5．1相交线专题训练

一、课标要求： 1．了解补角、余角、对顶角,知道等角的余角相等,等角的补角相等,对顶角相等; 2．了解垂线、垂线段等概念,了解垂线段最短的性质,体会点到直线距离的意义; 3．知道过一点有且仅有一条直线垂直于已知直线,会用三角尺或量角器过一点画一条直线的垂线; 4．了解线段垂直平分线及其性质．     

一道轨迹题的多种解法

题目 求与A（-1,0）、B（1,0）连线成60°角的动点P的轨迹方程．[第一段]     

走出经验 感悟新知——画《角》教学片段反思

数学课堂“强调从学生已有的生活经验出发,让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解释与应用的过程,进而使学生获得对数学理解的同时,在思维能力、情感态度与价值观等多方面得到进步和发展。”     

“实数”综合测试题

本部分知识的重点和难点是平行四边形的性质判定定理（推论）与判定定理在解题中的应用．平行四边形的应用主要包括三个方面：一是直接运用平行四边形的性质去求角的度数、求线段的长度、证明角相等或互补、证明线段相等．等等：二是判定一个四边形是平行四边形．从而判定直线平行等;三是先判定一个四边开;是平行四边形．然后再用平行四边形的性质去解决某些问题．[编者按]     

弹性函数的几何机理

弹性函数是研究当自变量有微弱变化时,函数的相对变化率。文章构造一条初始弹性直线,从几何的角度分析,弹性函数就是函数的切线斜率与初始弹性直线斜率之比;也是函数在弹性支点的微分与初始弹性直线在弹性支点的增量之比。在修订参考文献的基础上,着重对几何机理进行分析。     

比较大小有方法

比较锐角三角函数值的大小是三角函数中的一个重点.在进行比较三角函数值的大小时,应根据题目的特点选择恰当的方法,以达到准确、简解的效果.一、依据三角函数的增减性比较大小例1比较下列三角函数值的大小,并用"<"连接,     

精心创设自然角 培养幼儿的科学素养

自然角设置了丰富有趣的环境:丰富的养种植内容和美观独特的种植容器,吸引幼儿的兴趣,激发幼儿的好奇心;自然角还创设了浓厚的探究环境:适宜的操作材料和宽松自由的环境,让幼儿在不断地探索中,培养勇于探索的科学精神;利用自然角加强对幼儿的实践指导:仔细观察、大胆想象和积极表达,使自然角的教育价值更加有效。     

作为情感产品的新闻：生成逻辑、发展条件与迭代过程

社交媒体环境中的新闻可被视为一种情感产品,其生产与消费过程因情感的重塑而走向一体化。本研究采用个案分析和扎根理论,围绕社交媒体用户在张玉环案中的情感交往行为,考察了情感产品的生成逻辑、发展条件和迭代过程。研究发现：用户在消费过程中赋予新闻特定的情感意义和情感价值,从而使新闻的情感属性凸显出来,其事实或信息属性被边缘化;媒体在新闻生产过程中会进一步固化新闻的情感偏向,使得新闻成为一种情感的表征。新闻发展为一种情感产品与冲突性媒介形象的塑造以及情感抑制的解除有关,情感产品的迭代有一定周期性,可分为分化、对峙和逆转。本研究的价值在于从情感视角重新界定了社交媒体新闻、反思了其社会角色,进而为媒体修正职业理念和伦理规范提供了一定参照。     

反态度信息与平衡信息接触对舆论极化的影响——一项在线实验的实证检验

社交媒体是否存在“回音室效应”仍存有较大争议。过往研究多将算法视为信息茧房和态度极化的“罪魁祸首”,因为它营造了单一同质的信息环境,不利于公共领域的健康发展,而异质、多元偶遇的信息则被当作“破茧”良方。本文借助在线-实验法,基于精细加工可能性模型设计了3（亲态度/反态度/平衡态度）×2（高论证质量/低论证质量）的多因素组间实验,尝试探究反态度信息和平衡信息接触对用户态度的实际影响。结果表明,多元信息共存的社交媒体并不必然带来开放理性的舆论环境,同质信息也不必然引发“过滤泡”效应。高质量反态度信息能够缓和或改变个人态度,但对高议题卷入度的人来说,反态度信息反而抑制态度去极化;人们同样会以处理片面信息的确认偏误方式理解平衡信息,但那些无明确立场、低说服意图的平衡信息具备态度修正潜力。因此,在考虑信息质量以及投放信息人群的议题卷入度的前提下,偶然信息投放能够有效缓解舆论极化问题。     

群体极化视域下突发事件网络舆情极端观点识别研究

[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化形成和演化受到来自物理空间、社会空间、信息空间的诸多风险致因因素影响,群体极化风险识别是在对其演化机理全面梳理基础上,对是否产生风险的判断,是社会风险评估和管控的前导性环节。[方法/过程]文章论证了极端观点是群体极化风险存在的最主要具象形态,分析了极端观点的特征,构建了极端观点的TCMCR识别模型,基于自我归类理论中引用的原型性概念来识别极端观点,以元对比率的值表达观点的原型性,并以突发新冠疫情下的“辉瑞新冠小分子药物”舆情为例进行了实证研究。[结果/结论]文章构建的模型对突发事件网络舆情群体极化的极端观点进行有效识别,实证研究结果显示观点O13发生了群体极化现象,形成了群体极化风险。