融合课程

摘要： 随着社会经济的迅速发展,各学科之间的联系变得紧密,学生学习的广度与深度更加宽泛而有层次,学习的形式也越来越多样,而简单的授受式教学已经无法满足当下学生的所有需求,培养学生的自主学习能力显得尤为重要。让学生学会学习、学会做事,并学会利用自身已有的知识与资源自主解决实际问题已然成为我们教育的重要目标和价值追求。基于此,教师应设计融合课程学习单,包括单元整合学习单、跨学科整合学习单和主题项目式学习单,以调动学生自主进行融合课程学习。学习单的应用,让课堂教学做到以学生为本,尊重学生的个性,调动学生主动学习的能动性,让学习真实有效地发生。

摘要： 陕西省西安市曲江第三小学围绕中国学生核心素养发展要求,以培养学生创新精神和实践能力为目标,结合学校爱智教育理念,通过课堂实践和应用,构建从课内到课外、从学习到实践、从融合到创新,覆盖国家课程、校本课程、选择课程、实践课程的全方位立体式融合课程体系,在实施过程中,形成了爱智理念下的“六环十步”课堂教学模式和课堂评价量表。通过区域内学校的实施,在学校、教师、学生之间取得了系列成果。

摘要： 本文以语文学科的三节融合课为例,探讨在小学阶段创新融合课程的有效途径,思考如何在融合课程中提升小学生的核心素养,培养“全面发展的人”。

摘要： 建设融合课程是推动“四新”专业建设的有力抓手。本文以新文科为例,研究和探索了智能计算技术服务于“四新”专业的融合课程体系的构建方法。同时基于“五融合”的课程建设理念,建设了位于融合课程框架底层逻辑的“新文科智能计算基础”课程,并提出了采用研究性教学实现“五融合”及课程目标的有效教学路径。

摘要： 高中阶段的地理课程中加入乡土地理的内容很重要。乡土地理和高中地理融合可以提升高中地理课堂的趣味性,创造更加多彩丰富的内容,吸引学生注意力,让学生被地理深深地吸引,使课堂的教学气氛变得活跃。

摘要： 本文基于“音乐编程-人工智能探索”课程,借助音乐课、综合课,以及校内托管课的课时,进行音乐编程融合教学实验。作者在课堂教学实践的基础上,大胆探索“三路三点三力”教学法,致力于人工智能融合教育的尝试,最终确认“三路三点三力”教学法适用于人工智能融合教学,其精髓是探索任务单管理下的小组合作学习和“做中学”方式。

摘要： 文章基于学生的全球胜任力培养实践指出,开设初中英语融合课程能够最大限度地提升学生的自主发现和解决问题能力,促使学生形成多元观点,提高学生的团队协作和沟通能力,从多个方面为学生提供多元化和个性化的教学指导,并将融合课程实施归结为四大模块:创设情境,呈现主题;发现问题,引导探究;回归学科,深度融合;小组合作,产出呈现。

摘要： 随着手机等智能电子设备的普及,培养中小学生的媒介素养成为中小学校长和教师乃至家长们都要研究的重要课题。为提升中小学生的媒介素养,需着力建构、创设研究性和项目式学习的融合课程,在创建绿色校园与家校交流学习的网络平台的同时,积极转变教师的教学方式与学生的学习方式。与此同时,中小学校需要建设师生智能化与高效能的学习成长发展共同体,最终影响和带动整个社会成员媒介素养的提升和学习型社会共同体的创建。

摘要： 经过三年的实践探索,哈尔滨新区豌豆荚艺术集群通过"艺术+德育""艺术+智育""艺术+美育""艺术+劳动"的实践探索,研发了《行走的课堂》《Steam》《剪纸》《劳动》适龄性集群课程,得到师生、家长和社会的高度关注和认可。研发"艺术+德育"集群课程《行走的课堂》艺术集群充分挖掘中小学艺术教育的课程资源,将艺术课堂与研学教育结合起来,将中华优秀民间艺术纳入学生艺术学习资源,让学生走出校园,在感受生活艺术的同时.

摘要： 当前,以体验和应用导向的“黑箱”逻辑、知识系统主导的学科逻辑及编程发展计算思维的逻辑为主的实施现状,反映出人工智能教育定位仍模糊。本文指出,在国家课程框架下,以启蒙理性,培养智能时代的公民而非技术的“操作员”;启迪智慧,培养学生人工智能思维和问题解决方法而非学科的“专业人”;启示威胁,明晰人工智能带来的影响和挑战,不做智能时代的“旁观者”为定位。采取嵌入关联课程,融合相关课程的策略,有效推动义务教育阶段人工智能教育的普及和深入实施。

摘要： 学前融合课程作为学前课程体系中重要的组成部分，依据泰勒原理，它的设计包括课程目标的制定、课程内容的选择、课程的实施和课程的评价。虽然此时儿童还处于幼儿阶段，但是根据儿童的身心发展规律，这一阶段是儿童认知、艺术、品格等形成的重要时期，而且根据特殊儿童及早发现、及早干预的原则，这一阶段对于特殊儿童干预与训练将会比之后年龄阶段的干预训练取得更好的效果。学前所有的教学活动都是围绕着课程设计进行的，课程的选定及实施在很大程度上决定了特殊儿童的教育及康复的效果，因此，学前融合课程的设计对于学前特殊儿童来说起着重要的作用。

摘要： 本发明涉及融合蛋白质或融合肽，所述融合蛋白质或融合肽的体内半衰期通过维持体内持续释放而增加，本发明还涉及使用所述融合蛋白质或融合肽增加体内半衰期的方法。与固有的生理活性蛋白质或生理活性肽相比，根据本发明的融合蛋白质或融合肽通过将生理活性蛋白质或生理活性肽与α-1抗胰蛋白酶突变体或含有一个或一个以上突变氨基酸的α-1抗胰蛋白酶突变体结合以维持所述生理活性蛋白质或生理活性肽在体内持续释放并且显著地增加所述生理活性蛋白质或生理活性肽的血液半衰期(T

摘要： 本发明实施例提供一种融合通信方法、融合通信服务器、融合通信终端及系统，融合通信用户在融合通信终端编辑群组，该终端将所述用户编辑的群组发送到融合通信服务器，该服务器接收并存储。当该融合通信用户发起呼叫请求，核心网接收并向融合通信服务器发出群组用户成员查询请求，融合通信服务器接收请求并执行查询任务，查询是根据存储在融合通信服务器中的群组信息进行的，最后将查询结果反馈到核心网，核心网根据反馈结果处理呼叫。本发明，融合通信用户可以在融合通信终端上进行群组编辑，解决了现有技术中群组信息的修改只能通过第三方运营商导致用户使用不便的问题，极大方便了用户使用，提高了其使用满意度。

摘要： 本发明公开了一种自动融合多专业业务功能的融合系统及融合方法，包括业务程序和配置融合模块、应用软件加载模块、任务调度模块和数据交互模块等，利用这些模块实现各业务独立开发调试程序，实际应用时可按需自动实现电力二次业务模块的融合并自动运行融合后的程序，使装置中可自动集成多业务功能，实现电力二次业务自动完成横向自动集成；本发明基于脚本的在线动态加载技术、程序框架自动载入代码并运行技术、按优先级的强实时任务调用技术和不同业务模块的数据隔离和信息交换技术实现电力二次多专业功能模块的融合，提高了多业务集成开发的效率。

摘要： 本申请公开了一种线下课程融合到线上课程的方法、系统及电子设备，其中，线下课程融合到线上课程的方法包括：获取蓝牙广播数据，蓝牙广播数据为学员按键信息和/或定时发送信息，其中，定时发送信息包括电量信息；根据蓝牙广播数据解码出MAC地址，并将收到蓝牙广播数据的时间确定为按键时间；根据MAC地址与学员ID的绑定关系，确定学员身份；根据学员身份、按键时间及线下课程场景，将线下课程场景融合到线上课程。该方法可以通过蓝牙设备MAC地址结合绑定好的用户ID关系具体定位某一个人，从而精确的实现数据收集，成本低，数据收集全面；并且相对于现有教学系统，技术改造成本低。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于动态权值的多模型融合的课程推荐方法和存储设备。所述一种基于动态权值的多模型融合的课程推荐方法，包括步骤：数据采集模块采集目标数据；模型构建模块根据所述目标数据构建不同模型；模型融合模块计算不同模型的融合权值，根据不同模型的融合权值计算得模型融合结果；内容推荐模块根据模型融合结果进行不同课程推荐。该方法中，融合了不同的模型的同时对于每个模型的融合权值并非固定的，而是进行动态计算的，也就是说对于不同的场景下，同一个模型的融合权值可能是不一样的，如此确保了不同场景下课程推荐结果的准确性。

摘要： 本发明提供了一种融合主题标签和用户偏好的课程推荐系统及方法，课程推荐系统包括：课程标签提取模块，用于提取每一门课程标签；课程聚类模块，用于根据每一门课程标签出现的次数对每一门课程进行聚类分析，将课程划分成不同类别；特征信息提取模块，用于提取用户特征信息；用户聚类模块，用于根据用户特征信息构建用户特征向量，并根据用户特征向量对用户进行聚类分析，将用户划分成不同类别；课程提取模块，用于根据用户与课程之间的选课关系，提取未被用户选择的课程；最终推荐模块，用于根据用户类别、课程类别以及未被用户选择的课程进行课程推荐。本发明可以为用户推荐适合其自身情况的课程内容，提高了课程推荐精度和用户的学习效率。

摘要： 本发明提供了融合强化学习和知识图谱链路传播的在线课程推荐方法，本发明基于知识图谱与人工智能领域等方面的技术，包含信息采集模块，强化学习模块，数据处理模块和推荐模块。本发明通过路径信息丰富用户的嵌入式表达，并使用强化学习模块来辅助课程推荐系统，最终对用户提供更加精准的课程推荐。我们通过如下几个方面来提升课程推荐的准确率。首先，利用强化学习模块对用户的交互信息去噪，并得到用户对不同课程的兴趣因子。其次，使用携带用户目的性的隐含的链路传播信息与对应课程的兴趣因子丰富用户嵌入式表达，这使得用户的嵌入式表达更加准确且全面，最终实现提升课程推荐系统准确率的效果。

摘要： 本发明公开了一种多元特征融合的自动驾驶课程强化学习训练方法，包括根据训练任务进行全局路径规划，利用车载传感器采集车辆周围环境信息得到交通状态信息向量，并基于弗莱纳坐标系获取车辆当前位置的局部占据栅格图；设计行为决策强化学习的动作空间和奖励函数，搭建深度强化学习骨干网络模型；在自动驾驶的训练过程中根据子任务的难度进行分级，将提取的多元特征输入构建的深度强化学习骨干网络模型中，输出得到离散的最优驾驶行为；根据最优驾驶行为，通过基于采样的多分辨率轨迹规划算法实时生成无人车当前最优轨迹。本发明通过以数据驱动的方式使得自动驾驶汽车自发地学习最优驾驶策略，完成了城市结构化道路环境中的导航任务。

摘要： 本发明公开了融合数据扩充与课程学习的小样本文本分类方法，先用策略对已标注样本集进行数据扩充，再根据扩充样本的改变程度划分数据集，继而构建神经网络分类器并训练分类模型，最后使用训练得到的模型对新的样本进行分类。对学习方法进行改进和重构，一方面采用多种策略进行数据扩充，另一方面将样本按照变化程度从小到大对样本划分等级，并且在学习过程中采用课程学习的策略从易到难逐步学习，分类准确率方面显著提高。

摘要： 本发明涉及融合蛋白质或融合肽，所述融合蛋白质或融合肽的体内半衰期通过维持体内持续释放而增加，本发明还涉及使用所述融合蛋白质或融合肽增加体内半衰期的方法。与固有的生理活性蛋白质或生理活性肽相比，根据本发明的融合蛋白质或融合肽通过将生理活性蛋白质或生理活性肽与α-1抗胰蛋白酶突变体或含有一个或一个以上突变氨基酸的α-1抗胰蛋白酶突变体结合以维持所述生理活性蛋白质或生理活性肽在体内持续释放并且显著地增加所述生理活性蛋白质或生理活性肽的血液半衰期(T