摘要：“双新”背景下高中生物教学面临着新的机遇与挑战,对高中生物教学也提出了更多新的要求。其中作业设计作为高中生物教学活动中的重要教学环节,教师在实际进行作业布置时,应该遵循“双新”背景下以学生为教学主体、关注学生个性化发展的教学要求,为此教师应该采用因材施教的教学原则,积极应用分层教学法完成高中生物作业内容的设计。那么,如何精准完成分层作业的设计,以此来满足不同学生的实际学习需求,充分调动起所有层次学生的学习主观能动性,是高中生物教师需要重点考虑的问题。基于此,本文对“双新”背景下高中生物学科精准分层作业设计的要点做进一步探究分析。

摘要：中学数学能力包括逻辑思维能力、运算能力、空间想象能力等，这些能力综合表现为应用所学知识分析和解决数学问题的能力．数学高考注重对能力的考查，既是常模参照性考试，又是选拔性考试，既提供较高的可信度，更关注“必要的区分度”．因此，数学高考被设计为具有一定的难度、兼有速度要求的考试．通过将大部分高考试题设计为理解型和应用型数学问题，综合考查学生对现实概念的了解和理解，对定理和公式的掌握；

摘要：在新高考背景下,我国扩大了高中生物知识范围,使得高中生物学的学习难度进一步提高。为了保证学生综合素质的发展,促使学生深入探究生物学学科理论、了解生物学学科的变化规律,教师需要做好课后作业练习设计,利用课后时间检测学生对高中生物知识的掌握情况,从而使学生达到全方位的发展提升。基于此,本文章对新高考背景下高中生物课后检测与辅导进行探讨,以供相关从业人员参考。

摘要：一、试题设计阅读图文材料,回答下列问题。风化坑是岩石顶面上因积水风化作用而产生的凹坑,在坑体地势较低处,会形成一个出水口,为坑内积水外泄的主要路径,坑侧壁呈内凹状(最凹处与出水口高度一致)。我国亚热带季风区(冬干夏湿)海岛上的花岗岩风化坑就最为典型,研究者在凹坑内发现,岩石中的长石经外力作用,其钙、钾等元素流失,并向黏土矿物转化.

摘要：随着2019年版高中生物教材投入使用,当前高中生物教学中,新旧教材的过渡成为一项重要的教学任务。笔者基于对高中生物2019年版新教材教学资源的整合,从教学设计、课件制作、习题训练三个方面入手,有效分析了新教材的教学特点及教学优势,旨在使学生在更为便捷的学习过程中,更好地适应新旧教材的过渡,从而切实提升高中生物教学质量。本文在分析2019年版高中生物新教材知识结构及教学特点的基础上,提出了"通过教学设计明确新教材教学框架""利用课件制作归纳和整合新教材教学资源""运用习题训练帮助学生有效掌握新教材知识点"三个新教材教学资源整合策略。

摘要：新课改背景下,高中语文教学模式的改革不能忽略“项目式学习”。项目式学习在西方国家已经实施多年,而随着我国对素质教育的重视程度越来越高,我国高中语文教学也愈发重视项目式学习,各地区相继开展了项目式语文教学改革探索,进一步推动了高中语文教学改革。由关在龙主编的《高中语文项目式教学实践研究》一书,基于新课改的教育背景、培育学生核心素养的目标,细致阐述了项目式教学的理论依据及具体的设计和实施方法,深入探究了项目式学习在高中语文教学中的应用现状、实现路径。总体来看,该书立足课堂,扎根教学实践,对于一线语文教师开展项目式教学具有较高的借鉴价值。

摘要：物理实验需要有一定的方法和实施方案。进行物理实验方法和实验方案的研究,要善于了解实验的设计思想、实验手段、显示方法等,以便吸取实验设计中的精华,发现实验方法的关键所在[1]。一个典型的物理实验,一般是由实验对象（实验中研究的客体）、实验源（实验的信号发生器）和实验效果显示器三部分组成。

摘要：语言建构与运用、思维发展与提升、审美鉴赏与创造、文化传承与理解,是高中语文核心素养培育的四个方面。由周曼云、田圆主编,高等教育出版社2023年出版的《基于核心素养的高中语文教学关键问题解析》一书围绕学生核心素养培育编写,全书包含3个单元,梳理了25个教学关键问题,并对其作了详细解析,提供了具有较强操作性的解决策略与教学案例。该书对于发展教师专业素养、提升教师教学能力,促进学生语文核心素养培育具有一定的参考借鉴价值。关于语言建构与运用。书中指出,文本精读法是培养学生语感和文本分析能力的有效方法,但是仅阅读文本还不够,精读之后的分析、训练和反馈才是重点;要将精读和分析训练有机统筹起来,通过合理的教学设计。

摘要：风电场能带来清洁的风电，但也占用了大量陆地，破坏了森林，产生了噪音污染。大型风电场拥有数以百计的风力涡轮机，风机叶片的旋转高度范围一般在40～120米，巨大的旋转叶片往往会与利用地貌（如山脊、急坡、山谷等）上升热气流飞翔的鸟类相遇，因此鸟类在搜寻食物、捕食或迁徙途中，有极高的撞击与死亡风险。下图示意猛禽高空飞行路径及与风力涡轮机的碰撞。

摘要：焊缝形状对焊接质量有着重要的影响,但由于焊接是一个剧烈的、充满着干扰的不稳定过程,因而构建精确的焊缝成型模型比较困难。研究中首先将极限学习机(ELM, extreme learning machine)引入到建模中,ELM可以通过计算方式得到其输出矩阵,因而建模速度很快;其次引入M-估计以抑制焊接过程中粗大误差的影响,设计了整合二者的M-ELM算法,最后利用实际TIG焊接数据进行建模,并与多元非线性回归(multi-nonlinear regression,MNR),线性回归(linear regression,LR),BP神经网络所建的模型进行了性能比较。结果表明,M-ELM不但建模速度快,而且模型拟合精度好,达到了预期目标。