信息技术+行业应用特色的深度学习课程建设研究

近年来,随着人工智能技术的飞速进步,越来越多的人开始关注和研究人工智能领域。人工智能专业教育在培养人才方面面临着新的要求和挑战。面对着课程内容综合性强、迭代快、应用广,教学模式理论与实践难以兼顾,教学效果产学研边界明显等在应用型普通本科高校所遇到的教学问题,本文所作出的改革将行业实践相关内容融入专业建设全过程,从课程的目标的制定,到课程内容,到课堂活动,在到评价。最终对深度学习课程达到减难度、增兴趣;减复现、多创新;减差距、增就业的目标。

人工智能时代《深度学习》课程思政案例建设与人才培养的研究

《深度学习》课程是人工智能及计算机相关学科研究生与高年级本科生的专业核心课程,针对该门课程思政案例建设与人才培养中存在痛点或不足,探讨了思政案例建设的理论研究价值与实践研究意义、建设的内容、建设的思路和建设的实施,以促进该门课程思政案例建设和教学研究,为高校更好地培养高质量计算机和人工智能类人才进行有意义的探索。

基于深度学习的初中化学结构化教学研究——以“亲水课程资源支持下初中化学拓展性作业”为例

受应试教育影响,传统化学作业以书面为主,形式单调.按2022年版义务教育化学课程标准“注重学科内融合及学科间联系、增加实践性作业、弹性作业和跨学科作业”的要求,应在教学上进行变革,开展基于深度学习的初中化学结构化教学,在作业上也进行改革,实现途径之一是创设水、氧气等为主题的项目化学习中心,分设“亲水科技室、亲水实验室、亲水生态室”等功能室,开发“亲水”系列课程资源,设计和实施课程资源支持下“实践类、实验类、实物制作类”拓展性作业,引导学生深度学习,发展素养.

中美一流大学本科生“专业课程深度学习”及其影响机制的比较研究——基于SERU(2017-2018年)调查的数据分析

“专业课程深度学习”是衡量本科专业教育质量的一个重要指标。借助“学习科学”有关“专家知识”的最新研究成果,可以构建出“事实支持性学习”“知识整合性学习”“检验判断性学习”“反思提升性学习”四个“专业课程深度学习”的构成指标,并运用中国2所和美国5所研究型大学的2017-2018年SERU调查数据进行分析,获得如下的研究结论:就“专业课程深度学习”而言,在整体、院校及专业三个层面上,中国2所大学在四个指标上都明显落后于美国5所大学,但在“反思提升性学习”上的差距较小。就影响机制的分析而言,“专业课程学习参与”和“专业课程学习要求”对于中美一流大学本科生的“专业课程深度学习”都有显著的正向促进作用;调节效应的检验则进一步表明,中国大学生的“学习参与”对于“深度学习”呈现出比美国大学生更为明显的“加速影响效应”,“学习要求”对于“深度学习”则呈现出“缓速影响效应”。在“专业课程学习要求”方面,中国这两所大学在五个层级指标上都显得相形见绌。基于研究发现的问题,文章提出了“一观两度”的改进建议:确立专业课程的学习质量观;增强专业课程的学习参与度;提高专业课程学习要求的难度。

指向深度学习的高中信息技术“学-教”课堂高阶思维培养的实践研究

结合当下高中信息课程技术教学发展的实际情况来看,部分学生在进行高中信息技术课程知识学习时,由于对课程知识的认识不够深刻,因此积极性和主动性都不强,这在一定程度上都影响到了学生信息素养的培养和提升。因此对于当前高中信息技术课程教师的教学情况来说,就必须要关注到学生课程学习的实际情况,突破传统课程教学弊端的限制,通过循序渐进的方式做好课程的深度教学,培养学生的高阶思维。