校长与教师的信任建立——解读美国田纳西州《教师提升计划》

2009年7月24日,美国启动“竞争卓越”(Race to the Top,简称RTTT)计划,提供40多亿美元资助各州改革基础教育,尤其是加强数学和科学的学科教育改革.201 1年3月,田纳西州获得美国“竞争卓越”计划的最高奖,并获得了为期四年的5.01亿美元资助经费(从2010-2011学年到2013-2014学年).之后,在一系列法案(《2010年田纳西州捷足先登法案》《2010年田纳西州完成大学教育法案》等)的保障下,田纳西州开始实施一项全面综合的学校改革计划——《田纳西州捷足先登计划》(Tennessee First to the Top).其中对教师及校长的评估而言,田纳西州最大的改变是在2011-2012学年采用了一种全新的教育评价体系——《教师提升计划》(Teacher Advancement Program,简称TAP).     

基于大数据的农业品牌信息数据集模型研究

【目的/意义】农业品牌化是农业产业发展的必由之路,品牌化需要大数据来驱动。在大数据环境下,要塑 造农业品牌、促使农业产业升级,需要构建农业品牌信息数据集。如何构建农业品牌信息数据集模型,促进农业产 业发展是本文拟要解决的问题。【方法/过程】本文首先分析了什么是农业品牌信息数据集,并在此基础上提出了农 业品牌信息数据集的四个构成维度,并利用这四个维度结合农业品牌的内涵特征和农业品牌用户的信息需求构建 了农业品牌信息数据模型。【结果/结论】通过构建四种信息数据集模型可以有效解决大数据环境下农业品牌化的 信息服务问题,有助于培植优秀农业品牌,促进农业产业优化升级。     

优化课堂结构 创造良好的教学

时代的发展对人才提出了更高的要求,知识掌握的多少已经不再是衡量一个人学习水平的唯一标准,如何能不断掌握新知识,创新地发展已有的知识,才是新时代对人才的最新要求。而创新教育认为,学生的创新素质的形成是在适宜的教育环境下学生自主发展的结果。只要善于创造适宜的教育环境,学生     

基于隐马尔科夫算法的课程教学质量评价的研究

以某大学学习某专业课的MOOC+SPOC的学习数据为样本,利用隐马尔科夫算法、数据挖掘技术,建立学生学习行为状态的评估模型,实时评估学生学习行为;教师根据评估结果对教学内容进行调整,对学生学习行为进行干扰,以提高教学质量。实证分析表明,基于隐马尔科夫算法的课程教学质量评价模型具有一定的有效性,分析结果有一定的参考性,方便教师在教学中有的放矢。