信息化进程持续推进之际,数字原住民已成为社会结构里的主要群体,数字技术被全面应用到教育领域之后,这个群体的学习方式和知识获取途径发生了改变,随之产生的技术依赖现象也越发突出。基于扎根理论,通过对31位数字原住民进行深度访谈,并利用NVivo11实施三级编码,归纳出学习过程中产生技术依赖情况的内在机制,构建了技术依赖的归因模型。模型从个人、学校和社会层面指出导致技术依赖的原因包括技术便利性、教师鼓励和同伴压力,从认知、行为和情感层面提炼出技术依赖会产生降低自主学习能力、削弱批判性思维、分散注意力等潜在影响,并针对这些影响从学校和社会层面提出了增强意识和监管力度以及提供心理咨询与干预的策略,以帮助数字原住民减少技术依赖,形成合理使用技术的行为习惯。

在线同伴互评为批判性思维的发展提供了新理论和技术手段,但批判性思维发展离不开同伴交互。同伴评价和同伴交互是在线同伴互评实施的活动主体。文章运用社会网络和认知网络分析方法,以交互性评语为分析内容,分别从时间维度和角色维度探索批判性思维在在线同伴互评中的发展过程。研究结果显示：（1）批判性思维在在线同伴互评中呈现进阶且连续的发展过程;（2）同伴交互是促进批判性思维发展的主要动力;（3）批判性思维在在线同伴互评不同阶段和不同群体中具有进阶性差异;（4）批判性思维具有四类显著的结构化形态。文章从在线同伴互评视角揭示了批判性思维的发展过程,为提升在线同伴互评质量和批判性思维发展水平提供理论依据和实践参考。

针对多传感器人体行为识别中存在的异构数据融合难题与实时性不足等问题,提出了一种融合双向长短期记忆网络（BiLSTM）与门控注意力机制的多传感器融合模型。该方法通过BiLSTM捕捉双向长时序依赖,利用门控注意力实现多源特征自适应加权,从而提升特征表达能力与融合效率。实验表明,模型在UCI-HAR数据集上的最高准确率达95.3%,同时在参数量与单样本推理延迟方面较轻量化Transformer模型更具优势,在保证识别精度的前提下实现了更优的效率表现。消融实验进一步验证了BiLSTM与注意力机制对性能提升的关键作用。本研究为复杂场景下的行为识别提供了一种兼具识别精度与推理效率的解决方案,具备良好的实际应用潜力。

针对雨线消除任务中全局背景信息与局部细节特征的重要性,以及深度学习模型在处理高分辨率图像时的不足,提出了一种融合全局上下文的时空状态空间模型 ClearMamba。模型通过时空特征建模和全局上下文融合,实现像素级特征细化处理,显著提升单幅图像去雨效果。实验在DID-Data等数据集上验证了该算法的优越性。与 PReNet 等方法相比,峰值信噪比（PSNR）提升约4.9%。此外,系统评估了去雨模型对下游视觉任务（如目标检测）的赋能潜力,取得了良好的检测性能。提出的方法为雨天环境下的智能视觉系统优化提供了实用解决方案。

以客户是否购买新车型为预测目标,对比分析逻辑回归（LR）、K近邻（KNN）、高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）和支持向量机（SVM）四种分类算法的性能。基于汽车消费相关数据,经数据预处理后,针对各模型开展超参数调优：为逻辑回归优化正则化参数与惩罚项;对于 KNN 算法,需调整近邻数量并选择适宜的距离度量方式;对于高斯朴素贝叶斯,则要验证特征独立性假设的适配程度并进行相应微调;为SVM优化核函数、正则化系数等关键参数。经训练与测试评估,调优后SVM的综合表现突出,AUC达0.965,预测准确率为93%;KNN、高斯朴素贝叶斯AUC均为0.963,准确率均为93%;逻辑回归AUC为0.955,准确率为91%。研究表明,SVM在非线性数据拟合上优势显著,适用于汽车消费预测场景,为企业精准制定营销策略提供有力的数据支持和决策依据。

海洋微型生物的研究需要真正走到海洋环境中进行现场观测才可以获取真实可靠的数据。利用NI CompactRIO集成化控制器基于有限状态机设计了一款船载海水样品自动采集分配系统。该系统部署于科考船舶之上,在远程控制或者本地控制模式下,可以与布置于船艉的采水绞车系统以及微型生物流式图像分析仪等仪器设备建立通信连接,实现海水样品的全自动或半自动抽取、过滤、输送与全程管路自动清洗功能。运行结果表明,单次采集、过滤海水样品（以10 L为例）平均时间为15 s,相较于传统手工处理,效率提升12倍。同时,系统可以在线监测温度、盐度、溶解氧、电导率、叶绿素等多种水质参数并上传至管理平台存储。系统基于可靠、稳定的嵌入式平台设计,有利于在海洋环境中长期运行,最大限度地保持海水样品原貌,保证分析检测数据的真实性和有效性。

传统的校园霸凌干预措施主要依赖于教师和学生的主动报告以及学校管理层的定期巡查和查看监控,但这些方法往往存在滞后性和过多的人力消耗,难以及时发现和处理霸凌行为。基于深度学习的校园霸凌监控系统,旨在为校园安全提供有力保障,为学生的心理健康提供保障。本研究以YOLOv8目标检测算法和3D ResNet行为分析为核心技术,采用舵机动态跟踪技术,结合目标检测、行为分析、动态跟踪等模块,构建了一个全方位、智能化的校园霸凌监控系统。系统通过对校园内监控实时视频流的高效处理和深度分析,能够快速准确地识别潜在的霸凌行为,并及时发出预警通知,以便管理人员迅速采取干预措施。此外,该系统还配备了“微光心愈屋”小程序,为受害者提供情感支持和心理慰藉,帮助其缓解心理压力,结合AI智能聊天功能,帮助学生和教师更好地了解校园霸凌安全问题,营造一个更加安全、和谐的校园环境。

针对当前车主保养记录分散、提醒缺乏针对性的核心痛点,结合2024年中国汽车后市场多样化发展趋势,设计并实现汽车保养智能记录与推荐系统。系统以智能记录和精准提醒为核心,构建感知层、数据层、应用层三层架构：感知层采集图片单据,集成YOLO v8定位并校正单据区域,使用OCR 技术提取VIN码;数据层采用MySQL主从架构、Redis缓存与阿里云OSS,存储车辆档案和保养记录等信息;应用层基于三维因子生成精准提醒,并结合用户的反馈动态迭代系统消息提醒策略。测试结果表明,系统单据关键信息识别准确率达99.5%,记录查询响应≤1秒,可有效减少人工录入操作,解决传统保养管理效率低、提醒针对性不强的问题,为车主提供轻量化、高易用性的一站式保养管理服务。

针对当前数据库课程教学中存在的教学模式单一、理论与实践脱节、评价方式片面等问题,提出基于建构主义理论的项目驱动教学模式。该模式以“超市管理系统”为教学项目载体,设计并实施了涵盖项目启动、探索建构与成果评价的全过程教学方案,旨在引导学生在真实情境中通过主动探索与协作交流,实现数据库知识的主动建构。教学实践表明,该模式能够有效提升学生问题解决、团队协作及知识迁移能力,为数据库课程教学改革提供了兼具理论支撑与实践价值的有效路径。

高职计算机类专业数智赋能、竞赛驱动的“课训赛创产”双创实践教学模式旨在有效融合数智技术、技能竞赛与双创实践,培养能适应新时代产业环境、具备创新思维、准确职业定位的高层次技术技能型人才。探索构建基于数智赋能、竞赛驱动的“课训赛创产”五位一体双创实践教学模式、搭建“课训赛创产”数字人交互双创平台、建立“课训赛创产”融通的育人质效评价体系,推动高职计算机类专业教育提质培优、增值赋能迈进新阶段,实现职业教育高质量发展。

Linux实验课程是计算机类与信息类专业基础核心课程,具有较强的实践性和复杂的操作链条。传统评价系统多依赖学生提交的实验报告,存在结果导向强、缺乏过程分析、情境感知能力不足等问题,难以全面、动态地反映学生实际能力与学习状态。为此,提出一种融合知识图谱与多模态感知的Linux实验课程评价体系,通过融合代码行为分析、语音与表情情感识别、系统操作轨迹提取和知识图谱推理等关键技术,构建覆盖“教—学—评”全过程的智能化评价机制。系统以学生行为日志、语音答辩、表情图像、操作流程、错误类型为多模态输入,利用焦点对比学习机制与Neo4j知识图谱模型实现综合评分与个性化反馈。实验结果表明,该体系在评价准确性、一致性、学生学习动机激发成效等方面取得显著提升,可为Linux等系统类实验课程的教学改革提供新范式与技术支撑。

探索适应职业院校“德技并修”育人目标的有效评价路径。将 CIPP评价模型与“德技双核”理念有机融合,构建涵盖职业素养、职业技能、职业发展力的三维评价体系。以响应式网站开发课程为例,通过背景、输入、过程、成果四阶段评价,结合混合式教学实现全周期数据采集与动态优化。实践表明,该体系能提升学生技术能力与职业素养,为职业院校专业课程开展“德技并修”提供了理论与实践路径。

针对传统电子技术实验教学内容与复杂工程问题脱节的问题,对实验课程进行任务链式分层次重构,以提升学生的实践能力和综合职业素养。在重构过程中,课程设计从工程师职业素养和职业技能角度出发,推动实验内容与工程需求的深度融合。将实验内容重构为基础性实验项目、复合型实验项目、综合型实验项目、AI赋能创新型实验项目及电子设计大赛真题五个递进层次;同时课程同步推动教学方法与评价体系创新改革,打破单一考核模式,构建融合理论、实践技能、创新思维与团队协作的多维度评估框架。通过系统改革,电子技术实验课程不仅提升了学生的实践能力,更持续增强其工程问题分析与解决的综合素养,最终为民办院校培养高素质复合型应用人才奠定坚实基础,有力促进人才培养与行业需求的有效对接。

在“双高计划”建设背景下,高职人才培养与产业技术迭代脱节问题亟待解决。基于“金专、金课、金师、金地、金教材”五位一体资源优化理念,依托苏州职业技术大学物联网专业改革实践,探索构建产教融合、书证融通的育人生态,着力实现专业链与产业链深度耦合、课程内容与技术发展动态同步、师资能力与行业实践有效融合。实践表明,该模式提升了学生职业胜任力与企业需求的匹配度,为高职教育数字化转型提供了可借鉴的路径。“五金”作为职业教育高质量发展的基础性工程,需通过系统性整合与动态适配机制,推动职业教育从适应性改革向创新引领发展。

随着云计算、人工智能（AI）等技术的迅猛发展,教育领域正经历着深刻的变革。Linux技术课程作为信息技术专业的重要组成部分,其教学改革与实践对于培养符合新时代需求的高素质人才具有重要意义。聚焦信息技术领域的教学革新,深入探讨了在私有云环境下,借助AI技术赋能Linux技术课程的教学改革路径与实践方法。通过分析当前该课程教学中存在的关键问题,阐述了云智融合教学模式的必要性和可行性。详细介绍了基于私有云平台搭建Linux教学实验环境、利用AI辅助教学内容与资源优化、创新教学方法与手段等方面的具体举措,并通过实际教学案例分析了改革前后的教学效果对比,旨在为提升Linux技术课程教学质量、培养适应时代需求的高素质人才提供有益的参考和借鉴。