高职英语专业学生学习动机的实证研究

以阜新高等专科学校英语系学生为对象的实证研究结果表明,高职院校英语专业学生的学习动机有受迫动机、工具型动机、融合型动机和内在兴趣型动机,四种动机之间存在明显差异：受迫型动机比例最高,内在兴趣型比例最低,动机总体水平不高。基于此,要通过设置具体目标、培养学习兴趣、利用原有动机的迁移、引导学生正确归因等方法注重培养学生高水平的学习动机,以提高教学效果。     

让学生在快乐体验中学习美术

在中学美术课中运用恰当的教学方法．强调学生的参与性,自主性、创造性等,使学生在受教育过程中主动、轻松,视学习为乐趣,养成良好的学习习惯,这样才能真正实现全面提高学生的美术素质。笔者在长期从事农村美术教学摸索中,整合了些许观念和模式,以期同仁斧正。     

农村贫困地区女童的角色地位对其受教育程度的影响

女童教育不仅对于妇女个人和家庭,而且对于民族的进步、社会的发展都具有重要的作用。然而,在我国农村贫困地区,女童的角色地位使她们接受教育还存在一些问题,诸如：女童在传统观念中的角色地位、社会角色地位、在学校的角色地位以及女童自我价值认同等都影响着其接受教育的程度。     

哈佛校长歧视女性遭批评

哈佛校长萨默斯日前称，女子在科学和数学领域成功的几率小于男子的原因是男女先天性别差异。萨默斯这一番话立即引起轩然大波。     

职业教育:内部“自重”方能“他重”

<正>近日,浙江某中学发的一条通知经媒体曝光后,引发职校生和职业学校的普遍不满。原因是该条短信提醒学生"不要与社会不良青少年或职高学生混在一起。"(中国青年报,2016-01-28)将"职高学生"与"不良青少年"并列,已不是一般的歧视,而近乎是一种侮辱了。笔者作为一名长期从事职业教育的工作者,经常见到身穿红马夹的中职学生志愿者,出现在公共活动中为大家热情地服务;也见过捡到金项链后,主动寻找失主并交还     

美贫富差距扩大 格林斯潘说主因在教育

据美国《基督教科学箴言报》报道,美国富人与其他阶层之间的收入差距迅速扩大,最终可能会威胁到这个国家的稳定。这也是自由市场的倡导者——美联储主席艾伦·格林斯潘——最近在国会作证时发表的观点。他提出的解决办法不是没收富豪的游艇,而是提高教育水平。格林斯潘说,在过去的两个季度里,小时工资基本没有增加的迹象。雇员的总体收入有所提高,但主要源于奖金等的增加。他还说,有80%的劳动力属于非管理型劳动力,他们的收入近期没有增加。由此产生的结果是,美国劳动力市场上不同群体间出现了极大的财富差距。他在这次国会听证会上说:“如…     

教师教育权与学生受教育权的冲突与协调

教师的教育权是来自于国家的授权和父母、社会的委托，为保障学生的受教育权而被确认的职务上必要的权利，具有非权力的人权特性。这一特性决定了学生的受教育权是优先于教师的教育权的，教师在行使教育权的过程中不能侵害学生的受教育权。而实践中教师侵害学生受教育权的现象却屡见不鲜。鉴于此，应确立以每“个”学生为本的教育教学观，以民主的、尊重学生基本人权的教育方式，使每个学生获得适合其个人发展的、可选择的教育。     

农村早期家庭教育弱势分析与对策

当前．我国的幼儿教育事业在机构设置的数量及规模、层次和形式上都得到很大发展，然而城乡差异依旧十分明显：在城镇和经济发展较好的地区。社区建设、计划生育、儿童保健、家庭教育、早期干预等各项工作已经开展得蒸蒸日上；而农村的孩子从出生到入学似乎都处于一种受教育机会缺失的状态。家长教育意识淡薄、托幼机构匮乏等使农村幼儿在成长起跑线上就开始落后于同龄城市幼儿。     

中华人民共和国义务教育法

第一条 为了保障适龄儿童、少年接受义务教育的权利，保证义务教育的实施，提高全民族素质，根据宪法和教育法，制定本法。     

支持向量分类算法在5-HT3受体拮抗剂的构效关系研究中的应用

In this work, support vector classification （SVC） algorithm was used to build structure-activity relationship （SAR） model of the 5-hydroxytryptamine type 3 （5-HT3 ） receptor antagonists with 26 compounds. In a benchmark test, SVC was compared with several techniques of machine learning currently used in the field. The prediction performance of the model was discussed on the basis of the leave-one-out cross-validation. The results show that the accuracy of prediction of SVC model was higher than those of back propagation artificial neural network （BP ANN）, K-nearest neighbor （KNN） and Fisher methods.