巧用微课助力语文课前预习

预习是小学语文课堂教学的前提和基础。在传统的预习方式下,受到种种因素的制约,小学语文学习中的课前预习往往流于形式,无法取得应有的效果。将微课与小学语文的课前预习相结合,能够为学生创设有利于主动学习的环境,通过自主学习、合作交流、分析和思考问题的过程,取得预习的效果。     

微课在大学英语教学中的行动研究

对大学英语课程教学模式进行实验改革。实验采用行动研究的方法,通过微课的建设和使用,利用翻转课堂及混合式教学模式,在实践中探索并不断改进教学模式,有效地提高了学生的自学能力,促进了知识的内化。     

共词分析聚合研究领域的表面效度研究:基于自然语言处理

为考察共词分析在研究领域聚合中的有效性,本研究以1988年～2017年三十年间发表且收录于WoS(Web of Science)数据库的计算机科学、地理学、数学、应用化学和应用物理学等五个学科的标题、摘要和关键词为分析对象,对不同分析单元下所聚合的研究领域的表面效度进行了检验。研究发现,关键词在研究领域聚合中具有相对最高的表面效度,摘要和题名的效度则相对较低。然而,本研究也发现,科学计量领域现有聚类指标和工具所聚合的研究领域缺乏区分能力且各种指标均存在着一定的效度风险。本研究的发现对于丰富科学计量领域关于研究领域聚合有效性的认识具有重要理论意义。     

社会治理视域下政务微平台建设与监管研究

我国政务微平台的职能定位经历了从政务公开的平台到社会治理工具的变迁。2010年以来,研究者从关注自媒体的技术属性转向关注其作为社会群体关系网络的社会属性。研究焦点问题包括政务微平台与政府网络舆论引导的关系研究和政务微平台运作机制研究。但单一的"行政效能"研究视角已经很难进一步从学术角度解释媒介化社会情境下,多元治理主体如何参与社会网络治理的现实问题,包括协同视角在内的更加多元的学科视角将有助于解释这一问题。     

“微时代”大学生网络主体性道德人格建构

以微博、微信为主要传播媒介的"微时代",正深刻改变着大学生的思想行为方式。微媒介在开拓大学生新知空间,传播正能量的同时,也带来了网络道德行为失范等负效应。当下,如何增强大学生微媒体自律观念,构建微平台主体性道德人格成为突出的时代课题。文章从"微理念""微氛围""微机制""微制度"四个方面出发,寻求"微时代"大学生网络主体性道德人格塑造的实践路径,这将有利于推进清朗微网络空间的搭建。     

“两微一端”平台下高校职业指导路径拓展研究

传统职业指导受专业发展、师资队伍和课程学时数的限制,存在着指导形式单一、内容陈旧、信息量少、缺乏全程有效性等问题。"两微一端"能利用"移动客户端"的应用操作,提高职业指导内容的实效性;利用"微信""微博"的双向互动,提高职业指导内容的感染力;搭建网络共享资源库,拓宽职业指导师资交流渠道;设置"企业面对面"交流平台,建立企业和学生的学徒双选制,分类指导,双向互动,全面贯彻,让职业指导的功能最大化、内容更全面、指导效果更深入,形成校、企、生三者共赢的良好局面。     

建构主义观照下的微弹幕共生教学模式研究

建构主义将教学定义为对学习者认知结构的动态优化塑造过程,而共生式教学思想阐述的是基于建构主义理念的教学所能达到的理想境界。现代化教学的概念与模式以高效、快速地为社会输送标准化人才为宗旨,而对于教学过程中学习者首先作为人的个体性未给予充分的观照,成为现代学校课堂教学成效受限的重要因素之一。以新兴的微弹幕互动技术为契机,探索一条在现行教育体制基础上灵活发挥的,以学习者为本、以教学中的学为中心的课堂教学的新思路,并通过阶段性的实践证实了微弹幕课堂的教学成效与可普遍推广性。     

视频素材在高中英语教学中的优化应用

结合高中英语学科特点、教学规律和学生的认知特点,就视频素材的运用进行分析,对视频素材在高中英语教学过程中如何达到最优化应用进行探究。     

辅助检查在儿科案例式教学中的价值

为完善我校儿科学课程"系统性案例式互动教学"体系,建立辅助检查库,提高学生的临床思维能力,结合儿科临床典型案例,集体备课,建立辅助检查库;教师上课时给出案例,在进行典型案例讨论时,先由学生分组,然后以小组为单位进行发言,并由教师以问题为导向,逐步引出相关辅助检查,最后辅导释疑。在符合纳入标准的班级中进行关于辅助检查的问卷调查,在学期开始前及结束前分别进行调查。采用问卷调查的形式评价辅助检查的重要性,对学生进行问卷调查,由其对辅助检查在临床工作中的重要性进行评价。对前后两次的问卷调查进行对比,并对问卷调查结果进行统计学处理。辅助检查库的建立,完善了儿科案例式教学体系。通过对辅助检查的引导,学生能对儿科常见疾病的辅助检查有所了解并掌握,这提高了学生的临床思维能力。     

基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法及实证研究

[目的/意义] 从用户角度出发,研究基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法。[方法/过程] 首先以核心期刊论文中作者标注的关键词和分类号为源数据,通过对关键词词频进行统计,使用TF-IDF算法构建用户标注词表、形成标引知识库,然后通过IK Analyzer分词软件对待标引的科技项目数据进行切词和停用词处理,进而使用TF-IDF算法和位置加权算法提取科技项目数据的特征词,最终实现对科技项目数据进行关键词和分类的同步标引。[结果/结论] 实验结果表明,机标关键词与人标关键词的相似比在60%以上的科技项目数据占总数的68.1%,机标分类号与人标分类号前三位一致的占总数的83.9%,结果表明基于用户自然标注数据并采用TF-IDF算法在关键词和分类标引方面是可行的。