“双减”背景下初中英语作业的设计

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“双减”政策是国家针对义务教育阶段学生过重的作业负担和校外培训负担实施的减轻学生学习压力的有效举措。在“双减”背景下,作业设计是课堂教学的有效延伸,在检测学生学习基础水平和学习能力的过程中,对教学过程和教学效果进行总结和反馈。在初中英语课程教学中,教师通过学习“双减”政策,创新英语学科的作业设计,在合理控制英语作业难易程度的基础上创新作业形式,设计多元化的学科作业,从而提升学生自主完成作业的积极性。通过不断优化作业设计和作业形式,减轻学生的学习压力和作业压力,提升学生的作业完成效率,夯实学生的英语学科知识基础,有效实现“双减”背景下“减负、提质、增效”的新课改目标。
其他文献
在初中的众多科目中,英语极具特殊性,它兼具工具性与人文性。一直以来,由于语言环境等原因,学生在英语的学习上都需要付出较多努力,需要不断练习强化英语听、说、读、写能力。2021年,“双减”政策出台,其中最为重要的一点就是要求控制作业量,这就需要教师规划好课堂训练与课后作业,协调好课程安排,确保减少作业量的同时,也能够帮助学生复习和巩固。本文以“双减”背景下作业的优化与设计为研究对象,分析当前初中英语
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近年来,光声成像作为一种新型的生物医学光学成像技术迅速发展。该成像技术基于光声效应,有效的结合了光学成像和声学成像的优点,具有成像分辨率高、成像深度深、无侵入无标记等特点。本文设计并开发了一套基于光纤的双模态光声成像系统,应用光纤中的受激拉曼散射效应,将单波长脉冲激光源变换至超高速切换的双波长脉冲激光源,在该光源下实现在体小鼠血管组织的结构成像和功能成像。论文主要工作如下:1.设计系统技术方案,搭
学位
"双减"政策目前缓解了学生的选课压力,促进了传统课程的变革。在以往的英语课堂教学中,教师可以给学生布置复杂的作业,从而帮助学生加强英语水平。以往,许多教师将体育锻炼作为提高学生成绩的重要措施,不能满足学生的学习需要。教师应结合现行的"双减"政策,涉及英语作业,以满足不同学生的需求,进一步提高学生的成绩。
会议
我国是一个铁路大国,由于钢轨在列车车轮碾压、温度应力等外部载荷的长期作用下会出现表面塑性形变、应力集中和裂纹等损伤,严重时会导致列车出现脱轨等危险事故,因此,我国对钢轨表面损伤的监测和检测提出了很高的要求。本文基于钢铁材料中普遍存在的剩磁效应,研究了基于剩磁效应的钢轨表面损伤的巡检技术。主要进行了以下工作:1)基于磁偶极子理论研究了应力集中漏磁场模型和裂纹缺陷的漏磁场模型,分析了利用剩磁效应在钢轨
学位
随着我国工业智能机器人技术的发展,电力领域的带电作业机器人也在向全自主、智能化的方向发展,其中机器人的目标识别与定位技术是研究的重点。本文对高压输电线的识别与定位问题进行了研究,设计了一套基于双目视觉的高压输电线检测与定位系统用于引导机械手抓取目标输电线完成带电作业任务。首先,研究了一种基于彩色图像的高压输电线分割方法。结合不同色彩空间的特性,先根据输电线的颜色在HSV色彩空间下设定三个通道的阈值
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在目前的钢铁工业生产中,铁磁材料屈服强度检测依赖于拉伸测试,这种方法是有损且费时的。脉冲涡流检测作为一种电磁无损检测技术,因其检测速度快、检测深度大、检测成本低等优点,适用于铁磁性材料力学性能的检测。因此本文开展了基于脉冲涡流的铁磁性材料屈服强度定量估计方法研究。本文对脉冲涡流技术的理论基础进行研究,阐述了脉冲涡流检测的基本原理,分析了基于脉冲涡流对铁磁性材料屈服强度进行定量估计的可行性;在理论分
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功率变换器广泛应用于航空航天、智能电网、轨道交通等领域,由于长时间处于高压、高温工作环境引起电路中器件发生退化,故障率上升,导致其电路性能恶化甚至失效。为保证功率变换器的安全可靠,降低维护成本,对其开展故障诊断及健康管理技术研究,具有重要的研究意义和实用价值。本文主要研究功率变换器核心功率器件的故障演化模型及电路故障诊断技术,具体研究内容包括:(1)开展了功率变换器中核心功率器件性能退化模型研究。
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在“双减”背景下进行初中英语作业设计研究是落实“双减”政策,发挥作业的育人功能,促进学生全面发展,提升教师专业能力的必然要求。通过对作业设计现状的分析,运用不同的研究方法,探索初中英语作业设计的有效路径、方法和策略,重点关注初中英语作业设计的价值取向和目标、内容和形式要求,以切实减轻学生课业负担,实现减负、提质、增效,落实立德树人根本任务。
期刊
随着深度学习和人脸识别技术的快速发展,机器的验证准确率远远超过了传统的肉眼判别,智能化的人证比对系统在银行、酒店、车站、机场等场景应用越来越广泛。现有的人证比对系统从工作模式上可以分为两种:在线验证和离线验证。在线验证基于云服务器,具有较好的识别性能,但存在网络传输速率慢和隐私易泄露的问题;离线验证即在离线的状态下完成验证工作,基于高性能服务器的离线设备通常也具有较高的识别率,但成本较高、体积较大
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对航拍图像中的建筑物进行提取是目标检测任务中的研究热点,精确地检测建筑物对于城市与农村建设的变化监测、基础设施规划、土地利用与管理等任务至关重要。但是建筑物的识别检测一直以来存在着诸多难点,例如检测模型易受背景干扰造成误检、小型建筑物容易漏检等。本文针对这些问题对基于深度学习技术的Mask-RCNN目标检测模型进行了改进。论文的主要研究内容如下:(1)针对原始卷积神经网络提取特征不充分,容易提取到
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