一门计算机课程的形成性评价应用策略

形成性评价是一种注重学生学习过程的教学评价方法,它能引导学生调整自己的学习策略,促进教师不断改进教学。文章在分析形成性评价特点的基础上,结合算法分析与设计课程的教学目标及特点,采用程序在线评测系统和程序雷同检测系统,设计并搭建了课程形成性评价的实施方案和环境。实践表明,该方案能切实提高学生的算法设计及应用综合能力,同时能有效激发学生的学习热情。     

高中信息技术课堂形成性评价探析

课堂评价是课堂教学中非常重要的一个环节,是激发学生学习热情、促进学生全面发展、提高教师教学技能的重要手段。课堂评价方式有很多种,过去在教学中,我们比较常用的是终结性评价,所看到的只是某个时间点上的学生情况,而学生的发展是一个变化的过程,终结性评价很难满足要求。于是,形成性评价的重要性就凸显出来了。下面,谈谈我在高中信息技术课堂教学中对形成性评价的一些探索。     

基于多Agent的高校教学评测系统模型研究

基于多Agent技术所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性和智能性的特点。在分析目前高校教师教学评价系统的基础上,提出了一个基于多Agent系统(MAS)的高校教师教学评测系统模型(MATES),并着重讨论了该系统中各Agent的功能和Agent之间的协作关系。该模型为教师教学评价的自动化、智能化和高效率提供了一个良好的计算平台。     

基于神经网络的大学生综合素质评价系统设计

初步设计了一个大学生综合素质评价指标体系,并利用人工神经网络所具有的学习记忆功能及自适应、容错性好的特点,设计开发了基于神经网络的综合素质评价系统。使用该系统对学生素质进行评价,可以减少评价过程的主观性和随意性,使素质评价更具客观性、公正性和科学性。     

实验教学中评价系统的研究

本文通过对实验教学评价中评价体系的研究和探索,根据以学生为主体、过程性评价和结果性评价相结合和教学主体共同参与评价的原则,构建了教师、学生和管理部门共同参加的实验教学评价系统,为实验教学中的评价提供了可供参考的思路和方法。     

基于多Agent的高校教学评测系统模型研究

基于多Agent技术所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性和智能性的特点。在分析目前高校教师教学评价系统的基础上，提出了一个基于多Agent系统（MAS）的高校教师教学评测系统模型（MATES），并着重讨论了该系统中各Agent的功能和Agent之间的协作关系。该模型为教师教学评价的自动化、智能化和高效率提供了一个良好的计算平台。     

教学形成性评价系统

由于大量的试卷和作业资料存放浪费了大量的资源,教师们也没有可行的形成性评价方法,为了方便各位教师根据各自需求设置评价指标,帮助教师把收集的成绩和扫描的试卷、作业等图片录入数据库,帮助学生快速查询自己的学习情况,我们开发了软件教学形成性评价系统。该系统使用Mysql作为数据库平台,基于ASP.NET框架使用C#语言进行后端的开发,通过R语言建立回归模型进行相关系性分析来为教师和学生提供全面客观的评价。     

基于IC~3标准的计算机基础教学改革

基于IC3国际标准的计算机基础课程以学生为中心,提供学习起点评价、学习过程评价和学习结果评价三位一体的过程性评价方法。文章分析非计算机专业学生在该课程实践中的学习行为与教学互动及学生的评价记录,总结关注学生起点特征、重视学生过程反馈并掌握学生学习结果的过程性评价对提高学生学习效果和思维能力的有效性。     

基于微信小程序的高校学生发展记录系统设计

发展评价能够促进高校学生全面化与个性化发展，信息技术为提升评价的客观性与科学性提供了可能。立足于需求分析，基于微信小程序设计了高校学生发展记录系统。系统设计涵盖i大学生文i化素养、品德素养、健康素养等过程性与发展性相结合的评价要素，协同创新素质发展评价体系。系统采用Json、Wxss、Java Scrpt、Mara DB以及PHP等多项开发技术，实现了微信小程序前端与Web后端的功能融合。系统用户操作体验人性化，通过系统分层创建高校学生发展记录数据，实现全程记录所有学生的成长发展概况，满足高校建设需要。     

基于攻击意图的工业网络抗毁性评价研究

随着工业网络的迅猛发展,安全事件层出不穷,网络抗毁性成为了该领域关注的焦点之一。针对工业网络中的安全问题,以攻击意图为切入点,开展了工业网络抗毁性评价问题的研究。首先,通过对已知攻击案例的分析,识别了多种攻击类型及其潜在影响;然后,区别于现有针对网络系统本身特性的评价方法,将攻击的潜在意图纳入考量,构建了一个综合性的抗毁性评价方法;最后,在一个工业网络系统模型上,通过与现有流行的网络系统抗毁性评价方法对比,发现所提出的基于攻击意图的工业网络抗毁性评价方法具有更加客观、稳定的评估效果。该抗毁性评价方法综合考虑了外界攻击的意图、发生概率、影响范围以及可能的后果,有效刻画了不同场景下系统面对相同规模外界攻击时的抗毁性。     

Student modeling and assessment in intelligent tutoring of software patterns

This paper presents the design, implementation, and evaluation of a student model in DEPTHS (Design Pattern Teaching Help System), an intelligent tutoring system for learning software design patterns. There are many approaches and technologies for student modeling, but choosing the right one depends on intended functionalities of an intelligent system that the student model is going to be used in. Those functionalities often determine the kinds of information that the student model should contain. The student model used in DEPTHS is a result of combining two widely known modeling approaches, namely, stereotype and overlay modeling. The model is domain independent and can be easily applied in other learning domains as well. To keep student model update during the learning process, DEPTHS makes use of a knowledge assessment method based on fuzzy rules (i.e., a combination of production rules and fuzzy logics). The evaluation of DEPTHS performed with the aim of assessing the system’s overall effectiveness and the accuracy of its student model, indicated several advantages of the DEPTHS system over the traditional approach to learning design patterns, and encouraged us to move on further with this research.     

PeRSIVA: An empirical evaluation method of a student model of an intelligent e-learning environment for computer programming

In this paper an evaluation method for assessing the effectiveness, accuracy and validity of a student model was presented. Our method is called PeRSIVA and is a combination of the well-known evaluation method of Kirkpatrick and the layered evaluation framework. These well-known and commonly used evaluation techniques have been selected in order to design an accurate and correct evaluation methodology, since there are no clear guidelines in the literature for the evaluation of the student model of an adaptive tutoring system. Furthermore, PeRSIVA method was used to evaluate the hybrid student model, which combines an overlay model with stereotypes and fuzzy logic techniques, of an e-learning system. Particularly, PeRSIVA assesses the results of student modeling in students' satisfaction, performance, progress, behavior and state, as well as the validity of the conclusions drawn by the student model and the validity of the adaptation decision making. The e-learning system was used by the students of a postgraduate program in the field of informatics in the University of Piraeus and the evaluation results demonstrated learning improvements in students and adaptation success to students' needs.     

《手机游戏开发》课程学习质量多元化过程评价的研究

本文以《手机游戏开发》课程为基础,为了全面提高游戏软件专业职业教育的教学质量和学生综合素质,就学生学习质量评价体系的建立提出了评价原则、设计了考核形式和相应操作方案,并在此基础上构建一套完整的测评软件系统,旨在通过网络在线的软件评测系统对学生学习质量进行全方位、多元化的评价,全面提高游戏软件专业职业教育的教学质量和学生综合素质,使本课程的学生学习质量评价体系能更全面、更科学和更合理。     

Evaluating the integration of fuzzy logic into the student model of a web-based learning environment

In this paper, we evaluate the effectiveness and accuracy of the student model of a web-based educational environment for teaching computer programming. Our student model represents the learner’s knowledge through an overlay model and uses a fuzzy logic technique in order to define and update the student’s knowledge level of each domain concept, each time that s/he interacts with the e-learning system. Evaluation of the student model of an Intelligent Tutoring System (ITS) is an aspect for which there are not clear guidelines to be provided by literature. Therefore, we choose to use two well-known evaluation methods for the evaluation of our fuzzy student model, in order to design an accurate and correct evaluation methodology. These evaluation models are: the Kirkpatrick’s model and the layered evaluation method. Our system was used by the students of a postgraduate program in the field of Informatics in the University of Piraeus, in order to learn how to program in the programming language C. The results of the evaluation were very encouraging.     

基于能力培养的《软件工程》课程实践教学方案设计

首先提出了该实践课程的定位与培养目标,而后从实践教学体系设计的指导思想、实践教学内容和教学方法设计、考核方式与评价方法、实践教学效果几个方面阐述了《软件工程》课程实践教学方案设计的主要内容。通过设计该方案,进一步培养学生的应用能力和实践能力,即有效培养学生的项目分析、设计与技术开发能力,从而提高学生的就业竞争力。     

基于Delphi的高校学生综合素质测评系统的设计

阐述了高校学生综合素质测评系统模块设计结构,重点介绍了数据库的关系模型及数据库物理设计技术,描述了主要模块功能和处理过程。系统前台使用Delphi开发语言,后台使用InterBase数据库,实现测评系统的信息化。     

基于Delphi的高校学生综合素质测评系统的设计

阐述了高校学生综合素质测评系统模块设计结构,重点介绍了数据库的关系模型及数据库物理设计技术,描述了主要模块功能和处理过程.系统前台使用Delphi开发语言,后台使用InterBase数据库,实现测评系统的信息化.     

分类挖掘在大学生智能评估系统中的设计与实现

主要介绍了耗时短、效率高、发展比较成熟的决策树算法C4．5,以及该算法在大学生智能评估系统中的分类挖掘子模块中的设计和实现。     

基于AHP的大学生综合素质评价系统的设计与实现

通过对高校大学生综合素质测评系统涉及到的关键性问题进行研究,包括构建大学生综合素质测评体系以及利用AHP法计算指标的权重,针对评价指标中的数据采集进行详尽的说明,科学地实现对学生综合素质的全面测评。在构建大学生综合素质测评体系的基础上,设计和实现一个基于B/S模式的大学生综合素质测评系统。     

Designing and evaluating a wizarded uncertainty-adaptive spoken dialogue tutoring system

We describe the design and evaluation of two different dynamic student uncertainty adaptations in wizarded versions of a spoken dialogue tutoring system. The two adaptive systems adapt to each student turn based on its uncertainty, after an unseen human “wizard” performs speech recognition and natural language understanding and annotates the turn for uncertainty. The design of our two uncertainty adaptations is based on a hypothesis in the literature that uncertainty is an “opportunity to learn”; both adaptations use additional substantive content to respond to uncertain turns, but the two adaptations vary in the complexity of these responses. The evaluation of our two uncertainty adaptations represents one of the first controlled experiments to investigate whether substantive dynamic responses to student affect can significantly improve performance in computer tutors. To our knowledge we are the first study to show that dynamically responding to uncertainty can significantly improve learning during computer tutoring. We also highlight our ongoing evaluation of our uncertainty-adaptive systems with respect to other important performance metrics, and we discuss how our corpus can be used by the wider computer speech and language community as a linguistic resource supporting further research on effective affect-adaptive spoken dialogue systems in general.