谈中学到大学的英语教学的衔接

本文从教与学两个方面谈大学新生的英语教学,主要讨论如何从中学到大学英语教学的衔接,着重介绍老师应采取的方法及措施.     

因材施教之学生气质与市场营销教学

阐述了职校教师在市场营销教学过程中通过研究学生气质,针对不同气质学生的特点,因材施教,探讨更有利于学生、更有针对性的教学方法,以达到提高课堂效率,落实素质教育的目的。     

融合模拟退火的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法(TLBO)在解决复杂优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法(SAMTLBO).该算法首先对学员阶段做了改进,在保持TLBO算法简单易实现的基础上,利用模拟退火方法增强了TLBO算法摆脱局部最优的能力,最后用4种算法对8个无约束优化函数仿真.数值实验表明,该算法无论是在收敛速度还是在寻优精度上均优于基本TLBO算法、ETLBO算法和DMTLBO算法.     

合理运用体育教学中的引导法

在体育教学过程中,教师合理、适时、新颖地运用好“引导法”,将会大大激发学生兴趣,完善教学环节,在教师的教和学生的学之间架起一座桥梁,提高课堂教学质量。     

浅谈对中等职业学校教与学的再认识

随着我国经济持续快速发展，对中职校学生的需要不断增加。为了培养社会所需的合格人才，中职校必须深化教育教学改革，坚持以服务为宗旨，以就业为导向，以学生为本，探求教与学的最佳状态。     

融合简化粒子群的教与学优化算法

教与学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)是一种基于班级"教师阶段"和"学生阶段"的新型群智能优化算法.针对算法求解高维非线性复杂优化问题时精度较低的缺点,提出一种混合的教与学优化算法(HTLBO).首先,对"教师阶段"中的学生平均水平重新定义,并采用一种自适应策略根据粒子的适应度值对学习因子动态取值;然后,在迭代的过程中,根据适应度值将种群分成两个子种群,对于适应度值好的子种群采用改进的教与学优化算法(ATLBO)更新以增加种群的多样性,对于适应度值差的子种群采用简化粒子群算法(SPSO)以提升子种群的收敛性;最后,通过10个无约束优化问题进行对比测试实验,结果显示,HTLBO在探索性能和收敛速度方面优于TLBO等其他4种类型的算法.     

从大学与中学英语教学衔接看大、中、小学英群“一条龙”

大学与中学英语教学衔接是大、中、小学英语教学“一条龙”建设重要组成部分,是实现英语教学“一条龙”建设的重要保障。教学衔接包括教师的教和学生的学,随着英语教育教学改革的不断深入,大学英语与中学英语教学的脱节问题显得尤为突出,解决这个问题也显得十分必要和迫切。通过对大学英语和中学英语教学的脱节现象的剖析,提出适当的解决办法,从而更加科学、合理地构建实效性和适应性的大、中、小学英语教学“一条龙”体系。     

授以方法 教会学习

21世纪是知识左右人类未来,信息构成生存基础的社会。人们为了适应社会发展的需要,要想在知识的海洋中遨游,就必须掌握获取知识的金钥匙——学会学习。然而,在语文教学中,有些老师往往只重视教法的研究和探索,却忽视了学生学法的指导,导致教与学脱节,达不到良好的教学效果。可见,现代社会的发展,对我们现有的教学方法已经提出了严峻的挑战。因此,语文教学要适应新时代的要求,培养开拓型、创造型的人才,语文老师必须重视学法的指导,这也是当前语文教学中亟待解决的一个重要课题。     

从就业现状谈英语(商务)专业学生专业能力提升

随着综合国力的不断提升,中国对外政治、经济、文化交流愈加平凡,尤其是中国经济地位显著提高,社会对商务英语专业的人才需求量剧增,高校作为专业人才的主要培养基地,应此现象对相关专业进行大力扩招。然而,这过程中也出现了一些问题,如:各大高校的英语专业快速发展,英语专业毕业生激增的情况下,毕业生就业压力也增大很多。本调查小组,通过调查了英语(商务)专业学生就业现状,在校生对就业前景看法和职业发展的规划,在此对学生的专业能力提升提出几点希望。     

在教学中推行情感教育

为全面推进素质教育,更好的塑造学生良好的个性品质。本文从情感教育与教学、教学中的教师与学生、如何在数学教学中进行情感教育、对情感教学的误解几个方面阐述了情感教育的必要性及如何才能更好的把情感运用于教学中。最后提出了教师应以富有理性的情感交流为纽带,将教与学双方紧密相连,共同完成教学任务。在实践中不断的提高、完善自己,培养出德才兼备又情爱丰盈的学生。教师的情感教育是潜移默化的,但影响却是永恒的。