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1.
新发展阶段,为推进我国教育强国的建设,教育领域开始深度推进教育体制改革工作,在一定程度上,使各级院校的学科教学发生了显著的变化.以初中阶段的数学科目为例,为契合新课标要求,推动学生的发展,各科目教学也更加侧重于提升学生的自主学习能力.而作为学生自主学习能力体系的有机构成,主动提问能力尤为关键,数学教师只有在重视学生主动提问能力发展、主动提问习惯养成的前提下,方能有效地强化学生的思维和自学能力,由点及面,实现学生的全面发展. 相似文献
2.
3.
一、类比思维的概念及心理机制类比思维是根据两个(或两类)对象在某些属性上相似而推出其在另一些属性上也可能相似的一种思维形式。其具体过程是:通过对两个不同的对象进行比较,找出其相似点,然后以此为依据,把其中某一对象的有关知识或结论推移到另一对象中去。由此可见,运用类比思维有三个要素:一是要有本象(即类比思维中包含有待进一步认识的对象);二是类象(进行类比的对象);三是本象与类象之间具有某些相似点。有了这三个基本要素后,再将类象具有而本象是否具有未知属性或关系作为思维的出发点进行思考,对相似关系进一步引申或重新构造,最后推出本象也可能具有类似的属性或关系。 相似文献
4.
英国《新科学家》杂志日前刊载文章称,新一代X射线激光器能用于研究蛋白质和其他生物分子的构造和行为。新一代X射线激光器的能量将是现有设备的100亿倍,能使科学家观察到最微小最精妙的分子构造。利用这种技术可以破解复杂的蛋白质和完整的病毒结构,甚至可能获得DNA的三维图像。X射线激光器被称作自由电子激光器。与传统激光器不同,自由电子激光器并不是通过光照或电流刺激某种物质发射光子,而是使用粒子加速器让极小的电子云穿过磁铁组,这些磁铁把电子推来推去,直到电子释放出光脉冲。传统激光器的激光波长是由发射光子的物质本… 相似文献
5.
[Na(18-C-6)]2[Cu(i-mnt)2]的合成与结构分析 总被引:2,自引:2,他引:0
研究了18-冠-6与Na2[Cu(i-mnt)2][i-mnt=异丁二腈烯二硫醇阴离子,S2CC(CN)2-2]的反应,得到的配合物[Na(18-C-6)]2[Cu(i-mnt)2](1)通过元素分析、红外光谱、X射线单晶衍射进行了结构分析.配合物为单斜晶系,空间群P2(1)/c.晶体学结构数据a=1.2819(11),b=1.1793(10),c=1.4928(13)nm,β=99.121(16)°,V=2.228(3)nm3,Z=2,Dcaled.=1.369g/cm3,F(000)=958,R1=0.0521,wR2=0.1003.1中的[Cu(i-mnt)2]基团通过配体i-mnt的氮原子与两个[Na(18-C-6)]基团中的钠原子成键,形成稳定的中性配合物. 相似文献
6.
7.
苯并 18 -冠 - 6 (B18- C- 6 )与 K2 [Cd(SCN) 4 ]反应 ,得到了 [K(B18- C- 6 ) ]SCN配合物。通过元素分析、红外光谱、单晶 X射线衍射进行了结构分析。该配合物为单斜晶系 ,空间群 P2 (1) / c,晶体学数据 :a=0 .996 0(3) nm,b=2 .5 0 97(7) nm,c=0 .8374 (2 ) nm,β=10 6 .5 19(5 )°,V=2 .0 0 6 7(10 ) nm3 ,Z=4 ,F(0 0 0 ) =86 4,R1=0 .0 4 2 9,w R2 =0 .0 5 75。结构分析表明 ,该配合物由一个 [K(B18- C- 6 ) ]配阳离子和一个 SCN阴离子组成 ,配合物的两个分子通过 K+ - π相互作用形成一维链状结构 相似文献
8.
导语是授课前的启发、诱导.目的是将学生的思维从课间引导到课堂上;启发思维、指导学习,激发学生强烈的求知欲望和浓郁的学习兴趣,为学生学习新知识搭桥铺路,使其思有方向,求有目标,获有所新,用有所创.教学实践告诉我们:优良的教学环境,有利于启迪学生的智慧,陶冶学生的情操,而富有魅力的导语,是创建良好课堂环境,使教师、学生均进入最佳角色的前奏,是教师在备课当中精心设计,艺术构思的结晶,也是教师 相似文献
9.
本应用自己合成的联萘20-冠-6作为活性载体,进行了五羟色胺分子选择性电极研究。电极在10^-^5-10^-^2mol/L浓度范围内对五羟色胺具有稳定的线性响应,平均斜率为63mV/PC,检测下限为2.7×10^-^6mol/L。 相似文献
10.
人工神经网络在SARS疫情分析与预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论人工神经网络在 SARS疫情分析与预测中的应用 .采用三层结构的反向传播网络 ( Backpropagation network,简称 BP网络 ) ,对 SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型 .并利用实际数据拟合参数 ,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真 .结果表明 ,该网络模型算法收敛速度较快 ,预测精度很高 相似文献