信息技术与算法思想在研究性学习中的渗透

20世纪下半叶,信息技术革命给数学带来了无限的生机。由此数学的发展从第三个高峰时期:希尔伯特的形式主义(严密的公理化)进入了第四个高峰时期:计算机时代的问题解决(纯粹数学与应用数学的新交融)。这些伟大数学成就的核心观念,都将与时俱进地、适当地、相对完整地反映到新的《高中数学课程标准》中。并在内容上,将突出计算机算法在整个数学发展中的独特作用,力求把计算机算法融入到数学课程的各个相关部分。     

把握课堂教学的生成点

在课堂教学中，教师要敏锐感受并发现互动中的生成点，并将之催生为生成，让我们的课堂涌动生命的灵性。     

挖掘教材 预设学情 动态生成

新课程为广大教师提供了广阔的发展和创造空间，但如何使一堂课衍生出更多具有价值的知识，无疑对教师提出了更高的要求。我们教师应当充分挖掘教材，精心地进行课前预设，营造促进学生发展、充满活力的课堂氛围，让学生经历过程，在过程中领悟和体验，在过程中提高和发展。     

动态生成：课堂教学的诗意追求——实践新课程语文教学策略（1）

自《语文课程标准》颁布实施后，一个超越预设，洋溢着弥香的新生命正向我们走来，这便是动态生成，动态生成是课堂教学中对以往强调的目标预设性，过程计划性，结果规定性的一个重要补充和修正，其实施的过程巧妙适机，适宜，没有丝毫矫揉造作，没有任何硬性灌输，存活在有心与无心，有法与无法，缥缈与真实编织的和谐空间中，让人在不知不觉中掉进合作、交流、探究知识的温柔陷阱里。     

一种改进的神经网络算法在销售预测中的应用

本文针对传统神经网络算法的不足之处给出了一种改进算法，且将该算法应用于销售预测中，获得了良好的预测结果，可作为预测商品销售的一种手段。     

幼儿园课程生成的实践困境及其化解北大核心

生成课程是一种幼儿园开展教育教学活动的理想形态。但由于幼儿园课程中预设和生成之间的内在矛盾和教师课程生成的能力不足,课程生成实践面临诸多挑战。为了更好地促进幼儿园课程生成的实践,切实发挥生成课程的实效,一方面要注重幼儿园课程生成的层次性,既要有必须保障的基础性课程,也要有可结合调整的创生性课程,还要积极关注有价值、有必要的新生性课程;另一方面要注重课程生成的统合性,在横向结构上让课程形态张弛有度,在纵向结构上让课程关系有序衔接,在整体结构上让课程意义复归儿童。     

价值敏感设计:内容推荐算法进阶之路北大核心CSSCI

随着“算法权力”应用场景和权力边界的不断扩大,内容推荐算法也经历“赋魅”“祛魅”到规制的历程,防止其技术异化和规避价值困境成为现实课题。把价值敏感设计理念引入内容推荐算法,有效识别并破除其主流价值观偏移、用户隐私侵犯、算法歧视与偏见等价值困境,确立其有用性、便捷性、无害性等价值理性,力求重塑“人与人造物”的正当关系和应有价值,从而实现内容推荐算法工具理性与价值理性的辩证统一。     

上瘾模型视角下图书馆短视频运营策略探究--以抖音为例

文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。