表扬的“度”

老师在教育教学的过程中少不了对学生的表扬．学生成长的过程也离不开表扬的成分。人的一生,总希望别人表扬和赞美，尤其是学生阶段．老师的表扬更珍贵更难忘．它是学生前进动力的催化剂,有时甚至会影响人的一生。正因为如此．老师的表扬就必须讲究艺术和策略,必须有效发挥表扬的激励作用,从而引导学生树立正确的人生观和价值观．     

论湖南人才的地理环境

地理环境对人才的产生、发展有着重要的作用。古代湖南自然条件差，交通闭塞，经济、文化相对落后，人才稀少。到近现代，湖南的自然条件得到改善，经济、文化相对发展，阶级斗争激烈，湖南在全国的地位提高，因而人才兴盛。     

内容分布与认知要求双重视角下数学课程标准比较研究--基于“中国”“美国”“新加坡”小学初中学段之比较

选取在国际上有代表性的美国及亚洲的新加坡与中国的小学及初中数学课程标准为研究对象,从内容分布与认知要求两个维度进行编码比较研究。主要研究结果显示三国数学课程标准分别呈现如下特征：中国在内容维度上,几何内容拥有的认知要求最多,在认知要求维度上最重视数学推理,并且数学推理主要是以几何内容为主要载体的;美国和新加坡在内容维度上,数与代数拥有最多而丰富的各类认知要求,在认知要求维度上两国均十分重视“问题解决”,美国还重视“关联”类认知要求。     

滴定分析计算方法的优选和具体应用

本详细阐明了有关滴定分析计算中目前在教学上常用的方法，该法具体，明了，能够计算不同情况下的分析结果，非常适合于学生和分析人员根据具体分析要求，准确，快捷地报出分析结果。     

现代远程教育教学模式探讨

本文提出了现行各种教学模式的谱系观点,建立了一种直观描述现代远程教育教学模式的三维“空间分布模型”。探讨和研究现代远程教育各种教学模式的特性、不同模式的适用环境、教学过程三要素的特点,并将其定位在模式体系中。     

明清时期徽州旅游资源类型及分布探析

以相关文集、方志、家谱等史料为基础数据,以国标GB/T 18972—2003作为分类标准,采用定量统计和定性分析的方法,研究明清时期徽州旅游资源的结构与分布.结论显示:明清时期徽州旅游资源类型丰富,但资源结构不够完善;旅游资源分布地区差异明显;徽州人文旅游资源占据优势地位,旅游资源主体特色较为鲜明;人文景观与自然旅游资源紧密融合、交相辉映.     

移动学习对大学英语写作中词汇丰富度的影响

移动学习不仅顺应了时代的发展,还符合大学英语教学改革理念,对丰富大学英语学习词汇有非常重要的作用,促进了大学英语写作移动学习模式的发展。移动学习愈加成熟,丰富了学习资源,还实现了多样化的学习方式。基于此,对移动学习和大学英语写作中词汇的特点进行分析,并对移动学习的影响加以探讨。     

不同认知卷入程度分心活动对幼儿延迟满足的影响北大核心CSSCI

为了探究具有不同认知卷入程度的分心活动对儿童延迟等待时间的影响,本研究使用自我延迟满足范式,选取一所普通幼儿园120名3~4岁幼儿作为被试,随机分配到认知卷入度逐步提高的静等组、想象组和绘画组,结果表明静等组幼儿平均等待时间最短,只有1.26分钟;想象组幼儿等待时间有所延长,平均6.09分钟;绘画组幼儿等待时间最长,平均11.83分钟。另外,随着年龄的增长,无论是静等组、想象组还是绘画组,4岁儿童的延迟等待时间均显著长于3岁儿童。这证明增加认知卷入度的分心活动(如想象与绘画)可以帮助儿童更好地把奖励物的热表征转换为冷表征,从而促进延迟等待时间的增加。当儿童面对诱惑物时,成人可以让其进行想象等认知转化或艺术创作活动,能够有效地减弱儿童的冲动,提高其自我延迟满足的能力。     

桂林石山次生灌丛植物种群分布格局及种间相关性研究

本文应用Greig-Smith邻接格子样方法取样和区组分析，对广西桂林石山次生灌丛的主要种群进行种间分布格局和种间相关性分析，结果表明：1、广西桂林石山次生灌丛四种主植物种群九龙藤（Bauhinia Championi Benth)、薄叶鼠李（Rhamnus Leptophyllas Schneid)、小果蔷薇（RosaCymosa Tratt)和竹叶椒（Zanthoxylum planispinum S.et)种群在次生灌丛群落中呈集群分布趋势，并且各种群的集群分布格局的聚块强度大小与取样面积大小有关。2、广西桂林石山次生灌丛的主要种群间性状类似的种群比较容易表现为负相关关系，反之，往往表现为正相关，或者相关关系复杂化。     

非平衡多阶段物流系统建模与优化方法

首先提出了参数化界面分布的新概念,将一个非平衡多阶段物流系统转化为多个相互独立的单一阶段物流系统,然后采用Prüfer数对每个阶段上的物流模式进行编码.通过一种改进的解码方法,任何一个随机产生的Prüfer数都能够被解码为一个与物流系统的节点容量相匹配的可行的物流模式.基于这2点创新,建立了一种新的基于参数化界面分布和Prüfer数编码的系统建模方法,相应的遗传算法称为PIP-GA方法.与st-GA方法相比,PIP-GA不但具有更好的优化结果,而且需要的计算时间更少;虽然所需的存储空间有所增加,PIP-GA仍然是一种有效而稳健的非平衡多阶段物流系统建模与优化方法.