基于STEM教育理念的初中科学实验教学探究——以“自制简易密度计”为例

来源 :教学月刊·中学版(教学参考) | 被引量 : 0次 | 上传用户:liu3352
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
STEM教育和初中科学实验教学都注重培养学生的实际动手能力,而STEM教育主张将科学、技术、工程、数学四个学科进行综合教学,以有效促进学生在不同领域的全面发展。教师可分析STEM教育理念在初中科学实验教学中的应用价值与现状,有针对性地实施教学。实践时,教师可先设计实验情境,唤醒学生的知识网络,再以讨论带动创新,引导学生设计实验方案,然后让学生探究实验步骤,并切实动手实践,最后整合学习资源,让学生复盘优化实验,以此提升学生的实验参与能力、科学探究能力。
其他文献
指静脉识别技术凭借其采集方便、安全性高、实时性好、活体检测等优点受到国内外研究团队广泛关注。近年来,指静脉识别领域已经取得了阶段性进展,但在实际应用时,仍遇到了许多问题:(1)受采集技术和采集装置的制约,所捕获的指静脉图像噪声多、清晰度差、对比度低、存在小范围的位移和旋转、类内样本图像之间差异较大;(2)传统指静脉图像特征提取算法对图像质量要求高,对光照变化和位移旋转敏感。因此,本文围绕指静脉图像
学位
近些年,基于单目图像的三维人体关节点估计引起学者们的广泛关注,可应用于视频监控、行为识别、三维建模、人机交互等多个领域。但是其存在较多的研究难点,例如输入图像的暗光、模糊、遮挡,以及由二维数据重建三维结构的歧义性问题等。因此,本文研究由单目序列图像估计中间帧三维人体关节点的方法,主要包括两个阶段:首先利用二维人体关节点估计算法预测序列图像的二维人体关节点位置,然后以此作为输入数据回归中间帧的三维人
学位
人脸检索旨在从人脸图像数据库中找到与查询图像最为相似的人脸图像,是计算机视觉领域广受关注的课题之一。随着移动互联网的发展,人脸图像规模呈指数级上升,这对人脸检索的存储空间和检索时间有着很高的要求。由于哈希码存储空间小、检索时间快,研究人员将哈希技术用于人脸信息存储和检索工作。但由于人脸图像受光照、表情、视角、年龄等多种因素影响,难以获得“类内高内聚,类间高可分”的哈希编码。本文针对此问题,给出两种
学位
在智能交通管理中,对于车辆的身份识别离不开车牌检测技术的支撑,目前基于深度学习的车牌检测研究已经日臻完善,但是对于大型车辆而言,容易受监控视角和车身污渍等影响导致车牌检测算法难以获得车辆身份信息。根据道路安全法的相关规定,大型车辆需要在车尾区域喷涂非标车牌,于是本文通过研究非标车牌检测来解决上述问题。与标准车牌相比,非标车牌存在字符间隔大、成像质量差和背景复杂等挑战,加大了非标车牌检测任务的难度。
学位
近些年来深度学习发展迅速,在不同领域都有着广泛的应用,尤其是图像分类方面效果显著,其中基于深度学习方法挖掘图像的显著性特征,在此基础上训练网络分类模型是其关键步骤之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是当前深度学习研究中最有效和常用的技术之一,可以自动进行图像特征的抽取,其参数共享和连接稀疏性的机制相比传统的神经网络不仅参数更少,效果也更加显著,
学位
随着互联网和移动终端设备的快速发展,越来越多的用户数据被推荐系统用来提高推荐的性能,准确性和多样性成为衡量推荐效果的两个重要指标。然而,这两个指标是相互冲突的,很难同时优化两者。一个通用的做法就是应用多目标进化算法,以平衡两个目标间的冲突。但多目标推荐过程中,用户需要将自己的原始数据发送给不可信的第三方服务器,这会造成严重的隐私泄露。差分隐私是近些年来非常流行的推荐系统隐私保护方法,但目前缺少多目
学位
学位
多肽是一种天然存在的物质,大小从2到50个氨基酸不等。自20世纪胰岛素疗法出现以来,肽疗法在医学实践中发挥了显著的作用。与传统的药物相比,他们具有几个优点:易于合成、毒性低、较高的靶向特异性和选择性。癌症和病毒感染一直是导致死亡的主要原因,对人类健康有很大的影响,也是发达国家和发展中国家关心的健康问题。传统的癌症治疗方法依赖于放疗和化疗,这也给患者带来了严重的副作用。作为一种治疗肽,抗癌肽(ACP
学位
遥感图像工厂提取作为计算机视觉领域中新兴的热点研究课题,不仅在学术上推动了建筑物提取和道路检测等遥感领域的理论研究,而且在工程应用上为城市规划管理、土地利用和地图更新等系统提供了技术支持。随着深度学习的快速发展,遥感图像的目标提取任务取得了突破性的进展,但其算法在工厂这一类别上由于特定的诸多挑战依旧难以发挥优越的性能,例如工厂外观上存在颜色、纹理、尺度的巨大差异性以及遮挡、阴影等挑战。另外,高分辨
学位
显著目标检测通过模拟人类视觉感知系统来定位场景中最具吸引力的目标,在实际应用中发挥着关键作用。虽然显著目标检测已经受到学者们的广泛研究并取得了极大的进展,但仍然存在着很多问题,比如场景复杂、光照条件不足、前景和背景相似等。深度(Depth)图像可以为RGB图像提供更多的空间结构信息,由此RGB-D显著目标检测应运而生。但RGB-D显著目标检测仍面临着如何有效利用两种模态信息的巨大挑战。为了解决这个
学位