李静
- 作品数：16 被引量：34H指数：3
- 供职机构：宜春学院数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金江西省教育科学规划课题江西省教育科学“十一五”规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生一般工业技术更多>>
- 学习资源的本体建模研究被引量：9
- 2008年
- 本体作为语义Web的重要组成部分,在国内外得到了许多科研人员的关注,并被广泛地应用到计算机科学的众多领域,如知识表示、共享和重用、语义建模等方面。在分析课程的知识结构的基础上,建立了相应的本体映射及映射规则,并给出实例分析,最后利用Protégé3.1和Jena1.6.1对创建的本体模型进行了验证,以期实现某种程度上的知识共享和重用。
- 李静周竹荣甘诚智
- 关键词：本体学习资源知识结构映射
- 课程思政背景下基于数学思维能力培养的《高等数学》教学改革研究被引量：1
- 2022年
- 《高等数学》是高等院校理工类和其他相关专业开设的专业基础课,开课时间长、学习人数多,把专业课程思政教育融入到教学过程,具有重要的意义。同时,该课程肩负培养学生数学思维能力的重任。然而我校该课程的教学在专业思政课程设计、数学思维能力培养方面都不够理想,因此根据我校实际情况,开展《高等数学》教学改革势在必行。我们深入挖掘该课程中的思政教育切入点,并进行合理的教学设计,应用到实际教学过程中,帮助学生树立正确的三观。同时,我们引入“三疑三探”教学模式,对学生的数学思维能力进行训练和培养。近几年的教学成效证明,我们在教学方法、手段和教学设计等方面做了扎实的探索和实践,具有成功的借鉴意义。
- 谢雪军李静
- 关键词：高等数学三疑三探数学思维能力
- 一种基于让步度的重复谈判策略
- 2007年
- 从自动谈判入手,引入让步度到重复谈判中,采用信誉度记录谈判对手对自己让步进行补偿的程度,从而得到提议生成函数和评价提议函数,最后给出了整个重复谈判的流程以验证基于让步度的重复谈判策略的有效性和高效性.
- 田喜平李立新李静
- 关键词：软件代理信誉度
- 超级分布学习对象的学习服务研究被引量：3
- 2006年
- 以超级分布学习对象(superdistributedlearningobject,SDLO)的寻找伙伴服务为例,对SDLO的学习服务、学习服务的通信进行了描述,并给出学习服务算法,最后利用Aglet2.0.2开发出了SDLO原型系统,对SDLO的学习服务进行了验证。SDLO的学习服务是其分布性、协作性等特性的重要体现,为知识的交流、共享与创新提供了有力支持,从而达到分布式学习和协作学习的目的。
- 甘诚智李静
- 关键词：分布式学习知识共享
- 计算机专业卓越人才培养途径探讨
- 2012年
- 我们探索计算机专业“卓越计划”的人才培养途径，目的是促进我国高等教育改革和创新，提高学生的实践和创新能力，培养学生追求卓越的精神和态度，为下一步在岗位上成才打下良好基础。
- 李静
- 关键词：计算机专业
- 地方高校程序设计类课程的教学改革与实践
- 2012年
- 为了提高程序设计类课程的教学效果,真正达到开设该类课程的目的,对该类课程教学的现状及存在的问题进行深入的探讨和分析,并提出合理有效的研究方案。
- 李静
- 关键词：程序设计教学效果教学手段
- 网格环境下学习服务的移动agent实现研究被引量：1
- 2010年
- 在已有工作基础上研究了SDLO学习服务,重点分析了网格环境下SDLO学习服务的实现原理和过程,从而提高学习系统的各种性能.
- 李祥龙李静
- 关键词：网格移动代理
- 基于Pi演算的SDLO学习服务建模研究
- 2012年
- 根据Pi演算对SDLO学习服务进行建模,并通过实验证明所建立的基于Pi演算的SDLO学习服务模型具有合理性和可行性.
- 李静
- 关键词：PI演算
- β-内酰胺类联合大环内酯类抗生素治疗社区获得性肺炎有效性及安全性的Meta分析被引量：3
- 2015年
- 目的:比较β-内酰胺类联合大环内酯类与单用β-内酰胺类治疗社区获得性肺炎的疗效及安全性。方法:计算机检索中国知网(CNKI)、维普网、万方网及Pub Med,纳入已公开发表随机对照试验(RCTs),采用Rev Man5.0软件进行Meta分析。结果:有13项研究纳入Meta分析,共1238例患者。结果显示,试验组治疗社区获得性肺炎总有效率优于对照组[RR=1.21,95%CI(1.15,1.27)],且不良反应与对照组相比无统计学差异(P=0.06>0.05)。结论:β-内酰胺类联合大环内酯类抗生素治疗社区获得性肺炎效果优于单用β-内酰胺类,且不良反应与单用β-内酰胺类无明显差异。
- 孙寅田王博龙张军雷陈瑶李静
- 关键词：Β-内酰胺类大环内酯类社区获得性肺炎META分析
- SDLO寻找最佳伙伴学习服务研究
- 2009年
- 在分析SDLO原寻找伙伴学习服务的基础上,分析影响寻找最佳伙伴的因素,给出寻找最佳伙伴学习服务算法,并建立相应的数学模型。该数学模型和算法考虑到伙伴的个性特征和动态协作信息,可为需要帮助的学生找到一个最佳的学习伙伴。实验结果表明,寻找最佳伙伴学习服务较之原寻找伙伴学习服务可以提高学生个体的学习效率,从而有利于小组整体认知能力、协作能力等方面的提高。
- 李静黄水发
