江苏省教育科学“十一五”规划课题(D200601096)
- 作品数：12 被引量：111H指数：6
- 相关作者：王蔚孙朋黄秀丽孙守义张艳秋更多>>
- 相关机构：南京师范大学徐州医学院徐州市中山外国语实验学校更多>>
- 发文基金：江苏省教育科学“十一五”规划课题全国教育科学“十五”规划教育部重点课题教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 临床护理实习教育游戏的教育目标定位研究被引量：5
- 2009年
- 对比现有的教学方法,教育游戏并不能提高所有教育内容的学习成效。教育目标决定教育内容,合理的教育目标定位是教育游戏开发成功的基本保障。通过对临床护理实习教育游戏的教育目标定位的分析,对怎样定位教育游戏的教育目标作了初步探讨。
- 孙朋王蔚
- 关键词：临床护理教育游戏教育目标
- 基于支持度与置信度阈值优化技术的关联分类算法被引量：10
- 2007年
- 基于关联规则的分类算法中,支持度和置信度阈值的设置会影响分类器的准确率。以往的关联分类算法都根据经验人为地设置支持度和置信度的阈值,很难保证分类器总能达到较好的分类效果。为了解决该问题,可以将优化求解策略引入到关联分类过程中。通过利用爬山法搜索技术来获得使分类准确率最高的支持度与置信度阈值,对Apriori_TFP_CMAR关联分类算法进行改进,避免了阈值设置不合理影响最终分类效果的问题,提高了关联分类算法的分类准确率。
- 张健王蔚
- 关键词：支持度阈值爬山法
- 教育游戏资源智能搜索系统的设计与实现被引量：1
- 2008年
- 通过对教育游戏资源类网站特征的分析,提出教育游戏资源智能搜索系统。该系统定义了教育游戏的"元数据结构",力求把分散在各地的教育游戏教学资源聚合组织起来,并为建设教学资源库提供一种新的思路。
- 张辉徐朝军王蔚
- 关键词：搜索引擎主题爬虫信息抽取
- 一种基于用户聚类的协同过滤个性化图书推荐系统被引量：26
- 2007年
- 综合协同过滤技术和聚类技术,提出了一种个性化图书推荐系统的具体实现方案。系统对图书馆数据库保留的大量用户图书借阅记录进行挖掘,向用户提供个性化图书推荐,为图书馆个性化服务的研究和实践提供了一种新的思路。
- 孙守义王蔚
- 关键词：推荐系统协同过滤聚类
- 开发教育游戏的几点体会
- 2009年
- 教育游戏作为一种新兴的教学媒体，具有复杂的响应策略和灵活的交互机制，同时还需要满足教育性和游戏性的完美融合。笔者认为，要开发出一款优秀的教育游戏必须在游戏开发的过程中，始终坚持以游戏内容的娱乐性为出发点，以教育内容自然融入游戏内容为目标，重点规划教育内容的游戏呈现形式，使游戏处处体现出良好的娱乐性和教育性。
- 孙朋邵俊莉王蔚
- 关键词：教育游戏游戏内容教育内容教学媒体游戏开发娱乐性
- 临床护理实习教育游戏的游戏性设计研究被引量：7
- 2010年
- 教育游戏的游戏性设计是为了实现教育游戏的教育目标。所以,找到影响教育目标的游戏性设计元素并进行重点设计是教育游戏有效开发的关键。文章以临床护理实习教育游戏的游戏性设计为例,对其影响教育目标关键因素的设计做了初步探讨。
- 孙朋王蔚
- 关键词：教育游戏游戏设计护理教育功能分析
- 电子游戏在青少年教育中的应用现状及存在的问题被引量：5
- 2008年
- 为了解电子游戏在教育中的应用现状及存在的各种问题,根据相关教育理论,采用问卷调查的方法,对南京市7所中学1013名学生以及100名教师和家长进行了调查。结果表明,电子游戏对青少年知识获取、能力培养等有一定的促进作用,而教师和家长在选择合适的电子游戏及合理利用电子游戏教育青少年的过程中存在问题。
- 张玲慧王蔚
- 关键词：电子游戏青少年教育中学教育
- 运用电子游戏开发智力的实施策略
- 2007年
- 阐释了传统游戏与现代电子游戏的共性,然后从电子游戏系统的角度,分析了如何将电子游戏运用于智力开发,并尝试提出了游戏规则重塑的智力开发策略构想。
- 李育泽王蔚
- 关键词：电子游戏智力开发游戏规则
- 利用遗传算法优化的支持向量机垃圾邮件分类被引量：21
- 2009年
- 提出一种利用遗传算法优化支持向量机来进行垃圾邮件的分类方法。首先对邮件进行预处理,然后利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数的组合,最后利用优化后的支持向量机对邮件进行分类。在由5 800篇邮件构成的数据集上进行实验的结果表明,该方法能达到89.67%的准确率,提高了对中文垃圾电子邮件过滤的准确性。
- 张艳秋王蔚
- 关键词：支持向量机遗传算法垃圾邮件参数优化模式识别
- SVM在非平衡数据集中的应用被引量：4
- 2009年
- 在一个数据集中,至少有一个类别相对与其他类别有很少的样本,则这样数据集可以称为高度倾斜的或者是非平衡的数据集。非平衡数据在现实中普遍存在。在非平衡数据分类中,传统机器学习算法的分类表现受到了阻碍。支持向量机(SVM)基于结构风险最小化原则,是近几年发展起来的机器学习方法。分析了SVM在非平衡数据集中的应用情况,同时提出了几种SVM运用于非平衡数据集中的主要改进方法,这些方法对于非平衡数据的分类有很好的分类效果。
- 黄秀丽王蔚
