地方高等师范院校的责任与使命——基于山东师范大学教师教育的调研

通过从课程设置、课堂教学、实践教学等层面对山东师范大学教师教育进行调研,发现在课程设置方面,存在着课程结构失衡——重"学术性"轻"师范性"的倾向以及课程内容陈旧、脱离实践的问题;在课堂教学方面,存在着教学方式机械及教师专业实践弱的问题;在实践教学方面,存在着认识陈旧、形式单一、管理松散的问题。建议在今后的改革中优化教师教育课程结构,突出专业特色;重视实践类课程,强化实践取向;深化课堂教学方法改革,提升教学质量。

“一卡通”——方便、快捷、安全——山东师范大学数字化校园“一卡通”系统

山东师范大学确立了以“数字化、网络化、多媒体信息资源建设与信息服务”为核心建设内容的、全面推进教育信息化的新思路,随着智能化、数字化校园系统建设的全面启动和运行,为学校实现跨越式发展提供了先进的平台和手段。本文将介绍山东师范大学校园“一卡通”系统的总体结构、系统功能、运行方式、安全性等,并对目前的使用情况进行总结和展望。

人工智能背景下计算机及信息类大学生创新能力培养与实践

通过总结本科生教学及指导创新创业实践的经验,分析计算机及信息类专业学生创新能力培养方式,提出层次化的创新创业培养框架,将传统的课程体系与创新教育有机融合,提升学生创新精神、创业意识和创新创业能力,探讨新工科创新实践与课堂教学体系的关系。

一种融合情感和策略信息的共情对话生成方法

共情对话旨在为情感焦虑的对话系统聊天用户提供心理健康支持,因此,赋予对话系统共情能力是一个值得关注的问题。现有方法往往只能识别用户的情感状态,并不能根据聊天用户不同的情感状态生成有效的、具有同理心的回复,更不能缓解用户的不良情感。因此,在构建情感支持对话系统的研究中,如何动态地捕捉用户的细粒度情感特征并根据情感特征提供相应的心理支持,需要进一步地探索。该文提出一个情感和策略信息融合的共情对话生成方法,该方法首先使用情感分类网络动态感知用户的情感状态;然后利用支持策略准确地建模策略匹配网络,并根据对话上下文引入对话生成网络进行回复生成;最后,通过比较所提方法和当前较为先进的方法在相应数据集上的实验结果,验证所提方法的有效性以及情感支持的重要性。

山东省中小学信息技术教育情况调查与分析

在对山东省中小学信息教育的现状调查的基础上,研究和分析了当前我省中小学信息技术教育中存在的问题,根据调查分析结果,针对山东省信息技术的发展现状做出评价报告,找到制约信息技术发展的关键因素,同时对于山东省信息技术发展提出可行性研究报告.

5G+赋能智慧教学场景的沉浸式教学创新研究与实践——以青岛工程职业学院为例

基于5G的智慧教学场景突破了传统的教学思维,创新了教学组织结构,以信息化的方式实现了跨地域的云平台远程体验式教学,并以“学习工场”模式引入企业真实工作场景,衔接企业项目任务清单,同时按照“菜单式、模块化、开放型”的教学设计原则,采用“工作岗位分析-典型任务拆解-知识技能重构-教学模式构建-实训平台设计”的系统化设计方法,构建基于工作过程能力本位的新型教学模式,创新性地实践了智慧教育背景下的沉浸式教学新模式。

浅谈信息化背景下大学生思想政治教育

辅导员作为高校大学生基层思想政治工作者,在学校各项工作中发挥着重要的作用。本文立足于信息化和大数据时代的背景,结合高校学生的实际,分析了当代大学生信息化所呈现的特点和现状,分析了信息化背景下,大学生在价值基础和意识形态方面所面临的挑战,提出了新时代大学生思想政治教育新途径,通过利用新媒体、新技术和新平台倡导思想政治工作创新化发展,加强网络思想政治教育队伍的建设,开拓工作思路,营造良好氛围,更好地为当代大学生成长和成才服务。

一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法

针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点,导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题,提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法———PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能指标,从序列中提取重要分段点的数量分布情况,利用重要点组成的序列重新拟合原始时间序列,为下一步数据挖掘提供基础。实验结果表明,该方法能高效地提取出序列主要特征、拟合原始序列。

基于词频信息的改进信息增益文本特征选择算法

为克服传统信息增益(IG)算法对特征项的频数考虑不足的缺陷,在对传统算法和相关改进算法深入分析的基础上,提出一种基于词频信息的改进的IG文本特征选择算法。分别从特征项在类内出现的频数、类内位置分布、不同类间的分布等方面对传统IG算法的参数进行了修正,使特征频数信息得到充分利用。对文本分类的实验结果表明,所提算法的分类精度明显高于传统IG算法和加权的IG改进算法。

一种改进的基于条件互信息的特征选择算法

目前在文本分类领域较常用到的特征选择算法中,仅仅考虑了特征与类别之间的关联性,而对特征与特征之间的关联性没有予以足够的重视,这导致了特征之间预测能力的相互削弱,无法选出最有效的特征。提出了一种新的用于文本分类的特征选择算法(CMIM),它可以帮助选出区分能力强、弱相关的特征。经实验验证,CMIM比传统的特征选择算法具有更好的性能。

网络信息过滤系统研究综述

全面阐述了信息过滤系统的类型、信息过滤方法、关键技术和评价标准,为进一步研究信息过滤系统在各个领域的实现奠定了基础.

融合扩展信息瓶颈理论的话题关联检测方法研究

话题关联检测的关键任务在于判断给定报道对是否属于同一话题.现有判断方法往往忽略种子事件与其直接相关事件之间的层次关系.为此,通过分析报道内部语义分布规律及篇章结构,并依据语义分布规则,利用语义分布规律改进信息瓶颈(Information bottleneck,IB)算法,用于子话题逻辑语义单元的划分,并利用这些逻辑语义单元表示报道,进行话题关联检测.实验证明该方法有较快的收敛速度,并在一定程度上提高了系统性能.

基于软构件的Web信息发布生成器的研究与实现

通过研究Web信息发布的发展和现状,指出了Web信息发布的优缺点,探讨了可能的改造思路,提出了一个利用软构件技术实现WIPB的模型,并根据此模型开发出Web信息发布生成器(WIPB),在实际的应用中取得了良好的效果。

基于.NET的学生信息管理系统的设计与实现

分析了当前高校学生信息管理工作中面临的问题,研究了RBAC中模型的建立和实现这两大热点,开发了一个基于B/S结构的系统——山东师范大学信息科学与工程学院的高校学生信息管理系统。该系统通过ADO.NET技术对SQL Server 2005数据库进行访问,使用户在Web服务下遵循RBAC访问控制机制高安全性地使用该系统。特别是基于RBAC机制的权限管理模块,具有代码简洁、逻辑结构清晰、安全性高、可扩展性强等优点。通过该系统对学生信息进行实时跟踪,做到信息准确采集,科学统计和快速查询,极大地提高了高校学生信息管理工作的效率,有力地促进了高校学生信息管理的开展。

一种结合反馈信息的贝叶斯分类增量学习方法

贝叶斯分类器形成初期,训练集不完备,生成的分类器性能不理想且不能动态跟踪用户需求。针对此缺陷,提出一种结合反馈信息的贝叶斯分类增量学习方法。为有效降低特征间的冗余性,提高反馈特征子集的代表能力,用一种基于遗传算法的改进特征选择方法选取反馈集中最优特征子集修正分类器。通过实验分析了算法的性能,结果证明该算法能明显优化分类效果,且整体稳定性较好。

基于Harris角点和最大互信息的多模医学图像配准

介绍了一种基于最大互信息原理的图像配准技术。针对基于最大互信息图像配准的不足,研究了基于Harris角点算子的多模态医学图像配准。在计算互信息的时候,采用部分体积插值法计算联合灰度直方图。在优化互信息函数的时候,采用了改进的遗传算法将配准参数收敛到最优值附近。实验结果表明,该方法具有较高的配准精度和稳定性。

网络信息过滤系统的设计与实现

随着Internet普及和应用,电子商务已经成为一种发展趋势。网络的安全日益引起人们的关注。提供一定的手段,实时对网络中的信息进行监测具有十分重要的意义。本文利用向量空间模型、TC3分类算法、Rocchio反馈模型等构造了一个具有反馈机制的网络信息过滤系统(NIFS),并且从信息过滤系统结构、网络信息捕获、用户兴趣文件(Profile)的形成与重构等方面对网络信息过滤系统(NIFS)基本理论和实现方法进行了详细的讨论。

基于退火遗传算法的网络信息过滤系统研究

分析了网络信息过滤一般模型以及现有技术,研究了如何更准确地构建用户模板,提出了一种基于遗传算法的网络信息过滤系统模型,并且引入了遗传扩展操作和Boltzmann群体更新准则来改进遗传算法存在的缺点,同时给出了一种Roocchio反馈模型对用户兴趣模板进行更新和维护。实验结果表明,基于该模型设计的网络信息过滤系统能够有效实现对网络信息过滤。

结合信息熵的多Agent网络安全审计模型

针对目前网络安全审计中存在网络日志数据分析的智能性不高及安全审计模型采用的集中式结构负担重等缺点,设计一种新的多Agent网络安全审计模型,并在该模型中引入一种改进的基于信息熵的攻击检测算法。在实际运行环境中,通过对DDoS等攻击行为进行模拟和成功检测,证明该改进模型能够有效审计部分网络入侵,提高安全审计效率和日志数据分析的智能性。

一种Web信息的启发式检索方法

Internet是一个开放的全球分布式网络 ,资源分布在世界上不同的地方 ,并且网上资源没有统一的管理和结构 ,导致了信息搜索的困难 .同时 ,Internet是一个有巨大价值的信息源 .因此 ,研究一种快速、高效的 Web信息检索方法是很有实用意义的 .本文提出了一种用相关度及用户兴趣作为评价函数在