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关于生物专业师范类学生对“教学过程重实践”见解的分析——以伊犁师范大学为例

科学咨询(教育科研) 2024年第1期 17-20页

作者：王红英刘璇刘凤王红尼加提·卡斯木伊犁师范大学资源与生态研究所伊犁师范大学生物与地理科学学院

对于高中生物课堂来说，教师应该不断深入理解课程标准的涵义，优化生物教学方式，为学生营造良好的学习环境，进而有效地提高教学有效性。本研究的目的是探究生物专业师范生对“教学过程重实践”这一课程理念的看法。研究对象是生物专... 详细信息

对于高中生物课堂来说，教师应该不断深入理解课程标准的涵义，优化生物教学方式，为学生营造良好的学习环境，进而有效地提高教学有效性。本研究的目的是探究生物专业师范生对“教学过程重实践”这一课程理念的看法。研究对象是生物专业师范类大一至研二的404名学生。研究方法采用问卷调查法，问卷使用工具是“问卷星”App。数据分析基于IBM SPSS Statistics 23软件,采用可靠性分析、t检验和方差分析方法（α=0.05），其Cronbach的α尺度内部一致性系数为0.821。研究结果表明：师范类生物专业学生对“教学过程重实践”这一课程理念平均了解程度是61.51%，对该理念在教学中的应用持积极态度，并且不同性别师范类生物专业学生对这一课程理念的了解程度结果为Sig.(2-tailed)=0.157>0.05，表明男女生在这一理念的了解程度上无差异，而且随着年级的增长对“教学过程重实践”这一课程理念理解也更多，同时也能认识到生物学实验的重要性，并能够重视学生实践能力的发展。

关键词：师范生生物专业教学过程重实践

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基于优化波段组合植被指数的冬小麦叶面积指数估算

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农业机械学报 2022年

作者：吾木提·艾山江尼加提·卡斯木陈晨伊犁师范大学资源与生态研究所伊犁师范大学生物与地理科学学院

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index， LAI）遥感估算精度，以拔节期冬小麦LAI为研究对象，在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative， FD）、二阶（Second derivative， SD）微分预处理的基础上，计算了任意波段组...

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index， LAI）遥感估算精度，以拔节期冬小麦LAI为研究对象，在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative， FD）、二阶（Second derivative， SD）微分预处理的基础上，计算了任意波段组合的二维植被指数（Two-dimensional vegetation index， 2DVI）和三维植被指数（Three-dimensional vegetation index， 3DVI），通过与LAI之间进行相关性分析，寻求最佳波段组合的植被指数；利用人工神经网络（Artificial neural network， ANN）、K近邻（K-nearest neighbors， KNN）和支持向量回归（Support vector regression， SVR）分别建立LAI估算模型，并进行精度验证。结果表明：任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高，尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4;相关系数达到0.93;（P＜0.01），且最优组合波段主要位于红边位置。基于最优FD-3DVI植被指数和K近邻算法的估算模型表现突出，其决定系数R;为0.89，均方根误差最低（RMSE=0.31），相对分析误差RPD为2.41；表明K近邻算法更适合解决非线性问题，能够提高估算精度，为后期作物长势评价、合理施肥等提供理论依据。

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基于波段组合优化光谱指数的冬小麦LAI估算

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江苏农业科学 2022年第13期50卷 207-218页

作者：吾木提·艾山江尼加提·卡斯木买买提·沙吾提伊犁师范大学资源与生态研究所新疆伊宁835000 伊犁师范大学生物与地理科学学院新疆伊宁835000 新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046

叶面积指数(LAI)是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指数,与作物产量密切相关。高光谱遥感数据具有连续、高光谱分辨率等特点,为估算农作物生理生化参数和冠层结构参数提供了重要手段。为挖掘高光谱数据估算LAI的最优波段组合... 详细信息

叶面积指数(LAI)是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指数,与作物产量密切相关。高光谱遥感数据具有连续、高光谱分辨率等特点,为估算农作物生理生化参数和冠层结构参数提供了重要手段。为挖掘高光谱数据估算LAI的最优波段组合以及提高估算精度,以冬小麦作为研究对象,野外实测不同生长阶段(起身、拔节、开花阶段)的冠层高光谱数据,并对其进行不同数学变换处理,包括原始光谱、一阶导数光谱和连续统去除。利用3种不同预处理的冠层高光谱数据构建30种常用植被指数和4种优化光谱指数,比较常用植被指数与优化光谱指数对冬小麦LAI的响应,建立估算冬小麦LAI的单变量和多变量回归模型,对其进行精度验证,并筛选出最优估算模型。结果表明,随着生育期的推进,可见光波段范围内,冬小麦冠层光谱反射率较低、吸收较强,LAI对连续统去除光谱的影响较大,呈负相关;近红外波段范围内不同生育期间的差异较大,随着LAI的增大,冠层光谱的红边位置出现了“红移”现象;基于一阶导数的优化植被指数(NDSI和RSI)与LAI相关系数达到0.8;从估算模型来看,基于一阶导数的RSI(627 nm,774 nm)单变量二次多项式模型表现较佳,R^(2)为0.809,RMSE为0.401,基于NDSI_(or(724 nm,987 nm))、RSI_(fod(627 nm,774 nm))、CI_(cr(686 nm,744 nm))建立的PLSR模型拟合效果最佳,模型精度为R 2=0.817、RMSE=0.428和RPD=2.250,说明本研究所构建的优化光谱指数能够有效进行冬小麦LAI的估算,可以为精准农业提供方法上的参考。

关键词：叶面积指数光谱植被指数冬小麦拔节期

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基于STEAM教育理念的地理实践力培养研究

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甘肃教育研究 2023年第7期 8-10页

作者：罗玉尼加提·卡斯木伊犁师范大学

STEAM教育理念作为一种全新的混合式教育范式，旨在用综合性的学科知识培养学生分析问题、解决问题的能力。因此，STEAM教育理念可以为学生地理实践力的培养提供新的教学方法。本文以人教版地理教材必修三第二章第一节“荒漠化的防治—... 详细信息

STEAM教育理念作为一种全新的混合式教育范式，旨在用综合性的学科知识培养学生分析问题、解决问题的能力。因此，STEAM教育理念可以为学生地理实践力的培养提供新的教学方法。本文以人教版地理教材必修三第二章第一节“荒漠化的防治—以我国西北地区为例”为例，通过具体的教学实践，探究了STEAM教育理念在教学中对地理实践力培养的积极作用。

关键词： STEAM教育理念地理实践力教学实践

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