高职院校应用英语专业工学结合顶岗实习模式的探索

顶岗实习是高等职业院校有效推进工学结合人才培养模式的重要形式,也是培养高技能人才的重要途径。只有加强顶岗实习模式的研究,全面抓好顶岗实习教育教学环节,才能切实有效推进工学结合教育人才培养模式,确保高等职业院校人才培养质量,本文旨在探索高职应用英语专业学生校外顶岗实习的模式、并在实践中解决专业学生校外顶岗实习中存在的一些问题。     

用健康卡进行大学生体育学习评价的尝试

体育教学课程的改革必将带来学生体育学习评价的改革，传统的学习评价主要是采用竞技体育规则考核一般大学生，以学生技术掌握情况以及运动负荷大小为准则。这样的标准己经偏离了高校体育教育的目的，不能客观的反映学生的综合学习情况。体育与健康没有具体的评价内容和方法，已经不能够评价体育课程改革后的课了，必须要有一套新的评价方法来对大学生体育学习进行评价。文章结合体育健康卡使用情况的尝试，探讨了高校体育教学新的评价方法，提出了大学生体育学习评价的新思路和方法。     

学习型组织是知识经济时代共青团组织演进的方向

学习型组织是知识经济时代外部环境急剧变化的情况下出现的一种新型的组织形式,学习型组织提出的全员学习、终身学习、团队学习的理念,提高了共青团组织工作的适应性和灵活性,创建学习型组织是知识经济时代共青团组织演进的方向。     

电子技术辅助教学方法分析

本文探讨了针对当代大学生,在电子技术的整个教学过程中,如何通过辅助教学方式向学生传递电子技术的发展历程,使学生感受科学的魅力,以提高学生的自主性学习;如何结合现代化教学手段将EDA技术引入教学和实践环节,以提高学生的学习自主性.最终实现培养学生的创新意识和创新能力的教育目标.     

建构主义教学模式对大学生学习方式影响研究

建构主义教学模式对大学生学习方式有重要影响,通过实证研究方法,研究了课堂环境下建构主义教学模式与大学生学习方式之间的内在关系。研究结果表明：以互动性、自主性为特征的建构主义教学模式与深层学习方式显著正相关,教学模式中的自主性对深层动机和策略的影响均显著高于互动性,且自主性可以更为有效地促使学生采用深层学习方式。     

论外语学习焦虑对语言输出的影响

外语学习焦虑作为个体差异的一个组成部分，给外语学习效果带来不可忽视的影响。在二语习得过程中，外语学习焦虑不仅作用于语言输入，也作用于语言输出。就语言输出而言，外语学习焦虑主要作用于学习者的语言输出心理，具体表现在语言输出方式、语言输出数量和语言输出质量三个方面。因此，降低外语学习焦虑度有助于端正学习者的语言输出心理，丰富语言输出形式，提高语言输出数量，改善语言输出质量，以优化学习效果。     

影响大学生英语学习倦怠的情感因素

关于英语学习倦怠的现有研究主要集中于"倦怠"的测量、表现、产生及应对策略上,而针对影响倦怠的因素特别是情感因素的分析较少。情感涉及学习者个体对语言的认知以及对语言教学环境的心理反应等诸多方面,是语言教学中不容忽视的因素。本文以英语语言学习规律为背景,分析学习信念、学习焦虑、社交恐惧和自我效能感等情感因素对英语学习倦怠的影响。     

“任务驱动”下的计算机专业课程教学实践与探索

本文总结了“任务驱动”在教学中的应用，提出了“任务”设计要全方位立体化进行考虑；评价要全方位多样化。指出了“任务驱动”必须与多种教学法优化组合，才能发挥其最大教学效率。     

空管系统第二批学习实践科学发展观活动总结大会召开

8月18日，民航局空管局党委召开空管系统第二批学习实践科学发展观活动总结视频大会，空管局全体局领导均出席了会议。会议由民航局空管局局长苏兰根主持，党委书记周毅洲作重要讲话。今年‘3月12日以来，空管系统700多个基层党组织、1万余名党员按照中央、民航局党组和空管局党委的统一部署，紧紧围绕“夯实安全基础，推进一体化建设，实现空管系统又好又快发展”这个主题，密切联系空管安全运行和各单位的实际，集中参加了学习调研、分析检查、整改落实三个阶段六个主要环节的第二批学习实践科学发展观活动。空管系统各级党委对活动高度重视，加强领导，严密组织，及时指导，狠抓落实，     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。