文化使命感与问题意识--王水照的学术成就和治学方法

王水照的人生道路历经坎坷和磨难,学术生涯几经波折和反复,但仍然取得了很高的学术成就,其贡献主要体现在以下五大领域:一是苏轼研究,二是散文研究,三是宋词研究,四是专题性的综合研究,五是钱锺书研究。他肩负高度的文化使命感,带着强烈的问题意识进入传统学术和现当代文化的现场,以深邃的阐释学意识,用清透精当的语言,为唐宋文学描绘出深广的文化背景、思想图景和学术地图,做到了历史与逻辑的统一,从而凸显出学术的主体性、特殊性和个体性。     

远程教育中如何培养学生的学习能力

本文简要介绍了在远程教育中培养学生学习能力的意义，指出了在远程教育中培养学生独立自主的学习能力时的策略和利用现代信息和网络技术培养学生学习能力的方法。     

语文学习的基本特征及阶段特征

从小学到大学的语文学习可以划分为四个阶段,各阶段的教法、学法各异,但有以一贯之的共性,不存在不可逾越的鸿沟。     

高职大学生英语学习动机和取向的调查研究

本文调查了非英语专业一年级高职大学生英语学习的动机和取向，并运用因子分析和多元回归分析对数据进行了分析。分析结果显示，最能反映学生英语学习动机的四种取向为：学业（工具型）取向、知识取向、事业（工具型）取向、社交取向；这四种取向可以解释83％的动机。     

物理教学中研究性学习的探讨

文章结合物理学科的特点,提倡在物理教学中开展研究性学习,强调教师应指导学生适当选择研究性学习的内容,培养学生研究性学习的兴趣,进而提高学生的创新能力。     

汉族与撒拉族初中学生数学应用题解决特点的比较研究

汉族与撒拉族初中学生数学应用题解决的特点为:1 数学应用题解决具有跨文化性,但汉族与撒拉族在不同阶段各有优势;2 初中学生数学问题解决中的常见错误是关系感知错误、图式错误和计算错误,最常见的是关系感知错误,而撒拉族学生的图式错误较为严重,汉族学生的计算错误高于撒拉族学生;3 语言可能是影响民族学生数学应用题解决的重要因素。     

瑶族族源研究述论

瑶族是一个历史悠久而古老的民族。对于瑶族族源。学术界先后提出了“山越说”、“长沙蛮、武陵蛮、五溪蛮说”、“古摇民说”、“古尤人说”、“多源说”等多种学术观点，本文试图在前人已有研究的基础上，将瑶族族源追溯到传说时代的蚩尤、九黎、三苗时代。     

数学学习过程中的自我监控策略研究

数学学习过程是一个由输入、相互作用、输出三个阶段组成，它的优化和有效是一种超越于程序化学习之上的，使学生作为主体随时监控与调节自身的学习过程。本文针对数学学习中的问题，提出数学学习过程中的自我监控策略：强化认知性自我指导，促进思维发展；提高数学学习的自我效能感，增强主动学习；运用适当的归因训练，转变学习态度，并进行相关的实验研究。     

液化石油气发动机燃料供给系统的设计方案与性能比较研究

液化石油气(LPG)发动机燃料供给系统已经历了三个发展阶段,国外已开发出第三代产品。将三代LPG发动机燃料供给系统的设计方案作了简要介绍,并对其性能作了比较分析,从中可了解国外LPG发动机燃料供给系统的发展历程以及各阶段的技术关键,供国内同行参考。     

Making sense of learner and learning Big Data: reviewing five years of Data Wrangling at the Open University UK

Most distance learning institutions collect vast amounts of learning data. Making sense of this ‘Big Data’ can be a challenge, in particular when data are stored at different data warehouses and require advanced statistical skills to interpret complex patterns of data. As a leading institute on learning analytics, the Open University UK instigated in 2012 a Data Wrangling initiative. This provided every Faculty with a dedicated academic with expertise data analysis and whose task is to provide strategic, pedagogical and sense-making advice to staff and senior management. Given substantial changes within the OU (e.g. new Faculty structure, real-time dashboards, two large-scale adoptions of predictive analytics approaches, increased reliance on analytics), this embedded case study provides an in-depth review of lessons learned of five years of data wrangling. We will elaborate on the design of the new structure, its strengths and potential weaknesses, and affordances to be adopted by other institutions.