“安全工程概论”课程思政元素挖掘与实践

"安全工程概论"作为安全工程与消防工程类专业的专业基础课,旨在培养学生的安全意识,提高安全素养和实践能力;提高学生的社会责任感和职业素养,增强学生学习专业的热情,培养学生的工程伦理道德和家国情怀。通过深入分析该课程及本校消防工程专业的特点,依托"双带头人"党支部建设优势,探究和挖掘该课程的思想政治元素与课程资源,进一步设计了课程思政流程。以我国安全生产十二字方针为教学案例,给出了课程思政教学的设计及具体实施过程,对同类课程提供参考。     

高校学术道德委员会对教师的教育功能初探

近几年来,有部分高校成立了学术道德委员会,专司校内学术道德问题的调查与处理。本文就学术道德委员会对教师的教育功能进行了探讨,认为学术道德委员会可以在宣传与普及学术规范、引领正派的学术风气、对教师进行警示教育、帮扶教师重视学术研究质量、对违规教师进行批评教育等方面发挥其教育功能。     

试论职教改革视域下加强高职学生制度自信教育的重要意义

目前,我国正处于深化职业教育改革的关键时期,国家为促进职业教育发展出台了《国家职业教育改革实施方案》并对职业教育发展提出了新要求,同时高职学生的生源成分、思想政治状况、国际国内局势以及国家对高职人才的要求也都出现了新变化。加强高职学生制度自信教育具有为实现中华民族伟大复兴汇聚力量,促进职业教育改革发展,引导高职学生成长成才的深远意义,文章从宏观、中观和微观三个层面对加强高职学生制度自信的重要性进行了简要论述。     

区域工业综合竞争力评价——基于江西省11市的实证分析

在参考了国内部分学者研究成果的基础上,以江西省11个地级市为例,构建区域工业竞争力的综合评价体系,运用因子分析法、SPSS19.0软件,就11个地级市在2011年的相关数据进行处理,从规模产出、工业资本实力、潜在工业规模、企业效益、科技创新力、涉外竞争力、环保与生态资源竞争力等7个方面进行综合评价.结果显示,11个地级市呈现四大集团非均衡区域差异分布.据此,各区域必须相应采取不同战略措施,以提高地区工业竞争力.     

基于CVM耕地资源利用的外部性评估——以河南省内黄县为例

本文在河南省内黄县进行问卷调查的基础上,首先对各社会经济特征变量做了Pearson相关性检验,然后以LnWTP为因变量进行多元线性回归,最后采用意愿评估法(CVM)对耕地资源利用的外部性进行估算,并分析了其影响因素。研究结果表明:①城镇居民家庭年收入、受教育程度与支付意愿值呈显著正相关;②农村居民年龄和承包耕地面积与支付意愿值呈显著负相关;性别、受教育程度、家庭年收入和年农业收入呈显著正相关;③经估算,河南省内黄县耕地资源利用的外部性单位值为11649.45元/hm2(776.63元/亩)。因此,应在估算耕地资源总价值、确定征地价格和土地承包经营权流转价格和耕地资源保护决策中应充分考虑耕地资源的外部性。     

虚拟产业群与我国农业产业化模式新探索

本文在对现有的农业产业化模式分析的基础上,结合我国农业信息化和虚拟经济的新发展,借鉴欧盟EU’S ALFA资助研究的COSME（中小企业协作网络系统项目）的虚拟商务框架模型,提出了以IT技术为基础的新农商会作为交易平台的虚拟产业群模式,遵循“动态＋柔性”的原则,通过农业产业化的组织创新。实现我国农业产业化的后发优势。     

基于心理意向的目标承诺概念模型扩展

目标承诺是目标设置理论提出的重要概念,但对其构成成分的认识仍存在争议.通过引入计划行为理论中的两种心理意向--目标意向和执行意向.来解释目标承诺的结构维度,将其作为目标承诺在个体心理层面的具体表现形式,阐述二者对个体目标追求过程的作用和效果,并最终构建出目标承诺的双意向模型.根据目标承诺的新模型探讨了目标承诺对个体目标达成的作用机理,并系统整合了影响目标承诺的各个因素及其相互关系,为进一步发展激励的目标理论奠定了新的理论基础.     

我国医学教学领域中混合教学模式的可视化分析——以翻转课堂联合PBL教学模式为例

混合教学模式是当前医学教育工作普遍采用的教学改革方式。该文以翻转课堂联合PBL教学模式为例,以在中国期刊全文数据库(CNKI)检索得到的203篇期刊论文作为数据源,利用可视化工具VOSviewer软件对纳入研究文献的信息进行详细分析,从文献趋势、机构发文量、期刊以及研究主题等方面展开分析并绘制可视化图谱。该文探讨了我国翻转课堂联合PBL教学模式在医学教育中的概况,以期为该混合教学模式的后续实施及改革提供参考和发展方向。     

Understanding the topic evolution of scientific literatures like an evolving city: Using Google Word2Vec model and spatial autocorrelation analysis

Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations.     

谁在主导中日韩的国际科学合作?

[目的/意义]为了探究中日韩的国际科学合作中的主导地位及变化趋势。[方法/过程]以"中日"、"中韩"和"中日韩"国际论文合著现象为分析对象,通过科学计量的方法和手段,从重要作者、高影响力论文和资助者三个维度来分析近40年来中日韩科学合作背后的主导力量。[结果/结论]研究结果发现中日科学合作呈现出日本主导趋势由强到弱,而中国主导趋势渐强并超过日本;中韩科学合作呈现双方共同主导的特征;在三国合作中,中国主导的论文影响力较强,但随着论文影响力的增大,中国显示出的主导优势却在减弱;中国作为科研资助者极大地推动了三国的科学合作。