大学教学改革中的“汤面理论”——一位地方本科高校工科教师的教改反思

进行大学创新教学已成为高等教育质量建设的重要命题,创新教学无疑有赖于一线教师的教学探索。对教师教学改革实践的反思有助于寻找解答教改困惑的钥匙。通过质性研究方法,对一位大学工科教师的教改实验进行深度访谈后发现:其教改动力来自用人单位反馈的刺激,而教改中最大阻力则是学生的动力不足。他提出了自己的"汤面理论",认为科研与社会服务都是教改的助推器。教学改革是一段一旦尝试就不愿放弃的旅程。同时发现,推进大学教学改革的基本策略是教师必须主动行动,开展团队合作,依靠"科教融合",而且始终坚持学生主体地位。     

从建构主义角度论输出理论对二语习得的影响

试图从建构主义角度来挖掘输出对二语习得的影响。从建构主义角度看,语言输出能够在四个方面促进二语习得:提供更多的语言顺应机会;帮助学生从以他人为导向到以自己为导向;把陈述性知识转变为程序性知识;实现建构主义的教学模式。基于以上研究,二语教学中应采取以输出为基础的教学模式,为学生的输出创造尽量多的机会。基于任务的合作式教学模式的提出为语言输出提供了大量的语境,使学习者有更多的练习机会,提高语言交际能力,从而提高二语习得质量。     

布迪厄场域理论视域下职业院校学生厌学问题探析

在文化资本的支配下,中高职学校场域按照自身的规则运行。在中高职学校场域内,除关系失衡、资本匮乏、规则游离等可能导致学生厌学外,影响因素还有学生自身、学校场域、学校场域外的诱惑等。布迪厄场域理论可为中高职学生的厌学顽疾提供新的解决思路。在结合场域理论分析职业院校学生厌学问题的基础上,提出了应对措施和建议,如职业院校应积极创造适合中高职学生的场域环境;帮助学生树立科学的学习目标,化解自卑心理;科学疏导、管控网络和手机的影响,充分利用网络进行学习等。     

基于动态符号执行的C代码缓冲区溢出检测

缓冲区溢出是C程序中众多安全隐患的根源之一,以C程序代码为目标对象,提出了一个基于底层虚拟机中间代码的缓冲区溢出检测工具PathChecker.该工具基于动态符号执行方法,使用无量词谓词公式刻画缓冲区操作的安全性质,并利用可满足模型理论求解器技术检验缓冲区操作的安全性.实验结果表明,该工具能有效检测C代码中的缓冲区溢出漏洞,且易于推广至其他高级程序语言代码和其他类型安全漏洞的检测.     

主动适应新常态,积极谋划新发展

党的十八大以来,随着各项重大决定和重要举措出台实施,经济建设、政治建设、领导作风、全面深化改革等各个方面都渐进到一个新常态。如何适应这一新常态,在新常态下有所作为,对工程咨询行业的发展是个重大考验,作为党员干部对我们自身也是政治素质和思想进步的重要考验。面对新常态,我们只有加强理论学习,更新思想观念,紧跟形势发展,以新心态适应新常态,始终与之同频共振、齐步向前,我们就能与新常态融为一体,不为新常态中出现的新事物、新做法而困惑,才能顺应经济社会发展大势,与时俱进地谋划好工程咨询行业的自身发展。     

地铁车站轨排井扶壁柱控制弯矩理论计算与讨论

地铁车站扶壁柱柱底控制弯矩与轨排井位置关系的理论研究成果非常有限,设计人员对其规律缺乏定量认识,难以兼顾轨排井使用便利性与结构设计的安全经济性。在适当假定的前提下,抽象出了轨排井扶壁柱控制弯矩计算简图,分析推导了扶壁柱在水土压力等荷载作用下柱底控制弯矩近似解析解,通过二维有限元模拟验证了推导公式的正确性,并采用三维整体模型分析证明了假定的合理性及解析解的工程适用性。进一步地利用解析解公式得到了扶壁柱柱底弯矩对柱梁刚度比变化的敏感区,有助于设计人员确定合理柱梁刚度比,改善结构受力节省工程造价,可为地铁车站轨排井设计提供借鉴及思考。     

小流域河湖生态环境需水量计算方法初探

生态环境需水量是水生态文明建设的重要研究内容之一。文章梳理了我国生态环境需水研究的发展历程及理论研究进展,针对缺少河流观测资料或人工渠化严重的小流域河道治理工程,提出了河湖生态环境需水的概念、计算公式等,并详述了生态环境需水的计算流程及注意事项,为实际工程应用中河湖生态环境需水量的计算提供参考和借鉴。     

基于Copula理论承德市降水与温度相关性量化研究

通过引入Copula函数理论,并利用其在表述多元随机变量联合分布上的优势,以承德市近40年降水和温度数据为基础,分别从年尺度和季节性尺度两方面对降水和温度相关性进行量化分析。采用相关性测度法和AIC和OLS最小准则法对5种Copula函数进行初选和优选,分别求得不同时间尺度下描述降水和温度相关性的最佳的Copula函数,绘出基于两者的联合概率密度函数和分布函数图像。研究表明,Normal Copula和Frank Copula函数分别在描述年尺度和季节尺度的降水和温度相关性时表现最好。     

结合灰色理论的人工神经网络方法 在水质预测中的应用

针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出了采用灰色预测法、人工神经网络(BP神经网络、径向基神经网络、广义回归神经网络)以及两者组合的方法对水质动态预测进行研究。以太湖流域嘉兴斜路港监测断面为例,并依据后验差检验比值c及小概率精度p对模型预测效果进行了分析。结果表明,对年内预测,通过广义回归神经网络的动态预测值平均相对误差为0.61%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率大于0.7;采用灰色结合广义回归神经网络的方法对水质pH值进行预测,平均相对误差仅有0.85%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率等于1。研究结果还表明,对年际预测,灰色结合BP神经网络和灰色结合径向基函数神经网络的动态预测值平均相对误差分别为0.57%和0.80%,其后验差比值都小于0.5,小概率误差都为0.9,大于0.8。