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高校公共体育舞蹈课程思政实践路径研究

高校公共体育舞蹈课程思政实践路径研究

作者：陈敏迎广西师范大学

学位级别：硕士

随着《高等学校课程思政建设指导纲要》的深入贯彻和执行,高校体育课程思政建设的理论探讨和实践推展取得了一定的成效,产生了一系列典型案例和素材资源。高校公共体育舞蹈课程作为高等教育的基础课程,不仅能推动课程思政落实,还能实现... 详细信息

随着《高等学校课程思政建设指导纲要》的深入贯彻和执行,高校体育课程思政建设的理论探讨和实践推展取得了一定的成效,产生了一系列典型案例和素材资源。高校公共体育舞蹈课程作为高等教育的基础课程,不仅能推动课程思政落实,还能实现立德树人目标。因此,本研究以高校公共体育舞蹈课程思政落实情况为研究对象,运用文献资料法、专家访谈法、问卷调查法、数据理统计法和案例分析法,以马克思关于人的全面发展理论、有效教学理论和隐性课程理论为支撑,探索高校公共体育舞蹈课程思政的实施现状,聚焦学生、教师和学校层面存在的问题,提出实践路径。主要研究结论如下:第一,在学生层面,笔者基于马克思主义关于人的全面发展理论,通过编制高校体育舞蹈课程思政实践路径学生层面量表问卷,测量学生在公共体育舞蹈课程中的思政学习情况,发现学生层面存在认知能力和重视程度不足的问题。第二,在教师层面,笔者基于有效教学理论,通过制定访谈提纲,调查高校教师的认知情况、教学目标、教学方法、教学内容、教学评价等方面的课程思政实施情况,发现教师层面存在思政认知疑惑、教学目标设置尚待明确、教学方法创新意识薄弱、教学内容挖掘不足、教学评价标准尚待完善等问题。第三,在学校层面,笔者基于隐性课程理论,通过制定访谈提纲,调查校园体育文化建设、师资培训和课程建设等方面的情况,发现学校校园体育文化建设有待完善、师资培训的针对性有待加强、课程建设有待提高等问题。第四,基于目前存在的问题,笔者提出可实践的路径。(1)在学生维度上,充分利用体育舞蹈的项目、技术和教学的特点优势,归纳思政要素的融入点,凝练核心思政元素,以提高学生的素养和认知意识;根据体育舞蹈的价值,凝练思政契合点,提高学生课程思政的重视程度。(2)在教师维度上,加强理论学习,树立育人楷模,加强院校研讨,提高教师思政意识;融入思政案例,凝练思政元素,挖掘体育舞蹈发展史和体育舞蹈动作模块的思政育人目标,提高教师的课程思政能力;改变传统的教学方法,依据不同的教学环节,创新各类教学方法,进而提升教师课程思政建设能力;根据体育舞蹈的发展概述、基本功练习、舞蹈创编、舞蹈表演、竞赛与裁判、健身指导等模块知识,提炼课程思政教学内容,进而提升教师课程思政建设能力;在体育舞蹈课程评价标准的基础上,设计公共体育舞蹈课程思政评价指标和建立多元交互的评价标准,进而提升教师课程思政建设能力。(3)在学校维度上,构建公共体育舞蹈校园体育文化制度、物质、行为和精神的课程思政知识;设立学院之间的交流研讨空间,提出请进来和走出去的方针以及建立多部门联动的策略,提高教师育人能力;制定体育舞蹈课程思政教学大纲,选编教学大纲中第二次课和第八次课的教学思政案例,归纳思政案例的教学理念、教学目标、教学方法、教学内容、重点难点、教学过程的思政育人内容和核心思政元素,发挥实践育人有效途径,从而全面提高高校体育舞蹈课程思政教育工作水平。

关键词：高校公共体育舞蹈课程思政实践路径

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包封类胡萝卜素运载体系研究进展

中国食品学报 2024年第2期24卷 442-453页

作者：陈敏王锡昌上海海洋大学上海201306

类胡萝卜素主要存在于深色的水果蔬菜中,具有抗炎和抗氧化等生物活性功能,可以增强人体免疫系统,帮助抵御各种病毒,包括SARS-CoV2和其它病毒。类胡萝卜素也是天然的抗氧化剂和着色剂,在保护人体健康和工业发展方面起着重要的作用。然而... 详细信息

类胡萝卜素主要存在于深色的水果蔬菜中,具有抗炎和抗氧化等生物活性功能,可以增强人体免疫系统,帮助抵御各种病毒,包括SARS-CoV2和其它病毒。类胡萝卜素也是天然的抗氧化剂和着色剂,在保护人体健康和工业发展方面起着重要的作用。然而,类胡萝卜素稳定性差和生物利用度低等缺陷使其不能充分发挥生物活性,这限制了类胡萝卜素在食品领域的应用。针对这些问题,可以利用食品级包封材料对类胡萝卜素进行包封处理来解决。本文简述类胡萝卜素的代谢过程和影响其生物利用度的因素,重点介绍包封类胡萝卜素递送系统的研究现状,旨在为类胡萝卜素在食品中的应用提供参考。

关键词：类胡萝卜素生物利用度包封递送系统

产业集聚对乳业绿色发展的影响机制与实证检验

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食品科学 2024年

作者：张莹陈敏哈尔滨商业大学金融学院

乳业作为食品行业中最长产业链，事关国计民生，肩负绿色低碳可持续发展的重任。本文基于2008-2021年中国28个省份的面板数据，采用超效率-基于ε的度量模型(epsilon-based measure，EBM)和全球马尔奎斯特-卢恩伯格指数(Global Malmquis... 详细信息

乳业作为食品行业中最长产业链，事关国计民生，肩负绿色低碳可持续发展的重任。本文基于2008-2021年中国28个省份的面板数据，采用超效率-基于ε的度量模型(epsilon-based measure，EBM)和全球马尔奎斯特-卢恩伯格指数(Global Malmquist-Luenberger，GML)测度乳业绿色发展水平。在厘清乳制品产业集聚的环境效应形成机理的基础上，构建基准回归模型和中介效应模型系统的检验乳制品产业集聚对乳业绿色发展的影响效果和作用机制。研究发现：(1)乳制品产业集聚能显著促进乳业绿色发展，这一结果在更换绿色发展度量指标、改变聚类层级、工具变量估计和基于异方差构造工具变量方法等稳健性和内生性检验后仍成立；(2)机制检验表明，乳制品产业集聚通过促进技术创新和信息化水平，对乳业绿色发展发挥积极作用；(3)分组回归结果表明，对于未实施千万吨工程和拥有较低良好生产规范的省份，产业集聚对乳业绿色发展的正向激励作用更明显。本文还根据研究结论就如何推动乳业产业链融合集群发展和绿色发展，提出了相关政策建议。

关键词：产业集聚乳制品行业绿色发展超效率EBM-GML 绿色全要素生产率

算法推荐场域中的意识形态安全风险防控机制研究

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南昌大学学报（人文社会科学版） 2024年第3期55卷 22-31页

作者：潘莉龚迎迎合肥工业大学马克思主义学院安徽合肥230031

随着数字智能技术的蓬勃发展,由算法推荐技术构建的算法推荐场域已成为人们获取信息的重要来源地,因此可通过根本立场方向、话语解释权力、信息呈现样态和信息筛选分发模式等路径深刻影响意识形态建设。当前,多样错误价值对主流意识形... 详细信息

随着数字智能技术的蓬勃发展,由算法推荐技术构建的算法推荐场域已成为人们获取信息的重要来源地,因此可通过根本立场方向、话语解释权力、信息呈现样态和信息筛选分发模式等路径深刻影响意识形态建设。当前,多样错误价值对主流意识形态的置换、技术中立对价值观念内核的隐藏、资本逻辑主导对人本逻辑回归的梗阻和特定信息投送对整体事实面貌的遮蔽共同呈现了算法推荐场域中意识形态安全的风险样态。针对此,必须协同构建主流价值引领机制、算法素养培育机制、算法技术管理机制和算法法律规制机制,有效防控算法推荐场域内的意识形态风险,维护意识形态安全。

关键词：算法推荐技术算法推荐场域意识形态安全防控机制

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变循环发动机起动建模及控制规律研究

航空动力学报 2024年第2期39卷 248-256页

作者：陈立苟学中陈敏中国航发四川燃气涡轮研究院成都610500 北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

为研究双外涵变循环发动机起动控制规律,基于部件级建模方法,考虑可调部件变几何特性处理和旋转部件低转速特性外推,采用流量平衡方法构建共同工作方程组,建立变循环发动机起动数学模型。通过改变单个几何调节量,包括风扇、核心机驱动风... 详细信息

为研究双外涵变循环发动机起动控制规律,基于部件级建模方法,考虑可调部件变几何特性处理和旋转部件低转速特性外推,采用流量平衡方法构建共同工作方程组,建立变循环发动机起动数学模型。通过改变单个几何调节量,包括风扇、核心机驱动风扇(CDFS)和压气机导叶角度,低压涡轮导向器面积,前涵道引射器(FVABI)面积、后涵道引射器(RVABI)面积和尾喷管喉道面积,采用单因素分析方法,研究其对起动性能的影响,获得几何变量影响矩阵,并基于此开展起动控制规律研究。研究表明:控制规律的风扇导叶、核心机驱动风扇导叶、前涵道引射器和喷管均置于全关闭位置,低压涡轮导向器处于最大位置,后涵道引射器面积和压气机导叶角度随转速下降。经试验验证,起动控制规律正确可行,变循环发动机起动成功。研究结论对变循环发动机起动控制规律和起动性能设计提供了参考。

关键词：变循环发动机起动建模控制规律低转速外推变几何调节起动试验

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全球磷产品贸易格局演变及中国磷安全

资源科学 2024年第1期46卷 85-99页

作者：陈雨然陈敏鹏中国人民大学农业与农村发展学院北京100872

【目的】磷是不可再生资源,关系到农业发展与粮食安全。研究磷产品贸易格局的演化特征,有利于认识中国在全球市场中的地位,对保障中国磷安全有重要意义。【方法】本文基于复杂网络分析方法,构建了1990—2020年全球磷产品贸易网络模型,... 详细信息

【目的】磷是不可再生资源,关系到农业发展与粮食安全。研究磷产品贸易格局的演化特征,有利于认识中国在全球市场中的地位,对保障中国磷安全有重要意义。【方法】本文基于复杂网络分析方法,构建了1990—2020年全球磷产品贸易网络模型,分析其全球化水平、贸易互惠和国家连接模式,考察了贸易大国(地区)的中心性演化,并构建指标评估了中国磷产品贸易安全。【结果】结果表明:(1)随着全球化程度的加深,以磷矿加工产品(包括磷肥与其他化工产品)为主的贸易网络越来越活跃,互惠性增加了30%以上,从而有利于增加国际合作,稳定贸易关系。在不均衡的网络结构下,许多国家(地区)依赖磷产品出口国(地区),因此主要出口国(地区)的政策稳定性对全球磷产品供给十分重要。(2)20世纪90年代,磷矿石、磷矿加工产品贸易的主要贸易国包括具有高磷资源禀赋或生产能力的出口国(摩洛哥、美国)与磷资源禀赋低、需求大的进口国(荷兰、德国、比利时、泰国和马来西亚等),2006年以来随着东欧和中国磷矿石产量增加、磷肥需求扩大,它们对磷产品贸易网络的影响能力不断增强。(3)随着磷化工产业的发展,中国由磷资源净进口国转为净出口国,贸易伙伴的政治风险和市场集中度深刻影响中国的贸易和安全,应进一步提升贸易伙伴的多样性,增强与政治稳定国家之间的贸易联系。【结论】本文认为应积极推进磷资源可持续管理,考虑磷产业的长期可持续发展,有效促进磷矿资源的保护和优化利用,增强与磷资源大国的贸易联系,提升国家长期的磷安全。

关键词：磷资源全球贸易复杂网络模块度互惠性节点中心性磷安全中国

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采用辅助学习的物体六自由度位姿估计

光学精密工程 2024年第6期32卷 901-914页

作者：陈敏佳盖绍彦达飞鹏俞健东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096 南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室江苏南京211106

为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及... 详细信息

为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法。网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入,首先,利用双分支点云配准网络,分别得到模型空间和相机空间下的预测点云;接着,对于辅助学习网络,将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-XYZ输入多模态特征提取及融合模块,再进行由粗到细的位姿估计,并将估计结果作为先验用于优化损失计算。最后,在性能评估阶段,舍弃辅助学习分支,仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计。实验结果表明:所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为95.9%和99.0%;在LineMOD数据集上的平均ADD(-S)结果为99.4%;在LM-O数据集上的平均ADD(-S)结果为71.3%。与现有的其他六自由度位姿估计方法相比,采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势,在位姿估计准确率上有较大提升。

关键词：六自由度位姿估计辅助学习深度图像三维点云

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新型冠状病毒感染相关缺血性结肠炎1例

北京大学学报（医学版） 2024年第2期56卷 362-365页

作者：刘鑫石雪迎李军北京大学第三医院消化科北京100191 北京大学第三医院病理科北京100191

缺血性结肠炎是一种相对少见的因结肠血供减少而引起黏膜损伤、细胞缺血坏死的疾病。新型冠状病毒感染(corona virus disease 2019,COVID-19)会引发内皮功能损伤和血液高凝状态,使发生缺血性结肠炎的风险增加。以往报告的新型冠状病毒... 详细信息

缺血性结肠炎是一种相对少见的因结肠血供减少而引起黏膜损伤、细胞缺血坏死的疾病。新型冠状病毒感染(corona virus disease 2019,COVID-19)会引发内皮功能损伤和血液高凝状态,使发生缺血性结肠炎的风险增加。以往报告的新型冠状病毒感染相关缺血性结肠炎多见于重症患者[1-3]。本文报道了1例中型新型冠状病毒感染相关缺血性结肠炎,与传统缺血性结肠炎主要累及左半结肠不同,其结肠受累部位广泛。

关键词：新型冠状病毒感染缺血性结肠炎高凝状态

基于孪生Transformer的双时相遥感影像变化检测方法

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遥感信息 2024年第3期 67-74页

作者：刘莺迎周刚信息工程大学

针对卷积神经网络无法充分利用全局上下文信息的问题，提出了基于孪生transformer结构的双时相遥感影像变化检测方法。首先，利用swin transformer网络提取双时相遥感影像的抽象特征，并将不同尺度的特征嵌入到特征金字塔网络中输出变... 详细信息

针对卷积神经网络无法充分利用全局上下文信息的问题，提出了基于孪生transformer结构的双时相遥感影像变化检测方法。首先，利用swin transformer网络提取双时相遥感影像的抽象特征，并将不同尺度的特征嵌入到特征金字塔网络中输出变化检测结果；然后，为了使变化检测结果形态更接近真实标记，在训练过程中采用对抗训练方法，即引入判别器来判断变化检测结果是由模型预测得到还是人工标记得到，从而使模型预测结果更加接近真实标记。在LEVIR-CD和SYSU-CD两个变化检测数据集上的实验表明，所提出的方法能够有效提高变化检测精度。

关键词：变化检测深度学习孪生网络 transformer 生成式对抗网络