领域、学科之争与高等教育概念体系的建构

本文从对领域与学科关系的重新认识入手，对以往学科建设中关于高等教育研究是属于一门学科还是一个领域的问题进行了反思。论文认为，无论高等教育研究是作为一个领域，还是作为一门学科，构建高等教育的概念体系都是高等教育研究中最为基础的工作。     

办学特色与制度空间

追求办学特色需要相应的制度空间。由于我国实施重点大学制度、推行高度集权的管理制度与实行激进的制度变迁，使得办学特色的制度空间相对狭小。只有淡化重点、分化权力与渐进变革，办学特色方可落到实处。     

基于技术应用品质的信息技术教学设计——兼评《我行我素秀图片》教学设计

根据教学中涉及的内容属性的不同,我们可以将信息技术课程分成四种课型,即理论课、技能课、实验课、作品制作课。其中,技能课是一种以计算机操作技能和应用软件的基本操作为主要教学内容的课型,其主要目的是培养和提升学生使用计算机及操作各类应用软件的能力。显然,《我行我素秀图片》是一节典型的技能课。作为技能课,该案例的特色在于超越了单纯的技能训练,在宏观安排上,彰显技术应用品质,在细节设计上,又能联系具体技     

基于问题的学习模式——五年级英语A new term的教学设计

基于问题的学习(Problem-based Learning)模式是基于现实世界的以学生为中心的教育方式,它是以问题为学习的起点,学生的一切学习内容是以问题为主轴所架构的。它将学习与更大的任务或问题挂钩,使学习者投入问题中;它设计真实性任务,强调把学习设置到复杂的、有意义的问题情境中,通     

基于知识论坛的建构学习——五年级综合实践《超市》的教学设计

2001年6月教育部颁发的《基础教育课程改革纲要(试行)》中明确规定:"从小学至高中设置综合实践活动并作为必修课程"。纲要提出综合实践活动课程内容应包括:信息技术教育、研究性学习、社区服务与社会实践以及劳动与技术教育。要求学生通过实践,增强     

基于人脸表情识别的智能网络教学系统研究

针对传统智能网络教学系统中存在情感缺失的问题,探索性地设计并提出了一种基于人脸表情识别的智能网络教学系统模型.该模型以教育心理学为理论基础,以人脸面部表情识别为关键技术,通过捕捉和识别学习者的表情,判断和理解其情绪状态,然后根据学习者特定的情绪状态给出相应的情感鼓励或情感补偿.该系统模型促进了人机和谐交互,从一定程度上补偿了网络教育中的情感缺失,为解决网络教育中的情感缺失并实现和谐人机情感交互做出了有益的基础性工作.     

HMM在自然语言处理领域中的应用研究

隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计学机器学习技术,该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别,在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力,在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题,期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。     

Bagging组合的不平衡数据分类方法

提出一种基于Bagging组合的不平衡数据分类方法CombineBagging,采用少数类过抽样算法SMOTE进行数据预处理,在此基础上利用C-SVM、径向基函数神经网络、Random Forests 3种不同的基分类器学习算法,分别对采样后的数据样本进行Bagging集成学习,通过投票规则集成学习结果。实验结果表明,该方法能够提高少数类的分类准确率,有效处理不平衡数据分类问题。     

基于改进HMM的文本信息抽取模型

提出一种基于改进隐马尔可夫模型(HMM)的文本信息抽取模型。给出一个新假设,使用绝对平滑算法对模型参数进行平滑,利用Viterbi算法对观察值序列进行正序和逆序解码,基于N-Gram模型对2次解码结果进行对比消歧,得到较准确的状态序列。实验结果表 明,该信息抽取模型能提高信息抽取的准确率。     

信息技术课程评价十年记忆

信息技术课程自2000年由计算机课程正式改名至今,已在基础教育领域经历了十年的思考与实践.信息技术课程的评价也随之不断修正与完善,逐步摈弃计算机课程时期计算机技能考核的思路与方式,在以信息素养为评价目标的道路上不断摸索前行,并影响与带动着信息技术课程的研究与实践.