教育的概念和特点以及个性化学习的含义和重要性,提出在智慧教育环境下构建个性化在线学习模式的关键要素:学习目标的设定、学习资源的个性化配置、学习内容的个性化呈现、学习评估的个性化方法和学习支持的个性化服务等,探讨了实施个性化在线学习模式的策略,包括数据分析与挖掘技术的应用、人工智能技术的运用、教师角色的转变与培训,以及学习环境的优化和支持。讨论了构建个性化在线学习模式过程中可能面临的挑战,并提出了相应的对策,以期为智慧教育环境下,实现“因材施教”“因人施教”提供解决方案。

兴趣诱导结合个性化护理在肺炎患儿治疗中的应用效果

目的:探讨兴趣诱导结合个性化护理在肺炎患儿治疗中的应用效果.方法:选取2022年2月至2023年2月本院收治的104例肺炎患儿作为研究对象.按随机数字表法,将其分为研究组(n=52,采用兴趣诱导结合个性化护理模式)和对照组(n=52,采用常规护理).比较两组患儿相关症状消失时间,护理前、后肺功能指标及护理依从性.结果:研究组患儿发热、咳嗽、呼吸急促、肺部啰音等症状消失时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组患儿护理后与护理前相比,肺功能指标[用力肺活量(FVC)、第1秒用力呼气量(FEV1)、第1秒用力呼气量占全部呼气量比值(FEV1/FVC)]均有改善,并且研究组改善水平高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);研究组患儿总依从率(92.31%,48/52)显著高于对照组(65.38%,34/52),差异有统计学意义(P<0.05).结论:兴趣诱导结合个性化护理在肺炎患儿治疗中能加快缓解患儿临床症状,改善肺功能,提升患儿对护理工作的依从性,建立良好医患关系,值得临床推广应用.

个性化前庭康复方案对慢性单侧前庭综合征患者的影响

目的:探讨个性化前庭康复方案对慢性单侧前庭综合征患者的影响。方法:选择2021年11月1日~2022年11月1日就诊的55例慢性前庭综合征患者为研究对象,根据治疗方式不同分为个性化组31例和非个性化组24例,个性化组接受的康复方式为个性化的前庭康复方案,非个性化组接受的康复方式为非个性化的Cawthorne-Coksey康复操;比较两组8周康复治疗后头晕残障(DHI)量表、医院焦虑抑郁量表(HADS)、特异性活动平衡信心(ABC)量表的改善程度。结果:治疗后,个性化组DHI量表得分、HADS中焦虑、抑郁得分均优于基线(P<0.05),焦虑得分在个性化组与非个性化组的差异有统计学意义(P<0.05);治疗后,个性化组的头晕残障改善率高于非个性化组(P<0.05)。结论:个性化前庭康复能在短期8周内可对慢性单侧前庭综合征患者的头晕残障水平、焦虑抑郁有效的改善,是慢性单侧前庭综合征患者改善头晕残障水平、提高患者生活质量的首选治疗方法。

面向个性化需求的自动驾驶微公交动态调度方法

根据个性化出行需求调查,梳理出乘坐资源、合乘意愿以及出行效率3类个性化需求。在此基础上,提出了面向个性化需求的“预约乘车+实时乘车+非固定站点”自动驾驶微公交服务模式,并构建了动态调度模型及求解算法。基于真实路网与随机订单测试集开展的典型案例分析结果表明,在同样的订单需求下,提供轮椅空间和非合乘服务可显著提高订单服务率和社会公平性,但系统成本会增加。

高校智慧体育课堂中基于个性化学习路径的设计与实施研究

该文探讨了高校智慧体育课堂中个性化学习路径的设计与实施,为构建更智能、个性化的体育教育环境提供理论和实践指导。个性化学习路径设计能够提升学生学习效果,激发学生学习兴趣,同时具有一定的挑战和限制。未来应注重技术创新与教育改革的结合,推动个性化学习路径设计的发展,并强调个性化学习路径对高校智慧体育课堂的持续影响和积极意义。

基于反向迭代教学设计与个性化学习相结合的程序设计实验教学模式探索

针对程序设计实验教学中存在的问题,分析反向迭代教学设计与个性化学习的概念内涵和适用性,构建一个基于该模式的程序设计实验教学模型,并以大学一年级非计算机专业学生的“程序设计语言Python”课程为案例,介绍实施过程,最后通过效果分析,说明该模式能够有效提高学生的实验成绩、课程满意度和自主学习能力。