基于微课程教学法的高中物理复习课探索——以高三一轮复习《闭合电路欧姆定律》为例

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本文通过微课程教学法系统设计,阐述以“任务单”引领+配套学习资源支持完成学习知识的任务,以微项目学习激发学生学习力,拓展综合能力,发展核心素养,实现高三物理复习课教学创新的思考、做法与体会.
其他文献
项目化学习为提升学生的创造性以及运用所学知识解决问题的能力提供了无限可能,对学生深度学习能力和核心素养的培养起到积极的促进作用.为了在信息技术教学中合理地进行项目化学习设计,构建良好的师生动态课堂,作者从学习素养的角度探讨了小学信息技术教学中项目化学习设计.
本文介绍了“图形化编程”和“儿童信息学习的高阶思维”基本内容与一般特点,重点论述了图形化编程教学培养小学生高阶思维的现实意义与可行性,并根据教学实践提出了培养学生“高阶思维”的具体策略.
关于提问,在课堂上有时候会遇到这样的场面:当老师问学生有什么问题要问的时候,学生一片沉默,或者提出的问题和当前的学习主题相距甚远.为什么呢?rn原因之一在于,提问既可能是低阶的,也可能是高阶的.对提问的反思,需要进行结构化的观察和思考.例如,技术课有一个常见的现象,学生很喜欢动手活动,而经常疏于动手之后的概念总结和认知提升;喜欢使用网络搜索信息,但对搜索方式的提炼和总结未必有兴趣;喜欢编写程序,但对提升程序的质量未必愿意深入思考.
期刊
在人工智能的学习中,“人脸识别”是一个重要的主题,但是人脸识别涉及一些复杂高深的专业术语和算法,中学生目前还没有达到这方面的知识储备.怎么办呢?这实在是对教师的考验,如果不顾一切地讲算法,学生肯定云里雾里,听不懂,但是如果完全跳过算法,直接给出程序,那么课堂就成了体验课,没有一定深度,没有涉及知识核心,没有展现学科精华.要想解决这一矛盾,关于“人脸识别”的教学必须做到既让学生体会学科核心思想,又不能让那些专业算法成为拦路虎,阻挡学生学习的脚步.为了做到这一点,笔者经过深入思考后,把知识进行了简化分解和重构
当今社会信息化技术快速发展,体育运动领域也逐渐运用计算机手段解决面临的问题.体育运动员由于所选项目与自身特点不匹配,导致运动员的积极性下降.针对此问题,提出基于协同过滤技术的体育运动员适宜项目推荐模型,分析传统协同过滤方法的缺陷和局限性,对传统的协同过滤算法进行改进,对运动员兴趣程度及项目属性评分进行加权推荐,并利用体育运动员的实际数据进行模型分析验证.通过实验可知,改进后的协同过滤技术在体育运动员项目推荐上具有良好的准确率和效率.
面向各类应用场景的移动APP不断涌现,但富有特色的政府采购APP却不多见.文中基于政府采购信息化现状,以政府采购信息的重组织和再利用为目标,针对投标参与方实际需求,结合移动终端应用特点,实现了一个融入推荐算法的政采消息通系统.首先,采集和重组政府采购网站的数据;其次,实现服务于移动APP的数据访问接口;最后,通过Android上的移动APP以日历、地图等视图将用户关注的信息进行组织和展示,并实现消息通知、关注提醒、智能推荐等功能.政采消息通系统能为投标参与方带来极大便利,具有较好的应用前景.
传统配网边界区域全业务协同系统稳定性较差.为此,设计基于重叠分片法的长三角一体化配网边界区域全业务协同系统.硬件部分将STM作为主控制芯片,设计配网边界区域协同平衡控制器,采用开合式结构,连接感应器构建全业务数据采集电路结构;利用重叠分片法将配网划分不同的节点,计算配网节点能量数值,建立节点能量数学模型;针对不同自适应参数,设定边界区域协同策略.实验结果表明,所设计协同系统稳定性更好,具有更优的应用性能.
针对常见的多用户可搜索加密方案中,所有用户拥有相同的搜索范围导致信息从内部用户泄露的问题,文中使用邻接索引,将访问控制的策略信息加入到索引结构之中并指向关键字对应的文件地址,访问策略中配置了该关键字对应的被允许访问的用户,通过策略管理实现了不同群组用户搜索范围的交叉授权访问,提高了信息在内部的利用率.在系统的安全性方面,文中使用了双线性对的困难问题假设,通过模拟攻击证明了系统的安全.通过理论分析与对比,发现基于分段式索引的可搜索加密技术在计算开销与存储开销综合表现上有一定的优势.
最近我早上跑步经常与小区里驾驶着扫地机的花农大爷照面,一来二去就熟悉了.20年前他们用扫帚扫地,由于工作劳累而没有任何机会聊天,而现在,开着小车扫地的花农大爷会专门留出树叶显示出来的沧桑来迎合小区的居民,更像脑力劳动者.技术让体力劳动者更有尊严,我由此想到,在技术智能时代,作为教师,如何做好自己的人工呢?
针对传统神经网络存在预测精度低的缺陷,提出了改进神经网络的数字图书馆满意度预测模型.首先从资源有效性、服务易用性、服务效率三个维度建立数字图书馆满意度指标体系,然后确定网络结构、训练与测试样本,采用改进神经网络拟合指标和图书馆满意度之间的关系,并与其它模型进行了仿真对比实验,结果表明,该模型可有效预测数字图书馆满意度,预测数字图书馆满意度各指标的均方根误差以及最大相对误差较低,预测精度高.