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991.
深度学习回应时代诉求,指向“核心素养”改革,回答了“培养什么样的人”的问题,回归了学习本质。知识图谱有助于促进学生深入思考,提高问题解决能力、批判性思维和创新能力,实现深度学习。但以往知识建构存在组织静态、孤立的局限,基于ARCS动机模型和知识建构理论,从协同知识建构、动机策略和学习环境建构面向深度学习的动态知识图谱模型,具有动态生成、及时反馈、交互共享等特点,突出学生的主体性、能动性,增强学习体验。以大学生为研究对象,利用文本挖掘、滞后序列分析等方法评测动态知识图谱建构模型。结果表明,实验组学生在学习成绩、注意力程度等方面均优于控制组,尤其对中低水平动机学习者产生积极影响,显著提高了学生在完成任务过程中的感知注意力、自信心和满意度。动态知识图谱建构发展思路可从重塑任务前计划、社会认知开放性、意义协商及生成性教学等方面寻找突破口,催生深层次认知能力与高阶思维。  相似文献   
992.
文章利用数理统计的方法,对我国31个省、市、自治区的高等教育发展水平进行排序和分类,并对影响高等教育发展的因素进行了相关分析与回归分析,以便从宏观上把握我国各地区高教发展的现状,为更好地指导和规划高等教育事业的健康发展提供一定的科学依据。  相似文献   
993.
In this study, an artificial neural network (ANN) model for studying the strength properties of steel fiber reinforced concrete (SFRC) containing fly ash was devised. The mixtures were prepared with 0 wt%, 15 wt%, and 30 wt% of fly ash, at 0 vol.%, 0.5 vol.%, 1.0 vol.% and 1.5 vol.% of fiber, respectively. After being cured under the standard conditions for 7, 28, 90 and 365 d, the specimens of each mixture were tested to determine the corresponding compressive and flexural strengths. The pa- rameters such as the amounts of cement, fly ash replacement, sand, gravel, steel fiber, and the age of samples were selected as input variables, while the compressive and flexural strengths of the concrete were chosen as the output variables. The back propagation learning algorithm with three different variants, namely the Levenberg-Marquardt (LM), scaled conjugate gradient (SCG) and Fletcher-Powell conjugate gradient (CGF) algorithms were used in the network so that the best approach can be found. The results obtained from the model and the experiments were compared, and it was found that the suitable algorithm is the LM algorithm. Furthermore, the analysis of variance (ANOVA) method was used to determine how importantly the experimental parameters affect the strength of these mixtures.  相似文献   
994.
当前我国STEM教学中普遍存在课程设计粗线条化、缺少足够的教学支架、无法满足学生完成探究过程等问题。造成这些问题最为核心的原因是STEM教学设计过程中没有充分考虑如何激发学习者的学习动机。STEM教学所强调的自主、合作、探究的"做中学"学习方式和注重跨学科、情境、体验、参与的特色,有助于激发学习者多个层面的学习动机,从而提升STEM教学效果。基于STEM教学过程模式、学习动机相关理论以及动机层次模型,通过归纳演绎构建的面向STEM教学过程的学习动机序列模型,包括教学目标/结果层、教学活动层、教学干预/策略层三层结构,通过每层核心要素的横向推进以及层与层之间的纵向转化,最终指向STEM学习动机的激发。该模型的特色体现在,从情境、语境和全局三个层次划分了学习动机,并指出在各教学环节可以通过不同的教学活动设计来激发不同类型的学习动机,且情境、语境和全局动机之间存在双向循环递归关系。案例分析结果表明,该模型有助于指导教师更好地在STEM教学中激发学习者的多层学习动机。  相似文献   
995.
本文采用文献动态计量方法,借助引文可视化分析软件CiteSpace V 绘制语境论与语义最简论之争的动态知识图谱。研究发现:近30年来语境论与语义最简论之争由哲学一统江湖到哲学与语言学二分天下,且后者势头强劲,逐步摆脱哲学的束缚,渐成独立的研究分支。在研究动向上,语用学与哲学主战场不谋而合,前者表现为对客观主义真值条件论的反省或背弃,后者表现为从客观真理到主观真理的转向。  相似文献   
996.
情感是影响学习者认知和行为的关键性非智力因素。准确分析、识别学习者的情感状态,对教育的个性化、智能化发展尤为重要,它是情感计算的重要内容,已经成为人工智能和教育领域的交叉研究热点。学习体验文本是学习者情感分析的主要数据来源。面向学习体验文本,是在完善基础词典和情感词典的基础上,提出一种融合情感词典和机器学习的学习者情感分析模型,能够实现对段落级/篇章级学习体验文本的多级情感分类,从而挖掘学习者内隐的情绪状态。为了检验模型的有效性,采用宏平均指标全面评估情感分析模型的整体分类性能。研究结果表明:选择情感词特征和句子构成特征、采用SVM分类器时,该模型能够准确识别学习体验文本中的学习者情感;模型不仅为学习者多级情感分析提供新的研究思路,而且也为深入挖掘学习行为、改善在线教育的学情分析等,提供了技术支撑。这一研究结果,有助于进一步把握模型的应用前景、面临的问题和挑战等,并提出了相关建议。  相似文献   
997.
天气预报多元回归模型中模糊因子的集对分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
天气预报模型中的预报因子一般都有较好的预报能力,因为它们是根据预报对象的特点、预报因子的物理意义和预报经验,使用一定的技术方法而精心筛选的.但是预报因子在每次天气预报中的性能表现有清晰和模糊之分.从集合预报和近邻估计两种方法的基本思路出发,定义了描述因子模糊性的统计量——变异系数,并用此来识别多元回归模型中的模糊因子;从集对分析的基本理论出发,推导了适合于多元回归分析的联系度公式.并借此来处理模糊因子.在此基础上建立基于集对分析的天气预报多元回归模型,比传统模型明显地提高了天气预报准确率。  相似文献   
998.
省区影响因子——中国各省区科技发展趋势评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
党亚茹 《情报科学》2002,20(1):74-77
本文以1989-1998年SCI收录中国科技论文量和引文量为评价依据,建立了省区影响因子,并以其为评价指标,对10年来中国各省区科学发展趋势进行了分析。  相似文献   
999.
论文运用因子分析、回归分析等方法对创业投资如何促进经济转型升级进行了实证分析。研究结果表明:创业投资对经济转型升级有明显的促进作用;创业投资主要是通过用于人均GDP、专利申请受理数、专利申请授权数、新产品销售收入、高技术产业比重、高技术产品出口比重、单位工业废气排放产出等的促进所达到的,为全国和广东省经济转型升级提供了有价值的参考意见。  相似文献   
1000.
CK6132车床主轴组件的模态分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用ANSYS对CK6152车床主轴组件进行了模态分析,分析了主轴轴承的刚度、卡盘、工件和尾座顶尖对主轴组件固有频率的影响。  相似文献   
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