人脸识别技术在高校教务管理中的应用研究

教务管理作为高校教学业务的重要组成部分,目前大多是依托教学管理信息系统而开展的。但随着信息技术的迅速发展,以管理信息系统为主的管理方式弊端日益明显。本文以同济大学《高等讲堂》课程为例,在对传统课程管理模式进行分析后,尝试将人脸识别技术融入到教务管理之中,并基于移动端同心云平台,设计并开发了一套新的讲座课程管理与课程考勤系统。该系统提供同心云移动端和PC端两种讲座课程报名途径,学生在上课时只需通过PAD端“刷脸”即可完成签到,考勤数据将实时同步至原教学管理系统。本文着重介绍了该课程管理系统功能、选课模块架构、“刷脸”交互流程,并对运行情况进行分析。经过多次实践证明,系统可稳定支持学生选课、现场“刷脸”签到以及教务日常管理。这种管理模式的成功实践,为高校教务管理改革提供了新思路。

基于文本分类的高校行政服务质量提升

基于同济大学"同心云"平台,运用朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、神经网络等机器学习算法,把平台上的微博内容按管理职能部门自动分类。对比几种算法的分类效果,研究停用词、神经网络隐层节点数对分类效果的影响。通过文本分类方法,将广大师生提出的建议和意见及时反馈到相关部门,从而提高高校行政服务质量。