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多球训练法在乒乓球教学中的运用 总被引:3,自引:0,他引:3
将多球训练法应用于高等师范学校的乒乓球教学.实践表明,多球训练法有利于学生掌握乒乓球的基本技术动作,形成巩固的动力定型并纠正错误动作.有助于增大运动负荷,培养学生良好的意志品质,激发学生的学习兴趣,提高了教学质量. 相似文献
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将多球训练法应用于高师体育专业的网球教学中.实践表明,多球训练法有利于学生掌握技术动作及纠正错误动作,有助于增大学生课堂上的训练强度,从而达到理想的训练效果,同时激发学生的学习兴趣,提高课堂教学质量. 相似文献
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《哈尔滨师范大学自然科学学报》2017,(2)
对穆建英老师发明的"简易乒乓球台"这一辅助器材进行实验研究.结果表明:通过对"简易乒乓球台"的合理运用,有利于提高学习者的素质,掌握乒乓球的专业动作,有助于提高练习者的板数技能,这样教学内容符合普通高校素质教育的要求. 相似文献
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毛武陵 《海南师范大学学报(自然科学版)》2005,18(3):286-288
采用调查法和实验比对法,对篮球选项班学生进行"信息反馈控制"教学模式运用探讨,研究结果表明在篮球技术课的教学中,运用"信息反馈控制"方法进行教学,有利于实现教学的最优化,能加速运动技能的形成,降低技术动作的错误率,促使技术动作规范化;能调动学生学习的积极性和创造性,使教学质量明显提高. 相似文献
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对高校健美操课教学的探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
健美操已经成为学校教学的重要组成部分.掌握健美操的基本技巧,技能,寓健美知识于课堂中.动作设计,音乐的选择,运动量合理安排,激发学生的学习积极性,提高课堂教学效果. 相似文献
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周珑生 《广西师范学院学报(自然科学版)》2009,(Z1):159-160
运用单杠完整辅助练习进行挺身式跳远的教学,有利于学生感知动作,有利于学生建立正确的动作表象,有利于学生完整地掌握动作要领。教学效果理想,颇具推介意义。 相似文献
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易景国 《广西师范学院学报(自然科学版)》2011,(Z1):84-85
高中数学学习是中学阶段的关键时期。不少学生学习方法不当,导致成绩不佳。该文结合高中数学教学内容的特点,指出要学好高中数学,需要激发学习兴趣,养成良好的学习习惯,掌握数学思想和数学方法,处理好考试中的两种"关系",锻炼学习意志,克服消极心理。 相似文献
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伊维义 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2003,19(1):103-105
体操普修课是高师体育院系体育教育专业的必修课之一。体操是一项动作结构复杂多样化而非周期性的运动项目,因此,越是难度大的动作,对人体的协调能力、灵敏、力量和速率要求越高,所建立的运动技能越复杂,形成和巩固动作越难。因此,体操普修课教学中运用动作技术迁移法,对于掌握和提高动作技能具有很大的意义。 相似文献
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介绍了地球概论课程的难点和学生产生厌学情绪的原因,并针对这些特点提出相应对策.认为适当运用类比法,引导学生运用图表总结规律和学生演示天体运动是解决问题的有效方法. 相似文献
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以本科教学评价为契机 推进高师改革与发展 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,我国高等教育面临发展的大好时机,教育部组织对普通高等师范学校进行本科教学工作合格评估,这既是政府加强宏观管理的一种政策行为,也是接受评估学校加强整改建设,提高办学水平的迫切需要。因此,应把握良机,实事求是,明确重点,扎实做好本科教学评建工作,推动高师标准化建设,促进高师事业的发展。 相似文献
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移动计算模式改变了人们的学习和生活方式,高校的教育教学过程也可以引入移动式学习,让学习环境、学习资源随时随地,无处不在.针对高校传统教育方式存在的问题,提出应用移动计算进行辅助的教育教学模式.给出移动式学习平台系统结构和功能模块的设计方案,并简述了应用开发使用的工具. 相似文献
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杨钟瑾 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(3):39-44
介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
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在定性研究和定量研究的基础上,从学生数学学习的角度出发,根据初、高中数学学习的不同点,重点从学生的学习方法出发研究初、高中数学学习衔接的问题所在并给出建议。 相似文献
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协作学习和竞赛游戏:-建构主义学习理论与英语课堂复习 总被引:1,自引:0,他引:1
建构主义是现代认知学习理论的一个重要分支,其倡导的如以学习者为中心的学习方法及所要求的学习条件等理论精髓对改革大学外语教学具有重要的指导意义。从小组协作学习为基础,通过小组间的游戏竞赛形式实现复习教学是以此理论为指导的新尝试。 相似文献
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随着Internet网络的高速发展,海量的未标签文档和相对少量的已标签文档是当前Web文档的一个普遍情形,如何有效的利用少量的已标签文档去聚类海量的未标签文档,从而更好地获取有价值的信息,即半监督学习问题,已成为当前研究的热点.本文针对目前Web文本挖掘领域的无监督学习算法的检测率不高,而监督学习算法需要大量的标签数据又不易获得的问题,将半监督中的标签绑定技术与优化球形k-均值聚类算法相结合进行Web文本挖掘,并使用真实的测试数据对Web文本挖掘系统进行实验.结果表明本文方法对有价值文本具有较高检测率及较低的误报率,整体检测性能优于基于监督和无监督学习的Web文本挖掘算法. 相似文献