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  • 简介:NLP是一种能教人们怎样利用言语心智技巧去达成特定的目标的技术。通过对随迁农民工子女所占比例较大的漳州市芗城区油记小学"小升初"阶段学生的抽样调查,基于NLP技术对他们的心理适应情况展开研究。其研究成果一方面可在短时间帮助他们克服"陌生感"、"失落感"和"迷茫感",有效缩短他们"小升初"顺利过渡的周期,为日后初中的学习和生活打下一个良好的基础;另一方面也可作为相关学校开展德育工作的重要辅助材料。

  • 标签: NLP 农民工子女 “小升初” 心理适应
  • 简介:不要期望别人什么都理解你,就像期望什么人都理解你一样,何况,你也不可能什么都理解别人,或者什么人都理解。不能理解,并不等于不可宽容;如果说理解是河流,那么宽容就是大海。当理解的河流欢畅奔腾起来,宽容的大海也愈加波澜壮阔。天地人间此当最是生动活泼。

  • 标签: 宽容 期望 河流 大海 天地
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  • 简介:这是《孤愤》篇的第一段。这个篇名表现了法家在与当权贵族斗争中孤立无援的不利处境.也表达了对当权者欺君败法、陷国家于危亡境地的现实的愤慨之情。这种愤慨之情是通过概念的阐述来分层表达的。

  • 标签: 中学生 语文学习 阅读知识 课外阅读
  • 简介:在《三国演义》中,有两个颇为典型的看病事例。一件发生在曹操身上,另一事件的主角则是关羽。两个人同样是患病,面对的同样是神医华佗,可他们迥然不同的表现,表明了在看病这件事上,的确是有层次之分的。

  • 标签: 《三国演义》 曹操 关羽
  • 简介:阅读下列短文,从每题所给的四个选项(A、B、C和D)中,选出最佳选项。

  • 标签: 阅读理解 选项 短文
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  • 简介:对于道德现象的划分,一般是内在于道德,分析道德现象的构成并将其划分为道德活动现象、道德规范现象和道德思维(道德意识)现象。这种划分方法对于了解人们的道德活动是很有意义的,但对伦理学学科的自身理解来说,这种划分却应该让位于一种新的、纵向的层次划分方法。

  • 标签: 道德现象 层次结构 伦理学学科
  • 简介:道德层次是道德的一种普遍表现形式,道德这一表现形式的根源在于道德主体的差异性,而道德分层要依据道德主体差异来进行。基于主体差异的道德分层对道德理论体系的建构与道德实践具有重要意义。

  • 标签: 主体差异 道德层次 道德理论建构
  • 简介:记忆中,总有一段时光令我们难以忘怀:或轻松愉悦,或焦虑紧张,或幸福甜蜜,或痛苦忧伤……剪一段时光,让它在你的笔下缓缓流淌吧!请以“那一段的时光”为题,写一篇文章。提示与要求:①请将题目补充完整;②立意自定,文体自选;③不少于600字。

  • 标签: 中学生 作文 语文学习 课外阅读
  • 简介:针对传统的分析方法没有考虑真实的社会网络的属性特征,比如社会个体属性,社会关系的强度等等,建立了社会网络的扩展图模型,并在此基础上定义了基于信息流的网络层次性结构,提出了基于拓扑势支持的网络骨干节点的发现方法和基于势流动的层次结构发现方法,并通过实际网络的层次结构挖掘验证了所提方法的有效性。

  • 标签: 层次结构 拓扑势 势流动
  • 简介:著名的数学教育家乔治·波利亚在《怎样解题》中提出解决问题的过程一般包括四个阶段:理解题意、制订计划、执行计划、回顾解答。他的四阶段解题法在世界各国获得了广泛的应用。其中的“理解题意”俗称审题,是整个解决问题过程的第一步,即前提和先导。和其他环节一样,审题更多地表现为个性化的行为,就是根据自己的认知特点获取、分析、处理题中信息以获得理解,包括明确问题的结构,弄清已知和未知以及调整目标和题意的匹配性,反思过程和题意的一致性。

  • 标签: 数学审题 能力的培养 《怎样解题》 数学教育家 制订计划 认知特点
  • 简介:林红妈妈:您好!首先告诉你一个好消息:林红终于理解了我的一片好心,答应当班干,专门负责班级的卫生工作。你可能不知道,当班主任的,总是有不被学生理解的时候。你家儿子林红,大概就是个不理解老师的典型。为了让他理解老师,我真是花费了很多心思。回顾这一历程,至今还让我感慨万千。

  • 标签: 教师 卫生工作 班主任 老师 班级
  • 简介:分式是初中式的运算的重点部分,也是难点部分,对培养学生式的运算、变形能力,渗透类比的数学思想方法,起着重要的作用.在分式的定义上,教材都采用形式性定义,我们在理解分式的概念时,既要观其“形”,又要察其“里”,从数学史观、代数思想、空间观念等方面全面理解分式的概念,从而全面把握分式的教学.

  • 标签: 分式运算 概念理解 初中数学 数学概念
  • 简介:对于专业的数据分析而言,一定要有很强的针对性,什么样的需求就要提供与之层次相匹配的分析结果。否则就会造成不必要的信息价值浪费.也会大大增加需求者获取信息的成本。就如何有效实现多层次的数据分析,以理论实例相结合的方式.做相应的探讨。

  • 标签: 大数据 数据挖掘 数据分析 分布式数据库