基于Android的手机签到系统

该文介绍一款基于无线路由局域网及手机唯一标识码(IMEI码)的Android手机签到系统。系统由服务器端,教师端及学生端构成,客户端通过HTTP协议与服务器端实现互连,即可进行登录签到等操作。此过程中无线路由控制签到距离,限定时间保证签到时间的准确性,手机IMEI码保证签到唯一性。以此系统的实现优化考勤机制,节约教师点名时间,达到课堂时间利用最大化的目的。     

基于超球覆盖仿生模式识别的指纹点名系统

超球覆盖仿生模式识别方法具有识别速度快、误识率低、易于实现等特点,特别适合于一些实用性较强的应用领域使用.研究了一种基于超球串覆盖的仿生模式识别方法,并应用于指纹点名系统.在对实际教学需求分析的基础上,设计了完整的指纹点名系统软硬件,通过指纹传感器对指纹数据进行采集、预处理、用超球串覆盖算法对指纹图像进行了识别,在嵌入式系统STM32中实现了指纹注册、班级选择、指纹签到、签到次数记录等功能,实验结果显示系统达到预期的效果,解决了课堂实时点名问题.超球串覆盖仿生模式识别方法适用于众多应用领域,通过示例,可以举一反三,将方法复制到其他应用场合.     

基于单片机的课堂签到系统设计与实现

目的为方便教师统计学生的出勤情况,设计和实现课堂签到系统。方法通过分析课堂签到系统的功能,采用发光二极管和光敏二极管构成了光电传感器电路,完成学生学号的识别,以AT89C51单片机、存储器芯片和显示器为核心来实现该系统。结果给出了课堂签到系统的硬件电路设计图和软件设计流程图。结论该系统可以完成到课学生信息的统计,同时,也能统计出未到学生的信息,极大的提高了教师的工作效率。     

基于微信小程序的在线学习平台设计与实现

在目前"互联网+"教育背景下,该文开发了基于微信小程序的在线学习平台,将移动学习与课堂教学有机结合,利用碎片化学习的方式,学生课前通过在线学习资源模块提供的SPOC(小规模限制性在线课程)进行课程预习,课堂中通过课堂答题模块为课堂上提供教学效果反馈,课后作业答题模块为课后学生复习提供学习效果反馈,签到点名模块为学院提供教学管理反馈。该项目开发的在线学习平台不但提供了学生移动学习的环境,而且便于教师及时获取学生的学习反馈,为教师动态了解学生的学情,开展精准学习提供支持。     

一个新的课堂教学工具——智能考勤及提问点名系统的设计与实现

教师课前或课后考勤点名是高校管理工作中必不可少的一项基本内容，传统纸质点名考勤方式不仅效率低，而且数据容易丢失，讲课期间可能会进行提问点名，为了提高学生考勤数据的安全性，摆脱教师看着点名册读名字做记录的繁琐工作，本文设计并实现了一个新的课堂教学工具．智能考勤及提问点名系统．此教学工具能进行常规的考勤和课堂提问点名，能记录旷课、请假、迟到和提问次数，能设置平时成绩扣分并导出最后的成绩，能在常规考勤和课堂提问点名时自动发音，能在幻灯片全屏播放时显示提问界面，能避免一次课中提问同一个学生多次的情况，能记录学生被提问的总次数．此教学工具经多位老师在日常教学中的使用实践，效果很好，值得应用推广．     

课堂指纹签到智能管理系统的设计与实现

针对课堂签到存在作假及浪费上课时间的问题,设计了一种课堂指纹签到智能管理系统。系统由指纹终端、服务器和管理软件组成,各组成部分在同一WiFi网络内以Modbus TCP协议完成数据传送。指纹终端用STM32F103ZET6控制,服务器通过运行MySQL数据库来对信息进行存储,管理软件分为学生版和教师版。学生将指纹与身份信息事先录入系统,签到时对两类信息同时进行验证,确保签到真实有效。测试结果表明,系统能实现录入、签到等功能,具有较高的稳定性和防伪性。     

基于移动终端的网络签到系统

传统的手工签到耗用时间长、数据统计复杂、数据量大不便于保存,不适合大范围、人数多的签到场合,没有信息发布与推送功能。基于移动终端的网络签到系统通过无线网络使服务器与具有Android操作系统的终端设备相连,在终端设备上进行签到,签到数据同时上传到服务器的数据库,提高了签到的效率,保证教学、会议等综合性大型聚会场所的快速签到,便于数据统计和存储,同时该系统还可以实时的进行网络查询签到,终端设备可以获取服务器推送的各种信息,及时获得通知通报。对基于移动终端网络签到系统在校园课堂签到应用的系统设计、开发实现方法、实施步骤进行了总体阐述。     

如何用好点名制度

本着以生为本的理念,改良点名制度,让学生在点名过程中减少抵触情绪,得到教师的关爱和帮助,激发学生的积极心理,让学生在点名过程中从被动服从转向积极主动地学习,创造学习氛围,提高学习效率,改善师生关系,在此基础上进一步培养学生的创新能力,培养合格的毕业生。     

基于神经网络的语音识别点名系统

伴随着现代科学与计算机技术的发展,人们意识到了语音识别技术所具有的重要理论价值和广阔的应用前景,而语音识别技术也成为了现代计算机技术研究和发展的重要领域之一。考勤是评价学生平时成绩的重要指标,传统的点名方式效率低下,真实性得不到保证,而目前实施的点名系统无法改善此类现象。针对上述问题,设计一种基于神经网络的语音点名识别系统来提高点名的准确率。在基于神经网络的语音识别点名系统中,通过比对说话人声音特征的方式来确定学生的出勤,从大量的实验数据中可以发现,此种点名方式可有效地提高点名的准确率。     

基于互差跳跃算法的签到系统研究与实现

针对传统签到方式耗时且繁琐,文章研究并实现了一个基于互差跳跃算法的签到系统。该系统使用百度地图应用编程接口(application programming interface,API)获取签到者位置信息,基于中位数的互差跳跃算法判断签到者所在位置是否正确。算法以中位数附近一定范围的互差均值作为基准,以相邻数据互差与基准的比值作为异常门槛系数,根据系数值对已签到用户位置信息的可信度进行判断,从而确定用户的真实出勤状态。该系统目前已应用于某高校课堂考勤,实际应用效果证明该系统拥有较高的准确率,可以满足签到需求,有很好的实用性。