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大单元论文前沿信息_大单元教学论文获奖(2024年11月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

大单元论文

高一期中议论文，这样写！期中考试即将来临，许多高一的学生都在问如何写好议论文。第一学期的期中考试通常以第一单元的内容为主，而第一单元的主题大多是“青春”。以下是关于如何围绕“青春”主题写好议论文的一些建议： 𐟌Ÿ 开头：直接引用材料并提出中心论点（开门见山）。 𐟔 明确“是什么”：青春是什么？青春的价值是什么？学习：青春是学习的黄金时期，通过学习可以提升思想境界和内在修养。户外活动：青春也是户外活动的黄金时期，通过劳作可以锻炼身体，培养吃苦耐劳的品质，并体会劳动者的不易。理想信念：青春要坚定理想信念，有“胸怀国之大者”的家国情怀和大格局。勇争先锋：青春要勇争先锋，敢于作为，勇于担当，积极奉献，将小我融入大我。实干精神：青春要有心怀人民，有“田间地头找感觉”的实干精神。 𐟒ᠦ˜Ž确“为什么”：为什么青春要有价值？从必要性和重要性两方面进行阐释。必要性：青春是人生的黄金时期，是学习和成长的关键阶段。重要性：青春的价值在于通过学习和实践，培养崇高的理想和永争先锋的精神，从而做出对人民、社会和国家有意义的事情。 𐟛 ️ 明确“怎么做”：要有价值该如何做。学习：持续学习，提升自己的知识和技能。实践：积极参与社会实践活动，培养实干精神。奉献：积极奉献，将个人价值融入社会和国家的发展中。通过以上几点，你可以围绕“青春”主题写出一篇有深度和广度的议论文。希望这些建议能帮助你在期中考试中取得好成绩！𐟓–𐟒ꀀ

搞花样、表演性的太多，还不如8、90年代朴素的教学，又是新课标，又是大单元，教研会商，到了期中期末，来句成绩说明一切，还是回到讲题刷题模式，，唯一的赢家就是课堂表演家，论文有了，职称有了，名师有了

#春日数码研究所# #ESO天文酷图# #天文酷图# 【一流的洒水器】【信息来源日期：2023年4月17日，06:00】本周图片展示了用欧洲南方天文台的甚大望远镜 (VLT) 观测到的猎户座星云中的年轻恒星物体 244-440，这是迄今为止拍摄到的该物体最清晰的图像。那个波浪形的洋红色结构是向恒星附近发射的物质喷流，但它为什么是这种形状呢？非常年轻的恒星通常被向恒星坠落的物质盘包围。其中一些物质可以垂直于盘状物喷射成强大的喷流。 244-440 的 S 形喷流表明，隐藏在该物体中心的不是一颗恒星，而是两颗相互绕转的恒星。这种轨道运动会定期改变喷流的方向，类似于喷水器。另一种可能性是，猎户座云中其他恒星的强烈辐射可能会改变喷流的形状。这些观测结果发表在爱尔兰梅努斯大学的 Andrew Kirwan 领导的一篇新论文中，是使用位于智利的 ESO VLT 上的多单元光谱探测器 (MUSE) 仪器拍摄的。红色、绿色和蓝色分别显示铁、氮和氧的分布。但这只是 MUSE 收集的所有数据的一小部分，它实际上同时拍摄数千张不同颜色或波长的图像。这使天文学家不仅可以研究许多不同化学元素的分布，还可以研究它们的运动方式。⠠此外，MUSE 安装在 VLT 的 4 号望远镜单元上，该单元配备了先进的自适应光学设施，可校正大气湍流，提供比哈勃更清晰的图像。因此，这些新的观测结果将使天文学家能够以前所未有的细节研究恒星是如何在猎户座等巨大云层中诞生的。链接此物体的另一种颜色视图VLT - 哈勃比较通过 MUSE 观测到的不同波长进行视频扫描来源：ESO 版权：ESO/Kirwan et al. 翻译：baidu* *：此为机器翻译且未人工审核，可能有不通顺的地方。 ESO：欧洲南方天文台是在南半球研究天文学，组织的一个研究机构，由15个国家组成和支援的一个天文研究组织。它成立于1962年，目的是为欧洲天文学家提供先进的设施和捷径以研究南方的天空。这个组织总部设在德国慕尼黑附近的加兴，雇用了约730名工作人员，每年并接受成员国约1亿3100万欧元的经费。发布时间：2024年09月27日13时37分09秒#百度初秋打卡挑战赛#

A-Level经济学全解析，一篇搞定！刚从体制内学校转到国际高中的同学们，选课问题是不是让你头疼？𐟤” A-Level经济学可是大热门之一，到底这个科目都学些什么呢？别急，今天我就来给你讲讲清楚！𐟓š A-Level经济学的两大板块 A-Level经济学主要分成两个部分：微观经济学（Microeconomics）和宏观经济学（Macroeconomics）。微观经济学主要研究理想自由市场的概念，还会对比现代市场的复杂性和低效率。而宏观经济学则从国家角度出发，探讨不平等、失业、移民、经济增长、贸易和预算赤等问题。𐟌 A-Level经济学的难度层次 A-Level经济学根据难度分为AS和A2两个层次，内容上具有连续性。国内的学生大多选择CIE和Edexcel这两个考试局。CIE的考查方式是一次必须同时考AS或者A2的所有试卷，AS阶段时P1和P2必须一起考，A2阶段时P3和P4必须一起考，不能分开考。而Edexcel则是区块式的，各个单元分开考。𐟓… AS考试难点 AS Paper1：熟悉知识点体系后，多刷真题。每套正式考试中可能会有一些很类似地题，光复习知识点是不够的，需要从题目中找到做题的感觉，并总结错题。AS的论文一般可以选择基本经济知识的内容（微观），重点考的essay常常和经济体系、merit/demerit、public goods、弹性和政府微观干预有关。宏观部分的essay常考某一个现象的起因、后果和可干预的政府宏观策略，如通货膨胀。𐟓 A2考试难点 A2 Paper3：和AS Paper1一样，熟悉知识点体系后多刷真题，需要从题目中找到做题的感觉，并总结错题。相比AS Paper2，A2的Paper4不仅难度增大，时间也会更加紧张。虽然每年的题目形式都差不多，但这是大论文，要写的内容会比较多。想在Paper4拿到A需要大概42分左右（满分70），考官对于essay的打分非常严格，最后拿到高分的同学是极少数，需要同学们注意结构和逻辑。𐟓– A-Level经济学的优势可选择的学院、专业广泛：几乎所有的学院和商科类专业都会接受A-Level经济的成绩。同时，A-Level经济作为经济类、商科类、管理类、营销类和金融类专业的优势学科，能有效地提高申请者被录取的几率。𐟎“ 就业面广：A-Level经济是文科的万金油，和很多工作都有一定的兼容性。无论是金融类工作、管理型工作还是营销类工作都离不开A-Level经济学。它可以让你在未来从事许多不同的职业，比如会计、金融、零售、投资银行、政府政策制定和咨询、金融咨询等。𐟒𜊥𗮥𜂥Œ–竞争：现在各个国家对中国留学生的数理化成绩的要求越来越严格，中国留学生在数理化成绩上的内卷也越来越严重。相比较，中国留学生在高中阶段不会接触到与经济相关的知识，所以拿到B或者A的成绩，就足够证明自己的学术水平了，同时还能使自己区别于国内大量的数理化高手，被学院的录取几率会更高。𐟌Ÿ 选择A-Level经济课程还能培养孩子的能力问题解决能力：通过学习和实践，孩子们能够更好地解决各种经济问题。沟通能力：在论文写作和小组讨论中，孩子们的沟通能力会得到锻炼。数学能力：微观经济学中的数学模型和宏观经济学中的数据分析都需要较强的数学能力。分析能力：通过分析各种经济现象和数据，孩子们的逻辑思维能力会得到提升。𐟧 希望这篇文章能帮你更好地了解A-Level经济学，做出最适合自己的选择！𐟎“

课题申报书范例范文 𐟎𖠩€‰题背景与意义随着信息技术的不断发展，教育领域对教师整合技术进行教学提出了新的要求。TPACK理论，即整合技术的学科教学知识，为音乐教师提供了新的教学思路。本研究旨在探索如何将TPACK理论应用于初中音乐大单元教学，以促进音乐课程与信息技术的深度融合，提升教学质量。 𐟓š 国内外研究现状国外研究：国外学者对TPACK理论的研究较为丰富，主要集中在TPACK框架的构建、教师TPACK的发展以及音乐与TPACK的结合等方面。例如，苏齐ⷨ€ƒ克斯在其博士学位论文中提出了一个精致化的TPACK框架，指出教育技术知识、学科技术知识以及整合技术的学科教学知识都具有滑动的特征。国内研究：国内学者对TPACK理论的研究起步较晚，但也在逐步深入。袁智强在其博士学位论文中研究了如何发展数学师范生的TPACK，认为学习TPACK课程并参加“同课异构”是发展数学师范生TPACK的有效途径。此外，还有学者对教师TPACK的测量与评价进行了研究，如林玉婷通过自编TPACK问卷，研究了不同院校的地理教育硕士的TPACK水平。 𐟎蠥䧥•元教学的理论与实践国外实践：西方学者在19世纪末开始对单元教学进行研究，国外单元教学的概念是在20世纪末由比利时著名教育家德克勒力推广的。杜威提出“设置问题情境、确定问题方向、拟定解决方案、执行方案计划、反思与评价”的五步教学法，为单元教学的实施提供了重要的理论根据。国内实践：我国关于单元教学的萌芽可以追溯至20世纪初期，梁启超是单元教学的最早倡导者之一。至20世纪80年代后，随着西方教育思潮兴起，我国教育学者结合我国实际情况，重新展开了单元教学的理论和实践探索。逐渐形成了“六课型单元教学法”、“四步骤多课型单元教学”、“大单元教学模式”等。 𐟎𜠩Ÿ𓤹大单元教学与TPACK的融合国外研究：一些学者基于TPACK理论，运用实证研究法来研究音乐大单元教学与信息技术融合现状及有效策略。如Bauer和Jammers在《Technology in Music Teacher Education: ANational Survey》中探讨了大学的音乐教育课程是如何指导音乐教师利用信息技术开展教学的。国内研究：国内学者主要从宏观角度探讨音乐大单元教学与信息技术的整合。如梁丽群从课程整合的概念、实质、实施方法等维度对信息技术与音乐课程的整合进行阐述，提出要从完善信息化技术环境、开发软件资源、完善教学设计三方面实现整合。 𐟓Š 文献综述通过对国内外相关文献的梳理，发现学界对音乐学科的TPACK关注较少，音乐的TPACK研究存在拓展和深化的空间。同时，研究者们没有发现，当音乐教师把技术融入他们的课堂时，教学变得更加以学生为中心，教学和学习的重心转移到学生的创造力、积极性和独立性上。 𐟎 ”究内容与目标核心概念界定：TPACK理论是指整合技术的学科教学知识，本研究中将其理解为在互联网、信息技术的方法和能力基础上，结合教学知识，有效地提升教学水平。大单元教学是指将几个单元组成一个更大的单元进行教学设计，着眼于单元内部以及单元之间的联系。研究对象：淄博市某学校的学生（人或团体）。总体框架：本研究将探索如何在初中音乐课程中应用TPACK理论进行大单元教学设计，包括以下几个方面：1) TPACK理论下初中大单元教学设计需要依据怎样的模型？2) 初中音乐课程中哪些内容适合以大单元的方式进行结构性设计？3) 如何用TPACK实施大单元教学？4) TPACK理论下的初中大单元教学如何进行区域化实践？实施效果如何？重点难点：重点在于探索如何将TPACK理论与大单元教学相结合，难点在于如何在实际教学中应用这一理论并取得良好效果。探索方向：通过连续的问题形式，清晰地呈现研究的关键问题和探索方向，具有很强的引导性和启发性。

湖南师范大学研究生英语教材大甩卖！嘿，大家好！最近处理一些湖南师范大学研究生英语教材，特别是读写教程和英语研究论文写作的部分笔记。听说教程几乎全新，有需要的朋友可以自提哦！湖南师范大学研究生英语课程概况一学期搞定三本书：读写教程、听说教程和英语研究论文写作。老师要求有纸质版教材，所以最好能拿到原版的。读写教程主要学习1/6/7/10单元的内容。听说教程则主要学习1/5/7/9单元。英语研究论文写作主要教大家如何写摘要。期末考试包括口语和笔试两部分。口语考试的话题主要来自读写教程1/6/7/8单元的critical thinking部分。笔试题型有听力、阅读理解、完形填空、填词、翻译和作文。笔试中有部分原题，分别来自听说教程1/5/7/9单元的focus watching部分和读写教程1/6/7/10单元的text A部分。希望这些信息对大家有帮助，祝大家学业有成！𐟓š✨

𐟓š小学数学论文选题大全𐟔劰ŸŽ“小学数学专业的同学们，是不是还在为论文选题而烦恼？别担心，这里为你精选了100个超棒的论文选题！ 1️⃣ 小学高段年级数学课堂沉默的现状及干预研究 2️⃣ 小学数学“图形与几何”大单元教学实践策略研究 3️⃣ 电子表格助力小学生“统计与概率”学习的教学实践 4️⃣ “双减”政策下的小学数学智慧课堂教学探究 5️⃣ 基于小学视角的幼小数学有效衔接策略探究 6️⃣ 数轴在小学数学教学中可视化功能的设计与思考 7️⃣ 核心素养视域下的量感培育策略 8️⃣ 整合建构迁移整体教学理念下低段数学单元种子课的教学研究 9️⃣ 指向高阶思维培养的小学数学问题链教学策略研究 𐟔Ÿ 跨学科理念下小学数学“综合与实践”领域主题式教学设计研究 ...... 𐟓š这些选题涵盖了小学数学的多个重要领域，无论是教学实践、课堂管理还是学生思维培养，都能找到适合你的研究方向。快来挑选你感兴趣的主题，开启论文写作之旅吧！𐟚€

如何用论文模板搞定公开课？昨天的笔记大家看了吗？老师们还是有很多问题！今天我就来详细说说！公开课变论文的秘诀公开课论文模板论文标题（主标题+副标题）主标题：提炼本节课体现的教育热点理论，比如核心素养、大概念统领、大单元教学、跨学科、项目式教学、教学评一体化、任务群等等。副标题：以…（课例）为例比如：基于学习任务群的语文课堂实践-以《…》一课为例英语大单元教学设计与实施路径探索以《》单元为例摘要：实际需要+表明观点示例：以大单元教学的公开课为例（表明观点）关键词正文：引言＋课前思考＋教学过程＋教学反思一,研究背景：解释标题教育理论的含义+研究意义+引出公开课课例二.课前思考教材内容与学情分析本节课的重难点分析融合教学理论，说明该教学理论模式能够有效突破重难点。引出课堂内容三.教学过程此部分是最简单的，直接呈现公开课的教学过程。四.总结反思就是平时公开课的反思，但是要结合本次论文主题。结语希望大家能通过这个模板，把自己的公开课经验总结出来，形成一篇高质量的论文！加油！𐟒ꀀ

北大团队突破大模型智能单元测试覆盖率瓶颈最近，北京大学的李戈教授团队搞出了一种特别牛的方法，专门用来提升代码测试覆盖率。他们的大模型能生成单元测试，简直是个大突破！这个技术的核心思想是，把复杂的代码片段拆成几个简单的部分，然后为每个部分生成测试样例。这样一来，大模型的分析难度大大降低，测试覆盖率自然也就提高了。单元测试在软件开发中可是至关重要的，它确保每个独立的功能模块都能按预期工作。然而，对于那些复杂度高的函数，传统的大模型在生成高覆盖率的测试样例集方面有点力不从心。李戈团队的新方法通过将复杂函数拆解为简单片段，降低了大模型的分析难度，从而提高了测试样例的覆盖率。他们的研究论文《HITS: High-coverage LLM-based Unit Test Generation via Method Slicing》已经被即将举行的ASE 2024会议接受了。论文详细介绍了HITS技术如何运用大模型进行程序分片，以及如何为每个代码片段生成高效的测试样例。程序分片是一种将程序按照语义划分为多个解决问题的阶段的技术。每个阶段对应程序中的一段代码，这些代码片段共同构成了整个问题的解决方案。HITS技术要求大模型为每个代码片段设计能够覆盖它的单元测试代码。这样做的好处是，大模型在生成测试样例时只需关注一个片段，从而降低了分析的复杂度。 HITS技术的有效性主要得益于两个方面：首先，大模型在考虑覆盖的代码量上有所降低，使得生成测试样例变得更加容易；其次，根据语义分割的代码片段有助于大模型理解代码执行的中间状态，这对于生成准确的测试样例至关重要。在实际应用中，HITS技术通过三个步骤来生成测试样例：分析片段的输入、构造引导大模型生成测试样例的prompt，以及通过规则后处理和大模型自我调试来调整测试样例。这一过程充分利用了大模型在自然语言处理方面的优势，通过上下文学习和手工编写的程序分片样例，使大模型能够更准确地执行程序分片任务。为了验证HITS技术的有效性，研究团队使用gpt-3.5-turbo模型在多个Java项目中进行了实验。实验结果表明，HITS在提升代码覆盖率方面相较于其他方法有显著的性能提升。通过对比分析，研究团队展示了分片方法如何有效地提升代码覆盖率，从而增强系统的可靠性和稳定性。总之，这项技术为软件开发中的单元测试环节带来了新的突破，值得期待！

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

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