On Collectivism-Individualism dimension in Chinese and Western Family Relationships

Western culture emphasizes on individualism,individual freedom and personal choice,while Chinese people put more emphasis on collectivism.Collectivism-Individualism value differences can also be reflected in Chinese and Western Family Relationships,which may sometimes lead to conflicts between the couples in the cross-cultural marriage and their families.     

《外贸函电》的写作原则与学习方法浅议

《外贸函电》是国际经济和贸易专业必修的专业核心课程之一，也是一门将英语与外贸业务相结合，操作性很强的专业实践课。如何学好这门课程，对今后要从事外经贸业务的学生来说尤为重要。本文作者结合长期的教学实践经验，根据《外贸函电》课程的特点，对外贸函电的写作原则与学习方法，提出自己几点见解。     

初中生数学运算能力的现状分析和培养

一、初中生数学运算能力现状分析 在数学教学中看到，部分学生在数学学习活动中，不明道理，机械地套用运算公式；不顾运算目标，进行盲目地推理演算；运算过程中缺乏选择合理、简洁的运算途径的意识，运算过程繁琐，错误率高。不少老师和学生对运算能力的内涵缺乏科学认识，常常将运算过程中的错误原因归结到非认知因素上，认为是“马虎”、“粗心”、“不注意”才造成运算错误。     

构建分组合作尝试学习模式提高课堂教学效益

随着我国教育教学改革的不断深入和素质教育的进一步推行，如何在教学过程中应充分发挥学生的主体性、创新教育等成为人们探讨的热门话题。我校在进行“双体互促”的教育教学课题研究过程中尝试采用了分组教学、合作尝试学习的方式进行语文课堂教学，收到了较好的效果，对充分发展学生的主体性，调动学生参与课堂的积极性，培养学生的创新能力以及综合素质的培养起了巨大作用。     

多媒体网络技术在高校学生英语语音自主学习中的应用

语音是语言学习的基础,但高校英语语音教学仍然是最为薄弱的环节.以多媒体网络技术为代表的现代教育技术快速发展,为高校英语语音教与学提供了创新途径和创新空间,能够满足学生语音学习的个性化需求.在学生语音自主学习中应用多媒体网络技术,能够辅助学生采用自主、互动和移动的方式学习语音,能够提供丰富的语音学习资源、构建个性化的语音学习方式和创设立体化的语音学习环境.学校要做好多媒体网络语音学习平台建设,教师要引导学生应用多媒体网络技术,学生以小组协作形式提高多媒体网络技术辅助语音学习的成效.     

认知层次与信念更新对博弈合作行为影响研究

将认知层次模型引入到虚拟博弈中,考察具有异质认知层次的个体,其信念学习与更新规则对协调博弈最终均衡收敛的影响.研究表明:高阶认知层次局中人策略选择依赖于其关于低阶认知层次局中人策略选择的信念;局中人策略选择与其关于对手初始策略选择的信念有关;信念更新与博弈次数影响最终系统的合作水平.     

“项目导向,任务驱动”教学模式在高职英语教学中的实践

分析“项目导向,任务驱动”教学模式的优势,明确其实施要点,提出在高职院校英语教学中实施“项目导向,任务驱动”教学模式要结合专业,创设情境;明确目标,创新手段;展示成果,完善评价。引导学生在实践中理解语言知识,加强语言训练,解决实际问题。     

简析如何有效培养小学生的数学学习兴趣

在小学阶段注重培养学生的数学学习兴趣对学生的数学学习十分关键，目前如何通过有效的途径培养小学生的学习数学的兴趣是每一位小学数学教师热议的话题。本人作为一名小学数学教师，结合实际的教学经验就如何有效培养小学生的数学学习兴趣展开论述。     

浅谈中学生语文学习习惯的培养

明确培养良好的语文学习习惯的重大意义,在语文教学中重视并强化培养学生良好的学习习惯,为学生树立终身学习的能力,为学生的健康成长打好基础。     

利用互联网搜索关注度预测期权隐含波动率变动:基于人工神经网络的分析

本文运用人工神经网络方法,研究互联网搜索对期权隐含波动率的影响.基于标普500指数看涨期权,本文首先建立了一个揭示期权隐含波动率变化与指数收益率、期权Delta和期权剩余有效期之间关系的人工神经网络模型,结果显示此模型的估计精度比Hull和White (2017)提出的解析模型提升了约15%,比Cao、Chen和Hull (2020)提出的神经网络模型提升了约40%.接着,本文引入25个互联网搜索关注度指标,将它们集成一个谷歌趋势指数并作为度量互联网搜索关注度的综合指标.最后,将该谷歌趋势指数的变化率加入到前述人工神经网络模型,从互联网搜索关注度的角度探究期权隐含波动率的动态特征,新的模型进一步提升了约30%的估计精度.