军校专业背景课程群“课程思政”建设与运用路径

来源 :空军预警学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nyjnju
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专业课程“课程思政”是新时期军校教育重要的时代命题和现实难题.为培养德才兼备的高素质、专业化新型军事人才,基于系统科学思维方式(SSTM)视角,对军校专业背景课程群“课程思政”价值取向进行了认知,并遵循“成果产出导向(OBE)”教育教学理念,提出了基于“三重”育人核心要素的专业背景课程群“课程思政”教学体系构建与“理实一体化”运用路径.这为军校专业课程群“课程思政”提供了一种范式.
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针对雷达兵指挥推演训练想定制作效率低下、操作复杂等问题,根据想定制作过程和全流程管理要求,对雷达兵指挥推演想定生成系统的组成结构、功能模块、主要流程进行了设计,给出了系统关键技术的实现.实际应用表明,该系统实现了基于战场环境的可视化航迹生成和基于模板的想定情况设置;利用该系统进行雷达兵指挥推演训练,可帮助组训人员快速高效地生成符合要求的想定,有效提高组训水平和训练效率.
为了解决富含碳酸盐类矿物煤层透气性差的问题,提出多组分酸化压裂增透技术.通过实验室测试煤样酸化前后渗透率的变化,确定了适用于三元煤矿的压裂酸液配比:w(HCl)为9%+w(CH3
针对雷达装备实践教学中演示式教学法对于学员能力的拓展和装备的综合运用等方面存在的问题,将岗位体验式教学法运用于雷达装备实践教学中.首先分析岗位体验式教学法的基本内涵;然后提出前期准备、场景设置、教学实施、交流研讨和总结讲评等5个方面的具体实施方法,进行实例分析;最后给出岗位体验式教学法的实施效果.教学实践结果验证了该方法的有效性.
为提高反导预警技术保障专业人才培养质量和弹道导弹目标特性与防御方法课程教学质量,首先,分析了制约该课程教学质量提升的四方面问题;其次,针对性地提出了一种基于“四个结合”(线上与线下结合、理论与实验结合、课堂内外结合和学习与研究结合)的课程教学策略;最后,通过调查研究和考试成绩比较,给出教学实践效果.教学实践表明,该教学策略学员满意度较高,教学效果改善明显.
为研究多径效应对雷达抗有源压制干扰的性能,首先基于无干扰条件下多径效应对雷达探测性能的影响,定量分析多径效应影响下压制干扰对目标回波和干扰信号的影响;然后研究多径效应对频率分集和旁瓣匿影两种抗干扰措施的影响;最后进行了对应仿真.仿真结果表明,在有源压制干扰下,多径效应会扩大雷达干扰压制区,影响干扰信号强度以及雷达的抗干扰性能,造成上述两种措施抗干扰性能的不稳定.
通过对2000—2019年较大及以上突出事故、大量瓦斯基本参数实验室测试,以及以往研究成果的分析,对突出煤层分级的方法、依据和判定规则、指标临界值等相关问题进行了深入探讨。提出将突出煤层划分为“一般突出煤层”和“严重突出煤层”两级,并以突出强度作为分级指标依据的突出煤层分级方法,建立了严重突出煤层的判定规则并确定了判定指标的临界值。研究结果可为突出矿井确定开采程序、防突规划、采掘接替规划等提供重要依据。
物理相似模拟实验是进行煤与瓦斯突出机理研究的主要方法之一。现有突出模拟实验装置逐渐向大尺寸发展,提高了对实验装置力学加载能力的要求。统计分析了现有三维煤与瓦斯突出模拟实验装置的力学加载系统的类型及特点,发现目前主要采用多组液压缸分布加载或提高力学加载系统刚度、液压缸加载能力两种方式解决大尺寸下突出模型的力学加载问题;同时利用COMSOL模拟软件固体力学模块分析了平板型、梯型两种压板结构对突出煤体应力变形的影响,结果表明,采用梯形结构压板时,可相对提高力学加载系统对突出煤体施加应力的均匀性。
以五轮山煤矿8号煤层为研究对象,经水、乙酸和在乙酸中添加不同表面活性剂对煤样进行浸泡实验,采用压汞法对各样品煤孔隙特征进行分析,并采用Menger海绵模型和Sierpinski垫片模型对孔隙分形进行计算分析。结果表明:所有样品的孔隙分布均呈“M”形;原煤及经水、乙酸处理后的煤样进退汞曲线产生较大的滞后环,在乙酸中添加不同表面活性剂后,煤样进退汞曲线滞后环减小;通过Menger海绵模型计算的分形维数,添加油酸钠的煤样品渗流孔隙和吸附孔隙分形维数为2.76和2.92,其他样品的分形维数均大于3;通过Sierp
为了考察碳/氧自由基捕获剂(N,N-二苄基羟胺DBHA/2,6-二叔丁基-4-甲基苯酚BHT)和氯化镁结合形成的2种复合阻化剂对煤自燃抑制的行为,利用热分析(TG-DSC)、阻化性能测定和红外光谱实验对阻化处理前后的煤样自燃特性进行研究。结果表明:经复合阻化剂处理后的煤样CO释放量减少,交叉温度点和抑制率显著增高;复合阻化剂可降低反应体系中羟基、羰基和脂肪族—C—H等活性组分含量。在80℃之前,氯化镁发挥主要物理阻化作用,BHT和DBHA与水分子形成缔合氢键发挥协同阻化作用;在80~120℃,BHT与煤中
煤矸识别技术对实现煤和矸石自动分选具有重要意义,而现有的图像识别算法在实用性、准确率方面无法满足实际需求。基于图像处理技术和深度学习技术,提出一种基于改进YOLOv3的煤矸识别方法,针对煤矸识别目标小、辨识度低等问题,对原始YOLOv3的网络结构及损失函数进行了改进,用训练生成的模型在测试集上进行识别测试。测试结果表明:改进的YOLOv3-M在小样本上,可在短时间内使模型快速收敛,单张图像识别时间