中小学校长培训者的多重角色及其养成

中小学校长培训专业化的关键是培训者的专业化,即培训者要从角色行为、个人素养、专业成长三个方面提高自身的专业化水平。在这个成长的道路上,培训者要通过强化研究、深入实践、自我反思来优化知识结构、提高思维水平和行动水平,最终扮演好培训者的多重角色。     

点拨思维在《微生物学与寄生虫学》教学中的应用

结合《微生物学与寄生虫学》（以下简称《微寄》）教学实践,探讨五种点拨教学方法,即：利用事物内在关系的因果点拨法;利用事物形象的物象点拨法;利用从一事物想到另一事物的联想点拨法,利用对学习材料分析提炼、找出规律、抓住关键的概括点拨法及利用错答采用的讲评点拨法。     

脑卒中高危人群的筛查与干预效果

目的:探讨脑卒中高危人群的筛查及干预效果。方法:选取2018年5月至2020年12月万载县实施脑卒中高危人群筛查的4860例人员进行研究,归纳汇总脑卒中高危人群筛查的结果,并对其进行临床干预,对健康人群及高危人群相应临床指标、干预前后高危人群的相应临床指标的变化情况进行统计学分析。结果:4860例人员中存在980例脑卒中高危人群,检出率为20.15%;脑卒中高危人群甘油三酯、尿酸、低密度脂蛋白胆固醇、糖化血红蛋白、同型半胱氨酸、血糖水平均明显高于健康人群(P<0.05);脑卒中高危人员干预后甘油三酯、尿酸、低密度脂蛋白胆固醇、糖化血红蛋白、同型半胱氨酸、血糖水平均低于干预前(P<0.05)。结论:在脑卒中高危人群的筛查中存在较多高危人员,可通过危险指标检测对其进行准确筛查,且实施针对性的干预可明显改善脑卒中高危人员的危险指标,对积极防治脑卒中有重要意义。     

论中国艺术典型理论之流变

中国艺术典型论历史悠久，源远流长，具有鲜明的民族特色，它在明清以前抒情典型理论占主导地位，重在意境，主张“言有尽而意无穷、，至宋元以后，叙事性典型理论突然崛然，且有一统天下之势，其核心性格论重在人物的个性化和概括化，理论命题在承袭前人的基础上有新的突破，总之，中国艺术典型率是从诗画向小说，从低层次向高层次不断发展，成熟的。     

科技期刊校对人员素质探析

科技期刊校对工作是一项复杂而细致的工作，长期以来是各编辑部的薄弱环节，校对人员不仅要有严肃认真的工作态度，还要有一丝不苟的工作作风，，并在工作中不断积累经验，扩大自己的知识面，提高语言学修养水平，为争使校样的错漏率降至最低，确保校对质量。     

构建以学习效果为中心的课堂教学质量评价体系

课堂教学质量评价体系集中反映了高校教学质量管理工作的理念和思路,是教学评价的依据和基础。以某学院课堂教学质量评价体系的修订为例,阐述了修订前的理论研究与依据、改进中采取的行动、改进后的思考与下一步的工作方向。     

水工混凝土裂缝处理措施的探讨

裂缝对水工建筑物的危害程度不一,裂缝的存在将不同程度地降低水工建筑物的整体性和耐久性,影响水工建筑物的使用寿命,因此在施工中应尽量采取有效措施控制裂缝产生,使结构尽可能不出现裂缝或尽量减少裂缝的数量和宽度,尤其要尽量避免有害裂缝的出现,从而确保工程质量,在此作者经过总结多年工作的实际经验与教训,对一些存在于水工混凝土裂缝处理措施中应重视的一些问题提出了自己的看法与见解,谨供同行参考之用。     

科技论文视域下的我国百年科技创新发展——基于1900-2020年Cell、Nature和Science论文数据分析

从论文数据角度对我国科技创新发展的百年历程进行量化描绘.使用科学计量学方法,对WoS数据库收录我国学者在1900-2020年间发表在Cell、Nature和Science(以下简称"CNS")的4 164篇论文,从论文总量、国际排名、高产作者、高产机构、第一作者/通信作者占比、第一机构/通信机构占比、学科布局等方面进行...     

Argo海洋数据管理及应用——以西北太平洋为例

<正>本文针对海洋数据大幅增长,海量数据信息管理存在困难,数据质量存在参差不齐的情况,提出Argo数据质量控制和数据集制作的一整套方案,显著提升了海洋信息管理行业工作效率。点评人：刘嘉玥,天津大学海洋科学与技术学院副教授,硕士研究生导师,研究领域：海洋战略、海洋信息。目前海洋数据采集范围最广,数据量增长最快的国际Argo(ARRAY for REAL-TIME GEOSTROPHIC OCEANOGRAPHY)计划是获取海洋数据的重要途径。该计划通过在全球海洋中布放Argo剖面浮标,使其组成一个实时和高分辨率的海洋观测网,并借助卫星定位和通信系统,实时、准确、大范围地获取全球海洋上层（0～2 000m）的海水温度、盐度剖面资料。面对如此巨大体量的海洋数据,如何做好数据的信息化管理至关重要。     

风险、原则与责任：基于实验路径的人工智能社会实验伦理规范体系建构探究

人工智能社会实验以社会实验的科学方式观测人工智能技术的综合社会影响,意在对其风险进行前瞻性评估,提前寻求应对策略,促进智能技术的良性发展。人工智能社会实验无疑会对实验场域中的参与人员和社会环境造成深刻的伦理影响,因而亟需建构一套切合实际、行之有效的伦理规范体系。当前研究虽有对于伦理风险和伦理原则的探讨,但仍缺乏有关如何在具体实践中定位伦理风险、落实伦理原则并确定伦理责任的精确阐释。人工智能社会实验的实验路径为其伦理规范体系的确立提供了基本框架。基于实验开展的7个阶段,结合人工智能伦理和社会实验伦理的研究成果：（1）分析整合实验各阶段面临的伦理风险,结合应用场景与技术特征进行深化;（2）梳理提炼普适的伦理原则,将其规范要求细化至实验各个阶段;（3）针对实验开展需要,确定不同参与主体在各阶段的职能作用,据此落实主体间的伦理责任。由此形成对人工智能社会实验伦理研究的基本认识,建构起既表达普遍价值共识,又具备实践可操作性的人工智能社会实验伦理规范体系。