适应职业发展的中职生信息技术培养方向与措施探讨

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中等职业学校必须加强中职生技能发展,以便他们能够以良好的职业素养和高超的职业技能进入未来的职业平台展示风采.中职教育应以中职生个人特长和兴趣爱好为基础,以中职生未来职业发展为导向给他们提供有用的、适应未来职业选择和发展需要的技能培训和职业教育,让中职通过学校培养和自身努力成为企业和社会有用的人才,如何完成这一发展任务是中等职业学校作为教育主体的必修课.信息技术是中等职业学校学生广泛选择的一门学科,学校和教师应该根据经济社会发展的需要和企业的需要,为学生提供职业咨询,建议学生的发展方向,同时选择正确的技能培训方法,使学生能够有效地发展自己的技能,成为企业的有用人才,更好地为企业乃至经济社会发展服务.
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对中等职业技术学校来讲,开展的所有课程中,计算机是一门非常重要的必修课程,在新时期发展背景下,课程改革工作不断推进,以就业为导向的中职计算机教学模式全面普及,最主要的目的就是以当前社会对实用型计算机人才的需求为目标,使学生的综合素质得到全面提升.就当前中职院校的计算机教学工作与以就业为导向的教学模式的融合进行深入探讨,对当前教学工作存在的问题进行论述,推动以就业为导向的中职计算机教学水平提升.
中职会计课是一门受到学生欢迎的实用课程,应让学生通过本门课程的学习,确实掌握好会计专业的知识和技能,切实提高服务于社会经济发展需要的本领.会计实训一体化教学模式就是突破传统教学观念,在教学过程中把理论与实际操作高度融合的一体化模式,培养不仅具备较高理论素养,还具有较高应用技能的人才.为实现这一培养目标,从课程目标定位、师资力量配置、教学方法策略、实训教学场景及综合考核评价等多方面出发,结合多年的实践教学经验对会计实训一体化教学模式尝试与实施策略进行了较为系统性的分析探讨.
会计是与企业的运营和发展有着紧密联系的职业,任何企业都需要设置会计岗位.中职院校是培养应用型人才的教育阵地,其培养的会计人才会更加的专业.因而作为中职会计教师,应该在了解到会计专业的重要性后,应用体验性教学方式,以学生为主导,以新课标为教育背景,利用体验性教学,加强学生对会计专业的认同感,满足学生的多样化需求.
案例教学法是中职思政课教师经常使用的一种教学方法,在中职思政课堂教学中发挥着重要作用.但是,案例教学法在运用过程中存在一些问题,阐述了案例教学法的概念以及案例教学法在中职思政课堂中运用的意义,提出案例教学法在中职思政课堂教学存在的问题和应对策略.
成果导向教育(OBE)理念已在工程教育领域被普遍运用,且我国正在大力推行“OBE认证”“新医科”“互联网+”和“一流课程与专业建设”等重大战略,普通本科高校正在转型发展,应用型人才培养已经成为不可逆转的趋势.在新医科背景下,护理学作为应用型学科,教学改革已迫在眉睫.因此,探索在OBE教育理念的指导下进行护理学专业课程的教学改革,目的在于明确教学目标,提升教学实效,保障课程目标与毕业目标的达成度,从而持续提升护理学专业人才培养质量.
随着社会发展和人们审美情趣的变化,消费市场对设计类专业人才的要求越来越高,在这一形势下,平面设计类课程如雨后春笋般涌现,但由于受到教学师资、教学资源、教学课时的影响,平面设计课程教学水平与社会对人才培养需求距离甚远,课堂教学存在一定僵化.中国素来享有“世界文明古国”之美誉,有着悠久的历史文化、鲜明的民族特色和独特的艺术理念,以传统文化为素材,结合平面设计课程,能将传统文化艺术与现代设计有机融合起来,达到技能与思想品德并举的双重教育意义.
成果导向教育是以学生的学习成果为导向设计与组织教学.分析“临床医学概论(诊断+内科)”课程存在的主要问题,为提高医学检验技术专业本科教学质量,运用成果导向教育理念确定预期学习成果,优化教学设计与实施,改良考核方式,并持续改进教学中的问题.实践证明,成果导向教育理念指导下的“临床医学概论(诊断+内科)”的教学改革具有积极的现实意义.
机械基础是中职学校数控专业开设的一门专业基础课程,目的是让学生掌握必备的机械基础知识和拥有机械设备的使用与维护能力,从而为学生学习后续的专业课程和解决生产中的实际问题奠定基础.由于课程内容涉及知识点多、理论性与实践性强,对理论基础薄弱并缺乏生产实践经验的中职生而言学习难度较大,因此,学困生的存在就成为教学的一种常态现象.根据学科特点,结合学情,利用趣味教学法,可以激发学困生的学习兴趣和积极性,在一定程度上能够促进学困生的转化.
社交媒体的开放性与便捷性降低了编写和分享虚假信息的成本,这对国家安全、社会稳定以及信息系统生态安全造成了很大威胁。由于社交媒体上的信息有着数量大,迷惑性高,模态多的特点,人工检测在及时性、覆盖度和有效性上存在局限性,研究虚假信息的自动化检测技术至关重要。当前基于深度学习的模型取得了很好的效果。然而,一方面,深度学习的黑盒性质使得模型缺乏透明性与证据支持,另一方面,虚假信息分类问题需要人们信任模型分
随着以GPU为代表的硬件计算能力的提升、大规模有标注数据集的开放以及以神经网络为代表的深度学习算法的进步,计算机视觉成为越来越多的研究人员的关注重点,深度学习算法被应用到越来越多的场景中,如自动驾驶、智慧医疗、工业检测、人脸识别等领域。图像分类作为计算机视觉研究中的热点,其目标是识别图像中主体信息所属的类别。在实际的应用场景中,由于天气、光照以及采集图像设备的差异导致同一类别的物体在不同的应用场景