优化设计性实验教学培养学生的科学素质

通过论证设计性实验与科学素质之间的关系，提出体现培养科学素质的问题式学习模式，并在大学物理实验教学中进行了教学改革试验。     

张 ■教授与我国的植物科学

张（１８８４—１９５０），植物学家和生物学教育家．中国近代植物学的先驱、现代实验性植物生理学和植物生态学的奠基人．最先自编我国第一套植物学、植物形态学、植物解剖学、种子植物分类学、植物生态学和植物生理学教科书．长期从事植物学科的教学和研究工作，为我国的生物科学和教育事业的建立和发展，贡献了自己的一切知识和力量．     

四则运算速算法简介

速算法，就是灵活运用数学运算的特性、原理和规律，把各种要计算的较繁杂的数，合理改变其计算程序和方法，使之简化，以便迅速计算出结果（得数）的方法。熟练地掌握各种速算法，就能提高计算速度的技巧，从而提高工作和学习效率，对加快社会主义现代化建设有重大意义和作用。     

华中师范大学物理科学与技术学院

华中师范大学物理科学与技术学院源于华中大学1903年创立的理学院物理系,历经百年,经过几代学人的共同奋斗,已发展成为具有基础理论研究优势、工科应用研究亮点的特色学院。学院拥有教育部批准挂牌的国家理科(物理学)基础科学研究和教学人才培养基地、物理学博士后流动站、物理学一级学科博士学位点(主要在理论物理、粒子物理与原子核物理、凝聚态物理、光学、无线电物理、原子与分子物理、天体粒子物理二级学科招收硕士、博士学位研究生)以及电子科学与技术(工学)一级学科硕士学位点(主要在电路与系统、物理电子学、电磁场与电磁波二级学科招收硕士学位研究生)。拥有物理学科教学论(教育学)、天体物理(天文学)、材料物理与化学(工学)、通信与信息系统(工学)4个二级学科硕士学位点。拥有湖北省重点学科“理论物理”、“粒子物理与原子核物理”,湖北省重点实验室“高能物理实验室”、“湖北省教育信息化研究中心”。挂靠学院的单位有中南地区理论物理学术交流中心。物理科学与技术学院设有物理学系、电子与信息工程系、粒子物理研究所、纳米科技研究院、湖北省教育信息化研究中心和信息资料中心。学院还设有复杂性科学研究中心、数字空间研究所、天体物理研究所、应用物理研究所、物理教育研究所、光电集成技术研究中心、电子与计算机研究所等科研机构。物理科学与技术学院拥有物理学、电子信息科学与技术、通信工程三个本科专业。国家物理学基础科学和教学人才培养基地班(择优保送硕博连读)学生主要从这三个专业中选拔。学院培养的学生综合素质高、科研能力强。1999年,96级基地班受到教育部、团中央联合表彰,被评为“全国先进优秀班集体标兵”。     

信息论教学实践的探究

分析了当前信息论教学现状,提出应对策略,论述了信息论教学实践,在教学中取得了很好效果.     

第二讲信息的产生与获得(下)

新的科学信息、发现自然规律，是科学研究永恒的主题．近代科学诞生之后的200年间，物理学已经形成了自身的传统，任何理论都必须接受实验的检验，理论导出的结果必须与以科学手段获得的自然信息一致，准确的自然信息在科学发展中起着决定性作用。人类活动每迈出新的一步，都会面临获取自然信息的新问题．在科学和技术领域前沿工作的科技工作者，随时关注着新的科学发现和技术发明，以创造性的智慧努力使它们用于获取更多的信息。     

"长作业"引发探究性学习的一个案例

在传统教学中,学生完成老师布置的作业,只需模仿课堂上学过的方法就能解决.这种布置作业的方式,对巩固基础知识、基本技能、基本方法所起的作用不可低估,但长此以往也会带来弊端:学生沉湎于题海,提出问题能力逐渐减弱,呈现的学习方式是被动地接受.为了改变这种状况,笔者坚持在周末布置长作业,下面是一个案例.在学完圆锥曲线后的一个周末,我布置了如下的长作业:1提供原问题(2004年全国高考天津卷压轴题最后一问)如图1,椭圆x62 y22=1的右准线l与x轴交于点A,右焦点为F,过点A的直线与椭圆相交于P,Q两点,作P关于x轴的对称点M,AP=λAQ(λ>1),…     

学习物理过程中常见典型错误分析

 常言道,知己知彼,百战百胜。物理教师只有深入了解学生在学习物理的过程中常犯的典型错误,在备课时才能对症下药,有的放矢,收到事半功倍的效果。学生在学习物理的过程中常见典型错误可以归纳为如下12种,认真分析这些典型错误所产生的原因,从中可以受到启发,从而能掌握教好物理的正确方法。一、抛不开错误的生活经验,有碍于对物理概念与规律的深刻理解对于力和运动的关系,学生在上初中时就看到马拉车的情况,马拉车时,车就运动,马不拉时,车就不动,因而就很容易形成“力是产生速度维持物体运动的原因”这样一个错误概念,这一错误的生活经验有碍于对牛顿第一运动定律的深刻理解.     

对经典隐马尔可夫模型学习算法的改进

改进经典隐马尔可夫模型(HMM)的状态转移和输出观测值的假设条件,并在经典隐马尔可夫模型的基础上导出新模型的学习算法.新算法避免了经典隐马尔可夫模型中状态转移概率和输出观测值概率计算时只考虑当前状态而不考虑历史的简单做法.