检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈杰[1] 邓敏[1] 侯东阳 CHEN Jie;DENG Min;HOU Dongyang(School of Geosciences and Info-Physics,Central South University,Changsha 410083,China)
机构地区:[1]中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083
出 处:《测绘通报》2023年第6期176-179,共4页Bulletin of Surveying and Mapping
基 金:教育部产学合作协同育人项目(220802313204730);大数据与人工智能背景下遥感创新性实践教学研究(2019jy053);线上线下相结合的遥感“学用相长”创新教育改革研究(2021CG013);新工科背景下地理信息科学专业“赛-课”相长教学模式改革探索(2021jy006)。
摘 要:大数据与人工智能的迅猛发展给遥感学科增添了新活力。许多高校在遥感课程的教学实践中依然遵循传统的教育模式,忽略了大数据与人工智能技术带来的遥感应用创新。为抢抓大数据与人工智能技术带来的机遇,应对人才知识结构面临的严峻挑战,迫切需要调整人才培养的知识结构体系和教学教育模式。为此,本文进行了大数据智能时代遥感类课程实践教学的尝试,旨在结合专业特色,因材施教地培养具有较强实践能力兼具创新意识的本科人才。The development of big data and artificial intelligence has added new vitality to related disciplines.In the practice of training undergraduates majoring in remote sensing or geo-information,many universities still follow the traditional education model,ignore the innovation of remote sensing applications brought about by big data and artificial intelligence technology.To cope with the opportunities and challenges brought by big data and artificial intelligence technology,talent training needs to be reformed accordingly.To this end,we explore the practical teaching of remote sensing courses in the context of big data and artificial intelligence,aiming to combine professional characteristics and train undergraduate talents with strong practical ability and innovative consciousness.
分 类 号:P64[天文地球—地质矿产勘探]
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