机器学习在传染病临床决策支持系统中应用的研究进展

从应用基础、应用现状、面临挑战及未来发展趋势4个方面对机器学习临床决策支持系统在传染病管理中的相关研究进行综述,旨在进一步增强对传染性疾病的智能管理,为智慧医疗的发展提供参考及借鉴。

深度学习视域下中小学教师专业发展支持系统的优化策略

深度学习作为一种先进的学习方式,为教师专业发展提供了全新的视角和思路。在深度学习技术日益成熟和普及的今天,教师的专业发展面临着新要求。深度学习不仅改变了教育工具和方法,也重新定义了教师的角色定位和职业发展路径。新要求不仅是对教师个人的挑战,也是对整个教育体系的考验。在深度学习视域下,要求教师具备跨学科整合与通识胜任能力、做到终身学习与自我更新、实现人文性与科学性的融合发展。通过完善系统性的激励和支持机制、提供精准化专业发展培训、强化技术支持与资源整合等,能够提高教师的职业满意度和专业成长意愿,有效推动教师持续专业发展。

小学跨学科主题学习的实施困境及支持系统建构

跨学科主题学习融知识整合、问题解决和素养提升为一体,有助于发挥课程协同育人的功能,助力学生核心素养的发展。学校在实施跨学科主题学习过程中存在顶层规划缺失、教师研训缺位、设计实施路径不明、评价机制不健全等困境。学校应当建立跨学科主题学习的支持系统,强化顶层设计规划,加强跨学科师资研训,明晰跨学科主题学习实施步骤,建立科学全面的评价体系,为跨学科主题学习的顺利开展提供保障。

全方位赋能:非正式学习支持系统的多维构建

非正式学习是指通过日常生活、社会交往及其他各种途径获取知识和技能的过程。学校可探究空间驱动支持系统、人际交往支持系统及媒介技术支持系统在小学生非正式学习中的积极作用,由此为学生提供一个探索、发现和创造的环境,培养学生的合作精神和社会技能,拓展学生获取知识的途径和方式。

支持系统建构:主题探究学习的困境及突围

主题探究学习是深化课程改革、培育核心素养的重要方式。本文深入剖析主题探究学习缺少支持系统的现实困境,结合学校的办学理念和文化建设,建构起涵盖活力因子、校园文化、劳动基地、人工智能和“5+3”进阶式成长评价等校本化主题探究学习支持系统,助力走出“主题探究学习”困境,实现师生共同成长。

基于新课标的农村留守小学生数学学习支持系统构建与实践探索

系统通过提供数字化资源、个性化辅导和互动式学习,显著改善了学生的学习成绩和兴趣。案例分析显示,学生的数学成绩提高了 15% 至 20%,课堂参与度显著增强。系统的离线学习模式解决了网络不足的问题,实现了教育资源的公平普及。未来,系统将继续优化,扩展应用范围,助力更多农村留守儿童获得优质教育,提升他们的学业成绩和 综合素质。

深度学习在中职计算机智能支持系统的设计与实现

本文探讨了深度学习技术在中等职业教育计算机智能支持系统设计与实现中的应用。通过详细介绍深度学习的基础原理和关键技术,如神经网络结构、激活函数和优化算法,本文阐述了如何利用这些技术提升系统的数据处理能力。随后,本文详细阐述了系统架构的设计过程,重点讨论了数据层、逻辑层和表示层的配置以及各层的交互方式。在数据管理与安全方面,详细描述了加密技术、访问控制和数据完整性验证的实施策略,确保系统的安全性和可靠性。用户交互与体验优化部分,论述了界面设计、响应式布局、交互反馈和个性化设置的优化措施,旨在提升用户的操作体验。通过系统化的设计和技术实现,该智能支持系统不仅提高了运算效率,也增强了用户互动和数据安全性。

努力构建课堂写作学习的支持系统——任务情境写作的教学理念与设计要素

任务情境写作教学,是以“目的-读者”范式为主,立足于学生“学”的视角形成的一种写作学习观。它面向学生写作长期得不到有效指导的困局,提出六大教学理念和四大设计要素,并以此为基础,整体建构了课堂写作学习的支持系统,帮助学生在学习元素的序列进阶中,不断提升写作核心素养。

基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型设计研究

探讨基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型在临床实践中的应用价值,采用多源医疗数据集、数据预处理及集成技术,利用机器学习算法构建决策支持模型。结果显示,该模型在预测护理需求、患者病情变化及应对随机事件方面表现出较高的准确性,能够有效减少护理人员工作负担,提高护理精确度和响应速度。通过深度挖掘患者数据,系统为护理提供个性化建议,促进患者护理结果优化。

基于大数据的电力调度决策支持系统研究

电力系统的复杂性和不确定性增加导致传统的电力调度方式难以满足现代电力系统的需求。因此,文章探讨基于大数据的电力调度决策支持系统和大数据技术在电力调度中的应用。该平台融合人工智能技术和改进方案增强电能分配的系统性、精确度与自动化程度,实现对电力负荷预测、发电计划优化、故障诊断与恢复等关键环节的支持。实证研究揭示基于海量数据分析的电力监控决策辅助系统,可以有效增强电力传输网的操作效能和稳定性。

基于大数据分析的智能决策支持系统设计

本文围绕智能决策支持系统(intelligence decision supporting system,IDSS)的设计与实现展开研究,旨在探讨基于大数据分析的IDSS在企业决策中的应用路径与方法。通过整合海量数据、数据挖掘技术与机器学习算法,系统优化了资源配置、增强了企业的预测能力,并实现了对市场环境的实时响应与监控。结果表明,IDSS在提升企业决策科学性与效率方面具有显著优势,尤其在金融、医疗、物流等行业中具有广泛的应用前景。该系统的开发与应用不仅能提高企业的运营效率,还为未来智能化决策的研究提供了理论与实践基础。

老年人ICT代际学习社会支持系统及其共建策略

面向老年人的ICT代际学习项目能够助力老年人适应数字社会、提高数字素养,进而促进积极老龄化;厘清其社会支持系统的要素与实现方式,可为相关项目的实践与优化提供理论依据与实践指导。文章结合社会支持理论,通过文献调研和网络调查,从支持主体、支持内容、学习模式等3个方面剖析国际上老年人ICT代际学习实践现状。研究发现:其社会支持主体包括正式组织、非正式组织、个体;主要提供物质型、信息型、情感型支持;形成专题知识讲授、一对一数字援助、亲子学习交流、线上线下结合的学习模式;具有多主体参与、多维度支持、多形式开展、双向教学相长的特点。文章据此构建老年人ICT代际学习社会支持系统框架,并面向相关支持主体提出共建策略,包括:加强各主体的角色认知与服务意识;强化社会支持主体之间的合作;设计线上线下结合的服务形式;优化空间与基础设施建设;组建专业指导团队。

大学图书馆学生学习支持系统管理研究——以三峡大学图书馆为例

学习支持系统涉及到图书馆为读者提供的资源、空间、服务人员、技术、环境等因素,对这些因素进行科学的管理,制定行之有效的管理制度,使图书馆的学习支持系统更有效的发挥作用是需要解决的重要问题。本研究在基于本馆现状分析的基础上,提出了一种支持大学生学习的高校图书馆管理模式,该模型主要由管理政策、学习资源、学习支持服务、物理及网络环境和图书馆员素养等五个部分组成,旨在完善大学图书馆管理模式为学生学习支持系统良好运行提供重要保障。

基于高校教育知识图谱的智能教学与学习支持系统设计与实践

随着信息技术的迅猛发展,高校教育领域也迎来了智能化的时代。基于高校教育知识图谱的智能教学与学习支持系统成为了教育改革与创新的热点领域。教育知识图谱作为一种结构化、语义化的知识表示方式,可以整合并梳理海量的教育资源和知识信息,为教学和学习提供强大的支持。本文旨在探讨基于高校教育知识图谱的智能教学与学习支持系统的设计与实践。

初中“五一”问学课堂学习支持系统开发与运用研究

在不同的语境之下,人们对教育教学含义的理解是有所不同的,但如果追究教学的本质,又会发现古今中外关于教育教学的理解又存在一些共性。比如在中国的传统语境当中,教育教学就有“做学问”的含义,古希腊将教育理解为“催产婆”方法,也是通过问题的不断提出,来让受教育者形成新的认识。因此,“学问”可以认为是教育教学的内核要素.

适应性学习支持系统的学生模型研究

本文针对适应性学习支持系统(ALSS)的学生模型建模问题,在分析学生模型的国内外研究现状的基础上,提出了一种基于认知状态和学习风格的学生模型(CS-LS学生模型)。CS-LS学生模型包括学生描述、认知状态、学习风格和学习历史四个维度,其中认知状态和学习风格是适应性学习支持系统的重要的适应性维度,它们分别采用知识多重覆盖模型和分组模型表示。CS-LS学生模型采用注册填表、在线问卷测试和系统预设值进行初始化,并通过计算机自适应测试来诊断学生的能力水平,从而对学生模型进行动态更新。CS-LS学生模型较好地反映了学生在认知状态和学习风格方面的个体差异,为适应性学习支持系统提供了决策依据。

构建学习支持系统 提高大学生学习质量--基于6所高校大学生学习现状的调查与研究

教学目标的实现依赖于"教"与"学"双方的共同努力,学生的学习质量是教学质量的根本体现,提高教学质量在根本上就是要提高学生的学习质量。调查表明,学习兴趣等非智力因素已成为影响大学生学习质量的主要因素。针对大学生学习问题日益复杂化的趋势,采用系统化解决方法,通过氛围营造、目标激励、课程引导、个别辅导、结对帮扶等措施,构建"立体式"学习支持系统,提高大学生的学习质量。

适应性学习支持系统的学习内容组织策略研究

针对适应性学习支持系统(ALSS)的适应性学习内容动态组织问题,根据基于认知状态和学习风格的学生模型,在基于知识树的领域知识表示、媒体空间和面向完整任务的教学策略基础上,提出了一种适应性学习内容动态组织过程模型,从基于认知状态的学习内容组织、基于学习风格的适应性内容表示和基于学习风格的适应性导航三方面阐述了适应性学习内容的动态组织策略,并通过SCORM标准实现适应性学习内容聚合。适应性学习支持系统的学习内容组织策略为适应性学习支持系统动态地生成适合学习者个体特征的学习内容提供了一种可行的方法。

自学习智能决策支持系统

提出了一种基于神经网络与专家系统的自学习智能决策支持系统,使得智能决策支持系统能够对过去的经验进行学习。在无人作战飞机系统的应用表明,智能决策支持系统不仅能够对过去的经验进行学习,并且成功地解决了在规则不完善、战场信息不完全的情况下决策支持系统的推理问题。仿真结果表明,提出的方法显著地提高了智能决策支持系统的性能。

基于机器学习的妊娠期糖尿病智能预测系统设计与实现

为帮助有效识别患有妊娠期糖尿病的孕妇,提前干预治疗,降低其潜在风险,设计并开发了妊娠期糖尿病智能预测系统。首先,在对比10种机器学习模型的基础上对临床数据集进行数据归一化和特征筛选,减少模型计算复杂度和一些使模型不稳定的特征;其次,使用Stacking算法对10种不同的机器学习模型进行集成,分别搭建2个集成模型Stacking1和Stacking2,比较集成模型的性能;最后,基于PyQt5设计妊娠期糖尿病智能预测系统,预测孕妇患妊娠期糖尿病的风险,并给出建议。结果表明:使用10个机器学习模型以及2个集成模型对GDM进行预测,发现GBDT的预测结果高于其他机器学习模型,集成模型Stacking2将多个异质学习器相结合表现出较高的准确性和可靠性,且评价指标Accuracy、Precision、Recall、AUC分别为0.900 9、0.901 2、0.900 7、0.900 7,均高于同类模型。智能预测系统能有效预测妊娠期糖尿病的风险,能够及早发现易患病人群,并提供妊娠期糖尿病的科普知识,从而加强对易患病人群的健康管理,降低妊娠期糖尿病发生的风险。