检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报(工学版) 2025年第5期59卷 947-955,972页

作者：吴晓佳杨金龙赵豪豪江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

针对复杂海杂波环境下雷达目标跟踪受到强杂波干扰,跟踪难度增加的问题,提出优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法.通过引入分数阶傅里叶变换,将弱小目标从特征不明显的时域变换到幅值变化比较明显的分数阶域,并进行滤波以提高对... 详细信息

针对复杂海杂波环境下雷达目标跟踪受到强杂波干扰,跟踪难度增加的问题,提出优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法.通过引入分数阶傅里叶变换,将弱小目标从特征不明显的时域变换到幅值变化比较明显的分数阶域,并进行滤波以提高对弱小目标的检测率.针对多核相关滤波(MKCF)方法中模板提取不鲁棒的问题,优化模板提取方法,结合卡尔曼滤波进行目标匹配,根据目标类型采用不同的模板提取方法,采用最大似然方法融合预测结果,以增强目标的跟踪精度.结合检测前多帧跟踪算法,综合多帧信息,选取最佳轨迹估计.实验结果表明,提出算法能够适应复杂的海杂波环境,对低信噪比、杂波干扰强的多目标进行有效跟踪,与传统方法相比具有较好的精度.

关键词：多目标跟踪雷达弱小目标分数阶傅里叶变换检测前跟踪(TBD) 多核相关滤波(MKCF)

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国产大语言模型的语文作文评价能力测试

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现代教育技术 2025年第3期35卷 24-33页

作者：魏顺平张悦冉柔中央民族大学教育学院北京100081 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

大语言模型作为人工智能的最新技术成果,将对数智时代的教育样态产生深刻影响。为调查大语言模型的作文评价能力,文章选取500篇小学语文作文,设计了37条提示语,以“智谱AI”“讯飞星火”这两款国产大语言模型为测试工具,从评分和评语两... 详细信息

大语言模型作为人工智能的最新技术成果,将对数智时代的教育样态产生深刻影响。为调查大语言模型的作文评价能力,文章选取500篇小学语文作文,设计了37条提示语,以“智谱AI”“讯飞星火”这两款国产大语言模型为测试工具,从评分和评语两个方面进行评价,发现:在评分的可用性上,国产大语言模型的评分与原始分数具有微弱相关关系;在评分的稳定性上,国产大语言模型前后两次评分的相关度低、稳定性较差,而前后两次评级的相关度高、稳定性较好;在评语的准确率方面,国产大语言模型在内容选择、篇章结构方面的作文评语准确率较高;在评语的稳定性方面,国产大语言模型的评语具有生成性,前后两次生成的评语相似度低。最后,文章针对大语言模型的语文教育应用提出建议,以帮助教师更好地进行人机协同教学。

关键词：大语言模型小学语文作文评价人机协同

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高等教育数字化转型的“东盟方式”研究--以印度尼西亚为例

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教育发展研究 2025年第3期45卷 19-25页

作者：王名扬秦惠民夏提古丽·夏克尔北京外国语大学国际教育学院数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100089 北京外国语大学国际教育学院

在共建“一带一路”倡议背景下,对东盟国家高等教育数字化转型现状进行实证研究,可为中国-东盟高等教育合作提质升级提供事实依据。本文以印度尼西亚为例,基于对当地高校的实地调研和教师群体的深度访谈,从基本特征、现实挑战和合作策... 详细信息

在共建“一带一路”倡议背景下,对东盟国家高等教育数字化转型现状进行实证研究,可为中国-东盟高等教育合作提质升级提供事实依据。本文以印度尼西亚为例,基于对当地高校的实地调研和教师群体的深度访谈,从基本特征、现实挑战和合作策略三个维度勾勒东盟国家高等教育数字化转型的现实图景。研究发现,东盟国家在高等教育数字化转型实践中孕育了独特的“东盟方式”,表现出“数字经济发展倒逼高等教育数字化转型”和“推行渐进变革策略”的发展特征,同时面临着宏观层面政策统筹协调机制欠缺和资金保障不足、中观层面教育管理体制滞后以及微观层面教师数字素养参差不齐等现实挑战。据此,本研究提出中国-东盟“量体裁衣式”高等教育数字化转型合作路径:宏观层面,协助东盟国家的政策框架建设,推动投融资渠道和机制的多元化;中观层面,优化东盟国家的数字教育环境,突破教育管理体制机制瓶颈;微观层面,巩固中国-东盟已有数字教育合作网络,将提升高校教师的数字素养作为双方合作要点。

关键词：教育数字化转型东盟高等教育数字化印度尼西亚高等教育数字化转型东盟方式

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统筹推进教育科技人才体制机制一体改革:内涵、动因、路径

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新疆师范大学学报(哲学社会科学版) 2025年第3期46卷 7-19页

作者：周洪宇李东海华中师范大学教育学院国家教育治理研究院湖北武汉430079 国家开放大学数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”的新论断和“统筹推进教育科技人才体制机制一体改革”的新要求。从内涵、动因、路径出发,深入领会其精神,具... 详细信息

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”的新论断和“统筹推进教育科技人才体制机制一体改革”的新要求。从内涵、动因、路径出发,深入领会其精神,具有重要的理论和实践意义。统筹推进教育科技人才体制机制一体改革内涵丰富,包含战略目标、战略任务、基本战略路径的具体要求以及与中国式现代化的关系。国内国际局势、党对强国建设规律的把握以及党对教育科技人才改革实践经验的发展决定了必须统筹推进教育科技人才体制机制一体改革。只有深化教育科技人才改革,加快建设高质量教育体系,实现科技自立自强,实现人才引领驱动,在宏观、中观、微观层面建立一体化发展体制机制,才能有效统筹推进教育科技人才体制机制一体改革,构建支持全面创新体制机制,服务中国式现代化建设。

关键词：党的二十届三中全会教育科技人才全面深化改革中国式现代化

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师范生智慧课堂教学胜任力:概念框架、关键要素和结构模型

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现代教育技术 2025年第3期35卷 55-65页

作者：赵一婷唐烨伟王福浩庞敬文方东玲合肥师范学院教育与心理科学学院安徽合肥230601 教育部数字化学习支撑技术工程研究中心吉林长春130117 东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117

以智慧教育引领课堂模式改革,探索人工智能时代下与之相适应的师范生教学胜任力成为教育教学发展的时代要求,智慧课堂环境下师范生的教学胜任力也亟需被重新审视和界定。基于此,文章首先对智慧课堂环境下师范生教学胜任力的概念和内涵... 详细信息

以智慧教育引领课堂模式改革,探索人工智能时代下与之相适应的师范生教学胜任力成为教育教学发展的时代要求,智慧课堂环境下师范生的教学胜任力也亟需被重新审视和界定。基于此,文章首先对智慧课堂环境下师范生教学胜任力的概念和内涵进行了理论审视;之后,结合政策文件、文献梳理和行为事件访谈提炼了师范生智慧课堂教学胜任力的关键要素,并运用德尔菲法对要素进行了修订;最后,形成了由7个一级要素和27个二级要素构成的师范生智慧课堂教学胜任力双螺旋模型,并确定了该模型的要素权重。该模型的提出,有助于支持智能时代的教师专业成长、职前教师的培育和智慧课堂环境下教师教学成效的评价,并可用于指导师范生智慧课堂教学胜任力的培养与提升。

关键词：智慧课堂教学胜任力师范生教育数字化转型

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一种基于FL-TransCNN神经网络的水声智能频谱感知算法

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电讯技术 2025年

作者：李玉芳王锴张力良徐凌伟 Gulliver TA 青岛科技大学信息科学技术学院数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心加拿大维多利亚大学电子与计算机工程学院

海洋通信装备间产生的海量数据导致水声频谱资源紧张，亟需提高水声频谱利用率以满足信息传递需求。因此，一种基于联邦学习（Federated Learning， FL）、Transformer和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）的水声智... 详细信息

海洋通信装备间产生的海量数据导致水声频谱资源紧张，亟需提高水声频谱利用率以满足信息传递需求。因此，一种基于联邦学习（Federated Learning， FL）、Transformer和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）的水声智能频谱感知算法被提出，以提高频谱利用率。首先，基于FL实现数据隔离状态下的信息共享，并应用Paillier加密技术进行权重加密保障。其次，本地感知数据经连续小波变换构建为时频谱图。最后，融合CNN与Transformer构建了TransCNN感知器，通过并行分支实现了高精度感知。TransCNN感知器包含预处理表征模块和并行分支表征模块；其中，预处理表征模块利用深度可分离卷积改进了Transformer以处理时频谱图，增强了自注意力机制对局部特征的建模能力；并行分支表征模块联合了Transformer、卷积层、池化层等执行两路差异表征，然后融合两路特征，可以聚焦更细微的关键特征，实现高精度水声智能频谱感知技术。在信噪比-18～0 dB范围内，与RepVGG、Swin-transformer、YOLOv7、MobileNet算法相比，基于FL-TransCNN神经网络的水声智能频谱感知算法的平均检测概率提升了4%～10%，平均虚警概率降低了2%～9%。

关键词：海洋物联网频谱感知联邦学习连续小波变换深度可分离卷积

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数据驱动的个性化学习:实然问题、应然逻辑与实现路径

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电化教育研究 2025年第1期46卷 13-19,33页

作者：钟绍春杨澜范佳荣东北师范大学教育部数字化学习支撑技术工程研究中心吉林长春130117 东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117 吉林师范大学新闻与传播学院吉林长春130012

教育数字化转型的全面推进和人工智能在教育中的广泛应用,为破解个性化学习难题提供了切实可行的途径,数据驱动的个性化学习已成为教育高质量发展的必由之路。然而,当前数据驱动的个性化学习普遍存在着学习行为感知与状态评价精度不高... 详细信息

教育数字化转型的全面推进和人工智能在教育中的广泛应用,为破解个性化学习难题提供了切实可行的途径,数据驱动的个性化学习已成为教育高质量发展的必由之路。然而,当前数据驱动的个性化学习普遍存在着学习行为感知与状态评价精度不高、学习特征挖掘不准、学习规律挖掘不全、学习问题溯源不深、学习干预精度不佳等瓶颈性难题。为此,研究从情境感知、主体理解和智能干预等方面深入剖析了数据驱动个性化学习的应然逻辑。在此基础上,从学习行为数据有效感知与理解、学习效果精准评估的个性化学习追踪、薄弱知识点和异常学习行为的学习问题成因溯源、潜在交互学习规律发现的教育知识图谱高阶推理、公共学习路网构建与高适配个性化学习路径规划等方面,讨论了数据驱动个性化学习的实现路径和方法。

关键词：个性化学习数据驱动情境感知学习路径规划教育知识图谱

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新课标视域下学科核心素养数字化测评的价值意蕴、概念模型与实现机理

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现代教育技术 2025年第2期35卷 55-62页

作者：范佳荣张书琪罗光耀钟绍春吉林师范大学新闻与传播学院吉林长春130123 东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117 教育部数字化学习支撑技术工程研究中心吉林长春130117

随着数字技术与教育的深度融合,数字化测评已成为现代教育测评发展的重要方向。文章着眼于学科核心素养评价这一现实需求,深入分析指向学科核心素养的传统测评方法之困,洞察了新时期学科核心素养数字化测评的价值意蕴。在此基础上,分析... 详细信息

随着数字技术与教育的深度融合,数字化测评已成为现代教育测评发展的重要方向。文章着眼于学科核心素养评价这一现实需求,深入分析指向学科核心素养的传统测评方法之困,洞察了新时期学科核心素养数字化测评的价值意蕴。在此基础上,分析了学科核心素养的形成过程,并结合ECD理论构建了学科核心素养数字化测评的概念模型。最后从构建学科核心素养导向的测评指标体系、设计指向学科核心素养的数字化测评工具、研制学科核心素养水平量化计算方法三方面讨论了新课标视域下学科核心素养数字化测评的实现机理,以期为学科核心素养导向下开展精准、全面的学习评价提供指导,有效推进数字化测评方法在教育评价中的应用。

关键词：学科核心素养学科核心素养测评数字化测评 ECD理论

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一种DeFi价格操纵攻击在线防御机制

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 443-457页

作者：林炼升郑焕钦苏申雷凯陈晓丰田志宏广州大学网络空间安全学院数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心(国家开放大学) 深圳市内容中心网络与区块链重点实验室(北京大学) 区块链与数据安全全国重点实验室(浙江大学) 杭州趣链科技有限公司标准化与课题管理部

价格操控攻击通过改变去中心化金融项目的数字资产存量操控资产链上价格，从而攻击其清算机制以实现不当牟利，是目前去中心化金融生态最主要的安全威胁之一.目前主流的安全防御手段是通过预言机获取不易被操控的链下价格，但频繁将链... 详细信息

价格操控攻击通过改变去中心化金融项目的数字资产存量操控资产链上价格，从而攻击其清算机制以实现不当牟利，是目前去中心化金融生态最主要的安全威胁之一.目前主流的安全防御手段是通过预言机获取不易被操控的链下价格，但频繁将链下数据更新上链会导致预言机的维护成本高昂，因而无法满足工业界需求.为解决上述问题，提出一种针对价格操控攻击的防御机制，通过链下价格来指导链上价格操控行为的识别，以合约代理的形式实现对价格操纵交易的拦截，并通过低频的价格获取降低交易提交的频率和链下数据更新上链的成本，进而实现价格操控攻击的防御成本和识别精度之间的折中.实验表明，该方法在降低预言机30%以上运维成本的前提下，对价格操纵攻击的防御率达到97.5%.

关键词：区块链智能合约去中心化金融价格操纵攻击预言机喂价

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基于实例分割与光流特征聚类的动态SLAM算法

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激光与光电子学进展 2025年第8期 203-213页

作者：张恒张晓强姜官武张智鑫何阳王旭亮西南科技大学信息工程学院数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心

同时定位与地图构建（SLAM）是一项广泛应用于自动驾驶与现实增强等领域的技术。传统视觉SLAM方法假设场景为静态的，在动态环境下，往往出现定位精度差与鲁棒性差的问题。针对这一问题，提出一种基于实例分割和光流特征聚类的动态SLAM... 详细信息

同时定位与地图构建（SLAM）是一项广泛应用于自动驾驶与现实增强等领域的技术。传统视觉SLAM方法假设场景为静态的，在动态环境下，往往出现定位精度差与鲁棒性差的问题。针对这一问题，提出一种基于实例分割和光流特征聚类的动态SLAM算法。添加实例分割的线程，采用YOLACT实时实例分割检测潜在动态目标。由于直接剔除动态目标的特征点会导致静态特征点过少影响位姿估计，提出一种光流特征聚类算法进一步筛选静态特征点。利用增强高效局部描述符BEBLID替换原BRIEF特征描述符以进一步提高匹配精度。最后采用离线训练的BEBLID词袋模型实现重定位和回环检测。在TUM动态场景数据集上进行实验，并与ORB-SLAM2进行比较，所提算法在动态环境下所展示的绝对轨迹误差的均方根误差平均降低97.3%，最高降低了98.1%，与其他动态SLAM相比，精度也得到一定程度的提升。

关键词：同步定位与建图动态场景实例分割光流法 BEBLID

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