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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

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027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准,由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命,以“引领软件学科发展方向,响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨,积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术,把握学科发展趋势,促进学术交流,推动产业发展。
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收录年代

    国际"学习者建模"研究热点与脉络

    陈煜张刚要
    246-253页
    查看更多>>摘要:为了清晰梳理并准确把握国际"学习者建模"领域的研究热点与脉络,以Web of Science核心期刊数据库2013-2022年间有关"学习者建模"的载文为研究对象,借助CiteSpace等可视化分析软件,对其进行文献计量分析和知识图谱分析.结果表明:"学习者建模"研究在过去10年呈现从平稳发展到急剧上升的趋势;美国、澳大利亚和英国在该研究领域起步较早且持续时间较长,中国则在近3年迈开了研究的步伐;IEEE Access是"学习者建模"领域发文量较多的期刊;研究作者、研究机构之间合作偏少;研究热点主要集中在数据训练、智能导师系统、机器学习、人工智能和学习分析等5个方面;过去10年间"学习者建模"研究分为两个阶段,2013-2019年间热点研究为智能导师系统中学习者模型的构建和应用,2019年至今的前沿热点研究是深度学习在"学习者建模"中的应用.在未来研究中可以重点关注以下方面:"学习者建模"领域要加强技术研究和应用研究合作,形成一个良好的合作循环;研究团队互相间要加强合作,要能够跨领域、交叉学科地进行更深一步的交流;继续聚焦新兴技术,将其应用于学习者建模;在大数据和深度学习技术研究不断深入的过程中,要注意数据安全和隐私问题.

    学习者建模知识图谱CiteSpace可视化分析

    基于计算机视觉的课堂专注度检测研究

    邓子豪梁艳
    254-260页
    查看更多>>摘要:为了检测课堂学习时班级整体专注程度,设计了一套基于计算机视觉的课堂专注度检测系统.该系统根据面部关键点位置计算头部偏转角度,进而判断视线是否位于专注区域,采用ViViT模型对学习者的专注度进行四分类,最后综合人脸检测信息、视线信息、专注度分类信息计算班级整体专注度.实验结果证明,该系统能根据监控视频快速、有效地评估班级在某时刻的整体专注度,为教师提供客观、准确的专注度数据,有助于教师有针对性地及时调整教学方式,提高教学质量.

    线下教学专注度检测计算机视觉人脸检测ViViT

    基于手势的无人机飞行控制实验教学设计

    魏晓敏李艳阳孙聪张海宾...
    261-266页
    查看更多>>摘要:为解决新手在操纵无人机飞行的初始练习阶段容易造成丢失、坠落、碰撞等问题,利用AI技术设计一种基于手势的无人机飞行智能控制实验.首先通过机载或地面摄像头捕捉操纵者手势图像;其次使用加载于地面控制系统或机载设备的动态手势识别模型进一步处理图像,得到相关飞行控制指令;再次将飞行控制指令发送到无人机控制系统以达到操纵无人机飞行的目的.为了验证基于YOLOv5算法的动态手势识别模型性能,构建包含5个场景的2 500余张图片的数据集进行验证.实验表明该方法不仅对手势识别具有较高的精确度,而且对新场景下的图像也具有更好的智能检测能力.实验设计涉及学科较为综合、功能扩展性好、实用性强,是控制系统教学、AI算法实践与嵌入式系统相互融合的创新实验项目.

    实验教学设计飞行控制手势识别无人机嵌入式系统

    基于视频时空特征的学生课堂行为检测

    刘宏张释文孙程聂萱...
    267-274页
    查看更多>>摘要:课堂行为能有效反映学生的学习状态,通过深度学习技术实现课堂行为检测对于改进教学方式、提高教学质量具有重要意义.目前,课堂行为检测较多采用基于静态图像的方式进行,往往会忽略行为的动态特征,对连续性行为检测效果较差.为此,提出一种基于视频时空特征的YOLOv7-SlowFast课堂行为检测方法,通过YOLOv7定位学生目标后采用SlowFast检测课堂行为.首先,为提高YOLOv7在人群密集环境下的检测精度,引入自适应空间特征融合模块解决不同尺度特征之间不一致的问题;其次,采用RepGhost轻量化模块改进YOLOv7网络结构,通过结构重新参数化提高模型检测速度;最后,针对SlowFast时空行为检测精度低的问题,设计基于标准化的时间注意力模块,加强模型对时间特征的感知.实验结果表明,改进后YOLOv7在Crowdhuman数据集上平均精度均值(mAP)达86.96%;改进后SlowFast在自制课堂行为检测数据集上的mAP达87.28%,能够实现课堂行为的有效检测.

    课堂行为时空行为检测SlowFastYOLOv7

    基于云存储的在线实验教学平台设计与实现

    蔡增玉冯春明李朋蓉钱慎一...
    275-280页
    查看更多>>摘要:为提高在线实验教学平台应用的便捷性和实验考核的智能性,构建基于云存储的在线实验教学平台.该平台基于MVVM架构开发,分为视图层、通信层、业务层、数据持久化层以及数据库层,应用HTTPS协议、CDN云存储、RBAC访问控制等技术,很好地实现了在线实验教学平台的核心功能.试用结果表明,系统能够有效地支撑实验教学活动的线上开展,提高了实验教学效率,具有很好的应用推广价值.

    在线实验云存储架构设计实验教学平台

    基于注意力机制的双向长短期记忆网络的在线工程实践评价框架

    马坤邵永伟郑楠陈贞翔...
    281-286页
    查看更多>>摘要:在虚拟学习环境下,工程实践课程通常以小组方式在线协同完成一个实践项目,但现有在线教学平台缺少基于学习行为数据的深度挖掘,教师难以像线下实践那样感知学习者的学习状态,从而无法进行十分客观公正的评价.为此,提出基于注意力机制的双向长短期记忆网络的在线工程实践评价框架,通过在线实践行为数据构建注意力机制的双向长短期记忆网络模型(GEP-BiLSTM)预测学生能否通过未来的实践考核.实践表明,所提方法可在学生出现学业预警前进行更有针对性的帮扶,从而提升工程实践的教学效果.

    教育数据挖掘长短期记忆网络实践评价注意力机制工程实践

    基于课程学习过程性数据的成绩预测研究

    姚河花张彤张顺赵亚娟...
    287-293页
    查看更多>>摘要:学生成绩预测在智慧教育领域备受瞩目,通过分析课程过程性学习数据预测期末考试成绩对于提高教学质量至关重要.选取2017-2019年青海大学程序设计基础(C)课程的学生学习数据作为研究对象,使用支持向量机、随机森林、多层感知器、极限梯度提升树和多元线性回归5种机器学习模型,根据过程性学习数据提前评估学生的期末表现,同时采用均方根误差、确定系数、平均绝对误差和均方误差评价模型预测性能.实验结果表明,5种机器学习模型在成绩预测方面均有较好表现,其中极限梯度提升树性能最佳.采用机器学习模型深入分析学生的过程性学习数据并提前预测其期末表现可以帮助教师优化教学过程,使学生获得更好的学习成绩和体验.

    成绩预测教学数据机器学习

    程序设计课程实验教学改革与在线学习数据分析

    卢冶张小立周塔史凌祎...
    294-300页
    查看更多>>摘要:针对程序设计课程实验教学中,学生学习能力具有差异性,且教学活动形式单一、过程性指导与考核难落地等问题,以项目制方式整合设计6个层次的实验教学内容,建设多种信息化平台,实施递进式实验教学.对借助平台记录的任务总耗时、评测次数、代码修改行数等过程性数据进行深度分析,综合考察学生的实验学习效率与期末考试成绩之间的相关性.围绕学生个体学习效果数据的评价,为教师教学改进提供了依据,提高了实验教学的针对性.分层递进式实验教学的实施,增加了课程的外延实验学习,充分满足了不同学生的学习需求,培养了他们的程序设计和计算思维能力,为其后续专业学习打下良好基础.

    多层次实验项目递进式实验教学在线学习数据分析过程性考核程序设计

    游戏化策略对文科生编程能力与自我效能的影响

    李珩黄璐
    301-307页
    查看更多>>摘要:为探讨游戏化策略对文科学生编程能力与自我效能感的影响,提出一种游戏化学习活动促进模型.通过在一个学期内开展实验教学,比较使用CodeCombat游戏化平台(实验组)和传统标准课程(对照组)学生的表现.研究表明,实验组学生在编程能力与自我效能感方面提升显著,两者间存在高度相关性,为改善文科学生的编程教育提供了重要的指导和借鉴.通过深度整合游戏化学习理论、游戏化教学平台和教学实践,为相关领域的教育研究提供了新的思路和方法.

    游戏化游戏化学习自我效能编程能力

    教师人机协同教学采纳影响因素研究

    方旭方菁菁马文莹
    308-316页
    查看更多>>摘要:人机协同教学是教育数字化转型的必然选择与本质要求.虽然目前国内外对于人机协同的内涵、相关技术及应用模式等展开了一定研究,但针对教师人机协同教学接受度的研究还有待深化,而展开教师人机协同采纳影响因素研究对于提升教学效果具有重要意义.为此,基于UTAUT模型、信息系统成功模型并结合教师访谈构建教师人机协同教学采纳影响因素模型,选取中小学教师作为调查对象,以问卷调查的方式收集样本数据,使用SPSS23.0、SmartPLS4.0软件对数据进行分析.研究发现,促成条件、娱乐性感知和行为意向显著正向影响行为;有用性感知显著正向影响行为意向;内容质量、社群影响和系统质量显著正向影响有用性感知;系统质量和计算机自我效能感显著正向影响努力预期;努力预期、社群影响与行为意向呈正相关但不显著;相关路径受到性别、年龄、经验和学段的调节等.最后结合教师人机协同教学现状,从政府层面、教师层面、社会层面和学校层面提出相关建议与对策.

    人机协同教学采纳影响因素