用测量不确定度GUM表示测量误差的方法

测量不确定度GUM的评定与表示是一个较新的概念,其应用具有广泛性和实用性。用测量不确定度来表示测量误差的方法,是科技交流和国际贸易的迫切要求。它使各国进行的测量及其所得结果可以进行相互比对,以取得相互间的承认或共识,从而受到了国际组织和各国计量部门的高度重视。     

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．     

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。     

基于原产地视角的中国消费者本土体育品牌偏好及购买影响研究

通过对原产地和消费者行为文献的剖析,讨论了国货意识、品牌原产地印象、品牌特性(如品牌知名度、品牌形象、品牌质量和品牌联想等)、消费者特性(如文化导向、从众倾向、调节定向等)、体育品牌偏好(本土体育品牌和境外体育品牌)和体育品牌购买意愿(本土体育品牌和境外体育品牌)等变量之间的关系。主要结论:第一,国货意识对本土体育品牌或境外体育品牌偏好与购买意愿产生影响,国货意识越强,对本土体育用品品牌越偏好,也倾向于更多选择去购买本土体育品牌;第二,品牌原产地印象对消费者本土体育用品品牌偏好与购买意愿产生影响,消费者越是认为境外体育品牌优于(如在技术和质量上)本土体育品牌,就越偏爱境外体育品牌;第三,体育品牌特性、消费者特性对消费者本土体育品牌偏好与购买意愿产生影响。研究不仅在理论层面对品牌原产地的相关研究本土化有所贡献,在实践层面则对中国体育用品企业制定合理有效的品牌策略、有效开展品牌定位具有一定的指导作用。     

规则认同、个体学习与转型期社区共享资源合作治理

本文尝试将规则认同偏好、个体信念学习调整纳入多人自愿合作的分析框架,并构建了基于转型期社区共享资源合作治理的博弈理论模型,考察规则认同偏好异质性、个体学习在社区共享资源合作治理中的作用机理,并进行了相应的仿真模拟分析。研究表明,规则认同偏好的异质性影响个体的策略选择调整,进而影响社区共享资源的合作治理,尤其是当政府在部分或完全退出社区共享资源治理情况下,对避免或弥补转型期社区共享资源“治理真空”具有重要的影响作用。此外,自发治理的规则认同程度与合作治理的形成概率成正比,且规则偏好在一定程度上可以缓解共享资源合作治理的成本问题。但随着治理成本的不断上升,规则认同与合作治理两者之间的条件比率呈递减趋势。     

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。     

代议制度正解

因《普通高中历史课程标准（实验）》在必修课程（一）中设置了“欧美资产阶级代议制的确立与发展”专题，又在选修课程（二）中设置了“构建资产阶级代议制的政治框架”专题，于是“代议制”便成为高中政治史（政治文明史）教学的关键词语和核心概念之一。代议制既然如此重要，那么，历史教科书就应科学阐释，历史教师就应准确讲述，高中学生就应正确理解和牢固掌握它。     

高职教育实践教学中实行"双导师制"的探索

选择合适的教学方法,采取合理的教学手段,达到良好的教学效果,是高职教育者们一直探讨的问题。在坚持将理论与实践相结合的原则基础上,探索“双导师制”的培养方式,以促进高职教育教学改革和发展。     

大学生就业影响因素中基于粗糙集的智能数据分析方法

大学生就业形势越来越严峻,影响就业的因素众多,各因素对就业情况的影响并不相同,且相互之间存在关联性。基于粗糙集理论,提出大学生就业因素重要度的定量度量方法,建立基于粗糙集的智能数据分析模型,实验结果表明了新型方法的有效性,能够为大学生的在校学习和就业规划提供了重要指导,并为高校培养和企业招聘优秀大学生提供了决策支持。