大学计算机基础课中基于问题式学习的探究实践

基于问题式学习（PBL）是一种以问题为导向的教学模式，能有效提高学生的学习兴趣，培养学生自主学习能力掌握解决问题的方法。罗群岛文中主要探索大学计算机基础课教学中基于问题式学习的教学设计策略与实施步骤，以期对大学计算机基础课改革有新的启示。     

“基于分类问题学习”教学法在概率统计教学中的应用研究

本文在"基于问题的学习"教学法的基础上提出了"基于分类问题"学习的教学法。给出了该教学法的教学设计,包括问题的设计与分类和基于分类问题学习教学的实施。阐述了该教学法实践特征以及实施的必要条件。     

基于问题解决的语文学习模式建构

基于问题的学习也称作抛锚式教学,基于问题的语文学习应特别关注设置问题情境、设计驱动问题、依托问题设计等三项内容进行具体活动的学习活动操作。注重信息技术在基于问题的语文学习中能够起着重要支持作用的同时,也要防止信息技术在语文教学中的机械运用。     

浅谈FLASH教学中的“问题设计”

问题导向学习(Problem-Based Learning,简称PBL)是以"问题"为核心的一种教学模式,使学生在解决问题的过程中进行学习,并能将当前"问题"提升为一个新的学习内容。使学生有机会主动参与,并从同学与老师的互动中,得到更佳的回馈及学习成果。本人在采用这一教学模式进行教学时,深感其中的"问题设计"是整个模式的关键,只有好的"问题",才能真正激发学生的探究动机,取得好的教学效益。     

一种基于本体的问题求解学生模型

以平面几何问题为对象, 通过对主观试题解答进行研究, 建立一种基于本体的问题求解学生模型(OSSM). 实现了自动问题答案评估学生模型的设计, 给出了适用于主观题求解基于本体的知识表示方法、 主观题求解过程跟踪方法和答案智能评估方法. 用本体方法实现知识表示, 可从多方面评估学生对知识点的掌握情况, 从而实现对学生学习的智能指导.     

"基于问题式学习" 教学方法分析

基于问题式学习是近年来受到广泛重视的一种教学方式,它强调把学习设置到复杂的、有意义的问题情境中,通过让学习者合作解决真实问题的过程来学习隐含于问题背后的科学知识,形成解决问题的技能,并形成自主学习的能力.本文对"基于问题式学习" 教学方法的相关问题进行了分析,并通过教学案例进行探讨.     

案例结合问题教学在药物分析课程中的应用

药物分析是一门理论与实践并重的学科,不仅需要有效地为学生传授药物分析的基础知识、方法技能,更要注重培养学生解决实际问题的能力.基于药物分析的学科特点,在教学过程中实施案例结合问题教学法,以案例激发学生学习热情、以问题启发学生自主学习,理论联系实际,有效培养学生专业素养并提高其综合素质,取得了良好的教学效果.     

浅谈FLASH教学中的“问题设计”

问题导向学习（Problem-Based Learning,简称PBL）是以“问题”为核心的一种教学模式,使学生在解决问题的过程中进行学习,并能将当前“问题”提升为一个新的学习内容。使学生有机会主动参与,并从同学及老师的协助中,得到更佳的回馈及学习成果。但“问题设计”是关键,只有好的“问题”,才能真正激发学生的探究动机,取得好的教学效益。     

工程项目造价管理中存在问题的探讨

到目前为止,工程项目造价管理的思想仍然只是一种工程项目造价管理所追求的境界,一种开展工程项目造价管理的方针和指导思想,还没有建立起真正的全过程造价管理的技术方法。现有的工程项目造价管理的方法并不是一种基于活动和过程的造价管理方法,而是一种传统的基于资源和部门的造价管理方法。同时,在工程项目的实施过程中,我们对工程造价进行控制的方法也是一种基于资源和部门的工程造价控制方法,而不是按照基于活动和过程的造价控制方法。     

基于问题教学模式在高职教学中的实践与思考

在高职生开展基于问题教学模式必要性和可行性分析基础上,以《计算机应用基础》课程相关章节为例,设计出基于问题教学过程并付诸实践。实践结果表明,新的教学模式对提高学习者学习兴趣、培养自主学习意识、锻炼团队协作能力具有积极促进作用,但实践中也存在教师角色转换难、学习者适应性差、小组合作学习不规范、学习者反思习惯养成难、教学评价不科学等问题。结合实际效果及问题,从加强师资培训,建立课外学习监督机制、规范小组合作学习和加强教师业务学习几方面提出了推进高职生基于问题教学实践的建议。     

学习障碍的问题解决治疗个案研究

在心理咨询的学生来访者中，学习障碍是一种非常普通的问题。一些学习障碍的背后隐藏的是情绪问题，这些可能来自于生活的方方面面。因此，解决这类学习障碍从问题解决入手，会取得良好的效果。通过对一个学习障碍个案的三次咨询，系统介绍了问题解决疗法的过程与效果。     

采用时间度量的半监督链接预测方法

提出了一种采用时间特征的半监督链接预测方法.该方法将链接预测问题视为机器学习中的二类分类问题.针对网络稀疏的问题,方法使用了半监督学习技术,利用网络中大量未连接的节点对辅助已连接节点对进行训练.针对网络中链接动态出现的问题,方法添加了若干时间特征来描述节点对.在现实数据集DBLP和Enron中的实验表明,该方法与未采用时间特征或者未使用半监督技术的链接预测方法相比,均具有更高的预测准确率.     

基于凸规划观点的神经网络学习

人工神经网络最重要的特征就是网络的学习能力,通过对神经网络内部权值的调整,学习外部环境结构的特征和信息的表示.从信息几何的角度,对神经网络的学习过程进行了几何描述,并将神经网络的学习问题转化为,最小化外部环境表示的真实分布与网络模型表示的逼近分布之间的"距离",并证明了对于可编码成指数簇流形的神经网络是凸规划问题.为神经网络学习的研究提出了一个新的思路,也为在高维非线性空间中解决网络学习问题的有效性,从信息几何的角度给出了一种解释.     

形态学联想记忆在内隐学习中的应用

内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内隐学习的模拟,而且可以克服传统人工神经网络在模拟内隐学习时的各种缺陷,实验表明了该方法的有效性.     

关于学生物理学习策略的研究

物理难学是一个普遍性的问题,要从根本上改变这种现状,就要让学生拥有一定的学习策略。学习策略在于强调学生的自主学习,强调学生对学习过程的反思和调控。物理学习策略应包括物理现象的学习策略、物理概念和规律的学习策略以及物理问题解决的学习策略三个方面。学生的物理学习策略,需要在教师的指导和训练中逐步形成。     

高斯基函数CMAC快速算法的改进及应用研究

该文对基于高斯基函数小脑模型(CMAC)的快速算法进行了改进,针对其学习速率的选取问题,提出了一种基于遗传算法的学习速率最优选取方法,使得CMAC学习速率的选取得到了最优化。讨论了该算法的实际可行性,提出了参数选择和实时控制相分离的策略,并在某转台伺服系统模型中进行了应用研究。仿真结果表明,改进算法避免了学习速率选取的经验不确定性,提高了CMAC学习收敛的快速性。     

A geospatial service composition approach based on MCTS with temporal-difference learning

With the complexity of the composition process and the rapid growth of candidate services,realizing optimal or near-optimal service composition is an urgent problem.Currently,the static service composition chain is rigid and cannot be easily adapted to the dynamic Web environment.To address these challenges,the geographic information service composition(GISC) problem as a sequential decision-making task is modeled.In addition,the Markov decision process(MDP),as a universal model for the planning problem of agents,is used to describe the GISC problem.Then,to achieve self-adaptivity and optimization in a dynamic environment,a novel approach that integrates Monte Carlo tree search(MCTS) and a temporal-difference(TD) learning algorithm is proposed.The concrete services of abstract services are determined with optimal policies and adaptive capability at runtime,based on the environment and the status of component services.The simulation experiment is performed to demonstrate the effectiveness and efficiency through learning quality and performance.     

中国传统人文背景下的教育与现代远程开放教育在学生学习方式上的比较分析

远程教育的自主学习实施难,终身教育的自主学习实施更难。一个有着几千年封建科举制度的中国欲在短期内彻底摆脱旧的教育学习观念与行为谈何容易!因此,本文通过对中国传统人文背景下的教育与现代远程开放教育在学生学习方式上的比较分析,力求揭开中国远程教育难以有效实现学生自主学习目的的这个"谜",从而从根源上探寻一条解决之路,实现具有中国特色的终身教育体系。     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

可缓解类重叠问题的跨版本软件缺陷预测方法

针对软件缺陷预测过程中未充分使用源代码语义特征以及训练数据集中的类重叠问题, 提出一种面向类重叠的跨版本软件缺陷深度特征学习方法. 该方法采用混合式最近邻清理策略缓解深度学习语义特征中存在的类重叠问题. 在PROMISE公开数据集上进行测试的结果表明, 该策略能提升基于深度语义学习的软件缺陷预测性能, 分类性能最多在中值上提升14.8%. 实验结果表明, 在跨版本深度缺陷预测问题中可采用混合式最近邻清理策略缓解类重叠问题.