陈佳明
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：首都师范大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京社会科学基金首都经济贸易大学研究生科技创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学政治法律更多>>
- 国际ISO视野下的京津冀协同养老及“互联网+”实现
- 2019年
- 随着我国人口老龄化加速,老年健康养老的危机开始凸现,尤其是京津冀地区。京津冀地区养老服务质量存在以下问题:一是数据体系不健全,海量养老数据的获取机制(例如互联网+模式)、存取与处理机制(例如:大数据处理机制)尚未建立,存在信息孤岛现象,部分地区基础数据和养老服务质量数据缺失,信息不透明.
- 刘经纬张亦安陈佳明
- 关键词：智能终端数据库京津冀ISO
- “互联网+实践教学”模式研究被引量：4
- 2018年
- "互联网+"时代,以慕课和翻转课堂为代表的第二代教学改革对我国高等教育产生了深远的影响,当下教师评职称诉求和压力问题、让学生想高效率学习问题、学校热门专业建设和招生问题成为了各高校面临的焦点问题。本研究提出并实现了"实境编程"和"跟随编程"的第三代教育教学改革教学范式和系统,实现了新课备课系统、跟随授课系统、实境自学作业考试系统。研究结果解决了上述问题,大幅度降低了教师工作量,大幅度提升了学生学习热情和上课效率,为基础较差院校的专业建设、人才队伍培养和招生就业工作提供了高效率可落地的解决方案。通过尝试教学改革,达到如下效果:挖掘"互联网+"运营的内在逻辑模型,结合经典教育理论(激励理论、认知理论等),构成"互联网+实践教学"模型与平台,指导开展教学工作,提升教学质量。本研究还试图研究微信互动、响应式教学网络等新型教学平台对大学生学习兴趣的培养,研究如何驱动学生"爱学习而学习"状态的构建。
- 刘经纬张宇豪冀昊悦李嘉欣闵昱瑶陈佳明
- 关键词：教育教学改革
- 大学基础课课程成绩加权投票预测模型研究被引量：8
- 2020年
- 针对教育领域特定应用场景,利用数据挖掘技术处理教育数据是目前热点研究问题之一。课程成绩预测指对一门课程学生的期末成绩进行预测,其关键问题是通过选取合适的学生特征和确定最优的预测算法来构建预测准确率高的模型。针对大学基础课的特点,从主客观两方面选择特征,对比了4个效果最优的课程成绩预测分类算法,以准确率较高的算法构成加权投票集成算法,发现加权投票集成算法的预测准确率和AP值最高,为利用数据挖掘技术实现课程成绩预测提供了一种有效的方法。
- 陈佳明骆力明宋洁
- 关键词：模型构建
