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文库(990)
华南师范大学:《课程与教学论》课程教学资源(讲义资料)第十四单元 “教学模式”的学习设计方案
文档格式:DOC 文档大小:24KB 文档页数:3
这是本课程的第十四单元,按照第一节和第二节课分别设计. 一、学习目标 1、识记概念:教学模式、意义学习、自学指导教学模式、计算机支持的合作学习。 2、了解当代教学模式的发展趋势
延安大学:《电路分析基础》课程教学资源(PPT课件)第7章 二阶电路
文档格式:PPT 文档大小:3.58MB 文档页数:41
定义: 包含一个电容和电感,或两个电容,或两个电感的动态电路。称为二阶电路。 二阶电路可用一个二阶微分方程或两个联立的一阶微分方程描述。 本章只讨论包含一个电容和电感的二阶电路。可能出现振荡形式。 学习内容: 1、从物理概念上阐明LC电路中的正弦振荡; 2、学习RLC串联电路的零输入响应的求解;了解二阶电路的一般分析方法;掌握特征根与固有响应的关系。 3、学习求解RLC串联电路的完全响应的方法。 4、学习求解GCL并联电路的分析方法。 1、LC 电路中的正弦振荡 2、RLC 串联电路的零输入响应 3、RLC 串联电路的全响应 4、GCL 并联电路的分析
复旦大学:《变态心理学 Abnormal Psychology》课程教学资源(PPT课件)喂食及进食障碍——神经性厌食症
文档格式:PPT 文档大小:864.5KB 文档页数:44
学习有关神经性厌食症的基础知识。了解神经性厌食症患者的特点以及流行病学情况。结合视频资料,对障碍的临床表现,诊断特征等进行深入的学习。讨论神经性厌食症的病因学模型,并 从各个学科,学派的视角分析可行的治疗方案。学习有关神经性大食症的基础知识。了解神经性大食症患者的特点以及流行病学情况。结合视频资料,对障碍的临床表现,诊断特征等进行深入的学习。讨论神经性大食症的病因学模型,并 从各个学科,学派的视角分析可行的治疗方案
复旦大学:《变态心理学 Abnormal Psychology》课程教学资源(PPT课件)焦虑障碍——恐惧症
文档格式:PPTX 文档大小:2.23MB 文档页数:43
学习有关广场恐惧症的基础知识。了解广场恐惧症患者的特点以及流行病学情况。结合视频资料,对障碍的临床表现,诊断特征等进行深入的学习。讨论广场恐惧症的病因学模型,并从各个 学科,学派的视角分析可行的治疗方案。学习有关社交恐惧症的基础知识。了解社交恐惧症患者的特点以及流行病学情况。结合视频资料,对障碍的临床表现,诊断特征等进行深入的学习。讨论社交恐惧症的病因学模型,并从各个 学科,学派的视角分析可行的治疗方案
高职:《传感器与检测技术》课程教学资源(PPT课件)模块四 磁敏传感器
文档格式:PPTX 文档大小:3.52MB 文档页数:72
学习单元一 磁电感应式传感器 学习单元二 电感式传感器 学习单元三 霍尔传感器 学习单元四 磁敏传感器的应用
高职:《传感器与检测技术》课程教学资源(PPT课件)模块十 检测系统、虚拟仪器和综合应用
文档格式:PPTX 文档大小:7.14MB 文档页数:287
学习单元一 检测系统 学习单元二 检测系统的抗干扰技术 学习单元三 虚拟仪器 学习单元四 综合应用
高职:《传感器与检测技术》课程教学资源(PPT课件)模块六 声敏传感器
文档格式:PPTX 文档大小:4.94MB 文档页数:147
学习单元一 拾音器 学习单元二 超声波传感器 学习单元三 微波传感器 学习单元四 无线射频识别
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第11章 卷积神经网络在音频质量评价领域的应用
文档格式:PPTX 文档大小:4.69MB 文档页数:50
• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证
华东师范大学:《数学教学》课程教学资源(电子讲义)第四章 教学评估及其方法(4.3)数学学习水平评估举例
文档格式:DOC 文档大小:421.5KB 文档页数:10
学习水平评估是教学评估的重要组成部分。全国第一次初中数学教 学抽样调查的报告科学地评估了1987届初中学生的数学学习水平,从中 可以进一步看出数学学习水平评估的意义、内容和方法。这次教学调查 采用分级分层整群随机抽样方法,从京、津、晋、沪、苏、皖、粤、 鄂、桂、陕、甘、吉、黑、川、滇等15个省(自治区、直辖市)抽取605 所学校的49603名学生作为调查对象。调查方式主要是对学生进行数学 测试
高职:《传感器与检测技术》课程教学资源(PPT课件)模块九 新型传感器
文档格式:PPTX 文档大小:6.44MB 文档页数:194
学习单元一 智能传感器 学习单元二 生物传感器 学习单元三 MEMS传感器 学习单元四 网络传感器
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