如何建立学生生物思维结构提高学习效率

生物又是一门文字比较多的学科，所以很多的同学感到自己始终下了功夫但仍在门外徘徊，成绩始终提不上去，并且以成绩较好的同学居多。那么怎样提高学习的效果最大的问题。     

提高学生的学习效率、学习兴趣

引导受教育者在这种环境氛围的影响下,由被动到主动,由依赖到自主,由接受性到创造性地对教育情景进行体验,并且在体验中学会避免、战胜和转化消极的情感和错误的认识,发展、享受和利用积极的情感和正确的认识,从而达到促进学生自主发展、升华自我心灵的目的。近代以来,世界教育史上曾经有几次规模宏大的倡导人的内在体验,反抗目的论和机械论的运动。第一次是以卢梭、裴斯泰洛齐和福禄贝尔等为代表的对儿童内在经验的发现,他们反对教育的外在约束和人的盲目行为,而强调人的中心地位;第二次是以杜威为代表的进步主义思潮,他们将教育的中心彻底地转向儿童和儿童的经验,强调经验的亲历性和真实性;第三次是以布鲁纳为代表的＂发现学习＂和＂探究学习＂,强调儿童的内在过程、内在建构。我国的主体性教育哲学的提出,在很大程度上表现出了对受教育者体验的关注,特别是综合实践活动课程改革更是明确地强调了受教育者的内在体验,这既是我国教育改革对世界改革潮流的适应,也是我国教育对人的发展的关注的重要标志。     

真正提高学生的学习效率

高中政治教学要面向全体学生,注重政治能力的培养,众所周知,政治练习是培养学生政治能力的有效途径之一,课堂中如何设计有效作业进行训练呢？因此,在政治作业的设计上着眼于当前社会发展和高中学生成长的需要,增强了针对性、开放性、时政性、研究性、兴趣性、主体性,建构新的政治作业设计模式,从而促进学生的全面发展,但是怎样突出学生主体地位,老师在这一过程该做什么、怎么做？在这方面本文进行了一些探讨和尝试。     

试论阅读效率

剖析阅读效率和阅读速度的区别,影响阅读的主观因素和客观因素。     

正确运用激励 提高学习效率

教师作为教育的主导者,怎样把管理心理学中的激励手段运用到课堂教学,激励学生学习,培养学生的学习兴趣,提高学生学习效率,亦可达到事半功倍的学习效果,一直是广大教育工作者不断探索的课题。     

激发兴趣才能提高英语学习效率

课堂教学效率的提高，方法是多种多样的，下面我就结合多年来在英语教学上的实践．谈一谈自己的一些体会     

优化教学过程 提高学习效率

教学过程是一个多维社会系统．是由以教师为中心的教授活动过程和以学生为中心的学习过程两方面的有机结合．是有目的、有计划地进行的多维社会组织系统。要实现教学过程的最优化．首先必须保证教学双方活动要素的最优化,建立起教学过程两系统互相协调互相适应的同步联系,进而提高语文教学效率。     

联系生活实际，提高学生的数学学习效率

生活中处处充满数学．让学生在生活中看到数学．找到数学,并体会到无处不用数学,就会使学生对数学产生极大兴趣,从而增强学生学习数学知识的应用意识．提高学生学习并实践数学的能力。团此,将数学和生活融合起来,进行数学活动,对培养学生的数学素质．提高数学学习效力具有重要作用。     

试论激发学习兴趣，提高课堂效率

法国教育家第斯多惠说;“教学的艺术不在于传播的本领,而在于激励、唤醒和鼓励。”《课程标准》中明确指出：“学生是学习和发展的主体。语文课程必须根据学生身心发展和语文学习的特点,关注学生的个性差异和不同的学习需求,爱护学生的好奇心、求知欲,充分激发学生的主动意识和进取精神,倡导自主、合作、探究的学习方式。教学内容的确定,教学方法的选择,评价方式的设计,都应有助于这种学习方式的形成。”为了开发学生的智力.充分调动他们的学习积极性,发挥学生在学习中的主体作用,提高学生的整体素质,我们必须在课堂教学过程中,激发学生学习兴趣,提高课堂教学效率。     

怎样提高数学学习效率

我们知道高中数学与初中数学相比较还是有很大的区别：首先．表现在数学语言的抽象程度．不少学生反映．集合、映射等概念难以理解．觉得离生活很远,似乎很“玄”．初、高中的数学语言的确有着显著的区别．其次．高中数学思维方法向理性层次跃迁．初中阶段．很多老师为学生将各种题建立了统一的思维模式．而高中数学在思维形式上产生了很大的变化．数学语言的抽象化对思维能力提出了更高的要求．再次．知识内容的整体数量剧增．高中数学与初中数学又一个明显的不同是知识内容的“量”上急剧增加了．单位时间内接受知识信息的量与初中相比增加了许多．辅助练习、消化的课时相应地减少了。     

网络报纸资源及其开发利用

目前全国超过273种报纸已上网供阅览。图书馆界面临如何开发利用这一 重要的信息资源的新课题。     

浅析如何提高网络信息资源的利用效率

随着网络时代的到来,人们通过网络获取自己所需信息已越来越普遍.网络信息资源本身的缺陷和不足,以及在利用中的种种障碍,使得现阶段网络信息资源利用效率低下.基于这些分析,提出了微观面向用户以及宏观面向社会的提高网络信息资源利用效率的一些对策.     

充分利用财务软件为企业管理服务

财务管理是企业管理的一个重要组成部分,现代企业的财务管理不再只是凭经验进行管理,而是要进行科学化的管理,以往的记账、核算式的管理方法,显然不能适应现代企业的管理要求,利用财务软件为企业管理服务就是将企业现有的财务数据,利用计算机的各种功能,进行二次开发,包括对     

构建新型档案信息服务体系提升信息服务效能

移动互联时代,人们的档案信息需求趋于多元化、个性化,获取档案信息服务的方式也已发生变革。文章在比较分析现有信息服务方式的基础上,提出建立新型档案信息服务体系为广大档案用户提供更为高效的服务,并对新体系的构建原则、构建策略以及实施过程中应该注意的问题进行逐一分析。     

准确定位端正方向充分发挥学会功能

总结我国档案学会20年的经验 ,开展学会工作的指导思想应从准确定位 ,端正方向 ,充分发挥功能作用3方面来理解。     

充分挖掘Totals采访子系统功能进一步搞好文献资源建设

文章阐述了在Totals 采访子系统运行中, 如何充分挖掘该系统在图书选购中的辅助决策功能和在图书验收中可处理不同来源不同类型图书的功能。     

浅论如何提高档案利用效率

随着时代发展,人们对于档案管理工作的要求愈发严格,档案管理工作逐步向信息化、科技化发展,但档案利用效率不高却是当前存在的普遍现状。本文首先针对我国档案利用效率不高这一现状做阐述,并对影响档案馆利用效率的因素做具体分析;然后,对于我国档案利用效率不高的原因做深入挖掘,最后关于如何提升我国档案利用效率,给出个人建议和策略,以供参考。     

Making the Internet Easier to Use

Few can deny the value of the Internet, but its rapid growth and chaotic nature make it difficult to find useful resources. Some librarians are making this task easier in a very specific way: by creating World Wide Web (WWW) home pages. This takes a World Wide Web server, but it is easy to do and makes the Internet more navigable. Some smaller schools, like Willamette University, have done a particularly good job at it.     

利用ARCS动机模型提升信息素养学习动机的策略研究

[目的/意义] 对ARCS动机模型的内容进行分析,将ARCS动机模型应用到信息素养教学中,通过问卷调查了解ARCS动机模型对信息素养教学的影响。[方法/过程] 分析ARCS动机模型的理论基础和主要内容。以混合学习环境为基础,从教学活动设计的微观层面出发,深入探讨ARCS学习动机模型在高校信息素养教学中所采用的各种动机策略,包括引起注意力、与学习者切身相关、提升学习者信心、提升学习满足感相关的教学策略。[结果/结论] 通过问卷调查的方式了解学生的动机水平,调查发现与一般教学法相比,将ARCS动机模型应用到信息素养教学的方法,更能提升学生的信息素养学习动机,是一种有效的激发和维持动机的教学策略。     

Automated Classification to Improve the Efficiency of Weeding Library Collections

Previous studies have shown that weeding a library collection benefits patrons and increases circulation rates. However, the time required to review the collection and make weeding decisions presents a formidable obstacle. This study empirically evaluated methods for automatically classifying weeding candidates. A data set containing 80,346 items from a large-scale weeding project running from 2011 to 2014 at Wesleyan University was used to train six machine learning classifiers to predict a weeding decision of either ‘Keep’ or ‘Weed’ for each candidate. The study found statistically significant agreement (p?=?0.001) between classifier predictions and librarian judgments for all classifier types. The naive Bayes and linear support vector machine classifiers had the highest recall (fraction of items weeded by librarians that were identified by the algorithm), while the k-nearest-neighbor classifier had the highest precision (fraction of recommended candidates that librarians had chosen to weed). The variables found to be most relevant were: librarian and faculty votes for retention, item age, and the presence of copies in other libraries.