高职院校经济管理类实验室的建设

在我国高职经济管理类课程教学中,挖掘实验室内涵及管理,建立全新教学模式,是培养高职经济管理类专业学生职业行为能力所采取的一项有力措施。通过分析经济管理类实验室管理体制的建立及创新发展策略,以期进一步促进我国高职经济管理类实验室管理变得更加科学化、规范化和制度化。     

基础地质实验教学管理方法探讨

针对高校地质类实验教学管理中存在的问题,对实验教学管理方法进行探讨,采取了一系列措施,利用"实践教学管理系统"实现实验课程编排合理化、智能化,实验教学管理人员分工明确化、责任化,实验室软硬件配套化、先进化,实验室开放规范化、最大化。这些措施的实施取得了良好的效果。     

计算机基础实验室人机工学环境的现状与对策

计算机基础实验室也称网络机房、网络教室,是集电脑室、语音室、视听室、多媒体教室、各专业软件、工具类学科计算机教学系统等多种功能于一体的实验实训教学平台,该文从计算机基础实验室人机工学环境的现状出发,探索提出科学化设计、规范化建设、智能化管理的措施,旨在营造一个安全、健康、舒适、高效的信息化学习环境。     

护士职业认同的研究进展

介绍了护士职业认同的概念,分析了护士职业认同现状的定性研究和定量研究,并从职业认同的影响因素包括个人、社会、其他方面以及干预措施进行综述,提出完善的干预措施对提高护士职业认同水平的必要性,旨在为今后进一步开展护士职业认同感的相关研究提供理论和实践参考。     

石油地质类实验室管理系统开发

针对科研部门实验室多、业务杂导致管理难度大的问题,以及实验室管理的共性需求,对石油地质类实验室日常运行的流程进行梳理分析,设计和开发了实验室信息管理系统。实现了石油地质类重点实验室运行过程中的生产、科研、开放实验等核心业务的流程化管理及数据信息化,实验室日常运行的人员、仪器设备、药品材料、检测项目等资源的信息化管理,实验室的质量管理体系及日常资料的信息化管理,对实验室资源、实验过程、实验工作量的多维度查询统计。在系统设计部分,描述了其功能架构和技术架构。在系统实现部分,以生产实验为例,说明了系统关键功能实现细节。该系统已上线运行,已有近2 000个用户,近7 000份检测报告,提升了实验室管理效率和水平。     

残疾学生参与职业探索活动的质性研究

本研究运用质性研究方法，以16名轻度残疾学生为研究对象，对其参与职业探索活动进行探究，结果显示：(1)残疾学生参与职业探索活动的目的有了解职业兴趣与爱好、增加学习经验、促进就业三方面；(2)残疾学生参与职业探索活动后职业认知和自我认知发生转变，具体表现为增加职业基本知识、拓展对职类的认识、增进对工作环境的了解、觉察职业所需的工作要求、明确个人职业态度、明晰个人职业偏好、了解个人能力表现，进而评估出个人特质、能力与体验职类之间的适合性结果；(3)残疾学生参与职业探索活动后发生的改变：一方面残疾学生从技能、态度、行为等方面开展就业准备，另一方面残疾学生做出就业、持续学习、调整职业生涯规划方向、放弃该职类四方面的调整和改变。     

高校地质类实验室建设内涵与改革创新研究

在新时期开放创新背景下,作为自然科学类传统实验室——地质类实验室,我们应重新审视其精细化、全局化、定量化的学科特点,努力将高校创新创业的主要载体——实验室,建设成具有地质类专业特色的数字型、实践型、开放型的信息化新型实验室,并以此为依据,探索出能够促进地质学科发展、大学生创新创业及设备资源共享开放的实验室建设体系。     

重点实验室人才培养模式探索与实践

分析了目前高校常规人才培养模式的缺点与不足,结合数学地质四川省重点实验室近年来在人才培养方面所做的工作和成效,从提高人才培养质量出发,总结梳理出重点实验室人才培养模式,并从方法措施和具体实施过程等方面对其进行了详细论述。     

高校辅导员职业幸福感初探

辅导员的职业幸福感直接关系到高校学生工作的质量和效果,本文作者通过对重庆市约300名专、兼职辅导员进行调查,分析了高校辅导员职业幸福感的观状,从辅导员个人调节层面、组织层面、社会支持三个方面提出了提升措施.     

人工智能推动的高技能人才需求与能力结构变迁研究——以人机智能协作的模式差异为视角

人工智能对许多职业产生了明显影响,人机智能协作将成为常态。基于对不同任务类型下人类和当前人工智能技术的优势特征分析,人机智能协作可归纳为智能工具型、协同合作型和重塑补充型三种典型模式。三种模式下的人机分工和协同工作方式差别显著,因此也造成了社会人才需求尤其是高技能应用型人才的需求状况和适应性能力结构要求的巨大差异。智能工具型协作模式下高技能人才的职业能力核心是新型智能化业务实践能力,协同合作型协作模式下的高技能人才的职业能力核心则是以统筹人机智能系统实现职业功能为根本的智能协作能力,重塑补充型协作模式下高技能人才需求则会被人工智能大量替代。