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多元评估法在课程评价中的应用研究——以“计算机网络基础”课程为例
1
作者
周峰
《黑龙江生态工程职业学院学报》
2025年第4期147-150,160,共5页
随着“新工科”理念的深入推广,传统的单一课程评价方法逐渐显现出其局限性,无法全面反映学生在不同维度的能力发展。在多元理论框架下,越来越多的教育研究提出采用多元评估法,从评价内容、评价方式和工具等多个角度进行优化分析,更加...
随着“新工科”理念的深入推广,传统的单一课程评价方法逐渐显现出其局限性,无法全面反映学生在不同维度的能力发展。在多元理论框架下,越来越多的教育研究提出采用多元评估法,从评价内容、评价方式和工具等多个角度进行优化分析,更加注重学生个体发展的差异性,构建多元化的评价体系,以实现对学生学习成果和能力的全面评价。以“计算机网络基础”课程为例,探讨多元评估法在课程评价中的应用,分析其在评价内容、评价方式和评价工具等方面的创新。该方法有效促进学生多方面发展,特别是在提升学生技术技能和实践能力上成效显著。同时还提出了在实际应用中面临的挑战和未来的改进方向,如评价工具的多样化、教师评估能力的提升和教学策略的优化。
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关键词
多元评估法
课程评价
计算机网络
教学改革
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职称材料
随机混成系统稀有属性的统计模型检测方法
2
作者
房丙午
黄志球
谢健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3717-3731,共15页
统计模型检测,已成为随机混成系统安全性验证的重要方法.但对安全性要求较高的系统,其不安全事件和系统失效都是稀有事件.在这种情况下,统计模型检测很难采样到满足稀有属性的样本而变得不可行.针对该问题,提出了交叉熵迭代学习的统计...
统计模型检测,已成为随机混成系统安全性验证的重要方法.但对安全性要求较高的系统,其不安全事件和系统失效都是稀有事件.在这种情况下,统计模型检测很难采样到满足稀有属性的样本而变得不可行.针对该问题,提出了交叉熵迭代学习的统计模型检测方法:首先,使用连续时间马尔可夫链表示随机混成系统的路径概率空间,推导出路径空间上的参数化概率分布函数族;然后构造了随机混成系统路径空间上的交叉熵优化模型,提出了在路径空间上迭代学习最优重要性采样分布的算法;最后给出了基于重要性采样的稀有属性验证算法.实验结果表明:该方法能够有效地对随机混成系统的稀有属性进行验证;且在相同样本数量下,与一些启发式重要性采样方法相比,该方法的估计值能够更好地分布在均值附近,标准方差和相对误差减少超过了一个数量级.
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关键词
随机混成系统
安全性
稀有属性
交叉熵迭代学习
统计模型检测
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职称材料
题名
多元评估法在课程评价中的应用研究——以“计算机网络基础”课程为例
1
作者
周峰
机构
安徽财贸职业学院信息工程学院
出处
《黑龙江生态工程职业学院学报》
2025年第4期147-150,160,共5页
基金
安徽省职业与成人教育学会2023年教育教学研究规划课题项目“多元评估法在课程评价中的应用研究”(AZCJ2023089)
2024年安徽省高校自然科学研究重大项目“基于数据挖掘技术的核心科研团队合作模式的构建研究”(2024AH040002)
安徽省教育厅2023年度质量工程教育教学改革委托项目“产教融合体建设背景下安徽省职业教育一体化高质量发展研究”(2023jujxwt023)。
文摘
随着“新工科”理念的深入推广,传统的单一课程评价方法逐渐显现出其局限性,无法全面反映学生在不同维度的能力发展。在多元理论框架下,越来越多的教育研究提出采用多元评估法,从评价内容、评价方式和工具等多个角度进行优化分析,更加注重学生个体发展的差异性,构建多元化的评价体系,以实现对学生学习成果和能力的全面评价。以“计算机网络基础”课程为例,探讨多元评估法在课程评价中的应用,分析其在评价内容、评价方式和评价工具等方面的创新。该方法有效促进学生多方面发展,特别是在提升学生技术技能和实践能力上成效显著。同时还提出了在实际应用中面临的挑战和未来的改进方向,如评价工具的多样化、教师评估能力的提升和教学策略的优化。
关键词
多元评估法
课程评价
计算机网络
教学改革
Keywords
Multiple Assessment Methods
Curriculum Evaluation
Computer Networks
Teaching Reform
分类号
G642 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
随机混成系统稀有属性的统计模型检测方法
2
作者
房丙午
黄志球
谢健
机构
高安全系统的软件开发与验证技术工业和
信息
化部重点实验室(南京航空航天大学)
安徽财贸职业学院信息工程学院
南京航空航天大学计算机科学与技术
学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3717-3731,共15页
基金
国家重点研发计划(2016YFB1000802,2018YFB1003902)
高安全系统软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学)研究项目(NJ2019006)。
文摘
统计模型检测,已成为随机混成系统安全性验证的重要方法.但对安全性要求较高的系统,其不安全事件和系统失效都是稀有事件.在这种情况下,统计模型检测很难采样到满足稀有属性的样本而变得不可行.针对该问题,提出了交叉熵迭代学习的统计模型检测方法:首先,使用连续时间马尔可夫链表示随机混成系统的路径概率空间,推导出路径空间上的参数化概率分布函数族;然后构造了随机混成系统路径空间上的交叉熵优化模型,提出了在路径空间上迭代学习最优重要性采样分布的算法;最后给出了基于重要性采样的稀有属性验证算法.实验结果表明:该方法能够有效地对随机混成系统的稀有属性进行验证;且在相同样本数量下,与一些启发式重要性采样方法相比,该方法的估计值能够更好地分布在均值附近,标准方差和相对误差减少超过了一个数量级.
关键词
随机混成系统
安全性
稀有属性
交叉熵迭代学习
统计模型检测
Keywords
stochastic hybrid system(SHS)
safety
rare properties
cross entropy iterative learning
statistical model checking(SMC)
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多元评估法在课程评价中的应用研究——以“计算机网络基础”课程为例
周峰
《黑龙江生态工程职业学院学报》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
随机混成系统稀有属性的统计模型检测方法
房丙午
黄志球
谢健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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