本文认为,中职语文教学要加强对学生语言交际能力的培养,语言交际训练课要明确训练要素、丰富训练内容和形式、提高训练效果、增强语言表现力。

浅谈听力的训练潘素玲北京联大旅游学院英语系在外语教学中，听、说、读、写四项基本技能的训练和培养都很重要，缺一不可。因为它们不仅是英语教学的最终目的，而且是英语教学的最重要的手段。在这四项基本技能中，听是最为重要的。语言学家们的研究结果表明：人们在语言...

职业指导要结合就业创业实用知识进行，强化学生的职业意识，了解就业政策，掌握求职方法，学会合理维权，提高就业创业竞争能力。中职毕业生跟踪调研结果表明，就业单位非常重视毕业生的综合职业素质，尤其看重其基本写作能力、口语表达能力、人际沟通能力等通用语言能力。职业指导的语言能力训练主要是对学生求职资料写作能力和面试口才能力进行训练。

一、语言学习训练设备的作用半个多世纪以来,语言实验室(Language Laboratory)在外语教学方面所起的作用是巨大的。尽管它在我国的起步较晚,但在大专院校里的应用已相当普及,在大城市的中小学里使用的也很多。随着科学技术的发展和外语教学法的改进,语言实验室也得到了进一步的发展。在外语教学中,传统的结构教学法强调的是语法和词法,其教学内容知识化、抽象化;在学习方面则强调机

加强语言文字训练,是当前语文教学改革的关键所在,也是语文教学发展的主要趋势。但是,目前的许多语言文字训练设计存在不足,其中最根本的原因是思维方式上的失误,特别是在处理复杂的语言文字训练的各个要素时,重其所轻,轻其所重,还没有从陈规的意识中真正转变过来。本文从思维方式的角度提出语言文字训练设计思路的嬗变特点。 一、从分析内容为主转向分析语言为主

作为一个基于特殊教育的自闭症干预模式,TEACCH方案综合利用学校和家庭背景中的教育资源,运用时间-空间的视觉象征,使教育环境高度结构化,易于为自闭症儿童理解和掌握,从而达到通过日常生活中的"偶然学习"来促进交际能力训练的目标。文章综述了该方案的理论和实践特色,结构化交际训练的组织原则,结构化交际训练的方法和技术,以及干预效果的评估和推广问题。

本文探讨了在中职英语课堂教学过程中,教师应该掌握的一些教学语言技巧,旨在优化教学过程,从而取得更好的教学效果。

2012年7月25日,国务院总理温家宝主持召开国务院常务会议,决定扩大营业税改征增值税试点范围,标志着增值税改革进一步取得深化。在这样一个历史时刻,重新回顾我国增值税改革历程,就显得十分必要。中国从1979年下半年开始进行增值税试点,最初仅在襄樊、上海等城市的机器机械等5类货物试行。1984年国务院颁布《中华人民共和国增值税条例(草案)》,进一步明确在全国范围内对机器机械等12类货物征收增值税。以此为标志,中国开始正式实施选择性增值税,迈出了引进增值税的第一步。1993年中国进行全面工商税制改革时,国务院发布了《中华人民共和国增值税暂行条例》,规定在全国范围内对销售、进口货物和提供加工、...

手机原理与维修实训是电子技术、通信技术专业学生岗位专业能力与职业素质培养的重点课程。本文根据中职学校学生的培养目标,提出了该课程改革的总体规划,通过整合教学安排和教学内容,优化项目教学法提高课堂教学效果;通过强化与其他课程有机融合,培养学习迁移能力和创新意识;通过创设课外实践,提高维修技能,促进就业。

本文根据中职专业技能实训课教学实践,参考市场与企业实际,提出了"备"、"组"、"讲"、"范"、"训"、"评"、"理"七字教学环节,并探讨了"七字"环节的具体操作模式,阐述了应用"七字"教学环节时应注意的相关事项。

曲红,21岁,身高1.62米,体重53公斤。1991年9月由山东省考入北京林业大学水土保持学院学习,是一位品学兼优且具体育特长的学生。她在短短两年半的业余训练中,把自己800米成绩由入学前的2′23″提高到2′12″8,达到一级运动员水平;1500米成绩由入学前的4′52″提高到4′32″1;在今年北京市高校第32届学生田径运动会上,打破了由"亚运会冠军"郑丽娟保持了六年之久的2′14″3的800米高校纪录,同时刷新了她本人一年前创下的4′40″9

本文认为,"四步教学法"是一种培养数码艺术设计类专业学生实践操作能力的有效方法,其最大的特点是系统性和实践性,可以促进使学生专业设计能力的形成。

【目的】针对林业文本利用率低、通用领域预训练语言模型对林业知识理解不足以及模型标注数据耗时费力等问题，研究利用大量林业文本，提出一种融合林业领域知识的预训练语言模型，并通过自动标注训练数据，高效实现林业抽取式问答，为林业决策管理提供智能化信息服务。【方法】首先，基于网络爬虫技术构建包含术语、法律法规和文献3个主题的林业语料库，使用该语料库对通用领域预训练语言模型BERT进行继续预训练，通过掩码语言模型和下一句预测这2个任务进行自监督学习，使BERT能够有效地学习林业语义信息，得到具有林业文本通用特征的预训练语言模型ForestBERT。随后，对预训练语言模型mT5进行微调，实现样本的自动标注，通过人工校正后，构建包含3个主题的共2 280个样本的林业抽取式问答数据集。基于该数据集对BERT、RoBERTa、MacBERT、PERT、ELECTRA、LERT种通用领域的中文预训练语言模型以及本文构建的ForestBERT进行训练和验证，以明确ForestBERT的优势。为了探究不同主题对模型性能的影响，分别基于林业术语、林业法律法规、林业文献3个主题的数据集对所有模型进行微调。此外，将ForestBERT与BERT在林业文献中的问答结果进行可视化比较，以更直观地展现ForestBERT的优势。【结果】ForestBERT在林业领域的抽取式问答任务中整体表现优于其他6个对比模型，与基础模型BERT相比，精确匹配（EM）分数和F1分数分别提升了1.6%和1.72%，在另外5个模型的平均性能上也均提升0.96%。在各个模型最优划分比例下，ForestBERT在EM上分别优于BERT和其他5个模型2.12%和1.2%，在F1上分别优于1.88%和1.26%。此外，ForestBERT在3个林业主题上也均表现优异，术语、法律法规、文献任务的评估分数分别比其他6个模型平均提升了3.06%、1.73%、2.76%。在所有模型中，术语任务表现最佳，F1的平均值达到87.63%，表现最差的法律法规也达到82.32%。在文献抽取问答任务中，ForestBERT相比BERT提供了更准确、全面的答案。【结论】采用继续预训练的方式来增强通用领域预训练语言模型的林业专业知识，可以有效提升模型在林业抽取式问答任务中的表现，为林业文本和其他领域的文本处理和应用提供了一种新思路。