论文部分内容阅读
推进大中小学思政课一体化建设是高校落实立德树人的根本要求，是实现高质量发展的迫切要求，是促进思政课内涵发展的必然要求。高校作为优质资源的聚集地，应主动发挥自身资源优势和辐射带头作用，通过共建组织体制、共育师资队伍、共建教学资源、共研教育教学、共办实践活动五个方面，着力推进区域思政课一体化建设。
高校推动大中小学思政课一体化建设的路径探析
【摘 要】
：
推进大中小学思政课一体化建设是高校落实立德树人的根本要求，是实现高质量发展的迫切要求，是促进思政课内涵发展的必然要求。高校作为优质资源的聚集地，应主动发挥自身资源优势和辐射带头作用，通过共建组织体制、共育师资队伍、共建教学资源、共研教育教学、共办实践活动五个方面，着力推进区域思政课一体化建设。
【机 构】
：
广东职业技术教育与研究
【出 处】
：
广东职业技术教育与研究
【发表日期】
：
2022年04期
【基金项目】
：
2021年四川护理职业学院人文社会科学课题暨双高专项“高职院校推动大中小学思政课一体化建设探索与研究”（项目编号：2021RWSY134）；
其他文献
本文选取1937-1945年全面抗战的时间段,通过分析日方文献中中国共产党在抗日战争中的贡献,以日方视角阐述中共中流砥柱作用的具体体现。全文除导论和结语外共分为三章。第一章从抗日民族统一战线的扩大和巩固两个方面,分析中共在抗日战争中发挥的作用。中共通过争取联合中间势力、引导少数民族参加抗战,有效地扩大了抗日民族统一战线。中共拥有坚定的抗战信念和采取坚决有效的行动,成功遏止了日本帝国主义的侵略以及国
学位
需求冲击导致资产偏离内在价值,使得相同资产有不同的定价,从而引发投资者的套利行为,从大量历史数据中,我们不难看出,投资者的这种套利行为,可以在一定程度上使资产定价回归内在价值,但是并不会完全等于内在价值,即这种价值回归是波动的、逐步的、渐进的,套利后市场信息不能立刻反映到价格之中。这个现象引发笔者的思考,既然市场信息不能即刻反映在价格上,是否可以通过套利行为这个先导指标来预测未来资产收益率的走势?
学位
经济建设与环境保护共生共赢是区域可持续发展的美好愿景,政府政策在推动区域发展时应实现“金山银山”与“绿水青山”并存。撤县设区改革作为政府主导城市化建设的重要行政手段,其有效地促进区域经济增长,但行政区划调整对生态环境的影响效应有待检验。基于此,本文选取中国工业企业数据库和中国工业企业污染数据库2000-2009年的企业层面微观数据,采用多期DID实验设计方法,探讨撤县设区行政区划整合政策对辖区内工
学位
＜正＞1国内涂料行业发展综述1.1国内涂料行业发展格局和趋势广东省作为中国涂料第一大省，产量遥遥领先其他省份和地区，见图1。上海市和江苏省产量不相上下。2022年仅广东省、江苏省和上海市三个省份和地区涂料产量已经占据全国产量的45.8%。其中，广东省涂料产量同比减少35.2%，上海同比减少13.6%，需重点关注。四川、湖南、河南和安徽占据涂料产量第二梯队，其中湖南省和安徽省表现抢眼，同比增长分别为
期刊
＜正＞一三月三十日那天从八宝山回来,独坐在二院的中厅里,心里空落落的,天也阴沉沉的。又想起那个夜晚,在段老师临终前的两天,邓老师、四龙和我去看望她。见到的一刹那,我仿佛被雷击了一般。从未想到过人的一生会有两种样子:一团热烈燃烧的火,竟也有奄奄一息的时刻。
期刊
＜正＞人体内化学反应的发生是维持其生命活动的关键。基于运动生物化学理论对人体开展体育活动的本质进行研究具有重要意义。教育改革背景下,体育运动形式与教学方法多种多样,不同运动对体育运动技巧的要求不同,在学生体能要求方面也存在较大差异。体育教学过程中,学生负荷大小与其运动过程中的物质代谢、能量代谢息息相关。基于此,如何开展科学的体育教学活动,促进学生运动能力提升成为体育教学亟待解决的主要问题。《运动生
期刊
初中化学教学只有短短一年,但所涉及内容较多,知识点相对比较分散,千篇一律的课堂教学不利于学生学科素养的培养。笔者认为让化学教学与日常生活结合非常有必要,生活化教学首先要了解哪些可行性高的家庭小实验与核心素养下的教学内容所匹配,做到教学时课堂与生活真正相结合,有的放矢地提升学生兴趣,增强化学素养。
会议
近年来，南方高山蔬菜发展迅速，已成为中国农业、村落产业和乡村振兴中稳定发展的一大亮点。然而，土壤连作障碍问题显现、土传性病虫害发生较为频繁，导致蔬菜产量和品质降低。为做好高山蔬菜土传性病虫害的综合防控，提高产量、提升品质，助推农业产业高质量发展，2021年以来，南方高山多地蔬菜主产区纷纷开展粮经等高效农作物轮作制度创新，打造“我在宁德有亩田”品牌，大力推广春花菜—夏稻—秋萝卜轮作模式，较好地控制了
期刊
时间序列数据在生活中随处可见,尤其在工业生产中更是无处不在。通过收集序列数据,可以根据数据中的历史信息对未来的数据进行预测,具有重大意义。用于时间序列预测的传统方法大多难以处理复杂的多变量时间序列,无法获取多变量之间的空间关系。因此,目前常用于时间序列预测的方法大多基于深度学习。深度学习方法不需要先验知识,可以通过训练大量原始数据,自动从数据中获取依赖关系。理论上,数据量越大,深度学习模型能够学习
学位