计算机导论课程中计算思维能力培养研究

针对计算机科学课程结构中有效培养学生计算思维能力的问题,分析作为所有专业课先导课的计算机导论课程中计算思维能力培养的重要性、面临的挑战和教育理论基础,提出在计算机导论课程中基于Moodle,以NetLogo为实践平台,通过问题分析、抽象建模、编程模拟、特征探索4个阶段,以循环递增的方式进行计算思维能力培养的实践架构,并通过实例详细阐述实践过程和基于多目标的评价过程。     

基于路由算法的无线传感器网络伪装研究

在研究如何通过无线传感器网络WSN有效获取信息的同时,如何确保敏感地区的信息不被WSN窃取也成为研究者关注的热点问题。基于WSN已有的路由算法,利用其开放的特点在敏感地区设置WSN伪装节点,并使其加入WSN节点的路由构建过程,伪装节点采用路由算法自适应伪装,通过修改数据报中的控制信息进而实现阻止WSN节点构建有效路由,并在最大程度上消耗WSN节点能量的目的。从WSN节点能耗速度和网络生命周期两方面验证了基于路由算法的WSN伪装的有效性。     

大规模在线协作学习分组方法及应用研究

学习孤独感问题是造成MOOC课程学习完成率低的原因之一,构建与学习者学习特征相适应的协作学习小组,可以有效解决学习孤独感问题。利用自编码神经网络提取在线学习者的关键特征,根据同质分组原则,利用模糊C均值算法对在线学习者进行迭代分组,使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习,从而改善在线学习者的学习体验,降低学习孤独感。以edX平台上选择计算机科学与编程入门课程的19?846名在线学习者为实验对象,进行在线协作学习分组。实验结果表明,基于该分组方法,每个小组内学习者都有较高的同质性,可以很好地解决学习孤独感问题。     

基于SOA的开放式考试系统设计

分析了现有考试系统的类型和实现技术,提出了一种基于SOA的开放式自动考试系统架构,讨论了主要功能模块的设计及关系,给出了评测内容和评测方式的逻辑关系及基于Web Services组合的开放式功能描述。基于该设计实现的考试系统运行稳定,验证了该设计的合理性和有效性。     

CSCL在课程设计中的应用研究

从CSCL的理论基础和实现方面讨论了CSCL应用于课程设计的可行性,并以MOODLE为实现平台,讨论了CSCL对课程设计中人员、课程、任务组的管理和对课程设计过程的控制评估。实践证明CSCL应用于课程设计具有良好的效果。     

深度学习视阈下MOOC学习者流失预测及干预研究

MOOC（Massive Open Online Courses）在为学习者提供优质课程的同时，低完成率成为影响其有效推广的重要因素。通过对edX开放数据集分析发现，学习者的逐渐流失是导致MOOC课程低完成率的因素之一，且学习行为与成绩之间存在复杂的相关性；基于线性回归和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）预测学习者的成绩，实验证明，DNN能够更好地拟合学习行为与成绩之间复杂的相关性，实现对成绩更加精准的预测，预警学习者流失；对预测的潜在流失学习者迭代进行个性化的教学干预，提高MOOC课程的完成率。     

基于细菌觅食与改进Otsu算法的自适应阈值边缘提取

针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法（Otsu算法）相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。     

基于模糊理论和蚁群算法的图像边缘连接方法

针对边缘检测的断点问题,提出一种基于模糊理论和蚁群机制的断点连接方法。以原图像和传统检测算法得到的边缘为基础,分析出边缘端点,根据端点邻域内各像素的梯度信息,采用模糊判决方法,计算隶属度矩阵;由各像素的灰度梯度、隶属度和信息素确定转移函数,减小蚁群寻优的盲目性,提高边缘点定位的准确性。实验结果表明,该方法不仅能有效改善边缘不连续现象,且补偿边缘能更真实地反映原图像边缘信息。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

教学反思内容自动评估模型研究

教学反思是教师专业能力发展的重要途径,对反思内容进行自动评估是网络环境下教学反思系统亟待解决的关键问题。对网络环境下提交的反思文本进行中文分词、停用词过滤等预处理,采用向量空间模型构建反思文本向量,基于余弦理论计算反思文本与语料库文本的相似度。根据最大相似度语料文本的等级及系统预设阈值,实现反思内容的自动评估。实验结果表明,自动评估结果和专家认定的评估结果相比,正确率达到90％以上,基本实现了反思内容的自动评估。