一、斯坦福大学计算机科学系的编译原理课程分析（论文文献综述）
汤洪洋[1]（2021）在《中美高校数据科学教育现状的对比分析研究》文中指出
郑纬民[2]（2021）在《计算机专业大学生的系统能力培养》文中研究说明计算机专业的大学生应该能够运用数学和物理原理,设计和开发计算机运行系统,包括中央处理器（CPU）、操作系统、编译系统和网络系统等;能够运用计算机基础系统原理,设计和开发计算机领域的专门系统,包括软件开发系统、数据库系统、嵌入式系统等;能够运用计算机专业系统原理,设计和开发各种应用系统。本文主要内容包括三个方面:首先分析什么是计算机系统能力,它的内涵是什么;其次从计算机创新人才培养需求和计算机产业战略发展的需求两个方面说明为什么要强调系统能力培养;最后从计算机专业课程体系建设环节需加强系统能力培养和计算机专业核心课程实验室系统能力培养的关键两个方面说明如何加强系统能力培养。
吴昊[3]（2021）在《面向课程推荐的知识图谱增强推荐模型研究》文中指出在线学习平台中课程资源的数据总量的爆炸式增长进而呈现“信息过载”现象,学习者无法精准获取个性化课程资源,使得学习者出现学习兴趣低下、缺乏主动性等一系列问题,因此最有效的技术是使用课程推荐系统。知识图谱的独特图存储结构为提高课程资源领域中推荐的有效性与准确性提供了新思路。本文通过课程资源数据构建课程领域知识图谱,利用提供的矢量化技术提取丰富的语义信息,并将其与推荐算法通过交叉压缩单元集成在一起,以提高推荐性能。在多任务功能推荐场景中,着重课程资源知识图谱的构建技术以及推荐算法与知识图谱相融合的设计方法,主要研究内容如下:（1）对现有基于知识图谱推荐系统和课程资源推荐领域的研究进展进行概述,阐述了常用知识图谱辅助推荐算法的思想、原理、具体流程和各自的优缺点,简单介绍了知识图谱构建方法,旨在提出了一种构建课程资源领域知识图谱的方法。在课程资源领域中引入知识图谱的概念,首先分析课程资源领域中的知识特征,完成实体和关系的划分,并在课程领域中实现本体数据库的建立;然后,根据本体数据库中的实体和关系定义,使用知识提取技术从课程资源中提取特定的实体和知识关系;最后,分析在关系数据库中存储数据的优缺点,选择使用图数据库Neo4j进行知识图谱的存储。（2）构建了一个面向课程资源的基于知识图谱的多任务特征增强推荐模型。该模型分为三个部分:推荐模块、知识图谱嵌入模块和交叉压缩单元。该模型通过深度学习,采用端到端框架实现。将知识图谱嵌入到低阶任务中进行辅助推荐并使用交叉压缩单元互相关联,通过共享潜在特征中的学习项目以及知识图谱中实体之间的连接来自动构建推荐模型。实验结果表明,与其他推荐模型相比,基于知识图谱的推荐算法具有更高的准确性和查全率。（3）改进基于知识图谱辅助的多任务特征推荐算法。首先,在推荐模块中使用Deep FM算法代替协同过滤算法,以弥补协同过滤给算法带来的维度变换、数据压缩等问题。在使用FM来捕获低阶特征的同时,通过增加深度网络来捕获高阶特征;然后,在知识图谱嵌入模块中采用图卷积神经网络（GCN）框架,该方法通过顺序学习的集成方式引入知识图谱,并提出一个带有知识感知图神经网络（KGNN）,该神经网络使用标签平滑归一化提供了更好的方案,对知识图谱中的节点进行充分表示学习。最后,在交叉压缩单元中通过深层网络对压缩矩阵进行建模,捕获交叉压缩单元中的高维特征,在Canvas Network和ed X两个在线学习平台获取的课程数据集进行实验,结果表明,基于知识图谱辅助的推荐算法在准确性上表现最佳。
饶文碧,王云华,林泓,汪祥莉[4]（2020）在《基于云课堂的编译原理课程在线教学探究》文中提出编译原理课是计算机学科重要的专业基础课程之一,而云课堂作为"互联网+教育"的典型教学形式,受到了广泛关注,因此建立基于云课堂的编译原理课程在线教学模式对推进计算机相关课程教学范式改革具有借鉴作用。针对当前计算机课程教学改革需求,建立SPOC课程资源+云课堂+线上实验的三位一体编译原理课程在线教学模型,提出编译原理在线云课堂设计思路、基于云平台的在线实验和在线课程考核方式等全程线上课程教学实施的解决方案,该方案在实施过程中表现出较好的教学效果。
纪嘉宜[5]（2020）在《试论计算机科学与技术专业学生应具备的专业能力和综合素质》文中指出本文以逻辑思维和算法思维为视角,分析论述计算机科学与技术专业的学生应该具备的专业能力和综合素质。前言主要表述了背景和起因。第二部分提出了逻辑思维的概念和方法。第三部分提出了算法思维的概念。第四部分揭示了逻辑思维和算法思维之间的本质关系,即算法思维超越逻辑思维,逻辑思维有助于算法思维的提升。第五部分,基于对C语言的学习以及现今流行的算法,揭示逻辑思维和算法思维在计算机研究和应用领域的重要性。第六部分以逻辑思维和算法思维为视角,提出计算机科学与技术专业的学生应具备的五项专业能力和五项综合素质。第七部分是结束语,概括了全文并总结了专业能力和综合素质的主要观点。
黎青霞[6]（2020）在《智能评分算法在《C程序设计》课程考核中的应用研究》文中指出中职学校教学注重教学的过程性,中职学校开设的课程《C程序设计》更加注重教与学的过程性。《C程序设计》是一门操作性极强的学科,在教学过程中注重上机练习。传统的编程题评分算法采取的评分依据只有运行结果,这样的评分算法忽略了编程题的过程性,评分结果要么为零要么为满分。由于传统的编程题评分算法中评分结果的两极性降低了编程题得分率,中职学校未将上机考试作为期中或期末的考试方式而是采取纸质考试作为考试方式。《C程序设计》更多的在于培养学生的编程能力,这样的需求下如何将纸质考试转变为纸质考试+上机考试显得极为重要。要实现这样的结合就得提升编程题评分算法的合理性。为了增强编程题评分算法的合理性,需要在评分中考虑编程题的过程性。涉及编码过程性的属性有语法报错个数、语句类型、代码相似度等。本文研究下的编程题评分算法采取的评分依据有语法报错个数、运行结果、语句类型、代码相似度,这四个属性不仅凸显了编程题的结果性,还凸显了编程题的过程性,而且这四个属性也是人工阅卷中主要的评分依据。这种既考虑结果又考虑过程的评分算法更适合于编程题的评分,也更有利于中职学校《C程序设计》课程考核中实现纸质考试+上机考试的结合。笔者将本文研究的编程题智能评分算法应用于中职《C程序设计》课程考核。在中职一年级计算机专业2019年上学期进行了四次编程题上机考试并将本文研究的评分算法用于其中。每次考试都会反馈出学生考试中各部分得分信息。教师通过该信息可以了解到每个学生在编程中存在的问题再进行教学调整,学生通过该信息可以知道自己编程中存在的问题再进行学习改进。四次编程题上机考试中学生编程中存在的问题呈逐渐减少的趋势。与传统评分算法相比,该评分算法下学生编程题得分呈增加的趋势。
盛嘉祺[7]（2020）在《融合线上线下教育资源的课程知识图谱构建研究 ——以图情学科信息分析为例》文中进行了进一步梳理教育是国家竞争力的基础,也是综合国力的重要体现。由于教育信息化的不断推进,教育资源逐渐从线下向线上迁移。随着Web2.0的兴起,互联网上的数据规模急剧增加。但是互联网上海量的教育资源,除了丰富人们的选择,也会带来信息过载的问题。使用知识图谱能够以网络的方式对教育资源进行组织,与传统方法相比对资源的组织利用能力更强,可以有效解决信息迷航问题。针对互联网教育资源海量、无序、碎片化的缺陷,本文利用教材资源良好的体系性作为框架,结合线上线下的教育资源,围绕数据获取、命名实体识别、实体关系抽取、知识融合以及知识图谱可视化,提出了一套完整的面向教育领域的知识图谱构建方法。并以图书情报学科下“信息分析”课程为例,从多源数据构建知识图谱,选择书本教材、慕课和博客三个渠道,对方法加以实现,并提出了知识图谱在课程设置优化、教育资源智能搜索和教育资源个性化推荐三方面的应用方案。本文梳理教育资源的分布情况和存在形式,尤其是在互联网教育资源分布割裂、零散的情况下,明确数据的获取渠道,为教育领域的多源数据整合提供帮助。针对教育资源的特殊性,设计了基于新词发现+条件随机场+规则的命名实体识别算法,以及依存句法分析+条件随机场+规则的关系抽取算法,经实验验证有良好的效果,为教育资源知识图谱构建提供新的工具手段。知识图谱构建完成后链接不同教育资源,将数据存储于图数据库Neo4j中,方便数据的修改与查询,进而更好地对教育资源加以利用。结果表明,本文构建的“信息分析”课程知识图谱以书本教材数据抽取的实体为主干,慕课和博客数据抽取的实体为补充,揭示了课程中信息分析方法相关概念以及概念之间的联系。并且依据课程知识图谱可以明确知识单元间的关系进行课程设置优化,同时知识图谱满足教育资源智能搜索和教育资源个性化推荐的需要,解决信息迷航问题,让教育资源得到更充分地利用。
张娣[8]（2020）在《美国少儿编程教育研究 ——以“编程一小时”项目为个案》文中研究表明数字时代下,少儿编程教育成为世界各国提升国民素质,培养高素质计算机人才的重要途径。2017年7月,国务院发布《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,明确提出在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发。2019年2月23日中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》,聚焦面向教育现代化,“强化实践动手能力、合作能力、创新能力的培养”。这些文件的颁发,释放出国家大力推行编程教育的信号,国内的少儿编程教育呈现出地毯式爆发现象,大量的资本涌入使得市场初具规模,我国的少儿编程教育进入高潮期。本文采用了文献分析法和案例法对美国少儿编程教育进行研究。少儿编程教育以皮亚杰的“建构主义”理论为基础,起步于西摩·派珀特的Logo编程语言,但直到“编程一小时”项目席卷全世界,才真正作为教育的新的分支纳入教育系统。“编程一小时”的课程设计为少儿编程教育注入了灵魂,从先导活动到学校课程,从幼儿模块编程到小学计算机科学基础课程,从基础概念到程序创建,高中课程更是融入大学预修课程,帮助学生在大学深入学习。尽管教师短缺和学习者结构的严重不均衡极大影响着美国少儿编程教育的发展,但以计算思维为核心,兼顾课程深度和广度,注重实践,目标与现实的互动的“编程一小时”项目,推动美国编程教育的普及,对我国有重要的参考意义——在实践中培养计算思维,设置灵活多元的课程体系,坚持能力导向贯穿始终,建立可持续的教师专业发展模式。
吴飞[9]（2020）在《人工智能终可“识别人心”》文中研究指明从人的心智发展机理、云端大数据以及智能算法等不同的维度来看,智能机器识别人心是可能实现的。虽然这条路可能还相当远,但官方制度性的认可、商业营利的动机刺激以及人类探索的好奇心的召唤,正吸引着越来越多的人投身于此。不过,与其他技术一样,"识别人心"的效用也是两面的:一方面可以用于治疗和治理,另一方面也需要防止对人类本身的侵犯。它可能成为影响、操纵、控制他人心理和观点的工具,对这种意识的入侵要保持高度的警觉。
孙守卿[10]（2019）在《基于工程教育专业认证的《编译原理》课程改革》文中提出针对工程教育专业认证中关于"复杂工程问题"的培养要求,对计算机类专业的基础核心课程《编译原理》的课程标准、教学内容及实验实践内容、教学模式、考核形式等进行了相应的改革。通过改革,使得学生的理论知识掌握更加扎实,培养了学生解决复杂工程问题能力。
二、斯坦福大学计算机科学系的编译原理课程分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、斯坦福大学计算机科学系的编译原理课程分析（论文提纲范文）
（2）计算机专业大学生的系统能力培养（论文提纲范文）
| 一、计算机系统能力的定义与内涵 |
| 二、为什么要强调系统能力培养 |
| 1.计算机创新人才需要具备系统能力 |
| 2.计算机产业战略发展的需求 |
| 三、如何加强系统能力培养 |
| 1.课程体系建设环节需加强系统能力培养 |
| 2.实验是计算机系统能力培养的关键 |
（3）面向课程推荐的知识图谱增强推荐模型研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱研究现状 |
| 1.2.2 学习者模型研究现状 |
| 1.2.3 个性化课程推荐研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 论文章节安排 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 知识图谱概述 |
| 2.1.1 课程领域知识图谱概述 |
| 2.1.2 课程知识图谱的构建技术 |
| 2.1.3 课程领域知识图谱存储技术 |
| 2.2 学习者模型相关理论概述 |
| 2.3 个性化推荐模型相关理论 |
| 2.3.1 多任务特征学习推荐算法概述 |
| 2.3.2 知识图谱嵌入增强推荐模型概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向课程领域知识图谱的构建 |
| 3.1 领域知识图谱构建 |
| 3.2 课程资源大纲本体构建 |
| 3.2.1 课程资源数据分析 |
| 3.2.2 本体构建的过程 |
| 3.2.3 课程资源的本体实现 |
| 3.3 数据获取与处理 |
| 3.4 基于Neo4j的知识图谱存储 |
| 3.4.1 课程领域知识图谱的构建 |
| 3.4.2 基于Neo4j的图数据库存储 |
| 3.4.3 基于Neo4j的知识图谱可视化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于知识图谱的多任务特征课程推荐算法 |
| 4.1 算法整体设计 |
| 4.2 多任务特征推荐算法模块 |
| 4.3 知识图谱嵌入模块 |
| 4.4 交叉压缩单元 |
| 4.5 面向课程推荐的知识图谱增强推荐模型 |
| 4.5.1 模型整体架构 |
| 4.5.2 模型预训练 |
| 4.5.3 特征提取 |
| 4.5.4 评分预测 |
| 4.5.5 模型训练与参数学习 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.0 实验环境 |
| 5.1 实验数据集 |
| 5.2 基准模型 |
| 5.3 实验参数准备 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（4）基于云课堂的编译原理课程在线教学探究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于云课堂的编译原理在线课程模型 |
| 1.1 编译原理SPOC课程资源及其云服务平台 |
| 1.2 云课堂及其云服务平台 |
| 1.3 在线实验及其服务平台 |
| 2 编译原理在线课程教学方法探索 |
| 2.1 编译原理在线云课堂设计与教学实施 |
| 2.1.1 启发式教学方式 |
| 2.1.2 案例探究式教学方式 |
| 2.2 基于云平台的编译原理在线实验实施 |
| 2.3 编译原理课程在线课程考核方式 |
| 3 效果分析 |
| 4 结语 |
（5）试论计算机科学与技术专业学生应具备的专业能力和综合素质（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 逻辑思维概述 |
| 2.1 逻辑思维的概念 |
| 2.2 逻辑思维的方法 |
| 3 算法思维的概念 |
| 4 逻辑思维和算法思维之间的本质联系 |
| 4.1 算法思维虽然基于逻辑思维，却远远超越逻辑思维本身 |
| 4.2 逻辑思维有助于提升算法的能力 |
| 5 逻辑思维和算法思维在计算机领域的重要价值 |
| 5.1 从学习C语言体会逻辑思维和算法思维的重要性 |
| 5.2 逻辑思维和算法思维是计算机领域创新力的灵魂 |
| 6 计算机科学与技术专业的学生应具备的专业能力和综合素质 |
| 6.1 五项专业能力 |
| 6.2 五项综合素质 |
| 7 结束语 |
（6）智能评分算法在《C程序设计》课程考核中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题阐述 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外普遍使用的在线评分方法以及相关研究总体评价 |
| 1.3.3.1 国内外普遍使用的在线评分方法 |
| 1.3.3.2 相关研究总体评价 |
| 2 研究概述 |
| 2.1 研究方法 |
| 2.1.1 文献研究法 |
| 2.1.2 调查法 |
| 2.1.3 实验法 |
| 2.2 编程题评分的主要依据简介 |
| 2.2.1 语法报错个数 |
| 2.2.2 代码运行结果 |
| 2.2.3 语句类型 |
| 2.2.4 代码相似度 |
| 2.3 可行性分析 |
| 2.3.1 理论上的可行性 |
| 2.3.2 技术上的可行性 |
| 2.3.3 经济上的可行性 |
| 3 基于智能评分算法的课程考核应用研究 |
| 3.1 编程题智能评分算法的研究 |
| 3.1.1 获得报错个数 |
| 3.1.2 获得运行结果 |
| 3.1.3 获得关键语句类型 |
| 3.1.4 获得代码相似度 |
| 3.2 利用评分结果反馈的信息调整教与学 |
| 3.2.1 调整教师的教 |
| 3.2.2 调整学生的学 |
| 4 基于智能评分算法课程考核应用分析 |
| 4.1 基于智能评分算法课程考核实施前期准备 |
| 4.1.1 培养学生上机编程基本操作能力 |
| 4.1.1.1 学生上机编程基本操作摸底 |
| 4.1.2 学生上机编程基本操作培养 |
| 4.2 基于智能评分算法课程考核实施过程分析 |
| 4.2.1 上机试题的编排 |
| 4.2.2 开展编程题上机考试 |
| 4.2.3 利用本研究的编程题评分算法进行评分 |
| 4.3 基于智能评分算法课程考核实施效果分析 |
| 4.3.1 呈现问题 |
| 4.3.2 分析问题 |
| 4.3.3 解决问题 |
| 4.3.3.1 对于教师的教 |
| 4.3.3.2 对于学生的学 |
| 4.3.4 评分算法实施效果分析 |
| 5 研究总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 :中职一年级《C程序设计》第一次上机考试试题 |
| 附录2 :中职一年级《C程序设计》第二次上机考试试题 |
| 附录3 :中职一年级《C程序设计》第三次上机考试试题 |
| 附录4 :中职一年级《C程序设计》第四次上机考试试题 |
| 附录5 :实现获得报错个数功能的主要代码 |
| 附录6 :识别关键语句的主要代码 |
| 附录7 :获得代码相似度的主要代码 |
| 附录8 :部分源程序.c文件 |
| 后记 |
| 硕士期间发表论文 |
（7）融合线上线下教育资源的课程知识图谱构建研究 ——以图情学科信息分析为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 相关研究综述 |
| 2.1 知识图谱 |
| 2.1.1 知识图谱的定义 |
| 2.1.2 知识图谱的构建方法 |
| 2.1.3 知识图谱的应用 |
| 2.2 命名实体识别 |
| 2.2.1 基于规则和词典的方法 |
| 2.2.2 基于统计的方法 |
| 2.2.3 规则与统计相结合的方法 |
| 2.3 实体关系抽取 |
| 2.3.1 基于规则的关系抽取 |
| 2.3.2 基于词典驱动的关系抽取 |
| 2.3.3 基于机器学习的关系抽取 |
| 2.3.4 基于本体的关系抽取 |
| 2.3.5 混合抽取方法 |
| 2.4 研究述评 |
| 3 融合线上线下教育资源的知识图谱构建方法设计 |
| 3.1 知识图谱分层结构 |
| 3.2 构建方法整体框架 |
| 3.3 数据模态转换方法 |
| 3.3.1 光学字符识别 |
| 3.3.2 语音文字转化 |
| 3.4 知识单元实体识别方法 |
| 3.4.1 条件随机场 |
| 3.4.2 新词发现 |
| 3.4.3 基于规则的知识单元识别 |
| 3.5 知识单元关系抽取方法 |
| 3.5.1 依存句法分析 |
| 3.5.2 基于规则的知识单元关系抽取 |
| 3.6 知识融合方法 |
| 4 融合线上线下教育资源的知识图谱构建方法实现——以信息分析课程为例 |
| 4.1 系统实现框架设计 |
| 4.2 教育资源分布 |
| 4.3 数据获取 |
| 4.3.1 书本教材数据获取 |
| 4.3.2 慕课数据获取 |
| 4.3.3 博客数据获取 |
| 4.4 课程知识图谱构建方法实现 |
| 4.4.1 知识单元识别 |
| 4.4.2 知识单元关系抽取 |
| 4.4.3 知识融合 |
| 4.5 知识图谱的存储与可视化 |
| 4.6 知识图谱结果讨论 |
| 4.6.1 实例讨论 |
| 4.6.2 示例讨论 |
| 5 课程知识图谱应用方案 |
| 5.1 课程设置优化 |
| 5.2 教育资源智能搜索 |
| 5.3 教育资源个性化推荐 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）美国少儿编程教育研究 ——以“编程一小时”项目为个案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题缘由 |
| 1.1.1 少儿编程教育有助于孩子更好地适应未来 |
| 1.1.2 少儿编程教育政策的需要 |
| 1.1.3 少儿编程教育是提升全民信息素养的重要途径 |
| 1.1.4 个人研究基础和兴趣 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.3.1 少儿 |
| 1.3.2 编程教育 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国内研究综述 |
| 1.4.2 国外研究综述 |
| 1.4.3 研究述评 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 文献分析法 |
| 1.5.2 个案研究法 |
| 第2章 美国少儿编程教育资源建设 |
| 2.1 政策资源建设 |
| 2.2 社会资源建设 |
| 2.3 教师队伍建设 |
| 2.3.1 师资来源与专业要求 |
| 2.3.2 教学指南 |
| 2.3.3 教师专业发展 |
| 第3章 美国少儿编程教育课程建设 |
| 3.1 “编程一小时”项目课程目标 |
| 3.1.1 课程目标制定依据 |
| 3.1.2 课程目标的具体描述 |
| 3.1.3 构建课程目标体系 |
| 3.2 “编程一小时”项目课程内容 |
| 3.2.1 “编程一小时”项目先导活动 |
| 3.2.2 “编程一小时”项目学校课程内容 |
| 3.3 “编程一小时”项目课程实施 |
| 3.3.1 具体实施 |
| 3.3.2 教学策略 |
| 3.4 课程效果评价 |
| 第4章 美国少儿编程教育的特点 |
| 4.1 以计算思维为核心 |
| 4.2 兼顾课程深度和广度 |
| 4.3 注重实践导向 |
| 4.4 目标与现实的互动 |
| 第5章 美国少儿编程教育的反思和启示 |
| 5.1 在实践中培养计算思维 |
| 5.2 设置灵活多元的课程体系 |
| 5.3 坚持能力导向贯穿始终 |
| 5.4 建立可持续的教师专业发展模式 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 学位期间的论文成果 |
| 致谢 |
（9）人工智能终可“识别人心”（论文提纲范文）
| 心智的产生及其机理 |
| 智能、算法与全息连接 |
| 可识别的“人心” |
| 总结 |
（10）基于工程教育专业认证的《编译原理》课程改革（论文提纲范文）
| 1 修订课程标准 |
| 2 利用网络教学平台进行教学模式的改革 |
| 3 ACM在线测试平台进行实验测试 |
| 4 项目考核——小C语言编译器的设计 |
| 5 结果反馈 |
| 6 总结与改进 |
四、斯坦福大学计算机科学系的编译原理课程分析（论文参考文献）
- [1]中美高校数据科学教育现状的对比分析研究[D]. 汤洪洋. 贵州财经大学, 2021
- [2]计算机专业大学生的系统能力培养[J]. 郑纬民. 中国大学教学, 2021(05)
- [3]面向课程推荐的知识图谱增强推荐模型研究[D]. 吴昊. 内蒙古师范大学, 2021(08)
- [4]基于云课堂的编译原理课程在线教学探究[J]. 饶文碧,王云华,林泓,汪祥莉. 软件导刊, 2020(12)
- [5]试论计算机科学与技术专业学生应具备的专业能力和综合素质[J]. 纪嘉宜. 电脑知识与技术, 2020(31)
- [6]智能评分算法在《C程序设计》课程考核中的应用研究[D]. 黎青霞. 贵州师范大学, 2020(12)
- [7]融合线上线下教育资源的课程知识图谱构建研究 ——以图情学科信息分析为例[D]. 盛嘉祺. 华东师范大学, 2020(11)
- [8]美国少儿编程教育研究 ——以“编程一小时”项目为个案[D]. 张娣. 上海师范大学, 2020(07)
- [9]人工智能终可“识别人心”[J]. 吴飞. 人民论坛·学术前沿, 2020(01)
- [10]基于工程教育专业认证的《编译原理》课程改革[J]. 孙守卿. 电脑知识与技术, 2019(29)