点击切换搜索课件文库搜索结果(1301)
文档格式:DOC 文档大小:56.5KB 文档页数:2
A题:学生评教的数据分析与处理 教和学是最能影响教学质量的关键因素。因为学校的教学活动是学生与教 师的双边活动。理论上讲,在整个教学质量评价体系中,与教师自评、同行评 教、专家评教相比较,学生评教是最直接最生动、最具有说服力的,最能体 现教师的教学质量的评价手段。因此,利用学生对教师的课堂教学进行客观、 有效的评价是检验和保证课堂教学质量的最有力措施。 许多学校采取了网上评教的方式。学生根据评教指标体系给任课教师打 分,然后计算平均分数,作为评价这名教师的教学情况的一项重要指标进行排 名。这种方法促进了教学质量的提高,同时也给我们提出了问题:这种计算平 均分数的方法对所有参评的教师公平吗?是否会因为个别同学对某位教师的恩 怨给出不公的评分而影响这位教师的排名?参评人数的多少、教师任课门数的 多少是否会影响评价结果?这些都是值得探讨的问题
文档格式:PPT 文档大小:195KB 文档页数:22
一、了解胁痛为临床常见多发病。该病和范围,调摄与护理以及现代研究进展。 二、熟悉其病因病机、辨证要点及治疗原则。 三、掌握胁痛的证候特征,诊断要点,证候分型的辨证论治
文档格式:PPT 文档大小:27.26MB 文档页数:76
“家具设计与制造”是根据珠江三角洲区域经济和顺 德支柱产业“两家一花”而设立的一个特色专业。00年被 列为全国高职高专首批教育改革试点专业,01年“家具 设计与制造高职人才培养模式的改革与实践”获得了广 东省第四届高等学校教学成果一等奖,下一步的教学改革 如何进一步深入和发展
文档格式:PDF 文档大小:220.19KB 文档页数:10
教学目的 本节利用§2.2 中一般测度的构造方法, 构造一个重要的测度, 即欧氏空间 n R 上的 Lebesgue 测度. Lebesgue 测度的建立, 为定义 Lebesgue 积 分打下基础. 本节要点 利用§2.2 一般测度的构造方法,可以较快的构造出 Lebesgue 测 度. Lebesgue 测度不仅具有抽象测度具有的基本性质, 而且还具有一些特有的 性质,如利用开集或闭集的逼近性质等. Lebesgue 可测集包含了常见的一些集
文档格式:DOC 文档大小:64.5KB 文档页数:8
一、选择题(每题2分,共36分) 1、在每个C++程序中都必须包含有这样一个函数,该函数的函数名为 A. main. MAIN C. name D. function 2、关于C++与C语言关系的描述中,是错误的。 A.C语言是C++语言的一个子集 B.C语言与C++语言是兼容的 C.c++语言对C语言进行了一些改进 D.c++语言和C语言都是面向对象的
文档格式:PPT 文档大小:3.92MB 文档页数:137
一、以《数字电路》为基础:学习了数字电路的基本设计方法。 二、《可编程逻辑器件》:面向实际工程应用,紧跟技术发展,掌握数字系统新的设计方法
文档格式:PPT 文档大小:337.5KB 文档页数:31
一章揭示了一般商品经济中的各种 基本范畴及其规律。 从本章开始对资本主义商品经济的 本质特征、内部结构和运动规律进行研 究
文档格式:PPT 文档大小:577.5KB 文档页数:11
在这一章里,主要介绍沙子转变成晶体, 以及晶园和用于芯片制造级的抛光片的生产步 骤。 高密度和大尺寸芯片的发展需要大直径的 晶园,最早使用的是1英寸,而现在300mm直 径的晶园已经投入生产线了。因为晶园直径越 大,单个芯片的生产成本就越低。然而,直径 , 越大,晶体结构上和电学性能的一致性就越难 以保证,这正是对晶园生产的一个挑战
文档格式:PPT 文档大小:577.5KB 文档页数:11
3.1概述 在这一章里,主要介绍沙子转变成晶体, 以及晶园和用于芯片制造级的抛光片的生产步 骤。 高密度和大尺寸芯片的发展需要大直径的 晶园,最早使用的是1英寸,而现在300mm直 径的晶园已经投入生产线了。因为晶园直径越 大,单个芯片的生产成本就越低。然而,直径 , 越大,晶体结构上和电学性能的一致性就越难 以保证,这正是对晶园生产的一个挑战
文档格式:PDF 文档大小:3.89MB 文档页数:162
 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型,接着介绍了大数据的关键技术,其中,云计算是大数据的基础平台和支撑技术,本章以Google 的相关技术为主线,详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作,包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等;接下来,介绍了大数据处理平台和工具,就目前技术发展现状而言,Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后,介绍大数据时代面临的新挑战,包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型
首页上页118119120121122123124125下页末页
热门关键字
搜索一下,找到相关课件或文库资源 1301 个  
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有