高校党的建设引领思想政治工作路径研究——大连民族大学计算机科学与工程学院落实“三个突出”战略的实践与思考

高校党的建设和思想政治工作有着密切的联系。在阐述新时代以党的建设引领思想政治工作的重大意义的基础上,总结和提炼以党的建设引领思想政治工作的方法和路径,明确以党的建设和思想政治工作新实效推动学校“三个突出”战略落细、落实的具体举措。

“5-8”校企深度合作实践教学模式探索与实践——以大连民族大学计算机科学与工程学院为例

针对计算机类专业人才培养中出现的一些具体问题,结合大连民族大学计算机科学与工程学院实践教学的实际情况,在学院“一头一尾两足双翼”人才培养模式指导下,构建“四年八学期一贯制”的实践教学体系,提出“5-8”校企深度合作实践教学模式,三年的实践表明,其对提高学生的实践创新能力和提升毕业生的就业质量效果显著。

基于工程认证教育理念的“软件工程”课程教学改革研究——以大连民族大学为例

为进一步提高工程认证教育理念下"软件工程"课程的教学质量与效果,以OBE理念为核心进行工程认证教学改革。教学内容引入思政元素,教学评价采用模糊综合判断方法,课程教学达成度可完成专业最低毕业要求,教学效果良好,为今后持续深入工程认证教学改革提供基础。

基于计算机视觉的未识别民族面部特征研究

基于计算机视觉通过特征点定位方法提取图像中的人脸特征点,利用其构建了眉间距、瞳孔间距、眼睛宽度等多项指标来刻画民族人脸特征,并分析了穿青人、南京人、蔡家人和革家人等未识别民族的特征,且与汉族、朝鲜族、藏族、蒙古族、壮族和维族等民族进行了相似性度量。实验表明未识别民族的面部特征分布存在一定规律,但受性别影响,不同民族面部之间的相似性也不尽相同。研究结果不仅证实了利用计算机视觉技术对多民族人脸特征进行分析的可行性,也为民族学人类学的相关研究提供了一种新途径。

高校政治巡察闭环式管理的思考与实践——以大连民族大学为例

高校政治巡察是党章赋予学校党委的神圣职责,是加强党内监督的内在需求,是完善现代大学制度的重要举措,是全面从严治党向基层延伸的重要途径。做好高校巡察工作要加强顶层设计、健全工作制度、聚焦巡察重点、细化巡察指标、强化业务培训、做实质效评估,以闭环式管理推进巡察实效。

服务国家民族文化安全的计算机技术专业学位硕士人才培养模式创新

我国亟须面向民族文化安全的计算机技术领域高层次、应用型、工程类、复合式人才。进行了专业硕士人才培养模式创新:确定人才培养目标及知识需求、能力需求和素质需求,设置或建设实践特色鲜明、职业导向明确、校企协同的课程体系、教学模式、学位论文评价体系、实践基地、导师队伍及研究生培养质量考核体系,搭建硬件平台。

民族院校计算机领域专业硕士实践教学体系构建研究

根据服务"特需"的计算机技术领域专业硕士研究生培养目标和培养模式,构建了民族院校计算机领域专业硕士实践教学体系。探索了不同形式的实践教学环节,包括校内外实践教学环节和实践效果评价环节。通过该实践教学体系中各种形式的实践课程,培养了研究生的专业素养和解决实际问题的能力,提高了他们的创新能力和创业能力。

非计算机专业程序设计课程教学改革实践

以大连民族大学为例,分析了以往非计算机专业Visual Basic程序设计课程教学中遇到的主要问题,以提高全国计算机等级考试二级VB过级率为"抓手",以提高学生的程序设计能力和培养学生的计算思维为目的,在教学模式、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面,对VB程序设计课程进行系列改革。五年的教学实践对比研究证明,效果显著。

计算机基础课程思政的研究与实践

为使学生在学习程序设计的同时领悟德育内涵,以计算机程序设计能力培养为载体,以程序的“设计”“实现”和“评价”为主线,体现“设计”的创新性、“实现”的严谨性和“评价”的辩证性,培养学生的科学精神和信息素养。同时,精心设计具有中国特色和时代特征的案例,将专业教育与课程思政有机融合,激发当代大学生的家国情怀和使命担当。经过两年的教学实践,课程教学大纲修订、教学内容更新和案例设计等工作已经完成,与之相适应的混合式教学手段和方法已经形成,新的过程化考试评价方法已经建立,学生学习的主动性和积极性不断提高。

计算机专业层次化培养模式研究与实践

为提高计算机专业的教学质量,更好地满足软件行业的人才需求,根据大众化高等教育阶段学生的实际情况,提出了人才培养目标层次化、课程体系模块化的理念,并提出了具体的教育教学改革方法。通过在软件工程专业中的实践,结果表明可以有效地提高学习困难学生的学习效果、激发中等学生的学习积极性、培养优秀学生的创新能力,提高了教学质量,也提高了学生的就业质量和就业率。所提出的基于模块化课程体系的层次化培养模式也可用于其他相关专业。

任务驱动教学模式在计算机网络课程中的应用研究

针对大学计算机类专业计算机网络课程理论中面临的困难,通过对课程内容以"解决问题"为线索进行整合,提出了"问题树"的概念和结构图,对如何以"问题"为导向来设计合理的教学"任务",有效实施"任务驱动教学模式"进行了研究,并以"解决不相邻计算机的传输问题"(即路由协议问题)为例,针对RIP协议的理论教学,详细介绍了设计任务、呈现任务、实施任务和总结评价的教学设计和组织实施过程。实践证明,任务驱动教学模式能够有效增强学生学习的主动性和获得感,同时,也对教师提出了更高的要求。

非计算机专业学生计算思维能力的培养——以“程序设计基础”课程改革为例

为培养具有计算思维能力的复合型人才,针对非计算机专业计算机程序设计课程的教学现状,探究了在程序设计基础课程教学过程中培养学生计算思维能力的可行性和方法。实践表明,在教学中采用案例驱动、加强上机实验等多种方法有利于学生计算思维能力的培养,能有效提高学生自主学习能力、分析问题和解决问题的能力,有利于提高教学质量。

基于计算机视觉的交通标志自动识别软件研究与实现

近年来,无人驾驶兴起,而交通标志识别对于无人驾驶汽车的实现有非常重要的意义,因为交通标志包含了大量的道路信息。文章采用深度学习方法用于交通标志自动识别,实验结果表明,该方法优于传统的交通标志自动识别方法。

计算机组成原理课程实验教学探讨与实践

针对计算机组成原理课程理论性强,抽象,学习难度大等问题,阐述对该课程实验教学环节的教学设计以及实践措施,探讨使课程教学的理论和实践紧密结合的具体实现方式。从实验课程的理论教学内容的设置、实验教学内容的设置,实验教学过程的设计以及实验教学方法等方面,对实验课程的内容和教学方式进行介绍,并结合实验教学的效果进行了归纳总结,以期为计算机组成原理实验的教学提供指导。

民族院校软件工程专业创新实践教学

针对民族院校软件工程专业实践教学面临的困难及存在的问题,探索提高专业创新实践教学水平的方法。以大连民族大学软件工程专业创新实践教学为例,提出通过优化实践课程体系,完善师资培训机制,提高实践教学质量,挖掘民族学生优势,丰富校企合作内涵等方面,提高民族学生实践应用能力和工程规范能力。同时,开展以教师工作室制为载体,以各类学科竞赛为平台的实践教学活动,进一步提高民族学生的创新实践能力和团结协作能力。

基于工程教育认证背景的民族院校大数据课程体系设计

以大连民族大学为例,围绕"体现学生为本"和"追求能力产出"的工程教育理念,研究大数据方向教学体系的设置,确立学生培养目标,建立大数据人才培养质量标准,构建相关课程的实践平台,建立大数据方向校内校外课程体系和实施方案。该课程体系侧重于实践教学,兼顾理论教学,建立特有的理论+实践的双向教学模式;构建素质和技能培养的新框架,丰富课堂教学、实践教学环节;真正实现现代职业教育体系,达到产教融合。

基于Vision Transformer Hashing的民族布艺图案哈希检索算法研究

针对民族布艺图案复杂多样、语义提取、图像识别与检索困难等问题,以蜡染图案和织锦图案为例,提出一种图像检索算法,以提高匹配和检索民族布艺图案的准确度。结合民族布艺图案领域知识将民族布艺图案图像进行预处理,使用VIT为主干网络在哈希检索算法框架下进行图像检索。该方法优化了深度哈希检索算法,通过自身的自注意力机制提升了提取图案深层语义特征的能力,提高了深度哈希算法检索民族布艺图案的速度和精度。实验结果表明:提出的方法最佳检索精度可以达到95.32%。

程序设计课程培养文科学生计算思维能力的研究与实践

根据文科学生在学习计算机程序设计课程中的问题,提出了以培养计算思维能力为目标的教学模式。遵循文科学生的认知规律更新教学观念,以计算思维的多样化为特征精选教学内容,以贴近文科学生实际的现实问题为导向改革教学方法与手段。经过实践,已经取得了良好效果。

工程教育认证下专业课教学中课程思政的实施

课程思政融入计算机类专业课程教学中,能有效发挥课程的立德育人功能,同时专业课在工程教育认证中也具有支撑必要要求指标点的作用。提出在计算机类专业课教学中,将课程思政结合工程教育认证理念,针对具体教学内容进行链条式课程思政教学。有效引导学生树立诚信原则,培养学生的创新意识和刻苦钻研的科学观;同时培养学生在信息社会应该具备的法律意识和职业道德,养成良好的从业素质。

面向视频行为识别深度模型的数据预处理方法

以视频帧采样和数据增强为代表的预处理操作是提升视频行为识别深度模型性能的重要手段。针对现有视频数据预处理存在的采样视频帧区分性不足、数据增强方式单一等问题,提出一种面向视频行为识别深度模型的数据预处理方法。在视频帧采样上设计动作指导的片段化视频采样策略,综合考虑视频帧间差异特征与视频片段短期时序特征,通过显著行为动作获取关键视频帧并对其邻近视频帧进行采样,有效提高所选取视频帧的时空区分能力。借鉴图像分类中的随机数据增强方法,以随机数据增强方式对采样后视频短片段进行数据增强处理,使视频识别深度模型学习到更复杂的空间变化信息。根据2个公开的视频识别数据集和2个代表性的网络模型的评估实验结果表明,所提预处理方法可以使基准模型获得2.5个百分点以上的准确率提升,最高可提升6.8个百分点。上述实验结果验证了所提预处理方法在视频行为识别任务中的有效性。