面向兴趣驱动的分层次案例设计与差异化教学——以“大学计算机”课程为例

由于计算机在实际应用中的广泛性,“大学计算机”课程已经成为很多高校众多专业学生的公共必修课。然而现有计算机教学没能充分考虑学生的专业背景及当前计算机领域的进展,导致知识陈旧且单一,学生的上课兴趣不高,特别是理科思维普遍较薄弱的文科学生。针对人工智能等领域构建分层次的案例库,面向不同专业背景的本科生采用对应的案例库,引导学生兴趣,实现对不同专业背景学生的差异化教学。

学科融合型“大学计算机基础”MOOC教学改革初探——以面向生命科学学科的“大学计算机基础”学科融合型特色教学内容设计为例

本文针对"大学计算机基础"教学过程中存在的学生学习积极性不高、教学内容偏泛化、教学实效难以长远落地等问题,分析学生的学习动机、教学内容、教学模式等对教学效果的影响,提出基于混合模式、以计算思维为导向的学科融合型"大学计算机基础"教学改革方案。

以计算思维为导向的大学计算机基础课程教学改革研究

计算思维是当前计算机教育界关注的热点之一。本文介绍了大学计算机基础教育的培养目标和课程体系,论述了大学计算机课程内容应包括算法学、网络科学和数据科学,以及应用广泛的数据库与互联网技术等等,并对算法思维、网络思维和大数据思维进行了初步剖析,以为各专业领域解决实际问题提供启示。

KD-90普及型个人高性能计算机系统设计与性能优化

报道中国首台采用自主设计研制的龙芯3B 8核处理器的万亿次高性能计算机系统KD-90.该系统具有高计算密度、低功耗、低成本、低占地的特点,其应用SMP→CC-NUMA→Cluster 3级并行体系结构,采用通用协议与专用协议结合的互连网络硬件设计,实现了CC-NUMA机群架构关键技术的突破;应用矢量部件加速技术实现了一种通用处理器与向量协处理器相结合的编程模型.结合体系结构特点和操作系统内核对系统性能优化并进行了性能测试和分析.

基于计算思维的计算机基础课程改革研究

计算思维是当前计算机教育界关注的热点之一。本文首先阐述了计算思维内涵及其目前进展,然后从计算思维的角度重新梳理大学计算机基础课程内容,并对算法、数据库和网络技术进行初步剖析,为其他专业领域解决实际问题提供启示和方法参考。

国产个人高性能计算机系统研制

指出面向普及型系统的个人高性能计算机(personal high performance computer,PHPC)是高性能计算发展的一个重要方向.对PHPC研究的关键问题进行了分析,系统介绍了国产PHPC的发展历程和最新研制进展.该系列系统的研制经历了从KD-50、KD-50-E到KD-60、SD-1(深大-1)以及KD-90三个阶段,实现了在保持计算峰值能力为万亿次规模的情况下,不断减小体积及系统功耗.最终在KD-90上实现一款真正意义的可移动个人高性能计算系统.该系列系统的显著特点在于计算核心采用国产单核或多核处理器,自主研制高性能硬件体系结构,并利用Linux操作系统以及开源软件等作为支撑软件实现了核心芯片设计、基础硬件以及基础软件等关键技术.给出KD-90面向云计算应用的推广型号SD-30(深大-30)的设计思路.

立德树人、需求引领、以能力培养为中心的计算机专业人才培养模式探索与实践

分析计算机专业人才培养现状,提出立德树人、需求引领、以能力培养为中心的计算机人才培养模式,以深圳大学计算机与软件学院为例,介绍人才培养实践,最后说明人才培养效果。

虚实结合和科教融合的计算机实验教学体系

分析我国高等教育对学生实验动手能力培养不够重视的现状,在国家级"计算机实验教学示范中心"和"网络工程虚拟仿真实验教学中心"的实验教学平台基础上,提出以学生为本,重视学生实践能力的培养,以实验项目驱动为主导,倡导"做中学"实验学习方式的教学理念,构建一个完整的虚实结合、科教融合,"课程实验+开放实验"双轨交叉的计算机实验教学体系,为同类高校计算机专业的人才培养建设提供思路。

普及型计算机游戏设计课程探索

当前,国内高校计算机基础教育面向普通在校大学生的普及型游戏开发与设计类课程仍然很少。文章介绍了深圳大学面向非计算机专业学生开设"计算机游戏设计"课程的教学实践过程,通过比较普及型游戏设计类课程与专业类课程的异同,探讨普及型计算机游戏设计课程的教学内容、教学方法和教学实践。

新工科背景下面向虚拟仿真实验的计算机网络课程实验教学探索

针对现有高校计算机网络课程现场实验不足的现状,对工程认证背景下计算机网络实验存在的主要问题进行总结和梳理,结合深圳大学计算机类本科生计算机网络课程的实验教学实践,探讨面向虚拟实验的计算机网络实验教学内容,提出该课程的虚拟实验项目,并给出合理的虚拟仿真教学资源平台建设方案。

基于计算思维的计算机图形学教学改革

"计算机图形学"是计算机专业的一门重要核心课程。文章从教学内容与教学方法两方面探讨在"计算机图形学"课程中贯彻计算思维能力培养的改革思路与措施。

虚实结合的计算机实验教学方法和手段研究

基于虚拟仿真实验教学中心的建设,提出虚实结合的计算机实验教学方法和手段,介绍相应的实验技术、项目以及方案,给出实验考评方法,最后说明虚实结合的实验教学效果与意义。

加强能力培养的“计算机图形学”实验教学改革

通过分析目前教学中存在的问题,从合理设计实验教学改革内容、更新实验教学环境、改进实验教学方法以及改变考核方式等方面,对计算机图形学的实验教学改革进行探讨。文中所提的方法对学生提升学习兴趣、加深对基本原理的理解、提高实际动手能力和解决问题能力以及教师改善教学效果,具有比较明显的作用。

计算机游戏设计中的计算思维能力培养

计算思维能力的培养是大学计算机基础教学的核心任务。计算机游戏设计课程是面向非计算机专业在校生开设的一门普及型游戏设计课程,是计算机基础教学课程体系的重要组成部分。文章结合大学计算思维能力培养的要求,阐述在计算机游戏设计课程中进行计算思维能力培养的思路,并探讨在计算机游戏设计课程中贯彻计算思维能力培养的措施。

基于计算机视觉的纺织品色牢度检测

利用计算机视觉和图像处理等技术,设计并初步建立了计算机辅助检测纺织品色牢度系统.首先,将采集到的样品图像由RGB图像转换到CIELAB色彩空间,通过调整转换参数、消除图像光照影响及噪声影响来完善系统.然后,建立色差等级评定系统,并以ISO标准比色卡和实际布样为例进行验证.检测结果表明,尽管采用计算机视觉与人工目测法的评级结果存在一定误差,但由测试数据的规律性变化可以推断该系统检测纺织品色牢度的方法基本正确,一定程度上能够用于实际检测,从而节省人力物力,提高测试效率.

MOOC与SPOC学生学习行为对比分析——以“计算机基础”课程为例

随着互联网技术的发展,出现了MOOC、SPOC等多种新型的"互联网+教育"的教育形式。这些新的教育形式对教师在教学内容、教学手段、教学效果评估等方面都有着重大的影响。本文以UOOC联盟平台上的"计算机基础"为例,收集了不同MOOC和SPOC班级学生访问网站的日志数据,通过这些日志数据分析出这些班级学生的学习行为。经过对比发现,有教师线下授课的SPOC班级学生的学习情况大大优于无教师线下辅导授课的MOOC班级,并且MOOC班级与SPOC班级的学生呈现出了不同的学习分布情况。本文的分析方法和结论对于探索更合理的MOOC/SPOC教学方法有着积极作用。

提高计算机专业离散数学教学效果的探索

离散数学课程内容多且分散、理论性强、高度抽象,为改变部分学生认为该课程枯燥乏味难学难懂,缺乏学习兴趣的现象,结合多年的教学实践,探索在离散数学课程教学中让学生了解离散数学理论与计算机学科的紧密关系,精选教学内容,运用实例将抽象内容生动具体化,加强课堂练习、及时发现总结难点疑点等方法,到达改善教学效果提高教学质量的目的。

新工科背景下计算机通识课程教学改革探索——以《计算机伦理》为例

针对高校大学生计算机通识教育中普遍存在的计算机伦理思维敏锐度不够、分析复杂计算机工程问题的能力不足、科技向善意识不强等问题,笔者创新性地重构了“金字塔式”《计算机伦理》课程教学框架,提出了基于“热点案例”和“翻转课堂”的多元化教学模式,将计算机伦理学内容和课程思政内容通过鲜活的热点案例串联起来,有效激发了学生的课堂主体意识。所提出的教学改革举措有效增强了学生的法治意识和科学精神,培养了他们的家国情怀和社会责任感,并提升了学生的伦理抉择能力。

计算机体系结构的层次设计:来自易经模型的视角

易经是中华民族的宝贵文化遗产,它包含上古时期人们对自然宇宙和人生社会的思想认识、哲学理念和辩证法,代表了先民哲学地认识宇宙模型的思维成果.从易经模型方法来观察计算机体系结构层次设计,对层阴阳性质的分类可以带来层次设计的深化,可以认识层次设计的本质,为层次设计带来模型体系和学说理念.我们建立了层次对立统一和刚柔相应学说,给出了体系结构层次设计的模型和评价,并且可以促进层次部件之间的协调发展.本文论述了经卦分层连接关系和六爻的层次模型与理念学说,拓展了易经层次模型的发展演化,透过SDN网络层次模型和云计算层次模型的例子阐明了层次设计的模型方法和演化推理.最后,进行了总结,并对下一步的研究进行了简单展望.

基于特征恶意度排序的恶意软件对抗防御模型

深度学习模型应用于安卓恶意软件检测可以使检测的准确率不断提升,但对抗样本可以轻易规避深度学习模型的检测,导致深度学习模型的检测能力受到质疑。对于安卓恶意软件的对抗攻击,现阶段多采用对抗训练方法进行防御,文章针对对抗训练在面对多类型对抗样本时表现较差的问题,提出特征恶意度的概念。特征恶意度通过计算特征的恶意程度对特征进行排序,利用排序后的特征构建一个具有对抗防御能力的恶意软件对抗防御模型FMP(Feature Maliciousness Processing),该模型可以提取待检测软件的高恶意度特征进行检测,避免出现对抗扰动导致的模型错误分类问题。在开源数据集DefenceDroid上,相比于对抗训练方法和其他特征选择方法,FMP模型所采用的特征选择方法有效提高了对各类对抗样本的检测率,在多种对抗样本的攻击下具有较好的鲁棒性。