课程文本

摘要： 文本承载道理,道理统整文本。思政课教师需要以课程标准、统编教材、马克思主义经典著作为主要课程文本对象,超越经验思维,弄清楚思政课的道理,以课程理论的视野把握思政课课程标准的逻辑,以教育的立场审视思政课教材的知识,以追求真理的态度回溯马克思主义经典著作。

摘要： 新课标指出,学生学习内容应当是现实的、有意义的、富有挑战性的,并倡导创设学习情境。然而,在实际教学过程中,不少教师对此充满困惑:对于教师创设的情境或教学主题,学生总是很难代入思考,甚至还会认为情境中产生的问题很“无聊”。教学中该如何让学生产生真实感和意义感?首先要强调的是,只要是身心健康的学生,在教师合理的引导下,经由自身的情智投入,都具有对精心设计的课程文本“感同身受”的能力。

摘要： 无论是教师还是学生,都是以读者的身份来解读文本的。为了使课程文本的解读合乎情理,并满足实践需要,必须把文本放置于更为广阔的社会空间中,从更为广泛的意义上来确定课程文本的边界。从文本的关联、形成和定位出发,课程文本解读的读者边界主要包括文化边界、学科边界、文本边界、身份边界和事实边界等。

摘要： 围绕上海市课程领导力的"四力"框架,《杨浦区提升中小学(幼儿园)课程领导力行动研究》以课程文本为实践载体,以课堂文化转型为变革愿景,以课例研究为主要方法,以分年段主题推进为基本策略,以多元研修为专业支撑,以评估反馈为激励引导.通过课程团队的课程文本设计、转化、实施、更新的动态循环,强化彼此间的影响与合作,进而解决课程问题,推进课堂文化转型,提升学校课程领导力.

摘要： 作为知识载体的课程文本难以满足现代社会对学校课程又好又多的苛刻要求,课程文本变革势在必行.兴起于美国的"概念重建运动"主张重建课程文本的概念,但单纯强调主体体验和对话的"话语文本"难以作用于实践.深度学习理念使人们认识到课程文本必须以知识学习的深度为基础、体现学习的过程性,才能融入主体体验.深度学习引领下的课程文本通过构建目标和实践体系,形成自我与他人、自我与知识深度互动的对话平台,既满足知识教学的需要,又为学生探究、体验、反思提供空间.

摘要： 2020年的春节,新冠疫情在全国范围内蔓延,作为小学一年级语文老师和同学们一起共同面对,给学生以心理安慰并进行语文知识的传授。增强战胜困难的信心,利用课程文本培育民族自豪感,培育敬畏自然的情感,培育感恩的情感,培养学生的良好的道德情操。

摘要： 2020 年的春节,新冠疫情在全国范围内蔓延,作为小学一年级语文老师和同学们一起共同面对,给学生以心理安慰并进行语文知识的传授。增强战胜困难的信心,利用课程文本培育民族自豪感,培育敬畏自然的情感,培育感恩的情感,培养学生的良好的道德情操。

摘要： 大学课程理解是大学课程实施的前站.大学课程理解主要牵涉三个不可或缺的问题:一是对于课程文本的理解,二是对于学生认知的理解,三是对于课程性质特征的理解.其中,课程文本是教师据以开展教学的资源和凭靠,教师对课程文本的理解包含四重水准,由低到高分别是误读曲解水准、照本宣科水准、科学方法水准和哲学艺术水准;学生是课程实施的对象,课程的实施或教学组织必须根基于对学生认知特点、水平和规律作全面而深入的理解之上;课程分类是理解课程性质特征的逻辑前提,教师应当明确课程的不同类别及其相应的性质特征,并根据具体课程的性质特征来开展教学.

摘要： 当今社会需要培育学生的生态文明素养,我们可以通过建构生态科技教育课程来达成。生态科技教育课程建构的重要意义有:推动课程改革的深化;推动学校特色发展;有效地促进学生的个性化和谐发展。生态科技教育课程的要素设计主要包括:学习目标设计;学习内容设计;学习方式设计;学习评价设计。生态科技教育课程的文本设计主要有:制定生态科技教育课程规划;研制课程纲要;编写学材。

摘要： 在全球化、网络化与多元文化交织等复杂的背景下,道德遭遇了严峻的挑战.德育课程是国家对儿童道德期待的重要载体.基于对部分典型的德育课程文本的分析,揭示了新时期对儿童道德期待的领域、维度、向度与"道德儿童"的想想图景.现有文本对儿童道德期待的总体框架十分完整,方向也较为明确,同时还需要关注以下问题:"道德儿童"的目标设定宏大而抽象、道德期待的结构要素之间关系不明晰、文本未体现儿童道德发展阶段性特点和缺乏明确的核心价值观.理想的儿童道德期待应该体现儿童道德发展的阶段性,以可持续发展为"魂",将德性的培育作为首要的价值期待,并将儿童视为道德主体,与成人的道德期待保持适度的张力.

摘要： 课程文本作为课程的基本要素之一,是课程研究与实践中频繁使用的概念.然而,人们对其认识却莫衷一是.究其原因,除了"文本"一词的模糊多义之外,更源于人们在课程本质问题上认识的分歧.在所谓静态课程观与动态课程观对立之下,存在着两种截然对立的课程文本认识.在笔者看来,这两种认识都存在一定问题,无法全面正确的概括课程文本的意涵,直接影响到课程中各要素相互关系的梳理,进而了阻碍课程改革的进一步深化.课程文本已与传统意义上的教科书、教参、课程计划、课程标准等预设性文本相去甚远了。一旦将课程从静态的、事实性与原理性知识堆积的文本中解放出来，同时，以审慎的态度去看待动态性、复杂性、互动性等后现代话语，发现课程从理论到实践都处于一个对立关系编织起来的综合结构之中。在理论上，把以往所谓“课程开发”与“理解课程”的对立统一起来，将所谓动态课程观与课程概念固有的内容统一起来，将流溢于思维想象中的所谓性别文本、神学文本、自传文本、现象学文本等与传统课程的知识文本统一起来。

摘要： 本发明公开了一种面向课程领域的图像文本聚合方法及系统，将对象特征及邻接矩阵作为输入构建图像对应的对象关系图，利用图卷积神经网络更新关系图中节点的特征；将所有语块特征向量的集合作为整个文本描述的特征表示；以对象特征集合和步语块特征集合作为输入，构建图文对之间的局部相似度矩阵；计算整个课程领域图像和文本描述之间的全局相似度；通过梯度下降法训练图文匹配模型的参数，通过已学习到的参数得出全局相似度最高的一段文本描述作为和该张图像相匹配的描述文本，实现图像文本聚合。本发明能够有效提取课程领域图像和文本描述的特征，从而将课程领域示意图和文本知识碎片聚合，进而自动化构建跨模态的知识碎片。

摘要： 本发明涉及一种联合阅读课程学习机制的文本信息抽取系统，包括：预处理模块：用于对输入文本进行纠错操作，降低噪声；粗粒度抽取模块：用于对预处理模块处理的文本进行实体识别和关系抽取，获取对应的实体集合和关系集合；细粒度抽取模块：用于对实体关系集合进行校验，输出预测结果集合；后处理模块：用于对预测结果集合进行规则处理，得到输入文本对应的结构化信息。本发明能够提升捕获实体和关系语境表示信息的能力；同时由于所采取模型结构简单可以一定程度上降低pipeline方法误差传播的影响，并进一步提升推理速度。

摘要： 本申请涉及一种文本图像的文本框排序方法、装置、计算机设备和存储介质，可应用于对视频中的文本框进行排序。方法包括：基于目标文本图像中包含的文本框，确定用于表征各文本框之间的位置关系的空间位置特征；针对每一文本框，提取文本框对应的视觉特征和文本特征，并进行特征融合处理，得到每一文本框在图结构中所映射节点的节点特征；基于图结构中各节点的节点特征，对基于空间位置特征所确定的各节点间的初始节点连边特征进行特征更新，得到更新节点连边特征；基于更新节点连边特征所确定的各节点间的节点连接关系，对图结构中每一节点各自表征的文本框进行排序。采用上述方法能够对目标文本图像中的文本框进行准确的排序。

摘要： 本发明提供了一种基于课程学习的文本实体识别方法，包括将构建的文本标注数据集划分为训练集、验证集和测试集；将训练集中的文本数据按照从易到难的顺序进行排列，通过自然断点分类算法将排序后的训练集中的文本数据划分为n个区块；使实体识别模型对训练集中n个区块的文本数据进行课程学习，直至模型收敛；学习训练过程中将实体识别模型在验证集上进行评估，获取最优模型参数设置；将符合训练效果的实体识别模型应用于真实项目文本实体识别场景中。本发明通过使实体识别模型进行课程学习，训练时模型对局部极小值的跟踪会引导其走向更优的参数空间，更有可能逼近全局最小值，使其具有更好的泛化性，从而达到提升训练效率和识别准确度的效果。

摘要： 本公开提供了一种基于深度学习的课程评论文本情感分析方法及系统，包括：获取待分析的课程评论文本；将所述课程评论文本输入预先训练的课程评论文本情感分析模型中，获得课程评论文本情感分析结果；其中，所述课程评论文本情感分析模型包括输入层、嵌入层、BiGRU层、Attention层以及激活层，所述嵌入层采用XLNet模型以及预先构建的课程评论情感词典将输入的文本状态表示为加权词向量矩阵，所述XLNet模型以排列组合的形式对输入的文本进行重构，通过将部分课程评论文本上下文信息中的部分下文内容引入到上文中，实现双向预测的功能。

摘要： 本发明公开了融合数据扩充与课程学习的小样本文本分类方法，先用策略对已标注样本集进行数据扩充，再根据扩充样本的改变程度划分数据集，继而构建神经网络分类器并训练分类模型，最后使用训练得到的模型对新的样本进行分类。对学习方法进行改进和重构，一方面采用多种策略进行数据扩充，另一方面将样本按照变化程度从小到大对样本划分等级，并且在学习过程中采用课程学习的策略从易到难逐步学习，分类准确率方面显著提高。

摘要： 本发明公开了一种基于文本挖掘的课程设置分析方法，该方法包括：根据确定的数据搜索关键词，从选定的招聘网站中采集研究专业的招聘要求数据和非研究专业的招聘要求数据；对采集的招聘要求数据进行预处理操作；提取招聘要求数据中的知识点，并构建知识词库；对知识词库中的知识点进行聚类分析，并将分类后的知识点归类到课程，获得就业市场对该专业的课程需求。本发明利用文本挖掘技术获取就业市场对人才的知识要求，通过课程归类得到课程需求，无需大量耗费时间和人力进行调研就能快速获得合理的课程设置建议，能在各个专业领域进行快速应用推广，为高校课程设置的优化和改进提供决策支持。

摘要： 本发明涉及一种联合阅读课程学习机制的文本信息抽取系统，包括：预处理模块：用于对输入文本进行纠错操作，降低噪声；粗粒度抽取模块：用于对预处理模块处理的文本进行实体识别和关系抽取，获取对应的实体集合和关系集合；细粒度抽取模块：用于对实体关系集合进行校验，输出预测结果集合；后处理模块：用于对预测结果集合进行规则处理，得到输入文本对应的结构化信息。本发明能够提升捕获实体和关系语境表示信息的能力；同时由于所采取模型结构简单可以一定程度上降低pipeline方法误差传播的影响，并进一步提升推理速度。

摘要： 本发明公开了一种面向课程领域的图像文本聚合方法及系统，将对象特征及邻接矩阵作为输入构建图像对应的对象关系图，利用图卷积神经网络更新关系图中节点的特征；将所有语块特征向量的集合作为整个文本描述的特征表示；以对象特征集合和步语块特征集合作为输入，构建图文对之间的局部相似度矩阵；计算整个课程领域图像和文本描述之间的全局相似度；通过梯度下降法训练图文匹配模型的参数，通过已学习到的参数得出全局相似度最高的一段文本描述作为和该张图像相匹配的描述文本，实现图像文本聚合。本发明能够有效提取课程领域图像和文本描述的特征，从而将课程领域示意图和文本知识碎片聚合，进而自动化构建跨模态的知识碎片。

摘要： 本发明公开了软件领域内的一种课程文本资源到课程知识图谱的自动映射方法，包括：步骤1）通过现有数据建立课程语料库，并实现对课程概念标签的抽取，最后构建数据集；步骤2）模型训练，利用数据集训练模型；步骤3）模型调优，使用对抗学习算法FGM参与模型BERT训练，得到FGM‑BERT模型；步骤4）模型预测，将待映射文本输入到训练后的模型中，根据模型的输出及验证时自动选择概率阈值，自动将文本映射到概念标签上，最终完成了到课程知识图谱的映射，本发明解决了多标签文本分类的问题，实现了互联网的习题和博客等课程文本资源到课程知识概念的有效映射。