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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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数据安全技术体系建设实践.杨小龙1222

挑战 面对的问题 要达成的目标 方法 数据安全架构 技术体系建设 实践 数据感知、管控能力建设 自动化审计能力建设 数字水印能力建设 方向 持续迭代 面向未来

  • 2021-06-24
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究_李健

针对当前高校信息化平台建设存在的问题,尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台,在B/S、C/S网络模式交叉混用的基础上,基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境,设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新平台。在大类招生的背景下,采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理,应用数据挖掘算法进行平台数据的分析及对教学的指导作用,完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集,从根本上提高督导工作效率,解决教学过程中的种种问题,有利于高校在人才机制体制改革的今日,源源不断的培养创新型人才。

  • 2021-06-21
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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究_邓扬鑫

随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗,用于将杂乱的数据转换成有用数据集;然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型;最后,以信号预测模型为基础,采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明,该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。

  • 2021-06-21
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基于物联网技术校园智能安防系统的设计与实现

基于物联网技术校园智能安防系统的设计与实现

  • 2021-06-18
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基于梯度提升决策树_GBDT_算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型_林森

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。

  • 2021-06-17
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静电放电算法_混合核SVM的月径流预报模型及应用_李祥蓉

为提高水文预测预报精度,构建基于多项式核与高斯核混合的支持向量机(SVM),利用静电放电算法(ESDA)优化混合核SVM关键参数和混合权重系数,提出混合核ESDA-SVM枯水期月径流预测模型,并构建高斯核ESDA-SVM、多项式核ESDA-SVM及ESDA-BP作对比预测模型,以云南省某水文站枯水期1—4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24 a和后10 a资料对各模型进行训练和预测。结果表明,混合核ESDA-SVM模型对实例1—4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于多项式核ESDA-SVM等3种模型。混合核ESDA-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。

  • 2021-06-17
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物联网,到底有什么玄机?

物联网被普遍认为是继计算机,互联网与移动通信网之后的世界信息产业的第三次浪潮.世界各国如今正大力推动物联网的发展.人们对物联网的研究正如火如茶地进行着.那么到底什么是物联网.它有哪些特点和应用等,正是本文所要探讨的.

  • 2021-04-27
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