构建检索课程新体系分类目标研究

本研究课题根据图书馆的初级导向教育、中级阶段的信息检索教育、高级阶段的信息检索与分析研究教育 ,建立分层次、分阶段的教学模式 ,多层次、分阶段教学。借鉴、吸收布卢姆等人的教育目标分类理论、在教学内容、教学手段、教学方法、教学评价提出具体的办法 ,结合学生的特点和实际 ,对检索课新体系进行有效的探索 ,拓展文献检索课教育研究的领域。

“学生学会了什么”的分类目标

“学生真的学会了吗？”这是一个非常值得认真探讨的课程问题。教师应以“三类”目标定位，以“三阶”目标立意，以“三维”目标叙写。第一，指向习得结果的三类目标。从最终习得的结果来分解“学生学会了什么”，会有三种目标：一是成果性目标，该类目标所采用的行为动词都是成果性的；二是过程性目标，

互联网环境下语境分类目标信息分布式传播方法

传统的语境分类目标信息传播方法无法高效提升信息传播速度,提出一种互联网环境下语境分类目标信息分布式传播方法。互联网环境下,在语境中寻找关联因子,通过关联因子对所有信息进行分类;然后根据侦查到的信息找到目标信息,利用点模式匹配方法将所得到的目标信息进行关联,验证信息的特征层、分类层、综合信息和属性信息;最后根据侦查技术和成像技术对目标信息进行传播,由于语境信息种类不同,所以传播方式为分布式传播,传播层次可以分为图像信息层次传播、特征信息层次传播和关联信息层次传播。为检验该技术效果,与传统技术进行了实验对比,结果表明,所研究的分布式传播技术可以在短时间内完成分层次传播,工作效率更高,成本更低,对于信息发展有很好的促进作用。

临江小学:分类目标教育 描绘七彩童年

临江小学自1987年来一直致力于分类目标教育研究实践，成就着师生多姿多彩的教育梦想。也使这所农村小学成为重庆市先进农村中心小学、全国优秀科学教育基地、全国创新学习研究与实验学校。

推行党员分类目标管理

江苏省常州市教委党委紧紧围绕教委的中心工作,根据教育系统党员队伍的实际、党员的职业特点、不同岗位和分布情况对党员群体进行适当分类,提出针对性的分类目标要求,共分为五类:第一类。

尊重学员实际 设置教学分类目标

近几年来职业技术学校生源结构发生了很大的变化，学生的基础知识参差不齐，学习能力的差异明显增大。而长期以来传统的教学管理和教学形式难以与之相适应。学习过程中学生的畏难情绪、厌学情绪浓重，学习效果较差。为此学校要根据招生对象的实际情况和社会的需要，设置教学分类目标，打破教学时间和空间，使学生得到的学习时间及教学帮助与其个别需要相适应，学有所成。

大学英语视听说混合式教学模式探究——基于布鲁姆目标分类理论

文章阐述了基于布鲁姆目标分类理论建立大学英语视听说混合式教学模式的意义。从教学目标、教学过程和教学评价三个方面对大学英语视听说线上线下混合式教学模式的建构进行了探索。强调了如何对线上和线下教学进行整体统筹,发挥其各自优势,以达到线上线下的最佳融合,为大学英语视听说教学质量提升和新形势下大学英语视听说教学改革提供新的思路。

雷达属性散射中心的快速目标分类和参数估计

雷达属性散射中心模型的属性参数能够提供目标更为丰富的重要信息,属性散射中心参数估计对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。针对雷达属性散射中心模型,提出了基于深度学习的雷达属性散射中心快速目标分类和参数估计的技术。首先利用ViT(vision transformer)深度学习网络将雷达属性散射中心分类为局部式和分布式两类,然后基于TS2Vec框架构建针对属性散射中心参数估计的卷积神经网络(convolutional neural network for attribute scattering centers,ASCNN),最后分别对两种数据进行训练以实现局部式和分布式属性散射中心的参数估计。基于属性散射中心模型展开数值实验,实验结果表明,该方法对雷达属性散射中心目标分类的准确率高达99%以上;雷达属性散射中心参数估计的速度超过传统方法的10000倍以上,且精度更高,验证了所提方法的有效性和优越性。

点云投影结合轻量化卷积神经网络实现三维成像声呐快速目标分类

三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂、计算量大的特点。针对这一问题提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像声呐快速目标分类。该方法首先对三维成像声呐波束形成后的波束域数据进行最大值滤波和阈值滤波,以降低点云数据维度;接着,依据三维成像声呐的波束方向,将点云投影为深度图和强度图,分别保存点云的位置信息和强度信息;然后,利用深度图和强度图分别作为第一个通道和第二个通道构建混合通道图,将混合通道图作为目标分类网络的输入,从而将三维点云的目标分类问题转换为二维图像的目标分类问题;最后使用MobileNetV2网络实现了三维成像声呐快速目标分类。实验结果表明,提出的投影方法可以用二维图像分类网络完成三维成像声呐点云的目标分类任务;而且训练过程中混合通道图比单独的深度图和强度图收敛速度更快,结合目标分类网络可以实时进行目标分类,在真实数据集上分类正确率达到了91.13%。

基于深度可分离卷积神经网络的水声目标分类研究及FPGA实现

针对传统声纳处理器算力受限,能效比低,难以支撑水声目标识别实时推理的问题,本文基于异构SoC平台设计了面向被动声纳水下目标实时计算处理系统。该系统具有较低资源开销和较小分类精度损失等优点,是一种低时延、高能效比的硬件加速器解决方案。本文以MobileNetV1网络模型为基础并对其进行结构优化,在现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)上通过并行流水线的加速结构实现它的前向推理过程,并对其权值参数进行二值化的处理,以达到减少存储量和计算量的同时加快其推理速度的目的。同时,根据在输入通道维度以及输出图像高度上分块并行的优化思想,设计了深度可分离卷积的流水优化策略,采用并行流水的结构极大减少了前向推理的时间。实验表明,在利用出海实际采集得到的水声数据集上,本文实现的系统识别精度为88.5%,在的分辨率的图像上,时间延迟达到4.23 ms。对比CPU速度提升了70.68倍,是GPU速度的68%。能效比分别为CPU的0.08%,GPU的2.12%。本文为神经网络在硬件资源有限以及功耗存在限制的轻量型移动端或者边缘设备上的应用与部署,以及对促进融合水下勘探网络的建设和水下信息的快速获取提供了设计思路。

基于功率谱熵的无线电引信目标与干扰信号分类方法

无线电调频引信在战场环境容易受到干扰信号的干扰导致早炸,丧失打击能力。为提升无线电调频引信抗干扰能力,准确识别引信目标与干扰信号,提出一种基于功率谱熵特征的无线电调频引信目标与干扰信号分类识别方法。利用实测采集的无线电引信检波端输出信号,通过提取目标和干扰信号的功率谱指数熵和Renyi熵特征构成特征向量,作为K邻近(KNN)分类器的输入进行目标和干扰信号分类识别,并利用5-折交叉检验方法对其进行验证。结果表明:目标和干扰信号的功率指数熵和Renyi熵具有显著差异性,使用KNN分类器对其进行分类识别时,最高的识别准确率可达99.47%。

小学职前教师提问能力现状及应对策略研究——基于修订后的布卢姆教育目标分类学理论

提问能力是教师教育实践能力的重要组成部分,能够提出高质量问题并有效进行提问是一名合格教师应具备的基本素质之一。本研究使用修订后的布卢姆教育目标分类表对小学教育专业大四年级学生(n=10)执教的10节语文课中的提问进行分析,发现加强教师教育者示范引领作用能帮助师范生树立正确的提问观;重视教育实践情境创设,能提高师范生课内外训练的主动性和积极性;重构课堂教学模式可以促进师范生在不断反思中提高课堂教学提问能力。

目标分类的阶段性健康教育对原发性肝癌介入治疗患者自我健康管理能力的影响

目的 观察目标分类的阶段性健康教育对原发性肝癌介入治疗患者心理韧性、自我接纳度的影响,分析患者自我健康管理能力的影响因素。方法 行介入治疗的107例原发性肝癌患者随机分为观察组(行目标分类的阶段性健康教育,n=54)和对照组(行常规健康教育,n=53),比较干预前后两组的心理韧性、自我接纳度、自护能力及生存质量变化情况。结果 干预两个月后,两组心理弹性量表、自我接纳量表、自我护理能力量表、癌症患者生活功能指标量表的评分较干预前均有提升,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 目标分类的阶段性健康教育能增强原发性肝癌介入治疗患者的心理韧性,提升其自我接纳度,加强患者对健康知识的掌握度及自护责任感,进而提高自我健康管理能力,改善生存质量。

构建基于布卢姆教育目标分类系统的医学教育领域课程思政评价指标

在国家积极推进思想政治教育、加快医学教育创新发展和全面实施健康中国战略等多重背景下,本研究聚焦于医学教育领域课程思政的发展,梳理与归纳课程思政与课程评价的研究现状,认识与分析医学教育领域推进课程思政评价的关键特性,探索性地引入布卢姆教育目标分类系统,吸收与借鉴其核心教育思想,并提出运用该系统的具体思路,初步构建了医学教育领域课程思政评价中依托于督导专家和学生两大评价主体的评价指标,并将其运用于浙江大学医学院附属第一医院2019级五年制临床医学专业见习学生理论授课部分的评价中。结合评价结果,提出医学教育领域课程思政评价指标内容应该便于评价者理解、指标内涵应该逐步实现系统化以及评价频率应该灵活机动等相关思考。

基于LSTM-Attention的空间目标分类研究

针对空间目标特有属性及其运动趋势难以使用单一元素进行描述,以及现有空间目标分类技术准确度低等问题,构建了一种基于LSTM-Attention的空间目标分类模型,该模型无需开展额外的特征工程,能够联系空间目标序列数据的上下文信息和长期依赖关系,提取样本的局部特征并对其长期运动趋势进行建模。利用Mini-Mega TORTORA(MMT)系统实测光变曲线进行验证,与传统方法相比,设计使用的模型拥有较高的数据处理效率,能够提高空间目标的分类准确度并满足空间态势感知的部分应用需求。

安德森教育目标分类理论对中学数学教学的启示

安德森教育目标分类理论是布卢姆教育目标分类理论的修订版本。该理论从“知识”和“认知过程”两个维度,分别分为4个类别、11个亚类和6个类别、19个亚类,对教学目标进行描述;表明了能力为不同知识在不同认知过程水平上的表现,对认知过程做了更细致的描述。在发展学生核心素养的教育大背景下,重温安德森教育目标分类理论,可以得到一些对中学数学教学的启示:精准定位教学目标,突出学习进阶过程,采用二维结构的评价框架。

基于布鲁姆教育目标分类的习题系统比较研究——以新人教版和鲁科版高中物理必修一为例

基于布鲁姆教育目标分类理论,从知识和认知过程双重维度对新人教版和鲁科版高中物理必修第一册的习题系统进行统计分析。结果表明:习题以栏目的形式贯穿于教材中,两版教材的习题设计均凸显了物理学科特色,注重概念的理解,且具有系统性与不平衡性;此外,两版教材的习题在知识与认知过程维度存在显著差异。依据研究结果,给出在教学中应充分挖掘习题系统和栏目的价值、合理配置习题维度与综合参考不同版本教材的建议。

基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法

针对在低空雷达监视场景下,行人、车辆、无人机等目标分类任务中目标微动特征难以提取导致分类准确率较低的问题,提出一种基于EfficientNet的多通道雷达目标微动特征分类方法。首先,根据杂波、目标和噪声信号的能量分布差异,提出多能量奇异值分解方法抑制杂波和噪声,增强目标微动特征。随后,联合雷达和差通道时频信息特点,设计多通道EfficientNet模型,结合多通道微动特性进一步实现目标的准确分类。最后,利用雷达实测目标数据对所提方法进行验证。结果表明,所提方法在保证较低模型复杂度的情况下,相比于其他方法在准确率上有显著提升。

2023年高考全国甲卷化学试题分析——基于布鲁姆教育目标分类学(修订版)

文章基于布鲁姆教育目标分类法修订后的二维分类表,对2023年高考全国甲卷化学试题进行统计与分析.从知识类型来看,本套试题包含全部四种知识;从认知水平来看,除“创造”没有考查到,其他均有所涉及.通过分析试题能够在一定程度上反映试题对学生的知识维度,以及认知维度的考查.根据量化表,呈现试题在知识和认知过程维度上的考查情况.最后,对试题整体做出全面评价.