基于BOPPPS模型的《大学计算机基础》课堂教学设计

为贯彻落实军队院校新的人才培养方案,加强课程建设,从《大学计算机基础》课程教学现状出发,阐述BOPPPS教学模型的概念和主要内容,提出在该课程教学中运用BOPPPS模型进行课堂教学设计的观点,并以"冯·诺依曼体系结构及工作原理"一节内容作为设计案例,探讨将BOPPPS模型运用到课堂教学设计的主要做法,以期更好地培养学生有效利用计算机分析和解决问题的计算思维能力。     

BOPPPS模型框架下的翻转课堂教学设计

在把握翻转课堂基本理念的基础上,提出将BOPPPS模型提供的基本框架进行重构,融入翻转课堂的核心内涵,设计可操作的翻转课堂教学模式,并结合数据库原理课程的实践教学阐述应用过程,试图为教师翻转课堂提供可参考的实践方案。     

网络化操作系统课程设计及BOPPPS模型在课堂中的探索与应用

网络化操作系统课程是为了让学生了解和掌握网络化环境下的新型操作系统技术而设置的一门研究生专业选修课,课程梳理了网络化操作系统与传统操作系统的对应关系,并从中选择了主要的关键技术作为课程内容。课程通过教师讲授+学生课堂报告+项目实践等多个环节让学生理解基础原理的同时,了解操作系统的最新发展前沿,同时锻炼和提升解决实际问题的能力。针对教学内容涉及面广以及学生参与性不足等问题,课程将国际前沿的教学理念BOPPPS模型运用到课程设计中,通过课程引入、确定课程目标、预评测、参与式学习、后评价和课程总结六个环节,充分调动学生的积极主动性,有效提升教学效果。     

BOPPPS模型在计算思维培养中的应用与反思

针对计算思维能力培养的问题,提出借助BOPPPS模型的课堂设计方法,阐述构成BOPPPS模型6个环节的名称(what)、目的(why)、实施阶段(when)和实施方法(how),以飞行学员层次的"冯诺依曼体系结构"为例,说明BOPPPS模型在计算思维培养中的应用方法,并对应用效果和注意事项进行反思和总结。     

基于学习通的UI设计课程BOPPPS教学模式应用

从BOPPPS模型入手,提出基于学习通平台的混合教学模式,并以UI设计课程为例,阐述具体的设计和实施过程,同时构建课程的评价体系,为高校同类课程课堂教学模式改革提供一个可参考的案例.     

基于BOPPPS模型的在线混合多元教学模式研究

随着疫情防控的常态化,在线混合多元教学也从应急趋向常态。为解决教学过程中难以把握课堂教学节奏,课堂参与度不高、互动性差、反馈不及时等问题,提出将BOPPPS模型的六大元素融入在线教学全过程,构建基于BOPPPS的在线混合多元教学模式,强化以学生为中心的教学理念,实现师生全方位深度参与的互动教学,有效提高在线课堂的教学质量。     

BOPPPS模型在微课教学设计与实践中的运用

面对"微"教学实践迅速发展的现状,针对传统教学方法中存在的问题,分析BOPPPS模型的内涵及其与微课教学之间的结合点,提出采用BOPPPS模型组织微课教学,将BOPPPS模型应用到MOOC小节制作和翻转课堂知识点讲授短视频中,激发学员的学习兴趣,强调学员的参与性和主动性;通过"魔术与数学"微课教学案例的设计与实践,阐述如何在微课中运用BOPPPS模型。     

BOPPPS模型在信息安全数学基础课堂中的应用

针对信息安全数学基础课堂教学中存在的教学方法单一和学生参与性不足等问题,提出结合课程的特点及知识体系,将国际前沿教学理念——BOPPPS模型教学运用到信息安全数学基础课程的设计中,通过课堂导入、明确课堂目标、课堂前测、参与式学习和课堂后测、课堂总结6个环节设计了完整的课堂内容。     

基于BOPPPS模型的《通信原理》课堂教学设计——以非均匀量化与编码为例

在高等教育课程思政和“金课”建设背景下,通信原理课程组积极推行课程改革,以学生为中心,注重创新思维方法的训练,依照BOPPPS模型重新设计了每一节课,并加入了课程思政的元素。以非均匀量化与编码为例,教学目标是让学生理解针对语音信号的特点,均匀量化的不足,以及如何以最小的系统改动,实现非均匀量化,由此得出脉冲编码调制（PCM）的方法。教学设计是从小孩成长过程中的照片引入,从刚出生时一天一个样,到后来一个月、甚至一年才拍一次照,其样貌变化是非均匀的,语音信号也是一样,如何实现其量化,能使得信号量噪比均衡呢？从压扩器的选用到对数特性的确定;从A律μ律的参数选择,到PCM编码的详细步骤,最后以思维导图的形式,总结非线性调制的相关知识点。这种教学方式学生喜闻乐见,在国防科技大学2021举办的教学竞赛中也获得了一等奖。     

计算机实操类课程基于BOPPPS模型的混合式教学研究

高职扩招背景下,高职生源结构的多样性使得学生间的水平差异较大,给计算机实操类课程教学带来不小的挑战。针对这个问题,文章探讨将BOPPPS模型的六个环节与混合式教学一起融合到课前、课中、课后三个教学阶段,基于学习通平台开展基于BOPPPS模型的混合式教学设计和学习评价,并给出该教学法在《数字图像处理》课程中的实践总结,以期缩短学生学业水平差距,提高教学质量。     

计算机类课程翻转课堂应用研究

近几年,翻转课堂成为教育界一个热点话题,国内外学者专家对翻转课堂的定义、教学模式设计展开了深入讨论和研究,同时也涌现了许多成功案例,但是对于军队院校非计算机专业的计算机类课程实施翻转课堂还处于探索阶段。探讨了非计算机专业的计算机类课程实施翻转课堂的可行性。     

Analysis of utility and use of a web-based tool for digital signal processing teaching by means of a technological acceptance model

This paper presents an exploratory study about the development of a structural and measurement model for the technological acceptance (TAM) of a web-based educational tool. The aim consists of measuring not only the use of this tool, but also the external variables with a significant influence in its use for planning future improvements. The tool, designed with Shockwave™ and Macromedia Director™, is a web-based educational environment that has been applied as a teaching methodology in an undergraduate course involved with modern microprocessors architectures and applications. The proposed methodology may be extensible to similar tools and tries to fill the lack of scientific studies in the validation and acceptance of computer-based educational tools.     

LabVIEW在数字信号处理教学中的应用

针对数字信号处理教学的现状和存在的问题及LabVIEW软件的功能,提出了将LabVIEW应用于数字信号处理的教学中。并以滤波器设计与帕塞瓦尔定理验证的LabVIEW辅助教学为例,指出将LabVIEW运用于数字信号处理教学中的优点和该方法的可行性。     

中医脉诊信号的无监督聚类分析研究

随着中医客观化工作的推进,脉诊技术也越来越走向客观化和仪器化。然而,如何对仪器所检测和收集到的信息进行解读,却还是回到了原来脉诊诊断主观化的问题上。因为传统的机器学习方法,依赖于对大量的脉诊数据进行标注。但是在临床诊断和教学中,医生与医生之间对于脉象的体会不同,会导致他们对病人脉象的区分标注不同。在对比了多种特征提取方法和聚类方案之后,提出了一个较好的无监督脉诊客观化方法,在双树复小波变换(DTCWT)对数据进行预处理的基础上,以梅尔倒谱系数(MFCC)进行特征提取,在中医专家对数据进行标注之前,先根据信号的特征,使用Fuzzy c-means (FCM)聚类算法进行粗线条的分类,使得在此基础之上,可以开展进一步的细化分类研究。实验结果表明:该方法可取得较好的分类效果,为中医脉诊提供了进一步客观化的依据。     

BOPPPS教学模式在数字调查取证课程中的应用初探

针对公安院校数字调查取证课程中存在的教师填鸭式讲解、学生参与度不高的问题,提出融合BOPPPS和对分课堂的教学模式.阐述BOPPPS+对分课堂双模式在课程教学中的作用,介绍双模式下数字调查取证类课程的教学设计,总结基于BOPPPS+对分课堂双模式的实践教学经验,为探索提高教学质量、激发学生学习热情提供新思路...     

权值优化集成卷积神经网络及其在三维模型识别中的应用

三维模型应用广泛,如何有效地管理和分类这些数据库中的三维模型一直是人们 关注的问题。然而,由于不同三维模型之间的相似性难以测量,因而很难获得一种稳健且广泛 适用的三维模型分类算法。为此,提出了一种权值优化集成卷积神经网络(WOTCNN)模型,并 将其应用到三维模型的分类识别中。首先,获取三维模型的深度投影视图来最大限度地保留三维 模型的空间信息。然后,采用调整的 VGG 网络对各角度的深度投影图像进行训练并提取预测概 率值。最后,通过加权集成算法获得完整三维模型的最终分类结果。对 ModelNet10 及 ModelNet40 数据库的实验表明：三维模型的平均分类准确率达到 92.84%和 86.51%。在预测性能方面,该网 络优于普通的单卷积神经网络;在三维模型识别方面,其分类准确率能够得到显著提升。     

BOPPPS模式在计算机专业实践教学中的应用

从培养学生动手实践能力出发,在分析应用型本科院校学生特点的基础上,以常熟理工学院"计算机网络基础"课程实践教学为例,指出当前教学模式的现状及存在的问题,阐释了对其进行改革的必要性,并给出了具体的改革思路和实施方法。改革后的实践教学模式,强调学生的深度参与,促进课堂教学向课堂学习转变,对提高计算机专业实践教学质量具有一定的借鉴意义。     

改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用

为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络（gated recurrent unit, GRU）,集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度学习模型（EEMD-GRU）。该模型首先以智能算法对径流信号进行边界拓延,以解决EEMD边界效应。然后利用改进EEMD方法将径流信号分解为若干稳态分量,将各分量作为GRU模型的输入并对其进行预测。实验结果表明,与结合了经验模态分解的支持向量回归模型相比,并行EEMD-GRU径流预测模型的预测精准度、可信度和效率分别提高82.50%、144.67%和95.49%。基于EEMD-GRU的最优运算结果表明,该方法可进一步减少区域防洪的经济损失,提高灾害监管的工作效率。     

Application of the L-fuzzy concept analysis in the morphological image and signal processing

In this work we are going to set up a new relationship between the L-fuzzy Concept Analysis and the Fuzzy Mathematical Morphology. Specifically we prove that the problem of finding fuzzy images or signals that remain invariant under a fuzzy morphological opening or under a fuzzy morphological closing, is equal to the problem of finding the L-fuzzy concepts of some L-fuzzy context. Moreover, since the Formal Concept Analysis and the Mathematical Morphology are the particular cases of the fuzzy ones, the showed result has also an interpretation for binary images or signals.