基于多任务自编码器的计算机网络课程资源整合方法  

作　　者：王尧[1] 蔡秋茹 于志敏[1] 罗烨[1] 

机构地区：[1]江苏理工学院,江苏常州213000

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第29期78-80,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：江苏理工学院教学改革与研究项目:OBE视阈下“互联网+教育”教学新模式的实践探索--以计算机网络课程为例(11610312311);江苏理工学院教学改革与研究项目:OBE视域下应用型本科高校产教融合实施路径研究(11610312314);江苏理工学院教学改革与研究项目:基于OBE理念面向CDIO项目驱动教学新模式的理论与实践探索--以数据库原理与应用课程为例(11610312302);江苏理工学院教学改革与研究项目:以学为中心基于实验辅助平台的混合式教学研究与实践--以“面向对象程序设计”课程为例(11610312301)。

摘　　要：由于计算机网络课程资源构成复杂多元,整合后的资源差错率难以有效控制。为此,提出了基于多任务自编码器的计算机网络课程资源整合方法研究。在构建多任务自编码器阶段,引入神经网络辅助,使自编码器能够敏锐捕捉计算机网络课程资源之间的规律,并确定最优编码映射,为目标教学内容与计算机网络课程资源构建专门的编码单元。通过多层隐藏层处理输入的单热向量(计算机网络课程资源),最终输出学习的码字信息。在整合阶段,以目标教学内容为核心,将具有与目标一致编码的教学资源作为最终整合结果。测试结果显示,资源差错率始终稳定在5.0%以内,与对照组相比具有明显优势,显著提升了教学效率和质量,促进了教学创新,对提升计算机网络课程的教学效果具有重要意义。

关 键 词：多任务自编码器 计算机网络课程 资源整合 神经网络 最优编码映射 编码单元 多层隐藏层 单热向量 

分 类 号：G253[文化科学—图书馆学]