论道德教育对亲社会行为的培养作用——以“向陈洲贵同志学习”为例

亲社会行为具有无私增进他人利益的道德属性.亲社会行为与道德的这种特殊关系,决定了亲社会行为培养离不开道德教育的作用.事实上,道德教育对亲社会行为培养具有诸多正向作用.如道德榜样教育激发亲社会行为模仿,道德知识传授解释亲社会行为的合理性,道德舆论宣传创设亲社会行为的情境氛围等,通过考察这些正向作用,为亲社会行为的伦理培养提供有益思考.     

经济视角下的《骆驼祥子》

老舍在《骆驼祥子》中采用经济视角,与自身的生活经历和时代背景有关。通过在作品中运用经济视角探究人的解放、展开社会批判、进行伦理剖析,比较客观地还原了生活的本真和人生的本相,让读者透视了经济生活表象下蕴含的精神内涵。     

浅析经济原则在网络语言中的应用

随着网络技术的发展,网络语言作为一种新的语言媒体和社会方言,越来越得到人们的重视。在不同的学术领域,专家对网络语言作出不同的诠释和研究。主要从构词、句法、非语言符号三个角度来分析经济原则在网络语言中的普遍使用,并从聊天室中收集、归纳、分析相关语料来证明经济原则的存在,及在网络空间中普遍使用的原因。对网络语言的深入研究,将更有助于人们了解语言在以高科技为背景条件下发展趋势。当网络语言冲击传统语言时,要树立正确的态度面对语言的发展。     

中国当代社会转型探析

中国当代的社会转型 ,决不是笼统地从“传统社会”转向“现代社会” ,而是从初级阶段的社会主义向发达社会主义的转型。这样定位 ,有着充分的理论根据 ,其中最重要的就是我国在转型目标和价值取向、转型道路、途径和方法以及转型所处时代背景和国际环境等方面 ,都有自己的特殊性。只有这样认识我国的社会转型 ,才能与“西化”划清界限     

网络信息战——社交媒体武器化趋势及影响

互联网进入2.0时代后,以社交媒体为主要信息传播平台的新媒体已逐步变为相对独立的社会力量,成为新的战略制高点。社交媒体平台以其传播信息的速度与广度,对庞大的用户人群产生巨大的影响。各国政府和军队意识到社交媒体的飞速发展不仅让其成为新型战略传播工具,更在网络信息战领域成为强大的"心理"干预武器。本文介绍了社交网络通过舆论引导、意识形态控制、僵尸网络病毒化传播等手段在政治、军事上施加新形态影响,分析了混合战争模式下社交媒体成为恐怖分子、民兵和私人武装集团等非政府实体攫取政治控制权的理想平台。因此,我们必须重视社交媒体潜在及现实的武器化影响,把控社会舆论方向,筑牢意识形态防线,以便应对未来网络信息战的挑战。     

应急物流保障与军地物流一体化研究

应急物流与军事物流都是在特殊条件下发生的物流活动,研究应急物流与军地物流一体化对于促进军事物流的发展具有重要意义.简述了应急物流的基本问题,分析了实现应急物流保障的基本条件:需要完善的应急法律体系、功能健全的应急指挥机构以及高效可靠的应急物流保障平台,阐明了军地物流一体化与应急物流的区别、军地物流一体化的重要作用,并对军地物流一体化下的应急物流保障模式进行了研究.     

代价论视角中的和谐社会建设原则

立足社会发展代价的基本内涵和当代中国社会发展代价付出的具体方式两个基本价值维度,阐述了代价论视角的和谐社会建设原则,以期勾勒出未来社会发展的理想图景。     

构建和谐社会与青少年犯罪预防

当前我国正处于改革开放的关键时期。由于社会转型,社会矛盾突出,各种不良现象滋生,犯罪问题日益严重,尤其是青少年犯罪已达到令人堪忧的地步,与构建社会主义和谐社会极不相称。就社会转型时期青少年犯罪的特点、原因进行深入分析,并提出了在构建和谐社会重要理论指导下青少年犯罪的预防对策。     

发挥教师教学主导 提升课程教学实效——对增强《思想道德修养与法律基础》课教师教学主导性的思考

《思想道德修养与法律基础》课是一门帮助大学生培养良好的思想道德素质和法律素质，进一步提高分辨是非、善恶、美丑和加强自我修养能力的课程。由于该课是一门融政治性、知识性、思想性、实践性于一体的综合性课程，内容涉及广泛，现实性和针对性很强。因此在教学上对教师提出了很高的要求。如何发挥好教师教学的主导性，调动学生主体作用是当前进一步提高该课程教学质量的关键。该文分析了发挥教师教学主导性的重要作用和当前这一课程教学面l临的主要问题，提出了增强教师教学主导性的有效途径。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。