东北师范大学计算机与信息技术学院考研参考书目
东北师范大学各学科专业名称及代码查询表 NENU.doc
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国内大学生学业拖延实证研究综述
国内大学生学业拖延实证研究综述作者：白雪，赵蔚，李志强来源：《教育教学论坛》 2013年第13期白雪，赵蔚，李志强（东北师范大学计算机科学与信息技术学院，吉林长春130117）摘要：现阶段国内大学生学业拖延现象普遍存在，了解拖延现状并把握其成因，制订行之有效的干预方案对改善大学生学业拖延现象影响深远。
本文对当前国内大学生学业拖延实证研究及使用的测量工具进行概述，对以往研究不足进行小结，并对拖延干预方案提出新设想。
关键词：大学生；学业拖延；实证研究；测量工具中图分类号：G645 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）13-0134-04瑞士著名教育家裴斯泰洛奇曾说：“今天应该做的事没有做，明天再早也是耽误了。
”我国古代警句“今日事，今日毕”，“明日复明日，明日何其多”等也都与之有着异曲同工之妙。
这些至理名言都在告诫我们———做事切记拖延。
对我国大学生而言，学业拖延现象普遍存在。
为了全面了解当前国内大学生学业拖延实际情况，许多学者致力于大学生学业拖延实证研究中。
由于此类研究在国内起步较晚，因此在研究数量、广度、深度等方面仍存在很多可以提升的空间。
一、国内实证研究测量工具国内大学生学业拖延实证研究的测量工具多为直接使用国外比较成熟的量表，少部分学者参考国外量表，并根据我国国情，探索性的编制了适合国内大学生学业拖延的相关量表。
1. 国外测量工具。
①拖延评估量表———学生表（Proerastination Assessment Seale-Students，PASS）。
该量表由Solomon和Rothblum编制于1984年，主要用于探究学业拖延现状及成因分析。
该量表由拖延程度量表和拖延原因量表两部分组成，共38项，采用Likert五点评分法计分。
拖延程度量表对撰写学期论文、复习考试、完成每周阅读作业、完成管理任务、参加讲座、完成一般学习任务这六大学习领域的拖延情况进行测量。
拖延原因量表则针对“撰写学期论文”这一确定拖延情境，对造成拖延的13个原因进行评判选择。
东北师范大学研究生招生专业目录2023
东北师范大学研究生招生专业目录2023
根据东北师范大学2023年的研究生招生专业目录，共招收以
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哲学：哲学、宗教学、逻辑学、伦理学。
经济学：经济学、财政学、金融学、国际经济与贸易、产业经济、经济法、应用经济学、区域经济学、劳动经济学、税收学、农林经济管理、商务经济学、能源经济学、社会保障学。
法学：法学、社会学、政治学、民族学、行政学。
理学：数学、物理学、化学、天文学、地理学、海洋科学、生物学、环境科学。
历史学：历史学、考古学。
文学：汉语言文学、外国语言文学、新闻传播学、广播电视学、广告学。
理工科：机械工程、自动化、电气工程及其自动化、计算机科学与技术、土木工程、建筑学、水利水电工程、测绘科学与技术、材料科学与工程、冶金工程、化学工程与技术、生物工程、
核工程与核技术、矿业工程、海洋技术。
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一种自适应基于暗通道先验的去雾方法
一种自适应基于暗通道先验的去雾方法孙红光;房超;张慧杰;刘丽红;王建中【摘要】基于暗通道先验去雾方法,提出一种改进的自适应基于暗通道先验去雾方法,并使用均方误差对已有雾模型数据库中多组数据进行误差分析.实验结果表明,该方法对光线不足或天空等背景的图像实验效果优于已有方法,并且恢复的图像更接近真实图像.%An improved algorithm based on dark channel prior was proposed which compenstaes the transmission estimated via dark channel prior, redefines atmospheric light via analyzing the fog images fail to recover by original method based on physical model. Experiments prove our algorithm works better than original method, especially on sunlight lacking or sky including images. Meanwhile, mean square error (MSE) was used in our method to verify the images we recovered are close to true images based on fog database.【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2012(050)005【总页数】6页(P987-992)【关键词】去雾;暗通道;均方误差(MSE)【作者】孙红光;房超;张慧杰;刘丽红;王建中【作者单位】东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117;东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117;东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117;北京理工大学信息与电子学院通信技术研究所,北京100081;东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着数字图像技术的广泛应用, 由雾引起户外场景的变化而导致图像退化的问题日益突出. 退化的图像不利于电视监控系统、智能交通系统及军用探测系统的实现, 因此雾天成像的清晰化问题已引起人们广泛关注, 目前已有许多研究结果, 如极化滤波使用多张带雾图像可估计出清晰的图像[1-2]; 不同设备拍摄的带雾图像, 通过对物理设备光学属性的估计, 也可以估计出无雾图像[3-4]; 景深作为图像中景物的固有属性, 可估计出雾的影响, 达到去雾目的[5-6]; 3D地理模型作为先验知识, 可估计无雾图像[7]; 而单幅图像信息量少, 难于直接将有雾图像恢复为无雾图像. 无雾图像相对有雾图像有更高的对比度[8], 最大化局部对比度可使有雾图像清晰化. 透射率与物体反光是独立的, 使用单图像估计出媒介的透射率, 可得到清晰图像[9]; 通过暗通道值低的特点估计出透射率, 可恢复清晰图像[10]; 基于中值滤波的方法, 运行速度快, 可轻易应用到灰度和彩色图像中[11]; 图像中物体的固有属性可作为隐Markov模型的隐层, 通过估计物体固有属性估计出清晰图像[12]. 本文提出一种对暗通道值进行补偿的方法, 对单幅图像的大气光进行重新估计, 使原有方法可应用到不满足暗通道先验的场景中.1 去雾方法的光学理论基础景物反射光退化模型描述为本应进入成像系统的光, 在传输过程中由于液滴的存在而使部分光被遮挡和反射而未达到成像系统[13]:(1)其中: d表示图像的景深；λ表示波长; β(λ)表示大气散射系数; E∞表示大气光强; r(λ)表示成像系统和景物反射属性的函数.空气光线增强模型描述为雾现象的小液滴反射空气光, 并传输到成像系统中光线的过程:Ea(d,λ)=E∞(λ)(1-e-β(λ)d),(2)将式(1)与式(2)合并, 得E(d,λ)=Edt(d,λ)+Ea(d,λ),(3)简写为[10]I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)),(4)其中: I(x)表示观察到有雾图像; J(x)表示无雾图像; t(x)表示透射率; x表示像素点. 本文基于上述模型, 分析其适用场景范围, 提出一种改进的去雾方法.2 暗通道先验基于暗通道的单图像去雾方法[10]是对白天无雾彩色图像的RGB通道进行分析, 结果表明: 单像素的邻域内总有一个通道值特别低, 甚至为0; 相应场景中有雾图像对应位置通道值也很低, 但不趋于0, 这些值来源于雾的影响. 由暗通道值可估计出该邻域内的雾影响值, 由式(4)可恢复无雾图像. 算法过程如下.1) 估计透射率. 假设A已知, 透射率t在以x为中心点的邻域Ω(x)内是常量则式(4)变形为(5)邻域内像素的RGB各通道值取最小值为(6)其中, 暗通道先验(7)从而可得估计(8)2) Soft matting估计. 估计出的是以x为中心邻域的透射率, 可恢复图像. 为了提高精度, 采用Soft matting方法对透射率t细化到像素. 细化方法为[10](9)3) 估计大气光. 无雾状态下的大气粒子分布均匀, 近景与远景反射光的强度相似, 可获取到清晰的图像；而雾天空气中反射光线粒子较多, 分布不均, 会遮挡景物反射光; 同时粒子反射光过强导致得到的图像较模糊. 单图像中, 最亮的像素点值更接近于大气光亮度. 可选取暗通道中0.1%最亮的像素值, 取其亮度最大值作为大气光A 的估计.4) 恢复原图像. 通过估计细化大气光A和透射率t, 可得恢复的无雾图像为(10)其中t0=0.1. 细化后的t会有0值出现, t → 0时, 恢复图像会丢失景物信息, 选取t0=0.1可以保证去雾效果并且不丢失景物信息.3 改进的暗通道补偿方法将文献[10]算法应用到大量图片中, 结果如图1所示. 由图1可见: 光线充足、色彩鲜艳的图像中, 该方法效果良好, 如图1(A)～图1(C)所示; 光线不足、色彩单一的图像, 该方法效果不佳, 如图1(D)所示. 可见, 暗通道的效果对景物有一定的要求, 符合暗通道特征的图像才会有较好的效果, 而包含天空、水面和纯白色物体的图像不符合暗通道的特点, 因此处理后效果不明显.图1 用文献[10]算法的效果Fig.1 Result images based on reference [10]3.1 暗通道分析与补偿暗通道先验是基于室外白天拍摄的无雾图像, 内容为图像中非天空像素的邻域内, 像素中某像素点RGB通道中的某个通道值特别低. 如天空等特例的RGB通道值几乎相等且接近255, 这种情况下将暗通道的值认为由雾引起就会违背式(4)的理论. 因此, 使用暗通道先验没有得到很好的效果. 文献[14]提出一种容差机制K, 用于区分天空这类RGB三个通道值相差不大且接近255的情况. 将式(10)改写为(11)其中K为容差, 用于计算像素RGB各通道相互的差. 如果其各通道值的差小于K, 则认为不满足暗通道先验. 该方法对背景为天空等有雾图像的去雾效果有所改善, 但K值选取不当会直接影响去雾效果. 针对暗通道的值不总为0的特点, 本文将式(8)中的值修正为(12)其中α为补充被忽略的暗通道值. 变形为(13)通过对暗通道值的补偿, 不仅会对数值低的暗通道值进行补偿, 而且也会补偿一部分数值极高被估计为0的暗通道数值, 从而减少了估计的偏差.3.2 大气光文献[11]认为白平衡先验先于图像恢复, 即假设大气光A是纯白色的. 而针对不同的图像, 由图像内容的不同, 可导致雾粒子反射光线的颜色偏离纯白色. 由于视觉系统中接受到的景物颜色是被反光物体吸收后而缺少的那部分颜色. 因此, 景物不同, 图像中最亮的像素偏于纯白色(太阳等光源景物除外). 透射率与景物到成像装置的距离关系[4]为t(x)=e-βd(x).(14)文献[10]中大气光的估计为选取暗通道中前0.1%最亮的像素点, 取其中亮度最大值作为大气光A. 本文针对图像中不同景物有不同景深的特点, 提出重估大气光的方法. 先取暗通道中0.1%最亮的像素点, 并取其中亮度最大值A′, 将其映射到每个像素：A=βA′,(15)其中β为约束系数, 与t的关系如下:(16)估计出的大气光基于像素, 即远景与近景的大气光不同, 可更好地恢复图像.4 实验结果与分析4.1 暗通道补偿通过使用暗通道补偿方法, 可保持图像像素与其相邻像素间的梯度, 即可恢复图像也可保持恢复后的图像不再出现失真效果. 如图2所示, 其中: (B)为文献[10]的处理效果; (C)为暗通道补偿后的效果. 由图2可见: 色彩失真部分已被消除; 图像(D)比(C)显得更明亮, 更接近真实场景.图2 不同方法对图像的改进效果Fig.2 Initial picture and improved result4.2 重估大气光由式(4)可知, 去雾效果与大气光的取值有关. 在去雾模型中, 图像中的雾化效果都是由于反射大气光的多少而导致发白, 而实际生活中的大气光不一定是纯白光, 通常都与附近的景物相关. 所以在原模型中, 直接取固定值或取图像中最大的像素值都不可取, 应根据景物的不同取不同的大气光.图3为图2中图像相应的像素值. 由图3可见, 原算法过大地放大了像素间的梯度, 而使用暗通道补偿方法可降低放大像素间的梯度. 重估大气光后, 又在暗通道补偿的基础上降低了像素间的梯度, 使图像更接近真实图像.4.3 使用均方误差(MSE)对去雾效果进行评价采用FRIDA(foggy road image database)数据库[15], 分别使用文献[10]方法、文献[14]方法和本文方法做实验分析, 用K080,L080,M080和U080四个数据集做测试, 并将各种方法的MSE求均值, 实验结果如图4和图5所示. 图4和图5为仿真带雾图像去雾后与仿真无雾图像的MSE曲线, 其中: 图4(A)～图4(D)分别为使用K080,L080,M080,U080数据集在原方法、文献[14]方法和本文改进方法上求得的MSE值曲线; 图5为将图4 MSE求均值的结果. 由图4和图5可见, 使用暗通道补偿机制可使去雾图像接近于原图像, 在暗通道补偿上重新估计大气光使图像的MSE更接近于原图像. 图6为分别使用本文提出的改进方法与文献[11]中方法对数据集求得MSE值的散列点. 从每列上观察, 3个点中最低值表示运行结果最接近原图像. 由图6可见, 与文献[11]的方法相比, 本文方法重估大气光后的图像在多数情况下都较接近原图像.(A) 原始图像; (B) 原算法; (C) 暗通道补偿; (D) 暗通道补偿和重估大气光.图3 图2中图像相应的像素值Fig.3 Pixels of pictures from Fig.2图4 原方法、文献[11]方法和本文方法对FRIDA数据库中4组数据集的MSE值Fig.4 MSE calculated by above mentioned four algorithms used FRIDA respectively图5 对图4中MSE求均值结果Fig.5 Averaging the results in Fig.4 MSE综上所述, 本文基于暗通道的去雾方法, 在对实验数据进行分析的基础上, 提出了一种改进方法, 并使用MSE进行分析评价. 实验结果表明, 本文的改进方法优于文献[10]的方法, 并扩大了文献[10]方法的适用范围.图6 文献[11]方法与本文提出改进方法的MSE散列点Fig.6 MSE points calculated by reference [11] and proposed in this article参考文献【相关文献】[1] Schechner Y Y, Narasimhan S G. Instant Dehazing of Images Using Polarization[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Kuaui: IEEE Press, 2001: 325-332.[2] Shwatz S, Namer E, Schechner Y Y. Blind Haze Separation [C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Computer Society, 2006: 1984-1991.[3] Cozman F, Krotkov E. Depth from Scattering [C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Computer Society, 1997: 801-806.[4] Nayar S K, Narasimhan S G. Vision in Bad Weather [C]//IEEE International Conference on Computer Vision. Washington DC: IEEE Computer Society, 1999: 820-827.[5] Kopf J, Neubert B, Chen B, et al. Deep Photo: Model-Based Photograph Enhancement and Viewing [C]//Proceedings of Special Interest Group for Computer GRAPHICS Asia. New York: ACM Press, 2008: 1-10.[6] Narasimhan S G, Nayar S K. Interactive Deweathering of an Image Using Physical Models [C]//IEEE International Conference on Computer Vision. Washington DC: IEEE Computer Society, 2003: 1387-1394.[7] Hautiere N, Tarel J P, Aubert D. Toward Fog Free in Vehicle Vision Systems through Contrast Restoration [C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Computer Society, 2007: 1-8.[8] Tan R T. Visibility in Bad Weather from a Single Image [C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Computer Society, 2008: 1-8.[9] Fattal R. Single Image Dehazing [C]//Special Interest Group for Computer GRAPHICS Asia. New York: ACM Press, 2008: Article 72.[10] HE Kai-ming, SUN Jian, TANG Xiao-ou. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior [C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Computer Society, 2009: 2341-2353.[11] Tarel J P. Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image [C]//IEEE 12th International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC: IEEE Computer Society, 2009: 2201-2208.[12] Nishino K O, Kratz L, Lombardi S. Bayesian Defogging [J]. International Journal of Computer Vision, 2012, 98(3): 263-278.[13] Narasimhan S G, Nayar S K. Contrast Restoration of Weather Degrade Image [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2003, 25(6): 713-724.[14] JIANG Jian-guo, HOU Tian-feng, QI Mei-bin. Improved Algorithm on Image Haze Removal Using Dark Channel Prior [J]. Journal of Circuits and Systems, 2011, 16(2): 7-12. (蒋建国, 侯天峰, 齐美彬. 改进的基于暗原色先验的图像去雾算法 [J]. 电路与系统学报, 2011, 16(2): 7-12.)[15] Tarel J P, Aurelien Cord, Houssam Halmaoui. Foggy Road Image Database [DB/OL]. 2010-03-05. http://www.lcpc.fr/english/products/image-databases/-article/frida-foggy-road-image-database.。
东 北 师 范 大 学 学 院 课 程 表 - 东北师范大学
李亚军 王以宁
传媒东 230 传媒220 运动场 68 人
星 期 五
5.6 7.8 9.10
韩文峰 臧宏 张明
电子商务102 广电多功能厅123 计算机 128
合 计
学分 学时
备注： “*”为单周上课符号， “**”为双周上课符号 。
制表日期： 2010 年 6 月 8 日
制表人：
教学院长：
课 程 名 称
信息技术课程与教学 论 (MEA213)
学 任 课 分 教 师
教室地 容纳 点 人数
课 程 名 称
学 任 课 分 教 师
容 教室地 纳 点 人 数
课程名称
数据库技术
学任 分教
3 3
课 师
教室 地点
电子102 104
容纳 人数
77 人 77 人
课 程 名 称
学 任 课 分 教 师
教室 地点
3 英语
2
星 期 四
3.4 5.6 7.8 9.10 1.2 3.4
多媒体技术* 数据库技术** 多媒体课件设计与开 发
3
赵蔚 彭立 彭立
电子102 电子102
77 人 77 人
高等数学2（3 班）
李亚军
传媒东 230
高等数学2（3 班） 多媒体课件设计与开 发 机器人教育（人工智 能） 2 尚航 402 49 三维动画制作 三维动画制作 专业实习 教育见习 郑燕林 郑燕林 2 2 杨志强 杨志强 计算机 418 计算机 418 77 人 77 人 3 彭立 电子102 57 英语 艺术基础(高数) 体育 计算机基础* 思想道德法律基础** 班） （7 *线性代数
东 北 师 范 大 学 计算机科学与信息技术学院
国外信息通信技术应用教师教育课程基准研究
针 对 当前 教育 课程 中有 关运 用信 息通 信技 术方 面 ， 为解决 教 育课 程短期 培训 的有效性 ， 提高 理论与 实践之 间转换 的效率 ， 荷 兰学 者 Ｐ ｕ Ｋｉ ｃｎ ｒ 以下译 为 克 氏针 ） 人分 析世 界各 ａｌＡ． ｒ ｈ ｅ（ ｓ 等 地 信息 通 信技 术教 学使 用 的优 秀 教育 范例 ， 出了 ９项基 准 。 提
师 的工 作及 学 生的学 习做 好 准备 。 一基 准 主要 面 向实 习教师 这
及 在职 教师 培训 ， 励教 学使 用 Ｉ Ｔ， 改善 现有 的教 学实 践 和 鼓 Ｃ 为 创 造性 教学 实践 的发 展做 出贡献 。 用 Ｉ Ｔ的教 学是 指教 师利 利 Ｃ
般教 师教 育课程 低效 率 的原 因是 由于课 程实 施 的理论基
Ｉ Ｔ的能 力 ， Ｃ 包括 学生 群组 内外 的沟通 ； 与教师 的 沟通能力 ； 终 身 学 习 、 习需要 及 学习 的 自我 评估 能力 等 ， 对这些 能力 ， 学 针 国 家 可相 继推 出 Ｉ Ｔ资格证 书 。 Ｃ
２２ 将 Ｉ Ｔ 作 为 Fra bibliotek维 工具 ． Ｃ
境 中使 用 Ｉ Ｔ的能力 。 Ｃ 泽林 格指 出 ， 高 Ｉ Ｔ的使 用率 ， 习者 提 Ｃ 学
构 主义 教 学思 想 ， 供情 境学 习 活动 ， 进 学 习的迁 移 ， 帮 助 提 促 并 实 习教 师 产生 顿悟 。这 些课 程具 有高 度 的灵 活性 ， 给予学 生 自
主选择 权 ， 分 尊重 学生 多方 面 的差异 。大 部分 课程 的建 设都 充 支 持协 作 学 习 ， 反思 和元 认知 技也 能得 到发 展 。 通 过研 究 发现 ， 教授 的理论 和 培训 的技 能 向教育 实践 的转 换 效果 较 差 。研 究 表 明 ， 过 这类 教育课 程 短期 的介 入所 起 到 通 的作用 是 有 限的 ， 法论课 程 和实 习经 验能 够影 响职 前教 师 实 方
东北师范大学现有通识教育选修课程目录
2
TXK146
《孟子》导读II
文学院
2
TXK147
中国现当代文学名著导读II
文学院
2
TXK148
批判性思维II
马克思主义学部
2
TXK149
中国教育名著导读II
教育学部
2
TXK150
外国教育名著导读II
教育学部
2
TXK152
当代儿童家庭教育专题II
教育学部
2
TXK154
心理健康与心理咨询II
教育学部
经济地理学
城市与环境科学学院
2
TXK121
旅游地理学
城市与环境科学学院
2
TXK122
生态学基础
城市与环境科学学院
2
TXK123
湿地生态学引论
城市与环境科学学院
2
TXK124
德国文化地理
城市与环境科学学院
2
TXK125
城市灾害与安全
城市与环境科学学院
2
TXK126
知识经济与可持续发展导论
城市与环境科学学院
历史文化学院
2
TXK061
中华文明史I
历史文化学院
2
TXK062
世界文明史I
历史文化学院
2
TXK063
逻辑基础I
马克思主义学部
2
TXK064
哲学与人生I
马克思主义学部
2
TXK065
《周易》导读I
文学院
2
TXK066
中国哲学思想I
马克思主义学部
2
TXK067
阅读与写作
外国语学院
4
TXK068
无缝学习环境下互动反馈系统的设计与应用研究
引言
随着 移 动技 术 的不 断成熟 ，以及 对 移动 学 习研 究和 实践 的不 断全 面和 深入 ， 基于 “ 一 对一 ” 数 字化 移动 设备 支持 的 无缝 学 习、泛 在 学 习 ， 将 成 为未 来移 动 学 习研 究 的重 点 【 ｌ Ｊ 。利 用移 动技 术
可 以为 学 习者 构建 一 个 能够将 正 式 学 习与非 正式 学 习相 联结 的无缝 学 习空 间 ， 即学 习者将 正 式 和 非 正式 的学 习情 境 无缝 地衔 接 、整 合起 来 ，而 学 习者 随 身携 带 的移 动设 备将 成 为他 们无 缝 学
关键词 ：无缝 学习环境 ；互动反馈 ；技 术接受模 型 ；师生关系
【 中图分类号】 Ｇ４ ０ ． ０ ５ ７【 文献标识码】 Ａ【 论文编号 】 １ ０ ０ ９ ４ ０ ９ ７（ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ —０ １ ０ ７ —＿ ｏ ８［ ＤＯｌ ｌ １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ － ８ ０ ９ ７ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ３ ． ０ １ ５
师 评价 、同伴 互评 两 个方 面 出发 ，对 学 习者 进 行过 程性 评 价和 总 结性 评价 ；关注 互 动反 馈系 统 能 否有 效促 进 师生 之 间 、同伴之 间在 无 缝学 习环 境 下 的情 感 交流 。
一
无缝学 习环境 下的互动反馈系统
１设计 理念 所 有行 为 具有 认知 和情 感两 个 方面 ，在 学 习过程 中亦是 如此 ，认 知和 情 感是 同等 重要 的 ，
环 境 下的 学 习过程 以及 问题解 决 过程 ，并使 用相 关 技术 监控 整 个 过程 ；注 重 学生 在 无缝 学 习环
境 下 的相互 协 作及 知识 共享 ，为 支撑 学 生 间积极 地 、策略 性地 学 习 （ 即有 意 图地学 习 ）【 ４ Ｊ ，设计 了即 时提示 、即 时聊 天 、文件 传 输 、作 品展 示 等模 块 ；重视 无 缝 学 习环境 下的评 价 设计 ，从 教
2019计算机考研部分院校信息汇总
院校名称类别评级专业课内容考试年份政治英语电子科技大学(成都)985A数据结构、操作系统185050北京理工大学985A-数据结构、计算机组成原理185050东北大学（沈阳）985A-数据结构、C语言程序设计184545吉林大学985A-数据结构，（计算机组成原理、操作系统184040武汉大学985A-933计算机基础（数据结构，计算机网络）185050西北工业大学985A-算机操作系统、计算机网络、模拟与数字电子185050天津大学985B+901数据结构与程序设计17/184545大连理工大学985B+810数据结构和计算机组成原理（各50%）184545厦门大学985B+875数据结构与操作系统184545湖南大学985B+866数据结构，867计算机系统任选一185050北京师范大学985B847数据结构与程序设计184848兰州大学985B作系统、计算机组成原理、数据结构，各占5184040中国农业大学985B-821数据结构或833电子技术184545西北农林科技大学985C6计算机组成原理，C语言，数据结构（3选218北京交通大学211A-作系统原理或925数据结构或924数字信息处18西安电子科技大学211A-机专业基础综合(数据结构、计算机组织与体184040北京工业大学211B+数据结构与c语言程序设计184444北京科技大学211B+计算机组成原理，数据结构18哈尔滨工程大学211B+数据结构，计算机组成原理18合肥工业大学211B+数据结构，计算机组成原理18西南交通大学211B+数据结构，程序设计18大连海事大学211B808数据结构18华东理工大学211B数据结构、计算机组成原理、操作系统3选118上海大学211B计算机组成原理，数据结构184950苏州大学211B数据结构，操作系统183434河海大学211B数据结构及程序设计18安徽大学211B数据结构，操作系统18暨南大学211B数据结构18东华大学211B-数据结构、数据库系统原理18福州大学211B-数据结构与程序设计18云南大学211B-数据结构与操作系统18西北大学（西安）211B-数据结构与操作系统各50%18南昌大学211C+数据结构18211数据结构18中国石油大学（华东）南京师范大学211数据结构，计算机网络18长安大学211C+微机原理与接口技术18211B-数据结构与操作系统18华北电力大学（北京）211B数据结构60%，操作系统40%18中国矿业大学（徐州）武汉理工大学211B408计算机基础综合或852数据结构c语言18中国矿业大学（北京）211854数据结构或855操作系统18211B c语言程序设计，数据结构18中国地质大学（武汉）211数据结构、c语言程序设计各50%18中国地质大学（北京）华中师范大学211B-874数据结构与c语言程序设计18太原理工大学211B-833数据结构和计算机组成原理184040江南大学（无锡）211B-数据结构与算法设计（c语言基本程序设183434中国传媒大学211C+821数据结构与计算机网络183434广东工业大学211C829数据结构或830操作系统或832计算机183434河北工业大学211C+数据结构60分、计算机组成原理45分、计183434华南师范大学211925数据结构183434内蒙古大学211B-893数据结构与操作系统183131 211B-821数据结构与操作系统183434华北电力大学（保定）北京化工大学211C+842数据结构183434湖南师范大学211865数据结构183434辽宁大学211数据结构与操作系统183434东北师范大学211数据结构、C程序设计183838贵州大学211C+831程序设计与数据结构183131北京林业大学211数据库技术、数据结构183434解放军信息工程大学A-408计算机专业综合或806计算机组成原理183434杭州电子科技大学B+856数据结构与组成原理183434燕山大学B811数据结构183434南京邮电大学B-810微机原理及应用或811数据结构183434重庆邮电大学B+802数据结构183434浙江工业大学B845C++程序设计（1）或843数据结构或8183434上海理工大学C+848数据结构及操作系统183434青岛大学C+910数据结构183434南京工业大学C-828数据结构与操作系统184747天津理工大学B816数据结构与C++程序设计183434江苏大学B851数据结构或850计算机组成原理184040山西大学（太原）B876数据结构与c程序设计183434桂林电子科技大学B-823数据结构+操作系统或824计算机组成183131南方科技大学（深圳）学硕自主命题，专硕408183434哈尔滨理工大学B817数据结构与计算机组成原理综合183434长春理工大学B809数据结构183434南京信息工程大学B822C/C++程序设计183434首都师范大学B-908数据结构183434武汉科技大学C+856数据结构（c语言版）183434天津工业大学B-834数据结构与程序设计183434浙江理工大学C+991数据结构183434北方工业大学（北京）B-861数据结构183434上海海洋大学C+408计算机专业综合或919计算机基础综合183434济南大学B-847算法与数据结构183434河北大学C+862数据结构（计）183434扬州大学（江苏）C858程序设计与数据结构183434河南大学C-840数据结构、操作系统183434长沙理工大学C-850数据结构或852计算机组成原理183434数学专业课总分录取人数复试录比复试科目708033562c语言程序设计75753203232/56C++程序设计707030062/3方向数据库、java、软件工程、计算机网络6090300/32040/3方向40/76语言程序设计（C、C++、java任选其一)808034510·10/28数据库原理，计算机组成原理，操作系统753476565/100901c语言上机考试80/7580/75340/30019/13数据库、计算机组成原理及计算机网络70753102323/29C/C++程序设计、数据库原理、软件工程、计算机体系结构707031016/2方向80/9033588/39操作系统、数据库系统、计算机网络、软件工程、数字图像处70903009/2方向88.89%数据结构+计算机体系结构656528031/3方向31/55离散数学、编译原理或心理学导论选一70702904040/41数据库原理、空间信息技术综合或高等代数3选1数字电路或数据库原理与应用34237信号系统或离散数学5555320759031离散数学、操作系统、计算机网络606031921c语言程序设计，离散数学和数据库原理2选131823140%系统结构、操作系统27570136%网络安全，数据库原理305-36361操作系统，计算机网络，数据库系统3304微机与接口技术，数据库，计算机专业基础综合28749数据库31822计算机网络，数据库原理8031470C++程序设计,编译原理515132011·11/16C程序设计318261:1·31操作系统、计算机组成原理、计算机网络技术3036565/113计算机组成原理，数据库原理31619/4方向19/22c语言程序设计33910·10/15c语言与数据结构算法上机测试26824/4方向40/4方向1：1·331438/3方向数据库，计算机网络，软件工程3选12828/39离散数学309161：1·8数据库系统、高级语言编程c与c++2823131/37c语言程序设计2851414/18计算机网络2644343/44数据库原理、计算机组成与结构2选127323/4方向23/74计算机网络3304343/69程序设计（C/C++或Java）、离散数学31617c语言程序设计（必选），数据结构、计算机组成与结构、计算3081919/25操作系统、组成原理、计算机网络3321软件工程3083636/45c语言程序设计6060270（单选题）：数据库原理、软件工程、离散数学、面向对象程51512603030/43计算机组成原理，计算机操作系统，离散数学，数据库原理5151283软件工程51512903636/46c语言程序51512744242/63离散数学5151314221：1·8数据库原理与c++程序设计474725136高级语言程序设计（c++或Java任选）51512623636/41计算机网络515129317综合三（计算机组成原理、操作系统、编程上机考试）或综合51513175·5/6计算机网络5151281/17年4/17年c语言575728025/2方向25/3747472514545/58《数据库系统概论》，《操作系统》，两门功课，各抽取一道51512664·4/45151操作系统、计算机网络各50%515129136+3/2方向36/94计算机程序设计综合能力测试515126445c语言程序设计515130096/5方向96/275数据结构3选151512909696/139程序设计（C或C++），可用CSP成绩代替5151309511：1·2综合素质和能力40%、专业素质和能力40%、外语能力20% 515127325130%数据库原理、计算机网络（2选1）515126412·12/15专业素质和能力70分、综合素质和能力10分、应力测试10分、51583004/2方向1：1·2C/C++程序设计、微机原理及应用（2选1）5151284161：1·2高级语言程序设计60602752525/42949数据库原理或950数字逻辑51512643232/33数据库原理474725154离散数学、程序设计基础51513544-终录15·4/851512906-终录29·/6/6c语言程序设计51512812121/22程序设计51512861515/18数据结构515136/5方向计算机组成原理或面向对象程序设计51512831515/26c语言程序设计51512796120%高级语言程序设计51512706终录17·6/15c语言程序设计515128311·11/11程序设计技术51512691515/39数据库原理或通信原理51518·8/10调录1高级程序设计（学术为笔试，专硕为上机）51512606·6/6操作系统51512993·3/5软件工程515132035/5方向35/54计算机系统结构：c程序设计语言；其他计算机专业：面向对象515129041：1·3操作系统系统、软件工程、计算机体系结构机网络、软件工程、数字图像处理任选一合或高等代数3选1数据库原理2选1算机专业基础综合计算机网络技术据结构、计算机组成与结构、计算机操作系统、计算机网络（四选二）件工程、离散数学、面向对象程序设计、编译原理系统，离散数学，数据库原理作系统、编程上机考试）或综合二（数字信号处理与微机原理及接口技术），两门功课，各抽取一道题目质和能力40%、外语能力20%质和能力10分、应力测试10分、口语测试10分应用（2选1）专硕为上机）语言；其他计算机专业：面向对象程序设计。
东北师范大学4+2教育学硕士研究生培养与管理暂行办法
1．培养年限
“4＋2”硕士生培养年限为 2 年半，其中前半年为研究生预备期， 与本科第八学期交叉学习。
2．课程计划
4+2 硕士生，在继续完成本科第八学期本专业学士学位要求的学 分和学士学位论文的同时，修读本专业研究生部分学位课程。进入研 究生阶段后，再用两年时间完成全部课程学习和毕业论文。具体课程 计划见表 1。
√ √ √ √
学科教学案例分析
1
√
专业外语
2
√
注研究生预备期为本科第八学期。
教学研究的调查报告、个案研究、教学案例分析等。学位论文的开题
报告、答辩等其他具体要求参照东北师范大学研究生院的有关文件执 行。
学位论文由 4+2 教育学硕士研究生教学指导委员会负责。由教育 学导师、学科教学论导师和具有高级职称的中学教师或管理者组成指 导教师组。通过师生互选的方式，每个学生确定一名指导教师负责其 学位论文的具体指导工作。
东北师范大学 4+2 教育学硕士研究生培养与管理暂行办法
(经 2004 年 4 月 7 日校长办公会议讨论通过)
校发字 2004 第 21 号
为进一步满足基础教育改革与发展对调整人才结构和提高学历 水平提出的新要求，培养基础教育高质量的新型人才和提高基础教育 水平，我校决定在部分专业实行 4+2 培养模式，即在 4 年本科师范专 业学习基础上，通过推荐、择优选拔部分本科生再进行 2 年的研究生 教育学专业学习。
课程类别
课程名称
学
开设学期注
分 预备期 一 二 三 四
马
马克思主义教育理论专题 2
克 必修课 发展与教育心理学专题 2 √
思 （8） 高级教育研究方法
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初试
《教育传播学》
南国农、李运林
高等教育出版社
1995年
初试
《教育传播学》
南国农、李运林
高等教育出版社
2005年
初试
《计算机网络》（第二版）
吴功宜主编
清华大学出版社
2007年
加试
《多媒体实用教程》
郑阿奇主编，刘毅编著
电子工业出版社
2007年
加试
《学习理论》
张奇著
湖北教育出版社
1999年
加试
初试
《计算机网络》
谢希仁主编
电子工业出版社
2008年
初试
《高等数学》第六版
同济大学应用数学系
高等教育出版社
078401 教育技术学
初试
《C程序设计》
谭浩强主编
清华大学出版社
2005年
初试
《教学设计》（第二版）
陈晓慧
电子工业出版社
2009年
初试
《教学设计原理》
（美）加涅著，皮连生等译
华东师范大学出版社
同济大学应用数学系
高等教育出版社
初试
《计算机网络》
谢希仁主编
电子工业出版社
2008年
初试
《高等数学》第六版
同济大学应用数学系
高等教育出版社
077502 计算机软件与理论
初试
《数据结构》
周颜军等
人民邮电出版社
2013年
初试《概率论与数理统Fra bibliotek》第四版盛骤主编
高等教育出版社
初试
《线性代数》第五版
同济大学应用数学系
清华大学出版社
初试
《数据结构》
周颜军等
人民邮电出版社
2013年
120501 图书馆学
初试
《图书馆学概论》（修订二版）
吴慰慈、董焱主编
国家图书馆出版社
2008年
初试
《文献信息资源编目》
段明莲编著
北京大学出版社
2004年
初试
《文献分类法主题法导论》(修订版)
马张华等编著
国家图书馆出版社
2009年
初试
《目录学教程》
1999年
加试
《教学理论：课堂教学的原理、策略与研究》
施良方著
华东师范大学出版社
1998年
复试
《现代教育技术--理论与应用》
张剑平主编
高等教育出版社
2006年
077501 计算机系统结构
初试
《数据结构》
周颜军等
人民邮电出版社
2013年
初试
《概率论与数理统计》第四版
盛骤主编
高等教育出版社
初试
《线性代数》第五版
初试
《档案文献编纂学》
刘耿生主编
中国人民大学出版社
2007年
初试
《档案管理学》（第三版）
陈智为等编
中国人民大学出版社
2008年
初试
《电子文件管理基础》
丁海斌、赵淑梅主编
中国档案出版社
2007年
加试
《文书学》
王健主编
中国人民大学出版社
2005年
加试
《档案文献检索》
冯惠玲主编
高等教育出版社
1999年
注
科学出版社
2002年
初试
《情报科学理论》
靖继鹏、马费成、张向先主编
科学出版社
2009年
加试
《信息管理导论》
谭祥金、党跃武
高等教育出版社
2000年
加试
《文献分类法与主题法导论》（修订版）
马张华
国家图书馆出版社
2009年
120503 档案学
初试
《档案学概论》（第二版）
冯惠玲主编
中国人民大学出版社
2006年
045114 现代教育技术（专业学位）
初试
《C程序设计》
谭浩强主编
清华大学出版社
初试
《教学设计》（第二版）
陈晓慧
电子工业出版社
2009年
初试
《教学设计原理》
（美）加涅著，皮连生等译
华东师范大学出版社
1999年
加试
《多媒体实用教程》
郑阿奇主编，刘毅编著
电子工业出版社
2007年
加试
《学习理论》
张奇著
湖北教育出版社
高等教育出版社
初试
《计算机网络》
谢希仁主编
电子工业出版社
2008年
初试
《高等数学》第六版
同济大学应用数学系
高等教育出版社
077503 计算机应用技术
初试
《数据结构》
周颜军等
人民邮电出版社
2013年
初试
《概率论与数理统计》第四版
盛骤主编
高等教育出版社
初试
《线性代数》第五版
同济大学应用数学系
高等教育出版社
彭斐章主编
高等教育出版社
2004年
加试
《信息服务与用户》
胡昌平主编
武汉大学出版社
2001年
加试
《信息资源建设》
肖希明主编
武汉大学出版社
2008年
120502 情报学
初试
《信息分析基础、方法及应用》
朱庆华主编
科学出版社
2004年
初试
《信息服务与用户》
胡昌平主编
武汉大学出版社
2008年
初试
《信息检索》
卢小宾著
《教学理论：课堂教学的原理、策略与研究》
施良方著
华东师范大学出版社
1998年
复试
《教育技术学》
何克抗主编
北京师范大学出版社
2002年
083500 软件工程
初试
《C程序设计》
谭浩强主编
清华大学出版社
初试
《数据结构》
周颜军等
人民邮电出版社
2013年
085211 计算机技术（专业学位）
初试
《C程序设计》
谭浩强主编
东北师范大学计算机与信息技术学院考研参考书目
类型
参考书目
作者
出版社
出版日期
127 计算机科学与信息技术学院
040102 课程与教学论
初试
《C程序设计》（第3版）
谭浩强
清华大学出版社
2005年
初试
《信息技术课程与教学》
李艺
高等教育出版社
2010年
初试
《信息技术课程与教学论》
王吉庆
浙江教育出版社
2003年