《国标》背景下“IT+日语”应用型人才培养模式研究初探——大连外国语大学软件学院IT日语课程建设的思考与实践

《国标》出台后, IT相关专业在制定人才培养方案时有了依循的标准。与此同时,各个院校的培养特色也要在进行深入的调研后进行凝练和挖掘。本文介绍大连外国语大学软件学院在"IT+日语"应用型人才培养模式的精准定位下开展的IT日语系列课程建设的探索。

“校企互动”的人才培养模式探索——以大连外国语大学对日软件外包人才培养为例

针对大连外国语大学对日软件外包的教学实际,首先,构建了"2.5+0.5+1"培养模式;其次,总结了"校企互动"的实践教学体系与教学安排;最后,给出了"校企互动"对日软件外包人才培养的几点建议。

数据时代下图书馆的危机管理——大连外国语大学资助项目

图书馆作为一种社会信息资源管理与服务制度设计,其基本功能就是:保存人类文化遗产,开展社会教育,传递科学情报,开发智力资源【1】。因此,深刻掌握当前信息环境的主要特征及表现形式,不仅有利于我们清晰认识当前信息环境提出的信息需求和把握图书馆存在的外部依赖环境,而且有利于清楚认识图书馆危机产生及危机管理的基本土壤。

面向大连软件服务外包人才需求的课程建设和改革

介绍由C#程序设计.NET WinForm编程、.NET实训和软件文档写作4门课程组成的.NET方向软件外包系列课程群的建设方案。

课程思政视角下大学英语写作课驱动环节设计

全人教育是产出导向法(Production-oriented Approach,POA)的重要理论基础,将产出导向法运用于课程思政建设,在理论上具有可行性和合理性。英语写作课是英语课程思政的重要阵地之一,产出导向法在理论上与英语课程思政建设的要求和目标有着很多契合点。产出导向法在大学英语写作课程思政中具有独特的优势,可以借此分析课程思政视角下大学英语写作课驱动环节设计需考虑的问题,并以某外国语大学英语专业二年级写作课为例,探讨融入思政元素的大学英语写作课驱动环节设计方案。

基于知识图谱的航天器数字资源建设

随着我国航天事业的蓬勃发展,航天技术已居世界前列。以资源数字化与知识图谱工具的使用为驱动,实现航天器数据的深度挖掘与展示,将航天器数据资源构建成可共享的立体数字资源。以公开的航天器数据为研究对象,采用深度学习模型进行信息抽取,借助Protege构建航天器本体,结合Neo4j数据库构建航天器知识图谱。航天器知识图谱能够提高航天器数据资源的数字化再利用,同时也能利用航天器知识图谱来对数据进行查询服务,能够实现未来航天器数据资源的数字化、智能化发展,进一步推动航天领域的发展和创新。

语言智能人才前景分析系统的实践与探索

目前,毕业生人数逐年增长,就业形势严峻。随着大数据、人工智能的发展,Python语言作为当下热门技术,人才需求量日益增加。虽然互联网充斥着大量招聘信息,但网络信息杂乱繁多,并且不同专业的毕业生有着不同的求职意愿。因此,岗位信息数据的整合与分析起着重要作用。通过Python语言的网络爬虫技术,在BOSS直聘招聘网站中提取自然语言处理相关的岗位信息进行整合,并对数据进行可视化。数据可视化内容可以直观地展示全国各个城市语言智能人才的需求情况,供广大毕业生作为就业参考。

基于语料库的ESP英语词汇教学实证研究

本研究利用语料库技术开发ESP教材语料,生成ESP学术英语词汇表,并设置了一系列词汇教学活动。研究证明,基于语料库的ESP词汇教学比传统的词汇教学模式更能有效帮助学习者掌握高频词汇的形式、意义和用法,积极地调动学生自主探索词汇规律,提高词汇教学效果。

日文政治隐喻语料库构建方法

旨在构建专有日文政治隐喻语料库,解决目前针对日文政治语篇,成规模、高质量的政治隐喻语料资源匮乏、识别方式单一的问题。使用日本国会演说作为原始语料,制定一套完整的标注体系,并进一步对语料库进行统计分析。该语料库可论证政治隐喻在日文中同样被普遍使用,且种类多样。在此基础上,采用机器学习算法搭建识别模型进行实验。根据实验结果,该语料库可作为日文隐喻研究基础数据库,为后续日文政治隐喻的自动识别提供有力支撑。

基于改进蚁群优化算法的船舶管路布局设计

为了实现在多种约束和目标限制下,能以较短时间为工程师提供多种优质船舶布管方案,提出一种基于改进蚁群优化算法的新型船舶管路布局设计方法。该方法基于网格空间分解模型,将适应度函数中的优化目标进行规范化,对蚁群优化算法的关键步骤,如:蚂蚁行进方向选择、信息素更新机制、蚂蚁寻路过程等进行改进,采用最优解集合保存适应度相同但管路布局效果不同的多个优解,引入辅助点策略和并行计算机制提升算法整体寻优能力和效率。通过仿真算例验证了算法的有效性和先进性。

近十年国内大学英语教学方法和内容类研究综述

本文分析了10年来在外语类CSSCI(2014-2015)期刊上发表的有关大学英语教学方法和内容类研究的论文。研究发现,10年来国内对大学英语教学方法和内容的研究给予了足够的重视,经历了由简单而逐渐复杂再化繁为简的发展变化过程。整体来看,存在横向上各类研究比例失衡,纵向上每类研究不够深入透彻,且与教学实践脱节等问题。具体来说,对写作技能和词汇教学方法和模式的研究偏重,但对听说技能,语法以及文化和通识教育等教学方法和模式的研究不足。希望后续研究能弥补以上不足。

基于VMware vSphere的分布式协同软件测试平台构建

为了解决复杂分布式软件测试中经常需要多机器间协同配合以完成测试工作的问题,提出一种基于VMware vSphere的协同软件测试平台的设计方法.探讨了测试平台的技术选型及架构设计,并对平台设计中的关键技术进行了分析和说明.结果表明,该平台对测试中可预见的虚拟机操作提供了充分的自动化支持,使诸多需要多机器协同配合的复杂测试用例实现了自动化,对缩短软件开发周期,降低软件研发成本,提高软件质量具有一定借鉴价值.

基于项目案例驱动的《软件工程》实践教学研究

《软件工程》课程的理论性和实践性都比较强,在传统授课模式下,实践环节出较薄弱,学生处于被动的接受状态,动手能力较差。基于项目案例驱动的《软件工程》实践教学以项目案例为驱动、以学生自主探究为主线,能够激发学生学习的积极性和主动性,有助于提高学生的实践动手能力和综合素质,培养学生独立探索、勇于开拓的自学能力和创新意识。

依托特色院校优势的软件工程专业人才培养模式改革与创新

针对特色院校新申请的软件工程专业,从我院特色人才培养目标、特色课程群的划分、多样的考核方式、在线考试系统、创造性的实践教学模式、校企合作方式、就业渠道多样性等方面逐一进行介绍,形成了较为完整的专业特色体系。

面向综合作业调度的簇群优化算法

传统遗传算法不仅易出现早熟现象,而且计算实际应用中的大规模综合作业调度解效率较差。通过研究遗传编码规律和并行计算原理,提出了一种簇群并行遗传算法。利用簇群抱团思想对种群进行划分,将划分后的种群分布到不同的并行机上运行,以此提高初始种群的多样性,保证算法的执行效率和搜索空间。同时,设计了一种动态种群调整策略,在各“簇”种群趋于局部最优时自动调整种群结构,从而达到全局收敛。在FT10问题和一组综合作业调度数据上的仿真结果表明,算法在保证寻优速度的同时提高了解的稳定性。

基于微信的大学课堂点名系统的设计与实现

当今的大学生人手一个或多个智能手机是普遍现象,给大学课堂教学带来了新的挑战与机遇。如何利用和管理好大学生课堂上的手机,成为目前大学课堂教学模式改革中的一个热点。本文首先分析了当今大学课堂上的新型点名手段的优缺点,然后设计与实现了微信点名系统。旨在降低点名占用时间、提高大学课堂出勤率、改善大学课堂教学效果。实践表明,此点名系统不仅可以很大程度上提高大学课堂出勤率,还可以调动学生的学习积极性。

一种新型高效全文检索引擎的设计

为了改善常规存储方式模糊查询性能较低的问题,提出一种针对大文本文档数据的高效模糊查询方法。通过对文档建立倒排索引,将索引以及部分文档信息提取到内存中以降低磁盘输入和输出(Input/Output,I/O)。根据内存中的倒排索引和数据库中主键形成的映射查询数据,然后通过相关度算法对这些数据进行排序,并以字典树作为搜索提示,实现高效的全文检索。实验结果表明:与ElasticSearch使用相同词集时,随着测试数据量的变化,所设计的全文检索引擎的查询效率是ElasticSearch效率的80~1200倍,其效率优势随着数据量增加呈现反比例关系变化,并且在17919条文档数据下,其内存占用不超过2.5 GB,适合用于海量文档数据检索。

外语类专业开设《大学数学》选修课的实践与探索

作为描述自然科学和社会科学的一个重要工具,数学有着其独特的作用.但长期以来,在外语类专业中数学教学得不到应有的重视,针对此问题,开设了《大学数学》选修课的实践与探索,在形成自己特色的同时,也发现了外语类专业开设数学课面临的一些问题,并提出了应对措施.

面向“软能力”培养的软件专业实践教学研究

为了提高软件专业学生的职业“软能力”素养，更好地满足企业的用人需求，也为了培养学生面对未来的主动适应和自我塑造能力，通过改革课程设置和考核方式，加强实践教学，同时在项目实训、毕业设计过程中都注重培养学生的软件项目实践水平和综合能力。

形成性评价在大学英语混合式教学中的现状及发展建议

形成性评价弥补了终结性评价模式僵化、内容单调、形式单一等不足,顺应了教学发展的理念,因此受到越来越多的关注。但在大学英语混合式教学实践中,因为研究方法不当、教师信息化素养欠缺、外部激励措施不够等内部和外部因素,形成性评价的发展受到了制约。为了保证形成性评价的深入发展,建议研究者优化研究方法和策略,管理部门加大政策支持,教师定期培训,提升评价素养。