职业院校、企业与产教融合——基于组织社会学视角的分析北大核心CSSCISSCI

产教融合的深入进行最终要落实到组织层面,即实现职业院校和企业的组织融合。在组织社会学的视角下,职业院校和企业在组织性质、组织目标、组织结构及组织文化等方面既有差异性又有一致性。差异性决定了双方组织融合的阻力,一致性又为双方组织融合提供了可能。职业院校和企业在组织性质存在根本差异的情况下,仍然可以在组织目标、组织结构和组织文化三个方面实现融合。     

媒介融合视野下大学生价值观生成机理与价值观培育研究

媒介融合视野下大学生价值观受到多元文化的侵蚀,却也不能否认媒介本身的正面引导力。那么培育大学生正面价值观成为全新的教育命题,且直接关系到高等教育的正面引导力。通过分析媒介融合的发展趋势,解读大学生价值观在媒介融合中的生成机理,辩证分析了大学生价值观培育的基本原则及方法,以便为构建大学生社会主义核心价值观提供理论参考。     

《边做边学》游戏学习材料与幼儿园教学有效融合的策略研究

爱立方《边做边学》游戏学习材料自进入幼儿园以后,专业培训团队为三个不同年龄段班充实区域材料、进行特色课程实施、开展幼儿个别化学习以及班级小课题研究的开展提供了科学系统的课程、层次多元的学具和专业的指导建议。后期的两次跟进培训更是对提升教师专业水平、助力科学保教起到了积极的促进作用。下面将我园对幼儿园实施课程、运用游戏材料的方法与策略进行梳理。     

新时代全国职业院校技能大赛：新跃升、新特点、新方向北大核心

全国职业院校技能大赛作为国家职业教育重大制度的创新与设计,已成功举办11届。有力地深化了职业教育教学改革,推动了产教融合、校企合作,促进了人才培养和产业发展的融合,扩大了职业教育的国际交流,增强了职业教育的影响力和吸引力。本届大赛秉承立德树人、德技并修的宗旨;紧密对接新产业、新技术、新业态发展;紧密对接企业和岗位技能需求;积极响应"一带一路"倡议,增进国际间人文合作与交流。     

行业学院——职业教育产教融合的新途径——以跨境电商行业学院为例

行业学院是职业教育产教融合的新途径。行业学院是沟通产教融合学校和企业两大主体的桥梁和纽带,行业学院不但可以构筑学校和企业的信息共享平台,为学校提供优质企业资源,还可以深入产教融合,参与人才培养。本文以跨境电商行业学院的构建为例,阐述了充分发挥行业学院的指导作用,将有利于实现产教融合。     

融合与分化:论互联网时代实体书店的差异化发展

网络直营书店开拓实体运营路径,强势推进网络经营模式;传统实体书店打开网络销售渠道,实体空间向文化体闲消费功能转化.互联网时代的深化推动着实体书店发展样态的多元化变革,渠道融合与复合化经营已成普遍趋势,功能区分与多元化经营方式则凸显定位及模式差异.     

基于信息融合的档案知识服务研究

基于信息融合的档案知识服务,是借助信息融合的理念和技术,对档案信息资源、用户需求信息等进行综合处理与协同利用,推动档案信息资源在数据层面的关联和知识层面的重构,实现面向用户需求的档案知识发现和知识服务的过程.论文构建了由一个目标、两种资源、三个模块、四个环节构成的基于信息融合的档案知识服务框架,并从多源信息获取、信息综合处理、信息融合和档案知识服务方面,探讨了基于信息融合的档案知识服务实现流程.     

关于校企深度合作推进产教融合的思考

校企合作、产教融合是职业院校办学的根本之路。国务院在2017年已出台了《关于深化产教融合的若干意见》(以下简称《意见》),但当前校企合作、产教融合仍处于较浅层次:合作水平不高,企业缺乏主动性和自觉性,主体作用不强,合作模式较为松散,激励保障政策有待进一步健全。因此,必须建立校企深度合作和产教融合的联动工作机制,出台《意见》的实施细则,搭建校企合作平台,建立健全互补性制度,成立产教融合发展联盟。院校应主动调整服务方向与内容,行业企业则必须发挥重要主体作用,这样才能使校企合作走向深入,达到双方"共赢"的目标。     

平板电脑与高中生物教学有效融合初探

随着移动网络及信息技术的飞速发展,移动学习成为中学教育教学的热点。平板电脑应用成为教学的主流趋势之一。应用平板电脑转变的是学生的学习方式,翻动的是教师的教学理念,让学生成为学习的主体,让课堂互动更加有效。探讨如何应用平板电脑,实现与高中生物课堂教学的有效融合,助力生物课堂。     

基于EDM的用户行为建模及决策支持

在大数据时代背景下,面对高校各信息化系统所积累的海量数据,如何避免数据孤岛,融合多源数据,充分发掘隐藏在数据背后的有价值信息是亟待解决的问题。针对此问题,本论文采用EDM(Educational Data Mining)方法对原始数据进行数据清洗、数据融合、数据挖掘。在数据挖掘阶段,提出一种改进型的FP-growth算法,实现对频繁模式的发现与约减,并通过挖掘出的频繁模式构建用户行为模型,最后利用用户行为模型进行决策支持和用户服务推荐。实际应用表明,本文所提数据处理方案可以实现高校内部多源海量数据的挖掘与知识发现,具有较高的实用价值。