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关键词： 互动式健康教育   老年   慢性阻塞性肺疾病   健康知识   自我效能   生活质量  

摘要： 目的 探讨互动式健康教育对老年慢性阻塞性肺疾病患者自我效能和生活质量的影响。方法 选取2021年7月—2023年7月本院收治的76例老年慢性阻塞性肺疾病患者,按双色球法将其分为对照组和研究组,每组38例。对照组给予基础教育干预,研究组给予互动式健康教育干预。对比两组患者健康知识掌握水平、自我效能状况、生活质量、用药配合率和护理满意度。结果 干预前,两组患者健康知识掌握水平的比较差异无统计学意义(P>0.05);干预后,研究组患者健康知识中疾病知识评分为(92.45±4.17)分,用药知识评分为(92.51±4.28)分,护理知识评分为(92.49±4.23)分,均高于对照组(P<0.05)。干预前,两组患者自我效能状况和生活质量的比较差异无统计学意义(P>0.05);干预后,研究组患者自我效能评分为(33.21±3.69)分,生活质量评分为(44.17±5.12)分,均高于对照组(P<0.05)。研究组患者用药配合率(94.74%)高于对照组(73.68%)(P<0.05)。研究组患者护理满意度(97.37%)高于对照组(78.95%)(P<0.05)。结论 老年慢性阻塞性肺疾病患者采取互动式健康教育,可拓展患者健康知识,增强自我效能,提升生活质量,提高用药配合率和护理满意度。

关键词： 大数据   计算机科学与技术   应用   创新  

摘要： 该文从大数据的概念和特征入手,分析了计算机科学与技术在大数据时代的发展趋势和面临的挑战,重点介绍了计算机科学与技术在大数据时代的主要应用领域,包括云计算和分布式系统、数据挖掘和机器学习、信息安全和隐私保护、人工智能和智能服务等,并探讨了计算机科学与技术在大数据时代的创新方法和策略,包括跨学科交叉与融合、开放协作与共享平台、需求驱动与问题导向、实验验证与应用推广等,旨在为计算机科学与技术在大数据时代的发展提供一些参考和启示。

关键词： 智慧课堂   基础教育   均衡发展   云协同   初中英语  

摘要： 在教学实践中,笔者发现偏远地区的学校普遍采用传统初中英语课堂中的讲授法、分组教学等教学方法,课堂上存在教学内容碎片化、活动单一沉闷等问题。因此立足于现实情况,文章阐述了信息技术在解决偏远学校的教育差异方面的意义,以八年级上册《I’mgoingtostudycomputerscience》为例,基于游戏化学习探索在ForClass系统支持下的云协同课的有效性,尽管这种新颖的教学方法在实施伊始会不可避免地遇到一些困难,但它的确展示出了创新技术提供的师生互动和实时形成性评估不仅能够赋能教学过程,吸引学生兴趣,同时也能够提高他们的英语听说能力。

关键词： 数智时代   专创融合   创新创业   双重递进   产学研创   立德树人  

摘要： 大数据与人工智能开启了人类的数智时代,该文分析了数智时代对应用型人才的需求特征,针对教育过程中存在的问题,以计算机类专业为例,坚持有规划、有方法、有制度、有方案、有步骤地持续深入推进“专创融合”教育,构建“理论+实践”双重递进式“专创融合”课程体系,以科创成果落地为导向,采用启发式的产学研创育人模型,探索多维度课程考核评价方式,有效提升高校人才培养能力,培养勇于担当、创新意识强、专业本领过硬的专业技术人才。

关键词： 产学研用   创新实践   培养模式   多维度评价  

摘要： 本文深入分析了地方院校计算机学科研究生培养中存在的问题,并设计了一项创新的产学研用人才培养教育模式。这一模式包括协同的多元化培养目标、具体化的培养方案、个性化的培养方法和动态的合作模式评价四大要素。提出的产学研用协同模式不仅提高了计算机学科研究生的创新思维和实践能力,还促进了地方院校研究生教育的个性化发展,并为其他领域的人才培养提供了有益的启示和借鉴。

关键词： 软件开发能力   课程教学改革   工程教育认证  

摘要： 针对当前计算机行业需求与人才输出不够匹配的现状,文章分析了计算机科学与技术专业在软件开发能力培养方面存在的不足,结合工程教育专业认证的要求,提出以产教协同为核心的软件开发类课程改革举措,统筹设计课程教学体系,将行业项目与课程教学深度融合,拓宽学生视野,增强实战经验和获得感,激发学生的自主学习能力,促进专业培养目标的达成。

关键词： 人工智能   计算机专业   教学辅助系统  

摘要： 文章依据计算机专业教学特点,设计了一套基于人工智能的教学辅助系统。系统综合运用本体建模、复杂网络分析、深度强化学习、自然语言处理、知识图谱推理等技术,实现了课程知识表示、学习路径优化、交互式辅导、智能评估反馈等功能。

关键词： 产教融合模式   职业院校   计算机专业   技能型人才培养   理论与实践  

摘要： 近年来,我国的职业院校开始关注“产教融合”模式,这种模式具有职业性和区域性特点,能够满足社会对高素质人才的需求,着重培养专业性人才,通过整合教育资源和社会服务,提高人才培养的质量。该文通过对职业院校计算机专业的产教融合模式进行了深入研究,旨在为职业院校提供有关如何更好地培养计算机专业技能型人才的理论框架和实践指导,以满足社会和产业的需求。

关键词： Students  

摘要： The growing enrollments in computer science courses and increase in class sizes necessitate scalable, automated tutoring solutions to adequately support student learning. While Large Language Models (LLMs) like GPT-3.5 have demonstrated potential in assisting students through question-answering, educators have significant concerns about students misusing LLMs or LLMs misleading students with inaccurate answers. This paper introduces CourseAssist, a novel LLM-based tutoring system tailored for computer science education. Unlike generic LLM systems, CourseAssist leverages retrieval-augmented generation along with user intent classification and post-processing to ensure that responses align with specific course learning goals, thereby addressing the pedagogical appropriateness of LLMs in educational settings. I evaluate CourseAssist against a baseline of GPT 3.5 using a dataset of 50 question-answer pairs from a programming languages course, focusing on the criteria of usefulness, accuracy, and pedagogical appropriateness. Evaluation results show that CourseAssist significantly outperforms the baseline, demonstrating its potential to serve as an effective learning assistant 1. This work not only highlights the importance of deliberate design considerations in LLM-based educational tools but also opens up avenues for future research, particularly in understanding user interactions with such systems in real-world scenarios and integrating human educators into LLM-based tutoring systems. © 2024, CC BY-NC-SA.