【摘 要】
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机器学习和神经网络相结合开创了用人工智能预测学生创新思维能力的新领域,创新思维能力的智能化评价方法通过构建“(N-1)+1”型遗传算法的BP神经网络优化模型,将多学科学习效果和学科创新思维能力培养挂钩,搭建学习能力和培养方法的双向关系平台,从而有效促进创新课程教学与课程学习效果的相互转化.从智能化视角解析机械类本科生的创新思维能力及上升空间,并利用评价结果进行教学调整,根据不同的学生制定不同的培养方案,有针对性地培养学生的创新思维能力.该评价方法可以为本科生创新思维能力培养的定制化教学,提供一定的模式化参
【机 构】
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哈尔滨工程大学机电工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学航天与建筑工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
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机器学习和神经网络相结合开创了用人工智能预测学生创新思维能力的新领域,创新思维能力的智能化评价方法通过构建“(N-1)+1”型遗传算法的BP神经网络优化模型,将多学科学习效果和学科创新思维能力培养挂钩,搭建学习能力和培养方法的双向关系平台,从而有效促进创新课程教学与课程学习效果的相互转化.从智能化视角解析机械类本科生的创新思维能力及上升空间,并利用评价结果进行教学调整,根据不同的学生制定不同的培养方案,有针对性地培养学生的创新思维能力.该评价方法可以为本科生创新思维能力培养的定制化教学,提供一定的模式化参考.
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