摘要：习作单元是小学语文统编教材编写体例上的创新之举,编者从三年级起每学期选择一种关键习作能力作为习作单元的主题,安排专门的单元组织学生开展训练。《义务教育语文课程标准(2022年版)》在“教学建议”中提出:“综合考虑教材内容和学生情况,设计不同类型的学习任务,依托学习任务整合学习情境、学习内容、学习方法习和学习资源,安排连贯的语文实践活动。”习作单元的编写体例十分匹配这样的要求,本文以六年级上册的“围绕中心意思写”为例,探索习作单元的教学设计与实施。

摘要：在介绍世界主要国家动漫产业发展现状和成功经验的基础上,分析了我国动漫产业发展的有利条件和不利因素,提出了促进我国动漫产业发展的政策构想。

摘要：随着数字化技术的发展与应用,在毕业设计作品制作的过程中,运用服装数字化技术完成设计作品的数字服装制作,同时以数字化服装制作指导实物服装,通过虚实结合的制作,让学生既有传统的动手能力,又有现代的数字化技术的加入,以此来提升服装设计与工程专业学生综合实践能力,进一步提高学生的就业竞争力。

摘要：本研究的目的是评估中国大学生对元宇宙的接受程度及影响参与度的因素,以洞察针对中国大学生市场的用户需求,为元宇宙技术的开发人员和设计师提供有价值的信息,以提高用户与该技术的交互体验。为此,本研究选取了318名不同年龄不同受教育程度的学生作为被测试对象,并采用李克特量表进行了评估,最终回收有效问卷300份,通过SPSS分析了影响用户使用意愿的因素。研究结果发现,中国大学生在元宇宙技术的价格、技术熟练程度、安全性等方面满意度有待提升。分析还发现,当我们假设元空间技术的使用领域在未来变得广泛时,必须详细地扩大这一领域的研究。

摘要：文化产业的专业实践性要求毕业生必须具备较强的文化知识储备,同时又必须具备扎实的艺术素养,如何在大学四年的学习中,具备深厚的艺术素养,学以致用;尤其是在今天提倡文化自信及文化创新的前提下,更是亟待解决的问题,通过教学活动的实践得出,在教学环节全过程参与教学,教学手段的多样性,考评方式的变革,都是提升文化产业专业学生的艺术素养的有效路径。

摘要：设计变更是影响装配式建筑项目绩效与安全的重要风险因素.预制构件供应链有多个利益相关者参与,系统复杂多变,各参与方信息集成难度大,使得项目难以实现系统有效的设计变更风险管控.在归纳设计变更风险和风险诱发因素的基础上,提出结构方程模型(structural equation model,SEM)与Multi-agent仿真模型相结合的研究方法,根据风险诱发因素识别提出管理策略,结合项目实际模拟管理策略运行效果,从而实现对设计变更风险的有效管控.基于上海市南翔镇的装配式建筑项目建立本体实例库,对结构方程模型实证分析提出的管理策略进行Multi-agent仿真模拟,评估管理策略对项目成本和时间绩效的影响,验证了模型的可行性和有效性.

摘要：在绿色包装盛行与消费需求升级的背景下,绿色环保的竹材重新获得青睐,包装行业也将迎来新的变革。本文梳理传统竹包装的应用及其设计理念,归纳竹包装的设计发展现状,阐述传统竹包装转型迫在眉睫的原因,并针对新的时代要求提出造型元素化、风格民族化和形式智能化的竹材包装设计路径,以实现传统竹包装的现代转型,满足现代市场与消费者的多元化需求,适应时代和经济的发展趋势。

摘要：器乐合奏作为高职院校艺术教育体系内的重要一环,是艺术类专业学生的必修课程之一,也是培育器乐合奏人才的重要途径。虽然现阶段高职院校对器乐合奏课程建设的重视程度有所提升,但在器乐合奏发展中依然存在诸多问题。文章从高职院校乐器门类、生源质量、教师资源与硬件设施入手,分析高职院校器乐合奏发展所面临的现实困境。重点从课程内容多元化、教学模式多元化、教师能力多元化、排演形式多元化、评价多元化五大方面,阐述高职院校器乐合奏的多元化发展路径,以供参考。

摘要：文章通过对高职院校艺术设计专业构成基础课程特点的分析,就高职院校构成基础教学过去及现在的教学模式、课程设置等方面存在的问题进行了反思,并提出了今后高职院校室内设计专业构成基础教学构建方案。

摘要：针对市场化用户用电行为复杂多变、电量数据的规律难以精确表征的问题,提出考虑行为特征的市场化用户电量数据拟合方法。采用K-means聚类算法对用户用电行为进行分类,明确各类用户的典型特征;构建基于正交多项式的电量数据拟合神经网络模型,其中神经网络权值系数采用梯度下降算法进行训练,正交多项式分别采用Chebyshev多项式、Hermite多项式、Legendre多项式及Laguerre多项式进行对比分析;采用山东省济南市用户电量数据进行仿真分析,对不同类别的用户分别采用基于4种不同正交多项式的实现方法进行电量数据拟合和评价指标计算,总结具有不同行为特征的用户最适宜的拟合方法。仿真结果表明,同类用户在不同的实现方法下电量数据拟合效果差异明显,基于Hermite多项式及Laguerre多项式的神经网络模型拟合精度相对较高,但不同类别用户电量数据拟合精度最高的多项式模型有所不同。根据用电行为类型选择相应正交多项式构成神经网络拟合模型,是实现用户电量数据精确拟合的有效途径。