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大语言模型驱动的学生评教智能分析法
孙沛铖;詹涵舒;张爱;朱宇昊;钟雨欢;章晓庆;刘江;针对大学学生评教数据分析中存在的定量分析手段不足,导致教学质量反馈不够全面、科学,进而影响教学管理对评教数据有效利用的现状,提出教育智能框架下大语言模型驱动的学生评教智能分析法,具体介绍学生评教智能分析法在计算机专业学生评教数据上的实践,最后通过教学反馈说明该方法的有效性。
大语言模型在计算机编程实践课程教学中的应用
唐琳;张佳鑫;徐照光;针对计算机编程实践课程中学生编程效率低和程序质量不可靠的问题,提出融入大语言模型的教学改革方案,以小型项目实践课程为例,详述新框架在教学实践中的应用,对比学生成果和课程成绩,说明大语言模型在计算机编程实践课程中的有效性。
新工科背景下数据驱动的师生机协同的计算思维培养
杨华利;阮晓莉;王晨;陈佳;王兆静;针对新工科教学中计算思维引导不足问题,分析计算思维在新工科背景下的内涵与特点,提出融合师生机协同的计算思维培养框架,以数据结构课程为例介绍数据驱动的计算思维分级培养实践路径,最后说明教学实践效果。
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生成式人工智能在计算机实验教学中的应用
凌杰;张丽丽;陈鸿光;金彪;林铭炜;针对计算机实验教学实践中存在的问题,提出AIGC技术在计算机实验教学中的应用框架,介绍具体实践过程,分析几个典型应用实例并说明教学效果。
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基于学科竞赛的计算机专业学生贯通式培养
李承浩;李圣涛;张乾;黄珂;为了提高计算机专业学生本科生人才培养质量,提出基于学科竞赛的计算机专业学生贯通式培养模式,介绍课程建设方案,具体阐述如何结合学科竞赛及产业需求构建科学合理的人才培养体系,如何打造从入学到学习实践、就业创业升学的贯通式培养模式,并说明该培养模式的实施成效。
人工智能本科专业硬件基础课程教学改革与实践
孙宏滨;刘龙军;张旭翀;梅魁志;葛晨阳;张鸿;赵文哲;李宝婷;汪航;姚慧敏;郑南宁;针对人工智能专业硬件基础课程中存在的知识体系分散、教学内容滞后以及与智能应用场景脱节等问题,提出构建一体化设计的人工智能硬件课程体系,以系统性思维贯通式讲授“电路—模电—数电—体系结构”知识,阐述“研究性地教、探究性地学、创新性地做”核心教学理念。教学实践表明,该课程教学改革与实践有效提升学生的硬件基础能力、系统思维与软硬件协同创新能力。
AI视域下的高阶程序设计综合实践教学研究
杨旭;党建武;王阳萍;王文润;面向AI时代的新形势,计算机程序设计综合实践教学应注重编程思维的训练和综合创新能力的培养。本文剖析了传统程序设计综合实践教学的局限性,将编程思维的训练与跨学科综合学习能力进行高阶结合,提出程序设计思维驱动的高阶程序设计综合实践教学模式。通过实践案例阐明基于该模式的教学案例设计与具体实施方法,力求为程序设计实践教学的效能提升和AI时代的创新型人才培养方式提供有益的参考。
基于BERT-PMI的胜任力人才需求特征分析系统构建与应用
张建桃;林筱芸;唐洁雯;韦婷婷;针对人才供需错配问题,提出构建一个胜任力人才需求特征分析系统,具体阐述如何通过结合BERT模型的语义理解能力和PMI算法的关联分析能力,实现对人才需求的细粒度、动态化分析,以计算机类专业为例,说明该分析方法的有效性,为高校优化人才培养方案提供数据支持,对缓解人才供需错配问题具有重要实践意义。
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以“学生为中心”人工智能导论课程的教学创新改革与实践
侯米娜;郑珂;马聪聪;针对人工智能导论课程教学中存在知识体系广、学生理论学习难、学习目标模糊等问题,分析人工智能人才培养需求及一流课程的建设要求,提出以目标为导向、学生为中心,理论与实践双重驱动的课程改革思路,具体阐述如何借助现代信息技术,重构教学内容,创新教学方法,创设教学环境,融入思政元素,改革评价体系,形成“一中心,双驱动,五环节”的教学创新体系,为有效培养学生综合运用知识解决复杂工程问题的能力提供借鉴。
基于AIGC的民办高校Python游戏化教学策略实证研究
黄秋勇;王一波;韦灵;唐爱龙;针对民办高校学生基础薄弱、在编程学习过程中普遍存在畏难情绪的问题,提出一种结合生成式人工智能(AIGC)技术和游戏化教学策略的教学模式,具体阐述教师如何通过AIGC辅助备课、生成游戏化任务、分析学生的学习情况,以及学生如何利用AI助手获得实时反馈并通过动态难度调整机制进行个性化学习,以Python语言程序设计课程为例介绍具体教学实施过程,并分析总结教学效果。
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