网络课程的非主流教育特征

本文从我国网络课程发展现状出发,通过对其教育特征的分析,提出网络课程是区别于传统课堂教学的一种非主流的教学方式。网络课程必须充分体现其非主流化的定位,凸显其异步性、共享性、开放性生、协作性和自主性等基本特征,从而寻求与传统主流教学方式统分有度的差异化发展。     

普通高校瑜伽课教学研究

瑜伽是一种非常时尚的运动,有着非常强的健身功能、教育功能及娱乐功能.瑜伽运动在目前的高校非常流行,深受大学生,尤其是女大学生的喜爱.在普通高校开设瑜伽课教学不但符合高校体育教学多样化、娱乐化及终身化的目标,而且对于在普通高校贯彻健康第一和终身体育的思想都有着非常重要的意义.在普通高校开设瑜伽课教学,必须要认清当前瑜伽课教学的现状,然后在此基础上重点从瑜伽课教学的内容制定及教学方法和模式选择等方面探讨高校瑜伽课教学的策略.     

基于给水排水卓越工程师培养的 课程设计实践教学方法改革

针对目前工科院校实践性教学环节遇到的问题,配合教育部提出"卓越工程师教育培养计划",以创新为改革的主要目的,提出了适应于高校给排水专业学生的课程设计实践性教学环节改革措施,为高校给排水科学与工程专业的长远发展奠定基础。     

国家自然科学基金资助现状与效果分析——基于国家重点实验室的视角

设计"区域-学科领域-机构"三维分析框架,对国家自然科学基金(National Natural Science Foundation of China,NSFC)资助国家重点实验室的效果进行比较与分析,基于2014—2018年国家重点实验室发表的SCI论文分析NSFC资助国家重点实验室的地区、学科和机构的分布特征,探讨NSFC对国家重点实验室的科研效率、科研影响力和科研水平的影响,以期为管理部门制定合理的学科发展规划提供依据,从而促进国家重点实验室在科学前沿探索和解决国家重大需求方面继续发挥重要作用。并对NSFC资助国家重点实验室的效果三维分析框架进行了验证。     

突发事件应急行动支撑信息的自动识别与分类研究

突发事件场景中,应急行动支撑信息有助于各类主体的及时响应和敏捷动员,对于保障人员搜救、资源配置等各项应急行动的顺利开展,以及最小化伤亡损失具有重要意义。本文旨在探究如何从社交媒体中获取各类应急行动支撑信息。在梳理应急行动支撑信息概念、特征和类别的基础上,提出基于机器学习的应急行动支撑信息识别与分类的两阶段实现框架。基于文本向量表示、语言、形式和用户四个维度的特征,采用支持向量机、逻辑回归、文本卷积神经网络(text convolutional neural networks,TextCNN)、BERT (bidirectional encoder representations from transformers)以及BERT和TextCNN的组合模型(BERT+TextCNN)在人工标注数据集上开展实验,评估不同分类方法、算法和特征的效果。研究结果表明,两阶段方法在不损失模型性能的情况下,能够提供层次更为丰富的应急行动支撑信息。BERT和BERT+TextCNN在两个阶段任务中均优于其他模型。语言、形式和用户特征的组合对第一阶段任务——应急行动支撑信息识别无明显作用,但能显著提升第二...     

视频网站，“直面”版权问题

网络视频的成长非常有爆发力。如此有潜力的市场，如果妥善地处理好版权问题，肯定能迎来一次大的跃升