Canvas学习管理系统在大班授课小班辅导模式下的应用探索

阐述Canvas学习管理系统在“大班授课,小班辅导”授课模式下对于教学全过程的支持,对该教学模式下学习管理系统的深入使用进行思考和总结,旨在提高大班授课效率,促进小班个性化辅导,打通线上与线下教学环节,促进信息技术和教学深度融合。

数智时代下0代码开发高职教学学习管理系统的创新与实践

自线上教学管理技术出现以来,学习管理系统(LMS)在促进课程管理效率、强化学习评估机制以及提升教育公平性方面所发挥着关键作用。近年来中国LMS市场发展迅速,涌现出诸如超星学习通、智慧职教等一系列全国性平台,这些平台规模大、功能齐全、系统智能,但在灵活性方面有所不足。0代码/低代码工具的出现能够弥合目前主流平台在记录教学过程性数据方面的不足,有效简化LMS的开发与维护的难度,同时增强教学活动的个性化和互动性。文章以顺德职业技术学院《餐厅服务》课程为案例,探讨教师运用0代码工具设计关键数据字段、构建数据结构,并在实际教学活动中测试和优化系统的有效流程和方式。

支持深度学习的视觉数据库管理系统研究进展

计算机视觉因其强大的学习能力,在各种真实场景中得到了广泛应用.随着数据库的发展,利用数据库中成熟的数据管理技术来处理视觉分析应用,已成为一种日益增长的研究趋势.图像、视频和文本等多模态数据的相互融合处理,也促进了视觉分析应用的多样性和准确性.近年来,因深度学习的兴起,支持深度学习的视觉分析应用开始受到广泛关注.然而,传统的数据库管理技术在深度学习场景下面临着复杂视觉分析语义难以表达、应用执行效率低等问题.因此,支持深度学习的视觉数据库管理系统得到了广泛关注.综述了目前视觉数据库管理系统的研究进展:首先,总结了视觉数据库管理系统在不同层面上面临的挑战,包括编程接口、查询优化、执行调度和数据存储;其次,分别探讨了上述4个层面上的相关技术;最后,对视觉数据库管理系统未来的研究方向进行了展望.

基于联邦强化学习的电热综合能源系统能量管理策略

电热综合能源系统(IES)的能量管理关系到园区的经济效益与多能互补能力,但面临新能源出力随机性和用户负荷不确定性的挑战.首先,构建电热IES能量管理问题的数学模型,将各供能子系统赋能为智能体,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法建立综合考虑子系统实时用能负荷、分时电价及各设备出力的系统能量管理模型.然后,采用联邦学习技术,在训练过程中交互3个子系统的能量管理模型梯度参数对模型的训练效果进行协同优化,打破数据壁垒的同时保护各子系统数据隐私.最后,通过算例分析验证了所构建基于联邦学习框架的DDPG能量管理模型能有效提升园区IES经济效益.

机器学习在信息系统管理中的应用分析

随着信息技术的迅猛发展,信息系统在组织中发挥着越来越重要的作用。为了提高信息系统管理效率和性能,本研究将探讨机器学习在信息系统管理中的应用策略。机器学习作为一种自动化和智能化的数据处理和分析方法,可以有效地解决信息系统管理中的各种问题,包括基础设施优化、数据管理和分析、信息安全和用户支持等。通过理论和案例分析,本文将证明机器学习在信息系统管理中的应用具有重要的实际意义和价值。

基于深度学习的高职院校STEM学习管理系统评估

为解决传统STEM教育系统存在的功能不完善、用户端体验不佳、设备性能不支持、系统安防不成熟的问题,江苏省在高职院校推行了一套基于深度学习的学习管理系统。该系统由知识存储模块、学生学习模块、教师教学模块、用户交互模块和效果评估模块组成,通过构建卷积神经网络模型,整合高职院校的教育资源,为学生提供个性化和智能化的应用服务和为教师提供教学反馈和建议。调查显示,该系统可以促进创新型教师培养和学生多元发展,有助于提升高职院校综合实力。未来,需要从加强移动学习支持、人工智能辅助、跨学科整合三个方面进一步完善该系统。

基于深度学习的溺水预警分析监测管理系统研究

为帮助救生员快速判断水库中是否有人溺水,本文提出了一种通过水下视频序列进行高效行为识别的方法。首先,分析游泳者正常游泳时泳池的空间分布,确定数据标注和游泳者检测方法。其次,本文提出基于YOLOv4算法(BR-YOLOv4)的游泳者行为识别监测管理系统。通过分析目标位置信息与水库游泳/溺水区域之间的空间关系,进一步确定游泳者的溺水或游泳行为。测试结果表明,本文提出的YOLOv4算法的溺水预警分析监测管理系统精度与召回率分别为91.33%和92.88%。本文提出的方法符合实时检测要求,在游泳者行为识别方面表现良好,为减少水库溺水事故提供了技术支持。

基于深度学习算法的学生管理系统设计

为提升高校学生管理工作效率,本研究基于深度学习的技术方法,设计了一款先进的学生管理系统。该系统以智能化数据处理分析为核心,集成了学生信息管理、学业成绩分析、行为模式识别、报告通知等功能模块。通过实践,将本系统与传统基于数据库的学生管理系统进行了性能对比。研究结果表明:基于深度学习的学生管理系统在响应时间、系统吞吐量、错误率、并发用户处理等关键性能指标上表现卓越,明显优于传统系统。可为学生管理决策提供了更为精确、实时的支持。

在线学习系统对教师知识管理能力与教学效能的影响研究

为了调查在线学习系统对教师知识管理能力与教学效能的影响,文章采用问卷调查法,共抽取教师52人进行调查,所得资料采用IBM SPSS Statistics 26软件,以平均数、标准差、t检验、单因子变异数分析、相关分析等方法进行统计,结果显示,学习系统导入前后教师整体知识管理能力、整体教学效能有显著差异,且导入后优于导入前;教师知识管理能力与教学效能呈正相关。

强化学习算法在高校超算系统资源管理中的应用研究

应用强化学习算法优化超算系统资源管理和配置,核心是通过设计合理的奖励函数、定义状态和动作空间,实现智能算法并根据系统状态灵活选择资源分配策略,提高超算系统资源使用效率和产出比。实验结果表明,基于强化学习算法在不同负载和状态下可以显著提高资源利用效率,强化学习的灵活性和自适应性可以为超算系统资源管理提供智能化解决方案。

深度学习的智能课堂管理系统

为了提高教师的教学管理水平和教学质量,构建一个智能课堂管理系统是非常必要的。本文设计了一个基于深度学习技术的智能课堂管理系统,采用了SSM和Vue等Web框架,同时利用卷积神经网络CNN对课堂学生表情进行检测,实现了对学生课堂上的表情分析。实验结果显示,本系统可以有效识别并确认学生课堂上的表情,帮助教师更好地管理课堂。

基于机器学习的计算机通信软件信息管理系统设计

本文设计了一款基于机器学习的计算机通信软件信息管理系统,该系统的数据采集与特征抽取、机器学习模型训练及信息管理三大模块协同工作,实现了对通信数据的自动化处理与智能化管理。系统功能测试达到100%成功率,性能测试亦表现优异,表明该系统能高效处理大规模通信数据与用户请求,具有广泛的应用前景与使用价值。

云计算技术在高职院校学习管理系统中的应用研究

学习管理系统对于高职院校的重要作用,主要体现在其对教学管理和学生学习所起到的优化作用。从20世纪90年代末期开始,各类高等院校采用计算机技术来构建自身的学习管理系统。伴随科技的不断发展,高职院校学习管理系统的应用发展经历了从基于本地服务器的管理软件到基于互联网平台的在线系统,再到移动学习管理系统的演变。

学习管理系统在教师教学中的应用路径

随着信息技术的迅速进步,LMS(学习管理系统)已经在教育界崭露头角,成为不可或缺的应用工具。LMS为学生提供了一个集中服务平台,这平台不仅支持发布课程材料、提交和反馈学生作业,同时也提供在线考试和学习进度追踪,极大地促进了教育效果和学习成果的增长。这不仅彰显了LMS在教育领域中所具有的实际应用价值,同时也意味着我们未来的教育模式将会经历深刻的转变。本文的目的是了解LMS在教师教育过程中的实际效果以及其所带来的影响,以及提出进一步完善LMS应用的策略。

虚拟仿真实训系统在公安院校交通管理工程专业应用的学习行为意向影响因素研究

虚拟仿真实训系统作为新工科背景下的数智化教学平台,被广泛应用于公安院校交通管理工程专业课程实训教学中。然而,当前的虚拟仿真实训系统设计并没有考虑学习者的行为意向这一重要因素,使其在教学成效方面表现不佳。为了更好地了解学习者的学习行为意向,提高教学效果,应着重研究交通管理工程专业学习者在虚拟仿真实训系统中的学习行为意向影响因素,并基于TAM模型,构建一个关于虚拟仿真实训系统学习行为意向影响因素的模型。通过对广西警察学院交通管理工程专业参加虚拟仿真实训学习者进行问卷调查,将调查样本、数据进行了信效度、路径分析,总结出影响学习者虚拟仿真实训系统学习行为意向的因素,根据研究结果给出以学习者为中心、打造数智系统两个建议,以优化学习者的学习体验和效果。

浅谈中国内地高校引进西方高校网络学习管理系统的必要性与本土化思路——以Canvas Student学习管理系统为例

Canvas Student系统在西方各个教育阶段被教师和学生频繁且高效地使用,该研究立足于作者本人在中国高校和美国高校的亲身学习经历,以观察法和功能分析法对Canvas Student系统使用的高效性、便捷性进行研究,探讨中国内地高校引进Canvas Student系统的必要性与本土化的改进思路,以期待内地高校信息系统建设得到发展。

基于近端策略优化算法的燃料电池混合动力系统综合价值损耗最小能量管理方法

为了降低市域动车组燃料电池混合动力系统运行燃料经济成本,提升燃料电池耐久性,该文提出一种基于近端策略优化算法的能量管理方法。该方法将混合动力系统能量管理问题建模为马尔可夫决策过程,以综合考虑燃料经济性和燃料电池耐久性的综合价值损耗最小为优化目标设置奖励函数,采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法—近端策略优化算法求解,实现负载功率在燃料电池和锂电池间的合理有效分配,最后,采用市域动车组实际运行工况进行实验验证。实验结果表明,在训练工况下,所提方法相较基于等效氢耗最小能量管理方法和基于Q-learning能量管理方法,综合价值损耗分别降低19.71%和5.87%;在未知工况下,综合价值损耗分别降低18.05%和13.52%。结果表明,所提方法能够有效降低综合价值损耗,并具有较好的工况适应性。

基于SPOC的任务驱动教学模式研究与实践——以“数据库管理系统”课程为例

以“数据库管理系统”课程为研究对象,通过加强SPOC(Small Private Online Course)平台课程资源建设,将教学内容划分为基本任务、提高任务和拓展任务,开展基于SPOC的任务驱动教学模式,并进行线上线下相结合的混合式教学。通过学习成果分析,可见教学改革初见成效,保证了学生的主体地位,激发了学生的学习兴趣,提高了学生应用数据库知识解决实际问题的能力。

大数据视域下学习分析在Canvas LMS中的应用——以福建电大混合式学习管理系统为例

福建广播电视大学于2018年规划建设了Canvas混合式学习管理系统。为进一步有效运用系统存储的大量学习者信息及学习过程数据,对系统进行二次开发,引入学习分析技术,设计了一种新的混合式学习管理系统。介绍了该系统的SPOC云平台、视频直播、智能物联、智能识别和大数据可视化等五大功能模块,描述了Canvas LMS的数据流学习分析过程,并评价了系统的应用效果。

燃料电池汽车动力系统及能量管理策略研究进展

动力系统是燃料电池汽车(FCV)的核心,可分为单一式系统与混合动力系统两大类,其中,将燃料电池与辅助电源相结合组成“电-电”混合动力系统,已成为业界主流。本文根据辅助电源类型的不同,提出3类FCV混动系统的构建方案,分别为燃料电池+动力电池方案、燃料电池+超级电容方案、燃料电池+动力电池+超级电容方案,并对各方案的优势和劣势进行比较。同时,本文综述了近年来国内外学者提出的面向FCV的代表性能量管理策略,从理论基础与求解方法的差异出发,将现有燃料电池汽车的能量管理策略分为3类:基于规则定义的策略、基于最优化方法的策略以及基于机器学习的策略,并总结了各类策略在最优性与实时性等方面的优势和劣势。其中,基于规则定义的策略最易实现,在工程应用中最为普遍,但无法实现性能最优;基于最优化方法的策略能够接近甚至达到理论最优,但存在计算量过大、计算耗时过长、实时性差等问题;以强化学习为代表的基于机器学习的策略有望在最优性与实时性之间实现理想的平衡,但目前还存在模型训练耗时长、试错代价高等困难,在实车应用层面还存在一定挑战。基于文献研究与分析,本文提出以下观点:1)以大功率燃料电池为核心的功率混合型系统是FCV混动系统的未来发展方向;2)必须进一步提升智能化程度,根据实际使用场景开发具有个性化的能量管理策略;3)亟需建立关于燃料电池汽车能量管理策略的综合评价体系。