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61.
本文是在先前建立的多媒体教学环境下教师授课、学生学习和学习绩效的3个因素结构模型基础上,采用路径建模技术,建立了多媒体教学环境下教一学一学习绩效关系模型。基于对该路径模型的分析,获得如下结论:(1)多媒体教学中影响因素的主导作用是沿着学习者认知加工过程中的信息流而展开的;(2)对于学生在课堂中的信息加工,影响最大的因素是教师授课时对学生的能力培养,影响为其次的因素是教师的授课技术;(3)课件的良好界面信息设计对学生的知识掌握起重要作用;(4)诸如授课速度过快、信息量过大等多媒体教学中的易现问题会增加学生的外在认知负荷而降低学习效果;(5)在多媒体教学中,教师与学生都要注意学生学习风格来更好地进行教学或学习。 相似文献
62.
在当代道德哲学论域,人们通常认为,从亚里士多德到斯多亚派再到康德的这一脉络意味着道德哲学的一个形态转变,即从古典良品伦理学转变为现代义务伦理学.在这一解释模式中,正当、义务、责任等概念被赋予了某种现代色彩,良品概念被赋予了某种古典色彩.实际上,这一解释模式是值得商榷的.有充分的论据表明,所谓的现代正当观念其实早已为古典时代的希腊人拥有.在亚里士多德和康德以及斯多亚派之间虽然存在显见的不同,但他们其实可以会通一致,会通一致的基点在于他们都拥有一种“出于/为了自身”的道德意识结构.这种道德意识结构是人类从事道德哲学致思的普遍、共同的范式,可概述为“亚里士多德-康德范式”. 相似文献
63.
光阴荏苒,如白驹过隙。自2010年以来,本刊编委会策划了对栏目进行了力度较大的调整,增设了"主编特邀"、"博士论坛"、"研究构想"、"研究简报"和"元分析"等栏目,以崭新的面貌和活跃的学术氛围呈现在读者面前,吸引了大量读者、专业杂志和文献数据机构的高度关注,得到了多方面的积极反馈。 相似文献
64.
与“我帮你,你帮我”的直接互惠相比,“我帮你,你帮他”的积极广义互惠,促使受助者转变为助人者帮助更多的人。与之相反,“我伤你,你伤他”的消极广义互惠,易导致受害者转变为伤害者波及无辜他人。以往研究未探寻到既能促进积极广义互惠,又能抑制消极广义互惠的因素。采用两阶段独裁者博弈任务范式,通过两项实验发现,共情是一个能够起到扩大积极广义互惠传递效应并削弱消极广义互惠传递效应双重作用的特殊变量,其机制在于自我-他人重叠,支持了自我扩张模型。这一研究为营造良好社会道德氛围,加强公民道德建设,保障公正和谐的社会环境提供了思路。 相似文献
65.
66.
以146名小学一年级儿童为研究对象, 进行了历时2年的3次追踪测试, 考察小学生从一到三年级的语素意识、汉字识别和词汇知识之间发展关系的变化。在控制了语音意识、快速命名、正字法意识、一般认知能力和自回归效应后, 结果发现:(1)一年级时的汉字识别显著预测二年级的同音语素意识和同形语素意识; (2)一年级时的词汇知识显著预测二年级的复合语素意识和汉字识别; (3)二年级时的汉字识别和词汇知识对三年级的同音语素意识、同形语素意识和复合语素意识均有显著预测作用; (4)二年级时的同形语素意识对三年级的词汇知识具有显著预测作用。结果表明, 小学一至三年级的汉字识别和词汇知识对语素意识具有预测作用; 三种语素意识对汉字识别和词汇知识的预测作用中, 只有同形语素意识能够显著预测词汇知识; 三种语素意识、汉字识别和词汇知识的发展关系存在变化且具有阶段性特点。 相似文献
67.
为探讨城镇化进程中离乡农民的心理健康特点以及心理素质、相对剥夺感对其的影响,通过量表对1339名城乡居民进行调查。结果发现:离乡与留乡农民在幸福感、拥有生命意义感、感知控制感、心理素质方面显著低于城镇居民,在状态焦虑方面显著高于城镇居民; 离乡农民在抑郁上显著高于城镇居民,在感知控制感上显著高于留乡农民,在心理素质上显著低于留乡农民; 留乡农民在相对剥夺感上显著高于城镇居民; 离乡农民的幸福感、拥有生命意义感、感知控制感态与相对剥夺感呈显著负相关,与心理素质呈显著正相关; 离乡农民的抑郁、状态焦虑与相对剥夺感呈显著正相关,与心理素质呈显著负相关; 离乡农民的相对剥夺感与心理素质之间呈显著负相关。心理素质除了可以直接预测心理健康各项指标,还可以通过相对剥夺感的中介作用,间接预测幸福感、抑郁及状态焦虑。提升心理素质和降低相对剥夺感是离乡农民心理健康服务的重要切入点。 相似文献
68.
随着大数据时代的到来,我国经济、政治、文化以及社会发展等方面深受大数据的影响,利用大数据来分析当前社会中存在的问题已经成为人们的一个习惯。因此,聚焦大数据这一时代背景,通过分析大数据对当前城市管理的影响,结合大数据在城市管理中的运用现状以及存在的问题,深入探讨利用大数据提高城市管理质量的路径,从而进一步优化城市管理模式,提高城市管理水平。 相似文献
69.
数据缺失在测验中经常发生, 认知诊断评估也不例外, 数据缺失会导致诊断结果的偏差。首先, 通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法。结果表明:(1)缺失数据导致估计精确性下降, 随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低, 所有方法的PCCR均下降, Bias绝对值和RMSE均上升。(2)估计题目参数时, EM法表现最好, 其次是MI, FIML和ZR法表现不稳定。(3)估计被试知识状态时, EM和FIML表现最好, MI和ZR表现不稳定。其次, 在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现。综合模拟和实证研究结果, 推荐选用EM或FIML法进行缺失数据处理。 相似文献
70.