期刊文献+

二次检索

题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息

年份

共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
无机及分析化学实验“三维”教学模式的设计与实践 被引量:3
1
作者 周雅情 梅蕊 吴文海 《大学化学》 CAS 2022年第3期137-143,共7页
无机及分析化学实验是汉江师范学院生物科学专业在大一开设的首门必修实验课程,其教学质量对后续专业课程的学习、学生学术研究能力和创新性思维的培养等具有重要意义。然而,汉江师范学院无机及分析化学实验教学过程中存在理论课程与实... 无机及分析化学实验是汉江师范学院生物科学专业在大一开设的首门必修实验课程,其教学质量对后续专业课程的学习、学生学术研究能力和创新性思维的培养等具有重要意义。然而,汉江师范学院无机及分析化学实验教学过程中存在理论课程与实验课程教学进度不匹配、学生课前预习不充分以及课程期末考核方式单一等问题。笔者通过课件推送、问题收集、能力提升的“三维”教学模式,突出学生的主体地位,将实验课程的考核机制落实到课程学习的各个环节,旨在提高学生的学习动力和激发学生的求知欲。该“三维”教学模式的实施对提高无机及分析化学实验课程的教学质量具有重要意义。 展开更多
关键词 无机及分析化学实验 生物科学 三维 考核机制 学习动力 教学质量
下载PDF
智慧教育时代温病学立体交互式教学模式的实践
2
作者 何宜荣 苏丽清 +3 位作者 李彩云 梅明 李鑫辉 赵国荣 《中国中医药现代远程教育》 2022年第19期1-4,共4页
智慧教育时代,古老而又年轻的温病学课程以“重传承、厚基础、强思维、统疫病、宽应用”为出发点,重构线上线下相结合的立体交互式课程新体系,线上线下互补,专业思政融合,构建“教”“医”“研”“第二课堂”四位一体立体交互式教学新体... 智慧教育时代,古老而又年轻的温病学课程以“重传承、厚基础、强思维、统疫病、宽应用”为出发点,重构线上线下相结合的立体交互式课程新体系,线上线下互补,专业思政融合,构建“教”“医”“研”“第二课堂”四位一体立体交互式教学新体系,为新时代温病学教学提供了新的思路。 展开更多
关键词 温病学 立体交互式 学思践悟 教、医、研、第二课堂 教学方法
下载PDF
如何在课堂中评价三维性科学学习——来自美国新课程改革的新思路 被引量:5
3
作者 冯翠典 《全球教育展望》 CSSCI 北大核心 2014年第6期103-110,共8页
美国国家研究协会提出了三维性科学学习的概念,这个概念体现了美国新课程改革倡导的综合性和复杂性学习的理念。如何评价三维性科学学习是重要的问题。对于如何在课堂情境中进行评价三维性科学学习,美国国家研究协会提出的思路是:从新... 美国国家研究协会提出了三维性科学学习的概念,这个概念体现了美国新课程改革倡导的综合性和复杂性学习的理念。如何评价三维性科学学习是重要的问题。对于如何在课堂情境中进行评价三维性科学学习,美国国家研究协会提出的思路是:从新的课程标准中的表现期望开始,明确课堂评价实施的目的,设计多重成分的多样性任务,然后实施体现三维性学习的教学,最后对评价结果进行描述性的解释和及时的反馈。 展开更多
关键词 三维性科学学习 课堂评价 表现期望 多重成分任务
原文传递
新文科背景下档案学专业学生实践能力培养路径探索 被引量:2
4
作者 王玲 《兰台世界》 2022年第9期30-33,共4页
实践能力培养路径的优化是专业培养质量提升的有效支撑。档案学本身具有较强的实践性,从新文科的视角加以思考,档案学专业学生实践能力的培养路径也在变革和创新,可以从以下五个方面进行探索:提升理念认知,做好顶层设计;组织导向性的学... 实践能力培养路径的优化是专业培养质量提升的有效支撑。档案学本身具有较强的实践性,从新文科的视角加以思考,档案学专业学生实践能力的培养路径也在变革和创新,可以从以下五个方面进行探索:提升理念认知,做好顶层设计;组织导向性的学习活动,促进实践教学目标达成;构建多维评价体系,优化学生实践能力测评;创新学习环境和场景,提升学生参与度;建设学习共同体,营造协同育人氛围。基于此,档案学专业的实践教学将实现与教学新理念、新方法和新技术的融合,探索推行能激发学生的学习兴趣、培养学生的动手能力和创新精神、推动档案学专业实践教学的改革。 展开更多
关键词 新文科 档案学 实践教学理念 多维评价 学习共同体
原文传递
大数据、机器学习与统计学:挑战与机遇 被引量:62
5
作者 洪永淼 汪寿阳 《计量经济学报》 2021年第1期17-35,共19页
随着数字经济时代的来临,基于互联网、移动互联网以及人工智能技术的经济活动每时每刻产生了海量大数据,这些海量大数据又反过来驱动各种经济活动.大数据来源不一,形式多样,种类繁杂,既有结构化数据,也有非结构化数据,如文本、图像、音... 随着数字经济时代的来临,基于互联网、移动互联网以及人工智能技术的经济活动每时每刻产生了海量大数据,这些海量大数据又反过来驱动各种经济活动.大数据来源不一,形式多样,种类繁杂,既有结构化数据,也有非结构化数据,如文本、图像、音频、视频等,即使是结构化数据,也有新型数据,如函数数据、区间数据与符号数据等.大数据大多拥有巨大的样本容量,也有潜在解释变量维数超过样本容量的高维大数据.大数据的产生以及基于大数据的机器学习的广泛使用,对统计学产生了深刻影响.本文从大数据的特点和机器学习的本质出发,讨论了大数据和机器学习对统计建模与统计推断的挑战与机遇,包括由抽样推断总体分布性质、充分性原则、数据归约、变量选择、模型设定、样本外预测、因果分析等重要方面,同时也探讨了机器学习的理论与方法论基础以及统计学和机器学习的交叉融合. 展开更多
关键词 人工神经网络 大数据 维数灾难 数据科学 LASSO 机器学习 统计学习 数理统计学 模型多样性 模型不确定性 非参数分析 统计显著性 充分性原则 因果关系
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部