“三全育人”视域下高校课程思政建设研究——以人文地理学为例

课程思政是实现“三全育人”的必然选择,为高校思想政治工作提供了新理念和新模式。以学生为导向,通过调查某师范院校地理科学专业学生对人文地理学课程思政建设的认知情况,运用SPSS软件与问卷星平台处理调查数据,分析学生对人文地理学课程思政的认知、认同、期望和建议,发现当前人文地理学课程思政存在思政理念不够深入人心、思政内容挖掘不够深入、思政成效落实不足等问题。基于当前课程思政建设存在的问题,提出人文地理学课程思政建设“四位一体”的育人机制,以期为人文地理学及相关课程思政建设研究与实践提供有益参考。     

后新自由主义全球化时代

<正>一、序：美国对华“芯片战”——管窥“逆全球化”缩影北京时间2022年8月2日至3日,时任美国众议院议长南希·佩洛西高调窜访我国台湾地区,引发了一次重大的国际外交事故。相较于纷繁的媒体猜测,笔者认为佩洛西窜访台湾的真实战略目标只有一个——台积电。具体而言：一是阻断台积电与中国大陆的高端芯片合作,二是强迫台积电赴美国设厂,     

竞技强能导向的“产赛相连”改革实践探索——以江西旅游商贸职业学院为例

为解决高职教育中“产赛多疏离”的问题,应坚持教赛相融、课赛相通、产学相连、教学相长的“四相合一”;坚持以赛促教、以赛促学、以赛促创、以赛促改的“四促一体”,通过竞技强能导向的“赛”打通“教、学、产”,从而实现“产赛相连”,强化行业企业的标准、工艺、技师与学校竞赛的紧密联系,促进师生共同进步成长。对于进一步完善职业教育人才培养体系,实现竞技育人,提高人才培养质量,具有非常重要的意义。     

高校开展“有组织科研”的探索——以哲学社会科学领域为例

文章首先对哲学社会科学进行了概述,然后分析了高校哲学社会科学领域传统科研模式,以及高校哲学社会科学领域开展“有组织科研”的必要性,接着论述了高校哲学社会科学领域开展“有组织科研”的方法,最后总结了高校哲学社会科学领域开展“有组织科研”的保障措施。     

核心素养视域下中小学语文阅读教学中语言表达能力的培养

<正>随着时代的发展,人与人之间的交流更加频繁,交流的领域也更加广泛,这就要求新时代的人才不仅要具备良好的知识涵养,也需要有良好的语言表达能力,以更好地适应时代的需求。中小学语文学科作为培养学生表达能力的基础学科,是重要的语言培养途径,教师应当有效地利用中小学语文学科阅读教学,培养学生的语言表达能力,以实现学生语文素养的有效提升。基于此,本文立足于中小学语文阅读教学,讨论了中小学生语文阅读教学中语言表达能力培养的意义和存在的问题,并结合以上讨论内容对具体的培养途径进行了深入分析,以供参考。     

从师生配备比例探析高校辅导员队伍建设

在高校学生教育管理工作中,辅导员是集教育、管理与服务于一身的重要角色,肩负着为党育人、为国育才的重要使命。文章通过梳理我国不同历史阶段党和国家对高校辅导员配备比例的要求,明确新时代高校辅导员的岗位职责及角色定位,提出要坚持“以人为本”的工作原则、强化“三全育人”的工作体系、优化高校辅导员师生配备比例。同时根据学校特点,有针对性地调整辅导员师生配备比例,旨在加强高校辅导员队伍建设,从而提升思想政治教育工作质量。     

浅析发展智能电网的重要意义

电网的安全、高效和稳定运行对于一个国家的安全、发展和富强具有重要意义。现代智能电网可以从根本上保障国家能源安全、优化资源配置、推动上下游产业链发展、提高电网企业资源利用率和投资效益、适应能源结构变化和体制改革要求。由此,智能电网已成为当代电力发展的主方向。     

论环氧大豆油的生产技术及其在PVC中的应用

环氧大豆油生产技术在PVC中的有效应用,一方面能够为环氧大豆油的生产提供环氧值更好的催化平台,以便使环氧大豆油的生产质量与稳定性得以增强;另一方面,凭借PVC催化剂,也更便于简化环氧生产工艺配方及流程,使产品成本得到更好的把控,并降低对外界生态环境的影响。本文基于环氧大豆油生产技术问题展开分析,在明确应用对策同时,期望为后续环氧大豆油生产提供良好参照。     

基于知识深度模型的高中地理深度学习探究——以“流域内部水资源协作开发”为例

深度学习作为指向学生能力与核心素养培养的学习模式,对高中地理课堂教学具有重要意义。文章以知识深度模型作为衡量工具,以人教版高中地理选择性必修2“流域内部水资源协作开发”为例,进行教学分析、教学活动设计和评价反思,优化地理课堂深度学习效果,为核心素养下的高中地理深度学习课堂创设提供参考。     

政府政务微博效能评估及可视化分析

研究以政务微博为代表的政府政务新媒体迅速发展环境下的舆情分析,从受众特征、传播能力、舆论情感倾向性等角度对政府政务新媒体进行效能评估和可视化分析,有利于帮助政务职能部门了解民情民意,开展决策部署等工作.采用TextCNN模型对微博评论进行情感分类处理,同时将复杂稀疏的数据集进行图形化处理,使无序的数据信号转换为一目了然...