本研究提出了一种结合残差连接和自注意力机制的图卷积神经网络模型,用于高效检测电信诈骗用户。首先,通过特征提取和链路预测对原始稀疏数据进行图重建,充分利用图神经网络的表征能力。然后,通过残差连接增强图卷积网络的稳定性,结合注意力机制深入挖掘节点之间的关系,提高消息传播效率。在真实的运营商CDR数据集上进行了实验,结果表明,模型的F1值达到了0.8842,其余指标均优于现有基线模型,证明了所提方法在涉诈用户检测中的有效性。
群体突发公共事件通过知识图谱的形式进行表示,可简化复杂事件的发展脉络,从而更直观地表示事件演化路径。通过大语言模型,实现知识图谱的逻辑推理及实体泛化,有效解决了传统深度学习构建图谱时对大量数据集的依赖及推理泛化问题。该文基于Django框架及大语言模型 API,开发了一个稳定且高效的知识图谱自动化构建系统。系统通过大型语言模型对非结构化文本进行语义分析,实时提取事件本体信息,最终形成知识图谱。根据系统功能要素,提出了应用层、数据加载层、模型管理层、渲染控制层等架构设计,成功实现了图谱的多轮可视化抽取及持久化存储,为非结构化文本的图谱抽取提供了一种可行性方案。
群众来电是政府部门倾听民声的重要手段,也是普通民众向政府反映社会生活问题的重要途径。为满足群众向政府拨打电话反映问题后,根据电话内容匹配相应政府处理部门的应用需求,达到快速、自动化短文本分类目的,该文将文本分类模型与数据增强模型相结合,以提高分类精准度和效率,使用EDA技术、SimBERT和RoFormer-Sim数据增强模型进行对比实验。结果显示,文本分类模型ERNIE和RoFormer-Sim数据增强模型在文本分类任务上表现最佳,F1值为93.41%。相较原样本在BERT-base模型下的效果提高了1.86%。此外,RoFormer增强样本对于不同的文本分类算法,F1值提升均超过了1%。
交通流数据在智能交通系统(ITS) 中扮演着至关重要的角色,然而数据缺失是一个常见问题,这降低了交通流数据的有效性,并增加了交通流预测和车辆路径规划预测的难度。针对交通流数据缺失问题,文章提出了一种基于动态时间规整(DTW) 、DBSCAN聚类和张量分解的数据恢复策略。该策略利用DTW进行时间序列相似性匹配,DBSCAN聚类相似数据模式,并结合张量分解进行缺失值恢复。实验结果表明,该策略能够有效恢复缺失值,为智能交通系统提供数据支持。
景区安全问题日益受到关注,火灾、溺水、滑坡等安全隐患亟待解决。系统以智慧景区为研究对象,拟从安全监控预警方面展开研究。该系统基于YOLOv8模型的迁移学习,实现了对景区多种异常行为的实时识别与告警,并构建了视频监控与告警联动的闭环管理系统。实验结果表明,该系统对景区异常目标的识别准确率达到95%,平均处理速度为30帧/秒,能够满足实时性要求。
该研究针对湘江船闸船舶通航效率问题,提出了一种基于船舶类型、大小、目的地和船闸状况的综合优先级调度算法。该算法通过设定船舶综合优先级,优化通航顺序,减少等待时间,提升船闸运行效率。经仿真实验验证,该算法能有效提高湘江船闸通航调度水平,对内河航运智能化有积极影响。
文章研究了基于主成分分析(PCA) 和支持向量机(SVM) 算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,有效降低了误报率,为智能访客系统的性能提升提供了技术支持。
团队参加了2024年广东省大学生计算机设计大赛AI大模型竞赛(高职组) ,利用AI大模型的代码生成功能,以输入提示词、输出代码的方式完成了经典打砖块游戏程序的开发。本文分析了参赛对学生综合能力培养的积极影响,强调了设计创新、问题解决、团队协作和实践能力的重要性。同时,对AI大模型在教育领域的应用前景进行了展望,认为其能够优化教学方法,提升学生综合能力。
该文主要通过构建深度学习网络模型,结合临床数据和生物标志物信息,对妊娠期糖尿病风险进行精准预测。在构建模型过程中,首先需对大量临床数据进行预处理,提取相关特征,以获取影响妊娠期糖尿病发生的关键因素。随后,利用深度神经网络强大的学习能力,对这些特征进行深层次学习和分析,挖掘其中潜在的规律。根据实验结果可知,本次研究所构建的深度学习模型在预测妊娠期糖尿病方面的准确率明显优于传统模型及其他计算机学习算法,且具有较高的稳定性。
数据集质量对自动阅卷字符识别结果至关重要。目前公开的英文手写基准数据集由于涉及的应用范围广泛且覆盖面多元,可能并不完全适用于特定的应用场景。本文提出了一种快速构建大规模英文手写词汇数据集的方法,用于英语填空题的自动阅卷系统;梳理了英文手写词汇数据集的完整处理过程,并通过自动计算与人工干预相结合的方法完成数据标注、数据校准等处理过程,从而提高数据集构建效率并降低成本。本文旨在为构建符合国内某地中学生英文书写特点的数据集以及提升大型考试阅卷效率提供基础。
针对不同品种花卉生长环境参数的需求不同以及用户存在无法远程实时监测花卉的生长状态和管理不到位情况,论文设计了一套低功耗的花卉智能监控管理系统,通过采用了最小二乘支持向量机(Least Squares Support VeotorMashine, LSSVM) 来预测温湿度,根据预测的温湿度实现不同品种花卉精准滴灌、光照补偿和施肥。同时环境数据使用本地SQlite轻量级数据库进行保存,远端数据借助服务器进行缓存,农业工作者根据各项环境数据曲线分析花卉生长趋势,为农业管理者提供可靠的理论依据和实践指导。
为提高VOCs排放监管效率,设计并实现了一套基于.NET Core技术的VOCs重点企业污染物排放监管系统。该系统以分层架构为核心,围绕VOCs产生的关键环节构建,具备数据录入、审核、分析和展示等关键功能。通过多轮测试验证,系统展现出良好的功能性和可靠性,显著提升了VOCs重点排放企业的数字化监管效率,为环境保护工作提供了有效的技术支持。
作为电子设计自动化技术,EDA利用计算机及相应的工具软件,完成包括电子电路、PCB印刷电路板,以及集成电路的设计、综合、仿真验证等工作;随着集成电路技术与计算机技术的发展,EDA技术得到快速发展,具备了自动化设计能力;Quartus II是一个广泛应用的EDA开发平台;文章在Quartus II平台,用原理图输入的方式,设计了全加器,并进一步设计实现了三位补码加法器。
人口老龄化和医疗资源短缺导致公立医院导诊服务面临巨大压力,难以满足日益增长的需求。为解决这一问题,文章基于决策树方法构建了一种病症诊断模型,经验证,该模型的诊断准确率高达98%以上。在此基础上,文章开发了一套基于该诊断模型的智慧医院导诊系统。用户只须简单回答自身症状,系统即可初步判断病情,并推荐相应的科室以及南华大学附属南华医院相应科室的网站链接。该系统有效降低了医院对人工导诊服务的依赖,并可通过收集就诊信息不断提高自身准确性,在提升诊疗效率、提高医院服务质量等方面具有积极意义。
为应对电信网络诈骗日益严重的威胁,文章提出了一种基于大语言模型的电信诈骗防控系统,旨在智能化提升诈骗防控能力。该系统融合了大数据分析和自然语言处理技术,构建了数据采集与处理、诈骗信息检测、劝阻策略生成三大核心模块。实测结果显示,该系统在诈骗信息识别率和劝阻成功率方面均有显著提升,例如,劝阻成功率提高了30%。研究成果为公安机关提供了一种创新的技术支持,显著提升了电信诈骗防控的效率和效果。
在海洋地震数据处理过程中,往往需要公司内部的多个专业工程师进行异地协同工作,异地用户也需进行远程阶段成果检查。由于公司网络安全以及缺乏协同平台的原因,目前无法满足上述生产需求。为解决海洋地震数据处理过程中异地协同工作和成果检查的难题,文章提出了一种基于网闸和DCV的远程协同处理平台。该平台利用网闸保障内外网安全互联,通过DCV实现远程三维可视化,支持异地协同工作和成果实时检查,有效提高了工作效率和信息化水平。
医院自助报告打印服务是重要的便民服务之一。由于自助报告打印分散在各医技科室,区域分布广泛,患者须往返多个科室,效率低下。为此,该研究设计了一套全院一站式自助报告打印系统,通过标准服务集成各类业务系统的医疗电子报告文档,实现资源的统一调阅。在集中区域部署自助设备,保障自助打印系统的正常运行。该系统的应用提高了患者就医效率和体验,降低了自助打印系统相关软硬件的运维和管理成本。
随着在线教育的兴起,计算机考试系统已成为教育评估的重要工具。传统的随机组卷方式往往无法保证试卷的难度和知识点的均衡分布,因此该文阐述了一种基于蚁群算法的计算机考试组卷系统,旨在通过智能算法优化组卷策略,提高试卷的质量,节约考试资源。对系统的业务处理流程进行分析与确认,以此抽取出整个系统平台之中的功能模块,包括题库管理、试卷管理、组卷管理、系统管理等功能。整个系统采用三层架构体系进行,用户层负责用户操作功能的交互,业务逻辑层主要完成业务功能的流转处理。对整个系统进行测试后发现,系统能够满足组卷业务的需要,有效提升考试管理的效率。
研究聚焦于新工科课堂交互效果评价体系的构建,特别是在大数据环境下的客观评价方法。文章首先分析了传统评价方法的局限性,并探讨了大数据在提升评价客观性和准确性方面的优势。在此基础上构建了一种基于层次分析法的课堂教学交互评价模型,并提出了相关数据采集和量化方法。在智慧教室环境下,采集学生课堂参与和互动情况数据,利用聚类分析和熵值法量化指标分值、确定指标权重,通过信度和效度分析检验了评价体系的可靠性和有效性,并与专家评价结果进行了对比分析。结果表明,该评价体系能够有效地反映课堂交互效果,且与专家人工评价结果具有高度一致性。本研究为构建科学、客观、实时的课堂交互效果评价体系提供了参考,并为基于大数据的教学评价提供了新思路。
在大数据的背景下,评价数据为教师精准教学和学生精准学习提供了科学合理的依据,运用大数据技术实时追踪到学生群体以及个体的发展变化,为教育评价提供有效可靠的数据保证,强化了增值评价诊断与差异化的教学功能。针对当前增值评价存在的不足,探析在大数据背景下高等教育增值评价的实现路径,研究结果对构建高校学生增值评价体系具有一定的参考价值。
为探究我国非物质文化遗产保护现状,文章以海南黎锦为例,分析海南黎锦的发展历程的研究现状与趋势,具体研究内容为5个方面。第一,运用CiteSpace工具的关键词频数、关键词聚类分析我国对非物质文化遗产传承的重视程度;第二,根据FineReport报表工具的决策报表分析非物质文化遗产海南黎锦的时间历程;第三,利用Python网络爬取与数据处理研究海南各个地区传统手工艺黎锦文化的普及程度;第四,调查在校大学生对海南黎锦认知程度以SPSS工具进行描述分析;第五,分析在海南自由贸易港的背景下少数民族文化弘扬程度。
针对中国股票市场的价格操纵问题。基于中国证监会公布的股价操纵案例数据,在分析日收益率、日换手率、日振幅等股价变化特征的基础上,引入股票与当日大盘的偏离程度新特征,结合多种股价度量指标,集成多种机器学习算法,构建了股价操纵检测模型。实验结果显示,相较于其他单一的股价操纵检测模型, 本模型将检测准确率提升至84.38%。
研究阐述了分布式数据库的实现方案及其体系结构,为后续系统设计提供理论支撑。由此构建了基于分布式数据库的医院信息系统,从医院信息系统总体架构、数据分布策略和高可用性设计方法出发,确定了医院信息系统的基本结构。在分布式环境下,将数据一致性保证、容错与故障转移、性能优化技术作为实现和维护系统高可用性的技术路径。结果显示,采用数据一致性保证、容错与故障转移、性能优化技术后,医院信息系统的稳定性和可靠性显著增强,且对硬件故障和软件异常的容错能力有所提高。
针对5G通信技术高速、稳定的特点,来解决员工办公和观众参观所带来的手机信号差问题。该文将探讨故宫博物院利用5G技术助力故宫数字化、信息化、智慧化建设的实践经验,并展望5G通信技术在未来文化遗产保护和文化服务领域的应用前景。
研究数据挖掘技术在特定应用场景中的实现与效果,重点分析了其在网络安全识别、聚类分析和异常检测中的应用,揭示了其在检测网络攻击和恶意软件中的价值,并通过时间序列分析和预测模型实现了网络性能优化的带宽需求精准预测和路径选择优化。研究结果表明,数据挖掘技术在上述领域具有显著的应用潜力和实际效益。
文章以常州市5G智能园区建设为例,探讨“5G+工业互联网”技术在解决工业园区智能化改造挑战中的应用。研究分析了常州市如何利用5G、混合现实和云计算技术,优化园区集中管理和产业运营,构建高效绿色智慧服务体系。研究结果表明该方案每年节约园区管理费用约25万元,提升了园区运营效率30%,能耗降低8%,为其他工业园区智能化升级提供了借鉴。
随着城市化进程的加速,自动电扶梯已成为现代公共场所不可或缺的垂直交通工具。然而,由于运行环境复杂,电扶梯可能会突发故障。如何及时发现并处置这些故障,是电扶梯运维中需要重点关注的问题。文章结合实践,探讨了基于物联网技术的电梯远程监控与智能应急救援模式。该模式主要通过物联网获取相关数据,在数据分析的基础上识别电扶梯故障,进而为应急救援提供支持。除了介绍这一模式外,文章还对其优势以及应用中需注意的问题进行了讨论分析,为解决故障及提升应急救援效率和效果提供方案参考。
文章设计了一种基于BC26的窄带无线传输模块和阿里云物联网云平台的遥控正压防爆柜控制系统。该系统实现了正压控制柜正常运行过程的控制,基于物联网技术实现了系统运行参数和报警信息的远程监测、云端存储和运行过程的远程控制,并开发了手机App用于移动监控,为大型防爆装备智能化设计提供了新方向。
为了提高基建铁矿管理效率和水平,文章设计并实现了一个基于SpringBoot的管理系统。该系统采用B/S架构、前后端分离技术,并结合MVC和面向接口编程思想,实现了概预算、计划、进度、合同、设备、安全、标准规范以及权限等模块的管理功能。系统部署于腾讯云服务器,具有良好的可扩展性和可维护性。
大语言模型技术发展经历了起步、发展、进化和成熟四个阶段,呈现递进式发展,其强大的知识处理能力给传统高职软件技术专业带来挑战的同时也带来专业升级改造的机遇。高职院校软件技术专业需与时俱进,在人才培养过程中合理融入大语言模型新技术,通过教学内容更新、课程体系重构、实践教学模式革新、对接新兴就业岗位等途径紧跟行业需求提升专业人才培养质量,培养适应技术快速迭代的高素质软件人才。
以大数据技术为代表的新技术革命正在驱动教育不断进行创新性变革,也为思想政治教育的守正创新发展提供了技术支持。文章探讨了计算机新技术如何深度赋能思想政治教育,特别是课程思政,并提出了数智赋能的精准思政教育实施路径,以推动数字化转型背景下思政教育的创新发展,实现思政教育的科学、精准设计。
当前,随着人工智能、大数据、云计算等尖端科技的飞速发展,这些技术在促进社会变革的同时,也深刻影响着教育领域。对于中小学教师而言,在数据驱动的背景下,如何更好地开展教育教学工作对教师数据素养提出了新的要求。该研究分析了中小学教师数据素养的现状及问题根源,并提出了相应的提升路径。
该研究旨在深入分析在线课程中学习者的情感变化及态度,以期提升在线课程质量。研究首先构建情感编码表,对学习者评论文本进行编码,然后运用潜在剖面分析法剖析学习者情感倾向,将其分为高频、中频和低频情感变化三类学习者,并据此提出相应的积极干预策略:优化课程资源及衍生性学习资源、提升教师教学行为、重视课程评价。
近年来,成果导向教育模式在高等教育改革中日益受到重视,并被视为提升教学质量的关键。离散数学作为计算机科学与技术专业的核心基础课程,对培养学生的逻辑思维和理论基础至关重要。然而,传统的教学模式往往难以满足当代教育对学生创新能力和实践能力的要求。为此,该研究探索了一种基于成果导向的离散数学课程教学模式,并对其有效性进行了实证研究。该研究以安徽三联学院计算机科学与技术专业240名学生为研究对象,采用教学内容重构、考核方式改革和信息技术辅助教学等策略,构建了成果导向的离散数学课程教学模式。通过与传统教学模式进行对比分析,发现成果导向教学模式能够显著提升学生的学习兴趣、理论知识掌握、问题解决能力和创新实践能力。该研究结果为离散数学课程教学改革提供了新的思路,并对其他课程教学改革具有一定的借鉴意义。
深度学习策略是当前教育领域备受关注的学习策略之一,被认为对培养学生的可持续发展能力具有重要意义。为此,中职信息技术教师应深入研究深度学习理论,反思教学目标,整合并重构教学内容,调整教学策略,改进教学方法,构建多元化的教学评价体系,将深度学习有效融入信息技术课堂教学。通过优化学习成效,提升学生的核心素养,增强学生参与信息社会的责任感,从而切实提高职业教育课堂教学的人才培养质量。
针对传统微机原理与接口技术课程教学中存在的教学方式单一、内容枯燥、学生学习效果不佳等问题,文章以成果产出为导向,从教学内容、实验平台、教学方式、教学评价体系等多维度进行改革与探索,构建了一个线上线下混合式、“课内+课外”一体化、“虚拟+现实”相结合的教学模式。经过两年的实践,该改革方案有效提升了学生的自主学习能力、动手实践能力及创新思维能力,取得了良好的教学效果。
为探讨网站前端交互技术课程如何有效开展课程思政教学,文章基于OBE理念,分析了该课程的特点、教学目标和教学内容,并深入挖掘其中蕴含的思政元素。在此基础上,构建课程知识目标、能力目标和思政目标三位一体的教学目标体系,并提出将思政元素融入项目化教学过程的混合式教学方法。实践结果表明,该方法有效促进了专业课程教学与课程思政教育的有机融合,有助于学生在掌握专业知识和技能的同时,树立正确的价值观和职业道德。
针对计算机组成与结构课程硬件知识抽象难懂的问题,文章提出一种基于SystemC的总线仿真方法,通过构建总线传输模型帮助学生理解总线工作原理。文章详细介绍了SystemC仿真组件、总线仿真设计要素及关键模块功能,并分析了学生仿真过程中遇到的问题。该方法有助于提升学生对课程的理解和系统级建模能力。
复变函数与积分变换课程是工科学生学习后续专业课程的重要基础。但由于其理论性强且抽象度较高,学生的学习兴趣普遍较低。在教学中,合理利用 Chat AI和MATLAB软件,可以有效降低课程的抽象性,提升学生的自主探索能力和学习兴趣,启发创造性思维,增进对数学文化的理解。这为培养学生自主学习理念提供了新的突破口。
文章是内蒙古工业大学大学计算机课程组基于“立德树人、铸魂育人”的思政背景,结合校级“混合式教学示范课程”和“课程思政背景下大学计算机课程教学设计方法研究”的教改立项,在理论与实践的教学环节中融入爱国主义教育、良好生活习惯的培养、榜样的树立、感恩教育思政元素,通过线上线下的混合式教学方式,培养有理想、有道德、有学识,有仁爱的新时代的大学生。
专业课思想政治教育是培养学生的世界观、价值观和人生观,助力学生综合能力全面发展的重要途径。文章阐述了计算机网络基础课程存在的问题和相关优化策略,以计算机网络基础课程中冲突避免的载波侦听多路访问(CSMA/CA)为例设计教学案例,详细描述思政元素如何融入教学每个环节中,帮助学生培养正确的人生观、价值观和世界观,实现“立德树人”目标。
低代码开发平台通过可视化界面,可实现零代码或少量代码快速高效地构建应用程序,从而有效节约开发时间和开发成本,因此在各企业中得到广泛应用,正在成为软件开发行业的发展趋势。文章探讨了低代码开发课程在职业教育中的优势,该技能将成为职业院校学生的亮点之一。同时在课程开发中引入案例驱动式教学法,探索了采用案例驱动教学的案例规划,详细介绍了案例的实现过程,对比了案例驱动教学相较于传统教学模式的优势,并展示了教学成效。
文章基于成果导向教育(Outcome Based Education,OBE) 理念,分析高职院校数据库基础课程的教学现状,探讨教学改革的思路与实施策略,旨在提升学生的综合能力与实践技能,为专业课程改革提供参考。
该文旨在探讨人工智能在高职电子技术基础课程教学中的赋能作用。通过深入分析生成式人工智能技术的特点及其在教育领域的应用现状,文章提出将生成式人工智能引入高职电子技术基础课程教学的创新思路。首先详细阐述了生成式人工智能在电子技术基础课程教学中的具体应用方法,包括智能辅助教学、个性化学习路径推荐以及虚拟实验环境构建等。最后,探析了进一步优化生成式人工智能在电子技术基础课程教学中应用的策略,以期为高职电子技术基础课程教学的改革与发展提供新的思路和方法[1]。
文章针对普通本科高校单片机原理与应用课程课堂教学中存在的重理论轻实践、教学方法单一、以教师为中心等问题,导致学生学习兴趣不高、课程整体教学效果一般的现状。在此背景下,尝试引入对分课堂教学模式,以学生为中心,将教学过程分为教师讲授、学生自主学习和课堂讨论三个部分,突显教师的主导作用和学生的主体地位。通过教学实践和课程考核结果的对比反馈,该教学模式能够有效提高学生的自主学习能力和实践创新能力,圆满完成了本课程的教学目标。
近年来,高职大数据技术专业课程面临诸多挑战包括课程内容滞后、教学方法缺乏创新、师资力量不足、课程评价和反馈体系不健全等问题。为提升课程教学质量,以数据分析技术应用课程为例,探究“金课”背景下的课程改革路径,重构教学内容,创新教学方法,加强师资队伍建设,优化教学资源配置,并完善课程评价和反馈机制。课程改革后,取得了显著成效,学生的学习效果和课程教学质量均得到明显提升,助力培养具备创新能力和实践精神的高素质大数据技术技能型人才。
针对人工智能导论课程实践环境搭建困难以及实践环节薄弱的问题,探索了将阿里达摩院魔搭社区引入课程教学的改革方案。通过对典型人工智能模型的解读、使用和训练,帮助学生掌握核心知识点,理解人工智能技术的应用场景,并提升实践能力。教学评价结果表明,基于魔搭社区的实践教学模式有效提高了学生的学习兴趣、课程满意度以及实践操作能力。
OBE-CDIO模式强调以学生为中心,以项目为载体。该模式旨在培养学生的工程实践和创新能力。根据工程教育改革,明确单片机课程教学目标,基于OBE理念重构知识体系,将CDIO模式应用于实践项目中组织教学。将课程内容划分不同难度等级,激发学生学习兴趣。同时课程设置多元化考核方式评价学生学习效果。本研究旨在培养符合现代工程教育要求的应用型人才。
对分课堂作为一种新型教学模式,因其摒弃传统课堂被动式教学的方式而受到教育界的认可。其同样可以运用在高中Python课堂中,高中Python课程是信息科技课的一个重要部分,该部分课程能够有效提高学生计算思维以及解决问题的能力,是高中阶段不可或缺的学习内容。文章首先分析高中Python课程现状,并结合数字化教学趋势,在对分课堂模式基础上进行调整,提出数字化环境下高中Python对分课堂教学策略。
培养高素质数字人才是高职院校的重要使命。数据库技术是数字人才的必备技能。高等职业院校数据库课程的教学改革,必须充分挖掘课程思政元素,将立德树人贯穿于课程教学全过程。文章探讨了在数据库课程教学中融入思政元素的具体举措,包括提升教师课程思政实施能力、优化教学内容、改革教学方法、深化校企合作和健全课程评价体系,以期提升课程教学效果,为培养德才兼备的数字人才做出贡献。
“赛教融合”以学科竞赛为依托,旨在培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。文章针对《算法设计与分析》课程,提出了一种“赛教融合”的混合式教学模式。通过深入探索该教学模式,分析其人才培养的优势;利用实际数据论证其实践可行性;并提出在课程体系、考核方式、人才培养模式等方面的实施措施和政策建议。研究表明,该混合式教学模式有助于推动学生对知识的分析和运用,提升学生的创新技能和实践能力,实现“以赛促教,以赛促学”的目标。
针对电路分析课程思政育人存在教师思政意识淡薄、思政形式单一、思政融入点缺乏系统性等问题,文章以培养高素质应用型创“芯”人才为目标,结合电子信息工程专业特点,从教学理念、内容、模式等方面开展融合思政育人的改革探索,构建了电路分析课程思政案例库,并形成了相应的教学模式和考评体系,以期为信息类专业课程思政建设提供参考,为信息化产业培养实践创新能力强的创“芯”人才提供理论借鉴和实践范例。