“互联网+教育”视域下高职课堂教学模式创新途径探析 被引量：17

1

作者 熊祖涛 卢晨怡 《江苏科技信息》 2016年第16期41-44,共4页

文章针对高职传统课堂教学模式存在的弊端,从"互联网+教育"的视角分析了如何利用"互联网+"的工具、手段、思维和方法,运用建构主义学习理论实现课堂教学模式的创新,阐述了"互联网+教育"的概念,讨论了建... 文章针对高职传统课堂教学模式存在的弊端,从"互联网+教育"的视角分析了如何利用"互联网+"的工具、手段、思维和方法,运用建构主义学习理论实现课堂教学模式的创新,阐述了"互联网+教育"的概念,讨论了建构主义学习理论的基本思想,从教学目标的优化、教学过程的重构和教学评价方式的设计3个方面探究了创新教学模式的具体做法,为互联网和现代信息技术背景下高职课堂教学模式创新提供了一种高效的解决途径。 展开更多

关键词 互联网+ 高职 课堂教学 教学模式创新 建构主义

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基于MOOC的软件工程课程混合教学模式设计与实施 被引量：12

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作者 熊祖涛 《高师理科学刊》 2016年第3期62-65,共4页

针对软件工程课程传统教学模式存在的不足,提出了一种基于MOOC的混合教学模式.该模式通过对教学流程进行重构,将教学过程划分为MOOC学习与课堂教学2个阶段,优化设计了教师备课、MOOC学习、课堂教学和反思提高等环节,并完善了教学效果评... 针对软件工程课程传统教学模式存在的不足,提出了一种基于MOOC的混合教学模式.该模式通过对教学流程进行重构,将教学过程划分为MOOC学习与课堂教学2个阶段,优化设计了教师备课、MOOC学习、课堂教学和反思提高等环节,并完善了教学效果评价体系.形成了MOOC学习与传统课堂教学优势互补,学生自主协作和师生交流反馈相互融合的优质教育闭环.实践表明,该模式可以有效激发学生学习的积极性与自主性,增强教学吸引力和教学效果. 展开更多

关键词 MOOC 软件工程 混合教学模式

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高职建筑工程技术专业实践教学改革创新研究 被引量：7

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作者 卢晨怡 熊祖涛 《科教文汇》 2013年第26期139-141,共3页

通过对高等职业院校建筑工程技术专业实践教学现状的分析,发现其中存在的实践教学师资力量薄弱、对实践教学重要性认识不足以及实践教学质量评价及激励机制不完善等问题。并充分运用现代高等职业教育理念,从改革人才培养方案、推进实践... 通过对高等职业院校建筑工程技术专业实践教学现状的分析,发现其中存在的实践教学师资力量薄弱、对实践教学重要性认识不足以及实践教学质量评价及激励机制不完善等问题。并充分运用现代高等职业教育理念,从改革人才培养方案、推进实践课程改革、推进实践教学师资队伍建设、加快专业实验室和实践教学基地建设以及推动实践教学管理方法改革等方面,有针对性地提出了改革与创新的主要措施。以期推动建筑工程技术专业实践教学质量的整体提升,构建起多种措施相互融合的高素质应用型创新人才培养体系。 展开更多

关键词 实践教学改革 建筑工程技术 高职院校 创新

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基于稀疏特征的中文微博短文本聚类方法研究 被引量：4

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作者 熊祖涛 《软件导刊》 2014年第1期133-135,共3页

微博文本聚类是依据微博主题不同将描述同一类主题的微博文本汇聚到一起的过程。由于微博文本非常短,在使用常规的机器学习方法对微博短文本进行聚类时,常会出现严重的数据稀疏问题,继而对聚类性能产生影响。分析了中文微博文本的数据... 微博文本聚类是依据微博主题不同将描述同一类主题的微博文本汇聚到一起的过程。由于微博文本非常短,在使用常规的机器学习方法对微博短文本进行聚类时,常会出现严重的数据稀疏问题,继而对聚类性能产生影响。分析了中文微博文本的数据稀疏特征,并基于这一特征分析比较了几种中文微博文本表示及聚类方法,为中文微博文本聚类分析的难点问题提供了一定的解决途径。 展开更多

关键词 微博 短文本 聚类 LDA 文本表示

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无线自组织网络自举安全与D-H方案改进

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作者 金鑫 熊祖涛 疏国会 《阜阳职业技术学院学报》 2023年第2期59-62,共4页

无线自组织网络在实际应用中会面临诸多挑战。密钥管理方案是保证无线自组织网络自举安全的关键手段。D-H方案作为传统密钥管理方案之一,在实现其基本功能的同时,存在着容易受到中间人攻击、可扩展性差和不适于保护路由信息等缺陷。文... 无线自组织网络在实际应用中会面临诸多挑战。密钥管理方案是保证无线自组织网络自举安全的关键手段。D-H方案作为传统密钥管理方案之一,在实现其基本功能的同时,存在着容易受到中间人攻击、可扩展性差和不适于保护路由信息等缺陷。文章在分析D-H方案已有缺陷和自组织网络密钥管理方案的理想特性的基础上,提出D-H方案改进建议,包括引入口令认证、构建超立方体和身份签名等。 展开更多

关键词 无线自组织网络 自举安全 密钥管理方案 D-H方案改进

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基于ASP.NET的高校班级信息管理系统的设计与实现 被引量：1

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作者 熊祖涛 《信息系统工程》 2009年第8期134-138,共5页

在传统方式下,高等院校中的学生管理信息的处理主要以手工方式来完成,不仅效率低下,而且容易出错,信息查询和信息更新也不方便。为了解决这一问题,提出了利用Microsoft公司推出的基于Web服务器的软件开发工具ASP.NET开发一个实用的高校... 在传统方式下,高等院校中的学生管理信息的处理主要以手工方式来完成,不仅效率低下,而且容易出错,信息查询和信息更新也不方便。为了解决这一问题,提出了利用Microsoft公司推出的基于Web服务器的软件开发工具ASP.NET开发一个实用的高校班级信息管理系统的方法。首先通过对用户的需求分析形成数据流图,进而得到概念模式下描述实体一联系的E—R图。最后进行系统功能模块的设计和界面设计,并加以调试与测试。经过仿真运行,结果表明,该系统具备用户登录、信息录入、信息查询和信息更新等功能,可辅助高校辅导员、班主任和学生管理工作者完成绝大多数日常信息管理工作。 展开更多

关键词 ASP.NET 信息管理系统 班级管理 数据库 WEB编程

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基于网络设备互联技术实验指导书资源建设 被引量：1

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作者 刘后胜 胡章云 +1 位作者 陶健林 熊祖涛 《辽宁科技学院学报》 2017年第5期38-39,81,共3页

针对网络设备互联技术课程实验设备投资大的问题,采用可视化模拟软件Packet Tracer实现相关理论实验,经实践证实效果好,因此建设该门课程的实验指导书。

关键词 网络设备 互联技术 模拟软件 PACKET TRACER

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基于集成学习算法的高职生心理健康预测方法

8

作者 熊祖涛 《软件导刊》 2016年第6期162-164,共3页

针对高职院校学生存在的心理健康问题现状,提出一种利用集成学习算法——Adaboost进行心理健康预测的方法。该方法首先抽取心理健康测试数据特征,经过数据清洗和规范化处理后,以决策树为分类器对数据进行挖掘分析,运用Adaboost算法对决... 针对高职院校学生存在的心理健康问题现状,提出一种利用集成学习算法——Adaboost进行心理健康预测的方法。该方法首先抽取心理健康测试数据特征,经过数据清洗和规范化处理后,以决策树为分类器对数据进行挖掘分析,运用Adaboost算法对决策树分类器进行多轮迭代训练以提高分类器的分类效能,建立起一种心理健康预测模型。利用该模型对某高校2015级2 780名学生的心理健康测试数据进行了分析。实验结果表明,该方法能够实现对敏感心理问题的有效识别,从而为高职院校心理健康教育提供规划和决策依据。 展开更多

关键词 ADABOOST算法 高职生 心理健康 预测方法 决策树

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基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法

9

作者 熊祖涛 王忠文 《通化师范学院学报》 2016年第6期66-69,共4页

针对传统Android恶意应用检测方法在处理大规模样本时存在的训练时间长、存储空间消耗大的问题,提出一种基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法.该方法提取Android应用的权限申请和API函数调用特征,利用增量学习SVM理论将训练样本... 针对传统Android恶意应用检测方法在处理大规模样本时存在的训练时间长、存储空间消耗大的问题,提出一种基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法.该方法提取Android应用的权限申请和API函数调用特征,利用增量学习SVM理论将训练样本集随机划分为初始样本集和若干个增量样本集,利用循环迭代方法训练SVM分类器,每次新的训练仅保留上一轮训练得到的支持向量集并合并到新增样本集中,舍弃大量对分类结果不产生影响的样本以提高分类器学习效率,同时产生新的支持向量集,并最终得到一个高精度的SVM分类器.通过将增量学习SVM算法与常规SVM算法进行对比实验,结果表明,该算法可以有效降低分类器学习时间,减少样本存储的空间占用,同时随着样本规模的积累逐步提高分类精度. 展开更多

关键词 增量学习 SVM ANDROID 恶意应用检测

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基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法

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作者 熊祖涛 《嘉应学院学报》 2016年第5期16-20,共5页

针对传统Android恶意应用检测方法在处理大规模样本时存在的训练时间长、存储空间消耗大的问题,提出一种基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法.该方法提取Android应用的权限申请和API函数调用特征,利用增量学习SVM理论将训练样本... 针对传统Android恶意应用检测方法在处理大规模样本时存在的训练时间长、存储空间消耗大的问题,提出一种基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法.该方法提取Android应用的权限申请和API函数调用特征,利用增量学习SVM理论将训练样本集随机划分为初始样本集和若干个增量样本集,利用循环迭代方法训练SVM分类器,每次新的训练仅保留上一轮训练得到的支持向量集并合并到新增样本集中,舍弃大量对分类结果不产生影响的样本以提高分类器学习效率,同时产生新的支持向量集,并最终得到一个高精度的SVM分类器.通过将增量学习SVM算法与基本SVM算法进行对比实验,结果表明,该算法可以有效降低分类器学习时间,减少样本存储的空间占用,同时随着样本规模的积累逐步提高分类精度. 展开更多

关键词 增量学习 SVM ANDROID 恶意应用检测

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基于Adaboost的Android恶意软件检测方法

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作者 熊祖涛 《贵州师范学院学报》 2016年第3期23-27,共5页

庞大的用户群使得Android系统成为各种恶意攻击的主要目标之一,将数据挖掘方法应用于Android恶意软件检测正在成为防范恶意攻击的一种有效手段。针对现有研究在在检测精确度和召回率等方面存在的不足,提出一种基于Adaboost算法的Androi... 庞大的用户群使得Android系统成为各种恶意攻击的主要目标之一,将数据挖掘方法应用于Android恶意软件检测正在成为防范恶意攻击的一种有效手段。针对现有研究在在检测精确度和召回率等方面存在的不足,提出一种基于Adaboost算法的Android恶意软件检测方法。该方法采用静态分析和动态调试相结合的手段提取软件的一组身份和行为特征,经规范化和降维处理后作为训练样本。选择SVM作为基分类器,利用训练样本集和Adaboost算法对基分类器进行迭代训练,依据组合优化理论最终得到一个强分类器,利用该分类器对待测软件进行检测,从而建立起一个恶意软件检测模型。利用Python语言实现基于上述模型的检测工具Ada Detect达到了对恶意软件的智能识别。实验结果表明,该方法在检测精确度和召回率等方面均达到了良好的检测性能。 展开更多

关键词 ADABOOST ANDROID SVM 恶意代码检测 分类

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针对微博数据的信息抽取与舆情分析 被引量：5

12

作者 熊祖涛 《信息系统工程》 2013年第3期156-158,共3页

由于微博简单迅捷、互动性强的特点,使其成为信息沟通的桥梁和纽带,成为突发事件的重要信息源头,也成为虚假信息滋生的温床。因此,加强微博舆情监测、分析、预警具有十分重要的意义。本文阐述了基于Web文本信息抽取方法,以及基于文本抽... 由于微博简单迅捷、互动性强的特点,使其成为信息沟通的桥梁和纽带,成为突发事件的重要信息源头,也成为虚假信息滋生的温床。因此,加强微博舆情监测、分析、预警具有十分重要的意义。本文阐述了基于Web文本信息抽取方法,以及基于文本抽取的舆情分析技术,为用户掌握舆情动向、趋势强弱变化,进行热点、敏感信息预警与决策提供支持。 展开更多

关键词 微博 信息抽取 文本聚类 舆情分析

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