高校信息素养教育中MOOC与课堂混合教学模式研究

信息素养在信息时代显得尤为重要,然而高校图书馆所采用的面对面授课形式或者结合网络进行的在线教育模式存在教学资源有限、授课时间长、学习者体验差等不足,而目前兴起的MOOC模式很好地弥补了这些缺陷,因此,本文提出了一种线上线下相结合的混合教学模式。该模式主张理论课由学生课后自主学习MOOC课程为主、实践课由教师在机房指导操作学习的方式进行信息素养教育。文章重点阐述了该模式的授课流程、模式特点以及对教师的能力需求。     

遗传神经网络特征提取及在分类中的应用

将遗传算法和神经网络结合应用于乳腺癌细胞分类,首先利用遗传算法随机提取训练集的属性特征,然后用提取特征后的训练集训练神经网络,最后得筑必要的特征子集优化网络结构,仿真实验结果表明,遗传神经网络不仅可以优化神经网络的权值和阈值,还能有效地找出线性可分离特征子集,从而达到降低数据维数并提高分类精度的目的。     

基于ChatGPT的大学生数据素养教育研究

随着大数据智能时代的到来,数据素养已成为现代大学生必备的基本素养之一。然而目前国内数据素养教育存在教育资源缺乏、学习难度大且效率低、教学学科化个性化不足等问题。基于自然语言处理模型ChatGPT强大的语义理解和推理能力以及智能问答、即时反馈等功能优势,提出ChatGPT+数据素养教育模式,从数据素养课程设计、教学应用场景、教育支撑保障3方面论述如何将ChatGPT融合到数据素养教学中,以期丰富数据素养教育体系,提升教学效率,满足学生个性化学习需求,促进人工智能教育理性发展。