计算机辅助教育的期末考试,计算机辅助教育.pptx

《计算机教育基础》课程旨在使学生全面理解计算机辅助教育,掌握基础知识和开发能力。课程涵盖计算机辅助教育的发展历程,如如何应对信息时代教育挑战,以及它对教育模式的革新。教学目标包括了解教育的个体化和高效性,探讨相关问题,并通过制作课件进行实践。考核方式为平时成绩和期末闭卷考试。

文档介绍:

《计算机教育基础》课程总体介绍课程名称:计算机教育基础课程性质:专业选修课总学时数及学分:34学时2学分学****任务:相关知识内容的理解相关问题的讨论贯穿整个学期,与教学设计结合,每人制作一个课件考试方式:平时成绩:30%(出勤情况、课堂表现、作业情况)期末考试:70%(闭卷考试)《计算机教育基础》课程总体介绍课程总体教学目标:1.对计算机辅助教育有一个比较全面的了解。2.掌握计算机辅助教育的基础知识和基本方法。3.具备一定的开发计算机辅助教育系统的能力。《计算机教育基础》课程总体介绍参考资料:中国计算机辅助教育学会ex.asp华东师范大学计算机辅助教育精品课程http://jpkc.ecnu./jsjfz/index.htm第一章计算机辅助教育概况1.计算机辅助教育的发展2.计算机辅助教育与教育改革1.计算机辅助教育的发展信息时代教育面临什么挑战?该如何解决这些问题?人才需求的多元化和可变性,培养的人才如何去适应这个需求。知识迅速更新,怎么解决知识迅速更新与学生有限的学****时间的矛盾。要求接受教育培训的人员激增,如何克服由此而来的从教人员不足的问题。三大挑战1.计算机辅助教育的发展计算机所带来的教育变化:提供高效而又适应个别化教育的教学手段。开拓了一系列新的教育方式:远程教育终身教育虚拟教育1.计算机辅助教育的发展传统教育以“传授”知识为主要目标,以教师为中心、课堂为中心的教学活动以发展人的智力、创造力为目标,培养学生善于学****善于思考、提高创造力的教学活动1.计算机辅助教育的发展教育理论的发展-机器教学和程序教学1926年,普雷西设计了自动教学机器1951年,斯金纳在《学****的科学与教学艺术》一文中阐释程序教学的意义和作用图A分数分布Xf123430992981N=161.本图给出了一系列原始分数。频率分布2.图A中的X列表示每一个可能的分数值,而每一个分数出现的频率列在列。f3.图A中用记号表示分数值。X4.99分这一分数值出现的频率是。25.通过图A,你知道用记号f表示频率分布中每一个分数值出现的。频率1.计算机辅助教育的发展计算机辅助教育兴起和发展的基础物质基础——社会基础——理论基础——计算机的发展信息时代对教育的要求教学机器和程序教学1.计算机辅助教育的发展什么是计算机辅助教育?

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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