摘要：为解决设计模式演化后难以挖掘的问题,提出引入特征规则的设计模式变体挖掘方法。通过逆向工程中的大类图拆分方法获取设计模式参与者角色及关系,根据设计模式指导的软件分簇方法识别职能相似的有效参与者及关系,制定设计模式变体挖掘规则,通过在基于文法产生优化的设计模式识别方法中引入变体规则特征信息来挖掘设计模式变体,设计单例变体与综合变体挖掘实验。实验结果表明,所提方法能够提高设计模式变体挖掘的精确率,验证了算法的有效性。

摘要：为解决设计模式挖掘正确率较低的问题,提出一种带特征指标约束描述的设计模式分类挖掘方法。归纳了47种特征指标,给出了设计模式约束定义,对设计模式特征进行了描述,以Adapter模式、Command模式、Factory Method模式为例,分结构型、行为型与创建型3类挖掘设计模式,设计了3个基准系统与4个经典系统的设计模式挖掘试验。试验结果表明,本研究方法对基准系统的Adapter模式、Command模式、Factory Method模式挖掘正确率为96.13%、91.67%、72.23%,对经典系统挖掘正确率分别为84.3%、81.26%、73.17%,与传统方法比较,本研究方法取得了较好的效果。

摘要：针对设计模式变体挖掘准确率较低的问题,提出引入线索约束的设计模式变体挖掘方法,旨在基于约束满足问题CSP描述设计模式变体线索,给出DPVMC算法,分结构特征约束与时序特征约束2个阶段引入线索。以Proxy、Bridge、Command、Factory Method模式变体为例,设计了2阶段的单个设计模式变体挖掘实验与集成设计模式变体挖掘实验,通过4种主流设计模式挖掘工具与4种基准系统进行了设计模式挖掘实验,实验结果表明,本文方法取得了较好的效果。

摘要：为设计模式识别精确率不高的问题,提出一种基于特征分类表示的设计模式识别方法,分结构型、行为型及创建型三类归纳特征信息,三类模式分别以Adapter模式、Command模式、Factory Method模式为例,通过4个经典的测试系统进行设计模式识别实验,识别精确率分别96.8%、81.95%、42.85%,取得了较好的效果。

摘要：“计算机组装与维护”课程的教学内容实践操作性强,部分操作项目对计算机硬件、软件系统容易产生破坏或损害等因素的存在,造成该课程的教学效果不佳.本文在分析其教学困境成因的基础上,结合混合学习相关理论和方法,从课程开发模式、项目化课程体系构建、基于翻转课堂的混合教学模式设计等方面进行了探讨,以期改善其教学效果,提高学习效能.

摘要：针对新工科视阈下高职学生程序设计公共课程实践能力欠缺的问题,以公共课程Python程序设计为例,通过Python基础学习知识点与计算思维能力映射、Python numpy库知识点与计算思维能力映射、Python pandas库知识点与计算思维能力映射、Python matplotlib库知识点与计算思维能力映射4个模块对公共课程Python程序设计进行教学改革。实验结果证明,引入计算思维技能的教学改革有助于提升高职学生程序设计能力。

摘要：针对新工科视角下学生程序设计能力较弱的问题,基于计算思维为导向,以深度学习课程为例,通过计算思维能力与深度学习基础知识点映射、计算思维能力与Python数据分析知识点映射、计算思维能力与机器学习算法知识点映射、计算思维能力与深度学习算法知识点映射四个阶段对课程进行改革。事实证明,教学改革激发了学生的学习积极性,有助于高职学生程序设计能力的提升,教学取得了较好的效果。

摘要：针对设计模式挖掘结果有效性评估方法缺乏的问题,提出一种设计模式挖掘有效性评估策略,分结构型、行为型和创建型三类归纳了设计模式的设计意图,分析了设计模式挖掘的基准测试系统,探究了设计模式挖掘结果的中间形式表示,为设计模式挖掘的理论与应用研究提供了重要支持。

摘要：随着人工智能赋能行业势头的飞速发展,职业教育领域发生了深刻变革。针对人工智能与高职教学融合出现的一些问题,文章以结构主义教学理论与PST框架理论为基础,对“人工智能+高职教育”融合的内涵与模型进行了研究,设计了影响“人工智能+高职教育”融合的调查问卷,分析了教学法、学习空间、支撑技术三个维度及其11个主要影响因子之间的联系。事实证明,该研究丰富了人工智能赋能高职教育的理论视角,为多维度的创新式信息化教学提供了新思路。

摘要：文章以“人工智能+教育”融合的有效实施路径为目标,分析了“人工智能+教育”融合的现状,探究了智能教学协助、智能教学环境构建、智能教学过程设计、智能教学评价、智能教学服务5种应用场景的特征,丰富了人工智能赋能教育的应用视角,有助于全方位提升课堂教学质量。