第十周项目1-程序填空与阅读(一)

问题1-阅读下面的程序,在____上填上合适的成份,使程序能够输入“1+2”形式的式子,并输出相应的结果。

输入switch(oper)

/*
 *Copyright (c) 2014,烟台大学计算机学院
 *All gight reserved.
 *文件名称:temp.cpp
 *作者:邵帅
 *完成时间:2014年10月30日
 *版本号:v1.0
 *
 *问题描述:输入一个式子求出它的和
 *输入描述:一个式子
 *程序输出;式子的和
*/
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int a=100;
    int b=20;
    int c;
    char oper;
    cin>>a>>oper>>b;
    switch(oper)
    {
    case '+':
        c=a+b;
        break;
    case '-':
        c=a-b;
        break;
    case '*':
        c=a*b;
        break;
    default:
        if (b==0)
            c=a;
        else c=a/b;
        break;

    }
    cout<<"c="<<c<<endl;
    return 0;
}
运行结果:



问题2-要是运行一次程序,如何计算10道题?

/*
 *Copyright (c) 2014,烟台大学计算机学院
 *All gight reserved.
 *文件名称:temp.cpp
 *作者:邵帅
 *完成时间:2014年10月30日
 *版本号:v1.0
 *
 *问题描述:输入十个式子求出它的和
 *输入描述:十个式子
 *程序输出:十个式子的和
*/
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{

    int a=100;
    int b=20;
    int c,i;
    while(i<=10)
    {
        char oper;
        cin>>a>>oper>>b;
        switch(oper)
        {
        case '+':
            c=a+b;
            break;
        case '-':
            c=a-b;
            break;
        case '*':
            c=a*b;
            break;
        default:
            if (b==0)
                c=a;
            else c=a/b;
            break;

        }
        cout<<"c="<<c<<endl;
        i++;
    }
    return 0;
}
运行结果:



@ Mayuko

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这议题中,电路板被构建为个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的种常用策略。 该算法回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予次成为扩展节点的机会,且会次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下个扩展节点,并将当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这功能。 首先,需要在资源设计工具中构建个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
AI辅助的教师备课系统构建 背景说明 【整体背景】 在教育领域,教师备课是教学过程中的关键环节,它直接影响教学质量和学生的学习效果。随着人工智能技术的快速发展,AI技术的应用在教育领域展现出巨大的潜力,尤其是在教师备课这环节。通过人工智能技术,可以实现教学设计的自动化、个性化教学资源的推荐、以及智能学情分析,从而提高教师备课的效率和质量。 【公司背景】 中国移动通信有限公司研究院(简称“中国移动研究院”)成立于2001年,是中国移动“体四环”科技创新体系中的内环创新力量,也是中国移动成立最早、领域最全、研发成果最丰富、高水平人才最集中的研发机构。研究院科研领域覆盖无线、网络、业务、安全、人工智能、物联网、测试、战略市场产业以及前沿技术等,获批新代移动信息通信技术国家工程研究中心,累计承担国家重大科技专项等国拨项目166项,重大科创工程任务15项,申请国内专利近1万件、海外国家专利近1千件,提交国际标准文稿1.7万余篇,牵头5G国际标准项目130多个,担任国际组织领导职务30多个,标准化影响力稳居全球运营商第阵营。荣获国家科技进步奖特等奖等6项国家级科技奖项,169项省部级科技奖项,1项中国专利金奖,3项中国专利银奖,13项中国专利优秀奖,5G独立组网项目获世界互联网大会“领先科技成果”,助力公司实现了移动通信领域技术业务的跨越式发展,为我国移动通信技术实现“1G空白、2G跟随、3G突破、4G并跑、5G引领”发挥了重大作用,同时全力引领5G-Advanced、6G、算力网络等信息通信领域重要方向发展。 【业务背景】 当前,教师在备课过程中面临着诸多挑战,包括教学设计、教学资源的整合、以及对学生学情的准确把握。传统的备课方式往往耗时且效率不高,无法满足现代教育对个性化和高效备课的需求。希望通过本次大赛,征集具有创新性和实用性的AI备课解决方案,以推动教师备课方式的智能化发展,提升教师备课的效率和质量,实现教育技术的创新。 5.项目说明 【问题说明】 开发个智能备课助手,帮助教师自动化生成教学设计、图片、练习题,推荐教学资源和课件,并通过智能学情分析,评估学生对学习内容的预备知识水平,推荐个性化教学资源。 【用户期望】 参赛团队应深入研究教师备课的实际需求,开发出能够提高备课效率、优化教学资源配置、提升教学质量的AI备课系统。该系统应能够实现以下功能: (1)教学设计自动化:通过大模型的互动,为教师自动生成教学设计和教学内容,包括教学活动安排、时间分配、预期成果等。 (2)多媒体教学资源生成:根据教学设计的要求,系统能自动生成相关的图片、视频等多媒体材料,支持教师直接使用或作为参考资料。 (3)练习题生成:针对课程内容,系统能自动生成不同类型(选择题、填空题、简答题等)的练习题目,用于课后复习或在线测试。 (4)学情分析个性化资源推荐:通过分析学生的历史学习记录(如作业成绩、在线学习行为等),评估学生对即将学习内容的预备知识掌握情况,并推荐个性化的预习资料或补充学习资源。 6.任务要求 【开发说明】 参赛团队需基于人工智能技术,设计并开发个综合性的教师备课系统,该系统应能够覆盖教师备课的各个方面,包括教学设计自动化、教学资源推荐、智能学情分析等。 【技术要求指标】 (1)教学设计自动化:系统应能在10分钟内为教师生成份完整的教学设计,并包含至少3个互动环节,以提高学生的参度和学习效果; (2)教学资源推荐:系统应能根据教师的教学需求和学生的学习水平,推荐至少3种以上的个性化教学资源; (3)智能学情分析:系统应能准确评估学生对学习内容的预备知识水平,并推荐个性化教学资源,准确率不低于85%,并通过至少3个案例验证其有效性; (4)备课效率提升:开发的智能化备课工具应能缩短教师备课时间60%以上,并通过对比分析,展示备课效率的具体提升情况。 【提交材料】 (1项目概要介绍; (2)项目简介 PPT; (3)项目详细方案; (4)项目演示视频; (5)企业要求提交的材料: ①作品介绍需要展示内容包括但不限于作品应用价值、实现思路方法、创新价值等; ②作品Demo; ③作品演示视频,在5分钟之内。 (6)团队自愿提交的其他补充材料。 【任务清单】 (1)需求调研分析; (2)系统设计,包括硬件系统设计和软件系统设计; (3)测试案例编写; (4)编码; (5)部署测试环境测试。 【开发工具数据接口】 开发工具及开发平台不限,可以借助开源工具。业务流程设计合理,程序可正常运行,不限制运行在具体的硬件平台和型号。数据功能API,有技术说明即可,不需要做具体的接口对接集成调试验证。
06-22
<think>我们正在设计个AI辅助教师备课系统,该系统需要满足以下功能需求:教学设计自动化、多媒体资源生成、练习题生成及智能学情分析。同时,我们需要考虑技术实现方案。##1.系统构建背景-教师备课工作繁重,需要整合多种资源,设计教学活动和评估方式。-传统备课工具缺乏智能化支持,难以实现个性化教学资源生成。-教育数字化转型需求迫切,需要利用AI技术提升备课效率和质量。##2.功能需求分析###2.1教学设计自动化-**功能描述**:根据课程标准和学生学情,自动生成教学设计方案(包括教学目标、教学活动、时间分配等)。-**详细需求**:1.输入:学科、年级、章节、课时、学生学情数据(可选)。2.输出:结构化的教学设计文档(如Word或PDF),包含教学环节设计、教学方法建议等。3.支持自定义调整(如修改某个教学环节)。###2.2多媒体资源生成-**功能描述**:根据教学设计,自动生成配套的多媒体资源(如图片、动画、短视频等)。-**详细需求**:1.支持多种媒体类型:静态图像(如示意图、概念图)、动态动画(如物理过程演示)、短视频(如实验操作演示)。2.资源教学内容高度匹配,符合教学目标和学生认知水平。###2.3练习题生成-**功能描述**:自动生成教学目标匹配的课堂练习和课后作业。-**详细需求**:1.支持多种题型:选择题、填空题、解答题等。2.难度分级:根据学情数据生成不同难度的题目。3.支持题目解析自动生成。###2.4智能学情分析-**功能描述**:基于历史学习数据(如作业、测验结果)分析学生知识掌握情况,为教学设计提供依据。-**详细需求**:1.学情可视化:以图表形式展示班级整体和个体的知识掌握情况。2.教学建议:根据学情分析结果,给出教学重点调整建议。##3.技术实现方案###3.1系统架构采用分层架构:-**用户层**:Web前端(Vue.js/React)和移动端(可选)。-**应用服务层**:微服务架构,每个功能模块独立部署。-**AI服务层**:提供自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等AI能力。-**数据层**:存储教学资源、用户数据、学情数据等。###3.2核心功能技术选型####3.2.1教学设计自动化-**技术方案**:-使用大语言模型(如GPT系列)生成教学设计文本。-结合知识图谱(如学科知识图谱)确保内容准确性。-**实现步骤**:1.通过Prompt工程向LLM输入课程要求、学情等。2.利用模板引擎(如Jinja2)将LLM输出结构化。3.输出为Word/PDF(使用ApachePOI或python-docx库)。####3.2.2多媒体资源生成-**技术方案**:-**图像生成**:使用StableDiffusion、DALL·E等模型,通过文本描述生成图像。-**动画/视频生成**:结合文本到视频模型(如Sora、RunwayML)或3D动画引擎(如Blender+脚本控制)。-**关键点**:需要设计精细的提示词(Prompt)确保内容教学匹配。####3.2.3练习题生成-**技术方案**:-基于LLM的题目生成(如GPT-3.5/4)。-结合规则引擎(如定义题型模板)和校验机制(避免错误题目)。-**难度控制**:使用项目反应理论(IRT)或预定义难度标签。####3.2.4智能学情分析-**技术方案**:-数据来源:作业系统、在线测验等。-分析方法:-知识追踪模型(如DKT、DeepIRT)预测学生知识点掌握程度。-聚类分析(如K-means)识别学生群体特征。-可视化:使用ECharts、D3.js等库。###3.3关键技术挑战解决方案-**挑战1:内容准确性****解决方案**:结合教育专家知识库验证AI生成内容。-**挑战2:个性化生成****解决方案**:建立学生画像系统,动态调整生成策略。-**挑战3:系统集成****解决方案**:使用API网关统管理微服务接口。##4.开发指导建议1.**分阶段开发**:优先实现教学设计自动化和练习题生成(技术成熟度较高)。2.**数据安全**:遵守教育数据隐私规范(如GDPR、FERPA)。3.**用户反馈机制**:内置教师评价功能,持续优化AI模型。##5.示例场景**场景:初中数学“勾股定理”备课**1.教师输入:学科=数学,年级=八年级,章节=勾股定理,课时=2。2.系统生成:-**教学设计**:包含引入(历史背景)、探究(拼图验证)、应用(例题讲解)等环节。-**多媒体资源**:生成勾股定理的几何动画。-**练习题**:生成5道难度递增的题目(含解析)。-**学情分析**:提示“上节课学生三角形知识掌握良好,可加快引入速度”。§§相关问题§§1.AI辅助备课系统如何保证生成的教学设计符合课程标准?2.在多媒体资源生成中,如何解决生成内容教学需求不匹配的问题?3.练习题生成如何避免出现重复或错误题目?4.智能学情分析需要哪些数据支持?5.如何评估AI辅助备课系统的实际效果?</think>### AI辅助教师备课系统设计实现方案 #### 、构建背景 1. **教育数字化转型需求** 教师面临备课效率低、资源整合难的问题,需通过AI技术减轻负担(引用[2])。 2. **个性化教学趋势** 生成式AI可基于学情数据提供定制化方案(引用[3])。 3. **跨学科教学支持** AI能整合多学科资源,提升备课质量(引用[1])。 #### 二、功能需求技术实现 ```mermaid graph LR A[AI备课系统] --> B[教学设计自动化] A --> C[多媒体资源生成] A --> D[练习题生成] A --> E[智能学情分析] ``` ##### 1. 教学设计自动化 - **功能需求** - 输入:学科/年级/课程标准/课时数 - 输出:结构化教案(含教学目标、活动设计、时间分配) - 支持自定义修改和版本管理 - **技术方案** ```python # 基于LLM的教案生成示例 from langchain import PromptTemplate template = """ 生成初中数学《二次函数》教案: 学科:{subject},年级:{grade},课时:{hours} 课程标准要求:{curriculum} """ prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["subject","grade","hours","curriculum"]) llm_chain.run(prompt) # 调用大语言模型 ``` - 技术栈:GPT-4/ChatGLM3 + 知识图谱(学科标准映射) ##### 2. 多媒体资源生成 - **功能需求** - 自动生成教学图片/动画/短视频 - 支持多模态资源匹配(如实验演示匹配物理概念) - **技术方案** - 图像生成:Stable Diffusion + ControlNet(控制构图) - 视频生成:Sora/RunwayML + 教学脚本解析器 - 关键创新:**语义对齐模块**确保内容准确性 $$ \text{匹配度} = \frac{ \text{AI生成内容} \cap \text{教学目标} }{ \text{教学目标} } \geq 0.85 $$ ##### 3. 练习题生成 - **功能需求** - 按知识点/难度分级生成题目 - 自动生成解析和变式题 - 支持查重校验 - **技术方案** ```python # 题目生成流程 def generate_question(topic, difficulty): base_question = llm.generate(f"生成{difficulty}级{topic}题目") variations = data_augmentation(base_question) # 数据增强 if plagiarism_check(variations) < 0.3: # 查重阈值 return add_solution(variations) ``` - 技术栈:Bloom分类法 + 项目反应理论(IRT)难度控制 ##### 4. 智能学情分析 - **功能需求** - 对接学校作业/考试系统 - 可视化班级知识点掌握热力图 - 预测学习难点并推荐备课重点 - **技术方案** - 数据处理: $$ \text{掌握率} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \text{正确题数}_i}{\text{总题数}} \times 100\% $$ - 技术栈:LSTM知识追踪模型 + PowerBI可视化 #### 三、系统架构设计 ```mermaid graph TB 前端[教师交互端] --> API网关 API网关 --> 服务1[教学设计微服务] API网关 --> 服务2[资源生成微服务] API网关 --> 服务3[学情分析微服务] 服务1 <--> 数据库[(知识库)] 服务2 <--> 模型仓库[AI模型集群] 服务3 <--> 数据中台[学情数据湖] ``` #### 四、开发实施建议 1. **阶段化开发** - Phase1:优先实现教案/习题生成(6- Phase2:集成学情分析模块(4) 2. **关键挑战应对** - 内容准确性:建立教育专家验证闭环 - 系统集成:采用RESTful API + OAuth2认证 3. **效果评估指标** - 教师备课时间缩减率 ≥ 40% - 生成资源可用率 ≥ 90%
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