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1.
《中学政治教学参考》2021,(41)
在新时代背景下,思政课教师对思政教育教学的引领性作用日益凸显。思政课是落实立德树人根本任务的关键课程。思政名师以其"名声""名望"在教育、教学、教研方面有着引领性作用。这种引领性作用,或彰显社会责任感,或促进专业发展,或提升教学实效。思政名师犹如一面旗帜,必将引领思政教育教学工作走向新高度。 相似文献
2.
3.
《中学政治教学参考》2021,(25)
信息技术发展日新月异,让人们尽享新技术和大数据带来的便捷,同时滋生诸多信息道德失范现象。培养高中生适应未来社会发展的信息社会责任素养,需要教师注重挖掘社会生活素材、激活信息安全意识,链接学生现实生活、强化伦理道德观念,丰富课堂活动形式、提高权益维护能力,聚焦学生实践运用、助力思维品质发展,以此孕育高中生适应未来社会发展所需的必备品格与关键能力。 相似文献
4.
中国省际技术转移:空间关联与内生演化机制 《科学学研究》2023,41(1):38-50
建设和完善国家技术转移体系,对于促进科技成果转化,激发社会创新活力,提升国家创新实力具有重要意义。本文利用2008-2019年省际专利权转移转让数据,构建了中国省际技术转移网络,运用社会网络分析和时间指数随机图模型,研究网络的空间关联特征及内生演化机制。结果发现:(1)中国省际技术转移关系日益密切,技术转移体系日趋完善,但省份间的互惠性有待提高。(2)中国省际技术转移网络存在结构依赖效应,省份间的聚敛性、传递性以及闭合性特征明显,但省份间的积极性有待提高。(3)中国省际技术转移网络存在时间依赖效应,路径依赖与路径创造并存。本研究推动了对省际技术转移的认识,对加快构建国内技术转移大循环新格局具有重要启示。 相似文献
5.
共享经济行业可持续性评价的社会感知和客观绩效不一致将造成认知错位、投资误判和政策失效等结果。本文在线挖掘2017—2019年我国主要社交媒体上29 771条文本信息,并收集行业统计数据,综合测度共享经济行业的可持续性并比较其差异。研究发现:社会公众并不认为共享经济行业具有显著的总体可持续性,而且行业实际绩效展现的可持续性与社会大众认知截然不同。进一步发现:受限于主观认知能力,社会公众认为共享经济可持续性主要来自可观察到的行业外部经济和外部生态等维度,但客观绩效表明共享经济行业内部的经济和外部的技术优势才是其可持续性的重要支撑。此外,二者评价的差异在住宿与医疗等产能共享内部过程不易被大众观察的行业中最为突出。 相似文献
6.
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
7.
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
8.
9.
洪凌啸 《四川师范大学学报(社会科学版)》2020,47(1):58-70
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
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