网络教学中个性化策略研究

个性化教学是网络教学实施的核心之一，也是网络教学发展的目标之一．借鉴认知科学的现代研究，首先分析网络教学的理论模型，在此基础上结合代理技术与分布对象计算技术，围绕整个教学活动，从教学设计、教学过程及评测3个方面，论述网络教学中的个性化实现策略．提出知识应用模式、单元教学模式的概念，以及模式建构、知识建构的设计思想．给出相应的参考实现模型与原型．     

网络课程在数学教学中应用模式研究

随着计算机网络技术和Internet的不断发展,网上教学已经成为一种现实,网络课程的开设已成为不可逆转的趋势.现在,无论是在大学课堂还是在中小学课堂上,我们都可以看到教师在教学过程中或多或少的应用网络课程,那么,在数学教学过程中应该怎样应用网络课程? 网络课程在数学教学中的地位又是什么? 随着对网络课程的深入研究,专家提出了不同的教学模式,但怎样将这些教学模式应用到数学教学中,达到最佳的教学效果,本文将以开发性学习模式为例,以专题网站的形式来诠释开放式学习模式.     

数据挖掘在《大学物理》网络教学中的应用

随着互联网应用的发展,学习过程被越来越多地放到网络上。但目前现有的网络课程大多模式单一,对不同的用户提供的是完全相同的学习内容,为了更好地实现因材施教,文中以《大学物理》网络教学平台的构建为例,提出使用数据挖掘技术,满足个性化学习的需求,构建个性化网络教学平台的解决方案。     

依托网络环境 培养创新能力

多媒体网络的教育应用已成为现代化教育改革的重要内容之一.探索网络教学新模式、实现教学过程的延伸已成为人们探讨的热点.下面结合我校《网络环境下构建以学生为主体的自主学习模式的研究》这一课题,探讨在网络环境下的自主学习模式的建构中如何适应学生的发展,促使学生创新能力的培养.     

数据挖掘在《大学物理》网络教学中的应用

随着互联网应用的发展．学习过程被越来越多地放到网络上。但目前现有的网络课程大多模式单一，对不同的用户提供的是完全相同的学习内容，为了更好地实现因材施教，文中以《大学物理》网络教学平台的构建为例，提出使用数据挖掘技术．满足个性化学习的需求，构建个性化网络教学平台的解决方案。     

Mashup智能答疑系统的研究与实现

在学生进行自主学习的过程中,答疑解惑通常是支持该学习模式的重要手段.为此,以基于网络的探究性学习模式为背景,应用Mashup技术设计一种智能答疑系统.利用该系统集成广域分布的网络资源,实现部分课后习题与思考题的解答、名词解释等功能.将该系统用于某基础课程的教学中,实践结果表明,该系统不仅可大大减轻教师答疑的工作量,而且能及时满足大学生个性化的学习需求,提高其学习效率.     

基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏

针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法 (Topology-guided adversarial deep mutual learning, TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的差异,还设计了网络中间特征的拓扑性差异度量.训练过程采用对抗训练,进一步提高教师网络和学生网络的判别性.在分类数据集CIFAR10、CIFAR100和Tiny-ImageNet及行人重识别数据集Market1501上的实验结果表明了TADML的有效性, TADML取得了同类模型压缩方法中最好的效果.     

基于网络的自主学习模式设计与应用研究

现如今自主学习模式符合高校学生学习特点,且大量研究数据表明,学生在基于网络进行自主学习时,对知识的掌握程度更高.鉴于此,教师应该充分利用网络的优势,发挥其对自主学习的支持作用,借助网络来营造和构建良好的教学环境和教学系统平台,将网络技术和课程学习相结合,进一步激发学生的学习热情和动力,从而提高学生的学习效果.     

基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法研究

本文提出了一种基于粗糙集理论的模式分类本特征选择方法，该方法应用粗糙集理论和方法，对给定的学习样本进行特征选择，根据这些特征构造神经网络模型进行训练，并在网络的工作阶段，根据这些特征对待识样本进行分类，在模式分类中，该方法能够减少网络的训练时间并改善网络的泛化能力。     

网络教学协作学习模式的设计与实现

随着网络教学应用越来越广泛,将协作学习模式应用于网络教学的模式将成为一种主要的网络教学学习模式,并大大提高现有网络教学的效率和质量。本文以建构主义为基础,借鉴复杂理论的观念,对协作学习如何应用于网络教学进行分析,并且设计实际的教学模型。     

A noisy self-organizing neural network with bifurcation dynamics for combinatorial optimization

The self-organizing neural network (SONN) for solving general "0-1" combinatorial optimization problems (COPs) is studied in this paper, with the aim of overcoming existing limitations in convergence and solution quality. This is achieved by incorporating two main features: an efficient weight normalization process exhibiting bifurcation dynamics, and neurons with additive noise. The SONN is studied both theoretically and experimentally by using the N-queen problem as an example to demonstrate and explain the dependence of optimization performance on annealing schedules and other system parameters. An equilibrium model of the SONN with neuronal weight normalization is derived, which explains observed bands of high feasibility in the normalization parameter space in terms of bifurcation dynamics of the normalization process, and provides insights into the roles of different parameters in the optimization process. Under certain conditions, this dynamical systems view of the SONN reveals cascades of period-doubling bifurcations to chaos occurring in multidimensional space with the annealing temperature as the bifurcation parameter. A strange attractor in the two-dimensional (2-D) case is also presented. Furthermore, by adding random noise to the cost potentials of the network nodes, it is demonstrated that unwanted oscillations between symmetrical and "greedy" nodes can be sufficiently reduced, resulting in higher solution quality and feasibility.     

项目教学法在中职计算机专业课教学中的应用

我国的通信技术和计算机网络技术在不断的进步,逐渐的对人民群众的生活方式、工作方式、学习方式有所改变,并且对于中职的计算机专业课教学产生一定的影响。在中职计算机中由教学而生成的主要目的就是,将学生实践能力与计算机理论知识水平提升。可是,在中职的计算机教育过程中,会因为多种多样的原因,促使在教学的过程中不能够拥有较高的效率,学生们不能够消化理论知识,在实践动手能力上也较为缺乏。所以,项目教学法作为创新型的教学模式,应用在中职计算机专业课教学中会拥有着重大的意义。     

基于神经网络的肺癌细胞识别方法的研究

细胞识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点,有着十分广泛的应用前景。本文提出了基于神经网络算法FTART2的肺癌细胞识别方法,讨论了FTART2的网络结构、输入矢量的标准化及分类算法。用513个样本对网络进行训练,再用716个样本组成测试集进行测试,实验结果表明:本文提出的基于FTART2的肺癌细胞分类器与基于标准BP的分类器相比,具有学习速度快、分类精度高的特点。     

虚拟机软件在网络安全教学中的应用

本文主要简单的介绍了虚拟机软件的相关内容,通过对现阶段我国网络安全教学中存在的问题进行分析,来探讨虚拟软件在网络安全教学中的有效应用,以保障网络安全教学质量。据此,有利于充分利用虚拟机软件,提高网络安全课程的教学水平,培养学生对网络安全课程学习的兴趣,激发学生的学习潜能,让学生能够积极主动地投入到教学过程中,深入理解网络安全教学中的知识,从而实现网络安全教学效益最大化。     

在军队干部短训班中借力网络平台提高教学质量的实践与思考

提高院校干部短训班的教学质量,是适应军队建设发展需求、不断提高军队干部履职尽责能力的必然要求。当前,应该借力网络平台改革传统教学,有针对性解决短训班中存在的教学内容针对性不强、研讨式教学难以有效开展、课程评价结果价值不大、学习效果缺乏过程性评价等问题,形成现场教学与在线自学相结合、课堂讲授与在线研讨相结合、进校培训与在岗研修相结合的培训模式,推动短训班教学创新发展。     

翻转课堂在数字图像处理实验教学中的应用分析

传统的数字图像处理实验教学中,存在教学方式、教学手段与教学目标不匹配的现象,在协同育人模式探索过程中,翻转课堂作为“以学生为中心”的一种新型的教学方式,在解决学用结合方面有独特的优势。翻转课堂重新设计了教学流程和内容,能够充分发挥教与学两个方面的优势,有助于学生对数字图像知识的理解和领会,变被动学习为主动学习,使其在知识的探索过程中完成学习任务,主动构建并扩展自身知识体系,培养思辨和创新能力,做到学用结合。     

Learning lateral interactions for feature binding and sensory segmentation from prototypic basis interactions

We present a hybrid learning method bridging the fields of recurrent neural networks, unsupervised Hebbian learning, vector quantization, and supervised learning to implement a sophisticated image and feature segmentation architecture. This architecture is based on the competitive layer model (CLM), a dynamic feature binding model, which is applicable on a wide range of perceptual grouping and segmentation problems. A predefined target segmentation can be achieved as attractor states of this linear threshold recurrent network, if the lateral weights are chosen by Hebbian learning. The weight matrix is given by the correlation matrix of special pattern vectors with a structure dependent on the target labeling. Generalization is achieved by applying vector quantization on pair-wise feature relations, like proximity and similarity, defined by external knowledge. We show the successful application of the method to a number of artificial test examples and a medical image segmentation problem of fluorescence microscope cell images.     

基于项目的学习在中学计算机基础教学中的应用

为顺应教学改革工作的要求,中学计算机教师要积极对基于项目的学习模式进行分析和应用,确保学生可以在基于项目的计算机基础学习中更好地掌握计算机知识,发挥学生在计算机基础课程学习中的主观能动性。基于项目的学习在中学计算机基础教学中的应用,能够在一定程度上提高教学工作水平,以及较好地培养学生的学习能力,有助于学生未来的发展。     

计算机网络教学中的一些类比方法举例

针对计算机网络课程有一些知识理解比较困难,摸索比较有效的类比教学方法,是计算机网络教师所面临的机遇和挑战。文章列举一些实际例子说明类比教学法在计算机网络课程教学中的应用。调查结果显示类比教学方法能促进学生对课程内容中的一些抽象知识的理解,能提高教学效果,使学生对课程的学习更有兴趣。     

依据建构主义理论探索大学英语网络教学模式

提出了结合信息技术,整合课堂教学、自主学习、第二课堂的大学英语网络教学模式。借助网络平台,教师在课堂教学中作为知识传授者的身份逐渐弱化,作为课堂活动组织者的作用日益凸显,课堂教学之外,教师更成为学生自主学习和英语课外活动的监督者和指导者。采用这种网络化的教学模式有利于在大学英语教学中实践建构主义学习理论、提高学生语言应用能力和自主学习能力。