【摘 要】
:
情感在青少年的品德发展过程中扮演着重要角色,是形成优秀品质的重要条件,因此情感互动在思想政治课堂教学过程显得格外重要。思想政治课堂教学过程既是一个掌握知识的过程,也是一个情感互动的过程,在这一过程中强调学生主观能动性的发挥;情感在高中思想政治课的地位越来越重要,这就要求思想政治课教师重视课堂中的情感互动,掌握情感互动的技巧。当前的基础教育把师生情感互动放在了重要位置,针对高中生这个接收群体的性格特
论文部分内容阅读
情感在青少年的品德发展过程中扮演着重要角色,是形成优秀品质的重要条件,因此情感互动在思想政治课堂教学过程显得格外重要。思想政治课堂教学过程既是一个掌握知识的过程,也是一个情感互动的过程,在这一过程中强调学生主观能动性的发挥;情感在高中思想政治课的地位越来越重要,这就要求思想政治课教师重视课堂中的情感互动,掌握情感互动的技巧。当前的基础教育把师生情感互动放在了重要位置,针对高中生这个接收群体的性格特点和认知发展,希望通过师生情感互动,能够加强师生之间的沟通和交流。探究师生情感互动的实践研究,不仅能够增强教师对课堂的把握,同时也能让学生感受到思想政治课重要的意义和价值之所在。围绕着高中思想政治课堂教学中情感互动的研究。首先,对高中思想政治课堂教学中师生情感互动的内涵进行了界定,归纳出国内外广大学者对情感互动的观点和研究成果,并且说明了师生情感互动的理论基础以及师生情感互动的重要性。其次,在师生情感互动的理论基础上通过问卷调查和访谈,以及笔者在实习的过程中做的一些听课记录分析了思想政治课堂中师生情感互动出现的问题,在肯定大部分教师在思想政治课堂教学中进行情感互动的基础上,提出还存在的一些问题,主要包括部分教师不注重课堂中的情感互动、师生情感互动地位不平等、师生情感互动过于形式化等问题。通过对出现的问题进行系统的分析,结合教师访谈和学生访谈以及相关的教学案例,在此基础上提出增强思想政治课师生情感互动的有效措施。主要从以下几个方面提出:利用课程资源丰富情感互动,构建师生关系增强情感互动,构建和谐课堂气氛调控情感互动。在高中思想政治课堂教学中进行情感互动,是目前高中思想政治课堂普遍关注的热点问题,在本课题的研究中,笔者主要运用文献法、访谈法、问卷调查法等社会研究方法,通过这些方法的运用发现思想政治课堂师生情感互动的总体状况良好,大部分教师在课堂中进行了情感互动,能增强学生的学习情感,增强教学的感染力度。但在思想政治课师生情感互动中仍然能发现一些问题,笔者通过社会调查法,分析了其中存在的原因。本课题研究思想政治课教学中师生情感互动问题,期望能够进一步的增进师生情感间的沟通与交流,能够借助情感营造良好的教学氛围,使师生之间建立起丰富的精神交往。
其他文献
随着公共安全需求的不断提高,人脸识别技术在公共安全防护领域得到了越来越多的应用。在满足一定识别率的基础上,如何降低误识率是人脸识别技术中的一个重要课题,也是本研究
资产证券化被称为近代重要的创新金融产品,其最先于美国出现,后广泛应用于全球金融市场。我国于2005年逐渐尝试开展资产证券化业务,由于2008年全球金融危机而出现4年中断期,后于2012年重新在中国金融市场开启,从2014年开始我国资产证券化业务迅速发展扩大,资产证券化产品发行数量、规模都在迅猛增加,业务模式也在不断创新发展,基础资产类型从信贷产品逐渐延伸至应收账款、租赁收款及收益权等。2018年我
新修订的思想政治课程标准强调:“鼓励学生独立思考,相互合作,为学生提供充分的选择和机会,培养科学严谨的态度和创新精神。”核心素养是新课程改革的目的和方向,是我国人才培养的关键理念,发展中国学生核心素养是学生成长成才的关键。探究式教学作为一种先进的课堂教学模式,是培养核心素养的重要途径。思想政治课是一门综合性的学科,宣传马克思主义中国化的最新成果,注重培养学生问题意识,提高探究学习能力,鼓励学生自主
随着科学技术的高速发展,机器人已经应用到工业生产、生活服务、太空探测等领域。路径规划作为实现自主移动的关键技术,已成为机器人领域的重要研究方向。提高机器人在复杂多变环境下的导航效率和避障性能成为研究热点,研究室内环境下的路径规划具有极其重要的理论意义和应用价值。搭建机器人软硬件实验平台,选用机器人操作系统ROS作为软件系统,Turtlebot2和Kinect分别作为硬件平台和环境信息采集设备,并在
室内移动机器人的高度智能化服务得益于机器人自主定位算法的使用,但是该算法运算量大、易受环境影响,这使机器人的自主定位容易出现偏差。为了评估机器人自主定位算法的精度,许多基于室内定位技术的移动机器人定位系统被提出。室内定位技术依靠室内丰富的信息构建算法模型,确定定位目标的位置,而在多种类的信息中,视觉信息相比其他信息具有更强的可辨识度。基于计算机视觉的室内定位技术与视觉信息密切相关,是本文研究的重点
PM2.5是主要空气污染物之一,随着空气污染问题日益严重,人们在日常生活中对其防控意识不断加强,提高PM2.5浓度值预测准确率对空气污染防控以及人类健康具有重大意义。本文利用传统机器学习以及深度学习的方法探讨了基于空间维度进行PM2.5浓度值预测的可行性,减少了PM2.5浓度值预测对历史数据的依赖。本文主要完成以下三个工作:1.针对缺少真实的PM2.5浓度值数据开展研究,本文首先获取了西安市近一年
随着全球化石能源的过度使用与温室气体的过量排放,致使极端天气与环境污染等问题频繁发生,给人类的生活与生产带来了严重影响。为了解决以二氧化碳为主的过量温室气体排放所带来的环境问题,人们通过建设碳排放权交易市场来实现低碳经济、绿色经济的可持续发展模式。碳排放权交易是以二氧化碳排放权为交易商品通过市场化机制来提高交易主体的减排意识,从而控制碳排放总量的一种减排手段。为了履行我国的减排承诺并实现经济的可持
作为目前工业化应用最轻的金属结构材料之一,得益于易于加工成形和容易回收再利用等优点,镁合金广泛应用于电子电器、航空航天和交通运输等领域,被广大研究人员誉为21世纪资源与环境可持续发展的绿色材料。但室温下塑性变形能力差,加工成品率较低,极大的限制了镁合金材料的进一步发展。随着计算机仿真模拟方法的逐渐成熟,越来越多的研究人员把对材料的研究重点从传统的实验研究转移到采用仿真模拟方法对材料各项性能进行科学
产业集聚是工业化发展到一定阶段的必然产物,与经济增长之间有着重要的联系。产业集聚能够通过降低交易成本、促进知识溢出、增强企业竞争等途径促进经济增长。随着集聚水平的不断增加集聚所产生的负面效应不断显现,最终会呈现出对于经济的抑制作用。现阶段,我国经济发展进入新时期,经济下行压力增加,如何通过提振制造业来促进经济增长,对我国有着至关重要的意义。本文选取制造业产业的集聚特性,以全国260个地级及以上城市
随着深度学习和无人驾驶技术的发展,道路目标检测的应用越来越广泛。道路目标检测对实时性和准确性均有较高的要求,此外室外环境常常出现雾天等恶劣天气情况,极大的影响了目标检测算法的效果。研究雾天环境下的道路目标检测问题,提高现有目标检测算法准确率,对相关行业的发展有重要意义。本文以卷积神经网络为基础,对雾天道路目标检测算法进行了研究。本文以YOLOv3网络为基础,提出了融合深度可分离卷积和密集残差网络的