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    融合思政元素的計算機專業(yè)輔助教學系統(tǒng)設計

    2022-01-06 10:59:10林民山林宗英
    數(shù)字通信世界 2021年12期
    關鍵詞:教學系統(tǒng)計算機專業(yè)學習成績

    林民山,林宗英

    (泉州職業(yè)技術大學智能制造學院,福建 泉州 362000)

    1 計算機專業(yè)輔助教學硬件設計

    計算機輔助教學系統(tǒng)在設計結構分為數(shù)據(jù)層、服務器以及客戶端三層結構,用戶操作系統(tǒng)過程中,通過對數(shù)據(jù)庫內部的調動操作,經(jīng)服務器響應并發(fā)送命令至數(shù)據(jù)庫執(zhí)行,最終對客戶端予以響應,其架構如圖1所示。

    圖1 結構示意圖

    圖中所示服務器的響應和發(fā)送命令速度會直接影響用戶接收數(shù)據(jù)的時間,重置服務器命令傳輸電路,通過電阻和磁珠組成晶體振蕩器,為數(shù)據(jù)傳輸提供穩(wěn)定的電壓,設置電阻阻值在28-32歐間之間變化,當電路振蕩器產生信號時,將發(fā)出信號直接傳送給WSE芯片終點[1-2]。

    將外部的電壓設置為3.6V,路過電阻后沒有信號轉換開關,傳輸信號可以直接接入至WSE芯片,直接將信號送到指定位置,傳輸效果更好。

    2 計算機專業(yè)輔助教學系統(tǒng)軟件設計

    2.1 基于k-means算法聚類學生信息

    輔助教學的主體是學生群體,在系統(tǒng)設計時要考慮學生的專業(yè)能力、興趣愛好和學習成績等基本信息,能夠對后續(xù)個性化教學提供幫助。通過對學生基本信息的整理進行分組,將相似特征或者相同特征的學生聚類到一起, k-means算法適用于數(shù)據(jù)類型的符號辨認,聚類效率最高,通過此算法進行學生信息的聚類分析。首先要對收據(jù)到的數(shù)據(jù)進行屬性劃分,一般將數(shù)據(jù)信息屬性表示為學生的學習興趣、性格特征和學習成績:其中將學習興趣設定為唱歌、足球、游泳、旅游和籃球等十項;將性格特征劃分為開朗、內向和穩(wěn)重三類;學習成績按照一般、良好、優(yōu)秀和合格劃分。其次將所收集到的數(shù)據(jù)進行規(guī)范化轉換,變成統(tǒng)一的格式,采取最小最大的劃分方法將學生屬性控制在數(shù)值[1,10]之間,以聚類值S為3計算學生到聚類中心的距離h:

    式中,學生數(shù)據(jù)集合用 表示;聚類中心用 來表示。在計算得到每個學生數(shù)據(jù)和中心均值的距離后,以最小距離為劃分點對相應的學生群進行劃分,再次重新計算劃分好的學生群的聚類中心點均值,當均值點不產生變化時表示聚類完成,如果不滿足條件重新回到第二步計算對象到中心均值的距離,由此在k-means算法得到聚類后的學生信息。

    2.2 分層法設置知識點結構模塊

    受計算機專業(yè)學生專業(yè)選擇的盲目性,許多學生在專業(yè)選取上并不是指針對自己的愛好進行選取,有些是為了找到更好的工作,有些是為了大學的生活較為輕松,以此導致該專業(yè)學生在學習過程以及成績上存在多個問題。對上述現(xiàn)象進行分析調查,根據(jù)在校學生反映情況基本得出以下幾點問題:一是由于計算機專業(yè)學習過程較為枯燥,多數(shù)學生在課堂聽講中存在大小差或者逃課現(xiàn)象。二是在講課過程中授課教師一般以書本為主,在授課方式上無法做到緊跟潮流,實操與理論不能完全結合。三是教學內容利用多媒體軟件的次數(shù)較少,在后期布置隨堂測試和單元小結測評中,仍以試卷考試為主。四是隨堂小考成績不納入期末考試成績中,考試成績僅以一次為標準。以上幾點因素使得學生在課堂的專注度降低,導致后期考試過于注重課本知識,都是在考試前期臨陣磨槍只為了快速把知識點背勞,取得的綜合成績有所下降。首先建立課程的知識點結構,其次對平臺上的所有教學資源進行知識點標注,為后期的層次化知識點推導規(guī)則打好基礎。分析程序設計課程的知識點,包含有寬泛的知識概念和粒度較細的知識點,最終形成層次化的知識結構,將知識點模塊分為兩層式,第一層知識點模塊分別為“基本元素”“基本語句”“構造型數(shù)據(jù)”“模塊化程序設計”和“指針”和“文件”,統(tǒng)一的被稱為“一級知識點”。這些節(jié)點位于知識結構的第一層,它們又有各自的子節(jié)點,如“模塊化程序設計”的子節(jié)點為“函數(shù)”和“模塊化程序設計”,這些節(jié)點位于樹的第二層,被稱為“二級知識點”[3]。以此方式類推近將知識點結構層層細化,設置知識點結構模塊,對所有的知識點進行層次化地編碼,便于后面的規(guī)則推導。

    2.3 融合思政元素制定知識點推導規(guī)則

    在設置好知識點結構模塊后,由于知識點對應的課程體系不一致,無法直接按照分布的知識點模式組織課程體系,在后續(xù)學生的答題過程中不能直接找到差錯點進行統(tǒng)計。為此需減少對知識點教學的分割,根據(jù)各個知識點之間的關聯(lián)性,以相似知識點集合為基礎,在思政元素融合的基礎上,制定輔助教學系統(tǒng)的知識點推導規(guī)則,劃分教學過程各個階段,實現(xiàn)教學課程體系的設定。假設知識點Ao、Ap和Aq之間存在如下關系,用W表示存在關系為 且 ,則制定過程如下:

    式中,已知Ao、Ap和Aq的關系為和,。根據(jù)上述各知識點的關聯(lián),在知識點模塊中自動生成循環(huán)語句,通過for語句作為while語句的上級知識點,導入至循環(huán)語句中,將只含有一個知識點的題目板塊去除,設定每個知識點之間聯(lián)動值為0.3,如果導入語句的關聯(lián)度小于30%,便將該知識點再其板塊中去除,由此找出支持度較高的知識點聚合,當知識點之間的關聯(lián)度大于60%,即可輸出,具體關聯(lián)度計算公式如下:

    式中,表示知識點之間的關聯(lián)度;表示兩個知識點之間的聯(lián)動參數(shù)。根據(jù)輸出的知識點之間的強大關聯(lián)性,對教學資源的知識點模塊進行細化,使相似知識點之間能夠滿足關系,確定了知識點的推導規(guī)則。由此在k-means算法聚類學生信息下,分層法設置知識點結構模塊,融合思政元素制定知識點推導規(guī)則之后,完成計算機專業(yè)輔助教學系統(tǒng)軟件設計。

    3 實驗論證分析

    3.1 實驗準備

    為驗證本文設計的計算機專業(yè)輔助教學系統(tǒng)具有實際應用效果,采用實驗測試的方法進行其功能與性能的分析,在針對學生學習效率優(yōu)化對比中進行系統(tǒng)測試,驗證本次設計的輔助教學系統(tǒng)能夠在一定程度上提高學生的學習效率。測試開始前選取某高校,臨近畢業(yè)的計算機專業(yè)的學生進行分組討論,按照其期末專業(yè)成績進行平行分組。該專業(yè)學生歷史專業(yè)學習成績按照時間分成三個階段,即大一上下學期、大二上下學期以及大三上下學期,將每學期的期末考試成績進行分批次統(tǒng)計,每10分為一個分級階段,將對應分數(shù)等級的學生人數(shù)做出排序分類,具體數(shù)據(jù)參數(shù)如表1所示。

    表1 不同學期計算機專業(yè)考試成績人數(shù)范圍(人)

    根據(jù)表中內容所示,該校計算機專業(yè)學生總人數(shù)在名,其中0分成績的學生為缺考以及當年退學人數(shù)的綜合,其余分數(shù)學生均為在校學生的實考成績。在大二和大三兩個學年中成績在滿分的人數(shù)有所下降,在較低的學生分數(shù)中組出現(xiàn),說明可能存在些許因素導致其學習成績有所下滑。

    3.2 系統(tǒng)應用過程

    根據(jù)統(tǒng)計出的各個學期的綜合成績,將其按照特優(yōu)、優(yōu)秀、普通以及較差四個等級進行分類,將綜合成績在90分以上的學生群體設置為特優(yōu)等級,綜合成績在80分到90分范圍的學生設置為優(yōu)秀等級,綜合成績在60分-80分之間的范圍設置成普通等級,60分以下的設置為較差等級。分別對四個組別的學生進行平均分類,按照選定好的學生按照學習成績分成成A、 B兩個小組,其中A組作為實驗組使用文本系統(tǒng)進行學習,B兩個小組作為對照組選擇傳統(tǒng)教學系統(tǒng)進行學習,每個小組的學習人數(shù)均不低于100人。在本文系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的應用下,每個小組的學習效率有所變化,以周期為一個月實驗階段,學習效率對比結果如圖2所示。

    圖2 不同系統(tǒng)應用下學習效率對比結果

    根據(jù)圖中內容可知,兩組系統(tǒng)應用下各學習小組的學習效率差距較大,其中應用傳統(tǒng)系統(tǒng)后會隨著時間的推移,該組內學生的學習效率有下降,且從始至終小組內成員的學習效率沒有高于60%。而文中系統(tǒng)應用下實驗組的學生的學習效率基本在90%以上,還存在出100%完成的效果,說明本文系統(tǒng)具有實際應用效果。學習效率為改良側重點,在吸引學生學習興趣的基礎上,不斷提高計算機專業(yè)學生的學習效率,能夠在一定程度上提高其學習成績,進行對比結果分析。

    3.3 測試結果分析

    為進一步驗證本文系統(tǒng)能夠在輔助教學方面提高學生的學習成績,以不同等級的學生學習效率為側重點,進行多輪應用測試。在為期一個月的新系統(tǒng)與傳統(tǒng)教學系統(tǒng)應用過程中,實驗組和對照組的學生所教學的老師均為同職稱教師,學習時間和原因學習成績全過程均不作出改變。在MATBEL測試平臺中導入原有每組選定的人數(shù)分別為:特優(yōu)等級110人、優(yōu)秀等級210人、普通等級300人、較差等級200人,以大三下學期的考試試卷為例各自進行4組測試,使用不同輔助教學系統(tǒng)下,考試成績人數(shù)變得情況如表2所示。

    表2 不同輔助教學系統(tǒng)應用下成績對比結果(人)

    根據(jù)表中內容所示本文輔助教學系統(tǒng),考試成績在特優(yōu)等級和優(yōu)秀等級的人數(shù)均有所提升,較差等級的人數(shù)減少為原有人數(shù)的一半。傳統(tǒng)輔助教學系統(tǒng)在普通等級的人數(shù)急劇增加,使得特優(yōu)等級以及優(yōu)秀等級有所減少,且較差等級的人數(shù)比重也加重。綜合實驗結果來看:本文系統(tǒng)能夠在提高學生學習效率的基礎上,促使計算機專業(yè)學生在期末考試成績中占據(jù)90分以上的人數(shù)有所提高,能夠在提升學生學生成績上作用正向幫助,具有實際應用效果。

    4 結束語

    本文融合思政元素設計計算機專業(yè)輔助教學系統(tǒng),在為期一個月的使用中,新的系統(tǒng)使學生的學習效率能夠保持在90%以上,學習成績有所提高,較傳統(tǒng)系統(tǒng)有所改進。但是受知識能力和技術水平的限制,本文在設計過程中仍存在一些不完善的地方,本次教學系統(tǒng)設計針對題目標記上,未去除任何人工標記的過程,教師的工作量并沒有得到大幅度改善,覆蓋用戶群體不夠廣泛。希望能夠在后續(xù)的研究中進一步增加對教師工作量的刪減工作,減輕教師的工作壓力,提高教學水平。

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