“互联网+”背景下高校体育教学混合学习模式浅析

混合学习模式就是将现代信息教育技术与传统高校体育教学模式结合起来,以此建构起的以课堂教学和网络教学为主的新型学习模式。近年来,随着"互联网+"时代的到来,给混合学习模式提供了契机。基于此,本文主要就"互联网+"背景下高校体育教学混合学习模式进行探讨。     

基于互联网大数据背景下的新型学习方法探讨

在互联网大数据越来越成为主流的时代背景下,以及云计算与大数据等提供的丰富的数据资源背景下,信息技术与人工智能技术不断创新与发展,逐渐融入到现代教育过程之中,一定程度上冲击了传统的学习方式与学习理念,使其发生了很多根本性的改变。以人工智能为核心的互联网技术在增加学习资源、增强学习效率、丰富学习体验等方面都做出了很多贡献,并且正在逐渐促进学生个人实现真正意义上的自主化学习和个性化学习。本文主要介绍分析了互联网大数据背景下的人工智能技术成果以及其针对高中生学习方式与学习理念产生的影响,最后对未来互联网与人工智能技术进一步与现代学生学习方式相结合的应用前景进行了分析以及展望。     

基于神经网络深度学习的车牌识别算法

当前收费系统使用的车牌识别设备识别车牌的方式普遍为模式识别,识别率基本在85%～90%,而且受到天气、车牌污损等因素的影响,无法满足"互联网+"收费系统对于精确车牌识别的要求。通过对车牌识别参数进行抽象和建模,运用成熟的人工智能技术,以基于神经网络的深度学习算法模型为基础,根据车牌识别的需求,对车牌特征进行建模,车牌模型在算法的支持下,通过深度学习认知车牌的颜色、文字、字符等属性,有望解决在强光照、大侧角、模糊等极难条件下无法识别车牌关键信息的问题,满足"互联网+"收费系统对于精确识别车牌的要求。     

“互联网+”背景下高职公共艺术课混合式教学分析

随着互联网、信息技术、人工智能的快速发展,高职公共艺术课在学生素质素养教育培养上发挥着越来越重要的作用。高职公共艺术课教学必须与互联网全面对接,使得传统的"线下"面对面教学面临着巨大的挑战。需注意的是,高职公共艺术课程的"线上"网络学习虽然有其优势,但也存在着不足,所以,在"互联网+"背景下,高职公共艺术课采用"线上+线下"的混合式教学是教育教学变革的必然选择。文章对"互联网+"背景下高职公共艺术课混合式教学进行了分析。     

“互联网+”时代下Java课程学习平台的研究与应用

Java是应用程序开发的一种系统性语言,越来越多的高校学生选择进修Java课程,掌握良好的Java软件编程技术以满足社会发展的需求并且推动互联网的进步。在当今"互联网+"时代下应该积极探索Java课程学习平台。文章主要探讨"互联网+"时代下Java课程学习的目标和重要性,探索更多的学习平台,推动我国Java课程的发展,培养更多优秀的Java技术人才。     

“互联网+教育”时代语言知识建构和体验式学习——以“情景再现合作学习”外语教学模式实践为例

随着大数据、云计算和移动互联网等技术的高速发展,"互联网+"思维对传统教育模式带来了革命性的冲击和挑战,"互联网+教育"也成为了教育行业发展的趋势和必然选择。通过阐述"互联网+教育"思维如何融入英语教学模式,以"情景教学法"和"交际教学法"有机结合在一起的"情景再现合作学习"模式为例,从其模式特点、设计思路以及教学过程的实施等方面,展现虚拟环境中的体验式学习。     

“互联网+”背景下学困生学习高中历史之策略

"互联网+"引入高中生学习,会打破传统学习的时空限制,使学与教历经一次重构。以此为契机,文章结合学困生实际,并以高中历史学科为切入点,探索"互联网+"背景下的学困生学习方式养成之策略,即通过培养信息素养,改进学习方法;熟练"互联网+"学习方式,提高学习效率;开展"互联网+"帮带活动,增强学习驱力等三项养成策略,以增强学困生学习内驱力,提高其学习的成效性。     

基于元认知策略的高职英语“互联网+”自主学习

基于元认知策略和自主学习理论,对高职院校学生"互联网+"英语自主学习的学习特点和学习方法现状进行了分析,从计划策略训练、监控策略训练、评估策略训练以及熟练使用"互联网+"学习工具训练四个方面,对如何提高高职院校学生利用"互联网+"进行英语自主学习水平进行了研究。     

“互联网+”视角下大学生创新创业教育理念的新定位——评《“互联网+”大学生创新创业基础与实践》

<正>大学生创新创业教育是我国实施人才强国战略和高质量人才培养体系的重要支点,而在"互联网+"理念下,改变大学生创新创业教育理念的定位,实现创新创业教育与经济、社会、管理等多个领域融合,实现技术与效率、文化与知识的更新,有助于推动我国经济的创新和发展。因此,在我国大学生创新创业教育战略引导下,实现"互联网+"与创新创业教育理念的融合,有助于推动我国经济要素与知识要素的高效衔接,以人才驱动创新引领高质量发展。由叶明全、陈付龙主编,科学出版社出版的《"互联网+"大学生创新创业基础与实践》一书将以互联网为纽带构建的物联网、大数据、人工智能等先进技术与教育、医疗等行业相结合,为开展互联网技术概念下大学生创新创业做了案例引导与知识更新。     

“学习通”教学平台在仪器分析课程教学中的应用

在"互联网+"背景下,移动教学已成为新的教学趋势,带来了教育观念、教学方式上的巨大变革。本文介绍了"学习通"移动教学平台在专业课"仪器分析"教学中的具体使用方法、反思了教学中出现的问题并制定了相应的解决措施,探索通过移动教学平台与课程的结合,提高学生的学习主动性和参与性,提高课堂教学的效果的方法。     

基于深度学习和度量学习的行人再识别

跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。文中提出基于深度学习和度量学习的行人再识别方法。首先采用手工特征和深度特征融合网络FFN提取行人图像特征,然后将核矩阵应用于KISSME距离度量学习中,获取更优的距离度量模型。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法的有效性。     

学习

医学家告诉我们,冠状病毒是蛋白质外壳包裹着的遗传物质RNA,它甚至称不上生命。与它相比,人类可谓武装到牙齿。然而,就是这个一旦离开宿主的活细胞就不表现任何生命活动迹象的微生物,仅仅用了几个月时间,就拿下200多个国家,全球数十亿人的生活受到严重影响,更有十几万人因此失去宝贵生命,可以说COVID-19比任何一场现代战争更高效、更惨烈。     

学园

设计师以"中西相互借鉴,现代从传统中汲取营养,向自然学习,和相关学科交融"为设计理念,在"学园"中融合中国传统的造园思想、元素以及细部和西方现代造园中抽象、简洁、动态的视觉形式,将"隔墙、理水、架桥、挑台、置石、植树"6个传统元素整合出丰富的现代园林空间。     

多元化多维度提高药理学混合式学习中学生学习参与度策略研究

提高学生学习参与度,调动学生学习主动性是有效教学的核心。随着教育信息化技术的飞速发展和日益普及,传统讲授课堂正在逐步被混合式学习方式所取代。本文以药理学混合式学习教学为依托,就如何提高混合式学习中学生学习参与度进行了研究和实践。     

深度学习及其意义

深度学习的提出,既是对教学规律的尊重,也是对时代挑战的主动回应。深度学习的五个特征,为理解教学活动提供了新的视角,为消解种种二元对立观念提供了理论支持。深度学习的研究与实践,确立了学生个体经验与人类历史文化的相关性,落实了学生在教学活动中的主体地位,使学生能够在教学活动中模拟性地"参与"人类社会历史实践,形成有助于未来发展的核心素养,而教师的作用与价值也在深度学习中得以充分实现。     

建筑师的多元学习与设计泛化

<正>接触建筑已过三十余载,建筑对我而言,是借由体会人与世界的关联,领悟更多的情感与智慧。透过学习建筑的理论基础,能看见幽微深刻的心灵与宽广无垠的世界。人与世界的对应关系可以切割成许多不同的面向,也可以是如宇宙般的整体。入门建筑之后,我在建筑里看到浩瀚不见边际的宇宙与时空交错,这样地惊叹,转变成狂喜,这就是我学习建筑,从事建筑的心境。建筑的知识与技术传承是前人的经验累积,而建筑的学习则是个人心灵的导引、是人对生命和世界的认知。依据认知的不同、视角的不同,每个人对建筑的学习都有不同的坚持与追寻。我对建筑的学习,是从认识有限的生命和无限的宇宙开始的。"建筑"是我对人生、世界的体会与领悟,我看建筑,没有世俗传统的局限。建筑既然是处理人与环境对应关系的一门专业,那么人文艺术与科学技术也是必须学习的,     

Machine Learning in Engineering Analysis and Design: An Integrated Fuzzy Neural Network Learning Model

Applying neural network computing to structural engineering problems has received increasing interest, with particular emphasis placed on a supervised neural network with the backpropagation (BP) learning algorithm. In this article, we present an integrated fuzzy neural network (IFN) learning model by integrating a newly developed unsupervised fuzzy neural network (UFN) reasoning model with a supervised learning model in structural engineering. The UFN reasoning model is developed on the basis of a single-layer laterally connected neural network with an unsupervised competing algorithm. The IFN learning model is compared with the BP learning algorithm as well as with a counterpropagation learning algorithm (CPN) using two engineering analysis and design examples from the recent literature. This comparison indicates not only a superior learning performance in solved instances but also a substantial decrease in computational time for the IFN learning model. In addition, the IFN learning model is applied to a complicated engineering design problem involving steel structures. The IFN learning model also demonstrates superior learning performance in a complicated structural design problem with a reasonable computational time.     

学习复杂性

建筑设计一方面与缓慢变化的传统割裂,另一方面与传统的建构方式脱离。所有这些变化,无论是客观的、规划的或是设计的结果,一般来说都有一个决策过程,即对于＂需要什么,可做什么＂这一问题螺旋式的反复考量过程。它需要一个决策与建构的框架。开放建造和精明建造提供了一种取代传统建构的策略,它让人们在建造过程中拥有开放选择的可能,并避免产生材料和工艺废料。历史名城及其建筑的品质在功能主义的运动中横遭贬抑,但现在其价值被重新发现。设计可以向传统学习,因为＂传统之所以成为传统,在于它很有效＂。一系列项目论证了这一思想,并显示了从小规模、高品质的传统建构方式中获取灵感的诉求。