浅谈对幼儿安全教育工作的认识

幼儿的安全工作是幼儿园工作中的首要工作，是其他一切工作的基础。而幼儿的自我保护能力差，安全防范意识薄弱。孩子们因缺乏相应的自我保护能力和安全知识而误食、磕破、跌伤的事件也时有发生。因此，培养幼儿的自我保护能力和安全防范意识势在必行。     

基础教育国际化和国际教育的范式研究——深圳宝安外国语学校中加合作项目之探索

基础教育国际化是不可逆转的潮流和趋势。本文从教育国际化和国际教育两个概念入手,详细剖析了宝安第一外国语学校(简称宝一外)作为深圳非经济、文化、科技中心的一个区域在教育国际化方面所做的探索,主要包括在管理层面、教学模式、师资培训、学生游学和信息技术等方面所做的国际化探索,从而实现教育国际"化"学校,而这个过程充满了国际教育的方方面面,从而达到国际教育"化"学生的目的,创出了在教育国际化过程中独具特色的一条新路。     

在中学美术教学中的如何培养学生的审美意识

审美教育就是培养人对自然美、社会美和艺术美的欣赏能力和审美观点的教育。它的根本任务是培养社会主义的全面发展的新人。具体地说，审美教育的任务是培养、提高人们感受美、鉴赏美和创造美的能力；树立、端正人们的审美观念、审美理想和审美情趣；陶冶人们的性情、净化人们的情感，美化人们的生活，使人们更加热爱美、热爱生活。     

创始资金与社会网络:社会角色差异性的视角

创始资金是企业创立的关键资源。尽管学界已注意到创始资金的主要来源是创业者的亲友,却少有文献探究其内因。以社会网络理论和信任理论为基础,投资者对创业者能力信任和情感信任是其投资的主要动机,但父母和朋友这两种不同的角色会带来动机的差异性。通过CPSED数据的检验,结果表明:父母和朋友对创业者进行资金支持主要受创业者个人能力信任,情感信任调节作用的影响。对于不同社会角色,情感信任的调节作用有差异,相对于父母,情感信任对朋友投资决策的调节作用更大。     

职业院校“问题生”教育转化的实践与探索

"问题生"是指那些与同年龄段学生相比,由于受到家庭、社会、学校等方面的不良因素的影响及自身存在的有待改进的问题,从而导致在思想、认识、心理、行为、学习等方面偏离常态、需要在他人帮助下才能解决问题的学生。他们常常表现为思想不求上进、不遵守纪律、行为习惯差、不能完成学习任务等。问题生已严重影响了校园风气,增大了班级管理难度,妨碍了学生健康成长。问题生教育转化是中职学生教育管理工作中的重点与难点,也是需要我们不断认识与探索的课题。     

习近平知青故事对加强大学生思想政治教育的启示

《习近平的七年知青岁月》集中展示了习近平青年时期里的知青故事,反映了他"志存高远、脚踏实地,向群众学习、爱读书,勇敢担当、无私奉献,吃苦耐劳、艰苦奋斗,勇于挑战、乐观向上"五种青春精神,是当代大学生应具备的"弥足珍贵的精神财富",也是加强他们思想政治教育的"鲜活教材"。要深入了解习近平知青故事内容,准确把握青春精神内涵,把其与慕课、微电影等现代教学手段有机结合,糅合理论和实践创新教育内容与方法,以此加强对大学生的思想政治教育。     

烟台市保障和改善民生的实践探索

民生工作是党和政府工作的出发点和落脚点。烟台市政府十分重视民生工作,切实解决了人民群众关切的热点和难点问题,提升了民生保障水平。但依然存在民生资源投入的有效性不充分,教育发展不够均衡,就业形势和任务比较严峻等突出问题。保障和改善民生,要坚持以人民为中心,聚焦补短板强弱项,优先发展教育事业,实施就业优先战略和积极就业政策,完善社会保障体系,不断增强人民群众的获得感、幸福感和安全感。     

浅谈“学生、教师、家长”在小学教育中存在的问题及应对策略——以迪庆藏区德钦县第二小学为例

德钦县第二小学作为一所少数民族地区寄宿制学校，为当地基础教育做出了巨大贡献，但是同时其发展也遇到机遇与挑战，结合扎根理论，从主客位视角对德钦第二小学学生、教师、家长三个单元所存在的问题进行问题研究及分析，并针对存在的问题提出现实可行的应对策略。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。