论师范院校语文教育理论课教学改革和实验

语文教育理论课普遍存在教学结构不合理 ,理论体系和技能训练体系不完整 ,缺乏系统性和科学性 ,理论传授与能力训练相脱节等问题 ,影响了教学质量的提高 ,制约了教学改革的展开。本文对该课程的教学结构进行重新审视、梳理 ,将之划分为两个系统 ,并将其各自要素及相互关系进行分析 ,论证了理论知识系统与教学技能训练系统在教学过程中相互对应 ,同步进行 ,共同深化的科学性和可行性。     

谈入世对高校英语教学的挑战

在我国即将加入WTO的大背景下 ,针对目前高校英语教学不能适应入关后对人才需要的现状 ,应从教材教法、考试制度等方面加以改革 :课堂教学以双语教学为主要授课方式 ,课程教材使用英美原版教材 ,实行更为灵活的考试制度 ,使英语真正成为我们了解世界、掌握前沿知识的有力工具     

培养高素质复合型军事人才的战略思考

军队建设和未来战争呼唤高素质复合型的军事人才.抓紧培养和造就一大批高素质复合型军事人才,是我军建设的战略选择和根本大计,也是我军院校的神圣职责和光荣使命.而要培养高素质复合型军事人才,必须首先更新教育思想观念,并以先进的教育思想观念为指导,确立科学的人才目标模型,优化教学总体设计;必须在加强课程教学上下功夫,把教学内容作为深化改革的核心和关键,同时抓好与其相适应的各项配套改革,确保整个教学改革协调一致的发展;必须不断创新军事人才培养模式,全面提高办学水平,从机制和实力2方面来保证培养目标的实现.     

基础课程教学改革的理论与实践

讨论了基础课程现代化教育教学改革在整个教育教学改革中的地位与作用,并对基础课程教育教学改革的模式进行了研究与探讨,提出以创新能力的培养为主线,以应用能力的实现为目标创建科学技术基础理论课群、科学方法论基础课群、文化基础课群、实验技术基础课群、现代科学技术基础方法论课群等课群式基础课程教学体系的教改思路.     

实施课题立项,推进教学改革

实施教学改革立项是推进院校教学改革的有效途径,结合实践,对教学改革立项的规划、组织、实施与管理,以及需注意的问题等进行了研究与探讨.     

现代教学原则在多媒体教学中的贯彻初探

现代教学原则是教师进行教学活动所应遵循的准则。从多媒体电子教案的教学内容选择、多媒体电子教案的演示设计与运用,以及多媒体教学中的教师主导作用和课堂交流3个方面,探讨了如何在多媒体教学中贯彻现代高等学校的教学原则,以充分发挥多媒体教学的优势、弥补其不足,提高课堂教学效果。     

积极探索训练规律,加强学员军事基础素质的培养

通过研究“4+1”人才培养模式下学员军事基础素质培养过程,改革军事基础课程教学体系和学员队管理模式,实现军事基础教学与学员队管理的有机衔接,强化学员旅的教学管理职能,形成“三位一体”的学员军事基础素质培养模式,建立学员军事基础素质评价的指标体系。     

突发重大疫情风险管理支撑方法研究【专题】

突发重大疫情后,科学的风险管理方法可为有效规避和控制风险提供有力支撑。在突发重大疫情风险管理中,风险识别是基础,风险评估是核心,风险控制是目的。本文系统梳理与分析了风险管理中的常用方法,包括风险识别中的现场勘查法、事故树分析法、过程回溯法、专家认证法和案例分析法等5种方法,风险评估中的风险坐标图法、关键风险指标法、蒙特卡罗法、因果关系法和综合评价法等5种方法,以及风险控制决策中的成本收益决策法、决策树法和损失期望值决策法等3种方法,并对每种方法如何在此次由新型冠状病毒引发的突发重大疫情中实践应用进行了举例说明,可为今后在应对突发重大疫情时进行科学风险识别、有效风险评估和精准风险控制决策提供借鉴与参考。     

俄罗斯空天防御教学训练设备发展与问题研究

俄罗斯按照建设航天力量的需求,积极研究现代空天防御教学技术设备。俄罗斯空天防御教学训练设备可帮助受训者利用所获得的知识与能力,在准备和完成实践任务时在不同系统设备间实现不同级别的综合协同,将实现结构和软件的模块化。俄航天兵使用空天防御教学训练设备的经验对军队空天防御专业人员训练具有重要的借鉴意义。本文分析了俄罗斯空天防御教学训练设备现状,研究了朱可夫空天防御军事学院一体化空天防御自动化控制系统教学试验模型的构成、原理、作用和应用,总结了俄罗斯空天防御教学训练设备在国家标准、教学法、工效学和组织方面存在的主要问题及解决办法,以期为军队空天防御教学训练设备发展提供参考。     

Adaptive random search for continuous simulation optimization

We present, analyze, and compare three random search methods for solving stochastic optimization problems with uncountable feasible regions. Our adaptive search with resampling (ASR) approach is a framework for designing provably convergent algorithms that are adaptive and may consequently involve local search. The deterministic and stochastic shrinking ball (DSB and SSB) approaches are also convergent, but they are based on pure random search with the only difference being the estimator of the optimal solution [the DSB method was originally proposed and analyzed by Baumert and Smith]. The three methods use different techniques to reduce the effects of noise in the estimated objective function values. Our ASR method achieves this goal through resampling of already sampled points, whereas the DSB and SSB approaches address it by averaging observations in balls that shrink with time. We present conditions under which the three methods are convergent, both in probability and almost surely, and provide a limited computational study aimed at comparing the methods. Although further investigation is needed, our numerical results suggest that the ASR approach is promising, especially for difficult problems where the probability of identifying good solutions using pure random search is small. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010