摘要：大数据画像技术能够精准地描绘出个体特征,将其应用于课程思政教育,有助于深入挖掘学生个性化需求,进而为高校大学生思想政治教育的精准化供给提供有力支撑。借助大数据画像技术构建学生个人数字画像,并通过具体案例探讨精准化课程思政的实现路径。首先,设计一个基于大数据画像的精准化课程思政框架,该框架涵盖数据采集、画像构建、画像应用三个关键层次。其次,通过采集学生的个人行为数据和在线学习数据,建立画像标签体系,采用数据挖掘和权重计算等方法对标签精确提取,勾画出学生画像,并分析画像所表达的个性化特征,进而提出有针对性的课程思政实施方案。最后,提出三项基于大数据画像的精准化课程思政应用策略:一是通过收集海量数据实现对学生特征的精准刻画;二是借助大数据画像技术精准满足学生的个性化需求;三是利用画像对学生学习情况进行监督,以实现对学习变化的精准把握,从而提升大学生课程思政教育的针对性和实效性。

摘要：Python程序设计基础是高校培养数字化人才的基础课。为实现在“数字化+课程思政”视域下进行Python教学改革的目标,探讨了Python程序设计教学改革问题的实践路径,强调“育人和育才并行”,重视“培养学生数字化思维”,提出基于BOPPPS模型的“课前-问题驱动教学模式、课中-实践导向教学模式、课后-形成性评价模式”混合教学模式,为培养学生思政素养与数据思维能力提供参考。

摘要：考虑到农村快递配送时效性差,快递员工作时间长等原因,构建了农村快递配送中心选址模型。为了提升算法求解效率,更好地适应农村快递需求随机性高的特征,设计了一种自适应遗传算法。通过对重庆市某郊县道路网络求解,结果表明,文章模型能够兼顾运营成本和快递员工作时间;相比传统遗传算法,自适应遗传算法求解农村快递配送中心选址的效率更高。