大学计算机基础课中的人工智能实验案例设计

针对当前大学计算机基础课程中有关人工智能内容在实验教学中遇到的问题,提出借助机器学习的相关理论和方法,设计手写识别的案例,从案例设计思路、设计原理、设计方案到教学评价等多个方面对案例进行详细阐述,旨在帮助学生更好地理解机器学习的基本概念和一般开发步骤,为后续人工智能相关技术的学习奠定基础.     

机器学习课程实践教学案例设计与分析——以PM2.5预测为例

针对机器学习课程知识内容抽象、应用领域复杂等特点,设计机器学习实践教学案例,可以提升课程教学质量,培养学生逻辑思维。文章重点研究了应用于PM2.5预测的长短时记忆网络实践教学案例,详细阐述了数据集准备、模型设计、模型实现等内容,并基于Python进行了案例仿真与结果分析,为机器学习课程实践教学提供了案例参考。     

机器学习分类问题及算法研究

机器学习是一门综合性较强的学科,对该学科的研究多集中在分类问题和算法方面。基于此点,文章从机器学习的内涵及发展历程介绍入手,分析了机器学习中的分类问题及学习步骤,在此基础上对机器学习的算法分类进行论述。     

特征挖掘算法与不同机器学习方法在回归问题中的应用研究

近年来,机器学习方法在各个领域内的应用十分广泛,而特征挖掘则是机器学习过程中十分重要的数据预处理过程。Boruta算法是一种基于随机森林算法的特征筛选算法,该算法可以对机器学习过程中的自变量进行筛选,并且进行重要性排序。随机森林、支持向量机、k最近邻算法和梯度提升模型则是机器学习中的经典算法,在解决回归和分类问题中均有较广泛的应用。本文通过红葡萄酒案例,将Boruta算法与4种机器学习方法相结合,探讨Boruta算法的作用及几种不同机器学习方法的区别,为将特征挖掘算法和机器学习在回归问题中的应用提供参考。     

大数据背景下的机器学习算法应用研究

大数据背景下,机器学习和数据分析是利用大数据为人类服务的重要手段。本文阐述了机器学习算法的使用 步骤、特征维度的提取方法、特征模型建立的理论支撑,以及模型融合所占的权重。针对当前大数据下机器学习算法的关键技 术,对其发展前景进行了展望。     

案例教学法在软件工程教学中的应用

案例教学是从具体实践中归纳理论知识,再使用其指导实践的过程,有助于帮助缺乏开发经验的学生理解和掌握软件工程的理论。对软件工程课程应用案例教学法的可行性与必要性进行分析,并对软件工程教学中引入案例教学所采用的方式、步骤及注意事项进行探讨。     

基于Spark的分布式大数据机器学习算法

对于大数据而言,机器学习技术是不可或缺的;对于机器学习而言,大规模的数据可以提升模型的精准度。然而复杂的机器学习算法从时间和性能上都急需分布式内存计算这种关键技术。Spark分布式内存计算可以实现算法的并行操作,有利于机器学习算法处理大数据集。因此本文提出在Spark分布式内存环境下实现非线性机器学习算法,其中包括多层可变神经网络、BPPGD SVM、K-means,并在实现的基础上进行数据压缩、数据偏向抽样或者数据加载等方面的优化。为了实现充分配置资源批量运行脚本,本文也实现SparkML调度框架来调度以上优化算法。实验结果表明,优化后的3种算法平均误差降低了40%,平均时间缩短了90%。     

“最小代价通信网”案例实现与分析

《数据结构》是一门理论性和逻辑性较强的专业基础课程。而图论算法则是数据结构课程中的重难点部分。文章以"最小代价通信网"案例为例,详细介绍了图论算法通过具体案例学习的具体过程,并对案例的实现过程进行了详细分析,从而说明了案例学习法在数据结构课程中的重要性。通过案例可以更好的掌握算法涉及的理论知识,更全面深刻的理解算法思想。同时通过算法在实际问题中的应用及程序的实现,获得学习的成就感和兴趣。     

基于能力培养的程序设计课程教学

提出一种基于能力培养的程序设计课程教学方法,将程序设计过程分为3个步骤:问题分析、算法设计和编码。针对问题分析提出案例教学方法,以案例的形式阐释问题分析的过程和技能;针对算法设计提出编程模式的概念,这是自顶向下设计技术的一种具体实现;针对编码设计并实现一个功能强大的在线训练系统,为全面提高学生的动手实践能力提供技术上的保证。     

基于机器学习的在线教学学生成绩预测研究

通过使用逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯算法、反向传播、随机森林5种典型的机器学习算法对教育大数据进行分析和解读,从中提取隐含的潜在信息,经过数据分析、清洗、建模等步骤,构建多个模型,对比选取最优模型对在线教学学生学习成绩进行全面客观的预测.最终验证,逻辑回归算法是准确率最高的学生成绩预测算法,并且得到了相应的模型拟合表达式,将其运用到在线教学过程中学生成绩预测上,帮助教师提前干预,以提高教学效果,对教育科学决策有一定的参考价值.     

基于行动导向的高职《计算机应用基础》的教学改革

在高职《计算机应用基础》课程中实施行动导向教学,目的是为了更好地实现教、学、做一体化.这种教学是将理论知识的学习与实际应用项目结合起来,在学生实践能力的培养中,主要采取仿真案例教学法,从而使学生在实践活动中获取知识和技能,提高计算机实际应用综合能力.     

KNOWLEDGEABLE LEARNING USING MOBAL: A MEDICAL CASE STUDY

Building up a knowledge base is a complex task in which theoretical knowledge needs to be integrated with practical experience. This integration can be supported by a system that can manage linking between rules, representing experts or textbook or theoretical knowledge and facts (or data), representing cases from practice. Conflicts between rules and real-world cases can have diverse causes. Case data can be noisy or inconsistent or both. We use rules to filter cases and confine noise or inconsistency. However, rules can be overly general and can classify more cases than intended. Then machine learning can be used to find additional restrictions for the rules. If, however, no significant similarities can be determined between the misclassified cases, we seek additional expert input to support effective implementation of learning tools. Using a case subset, we capture expert input and formulate a set of “enriched” cases. We then use the enriched cases to learn additional rules and to introduce practical features to validate and refine the original rule base. In this paper, we discuss the role of machine learning as a vehicle for supporting     

探讨案例教学法在VFP课程中的应用

案例教学法是指为了一定的教学目的,通过对选定的具有代表性的典型案例进行分析和研讨,提高分析问题和解决问题能力的一种教学方式。案例教学法可以引导学生更好地理解和掌握基本知识,培养学生解决实际问题的能力,达到学以致用的效果。     

虚拟机技术运用于职高计算机教学体会

虚拟计算机技术的运用,可以使学生在学习理论知识的过程中获得更多的实践经验。本文通过分析职高计算机教学现状,提出了计算机虚拟技术的涵义,分析了计算机虚拟技术的特点,将虚拟技术与计算机教学合理有机结合,不仅可以完善机房管理工作,提供舒适教学环境,最重要的是使学生能够尽快把所学知识运用到实践中。     

面向对象单元测试的案例教学法

该文介绍了在软件测试课程的教学过程中,结合学生所学的Java的相关知识,用案例教学法来讲解面向对象单元测试这一教学内容,让学生既能理解理论知识又能掌握实践技能,提高学生的学习兴趣,培养学生的动手能力。     

Learning case adaptation for problem-oriented e-learning on mathematics teaching for students with mild disabilities

Both problem-oriented learning and case-based learning are effective methods for practical knowledge development. However, an automatic development of learning cases for adaptive learning is still an open issue. To support adaptive case-based learning in a proposed problem-oriented e-learning (POeL) environment and to address the complexity and diversity of the learning problems of students with mild disabilities, this study presents a learning case adaptation framework to support problem-oriented e-learning. This framework provides mechanisms to search and match similar learning cases according to encountered teaching problems by information retrieval techniques and to develop an adaptive learning case by adaptation techniques. Adaptation techniques include a substitution technique, a removal technique, and a composition technique, and utilize cosine-measure and genetic algorithm. In this research, adaptive learning cases were developed for teaching students with mild disabilities so as to assist regular and special education teachers to develop practical knowledge of teaching more effectively.     

基于示例演练教学在中职计算机教学中的探索

示例演练法是一种培养和提高学生自适应学习能力的教学方法。在中职计算机的教学过程中,主要通过精选实例、演练、实战演练等方式,使学生通过自主的思考和练习归纳发现知识,并在获取知识的同时,培养解决问题的技能和学习的方法。     

案例教学在网络安全课程中的应用研究

案例教学法是一种新型的现代化教学方法,对于网络安全这一门实践性、应用性要求高的课程来说,有利于实现理论与实践的有机融合,激发学生的学习热情。本文通过介绍一个IPC攻击与防护案例的实践探索,显示出案例教学具有传统教学方法无法比拟的优越性,可提高学生的实操能力和科研素质。     

Web 2.0: Inherent tensions and evident challenges for education

In upper tertiary educational programmes around the world, the new Web-mediated communication practices termed Web 2.0 are introduced as learning activities with the goal of facilitating learning through collaborative knowledge construction. The aim of this paper is to point to discrepancies in the views of learning, knowledge, and the goals of the practice implicit in Web 2.0 and educational practices and to argue that these discrepancies lead to theoretical tensions and practical challenges when Web 2.0 practices are utilized for educational purposes. The article is structured into four main parts: First, Web 2.0 is characterized from a practice perspective. Second, some conceptual discrepancies between the “practice logics” of Web 2.0 and educational practices are identified. Third, the question of transcending the discrepancies is raised through a discussion of related pedagogical strategies. Fourth, it is argued that the conceptual discrepancies bear out in practice as concrete challenges concerning collaboration, evaluation, and the general aim and status of the material produced by students. These challenges are illustrated with examples from the author’s practical experience with Web 2.0-mediated learning activities in eight courses at the BA and MA levels.     

本科“机器学习”课程教学改革初探

数学知识跨度大、实际应用范围广、技术更新迭代快是“机器学习”区别于其他课程的最大特征,传统“机器学习”课程教学中数学复习与模型讲解分离、教学内容枯燥缺乏实际联系、考核内容落后于技术发展,导致本科生对机器学习模型理解困难、学习兴趣不强、自主学习意识缺乏,难以运用机器学习前沿技术解决实际问题。围绕教学方法、内容和考核3个方面,提出了“机器学习”课程教学改革措施,融合线上学习和线下推演的教学方法,增加师生互动、串联关键知识点;引入科学家故事和兴趣挑战的教学内容,丰富课堂内容、培养学习兴趣;增加基于前沿技术的实战考核,引导自主学习、探索前沿技术,成功应用于广州大学方滨兴院士本科预备班“机器学习与数据挖掘”教学实践,改善了课程的教学效果。