高校大学生对体育课厌学现状成因分析

素质教育是当今中国乃至世界教育改革与发展的主流.倡导健康第一体育理念,养成终身锻炼的习惯,是体育教学改革的重要内容,接受体育教育是大学生培养体育文化素养的途径.但目前高校大学生中存在着十分普遍的体育课厌学现象,严重影响了体育教学的质量.本文从实际出发,在调研的基础上对大学生厌学成因进行了详细的分析,认为主要包括大学生在对体育课认识上存在偏差;体育课的评价体系不科学;体育教师专业教学水平不足等原因,希望能为高校体育教育事业走出这一困境提供借鉴.     

新课标下体育教学营造适宜课题氛围的路径分析

体育教学中营造适宜课堂氛围,是实现新课标教学目标不可逾越的环节之一。研究认为,其具体营造路径包括以下7个方面：1）正确进行教学归因;2）及时进行教学评价,及时肯定,多加鼓励;3）培养学生学习体育的兴趣;4）寓教于乐,开展多种游戏活动;5）严以律己,重视身教;6）认识体育课堂的特殊性,为学生提供良好的情绪场;7）以情激情,以情育情,情感交融。     

劳动经济学教学体会

结合从教经验,从多个方面阐述了如何将劳动经济学的教学过程变得更能为学生接受。     

基于兴趣度的数据流频繁模式散列挖掘算法

频繁模式挖掘是很多数据流挖掘工作的基础.现有算法虽然能够有效的在数据流中挖掘近似的频繁模式, 但是由于数据流数据的不确定性、连续性以及海量性, 始终不能有效的将算法的时间效率和空间效率控制在一个可以接受的范围内. 本文通过使用散列表作为概要数据的存储结构, 并引入关联规则兴趣度的概念, 提出了数据流频繁模式挖掘算法MIFS-HT(mining interesting frequent itemsets with hash table), 不仅有效降低现有算法的时空复杂度, 同时提高了算法的应用价值. 最后, 实验结果表明: MIFS-HT是一种高效的数据流频繁模式挖掘算法, 其性能优于FP-Stream、Lossy Counting等算法, 并且挖掘结果更具有现实意义.     

基于兴趣度的关联规则在选课分析中的应用

通过对关联规则经典算法Apriori的分析,并应用到选课分析系统中,发现了存在的问题.通过增加兴趣度阈值以提高关联规则在数据挖掘中的精度,从而有效的减少了无用规则的产生,为学生选课系统的实现提供了较好的支持.     

试论足球教学基本功与趣味性有机结合

足球运动所需的基本素质和基本技术构成足球的基本功.本文针对普通高校中足球的公共体育和选修课教学以及运动队训练,说明了基本功练习的重要性以及通过游戏减少基本功练习枯燥感的必要性.提供了一些能够活跃课堂基本功练习气氛的趣味游戏示例,作为同行体育教学训练工作参考之用,并期望起到抛砖引玉的作用.     

寓教于乐——英语教学趣味化研究

兴趣是最好的老师， 如果学习上没有兴趣， 就没有智力的发展， 就没有教学， 就没有知识。如果学生对教师的教学怀着极大兴趣， 并把它当成宝贵的礼物来接受，那将是老师的成功     

序列图像目标跟踪的神经网络算法

针对序列图像目标跟踪问题，在提取图像特征点的基础上，提出了一种最优化算法，该算法将序列图像目标跟踪问题转化为相信两帧图像特征点间的匹配问题。文中根据匹配问题的各种限制条件给出代价函数，并利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络最优化计算功能来求取该代价函数的局部极小值。其中神经元的状态用以表示相邻两帧图像特征点间的匹配关系。神经元间的权连结用以反映地应特征点间的匹配程序。也就是说，本文针对序列黑种人希目标跟踪     

基于BP神经网络的图像感兴趣区自动检测技术

图像中感兴趣区(region of interesting,ROI)的自动分割是图像信息压缩与模式识别中的重要问题。提出一种图像中感兴趣区的图像信息自动检测算法,通过建立基于BP神经网络的多层检测模型,自动实现图像中ROI的自动检测与分割。并将该模型用于对车牌图像中牌照区域图像的自动分割。结果表明,该算法稳定性好,能够方便快速地实现特定ROI的自动检测与分割。     

基于属性相关性分析的子空间搜索算法

在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能.提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间.实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力.