智慧校园背景下高职教师信息化教学能力构成模式研究

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智慧校园建设极大地推进了高职院校的信息化教学水平,也促使教师的信息化教学能力成为其从事教育教学活动的核心能力.本文结合我校智慧校园建设现状,分析了智慧校园背景下的高职教师信息化教学中的问题及对高职教师信息化教学能力的影响,提出了高职教师信息化教学能力的素养构成新模式,为教师提升信息化教学能力提供借鉴.
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为了提高铝基复合材料的稳定力学性能,避免发生失效,课题组通过粉末冶金法和搅拌铸造法分别制备了6061Al合金和碳化硼(B4C)质量分数为10%的B4C/6061Al铝基复合材料,然后通过T6工艺对其进行热处理(535℃保温5 h后温水淬,165℃时效4.5 h).采用扫描电子显微镜(SEM)观察2种材料的微观组织形态,并运用万能拉伸试验机测试其力学性能.研究结果表明:热处理后的6061Al合金的屈服强度和拉伸强度分别为204和210 MPa;而经过热处理的B4 C/6061Al复合材料的屈服强度和拉伸强度
针对本色织物生产过程中出现的断经、断纬、污渍、擦伤和破洞等表面缺陷,课题组设计了一种基于显著性检测和超像素分割的本色织物疵点检测系统.课题组首先对输入的图像进行双边滤波,保持图像边缘的同时去除织物纹理;然后将图像分成n×n个大小相同的图像块,对每个图像块使用基于全局对比度的图像显著性检测生成显著图;再对整张粗定位显著图进行超像素精细分割,以及二值化和图像形态学处理剔除孤立点,定位出疵点区域.实验结果表明:与3种常见的显著性检测算法相比,新系统对本色织物疵点检测的准确率更高,时间更短且疵点轮廓的分割更精确.
为了提升雾化器的雾化性能,对雾化器喷嘴结构进行研究.以空气和水为介质,采用FLUENT软件仿真模拟喷嘴雾化过程并利用试验加以验证.以不同角度的气相出口通道为研究对象,通过调整气压、气液比的大小探究喷嘴在其影响下的喷雾效果.研究结果表明:随着气相通道斜度增大,可以提高喷嘴的雾化质量,当气相通道斜度过大时,也会影响雾化效果;同时,喷雾效果也受气压、气液比的影响,随着气压、气液比的变大,雾滴粒径逐渐变小,雾化性能更好.
为提高青少年篮球运动技能等级标准中所用测试器材自动篮球接发球机的发球精度,课题组对发球机构发球过程损耗时间进行研究并建立误差补偿模型.通过RS232通信协议实现驱动电机与上位机的通信,采集自动接发球机在不同发球场景下的发球过程中电机由于负载改变而导致力矩变化过程的时间长度,从而获得在发球过程损耗时间长度与摩擦轮间距、转速之间关系,并以此建立时间误差补偿模型.实验表明:发球机构发球损耗时间随着转速增大而增大,随着摩擦轮间距增大而减小,发球机构损耗时间对发球精度影响大,不可忽略.考虑发球过程时间误差补偿的发球
为了改善气动雾化喷嘴的雾化质量,课题组基于FLUENT软件,对气动喷嘴喷雾的形成过程进行数值模拟.建立了气动雾化喷嘴的空气与水的流动模型,通过气液耦合分析,探究辅助雾化孔角度的改变对雾化特性的影响,包括流场扩展程度变化规律、检测平面受到喷涂压力的变化规律以及液滴索特平均粒径(SMD)的变化3个方面的影响.仿真结果表明:对于本课题的模型而言,辅助雾化孔角度取40°时雾化效果较好;在满足雾化液滴粒径要求的前提下,气动雾化喷嘴应尽量选用较小的辅助雾化孔角度.
为了安全、稳定地收集深海浮游微生物,课题组对具有保温、保压和过滤功能的取样外筒进行了优化设计.首先,对取样外筒进行三维建模,通过ANSYS_Workbench软件对取样外筒进行静力学分析;其次,对取样外筒的设计参数进行灵敏度分析,筛选出对输出结果(质量、最大变形和最大等效应力)影响程度比较大的参数,通过响应面法构建设计参数和输出结果之间的近似函数关系.结果表明:课题组的研究在保证取样外筒质量较小的前提下,提高了其综合强度和稳定性,节约了设计成本,提高了材料利用率.
为了通过精准的预测,提高零件周期生产能力,课题组研究了基于工业机理模型和人工智能算法的零件周期生产量化预测方法.分析零件周期生产能力影响因素的工业机理,将设备作业周期时间、资源单耗以及系统正常运行时间3个量化指标作为卷积神经网络的输入,零件周期生产能力作为卷积神经网络的输出,使用基于卷积神经网络的零件周期生产量化预测方法,完成零件周期生产能力的有效预测.实验结果表明:该方法的预测结果与真实结果基本一致,具有较高的零件周期生产量化预测精度;将卷积神经网络的学习速率设置为0.005 Mibit/s,卷积核大小
人工智能作为一项新兴技术,其在形成与发展过程中会衍生出新的风险问题.为推动人工智能技术健康发展,有必要挖掘人工智能潜在风险致因,探索出人工智能技术潜在风险预防机制.基于此,本文探讨了人工智能技术的潜在风险,分析了人工智能技术潜在风险致因,提出了人工智能技术潜在风险的预防对策.
为深化实验教学改革,培养具有创新意识和实践能力的高素质工程技术人才.论述了数字逻辑设计性实验教学要处理好的两个关系,给出数字逻辑设计性实验开设模式并强调实验教学的几个重要环节.教学实践表明,数字逻辑设计性实验激发学生学习兴趣,提高了实际操作技能,培养了创新意识,取得良好的效果.
在学习了基本语言和数据结构的基础上,在学校里,学生继续学习算法设计与分析课程,可以参加多项比赛增强自己的能力,并在找工作时提升自身的竞争力.但算法本身存在难度,采用传统的讲授法会使得很多学生望而却步.因此可以采用以问题为导向,从实际生活中的例子,按照抽取问题,分析问题,探讨数据结构,实现算法,测试算法的准确性,一步步引导学生学习算法.在此基础上加深难度,引导学生尝试将所学的算法使用到竞赛中,帮助克服看到竞赛题如看到猛虎的心理.从而带领学生全面系统深入的学习算法,培养算法学习的兴趣,让他们加强专业学习的信心