"人工智能+统计学"交叉课程设计研究

• 作者: 唐立力
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 教育
• 关键词: 人工智能 赋能 统计学 交叉课程 时间序列
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 记录:云端与互联
• 页码范围: 206-207
• 页数: 2页
• 分类号: G434
• 字数: 1465字
• 语种: 中文

摘要

"人工智能+高等教育"已经成为国家人工智能发展和人工智能赋能人才培养发展战略.人工智能的发展对于高等教育人才培养的创新起到了助推作用,针对当前多学科交叉协同发展趋势,人工智能赋能教育已成为未来教育变革的重要趋势.本文提出了一种机器学习和统计学相融合的交叉课程设计方式,利用机器学习课程中的决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习模型来实现统计学课程中的时间序列对象的预测,主要从交叉课程的教学大纲、考核方案两个方面进行了设计.为人工智能赋能统计学课程内容提供了一种参考方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐立力	重庆工商大学融智学院	19	55	5.0	7.0