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以学生为中心的综合英语教学模式 总被引:1,自引:0,他引:1
以学生为中心综合英语教学模式实现了“教”与“学”的重新定位。本文探讨了该教学模式的必然性、设计的种类以及这种教学模式在培养学生表达能力和创新能力方面所取得的实际效果。 相似文献
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建构主义学习理论强调以学生为中心,认为学生是认知的主体,是知识意义的主动建构者;教师只对学生的意义建构起帮助和促进作用,并不要求教师直接向学生传授和灌输知识. 相似文献
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模具小组作为一种独特的团队生产模式,始终伴随着模具行业的发展而发展。模具小组综合制造水平的高低,直接影响模具生产的精度和效率。本文以宁海县为例,谈谈模具小组生产模式对模具行业的影响与作用。 相似文献
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中外合作本科教育的主要目标是培养国际化应用型人才。要实现这一目标,教学模式的选择至为关键。本文以浙江大学城市学院与澳大利亚高校的合作办学为例,探讨了中外合作办学教学模式的演变及存在的问题。 相似文献
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如同其他课程,在中国开设的莎士比亚课程,也受到"教师中心"教学的贻害。然而,近年的"学生中心论"又将问题推向另一面。在民主化课堂的议程中,由学生决定教学内容和方式,致使莎士比亚的精髓不能准确传达,学生无法形成对莎士比亚的全面认识。对此,学校和教师作为办学、教学的主体,应明确自己的职责,理清和正确把握教学主、客体之间的关系,建立科学的课程观和教学观,采取具体而富有实效的措施,以实现通过人文课程培养学生人文精神的教育目标。 相似文献
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为了克服传统遗传算法解决车间作业调度问题的局限性,提出了一种改进的遗传算法,引入人工免疫机制克隆选择算子和设计独特的交叉算子,提高了算法的收敛速度和种群的多样性,可以有效地避免基本遗传算法种群早熟化和收敛速度慢的问题.仿真结果表明,与基于工件交叉位置的遗传算法比较,改进的遗传算法在全局最优解和收敛速度上都有较为明显的优势. 相似文献
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中国高等教育发展的起伏与进退--以介绍分析一份重要的高等教育统计为中心 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在比较一些国家高等教育大众化时间的基础上,介绍分析一份重要的高等教育统计资料,指出1931年度中国高等教育发展程度在世界各国中排名第27位,每万人口中有大学生1名,是第28位的印度的3倍.中国高等教育在世界上位置的落后主要是"文革"造成的恶果.从70年来中国高等教育发展的起伏与进退,可以看出中国高等教育受政治的制约特别明显.高等教育扩招势在必行,而且应在长远规划的基础上渐进地发展. 相似文献
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本文从教师的视角考察了“以学习者为中心”的教学方式的内涵 ,试图揭示“以学习者为中心”与教师角色之间的关系 ,并就教师在“以学习者为中心”的教学方式中所扮演的角色以及所承担的责任进行了详细的论述。 相似文献
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中国大学生为什么少有个性?是什么在防碍大学生的主体性成长?这其中高校的学生工作系统应该承担怎样的责任?本文分析学生工作系统防碍大学生主体性成长的主要表征在于管理者的专制、管理主义的泛滥以及关怀的肤浅,认为造成这种状况的主要原因是行政权力的泛化和社会本位思想的渗透,由此笔者提出以建立指导型学生工作方式为核心的改进对策。 相似文献
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关于大学教学问题的理论探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
目前大学教学改革焦点是改变人们传统的教学观念。然而,新的教学观念能够在哪些方面解决教学中的实际问题还缺乏理论探讨。本文以认知-建构主义理论为基础对大学教学中,如教学结果与过程之间的关系,合作教学模式,教师的引导者作用,知识的特点和建构,学习评价方式和教学生态环境等问题进行探讨。 相似文献
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全人教育理念下的大学教学改革 总被引:1,自引:0,他引:1
全人教育的观点认为每个人都通过与社区、与自然界以及与像同情和和平之类的精神价值相联系,来寻找生命的认同、意义和目的.全人教育的目的在于唤起年轻人对生命固有的敬畏和热爱学习的激情.这种教育不是通过把世界浓缩为结构化的学术"课程"来实现的,而是直接与环境的交往中产生的.全人教育的艺术在于反映了学习方式的多样性和人类进化的需要.全人教育的哲学基础、学习观和教育目标对指导现代大学教学改革具有直接的指导意义. 相似文献
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论大学教学的探究性与师生关系的定位 总被引:8,自引:0,他引:8
大学的教学具有探究性特征。平等、对话、共享的师生关系是这一特征充分体现的条件。就我国目前的大学师生关系而言,教师和学生都必须改变传统的角色定位,才能实现教学的良性互动,达到培养创新人才的目的。 相似文献
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介绍了成组技术及其应用背景,指明了成组技术在现代企业大规模定制生产方式中所起的重要作用。 相似文献
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针对工业机器人编程效率低下、智能化程度不高和人机交互性能弱等问题,提出一种基于视觉的工业机器人装配演示示教系统,该系统包括目标检测与中心点定位模块、装配动作分类识别模块和机器人动作执行模块。在目标检测与中心点定位模块中,提出一种目标物体中心点定位和机器人抓取方法,使用实例分割算法识别物体类别,通过掩码均值化处理和坐标转换计算物体3D姿态信息;在装配动作分类识别模块中,建立基于深度学习网络的动作分类识别模型,该模型的输入为装配动作视频帧,输出为动作分类标签;最后,机器人动作执行模块根据物体类别、物体3D姿态和动作分类标签等信息规划机器人装配动作,控制机器人执行装配任务。以轴孔装配为例,验证了上述方法的有效性,实现了基于视觉演示的机器人装配模仿编程,对机器人演示示教研究具有一定的参考价值。 相似文献