新冠疫情背景下江汉大学学生防控意识和学习现状的调查分析

目的 了解江汉大学学生新冠肺炎认知、预防、态度、行为情况以及其在疫情下的学习状况,为学校开展疫情防控和高校半封闭式教育的必要性提供参考。方法 通过自行设计网络问卷,应用网络问卷的方法,抽取738名学生进行问卷调查。问卷内容包括人口学特征、态度、认知、预防及学习状况。结果 江汉大学学生对新冠肺炎知识总知晓率仅为57.3%,平均分为（35.96±8.77）分;获取新冠肺炎相关知识的渠道主要为电视广播（86.99%）,其次为互联网（73.17%）;新冠肺炎防控知识总知晓率为40.2%,平均分为（28.87±8.28）分;新冠肺炎知识和防控意识得分在性别、专业以及家乡曾是或正是中高风险地区上的差异有统计学意义（P <0.05）;60.84%的学生对新冠肺炎治愈患者态度良好;大学生疫情期间行为情况良好,超过70%的人能够采取正确的行为及措施应对疫情;大学生复学前在家上网课学习状况普遍较差,但大多数表示复学后能很好地转入学校的学习生活。结论 江汉大学学生在新冠肺炎认知、防控意识方面都有所欠缺,学校应开展相关知识的宣传或设立选修课程,以提高大学生防控意识和防控能力。     

教师主导的数学深度学习课堂——以“等式与不等式性质”为例

笔者探究高中数学教学中实现深度学习的课堂教学流程,并以“等式与不等式性质”第二课时教学为例,提出指向学生深度学习的教学设计与思考.     

基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘

深度学习是挖掘数据关键特征的重要技术手段,为准确分析通信网络数据特征,并保障质量,提出基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘方法。选取接入率、可用性以及覆盖率等七个指标作为通信网络质量核心性能指标,将卷积神经网络与径向基神经网络相结合,构建深度学习网络结构,将该性能指标作为标签参数,将所得到的标签参数的聚类与求和结果作为深度网络的标签数据,通过前向传播将标签数据输入卷积神经网络的输入层内,经过不同隐层的变换与映射至输出层位置,并采用量子粒子群算法求解深度学习网络最优参数,输出通信网络数据关键特征挖掘结果。经实验结果表明,所提方法的通信网络数据关键特征挖掘率在95%以上,能够准确预测未来短时间段内的通信网络质量。     

基于Arc-LSTM的人职匹配研究

提出了一种基于改进的长短时记忆神经网络(Arc-LSTM)和词嵌入(Word2Vec)模型相结合的自动匹配方法.首先采用连续词袋(continuous bag of words,CBOW)模型提取中文简历文本特征,从而构建词向量,提出一种基于ArcReLU激活函数和LSTM深度神经网络优化的Arc-LSTM网络,利用该...     

BOPPPS在“大学英语”混合教学模式中的创新应用

“大学英语”教学应积极构建混合教学模式,有效设计和组织参与式学习活动,增强教师、学生、同伴之间的沟通交流,对学生学习效果及时进行有效测评,在共同学习中强化英语语言技能,实现英语学习的高阶目标。     

新文科背景下高校外语教学改革路径创新 ——基于深度主动学习视角

针对新文科建设背景下中国高校外语教学面临的新挑战,文章借助深度主动学习理论,提出深度主动学习导向的外语教学理念,构建深度对话式外语教学模式和深度主动外语学习评估模式,旨在实现学用交互和学用互促的外语教学目标,进而为新时代外语教学改革提供跨学科研究新视角.     

基于深度学习的篮子期权定价数值算法

在标的资产价格服从Heston模型的条件下,对欧式篮子期权定价问题进行了研究.推导出篮子期权价格满足的偏微分方程,利用基于深度学习的倒向随机微分方程求解算法,克服维度诅咒,得到了篮子期权价格的近似数值解.通过与蒙特卡罗结果的对比,表明该算法克服了维度灾难,在高维情况下是准确且稳定的,为期权定价研究提供了新的方向.     

我国深度学习的研究主题、研究热点及未来发展趋势——基于国内核心数据库的文献计量分析

在数字信息时代,深度学习逐步成为我国教育领域研究的热潮,同时也日益成为课程与教学变革的重点。为从整体上了解我国深度学习的研究状况,采用知识图谱分析法对中国知网中1499篇核心期刊和CSSCI期刊进行系统聚类分析、多维尺度分析以及社会网络分析来探究我国深度学习的研究主题、研究热点以及未来发展趋势。分析表明：目前国内深度学习的发展尚处于发展期,研究内容聚焦于人工智能技术及其教育应用、指向深度学习的教学设计研究、基于真实情景的实验教学研究这三个研究主题,其中“人工智能技术及其教育应用”和“指向深度学习的教学设计研究”是当下研究的热点。社会网络研究分析显示,未来深度学习的研究将会围绕教学模式、学习策略的研究、人工智能以及大数据在深度学习中的有效应用展开。     

基于云模型的极端峰态神经元概念表达

近年来,深度学习在很多领域获得了广泛的应用.但是,由于深度学习的不可解释性,人类不能信任它的处理结果.本文针对这个问题,尝试使用云模型来表达特征空间中单个神经元的概念.经过逆向云变换算法得到的概念内涵可以表达概念的成熟度.在卷积神经网络(CNN)中,峰态系数过高或者过低的概念数量很多.现有逆向云发生器在转换这些概念时会...     

基于专题学习网站的探究学习活动设计

以初中地理“因地制宜发展农业”的教学内容设计为例,分析并设计了基于专题学习网站的探究学习活动,主要包括明确探究任务、确定探究方向、展开探究活动、评价探究活动等环节.本设计对运用信息技术开展探究学习有一定的借鉴意义.