简介:摘要: 教育决定着人类的未来,教育的本质是解放心灵、唤醒智慧,本文通过对教育本质和学习的几个层次的梳理,提出号召我们用教育唤醒生命,用心灵和生命进行学习,传承文明,圆满生命,守护人类不断前进。
简介:摘要目的研究3D打印技术辅助教学方式在本科骨科学教学中提高布鲁姆认知领域教育目标层次的效果。方法选取陆军军医大学2014级五年制临床医学专业24名学生为研究对象,将其随机分为试验组和对照组,每组12名学生。选定股骨粗隆间骨折作为教学内容,由同一位教师授课,试验组学生采用案例教学方法和3D打印技术辅助教学方式,对照组学生仅采用案例教学方法。教学结束后,比较分析两组学生课堂提出问题和方案的人数、理论测试成绩,对其教学效果做出评价。结果在课堂提出有效问题和有效治疗方案的人数方面,试验组学生均多于对照组学生,其差异均具有统计学意义(χ2=4.196, χ2=4.444,均P<0.05);在课堂提出创意方案的人数方面,两组学生的差异无统计学意义(χ2=2.182,P>0.05)。在理论测试成绩方面,试验组学生中获得优秀成绩的人数多于对照组学生,其差异无统计学意义(χ2=1.815,P>0.05)。结论3D打印技术辅助教学方式在本科骨科学教学中对于提高布鲁姆认知领域教育目标层次具有一定效果,但从初级目标层次上升到高级目标层次中的作用并不全面和充分。
简介:摘 要 《课程标准》指出:“义务教育阶段的语文课程,必须面向全体学生。”在教育实践中要特别注意学生的差异,“因材施教”。课堂教学是语文教学的主渠道,在这一环节中实施分层教学,对全面提高学生的素质是十分有效的。
简介:【摘要】数学概念是数学教学的重点内容,也是学生必须掌握的重要基础知识之一,是数学基本技能的形成与提高的必要条件。在概念教学中,教师要讲究教学方法,新课改理念下的数学概念教学较注重概念的形成过程,多启发学生,多培养学生的主动性与创造性;同时要帮助学生理解概念的本质,弄清概念之间的区别与联系。
简介:摘要:随着信息化的不断发展,信息化人才需求不断扩大,Oracle数据库作为一门典型的信息技术类教学课程,对职业技术教育学员来说有很重要的教育意义。因此设计一个合理的Oracle数据库教学内容体系才能更好地培养出符合现代信息化需求的人才。本文首先对相关概念进行简要介绍,然后对职业技术教育学员特征进行分析并制定Oracle数据库教学目标,最后基于此分析构建了职业技术教育学员Oracle数据库教学内容体系。
简介:摘 要:本文引用了儒家的、马克思主义的、曾仕强的“人性学”规律,阐述了教育积分管理是如何契合这些规律的,从“人性学”的角度探析了教育积分管理之所以成效显著的深层次原因,明于此,在教育中运用积分管理时将更加理性和自觉。
简介:摘要:学生之间的数学知识与数学能力的差异是客观存在的。为此,教师在设计作业时,应尽可能照顾这种差异,不能“一刀切”,要遵循“量力而行,共同提高”的原则,从实际出发,满足他们不同的学习需要,针对学生的个体差异设计有层次的作业。
简介:摘要:数学是和现实生活联系最紧密的学科之一。小学阶段数学课程的编排,都是从最简单的生活常识,空间认识出发,以学生思维发展为目的。由易到难、由简到繁,有很强的可操作性。每节知识纵向层层递进,横向互为基础,互为依据,知识点之间有十分紧密的联系。
简介:【 摘要】 新课程下,小学信息技术教师的主要教学任务就是改变传统化教学方法,促使信息技术的教学逐渐与社会技术的发展进行有效融合。本文主要对小学信息技术开展教学中层次化教学的应用进行分析,以促使信息技术课程的教学质量得到有效提高。
简介:摘要:目的:对静脉输液护理技术分层次准入管理效果展开研究。方法:对我院 80例采取静脉输液治疗的患者进行研究,根据护理管理方法将其分为对照组及观察组,比较各组护理管理效果。结果:比较两组患者护理效果,观察组总有效率为92.50%;对照组总有效率为67.50%,组间数据比较存在显著差异,具有统计学意义。观察组管理效果优于对照组,数据比较差异存在,具有统计学意义。两组患者的不良事件对比,对照组发生率为12.50%、观察组为5.00%,组间数据比较差异显著,具有统计学意义。结论:在采取静脉输液治疗患者中采取静脉输液护理技术分层次准入管理可提高护理效果,降低护理中风险发生率,值得临床应用推广。
简介:摘要医疗卫生领域研究中常见的层次结构数据适用的3种统计模型包括混合线性模型(MLM)、广义估计方程(GEE)和广义线性混合模型(GLMM)。在IBM SPSS Statistics中,"混合模型"分析菜单下的"线性"和"广义线性"选项可分别实现MLM和GLMM,"广义线性模型"菜单下的"广义估计方程"可实现GEE。以IBM SPSS Statistics自带数据为例,展示在IBM SPSS Statistics 20.0中的实现并对主要结果进行解释,IBM SPSS Statistics可以简单地实现MLM、GEE和GLMM,3种方法考虑数据的聚集性并将误差分解到相应的层次水平,可以得到更为科学合理的结果,有利于广大医学研究者快速掌握并使用。