楚雄师范学院信息中心 作品数:9 被引量:37 H指数:4 相关作者: 秦阳 更多>> 相关机构: 云南师范大学信息学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 文化科学 生物学 自动化与计算机技术 医药卫生 更多>>
数字化校园环境下基于提高学习监控的参与式课程网站设计 2013年 随着数字化时代的到来,越来越多的学校投入建设数字化校园。数字化校园的诸多建设目标,都与教育教学息息相关,其中在得到普遍认同的"六个数字化"和"一站式服务"目标中,"学习数字化"旨在构建先进实用的网络教学平台,整合、丰富数字化教学资源,创造主动式、协同式、研究式的数字化学习环境,建立师生互动的新型教学模式。①基于此,本文提出建设数字化校园环境下基于提高学习监控的参与式课程网站。 杨帅 白海城关键词:参与式 课程网站 肿柄菊水浸液对5种植物的化感作用 被引量:12 2013年 采用培养皿滤纸法和盆栽法,对外来入侵植物肿柄菊(Tithonia diversifolia A.Gray)的根、茎、叶水浸液对玉米、水稻、油菜、豌豆、绿豆5种植物的化感作用进行初步研究。结果表明:肿柄菊根、茎、叶的各个质量浓度对豌豆、绿豆2种植物的发芽率没有影响,对玉米、油菜、水稻3种植物的萌发率有一定的抑制作用,料液比1 g∶5 mL的叶水浸液对玉米、油菜种子萌发的抑制作用最强。肿柄菊各质量浓度的根、茎对绿豆根长、芽长均有促进作用,1∶10的肿柄菊根和茎水浸液对绿豆芽长的生长促进作用较强。叶水浸液质量浓度在1∶5、2.5%时,对受体植物抑制作用最强。说明肿柄菊根、茎、叶水浸液对不同受体植物或对同一种受体植物的不同部位有不同的化感效应。 梁晓华 李璐 王波 田敏 徐成东关键词:肿柄菊 生物入侵 化感作用 水浸液 一堂积极学习理论指导下的初一英语教学设计与实践 被引量:1 2014年 语言学习具有其自身的一些特点,更需要学习者积极主动参与,需要所谓的“心到、耳到、手到、口到、眼到”等,如何充分调动各感官促进英语教学效果?积极学习理论强调让学生在活动中学习,自始至终保持积极学习的姿态,因此,对英语教学有重要指导意义.本文通过对人教版七年级第六单元Do you like bananas的教学设计实例进行分析,探讨积极学习理论在初中英语教学设计中的应用. 杨帅关键词:英语教学 教学设计 让参与式课程网站把“参与式”教学从理论变成实践 2009年 随着网络技术不断发展,网络以其强大的功能在社会各个领域中发挥着越来越大的作用,在教育领域也不例外。提出将参与性融入到课程网站的建设中,以期让参与式课程网站把“参与式”教学从理论变成实践。 杨帅 白海城关键词:课程网站 参与式 教学实践 高校网络文化建设研究 2013年 作为校园文化的重要组成部分,校园网络文化在当前这个信息时代的高校校园中发挥着越来越重要的作用。该文首先阐述了高校网络文化建设的重要性,然后探讨了高校网络文化建设的有效对策。 秦阳关键词:高校 网络文化建设 先心病封堵术护理技术探讨 2009年 本文对87例先心病患者行经皮导管封堵术临床护理研究的基础上,认真总结了术前、术中、术后临床护理的核心要点。全面阐述了术前做好心理护理,术中、术后进行严密监护对保证手术顺利及预防患者并发症发生的重要意义。 熊国芳 李璐关键词:先天性心脏病 封堵术 护理 鳞毛蕨科8种蕨类植物叶表皮特征的比较形态学研究 被引量:9 2013年 利用光学显微镜对鳞毛蕨科6种鳞毛蕨属植物和2种耳蕨属植物叶表皮特征进行比较观察和分析.结果表明:8种蕨类植物的叶片表面无附属物;气孔器类型具多型现象,鳞毛蕨属植物气孔器类型主要为不等细胞型和极细胞型,耳蕨属植物气孔器类型多为无规则四细胞型;气孔均为下生型,不下陷,多沿叶脉方向排列,且叶脉间分布较密集;鳞毛蕨属植物气孔器较耳蕨属狭长,表皮细胞为不规则型,垂周壁呈波状或不规则凹凸状,而耳蕨属植物表皮细胞狭长,垂周壁为浅波状;6种鳞毛蕨气孔器指数总体上较耳蕨属大,而气孔器密度差异不大.由此得出结论,表皮的整体特征可以作为划分鳞毛蕨科植物的特征;可据细胞大小、气孔器大小与气孔器指数来区别鳞毛蕨属和耳蕨属植物,为鳞毛蕨属植物的分类鉴定提供了新的形态学依据. 梁晓华 贺彪 李璐 金银宝 徐成东关键词:鳞毛蕨科 表皮细胞 气孔器 任务驱动法在Flash教学中的应用策略研究 被引量:4 2011年 任务驱动法是一种建立在建构主义教学理论基础上的教学法。对任务驱动法引入Flash教学的背景、理论依据、实施步骤,以及应用于教学中时应注意的问题分别进行了论述,以期提高教师的教学效率和学生的学习效果。 黄春梅关键词:任务驱动法 FLASH 量子遗传算法和模糊神经网络结合的预测模型 被引量:11 2019年 为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。 张坤 杨艳明 郑伟 高晓红关键词:时间序列 网络流量 量子遗传算法 模糊神经网络