智能时代数学教师CT-MPK理论框架研究

智能技术重塑了教育演进变革样态,教师知识结构亟待更新。为此,文章首先以整合技术的学科教学知识为教师知识结构的核心,以数学教师为研究对象,梳理了智能时代教师知识结构跃迁的脉络,初步廓清了智能时代数学教师知识结构的发展需求。随后,文章引入计算思维知识,构建了智能时代数学教师融入计算思维的数学教学知识(Computer Thinking-Mathematics Pedagogical Knowledge,CT-MPK)理论框架。最后,文章以MPK的社会化为基础,提出CT-MPK理论框架的实践路径,包括多途径融入计算思维实现CT-MK外显化、提供浸润式学习情境引导问题解决实现CT-PK整合化、跨学科知识优化教学实现CT-MPK内在化。CT-MPK理论框架的构建及其实践路径的提出,既有助于更新与扩展数学教师的知识结构,也可为指导数学教师的教学实践提供参考,有助于数学教师更好地适应智能时代的教育变革,推动教育的高质量发展。

SOSNet:一种非对称编码器-解码器结构的非小细胞肺癌CT图像分割模型

非小细胞肺癌严重损害人类健康,早期非小细胞肺癌CT(Computed Tomography)图像中的肿瘤结节体积小,不易发现,极易造成漏诊和误诊.为了精确分割非小细胞肺癌CT图像中的小体积肿瘤结节,本文提出SOSNet(Small Object Segmentation Networks)自动分割模型,利用ResNet(Residual Network)基础层和空洞卷积构造非对称编码器-解码器结构作为分割主网络,利用轴向取反注意力模块ARA(Axial Reverse Attention)逐步擦除背景中对分割有影响的结构,再使用结构细化模块SR(Structure Refinement)对主网络输出的粗略特征图进行结构细化,从而实现非小细胞肺癌肿瘤结节分割.在非小细胞肺癌公开数据集的实验测试表明,本文提出的小目标自动分割模型SOSNet可以有效分割出非小细胞肺癌CT图像中的小体积肿瘤结节,其mDice(mean-Dice)、mIoU(mean Intersection over Union)、Sensitivity、F1、Specificity、平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)均优于当前最先进的小目标分割模型CaraNet(Context Axial Reverse Attention Network).

基于点集与互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法

针对基于互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法精度低、耗时多的问题,提出了一种基于混合配准框架的配准算法.该方法将点集与互信息相结合,先采用点集配准算法获得点集位移向量,再求出变换函数,最后以基于互信息的方法进行细化配准.采用4组三维肺部CT图像,以标志点距离误差来验证算法精度.试验结果表明,所提方法能够快速精确地完成三维肺部CT图像弹性配准;相对于仅基于互信息的配准算法,耗时平均减少70%,配准精度平均提高5%.该方法可以用于4D肺CT图像的快速配准.

基于思辨的英语专业文学课程教学模式建构研究

本文旨在研究以思辨能力培养为目标构建英语专业文学课程教学模式。笔者结合具体教学实例建议在宏观层面上以莫蒂默·阿德勒的派迪亚模型(1984)为指导规划英语专业文学课程的整体教学步骤,在微观层面上依托布鲁姆的认知领域教育目标分类理论(1956)设计具体的思辨教学目标和教学任务。该模式符合思辨原则,有助于培养学习者的思辨能力。

中医临床术语系统分类与顶层本体分类的比较

目的:分析中医临床术语系统与顶层本体的对应情况,为中医领域不同本体之间的融合提供借鉴与参考。方法:TCMCTS的顶层分类与SNOMED CT、SUMO、BFO进行比较,尝试将TCMCTS一级分类放入SUMO、BFO的分类框架。结果:TCMCTS一级分类78%可放入SUMO框架,72%可放入BFO框架。结论:TCMCTS与SNOMED CT协调性好可配合使用;大多数顶层类能符合顶层本体SUMO和BFO的分类框架。

中国高校外语思辨教学现状调查研究

本研究旨在调查研究中国高校外语思辨教学现状,共有135位高校外语教师参与了本次问卷调查。研究发现我国高校外语思辨教学现状并不乐观;外语教师和学生的思辨水平需要大力提高;外语教师主动向思辨型教师转型以及教育改革是推动思辨教学发展的两大主要因素。基于研究发现,本文尝试提出思辨教学层级和思辨教学发展理论框架,从而推动高校外语思辨教学的发展。

基于可视化编程的小学生计算思维培养的教学模式探究

计算思维是信息技术课程的学科核心素养之一,而编程教育是培养计算思维的最佳落脚点。利用可视化编程工具Scratch软件,以计算思维三维概念框架为基础,可以构建包括计算概念、计算实践和计算观念的编程教学模式。基于此教学模式设计《小猫T台秀》教学案例,旨在为相关教学和研究提供参考。

基于Mask R-CNN的肝脏CT影像自动分割算法研究

精准医疗正日益成为诊断、分析、治疗和评估不可或缺的一部分,尤其是对于肝部病变的患者,精确的分析肝部影像,可以使肝病患者得到精确的诊断,并缩短治疗时间。本文提出了一种基于Mask R-CNN算法的CT图像肝脏区域自动分割方法,对肝脏区域检测起到了重要的自动识别作用;对于肝脏海量图像样本计算,本文算法框架采用PyTorch,并用Cuda模块调用GPU指令集,进行有效并行计算。通过测试图像的重叠度和ROC精度的结果显示,此模型预测精度达到92%,可以达到肝脏区域自动识别功能,并提高肝部病变检测率,为临床医学提供了有效的辅助分析。

我国外语专业批判性思维能力培养模式构建

培养外语专业学生的批判性思维能力已经在外语界达成共识,成为亟待解决的问题。本文在梳理国内外批判性思维能力培养相关研究基础上,评析国外有影响力的4种培养模式。在此基础上,结合中国社会文化和外语专业学科特点,尝试构建"三位一体"外语专业批判性思维能力培养模式。