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基于CDIO理念的1级项目设计与实践 总被引：19，自引：0，他引：19
现代企业与CDIO工程教育人才培养模式都对学生在技术知识和推理能力、个人职业技能和职业道德、团队协作交流等人际交往技能以及大系统调控能力四个方面的培养提出了很高的要求。而我们的学生由于一直受到应试教育的影响,普遍缺乏学习主动性以及团队合作意识,很少、甚至从未进行过项目创新与设计的训练,缺乏学习目标和自我规划,不理解专业及课程设置的目的与意义。以上的种种问题,使中国大学工科新生的现状与CDIO四大能力之间有着很大差距,因此,尽早对这些新生进行CDIO训练非常必要。本文主要介绍了汕头大学电子工程系在1级项目的初始阶段(cornerstone)对新生进行CDIO理念教育与训练的情况。在该系1级项目的实施过程中,首先由教师向学生讲授CDIO基本理念与方法,并向学生全面介绍基于CDIO理念而设置的本专业课程计划;其次,通过剖析一个具有普遍性与代表性的电子产品结构与设计,使学生认识到产品与专业课程之间的有机联系,明确专业与课程设置的目的与意义;再次,通过组织学生去企业参观、请企业高层管理者讲演等形式,使学生了解企业运作的规律,及其对人才的要求及标准;最后,通过一个实际项目的设计,使学生直接体验设计与创新。通过2006、2... 相似文献
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从CDIO到EIP-CDIO——汕头大学工程教育与人才培养模式探索 总被引：76，自引：0，他引：76
全球化已成为当今世界经济发展和竞争的一个主要特征,全球经济一体化的发展,对人才,特别是专业工程技术人才以及其他专业性及技术服务行业人才形成了一个通用的标准,因此,在这样快速发展的全球竞争环境下,一个国家的工程教育无法完全孤立地发展,必须融入全球经济和社会的循环中去.本文在回顾国际工程教育改革背景的基础上,从汕头大学工学院的工程教育与人才培养模式改革出发,提出了以工程设计为导向,以培养个人能力、团队能力和系统调控能力为主要目标的EIP-CDIO(Ethics、Integrity、Profession-alism-Conceive、Design、Implement、Operate)工程教育理念;并根据本校实际,提出以实践性和探索性的设计项目为载体,以科学的课程安排(进度)促进能力培养的人才培养模式;文章对EIP-CDIO的培养模式、培养计划、课程设置、教学模式、教学质量评估监督体系等诸方面进行了详细的探讨,并阐述了自己的改革经验与思考.期望能为中国的工程教育与人才培养模式探索一条新的改革思路,为培养符合现代企业要求的国际化工程技术人才做出贡献. 相似文献
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基于ISO的EIP-CDIO人才培养模式质量保障系统的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
从2005年开始,汕头大学工学院开始了以工程设计为导向,以培养个人能力（包括自学能力和创新能力）、团队能力和系统的适应与调控能力为主要目标的EIP-CDIO（EthiCS、Integrity、Professionalism—Conceive、Design、Implement、Operate）工程教育与人才培养模式的改革。为保证EIP-CDIO教学质量与水平,并能逐步在教学质量控制与管理上与国际接轨,引入ISO系列标准于教学、行政管理,结合学院实际工作特点编写出了管理手册、行政管理、教学管理和学生管理四个文件,并于2008年4月通过了德国莱茵TUV（中国集团）专家组按照ISO19001：2000＆ISO14001：2004两个标准进行的审核和评估。本文就如何构建基于ISO的EIP-CDIO人才培养模式质量保障系统进行了阐述,通过介绍如何将ISO族的八项原则应用于教学改革中来说明IS0质量保证系统可以保证EIP-CDIO教学质量与水平,并使其能逐步在教学质量控制与管理上与国际接轨。 相似文献
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提出了一种基于Volterra系数模型, 用于提高非线性传感器性能的新方法. Volterra模型可作为一个非线性滤波器用于降低传感器的噪声, 并可对传感器进行非线性补偿. 在实验中, 采用精度较低的压力传感器MPX10作为实验传感器, 采用具有较高精度的传感器MPX2010产生构建Volterra模型的训练学习数据. 仿真实验表明, 利用Volterra 模型进行滤波, 传感器MPX10的精度由原来的0. 354～0. 42 变为 0. 041～0. 053. 由此可见该方法可有效地提高传感器的性能与精度, 并具有较高的环境适应能力. 相似文献
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基于遗传算法的非线性传感器模型辨识 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种新的、基于遗传算法的非线性传感器逆模型建模方法 .利用遗传算法建模 ,可以方便、准确地辨识未知非线性模型的系数 .仿真实验表明该方法较传统方法 ,具有更好的灵活性与适应性 ,可以方便地实现在线修正模型系数 ,因此提高了传感器的测量精度 .由于遗传算法可以实现模型系数空间的全局搜索 ,因此可以避免在模型系数训练过程中陷入局部极小点 . 相似文献
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