篮球运动员某些身体形态指标的初步测定

以我院在篮球运动员选材时常用的七个身体形态指标,对60名男、女篮球运动员进行13项测量,结果表明,受测对象的身高为一般至中等水平,左右侧肢体形态无显著性差异;体型属两侧匀称的肌肉型;肩臂长、手足间距、手宽、拇、小指间距各指标间存在着不同程度的正相关,提示为发展篮球运动员有效的“制空权”、控球能力和赛场上的运动能力,在选材上除注意身高外,其它六个指标也是不可忽视的形态学基础。     

终身教育视野下制度化教育的变革研究

终身教育理念自兴起以来就受到教育界的关注，而在正规教育体系中却鲜见提倡和展开细致的研究，由此甚至导致了终身教育就是成人教育的认识误区。本文即试图涉及正规教育体系中的发展与变革，剖析终身教育理念给制度化教育带来的挑战与反思。     

浅谈学生英语词汇记忆力的训练

记单词是学生学英语的一个薄弱环节，如何帮助学生在单位时间内最高效率地牢牢记住所学的词汇，只有解决了效率的问题，才能既减轻学生的负担，又提高教学质量，我们要向效率要时间，而不是用时间补效率，这是我们英语教师要致力研究的课题。[第一段]     

公允价值计量属性及其运用的研究

公允价值涵义的界定随着社会经济环境和会计环境的变化而变化,在不同时期和不同国家略有不同。介绍了公允价值的涵义,公允价值计量的优势及其运用。     

体院各专项男生血液动力流变学和肺通气机能的比较研究

研究结果表明 :通过长期运动训练可使血液动力流变学和肺通气机能产生良好适应性变化 ;田径组、篮球组和武术组的大多数参数无明显的组间差异 ,可能与专项训练年限较短、训练水平较低有关。     

42式太极拳定量负荷对中老年知识分子心肺机能的影响

采用XXG-D型心功能测试仪和F-Ⅱ型肺活量计对72名集美老年大学学员在42式太极拳定量负荷前、后进行心血管机能26个参数、肺活量（VC）测定和5次肺活量试验（FVCT）。结果表明心血管机能可顺应42式太极拳定量负荷，使脉率（PR）、每搏量（SV）、心搏指数（SI）、心输出量（CO）、心脏指数（CI）、左心搏功指数（LVWI）、收缩压（SP）、平均收缩压（MSP）、脉压（PP）和肺活量(VC)适度升高，有显著性差异（P<0.01）；而心肌耗氧量（HOV）、心肌耗氧指数（HOI）增加较少，无统计学意义（P>0.05）；负荷后总外周阻力（TPR）和标准周阻（SPR）下降，有显著性差异（P<0.01），而第1次VC分别与第4次和第5次VC比较增加组的例数较多，与其它各组有显著性差异（P<0.01）。结果表明42式太极拳练习对中老年知识分子属中、小强度的需氧运动项目，其运动量和运动强度适宜，有助于心血管机能、肺通气量的改善和提高。     

2000年经济报刊评述

章回顾了2000年经济报刊取得的成就，指出了存在的问题，提出了 办法。     

不同类型流动人口的环境友好行为差异——论生活方式的中介作用

随着中国流动人口的数量激增和类型多样化,研究其环境友好行为对生态文明建设和美丽中国建设具有重要的现实意义。本文使用CGSS2013数据,探讨3类流动人口（农业户籍乡城流动、非农户籍乡城流动和城城流动）的环境友好行为差异,分析两类生活方式（消费和闲暇）的中介作用,并运用倾向值匹配法做稳健性检验。结果表明：①乡城流动人口的两类（私人和公共）环境友好行为均显著好于农村本地人口,城城流动人口的两类环境友好行为与城市本地居民没有显著差异。②流动人口对私人环境友好行为的影响部分存在两类生活方式的中介作用,对公共环境友好行为的影响则完全通过两类生活方式的中介作用产生;③在考虑了流动人口的样本选择性偏差问题后,农村人口的迁移决策依然会使得私人环境友好行为更好。总之,流动使人们脱离原有环境价值体系,通过生活方式改变,环境友好行为得到提升,这对中国生态环境优化有积极意义。     

中老年知识分子42式太极拳锻炼的血液动力流变学效应

采用XXG－D型心功能测仪对集美老年大学42式太极拳班39名中老年知识分子进行练拳前和练拳1年后在安静状态下的血液动力流变学32个参数的检测。结果表明,坚持太极拳练习可出现：每搏输出量（SV）增加、脉率（PR）减慢、左心能量有效利用率（EWK）提高、心肌耗氧量（HOV）和耗氧指数（HOI）降低等血液动力学中枢效应;收缩压（SP）和平均收缩压（MSP）、总外周阻力（TPR）和标准用阻（SPR）降低等血液动力学外用效应。但对血粘度（η）和微循环状况的改善不具统计学意义。初步观察到42式太极拳练习对血液动力流变学具有双向性调节作用,其机理有待研究。     

以问题驱动促深度学习

问题驱动指在教学中紧扣数学学习中具有关键性和挑战性的问题或问题系统,把学生的思维引向深度,从而最大限度地激发其探究、感悟和理解数学教学内容的本质,培养学生的数学素养。如何借助核心问题促进学生深度学习,是我们近年来一个重要的研究方向。