基于深度学习模型的计算机实验教学探索

© 2025 by the Author(s). Licensee Art and Design, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )

Download PDF

Cite

XML

HTML

Abstract

随着深度学习技术的跨领域渗透，计算机实验教学遭遇技术迭代与人才培养升级的双重挑战，传统模式在个性化指导、复杂问题建模及动态反馈上的局限愈发明显。本文立足深度学习模型特性，系统剖析实验教学现存痛点，深入探索其在课程设计优化、智能指导系统构建、实验评价等环节的应用路径。结合卷积神经网络、循环神经网络等模型在编程、算法验证等实验中的案例，剖析技术实现逻辑与教学价值。研究表明，该模型可通过学习教学与实验数据，实现任务适配、错误诊断及路径生成，提升学生实践创新能力。最后展望技术伦理等挑战，为教学改革提供参考。

Keywords

深度学习

计算机实验教学

智能指导系统

个性化学习

References

[1] 陈琪, 何毓辉, 邱亚琴. “工程应用”导向的类脑计算实验教学研究—— 以BP神经网络为例[J]. 教育教学论坛, 2024, (24): 128-132.
[2] 王理华. 基于深度学习模型的计算机实验教学探索[J]. 信息与电脑( 理论版), 2024, 36 (02): 238-240.
[3] 赵地, 杜玉红, 丁振宇, 谢广明. 基于深度学习的机器人目标识别实验教学设计与改革[J]. 实验技术与管理, 2022, 39 (09): 191-196.
[4] 王兴伟. 让数学实验成为深度学习的有力推手——以“三角形的三边关系”为例[J]. 江西教育, 2022, (24): 61-62.

Previous article in this issue

Next article in this issue