基于底线管理提升课程教学质量的探索与研究

针对传统专业课教学存在教学方法落后、过程管理松懈,更有甚者,通过降低试卷难度、变相泄题等不正当手段使学生通过课程考核等问题,中国计量大学光学原理教师进行了底线管理教学探索与改革.通过及格考试、基础训练系统、能力提升教学、评价模式改革等手段,在不明显增加学习负担的前提下,使学生能及时解决课程学习中的基础性问题,充分了解通...     

大学物理随堂教学效果评价实用方法

当前的线上教学暴露出在线教学的形成性评价亟需完善等问题,学生课前预习和课上学习的情况不能得到及时反馈,阻碍了教师针对性教学和学生自主学习.本文提出一套随堂教学效果评价实用方法.通过设计客观合理的课前、课后测试卷,借助“雨课堂”在线平台进行简便高效的随堂测试,帮助教师及时掌握每位学生的预习和课上学习效果,从而有助于教师在...     

“一核三阶六化三省”的大学物理在线教学设计与实践

本文对大学物理在线教学的设计进行了探索和实践,我校的大学物理在线课程依托雨课堂、智慧树等教学平台,构建了基于自主学习、以人才培养为核心线上教学模式.通过课前预习、课中翻转、课后巩固三阶段,实现了育人同向化、教学精准化、难度阶梯化、研讨开放化、思维独立化、互动全员化的培养过程,通过平台数据、督学和学生反馈、教师互评进行反思和提升,形成基于自主学习的“一核三阶六化三省”的在线智慧教学,实践证明这种教学设计推动了将课内和课外分开的教学格局转变成依托网络信息技术手段的课堂内外一体化建设.     

浅谈在线课程中的“作弊”及应对策略

2020年春季学期各高等院校均采用在线教学保证停学不停课,在线课程的教学和考试暴露了一些新的问题,教师面临着全新的挑战.文章通过问卷调查,统计考察了学生对在线考试的看法,以及考试中作弊的预期和常见作弊方式,结合开展在线教育较早的欧美研究结果探讨了预防和减少作弊的方法和思路.提出应在激发学生学习兴趣的基础上,建立学术诚信意识,降低作弊冲动.在疫情后的教学活动中,结合线上线下教学各自的优势,改变考核与评分方式,对学生整个学习过程进行考核,全面反应学生学习成果.     

基于信息化技术的大学物理实验教学改革与探索

实验课程是提高大学生应用能力的一种重要手段。但近年来,一些高校的学生实验课成绩却出现了整体下滑的现象。为了进一步促进大学实验教学的改革与提升,本文对内蒙古工业大学五十余个专业近五年的物理实验课成绩进行了抽样分析。分析结果表明,实验教学内容更新缓慢,学生对物理实验的重视程度不够、实验本身吸引力欠缺、教法改进不足等都是导致学生成绩下滑的重要因素。针对这些问题给出了改进大学物理实验教学的方法和建议。     

探索大学物理实验教学新思路有效激发学生创新活力

大学物理实验作为理工科学生的一门重要基础课,对学生的动手能力、创新能力的培养起着极其重要的作用。如何有效激发学生的创新活力,是各高校大学物理教学团队一直关注的重要课题。本文介绍了通过加强演示实验环节、建立学生助课制、与相关课程融合教学等新思路,有效提高了大学物理实验课程的教学效果。     

疫情期间工科院校大学物理线上教学模式探究

为了适应新冠肺炎疫情时期线上教学要求,保证大学物理课程教学的顺利实施,本学期开始我校就对特殊时期的线上教学模式进行了探索.通过调研不同教学平台线上教学特点,最终决定采用钉钉和雨课堂作为主要的授课软件,学校网络教学平台作为教学资源上传平台,保证学生有系统的线上文件库.因为雨课堂的数据记录与分析功能,雨课堂被选为单元测试及课堂测试平台.通过在各平台实施“课前预习、课中直播讨论学习、课后复习”的全过程教学模式,不仅有效的开展了线上教学,还能采集到学生的学习数据,有效掌握学生的学习情况,为大学物理线上教学提供保障.     

工科大学物理混合式教学实践与探索

以大学物理课程为例,从前期准备、教学实践、课程考核3方面进行混合式教学的探索与实践.实践表明混合式教学突破了传统课堂的时空局限,极大地扩展了传统课堂的教学内容和深度,完善了网络教学,使学生实践了真正意义上的自主学习,实现了理想的师生互动关系.     

结合专业特色的大学物理课程教学改革探索

制定大学物理课程的授课计划不仅仅要关注物理学知识体系的系统性,同时要注重与后续专业课程的结合,因材施教;根据学生的专业课程内容和特点,结合学生需求精选教学内容,让学生感受到学以致用．教师要精心进行教学设计,将物理学理论和专业课程知识巧妙衔接,同时还要引导学生重视大学物理学提供的科学研究的基本训练．结合专业特色的大学物理教学改革实践,不仅突出了大学物理课程基础理论的重要性,而且还激发了学生对大学物理学习的兴趣和对专业研究的动力．     

培养兴趣,引导创新——《信息光学》理论教学改革实践

重点研究了针对《信息光学》理论性强的课程和学生在学习过程中兴趣下降以及一知半解等问题,着重从提高学生理论学习兴趣,引导学生创新为出发点,通过改进PPT课件,吸引学生注意,采用深入浅出、举一反三、师生互动、启发式教学方法、理论与实际相结合、教学科研相结合等多种方法和手段,帮助学生建立正确的物理概念,促进学生对数学公式所代表的物理意义的理解,达到改善理论教学效果的目的。同时结合创新性实验建设,培养创新型和复合型人才。     

基础物理实验课后的思考

物理实验课的课后讨论需要引起重视,同时这是尊重和提高学生的自主创新能力的必要途径。提出物理实验课课后开设讨论答疑课的必要性和重要性。阐述了开设实验课后讨论答疑课可以采取的方式和方法,目的是实现学生与教师的综合素质在学与教的过程中相互促进与相互提高。     

基于新概念量子物理的原子物理课程改革研究

借助"渗透式"教学理念及"螺旋式"上升的学习理念,将传统原子物理课内容改变为新概念量子物理,并使之与后续理论物理中的量子力学课程平滑衔接.由实施后的效果分析可知,新课程有助于学生提高学习量子物理的兴趣,逐渐加深对量子基本理论的理解,同时学生对选用的新教材具有很好的适应性.     

应用型高校以学为中心大学物理课堂教学探索

为改变当前课堂教学效果差的现状,本文提出一种适用于应用型本科院校大学物理教学的课堂教学模式.该模式以学生的学为中心,以问题为驱动,形式上借鉴了对分课堂,并利用了线上教学.教学实践表明,该模式提高了学生学习的积极性,提高了课堂教学质量.     

A Multi-Objective Multi-Label Feature Selection Algorithm Based on Shapley Value

Multi-label learning is dedicated to learning functions so that each sample is labeled with a true label set. With the increase of data knowledge, the feature dimensionality is increasing. However, high-dimensional information may contain noisy data, making the process of multi-label learning difficult. Feature selection is a technical approach that can effectively reduce the data dimension. In the study of feature selection, the multi-objective optimization algorithm has shown an excellent global optimization performance. The Pareto relationship can handle contradictory objectives in the multi-objective problem well. Therefore, a Shapley value-fused feature selection algorithm for multi-label learning (SHAPFS-ML) is proposed. The method takes multi-label criteria as the optimization objectives and the proposed crossover and mutation operators based on Shapley value are conducive to identifying relevant, redundant and irrelevant features. The comparison of experimental results on real-world datasets reveals that SHAPFS-ML is an effective feature selection method for multi-label classification, which can reduce the classification algorithm’s computational complexity and improve the classification accuracy.     

大学物理实验课程问卷调查及改革实践

为提高大学物理实验教学质量,实验中心对大学物理实验课程进行了问卷调查,分析和总结了实验预习、教学指导、操作、报告等实验教学环节出现的问题.以问卷调查结果为课程改革依据,提出了将信息技术深度融合实验教学的改革方案.建设微信公众教学平台和虚拟仿真教学平台,辅助实验预习;建立以学生合作学习模式为主,教师指导为辅的教学指导模式...     

Overview of a university course on acoustics and noise

The Bachelor of Mechanical Engineering at the University of New South Wales in Sydney, Australia is a four year degree program. In their fourth and final year, students can choose from a range of technical elective courses, one of those being in acoustics. The acoustics course entitled "Fundamentals of Noise" can also be taken as a postgraduate coursework subject as part of a Masters by Coursework degree. The course covers fundamental topics in acoustics, noise, noise measurement, and noise control. This paper outlines the topics covered in the course, the range of assessment activities conducted by the students, and the use of invited industry guest speakers, all of which aim to maximize student knowledge, interest, and performance in the course.     

在大学物理教学中培养学生的批判性思维能力--浅析开放性提问的作用

具有独立思考和批判性思维能力对于提高创新能力具有重要作用,但目前大学普通物理教学还侧重于知识的传授,缺少对学生批判性思维能力的培养和重视.本文从开放性提问的角度出发,阐述了如何在大学物理教学中培养学生独立思考的习惯和批判性思维的能力.文章举例分析了在科学历史、课程习题、演示实验和工程案例中挖掘开放性问题,通过以学为中心的课堂问答,激发学生学习热情和兴趣,增强课程的探索性和趣味性,从而达到提高学生批判思维能力的目的.     

One- and Two-Phase Software Requirement Classification Using Ensemble Deep Learning

Recently, deep learning (DL) has been utilized successfully in different fields, achieving remarkable results. Thus, there is a noticeable focus on DL approaches to automate software engineering (SE) tasks such as maintenance, requirement extraction, and classification. An advanced utilization of DL is the ensemble approach, which aims to reduce error rates and learning time and improve performance. In this research, three ensemble approaches were applied: accuracy as a weight ensemble, mean ensemble, and accuracy per class as a weight ensemble with a combination of four different DL models—long short-term memory (LSTM), bidirectional long short-term memory (BiLSTM), a gated recurrent unit (GRU), and a convolutional neural network (CNN)—in order to classify the software requirement (SR) specification, the binary classification of SRs into functional requirement (FRs) or non-functional requirements (NFRs), and the multi-label classification of both FRs and NFRs into further experimental classes. The models were trained and tested on the PROMISE dataset. A one-phase classification system was developed to classify SRs directly into one of the 17 multi-classes of FRs and NFRs. In addition, a two-phase classification system was developed to classify SRs first into FRs or NFRs and to pass the output to the second phase of multi-class classification to 17 classes. The experimental results demonstrated that the proposed classification systems can lead to a competitive classification performance compared to the state-of-the-art methods. The two-phase classification system proved its robustness against the one-phase classification system, as it obtained a 95.7% accuracy in the binary classification phase and a 93.4% accuracy in the second phase of NFR and FR multi-class classification.     

军校学员对MOOCs反应的调查

针对当前高等教育界的大型开放式网络课程（MOOCs）热潮,笔者对该校部分学员做了一次问卷调查,结果显示MOOCs在中国的发展仍处于萌芽的阶段,大部分学员对MOOCs知之甚少,但绝大多数学员对MOOCs这一新兴的教学模式很感兴趣,表示愿意尝试.大部分学习者表示选择MOOCs教学方式,更愿意在学校进行学习;MOOCs最大的优势是灵活、自由的学习方式.针对此调查,笔者对MOOCs的发展提出了4点建议,即制作MOOCs不必一拥而上、MOOCs制作要具有针对性、MOOCs的证书要与课程学分挂钩、推行＂混合式＂授课模式.