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计算机科学
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朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    面向慕课视频的关键信息检索系统设计

    赵博程包兰天杨哲森曹璇...
    79-85页
    查看更多>>摘要：随着互联网技术的迅猛发展,慕课等在线教育平台日益受到广泛关注.慕课作为一种创新的教育形式,有效突破了传统教育模式的地域界限,实现了优质教育资源的全球共享.通过慕课,学习者能够根据个人兴趣自主选择课程,灵活安排学习时间与进度,且能便利地进行重复学习.然而,当前慕课平台在针对授课视频中的特定知识点进行时间定位时,仍存在很大挑战,导致用户在学习关键核心知识点时需频繁拖动视频进度以寻找相应视频片段.针对这一现状,提出了一种基于多重二分匹配的注意力机制模型的慕课视频知识抽取算法.算法框架的主体部分包括字幕文本识别与生成、字幕文本分段提取、知识点抽取模型,以及知识点检索模块.实验结果表明,相对于当前的知识点抽取模型,所提模型在Inspec,NUS,Krapivin,SemEval,KP20k等多个数据集上,在部分关键指标上达到了当前的最优表现,充分证明了本系统在实际应用中的潜力和价值.

    在线教育慕课视频检索关键短语生成知识点定位

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    基于多阶段评审的大规模创新类竞赛评比方案

    张长恩成清司悦航黄金才...
    86-93页
    查看更多>>摘要：当前,大规模创新类竞赛层出不穷,这类竞赛的评比因专家的主观差异等原因成了亟待解决的难题.关注大规模创新类竞赛评比方案的研究与设计,通过对已有竞赛的打分结果进行分析,综合对比多种不同评比方案的优缺点,探寻最优的评比方案,以尽可能使评审流程程序化、高效化,节约人力与时间资源.首先,构建专家分配模型确定评审专家"交叉分发"方案,运用改进模拟退火算法求解,验证了模型与算法的高精度和高效率;然后,构建加权模型对比4类标准分计算方法,设计基于专家权重的改进标准分计算方法;最后,考虑大极差对创新性的关联性,建立极差回归模型,进行基于极差的模型评估.所提模型与算法适用范围广,具有重要现实参考意义与高应用价值.

    评审模型整数规划模拟退火支持向量机回归创新性设计

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    基于边缘计算和WebRTC的元宇宙教育通信技术方案研究与实现

    牛冠冲刘飞翔杨雯苗启广...
    94-104页
    查看更多>>摘要：元宇宙教育将元宇宙应用于教育领域,为学生创造丰富多样的学习场景和资源,提供个性化的学习推荐和指导.在元宇宙场景中,可以通过边缘计算技术提升音视频传输性能和降低通信成本,包括远程控制时延的降低、终端设备能效提升等.因此,针对VR,AR教育交互场景中的设备成本高、通信时延大等问题,提出了基于边缘计算和WebRTC的通信技术方案,解决教育场景下大量用户接入造成网络拥塞的问题,构建元宇宙教育的基础通信设施.通过云端所部署的Unity渲染平台,在边缘端部署WebRTC多用户通信模块,实现极低延迟的视音频传输,提升移动边缘平台的传输性能.最后,构建云边端协同的音视频传输系统,通过实际的边缘计算传输策略和端到端实验验证,实现了低时延、高性能的元宇宙教育系统,且验证了元宇宙教育场景的可行性.

    元宇宙教育虚拟现实边缘计算云端协同WebRTC技术

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    基于AU的多任务学生情绪识别方法研究

    张笑云赵晖
    105-111页
    查看更多>>摘要：智能教育快速发展,运用人工智能提升教育质量和效率已成为趋势.学生作为教育的核心,其情绪状态对教育成效具有至关重要的影响.为了深入研究学生情绪,收集了课堂场景中的学生学习视频,包括听课和小组讨论两种情境,并据此建立了一个多任务学生情绪数据库.面部作为内在情绪状态的直接外在体现,显示出AU与情绪之间的紧密关联.在此基础上,提出了 一个基于多任务学习的学生情绪识别模型Multi-SER.该模型通过结合AU识别和学生情绪识别两项任务,挖掘各个AU与学生情绪之间的关联关系,进而提升模型在学生情绪识别方面的性能.在多任务实验中,Multi-SER模型的情绪识别准确率达到了 80.87％,相比单情绪识别任务模型SE-C3DNet+,效果提升了 3.11％.实验结果表明,通过多任务学习挖掘AU和情绪之间的关联关系,模型在分类各种情绪方面的性能得到了提升.

    学生情绪识别多任务学习C3DSE面部单元

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    基于ConvNeXt的智慧课堂中的眼部情感识别及其可视化

    张立国徐鑫董宇欣
    112-118页
    查看更多>>摘要：通过面部表情识别和情绪分析,观测者能够根据所观察到的实体状态了解学习者的学习效果,如通过课堂中学生所展现出的情绪波动,来辨别学生对新知识的接受程度,从而更便捷、直观地理解学生的疑惑.然而,在许多情况下,学生的面部可能会被学习用品、前排同学等遮挡,导致面部情感识别准确性不高.与整张脸相比,眼部区域作为情感表达的核心部位,通常会受到观察者更多的关注,在相同的课堂环境下眼部也更不容易被遮挡.眼睛是展现情感最重要的部位之一,在情绪变化期间的眼部表情变化可以提供更多的情绪信息.特别是当一个人承受外部压力并必须抑制面部表情时,眼神很难欺骗.因此,对眼部复杂表情进行情绪识别和分析具有重要研究价值和挑战性.针对这种挑战,首先构建了一个用于分类眼部表情复杂情绪的数据集,包括5种基本情绪,另外还定义了 5种复杂情绪.其次,提出了一种新颖的模型,根据数据集中输入图像中提取的眼部特征准确地对情绪进行分类.最后,介绍了一种基于眼部识别的情绪分析可视化方法,该方法可以分析复杂情感和基础情感的波动,并为基于眼部进行进一步的情绪分析提供了新的解决方案.

    智慧课堂ConvNeXt数据可视化情绪识别眼部

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    Student Academic Performance Predictive Model Based on Dual-stream Deep Network

    XIE HuiZHANG PengyuanDONG ZexiaoYANG Huiting...
    119-128页
    查看更多>>摘要：Blended teaching is one of the essential teaching methods with the development of information technology.Constructing a learning effect evaluation model is helpful to improve students'academic performance and helps teachers to better implement course teaching.However,a lack of evaluation models for the fusion of temporal and non-temporal behavioral data leads to an unsatisfactory evaluation effect.To meet the demand for predicting students'academic performance through learning behavior da-ta,this study proposes a learning effect evaluation method that integrates expert perspective indicators to predict academic per-formance by constructing a dual-stream network that combines temporal behavior data and non-temporal behavior data in the learning process.In this paper,firstly,the Delphi method is used to analyze and process the course learning behavior data of students and establish an effective evaluation index system of learning behavior with universality;secondly,the Mann-Whitney U-test and the complex correlation analysis are used to analyze further and validate the evaluation indexes;and lastly,a dual-stream information fusion model,which combines temporal and non-temporal features,is established.The learning effect evalua-tion model is built,and the results of the mean absolute error(MAE)and root mean square error(RMSE)indexes are 4.16 and 5.29,respectively.This study indicates that combining expert perspectives for evaluation index selection and further fusing temporal and non-temporal behavioral features that for learning effect evaluation and prediction is rationality,accuracy,and effectiveness,which provides a powerful help for the practical application of learning effect evaluation and prediction.
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    "五位一体"通信原理课程智慧教学模式研究与实践

    马英杰杨亚涛肖嵩李莉...
    129-134页
    查看更多>>摘要：面向教育教学数字化转型的战略需求,针对"通信原理"课程特点,基于OBE理念提出了"五位一体"通信原理课程智慧教学新模式."通信原理"课程具有突出的理论性、系统性、工程性和应用性特点.从全局性出发,对课程体系进行系统性的设计,以立德树人、为党育人、全方位育才为使命;以学生发展为中心,从重构教学内容、构建课程思政系统化体系、学生项目实践、打造智慧课堂和多元评价机制5个方面构建了"五位一体"智慧教学体系.采用雨课堂线上线下混合式教学、虚拟仿真项目教学和B站微课教学等数字化、信息化教学手段,利用技术赋能教学,打造智慧课堂.将思政教育有机融汇于智慧课堂教学,起到"润物无声"、潜移默化的效果,引发学生的知识共鸣、情感共鸣、价值共鸣.所提出的"五位一体"智慧教育教学新范式能够推进信息技术、智能技术与教育教学的深度融合,实现教学手段智能化、教学资源泛在化、教学点评实时化、课程考核多元化.

    智慧教学"通信原理"课程技术赋能智慧课堂课程思政

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    基于多尺度特征图卷积网络的教学行为识别及分析

    李佳楠李锐宜赵至夫宋娟...
    135-143页
    查看更多>>摘要：在教育领域,课堂教学评价是提高教学质量的关键环节之一.随着数字化教育的推广,寻求一种智能化的评价方法变得尤为重要.为此,提出了一种基于骨架行为识别和滞后序列分析的新型方法,旨在更准确地对教师的教学行为进行捕获和分析,在减少人力资源消耗的同时,降低教学评价的主观性.首先,提出多尺度特征图卷积网络,并将其用于教师课堂行为分析.该网络在空间维度上使用多尺度语义特征融合模块捕捉骨架点和肢体部位两个尺度的特征;在时间维度上使用多尺度时序特征提取模块,并分别从全局和局部两个角度提取骨架数据的时间特征.然后,构建了教师课堂行为分析数据集,并在该数据集上验证了所提方法的有效性.最后,利用所提的骨架行为识别模型和滞后序列分析法,搭建了一套教学行为识别与分析系统.在进行不同课堂教学行为识别时,所提方法在教室行为识别与分析方面具有显著的优势.

    教师行为分析骨架序列数字化教育图卷积网络行为识别

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    教育元宇宙视域下虚拟交互式师范生教学技能训练模式的创新构建

    杨楷芳李君池许艳公衍超...
    144-152页
    查看更多>>摘要：随着信息技术的快速发展,在卓越教师培养的过程中注重教育数字化改革已经成为未来教育高质量发展的必然要求.近年来,元宇宙及教育元宇宙概念成为研究热点,并为师范生教学技能训练方式改革带来新的思路.传统师范生教学技能训练主要以课堂教学实践为核心,受时间和空间的限制,师范生的个性化、专门性、针对性训练缺乏.随着信息技术的发展,"互联网+"训练模式、移动训练模式等被提出,但训练过程存在沉浸性不高、互动性较差等问题.因此,融合教育元宇宙理念,提出虚拟交互式师范生教学技能训练模式,以体态技能和导入技能的训练为例,介绍教育元宇宙视域下的虚拟交互式师范生教学技能训练模式的构建与实践,并对实践效果进行分析,验证了虚拟交互式教学技能训练模式对师范生教学技能训练的有效性.

    教育元宇宙师范生教学技能虚拟现实教育数字化

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    基于特征相似性和杰卡德中值理论的学习路径推荐方法

    杨鹏飞王姝祺黄嘉阳张文娟...
    153-161页
    查看更多>>摘要：新高考改革使得越来越多的高校从专业招生向大类招生迈进.相关研究指出,学生在专业分流选择时存在盲目性.如何解决由专业选择不平衡问题所导致的"冷门专业过冷,热门专业过热"的局面,成为大类培养模式面临的核心难题.文中提出了一种结合特征相似性和杰卡德中值理论的学习路径推荐方法CFSJM,旨在为学生在选择专业时提供方向导航和学习路径推荐.该方法利用图嵌入模型Node2vec学习学生与知识点之间的交互,以获取学生节点的特征表示.通过训练线性回归模型预测学生的专业方向,并根据特征相似性生成学习路径候选集,进而引入杰卡德中值理论生成学习路径.实验结果表明,CF-SJM方法在大类招生模式下的线下教学数据中的准确率优于现有方法,为充分发挥大类招生在培养创新型人才和提升高校办学质量方面的优势提供了新的思路.

    大类招生高校专业分流学习路径杰卡德Node2vec

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