新质生产力理论:引领未来新型工业化的思想革命

在新一轮科技革命和产业变革期间,随着以中国为代表的一些发展中国家陆续完成了基本工业化,世界各国总体上面临一个持续未来工业发展的路径选择难题。实践中,以后工业社会理论为指导的西方后工业化,出现了经济服务化、金融化与虚拟化的趋向,带来了诸如“成本病”与实体经济空心化等各种现实问题。新质生产力理论应时代发展需求,改变了传统后工业社会理论对经济的服务化导向,擘画未来新型工业化中服务经济与实体经济融合发展的新路径;发展了马克思主义生产力理论,重新定义了生产力要素及其地位,开拓了马克思主义生产力理论新内容;赋予了生产力发展以新的时代价值诉求,明确了共同富裕的社会主义发展目标。新质生产力理论以三个核心观念指导中国新型工业化的具体实践,将引领一场持续新型工业化的思想革命。

人工智能赋能研究生课堂教学质量评价新模式

针对当前研究生课堂教学质量评价效率低、评价指标不全面、评价过程不合理、评价结果反馈不及时等问题,秉持“AI+教育”的创新发展理念,从评价对象、评价指标、实施过程和评价结果方面,提出基于人工智能技术的智能化研究生课堂教学质量评价新模式,探索多维度、多元化的研究生课堂教学质量评价指标以及持续改进的评价结果反馈机制,阐述了基于人工智能和大数据分析的研究生课堂质量评价系统架构思路。将人工智能应用于研究生课堂教学质量评价,有助于提高课堂教学质量评价效率,推动学校教育信息化水平。

基于数据驱动的混合式教学质量保障机制的研究——以民办高职院校为例

本研究的目的是将基于数据驱动的混合式教学质量保障机制融合到高等院校的教学质量保证体系中,试图对所确定的问题进行更深入的理解,以便提出干预和变革,加强高等院校混合式教学和学习过程,最重要的是,改善高等院校的教学质量和学习体验。为了实现这一目标,本研究首先明确基于数据驱动的混合式教学质量保障机制的作用,进而论述基于数据驱动的混合式教学质量保障机制的设计,最终提出基于数据驱动的混合式教学质量保障机制的实现。所做研究与高等教育混合式教学质量增强维度有关,是协助高等院校教务部门加深对混合式教学质量管理及保障的探索,具有一定的参考和借鉴意义。

数智时代高职计算机课程混合教学模式研究--以数据分析精品课程建设为例

进入数智时代,大数据、人工智能等前沿技术正深刻改变着高职计算机课程教学模式。以数据分析精品课建设为例,通过分析课程的教学现状与存在问题,依托云班课教学平台,分别在课程设置、课程培养目标、课程内容、教学设计、教学资源、教学团队、考核模式七个方面,开展混合教学模式的探究与实践。旨在善用智慧理念,采取创新思维,实现数据治理,为教师教学创新、学生深度学习、精品课程建设进行赋能。

大数据赋能高职课程教学质量保障研究

从深度剖析大数据赋能高职课程教学质量保障的重要现实意义出发,结合目前高职课程教学质量保障存在的主要问题,提出了大数据赋能高职课程教学质量保障的路径是要创新信息技术与课程教学质量保障深度融合的理念、构建数据支撑的课程教学质量保障体系、实施数据支撑的课程教学质量评价方式和建立数据支撑的课程教学质量保障落地机制。

基于在线教学大数据的教学过程质量监控体系研究

教育信息化背景下,在线教学已然成为高校开展教学的主要形式。如何提取运用在线教学海量数据,挖掘分析其内在价值,促进数据与教学管理相融合,全面、及时、准确地把握在线教学质量,推动教育管理高效化、精准化、科学化发展非常值得探究。文章定位于中医药院校在线教学过程质量监控体系研究,以技术手段为支撑,以大数据分析为抓手,对相关案例进行剖析,试图搭建智能化的大数据在线教学质量监控平台,构建科学合理的在线教学过程质量监控体系,为提升高校教育管理效率和教育决策科学化水平提供一些借鉴和参考。

基于大数据的混合式教学质量监控与评估实施路径研究

教学质量是民办高职院校的立身之本,是改革与发展的生命线。综合利用现代化教育技术的混合式教学,通过线上资源、线下活动、过程评估,成功带动民办高职院校在教学质量上产生变化,为建构和实施基于大数据的混合式教学质量监控与评估体系,强化对“教”与“学”的监督、控制和指导,创造必要条件,成功形塑以提升教学质量为导向的混合式教学质量监控预评估工作机制。研究以基于大数据的混合式教学质量监控与评估体系为锚定点,分析民办高职院校实施混合式教学质量监控与评估的现实路径,实现在一定范围内,教学质量监控与评估体系下可持续发展的示范引领,对民办高职院校科研、管理、教学、服务产生影响,推进数字化教学的同时,实现对教学质量的全流程实时监控、反馈与评价。

Teach-back延续护理联合强化管理护理对子宫肌瘤患者术后心理状态及睡眠质量的影响

目的 分析Teach-back延续护理联合强化管理护理对子宫肌瘤患者术后心理状态及睡眠质量的影响。方法 选取2022年1月至2022年12月于我院接受手术治疗的子宫肌瘤患者240例,按照护理方法的不同分为对照组与研究组,各120例。对照组接受强化管理护理,研究组则接受Teach-back延续护理联合强化管理护理。比较两组的焦虑程度、抑郁程度及睡眠质量。结果 干预后,研究组焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评分低于对照组(P<0.05);研究组日间功能障碍、睡眠障碍、催眠药物、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠质量等各维度评分低于对照组(P<0.05)。结论 为子宫肌瘤患者提供Teach-back延续护理联合强化管理护理,能减轻焦虑、抑郁情绪,提高术后睡眠质量。

基于Hadoop的高校教学质量评测系统构建与评估方法

为了确保高校教学质量评估的客观性、系统性和全面性,提出利用大数据全面服务教育评估,并基于Hadoop构建评测系统,在Hadoop分布式架构基础上,提出利用分布式算法对高校教学质量各方面进行评估。评测系统主要从学校管理质量、教师教学过程、学生的学习行为以及学业质量等4个方面对高校教学质量进行评估,自下而上划分为数据访问层、业务逻辑层和表示层,各功能子系统均采用模块化设计;针对不同大数据的特点,提出利用主成分分析法对学校管理质量大数据进行评估,采用分布式算法对教师教学过程、学生学习行为和学业质量进行评估;当数据量较小时传统单机算法运行效率较高,当数据量较大(大数据样本)时分布式算法的运行时间明显少于单机算法,且随着数据量的增大,运行效率优势越明显。

大数据循证视角下高质量课堂教学的数据特征

文章围绕打通从高质量课堂教学建设理念到具体教学实施的“最后一公里”的问题,以“高质量课堂教学的数据特征是什么样子的?”及“如何基于大数据循证优化现有的课堂教学,以实现高质量课堂?”两个核心问题,基于循证实践的视角,从前人研究的文献成果中梳理了目前已经发现的高质量课堂教学的特征,并通过开展基于人工智能和大数据技术的证据创制的实证研究,提出了基于大数据的高质量“好课”的9大数据特征,为一线中小学教师开展基于高质量课堂数据特征的教学改进提供了详细的循证实践指南。最后,反思分析了运用AI+大数据等技术创制证据所面临的机遇和挑战。

融合多源量测数据的区间型抗差谐波状态估计

在相量测量单元(PMU)配置数量不足以满足谐波状态估计的可观性条件时,可将电能质量监测装置(PQMD)作为数据补充源。该文针对多源量测数据存在的同步性差异和量测偏差等问题,提出一种融合PMU与PQMD量测数据的区间型抗差谐波状态估计方法。首先,根据PQMD检测起始时刻不同步的特征,提出基于重叠度指标的PMU与PQMD量测数据融合方法;其次,采用量测变换从PQMD功率量测数据得到等效电流相量量测,构建区间型混合量测全集;再次,采用投影统计法和改进Huber权函数计算量测权重,对重叠度低且残差大的量测赋予较小的权重以抑制量测偏差的影响,并根据权重大小优选测点,得到非同步量测偏差最小的量测子集;最后,通过迭代重加权最小二乘法求解状态估计模型,在IEEE 30系统验证了该文所提方法的可行性与有效性。

美国教师队伍质量提升的历史沿革、政策特征与问题挑战

强国必先强教,强教必先强师。为挖掘发达国家的经验做法,对美国教师队伍进行文献研究发现,其质量提升之路历经师范学校存续期、师范学校升格期、大学化教师教育期、教育改革回溯期和高质量公平发展期,表现出多元主体共同推进质量提升、提升路径逐步调适、所需教育经费得到阶段性补充、提升之路蕴含危机色彩等特征。目前,美国仍面临教师短缺、选择性认证项目依赖、多样性表现不佳、教师薪资待遇吸引力不足等问题或挑战。总体上,美国提升教师队伍质量的实践和经验具有借鉴和启示作用。

大数据视域下高校教师管理与评价改革研究

大数据时代背景下,教育教学工作也向着现代化、信息化的方向发展,越来越多新的教学手段被应用于教学活动中,但从教师层面来看,还需要更好地利用信息化和数据化手段,以此更好地促进教学质量的提升。基于此,围绕大数据教育管理工作展开探讨,深入分析如何更好地借助大数据技术开展教师管理、教师评价工作,并提出切实可行的教师管理、教师评价工作体系,从而全面激发教师潜能,促进教师队伍的优化和整体教学质量的提升。

基于数据挖掘的任务驱动式教学评估研究

针对任务驱动式教学质量评估准确性不足、计算时间长的问题,文中提出一种基于数据挖掘的任务驱动式教学评估方法。为避免“饱和现象”,首先将数据进行归一化处理,并通过线性组合获得一个新的综合指标,随后,根据相关性,选择合适的质量评价形式,利用粒子群优化技术对数据挖掘设置进行优化,从而建立任务驱动式教学质量评价模型,并基于Scala构建教学评估在线系统。将该系统应用于任务驱动式教学的质量评估中以验证其可行性,结果表明,该算法能够有效提高教学质量评估的准确性,节省计算时间。

大数据视域下高校教育教学管理现状调研

通过问卷调查法了解大数据视域下高校教育教学管理现状。结果显示,教育教学管理满意度均值高于理论中值,处于中等偏上水平,说明在校学生普遍对大数据视域下的高校教育教学管理较满意。文史类、理工类、财管类和艺术类专业学生对教育教学管理整体满意度不存在显著性差异,但在教育教学计划管理满意度上存在显著性差异,其中文史类学生得分最高,艺术类学生得分最低。由相关性分析可知,办学条件因素、学生参与度因素和理想信念因素与教育教学管理满意度、教育教学计划管理满意度、教育教学运行管理满意度、教育教学质量管理满意度之间存在显著正相关关系,大数据背景下,高校提高教育教学管理满意度也应从这些方面加以改进。

基于大数据技术的教学质量提升方案

在以大数据、云计算、人工智能为主要特征的信息时代,培养高素质的职业人才是高等职业教育工作的首要任务。文中通过分析当前高等职业教育大数据教学应用中存在的问题,充分讨论了如何利用大数据技术来改善教学质量,培养学生的职业素养,以促进高等职业教育教学的纵深发展。

高校数学教学质量评估系统的构建与优化研究

在全球高等教育快速发展的背景下,如何提高高校数学教学质量成为亟待解决的问题。文章探讨现阶段高校数学教学质量评估存在的问题、评估系统构建原则,并对数学教学质量评估系统的算法应用以及系统功能设计进行介绍,希望文章的研究能为提升高校数学教学质量评估效果提供借鉴。

基于数据挖掘算法的高校英语专业教学质量评估系统设计

文章设计并实现了基于数据挖掘算法的高校英语专业教学质量评估系统,以SLIQ数据挖掘算法为核心,通过分析教学过程中产生的大规模数据,识别影响教学质量的关键因素。系统结构设计包括数据收集与预处理、特征选择、教学质量评估模型构建等模块,确保了从数据处理到分析的高效性和准确性。系统测试在模拟实际应用场景的环境下进行,包括响应时间、系统吞吐量、教学质量评估准确率等关键指标的评估。测试结果显示,系统具备良好的性能和高准确度,能够作为提升高校英语教学质量的有效工具。

智慧校园助力学校治理能力提升方案探究及模式推广——以平度市职业教育中心学校智慧校园建设方案为例

智慧校园建设是基于数字化校园基础上的更高级形体,更能满足现代校园建设需求,满足学生个性化需求。智慧校园建设的核心是数字校园与物联网技术相结合,通过物联网技术的应用,将校园中的各项教学与管理工作进行一个统筹安排。我校智慧校园平台由山东乐乐智能科技有限公司与学校联合定制开发,为校园各项业务开展构建统一的可进行交互的数据,使各项教学与管理任务在数据的交互上更有效率,为今后工作顺利推进奠定良好基础。在对平台数据信息系统建设中要对各分类进行科学梳理和设计,结合校园实际对各项教学管理任务做好项目流程设计,并推进数据中心共享模式的建设,将各种业务数据信息进行充分整合。通过一个中心数据节点实现对整个校园数据的整理和存储。然后设置统一的身份认证管理平台,方便用户使用,使用户只通过一个身份就可畅游整个校园网络,切实满足师生各项需求,实现校园教学管理智能化。

基于大数据技术的中职课堂教学质量云评价系统设计

大数据技术可以帮助教育者处理和分析海量的教学数据,并在此基础上制订针对性的教学改革方案。本研究旨在运用大数据技术,设计中职课堂教学质量云评价系统。具体设计围绕系统整体架构及系统功能模块展开,根据系统性能评估结果可知,本次设计的评价系统具有高效数据处理能力,能够满足现代中职教育教学质量评价需求。