留学生《交通统计与分析》教学模式的探索与实践

文章旨在开展留学生《交通统计与分析》课程全英文授课教学模式的探索与实践。以国际化教材和高水平教师为前提,以交通数据统计与分析为主的创新式教学内容,探索“认识理解—综合分析—管理应用”的留学生教学体系,以此改进了传统课堂集中讲授的教学方式、提高教学质量与实际教学效果,发挥该课程在培养交通运输规划与管理人才中的重要作用。

“一带一路”下EMI教学模式的探索与实践

文章以“一带一路”沿线国家留学生在华学习现状为研究依据,结合《交通统计与分析》课程的结构和特点,探索在该课程中实施EMI教学模式的有效途径。通过引入EMI教学方法,在课程内容重构、教学方法重塑、考核方式调整等方面进行课程改革,提高《交通统计与分析》课程的教学质量,提升留学生的学习效率,激发留学生的学习积极性,增强其知识应用能力与创新能力。融合EMI教学模式的课程改革实践,为探索符合现阶段国情的留学生教育提供了蓝本与参考依据。

优化经验贝叶斯事故黑点识别与排序方法

为了对道路交通事故黑点进行准确有效识别和排序,提出基于事故统计数据及事故预测模型的优化经验贝叶斯黑点识别方法,并对该方法的工程实用性进行了优化。同时,从事故发生危险程度、安全治理可提升空间2个方面提出了优化经验贝叶斯黑点排序方法。选取2个城市的信号交叉口事故数据,利用基于事故统计数据的黑点识别方法对城市A的总事故黑点、伤亡事故黑点分别进行了识别,并按照事故发生危险程度进行了总事故黑点排序;利用基于事故预测模型的黑点识别方法对城市B的事故黑点进行识别,并分别按照事故发生危险程度、安全治理可提升空间2种排序规则进行了黑点排序。结果表明:在95%的显著性水平下,城市A共识别出24个总事故黑点及18个伤亡事故黑点;在99%的显著性水平下,城市B共识别出15个事故黑点;优化经验贝叶斯法在识别准确性、消除事故数随机波动及趋中心回归现象影响方面优于事故率法和质量控制法;基于安全治理可提升空间的排序指标倾向于筛选出安全治理投资收益比高的地点,基于事故发生危险程度的排序指标则倾向于筛选出与事故期望值偏离较大的地点。