[发明专利]一种基于认知模型的计算思维训练方法及装置有效
申请号: | 201610132774.9 | 申请日: | 2016-03-09 |
公开(公告)号: | CN105810045B | 公开(公告)日: | 2019-09-17 |
发明(设计)人: | 刘刚;邢晋;张兆芹;杨烜;贾维辰;陈守芳 | 申请(专利权)人: | 深圳大学 |
主分类号: | G09B19/00 | 分类号: | G09B19/00 |
代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 王利彬 |
地址: | 518000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于认知模型的计算思维训练方法及装置,该方法包括:按照用户设置的计算思维认知模型,构建用于训练计算思维的训练平台,该训练平台展示与该计算思维认知模型对应的训练数据,并获取用户对该训练数据的训练反馈数据,以及,根据训练反馈数据以及预置的评级标准为用户的计算思维评价等级,根据该评价等级,对用户的计算思维进行多层模糊评估。本发明通过在该训练平台中完整的培养流程和评价体系对学习者进行抽象的思维能力训练和评估,可以有效地改变职业教育中的学习者的思维方式,完成技术操作型人才向信息处理人才的转变。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 认知 模型 计算 思维 训练 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种基于认知模型的计算思维训练方法,其特征在于,所述方法包括:按照用户设置的计算思维认知模型,构建用于训练计算思维的训练平台;根据所述用户的请求,所述训练平台展示与所述计算思维认知模型对应的训练数据,并获取所述用户对所述训练数据的训练反馈数据,以及,根据所述训练反馈数据以及预置的评级标准为所述用户的计算思维评价等级,所述计算思维认知模型对应的训练数据包括:计算思维意识的训练数据、计算思维方法的训练数据以及计算思维运用能力的训练数据;根据为所述用户的计算思维的评价等级,对所述用户的计算思维进行多层模糊评估;所述根据所述用户的请求,所述训练平台展示与所述计算思维认知模型对应的训练数据,并获取与所述用户对所述训练数据的训练反馈数据,以及,根据所述训练反馈数据以及预置的评级标准为所述用户的计算思维评价等级包括:根据所述用户计算思维认知的训练请求,所述训练平台以视频形式展示计算思维认知的训练数据,以及根据所述用户的查询请求,所述训练平台以网页形式展示已构建的所述计算思维认知的训练数据对应的计算思维网络百科;当接收到所述用户的测试请求时,所述训练平台展示与所述计算思维认知的训练数据对应的测试数据;获取所述测试数据对应的测试反馈数据,并根据预置的认知能力评级标准为所述用户的计算思维认知的能力评价等级;所述根据为所述用户的计算思维的评价等级,对所述用户的计算思维进行多层模糊评估包括:将计算思维划分为多层级的评价指标;其中,第一级评价指标分为计算思维意识维度,计算思维方法维度和计算思维运用能力维度;所述计算思维意识维度包括以下一个第二级评价指标:计算思维认知,所述计算思维方法维度包括以下七个第二级评价指标:规律发现、问题描述、问题约简、问题优化、方案评价、效率提高、系统保护,所述计算思维运用能力维度包括以下一个第二级评价指标:计算思维运用;所述计算思维认知包括以下一个第三级评价指标:认知;所述规律发现包括以下一个第三级评价指标:学习;所述问题描述包括以下六个第三级评价指标:抽象、递归、规约、分解、转化和嵌入;所述问题优化包括以下四个第三级评价指标:规划、折中、优化和启发式;所述方案评价包括以下一个第三级评价指标:仿真;所述效率提高包括以下两个第三级评价指标:并行和调度;所述系统保护包括以下三个第三级评价指标:冗余保护、容错纠错和系统恢复;所述计算思维运用包括以下一个第三级评价指标:能力;用论域V={V1,...,Vn}表示所述用户的计算思维的评价等级的集合,所述集合中共有n个计算思维的评价等级;将所述用户的计算思维认知的能力评价等级,作为所述计算思维意识维度的评估结果C1:C1=[c11,...,c1n];根据所述用户的计算思维方法中的七个所述第二级评价指标分别对应的评价等级,对所述计算思维方法维度的评价指标的能力进行评价;具体地,将所述计算思维方法维度的所有第三级评价指标构成评价因素的集合U,将所述评价因素的集合U划分为与所述计算思维方法中的第二级评价指标对应的不相交的子集{U1,...,U7};当Ui中有Ki个所述评价因素,为每个所述评价因素均赋予一个权重,则构建Ui的评价因素的权重向量Ai=[ai1,...,aiKi];根据所述用户的评价等级,得到每个所述评价因素在不同评价等级的模糊映射关系向量,并将所有所述评价因素的模糊映射关系向量进行组合,得到Ki行n列的模糊评价决策矩阵Ri;对所述模糊评价决策矩阵Ri应用模糊变换的合成运算,得到论域V上的一个模糊子集作为计算思维方法的第二级评级指标在不同评价等级上的模糊评价结果Bi;Bi=Ai×Ri=[bi1,...,bin]Bi为计算思维方法的第i个二级评级指标的模糊评价结果;bij,j=1,...,n是计算思维方法中第i个第二级评价指标在不同评价等级上的量化指标;根据所述计算思维方法的第二级评级指标的模糊评价结果构建决策矩阵Rc;
为所述计算思维方法的第二级评级指标分配进一步对方法维度中的各二级指标分配权数向量A=[a1,…,a7],则可得所述计算思维方法的评估结果C2;C2=A×Rc=[c21,...,c2n]将所述用户的计算思维运用能力的评价等级,作为所述计算思维运用能力的评估结果C3;C3=[c31,...,c3n]所述计算思维意识维度的评估结果C1、所述计算思维方法的评估结果C2、所述计算思维运用能力的评估结果C3构建决策矩阵RB;
为构建的决策矩阵RB分配权数向量F=[f1,f2,f3],并得到所述用户的计算思维的评价结果D:D=F×RB=[d1,...,dn]其中,dj,j=1,...,n是计算思维在不同评价等级上(共n个等级)的量化指标。
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