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141.
阮添辉 《重庆电子工程职业学院学报》2013,(2):91-93
高职院校推行工学结合的教学模式,高职院校开展思政课实践教学,工学结合尝试。当前高职院校思政课实践教学面临许多现实问题,因此,思政课实践教学应坚持一定的原则。在工学结合背景下,高职院校思政课实践教学模式的构建要从加强组织领导,完善教学制度;强化内涵建设,创新教学模式;完善保障机制,健全考核评价等路径加以推进。 相似文献
142.
本文为全面、系统了解北京普通高校学生参加课外体育活动的现状以及存在的主要问题,为进一步贯彻实施学校体育有关法规和深化学校体育教育改革提供参考依据,为加强大学生课外体育活动的宏观管理与科学指导提供帮助。研究表明,大多数学生能参加课外体育活动,但有9.07%的学生从来不参加课外体育活动,主要受场地器材不足等客观条件的影响。各校应加大对场地设施的建设,改善运动场地,器材设备和卫生条件,为学生创造一个良好的锻炼环境,使越来越多的学生逐步养成经常进行体育活动的良好习惯。 相似文献
143.
This study investigates the experience of teaching of 19 teachers who are teaching on university courses involving face-to-face and on-line learning. The teachers are asked about how they think about learning technologies and how they approach the design and teaching of their courses across these two contexts. Results show that there are qualitatively different ways of thinking about learning technologies that relate logically and positively to qualitatively different ways of designing and teaching using learning technologies. The results have implications for teachers and those interested in maximising the likelihood of learning for university students when teachers teach with learning technologies. 相似文献
144.
145.
拓展性学习的概念与理论是由芬兰学者恩格斯托姆最早提出的,是“文化-历史”活动理论在实践中的应用与发展。作为一种具有变革意义的学习范式,拓展性学习对传统学习模式进行反思与批判的基础上,从学习的目的、主体、内容、过程以及结果等方面颠覆了对学习的传统理解与认知,并认为学习的本质是“将一个简单的观念拓展成为一个复杂的活动目标或者形成一种新的实践形式”。拓展性学习的本质与内涵揭示了概念形成及演化与拓展性学习活动及实践之间的关系。这种关系体现在拓展性学习的过程中,即拓展性学习总是要经历从“质疑→分析→建模→检验→实施→反思→固化”的循环。作为拓展性学习理论的进一步发展,从行动与反思两个维度,拓展性学习中的概念转化可以划分为直觉感知、解释说明、归纳整合、制度化四个阶段。这对于我们深入认识拓展性学习理论和丰富现代学习理论具有一定的启示。 相似文献
146.
147.
148.
针对具有输入时滞的系统,为获得更为理想的跟踪性能,提出了一种PD型迭代学习控制算法;借助范数和Bellman-Gronwall引理,证明了算法的收敛性;仿真结果表明,所提算法能较好地解决具有输入时滞系统的跟踪控制问题,加快迭代算法的收敛速度。 相似文献
149.
完善英语课程形成性考核提高电大学生英语自主学习能力 总被引:1,自引:0,他引:1
吕红 《海南广播电视大学学报》2011,12(4):115-117
应用形成性考核理论,以衢州广播电视大学开放教育英语专业学生为主要调查群体,结合衢州电大外语教研组教师的教学体会和经验,通过教师对学生自主学习方式进行指导,尽快让学生掌握有效学习方法等,进一步完善英语课程形成性考核体系,提高电大学生英语自主学习能力。 相似文献
150.
《Information processing & management》2023,60(2):103226
Nowadays assuring that search and recommendation systems are fair and do not apply discrimination among any kind of population has become of paramount importance. This is also highlighted by some of the sustainable development goals proposed by the United Nations. Those systems typically rely on machine learning algorithms that solve the classification task. Although the problem of fairness has been widely addressed in binary classification, unfortunately, the fairness of multi-class classification problem needs to be further investigated lacking well-established solutions. For the aforementioned reasons, in this paper, we present the Debiaser for Multiple Variables (DEMV), an approach able to mitigate unbalanced groups bias (i.e., bias caused by an unequal distribution of instances in the population) in both binary and multi-class classification problems with multiple sensitive variables. The proposed method is compared, under several conditions, with a set of well-established baselines using different categories of classifiers. At first we conduct a specific study to understand which is the best generation strategies and their impact on DEMV’s ability to improve fairness. Then, we evaluate our method on a heterogeneous set of datasets and we show how it overcomes the established algorithms of the literature in the multi-class classification setting and in the binary classification setting when more than two sensitive variables are involved. Finally, based on the conducted experiments, we discuss strengths and weaknesses of our method and of the other baselines. 相似文献