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991.
李政道科学艺术观给教育的启示   总被引:1,自引:0,他引:1  
李政道的科学与艺术观给数育的启示是:求实创新是教育的出路;未来教育科学与艺术并重;理论和实践相结合有利于人才的培养;科学与艺术的结合是时代发展的必然。  相似文献   
992.
一、探究教学的内涵 探究式教学方法是指在课堂教学中创设一定的问题情景,通过学生主体的主动探索、思考质疑,并在教师的指导下去获取知识或科学结论的一种教学方法。其目标是培养学生通过自己的自学和思维来主动获取知识的能力。在这一过程中,学生不再是被动接受知识,而是主动参与知识的形成过程,在这一过程中,学生的学习兴趣被极大地激发,  相似文献   
993.
数据治理——图书馆事业的发展机遇   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据驱动发现成为一种新的科学进步路线,产生了新的知识服务对象:愈加重视数据的科学家和工程师、数据科学家、数据工程师、数据分析师、公民科学家等。数据获取需要依靠国家的行政命令、资助机构的政策、研究机构和大学的管理办法等。数据共享存在于不同学科,而且已具备了基础设施,诸如:数据中心、数据云、数据知识库与数据期刊、信息技术中心、数字资源中心等。数据重用需要公共部门、企业、公众、利益相关方在“尽可能地开放,尽责任地封闭”前提下,采取协调一致的行动。在这里,数据馆员扮演重要角色。数据治理生态体系需要图书馆执行数据获取、数据共享、数据重用的政策。通过不断寻找和搜集最佳实践案例,图书馆可以支持数据治理。参考文献79。  相似文献   
994.
新浪微博替代计量指标特征分析   总被引:4,自引:1,他引:3  
通过对新浪微博替代计量指标进行统计分析,探索中文环境下替代计量指标的特征和规律。研究发现:新浪微博替代计量指标覆盖率不足1%,但由于追踪时间和追踪对象的局限,该数字可能被严重低估;新浪微博关注和讨论较多的论文来自"综合""生物化学、遗传学与分子生物学""保健科学""医学"及"生命科学"等学科;新浪微博替代计量指标的期刊分布满足对数曲线规律,除著名的综合性期刊如Nature等,预印本平台arXiv和开放存取期刊PLoS ONE等也获得了较多关注,生物学和医学的"明星期刊"最多;新浪微博主要关注最新论文,正式出版180天内受到关注的论文比例高达68.66%,同时也会关注经典论文;新浪微博发布者倾向宣传、推介和评论贴近生活、趣味性强、实用性高、涉及生命健康的学术论文,传递出引文无法体现的社会价值和学术价值;新浪微博替代计量指标呈现出显著的离散和集中分布特点,5.1%的学术论文获得了50%的新浪微博关注。此外,受新浪微博关注的论文在全球范围内获得远高于平均水平的关注度。  相似文献   
995.
论新建本科院校师资队伍建设应统筹处理的几个关系   总被引:9,自引:0,他引:9  
在高等教育规模进一步发展和教育教学质量不断提升的大背景下,面对人才市场竞争日趋激烈的严峻形势,新建本科院校师资队伍建设应从学校的发展阶段和发展定位出发,统筹处理好以下几个方面问题:目前急需与长远发展,骨干人才培养与整体队伍素质提高,教学与科研,业务能力培养与思想道德建设,激励机制建设与约束机制建设等,使师资队伍全面、协调、健康、持续发展。  相似文献   
996.
美国著名科学杂志《科学》最新号(7月6日刊)介绍在某大学讲课室发生的“谎话般的事实”,报道了韩国科学教育的惨淡现实。该杂志援引西江大学化学专业教授李德焕的话报道说:“韩国科学教育面临了史无前例的危机。”  相似文献   
997.
浅谈开设文科物理课程的实践及意义   总被引:7,自引:0,他引:7  
文科物理是高校实施文化素质教育的一门重要课程,是对自然科学、社会科学和人文科学一体化教育新模式的探索和尝试.文章阐述了开设文科物理课程的实践和体会.  相似文献   
998.
[目的/意义]随着大数据的发展,数据科学已经成为新的研究领域。厘清国外数据科学的发展与研究现状,可为我国今后的研究提供参考与借鉴。[方法/过程]利用Web of Science核心合集数据库对国外有关数据科学的文献进行检索,并对作者、研究方向等外部特征与关键词、主题等内容特征做计量分析;在此基础上,通过逐篇阅读与归类,从数据科学的内涵界定与应用方向两大方面进行综合分析。[结果/结论]最后,结合现有研究面临的问题与解决的方法,对数据科学的未来进行展望。  相似文献   
999.
出场嘉宾:修鞋工特点:身残志坚、乐于助人闪亮指数:☆☆☆☆我们小区门口附近,有一片绿草地。草地正中有个十分巨大的抽油机,每天都不辞辛苦地"磕头"。在草地闪亮指数:☆☆☆☆的一角,有一处破破烂烂的房子,听说里面住着一位修鞋的叔叔。一天,我准备和妈妈一起去小区门口买菜。一穿鞋,咦?不对呀!原来是鞋张开了  相似文献   
1000.
[目的/意义]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。  相似文献   
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