来自高中新课改省份的“不适应症”

2005年相关报道指出,高中新课改在部分省份出现‘不适应症’。山东实行学分制后,期中考试大量学生补考,家长恐慌;广东课改面临场地设施不足,老师教学挑战大;海南新课程教材滞后,练习与教材矛盾,学生负担重,老师难把握重点。

 

来自高中新课改省份的“不适应症”

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  发表日期:2005421          【编辑录入:qgez 

 

    山东———半数不及格学生、家长一片“恐慌”

    普通班50名学生有不及格科目的竟然占了一多半,物理、化学等一些理科科目全班的平均分只有50多分,原来初中学校的尖子生也出现了好几门不及格的现象……2004年秋,因为学分制的实行,期中考试后大量学生参加补考的场面,头一次出现在了青岛各重点高中,令家长们一片“恐慌”。

    广东———课改的“脚步”追不上高考的“翅膀”

    “如果再多开几门选修课,我们的教室就不太够了。”广州市七中校长说。这个问题在率先实行高中课改的广州市中学中普遍存在。比如,华师附中的物理老师开了兵器研究的选修课,历史老师开了国际关系的选修课,这些课程都深受学生欢迎。然而中学的场地有限,除了没有很多教室可供上选修课外,学生自主学习时需要频繁使用的电子阅览室、图书馆等设施,许多学校一时也未能配备完善。

    教学内容及模式的变革,给广州各中学的老师们带来巨大挑战。目前在第一线从事教学、教研工作的老师都是接受应试教育的一代,过去文理分科的教学模式,令他们知识面相对较窄,知识结构比较单一。在新课程改革的背景下,他们不仅要逐步完善知识结构,而且必须尽快掌握新的教学方法,以适应新课程中师生关系的变化。

    海南———高中课改,运动员的终点线在哪?

    海南省一所重点中学教研室的负责人说:“新课程匆忙上马,许多东西没拿出来,教材明显滞后,系统性没有,看不出好坏。特别是选修课程,下学期开课了,到现在一本教材没有。现在上的新课程,教辅、练习与教材自相矛盾,编课本的人对课标理解不透,编练习的又对课本不理解,练习太难,不少老师的选择是抛开课本、课标来教课。因为按过去的思路,高考题出自练习。习题难度大,学生不会做,老师便加入补充习题课。题量大、学生压力大,负担更重了,结果学生没时间和精力去发展个性、特长。”

    海口市一中一位资深老师则感叹:“教了十几年书,轻重缓急一清二楚。现在上新课程了,却感觉不知轻重了,不知道哪部分是重点……”

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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