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1.
随着素质教育的不断推进,人们逐渐意识到学习成绩已经不能作为衡量学生能力的唯一标准,更加需要注重的是对于学生学科素养和思维能力的培养。因此,各个学科也在依据素质教育的最新标准进行着教学方向的调整和策略的创新。小学阶段是学生成长发育的关键时期,因为其年龄较小,对于事物的发展还不具备正确的认知能力,需要教师进行及时有效的引导。教师应该对小学生的教学保持高度重视,在今后的课堂教学当中创新教学模式,寻求更多提升语文教学效率的途径。  相似文献   
2.
语文思维是当代语文教育的重要内容之一,教师在正确科学思想的引导下,有效通过各种多元化的手段与方式来对学生进行语文思维的培养,不仅有利于学生对语文学科的本质的深度认识,科学有效地掌握各类语文知识与技能,更重要的是还能优化与提升学生自身的思维方式和思维品质,增强其综合素养和个人综合水平。本文就语文知识与语文思维转化的意义和方法进行了基础阐述,希望能为广大语文教师组织开展语文教学活动提供一些简单帮助。  相似文献   
3.
低碳技术知识的流动与循环是“双碳”目标下构建“双循环”开放新格局、促进可持续经济增长的内在要求,但国内驱动政策研究缺乏。本文基于2006-2019年中国218个地级市的平衡面板数据,以专利信息反映低碳技术知识流动,采用多时点DID方法实证检验国内低碳城市试点政策对低碳技术知识流动的影响及作用机理。研究发现:(1)低碳城市试点政策能够在总体上有效促进低碳技术知识流动,但主要表现为加快低碳技术知识流入,而试点政策对低碳技术知识溢出的促进作用没有显现,表明试点的示范效应不足。(2)试点政策能够促进灰色与清洁两类技术的知识流动,但对更具渐进增量特点的灰色技术作用更加显著,这与清洁技术知识流动速度极快的现实形成较大反差。(3)试点城市更高水平的人力资本与产业结构层次有助于强化低碳城市试点政策的促进作用,且东中部地区、一、二线和非资源型城市的政策效果更加明显。因此,应积极推动低碳城市试点的示范推广与扩区工作,激活清洁技术活动,并尝试采用差异化的试点政策;东中部地区与大城市应利用人才与产业等优势扶持清洁技术,引领深度低碳转型;西部地区、中小规模、资源型城市更应注重试点与其他政策的协同,以形成促进知识...  相似文献   
4.
从依存型多层网络视角出发,利用1985—2018年42所双一流高校申请的专利数据,构建包括高校知识网络和区域合作网络在内的产学协同创新多层网络结构模型。基于社会网络理论和资源基础观,研究高校知识网络静态特征和动态特征对产学协同创新绩效的影响机制,以及区域合作网络特征的调节效应。研究结果表明:高校知识网络的多样性对产学协同创新绩效有显著的倒U型影响;高校知识网络的独特性、结构洞、扩张以及稳定对产学协同创新绩效有显著的正向影响;区域合作网络中心度正向调节高校知识网络的多样性、独特性、结构洞、扩张以及稳定对产学协同创新绩效的影响;区域合作网络结构洞正向调节高校知识网络的独特性和扩张对产学协同创新绩效的影响。结论丰富社会网络和资源基础观的理论研究,并为高校和区域的创新发展提供实践指导。  相似文献   
5.
在基础教学体系中,语文教学是非常重要的,其教学内容直接关系到学生未来的发展和身心健康的培养。基础的事物本身就具有较强的稳健性,而且对人的影响也十分深远,因此,语文教员更要重视教学的实效性,在空闲的课堂时间,尽量完成相应的教学任务。  相似文献   
6.
汉语拼音教学是小学一年级语文教学的重点内容,但小学生活泼好动,且注意力集中的时间短,表现出学前儿童的特征,使得汉语拼音教学存在一定的难度。为了提高汉语拼音课堂教学效率,教师需要从一年级学生的天性、成长规律出发,结合汉语拼音知识的特点,采用充满活力且趣味性、直观性较强的教学模式,帮助小学生更好地掌握汉语拼音知识。  相似文献   
7.
改革一词伴随着中国现代化的发展与进步,少年强则中国强不再是一句口号,而是民族发展的原动力。教育的改革和创新同样重要,就小学语文这一学科而言,在新课改的不断推动下,学生在小学语文这门课程里所学到的知识不仅仅局限于识文断字,也不单纯地局限于课本的内容。学校对于学生的全面发展应当更加重视,提升综合素养,接受更广泛的知识传播。老师应承担起相应的责任,树立创新意识,提高课堂效率。  相似文献   
8.
《全国新书目》2021,(3):86-87
丰子恺音乐教育家。1914年,考入浙江省立第一师范学校,跟随李叔同学习钢琴。此后游学日本时,又学习小提琴。回国后,他先后任教于上虞春晖中学、上海艺术大学等学校,所授科目是绘画和音乐。教学之余,他创作了大量面向中小学生和音乐爱好者的音乐启蒙读物,如《音乐初阶》《音乐知识十八讲》《音乐入门》《孩子们的音乐》等。  相似文献   
9.
随着AlphaGo在围棋领域的成功,人们开始思考是否能够将以"深度学习"算法为代表的计算统计概率型算法移植至法律领域。目前,法律科技公司往往打着"深度学习""强化学习""神经网络"等旗号宣传自身的法律人工智能产品,但其实际效果却往往不佳。在司法实践中真正得到使用的仍然是以"知识图谱"为代表的传统符号型算法。而效果较好的、使用了"深度学习"算法的语音文字转换系统也是一种通用型算法,并非为法律领域量身定制。同时,算法还存在着不透明、不公正、不中立等问题。在这一现象背后有商业、技术、人才三方面原因,法律科技公司囿于经济生存压力,不得不选择目前看来最稳妥的传统符号性算法;在技术方面,法律自身的特点以及法律标签数据缺失、法律数据质量不高、代表性不足等缺陷也使统计计算型算法在短期内尚无用武之地;而法律人工智能领域人才的匮乏更是制约其发展的重要掣肘。未来,需要开发一种符号型与统计概率型算法相结合的、专门针对法律领域的新型算法,同时,需要在对算法进行可视化操作的同时,进行算法警告、算法开源与算法审计。  相似文献   
10.
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