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农业专业:《城市绿地规划》课程教学资源(实验教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:30KB 文档页数:2
一、制定本课程实验大纲的依据2003级城市绿地规划教学计划和教学大纲要求,为达到教学目的和要求而制定。 二、本课程实验教学的作用 要求学生牢固掌握和深入理解园林绿地规划及设计的基本原理,学会运用原理 解决实践中有关问题。 要求学生有强烈的事业心,热爱园林绿化事业,理论和实践相结合,动手解决 实践相关的问题。实验中要认真、仔细,爱护公共财产,并能严格遵守课堂纪律, 以保证顺利完成每次实验。 三、本课程实验教学目的及学生能力标准
西安石油大学:《单片机原理及应用 Single chip Microcomputer Principle and Application》课程教学资源(电子教案)
文档格式:DOC 文档大小:125.5KB 文档页数:11
本课程是一门将微机原理与单片机结合起来的技术基础课,通过本课程的学习,目的是使学生能掌握单片微机的组成结构、工作原理、编程方法和接口技术等方面的知识,培养学生的微机应用能力。其主要任务是讲授微机基本组成、MCS—51单片机结构,汇编语言程序设计、中断与定时、并行接口、模拟与数字转换接口和串行接口等内容
《C语言程序设计》课程教学资源:试卷分析5
文档格式:DOC 文档大小:27.5KB 文档页数:1
试卷分析: l、学生基本概念、基本理论掌握情况总体较妤,选择和填空题得分率较高。 2、学生运用基本知识、理论分析问题解决问题的能力、创新能力,和实践能力不容 乐观,只有少数学生具备这种能力,反映在试卷上第四题:完成程序缺少部分,丢分 率较高,平时应注意多作这方面的演练 3、该班5名学生不及格,其中2名且成绩较低,平时应与辅导员沟通,及时了解情 况 4、试卷命题符合教学大纲要求,难易适中。从学生的成绩分布情况看,基本符合正 态分布,能够区分出等级
动物科学专业:《经济动物学》课程教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:48.5KB 文档页数:6
本课程的教学目的与要求是 通过本课程学习,使学生主要获得梅花鹿、马鹿、白唇鹿、麋鹿、麝、黑熊、棕熊等动物的 生物学特性,繁殖育种,饲养管理、营养、产品加工、环境控制等方面的基本理论知识和基本技 能,为在今后生产实践、科学研究、解决生产实际打下必要的基础
新疆医科大学:《环境卫生学》课程电子教案(PPT教学课件)第一章 绪论 environmental hygiene
文档格式:PPT 文档大小:192KB 文档页数:14
一、环境卫生学的定义、研究对象和内容 二、我国环境卫生学发展简史及工作的主要成就 三、环境卫生工作与环境卫生学今后的任务
《石油地质学 Petroleum Geology》课程教学资源(阅读文献)地学论文中常见的一些问题及应对措施
文档格式:PDF 文档大小:190.14KB 文档页数:3
一些地学科技论文写作欠规范,是编辑每天都会遇到的实际问题,纠正这些不正确、不规范之处,需要耗费编辑大量的精力。根据编辑实践,将地学论文与相关期刊中较常见的一些问题归纳出来,并提出了应对措施
《机车电传动系统》课程教学资源(教材讲义)课程实施性教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:127KB 文档页数:8
本课程是电力机车专业的一门综合专业课程,主要学习电机学基本理论和 原理、结构,牵引电机与主变压器、机车电器、机车电气线路、控制原理和常 见故障处理等内容。使学生掌握电力机车的控制理论和主型客、货运机车主、 辅、控电路结构,为学生专业技术实训打好基础
西安石油大学人文学院:《中国古代文学 Ancient Chinese Literature》课程教学资源(电子教案)宋元文学部分教案
文档格式:DOC 文档大小:213.5KB 文档页数:20
本课程的目的《中国古代文学》是为了汉语语言文学系本科专业学生全面深入的掌握中国古代文学所设的专业课。它的任务是通过教学与实践,一方面,提高学生对中国古代文学的各文学种类的阅读、理解、欣赏、会通的能力,为进一步理解、融会博大精深的中国文化打下扎实的基础。另一方面,通过中国古代文学课的学习,扩大文学阅读,提高文学鉴赏力,增强文章写作功底,培养爱国情操和人文修养,增强学生的基本素质,以适应未来发展的需要
西安石油大学人文学院:《大学语文 College Chinese》课程教学资源(PPT课件)19外国文学概述
文档格式:PPT 文档大小:819KB 文档页数:27
重点:掌握亚非文学、欧美文学的源头及文学传统,了解各个时期的文学流派及作家作品。 难点:从文化、哲学、心理学等学科和文学之间的直接或间接的关系,对外国文学作品进行多角度、多方位观照与评价
西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(PPT课件)第6章 机器学习与知识发现
文档格式:PPT 文档大小:1.55MB 文档页数:56
6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘
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