摘要：乡村振兴,人才是关键。农村留守儿童是乡村振兴的重要后备人才,地理教育必须承担起时代重任,利用学科优势唤醒农村留守儿童对家乡发展的使命。文章梳理了国家在乡村人才振兴方面的要求,对乡村人才振兴和农村留守儿童地理教学的关联进行探析;借助乡村振兴的典型案例开展场景式教学设计,用学、研、行并重的个性化教学方式为学生提供“贴身”的地理学习方案,引导农村留守儿童将家乡发展的使命内化于心,找准发展定位。

摘要：课程思政是思政元素与专业知识的有机融合,也是高校落实立德树人根本任务的重要手段之一.文章以课程思政建设为切入点,围绕提升有机化学课程思政育人效果,从建设课程思政素材库、突出课程思政特色、设计服务于专业课程教学的思政案例、改革课程思政育人模式四个方面开展课程思政建设和教学实践,并结合院校特色阐述了课程思政建设措施和人才培养成效.

摘要：课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措,而专业课是课程思政建设的基本载体,如何在专业课的教学中深入挖掘思政元素,有机融入教学中,实现价值塑造、知识和能力融为一体,达到润物无声的育人效果,是全面推进高校课程思政建设必须解决的问题。以“道路勘测设计”课程教学的实践为例,从课程思政建设的总体设计、建设模式、课程内容梳理及课程思政实现的方法路径等方面,探讨了专业课课程思政的具体做法,并取得一定的成效,实现了“知识、能力、价值”三位一体的育人目标。

摘要：以近20年1057篇课程与教学论博士学位论文为样本,对博士学位论文关注的基本要素、学科教学论的科目、学段和研究方法进行时段间的差异检验。结果表明,课程与教学论博士学位论文的选题密切关注我国课程与教学的实践发展需要,各指标在时段间差异显著。呈现出以下现象:基本理论研究总量多于学科教学论研究;聚焦数学与科学教学论研究,人文艺术等科目教学论研究偏少;重视课程、教学要素研究,学生、学习要素研究薄弱;聚焦中小学教育学段,对学前教育和职业教育学段的课程与教学关照不足;研究方法多元化发展,理论研究较弱。建议未来的课程与教学论博士学位论文重视学科教学论研究,强化人文艺术科目、学生和学习要素的研究,提升对学前教育和职业教育课程与教学论的关注。

摘要：高中人文地理深度教学的落地环节鲜有学者研究。文章基于BOPPPS教学模式的特点,分析了其与高中人文地理知识之间的适切性,探究了深度教学与BOPPPS教学模式的融合路径,构建了科学合理的教学设计模型,最后以人教版高中地理“工业区位因素的变化”为案例进行了实践应用。

摘要：为切实提高学生的地理学科核心素养,地理教学模式亟待创新。文章将“CBL-PBL-Seminar”立体教学模式引入中学地理教学,并提出具体的应用策略,在此基础上以“海水的性质”一节为例设计教学活动,旨在为一线教师提供一种新型的教学模式参考,以转变教育理念,提升教育水平。

摘要：自我价值感是影响教师心理健康、专业成长和优质教学的内在力量。在当今线上教学日益普遍的情形下,教学场景的变化给教师自我价值感带来了不小的冲击。文章基于教师、学生、技术三个要素,对高校教师线上教学自我价值感的变化、影响因素与特征进行了实证调查。研究表明:与线下教学相比较,高校教师线上教学自我价值感显著降低,且呈现性别、课型与院校差异;线上教学自我价值感受技术环境、教师深层教学方式、学生学习效果的显著正向影响;线上线下自我价值感“双高型”教师体现了“深教—优学—良技术”的高质量教学组合特征与动态关系。研究建议,无论是线上、线下或混合式课程,建设和评价的关注点应从传统过度强调客观的“教学外在”转向师生共鸣互促的“教学内在”(学习体验与价值体验)。技术支持的学习环境设计者不仅要考虑任务层面的“好用”,更要关切效用层面的“好感”,从内外两个方面共同为教师的高质量教学赋能。

摘要：一流本科专业建设背景下,货币银行学课程如何有效开展课程思政教学改革,以适应新文科人才培养的目标要求,对于提升高校人才培养质量具有重要意义。文章通过对教学内容重构、教学方法改革和教学评价设计等方面的实践探索,深入挖掘货币银行学课程中蕴含的思政元素,使课程建设与思政育人机制同向同行,以期促进国家一流本科专业建设提质增效。

摘要：科际整合视角下STEM教育在高中地理教学中的应用,应将教学重点放在地理学科上,融入其他学科知识,促进地理教学向纵深发展。文章首先阐述了STEM教育与科际整合的内涵;其次,对科际整合视角下STEM教育在高中地理教学中的可行性进行了分析,并构建了课程开发模式;最后,基于“人类与自然环境之间的物质能量传输”地理核心概念,以“2022年四川电荒”为主题进行了教学设计,融入跨学科知识,使学生形成多学科融合视角和综合创新能力。

摘要：为了解决目标跟踪过程中由于目标遮挡导致的跟踪漂移和背景干扰导致的跟踪失败问题,文中提出了一种多特征集成的孪生网络目标跟踪方法,引入特征融合模块和注意力模块构建多个区域生成网络跟踪器,以获得高效的判别特征表示及对复杂环境的分辨能力。首先将相邻两个残差块特征压缩激励后进行有效融合,以此加强特征信息;其次利用并行卷积注意力模块对特征图中包含在通道信息和空间信息中的干扰信息进行过滤;最后设计并提出了一种与集成学习类似的算法,通过构建两个跟踪器,分别接收深层语义特征与融合特征,对其进行加权训练,得到最终的跟踪结果。除此之外,为验证算法的有效性,文中还研究了不同融合方案、不同跟踪器训练权重比和不同模块的组合方式对模型的影响。在VOT2016和VOT2018数据集上的实验结果表明,提出的多特征集成方法与其他孪生网络目标跟踪算法相比,在保证算法高准确率的同时,能够有效提升目标跟踪的鲁棒性。