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姜明芳 《中国现代教育装备》2018,(23):43-44
深入分析了大数据时代程序设计类课程教学所面临的新的机遇与挑战,充分挖掘大数据时代特色,从教学目标、课程教学内容、教学方法、教学评价与课程考核等方面探究了大数据环境下程序设计类课程教学改革的基本思路,并提出了适应大数据时代的程序设计类课程教学改革策略,从而实现程序设计课程教学与大数据技术的充分融合,增强程序设计课程教学效果,切实提升学生程序设计能力与大数据思维能力。 相似文献
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高玉晶冯越 《幼儿100(教师版)》2019,(5):18-22
在大数据时代,我们越来越注重数据的重要作用。以往课程开展前,教师们也会利用各种方式进行前期的抽样调查,但是得到的数据与课程之间似乎并没有建立真正的联系。作为一线教师,到底该如何发挥数据的真正价值?将数据与课程建立怎样的联系?这是目前急需解决的问题。本文以小班开学初的新生适应性课程为例,重点就数据收集、信息择取、价值判断、精准分析的重要方法等进行了详细阐述,旨在探析数据与课程建立联系的有效策略。 相似文献
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在大数据时代下,通过围绕课程资源挖掘、课程资源整合和课程资源使用三个方面,对课程资源进行标签式整合,搭建云平台,将大数据技术应用于小学道德与法治课程资源使用中,能够有效地提升课程资源的使用效率,极大地推动道德与法治课程的教育教学工作,有利于培养小学生的思想品德。 相似文献
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随着信息技术的发展,各校相继开设数据科学与大数据专业以缓解大数据人才短缺问题。为了提高Java课程与大数据专业的契合度,面向大数据专业开展Java程序设计教学改革研究。在教学内容上,将大数据前沿知识适当穿插于课程教学中进行讲解与分析,并通过延伸实验项目,训练学生分析与解决问题的能力;在教学方式上,利用视频资源探索应用混合式学习方式,并设置累加式实验项目以提高学生学习兴趣。通过课程改革,可为后续大数据专业课程学习奠定良好基础。 相似文献
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教育水平需与时俱进，改革已成为必然．高等教育已在改革之列，近年来各高校教学改革成果显著．文章基于数据科学与大数据技术专业数学类课程的高校教学改革，通过分析数据科学与大数据技术专业的特点和大数据专业数学类课程教学改革的现状，探讨基于数据科学与大数据技术专业数学类课程教学改革中存在的问题和应对措施，并提出改革相应的完善建议． 相似文献
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大数据技术已经成为信息化发展的重要组成部分。通过对“大数据管理与应用导论”进行课程体系设计及对具体工作进行创新与反思,分析该课程的重要性、内容设置和教学改革,以及该课程在培养大数据人才方面的作用,以此提出建设方案,包括强化实践教学、建立实习基地、引入企业导师、开展竞赛活动、加强与企业的联系,可以更好地促进“大数据管理与应用导论”课程的发展,培养更多大数据人才,为大数据产业的快速发展和社会的进步作出积极贡献。 相似文献
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《新校园(当代教育研究)》2017,(12)
在大数据时代,利用大数据技术进行课堂教学改革是教师面临的一个新挑战。本文探索利用慕课辅助进行"算法设计与分析"课程教学,建立基于大数据的个性化课程教学体系,分析个性化课程学习测试机制,提出利用大数据开展"算法设计与分析"课堂教学改革的方法。 相似文献
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栗洁 《武汉工程职业技术学院学报》2023,(4):90-92
在深入剖析课程思政内涵及其隐蔽性、融合性和全面性特征的基础上,提出大数据与会计专业的课程思政应把握诚实和守信、数据安全和道德责任、数据质量和准确性、全球化视野和跨文化交流、创新思维和实践能力五大主题,最后阐述了推进大数据与会计专业课程思政的具体措施。 相似文献
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人工智能与教育深度融合发展的目的在于通过高智能性的技术来不断提升教育的科学性和民主化。人工智能与教育深度融合发展的操作原理是通过技术、数据和算法的重组,推动教育走向智能化,具体表现为支持智能教育关键技术的高智能化(技术)、教育资源的整合与教育大数据的形成(数据)和教育供给的科学化(算法+服务)。就目前而言,人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题。为此,要想实现人工智能与教育的深度融合发展,教育应尽早谋划,重新思考人工智能时代教育将如何存在,并从技术基础(改善技术的成熟度,重新思考技术世界中的教育)、数据驱动(加快教育数据资源的整合力度,提高教育数据单元质量)和算法服务(创新教育资源的有效供给方式)三个层面协同推进。 相似文献
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随着信息技术的迅猛发展,人工智能受到人们的广泛关注,并引领着新一轮教育革命。针对人工智能与教育融合发展尚不完善的现状,以中国知网CNKI关于教育人工智能的期刊数据为研究对象,运用知识图谱可视化软件CiteSpace,对文献数据进行分析解读及科学知识图谱可视化展示。在此基础上,结合国内教育人工智能发展现状,揭示国内教育人工智能前沿热点与发展趋势,以期为我国教育人工智能相关研究提供有益参考和借鉴。 相似文献
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物联网技术社区时序数据建模是世界各国学者研究的新型热点课题．本研究对非线性物联网技术社区时序数据预测神经网络中存在的几个瓶颈进行分析探讨．提出基于人工神经网络非线性视角下物联网技术社区时序数据预测中的应用研究来优化预测神经网络环境下的瓶颈．并且通过人工神经网络社区数据的仿真实验表明该算法的高效性和实用性． 相似文献
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随着新一代人工智能技术的发展,其在智慧教育领域的应用日趋深入。对幼儿园信息管理、家园互通、幼儿成长记录、幼儿成长分析进行研究,阐述人工智能技术应用于幼儿成长记录分析和家园共育中的重要性,并根据“互联网+”学前教育变革相关政策,提出基于人工智能技术的新型幼儿成长记录系统构建方案,以更好地记录幼儿成长过程相关信息,为幼儿成长及教育教学提供数据支持。 相似文献
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教育是人类社会文明发展的重要领域,人工智能在教育领域的应用,对教育产生了革命性的影响;同时,也给教育伦理带来了一系列风险和挑战。人工智能在教育应用中导致的伦理困境和可能面临的伦理风险,主要表现在人工智能与教育主体的权利嬗变、算法推荐与学生个性的发展异化、人工情感与人机互动的情感危机、智能感知与教育数据的价值困境这四个方面。为了防范和消除这些伦理风险,“以人为本”“以德为先”“以法为界”是人工智能在教育应用中的理性选择,教育责任则是“可信赖的人工智能应该做什么”伦理准则的实践指向。 相似文献
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以云计算、大数据和深度学习为核心驱动力的人工智能正在如火如荼地开展,它与教育的深度融合(“人工智能+教育”)正在不断变革教育理念、更新教育手段、丰富教育内容。人工智能在教育领域不断推进应用之时,围绕它的批判声也络绎不绝。究其根源而言,人工智能试图驰骋于整个教育疆域但却力不从心,人工智能与教育深度融合过程中出现的新问题使它步履维艰。以此为根,人工智能应用于教育领域而招致的批判具体表现为三个方面:“人工智能+教育”系统、工具的安全性能无法保障,教育数据隐私泄露,教师主导地位沉沦。基于此,可以制定统一的“人工智能+教育”系统、工具开发与设计标准,利用区块链技术保护教育数据隐私,划定人工智能在教育领域的应用边界,从而拨开“人工智能+教育”前行中的重重迷雾。 相似文献
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进入21世纪以来,人工智能技术在社会经济和文化教育等领域应用广泛,“人工智能+X”日益成为社会共识。人工智能为人类社会的进步开辟了新的途径与机遇,已然成为推动社会各领域前进的重要力量。人工智能应用在继续教育领域具有可行性,但是还存在数据难以采集、人工智能本身发展不成熟、缺乏专业的教师队伍和课程体系、教师对人工智能存疑等问题。在人工智能时代,继续教育应抓住机遇,从教育理念、教师素养、政企学研、着力打造继续教育智能化发展空间等方面入手,促进继续教育智能化。 相似文献
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为加速美国在全球范围内人工智能技术上领导地位的实现,重估美国联邦政府在人工智能研发方面的优先事项和满足人工智能时代对美国劳动力教育的现实需求,美国政府于2019年6月发布了《2019年国家人工智能研发战略计划》,这是美国在全球人工智能竞争大背景下出台的最新人工智能发展战略性文件。基于该文件核心内容并结合美国政府发布的其他相关资料,对其当前教育人工智能战略的最新走向进行分析研究可以发现,美国教育人工智能发展战略主要以持续投资人工智能的基础研发、开发有效人机协作方式、关注解决法律伦理问题、设计安全可靠的AI系统、创造开放性的数据环境、制定评估监管标准体系、着重AI研发人员的培养和扩大公私合作伙伴关系等八大战略为主要内容,并通过设立两大专业委员会、大力拓展学徒制计划、高度重视STEM教育、全力培养AI研发人员和加快培养高技能人才等五大现实举措,构筑了一个注重政府统筹规划、AI人才的开发、安全负责理念和国内外合作的教育人工智能发展愿景。 相似文献
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邬依林 《广东教育学院学报》2006,26(3):88-91
将人工免疫算法应用于十字路口交通流数据的分类处理．将所分析的数据作为抗原，利用抗体、抗原的亲和作用，通过刺激／抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆池，再运用传统的聚类分析方法，对抗体记忆池进行分类，仿真实验结果清晰地反映了路口交通流数据网络的内在结构，为交通路口的红绿灯控制采用动态模式提供理论依据，同时说明人工免疫算法具有广阔的实用价值． 相似文献
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An artificial intelligence technique of back-propagation neural networks is used to assess the slope failure. On-site slope failure data from the South Cross-Island Highway in southern Taiwan are used to test the performance of the neural network model. The numerical results demonstrate the effectiveness of artificial neural networks in the evaluation of slope failure potential based on five major factors, such as the slope gradient angle, the slope height, the cumulative precipitation, daily rainfall and strength of materials. 相似文献