高校教师创新能力的基本要求

论文认为,高等教育在完成创新型人才培养使命的过程中,教师是关键因素。因此,高校必须全方位的注重教师的素质提高,尤以培养创新能力为先。所以,对高校教师创新能力应该有一些基本的要求,这些要求可以归纳为以下几个方面:(1)知识结构上应该专博兼顾;(2)内心修炼上必须强化社会责任感;(3)个人特质上应具有强烈的研究性学习要求和反思的习惯;(4)科研能力上要循序渐进,厚积薄发;(5)追求真理应有超人的想法和坚韧不拔的意志。     

基于探究式学习理论设计热工基础网络课件

探究式学习强调教师和学生双方的积极参与,学习者在学科领域或现实生活中,通过发现问题、调查研究、动手操作、表达与交流等探究性活动获得知识、技能和态度,根据能源动力学科教学委员会《热工基础课程发展战略研究报告》的精神,结合我校动力类专业的热工基础教学实际,本文提出了基于探究式学习理论设计工基础网络课件的原则、方法和步骤。     

外语学习中情感因素的调查与研究

外语学习中的情感因素主要是指学生们对外语学习所产生的情绪与感受,主要包括学习者的态度,动机与需求,自尊、自信与冒险心及焦虑情绪等.本文笔者通过对农村学生与城市学生的外语学习中的情感策略调查及分析,论述了对外语学习产生正面影响(如自信、冒险心等)的情感因素和一些对外语学习会产生极其负面的影响(如焦虑)的情感因素.并说明了外语教师除了传授知识和学习策略外,还应注重学生的情感教育.注意培养学生的学习动机,利用多元智能理论指导,培养学生的自信心缓解学生焦虑情绪.     

关于外贸专业课进行双语教学的探讨——以桂林航天工业高等专科学校国际贸易专业为例

论文阐述了桂林航天工业高等专科学校外贸专业课中开展双语教学实践取得的成绩,分析了其中存在的问题,并从四个方面提出改进的建议:(1)采用渐进式教学法,实行分班制;(2)积极采用自编教材;(3)加快培养青年教师;(4)强调评价过程实效。     

分级教学中外语学习焦虑状况的实证研究——对桂林理工大学非英语专业学生的调查

论文以桂林理工大学非英语专业本科一年级(2006级)为研究对象,通过对分级教学中英语水平高低不同的班级进行问卷调查,利用描述性统计和皮尔逊相关系数分析,探析在英语水平相差较大的非英语专业大学生中外语学习焦虑存在的状况,以及学习焦虑与学习成绩之间的关系,对比英语水平高的班级与水平低的班级在语言学习焦虑方面存在的差异,并追寻产生高焦虑的根源,提出降低学生焦虑的策略。通过实证研究,证明该校非英语专业学生的英语学习成绩确实与外语学习焦虑存在显著负相关。英语水平低的班级,学生的考试焦虑尤其严重,情感过滤器较高,学生的自我评价偏低。     

论加强技术基础

所谓技术基础不仅包括硬件、软件,还包括一整套工作方式/“过程”。强调“过程”和抓“过程改进”是当今的国际大趋势。可以把“过程”和“过程改进”作为一个纲,形成一个有目标,有规划,逐步完成的一个整体,用于指导技术基础的建设。从航天系统的现状,提出了加强技术基础工作的几个方面,即:(1)全面深入地开展CAD/CAM应用;(2)普遍采用AVIDM;(3)开展并行工程的试点;(4)加强软件控制;(5)专用集成电路的设计和系统集成;(6)加强预研;(7)加强工艺;(8)用好互联网。     

基于建构主义的《汇编语言》课堂教学改革探索与实践

建构主义认为学习是学习者主动建构自己知识和经验的过程,是通过新经验与原有知识经验的相互作用而不断充实、丰富和改造自己已有知识经验的过程,它强调学习的主动性、实践性、创造性和社会性.以建构主义教学理论为指导,结合汇编语言自身特点采用"抛锚式"教学模式进行《汇编语言》课堂教学改革.通过问卷调查对教学效果进行评估,实践表明能培养学生学习的自主性、主动性和积极性,从而提高学生的编程能力和解决实际问题的能力.     

道德学习:现代道德教育的取向

道德学习和道德教育是教育上的两种不同理念的体现,其存在是有一定的哲学、心理学和伦理学理论基础的.实现道德学习的方式在于把学习的自动权交还给学生、通过创设情景来唤醒学生的道德体验、进行道德对话教学、使学生学会价值辨析、让学生进行自我的道德反思.道德学习的自主性体现了人的存在价值和生命意义,道德学习的开放性防止对学生的道德教育流于形式,道德学习的实践性培养了学生的道德能力.道德学习是一个持续的、终身的过程.     

案例教学模式探究

案例教学是一种有效结合理论教学与实践教学的教学方法,是现代高校教育中不可缺少的教学方法.本文介绍了案例教学的特征、案例教学过程中教师的教学方法和注意事项、学生的学习方式、以及实施案例教学的优势,对案例教学的具体实施提出了实效性的方案.     

基于MADDPG的多无人机协同任务决策

针对多无人机任务决策方法研究中传统优化算法难以在短时间内得到期望结果的问题,基于深度强化学习提出一种无人机多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,通过允许无人机在学习时使用全局信息,在应用决策的时候只使用局部信息的方法,从网络结构、状态空间、动作空间和奖励函数设计了MADDPG算法的模型结构。最后通过仿真实验,并对比深度确定性策略梯度(DDPG)算法,验证了本文提出的MADDPG算法在保证精度的基础上,学习速度大幅度提高,弥补了传统强化学习算法在多智能体领域的不足。