现代信息技术环境下如何激发学生学习英语的兴趣

英语是一门实践性很强的学科,它是一个包括听、说、读、写的操练和语言信息的输入输出的实践过程。因此,必须把学生置于运用语言的活动中去感知、分析、理解、操练,从模拟交际到真实交际,以期达到真正掌握英语。所有这一切都必须靠发挥学生的主观能动性,激发他们的学习兴趣,使其形成良好的学习动机和教师为其创造良好的客观条件,才能有效地实现。因此优化课堂教学结构,训练学生的英语运用能力是实施英语素质教育的重要关键。     

让美在课堂中流淌

小学语文教材中,有许多丰富多彩的艺术形象,引人入胜的深邃意境,凝练生动的文学语言,热情洋溢的抒隋色彩。作为语文教师,在教学中就要让学生不断感受、体验这些以教材为本的审美内容,引导学生进行品味和欣赏,从而发现美、感受美、享受美、创造美,让美在课堂中流淌,让情在课堂中徜徉。     

浅谈“交流-互动”教学模式在英语课堂中的运用

一．运用“交流-互动”教学模式。进行英语课堂教学 “交流-互动”教学的基本模式结构为：教师启动-学生自学-小组讨论-组际交流-练习评定。 1．教师启动——“交流-互动”的前提。在“交流-互动”的教学中,学生的动是以教师的启动为基础的。教师在讲授新课前对学生作适当的引导,在讲授较难理解的课文前,先向学生介绍一下有关背景知识并提出教学要求,为学生的理解打下良好的基础。教师主要做好引导工作,扫清学习新知识的障碍,为学习新课提供丰富的感性材料。     

中国高校大学章程建设路径研究

大学章程是现代大学实现依法治校的重要文本,也是推动中国现代大学制度建设极其重要的基础要素。本文从大学章程建设的目的、建设的路径、以及在推动高校治理结构改革方面发挥的作用出发,阐明大学章程建设在推动高校现代大学制度方面的重要意义,并提供可资借鉴的大学章程建设途径。     

纵向数据的调节效应分析

目前调节效应检验主要是基于截面数据, 本文讨论纵向(追踪)数据的调节效应分析。如果自变量X和因变量Y有纵向数据, 调节效应可分为三类：调节变量Z不随时间变化、Z随时间变化、调节变量从自变量或因变量中产生。评介了基于多层模型、多层结构方程模型、交叉滞后模型和潜变量增长模型的纵向数据的多种调节效应分析方法。调节效应的分解和潜调节结构方程法的使用是纵向数据的调节效应分析的两大特点。对基于四类模型的调节效应分析方法进行综合比较后, 总结出一个纵向数据的调节效应分析流程。随后用实际例子演示如何进行纵向数据的调节效应分析, 并给出相应的Mplus程序。随后展望了纵向数据的调节效应分析的拓展方向, 例如基于动态结构方程模型的密集追踪数据的调节效应分析。     

结构方程模型统计检验力分析：原理与方法

结构方程模型是心理学、管理学、社会学等学科中重要的统计工具之一。然而, 大量使用结构方程模型的研究忽视了对该方法的统计检验力进行必要的分析和报告, 在一定程度上降低了这些研究的结果的证明效力。结构方程模型的统计检验力分析方法主要有Satorra-Saris法、MacCallum法与Monte Carlo法三类。其中Satorra-Saris法适用于备择模型清晰、检验对象相对简单、检验方法基于χ²分布的情形; MacCallum法适用于基于χ²分布的模型拟合检验且备择模型不明的情形; Monte Carlo法适用于检验对象相对复杂、采用模拟或重抽样方法进行检验的情形。在实际应用中, 研究者应当首先判断检验的目的、方法以及是否有明确的备择模型, 并根据这些信息选择具体的分析方法。     

SWLS网络测验中可靠性变量的测量不变性检验

测量不变性在自我报告问卷或量表的心理测量应用中非常重要,是跨组比较的前提条件。测量不变性检验模型包括无任何约束的分组验证性因素分析(M_group)、形态的不变性(M1)、负荷的不变性(M2)、截距的不变性(M3)、严格不变性(M4)、因子方差-协方差的不变性(M5)以及潜均值的不变性(M6)。以生活满意度量表(SWLS)为例,针对1343名大学生(年龄17-25岁,20.01±1.53),进行有急事需要处理(否vs.是),答题时感受(积极情绪vs.消极情绪),噪音水平(无噪音vs.有噪音),答题用时(长vs.短),性别(男vs.女),户口(非农业户口vs.农业户口)等不同组别的生活满意度量表(SWLS)完全因素不变性检验。结果表明:(1)是否有急事需要处理的不变性成立(Δχ²=0.49～10.59,p>0.05);(2)答题时感受不变性部分成立,M5、M6模型不变性不成立(Δχ²₍₁=3.96、20.89,p<0.05);(3)噪音水平不变性部分成立,M3与M4模型不变性检验不成立(Δχ²₍₄₎=14.75,Δχ²₍₅₎=23.91,p<0.05);(4)答题用时不变性不成立(Δχ²=11.01～41.95,均p<0.05);(5)性别的不变性部分成立,M4模型不变性检验不成立(Δχ²₍₅₎=64.40,p<0.05);(6)户口的不变性部分成立,M6模型不变性检验不成立(Δχ²₍₁₎=11.49,p<0.05)。     

2018成都青城山罗天大醮系列活动圆满举办北大核心SSCI

10月7日至17日,2018成都青城山罗天大醮系列活动在青城山圆满举办。本次活动由中国道教协会主办,四川省道教协会协办,成都市道教协会、青城山道教协会承办。活动旨在庆祝改革开放40周年,集中展现中国道教界的新面貌,传达道教界“珍视社会发展,感恩时代进步;回向社会大众,祈祷美好生活”的心愿。活动内容主要包括祈祷国泰民安罗天大醮大法会、第十届玄门讲经、第十八届道教音乐汇演、生命道教文化论坛、慈善捐赠、道医义诊与养生展示、圣地寻踪——健步登山·体道活动、大干故居书画展等。     

谱聚类算法在不同属性层级结构诊断评估中的应用

聚类分析已成功用于认知诊断评估(CDA)中,使用广泛的聚类分析方法为K-means算法,有研究已证明K-means在CDA中具有较好的聚类效果。而谱聚类算法通常比K-means分类效果更佳,本研究将谱聚类算法引进CDA,探讨了属性层级结构、属性个数、样本量和失误率对该方法的影响。研究发现：（1）谱聚类算法要比K-means提供更好的聚类结果,尤其在实验条件较苛刻时,谱聚类算法更加稳健;（2）线型结构聚类效果最好,收敛型和发散型相近,独立型结构表现较差;（3）属性个数和失误率增加后,聚类效果会下降;（4）样本量增加后,聚类效果有所提升,但K-means方法有时会有反向结果出现。     

医患信任关系的结构和测量及其整合模型

从概念结构和测量工具角度对相关文献进行系统梳理和剖析发现：既有研究主要集中于患方视角而相对忽视了医方信任测量;测量维度上存在各种不同指标,主要涉及医患双方在就医过程中的态度、能力和行为,以及二者对医患关系亲密程度感知的心理结构。总结不同视角的相关研究,本研究提出了医患信任关系的总体概念框架和医患信任测量的整合模型,旨在构建医患信任测量的总体框架及测量指标,以期为后续研究和实践工作提供参考和指导。