地理教学模式

摘要： 现阶段随着我国新课程标准改革的持续深入,各个学科的教学模式均在逐步创新,教学的质量、成效相应提高。在初中阶段,地理作为一门不可或缺的学科,有着较强的实用性。然而新时期传统的地理教学模式已经较难适应发展的需要,基于生活化的教学已经进入地理课堂中,其倡导让学生回归生活,让学生在学习中积累更多的生活经验,更好地解决实际问题。基于此,本研究针对初中地理课堂教学生活化教学策略展开研究,以期能够为地理教学提供理论与实践参考。

摘要： 立足教育根本任务,为助力“双减”政策落地,本文结合“三新”教学改革的要求,在文献研究、调查研究和行动研究的基础上,提出了“三步九环节”的高效教学模式。

摘要： 在互联网和科技不断发展的今天,高中地理也呈现教学线上化的特征。在多媒体技术的支持下,探索新型高中地理教学模式成为可能。基于此,本文从多媒体信息技术的角度出发,就高中地理教学模式和线上教学进行探讨分析,探讨多媒体技术在高中地理教学中的应用,希望提升高中地理教学效率和质量。

摘要： 高中地理是一门综合性比较强的学科,综合了文科和理科的学习特征.在高中地理教学中注重发展学生的核心素养,可以帮助学生在习得教材知识的同时,合理地分析解决在生活和学习中遇到的问题,引导学生积极向上地生活和学习.教师应创新高中地理教学模式,提高教学质量,进一步促进学生综合素质的发展.本文针对学生核心素养的培养,探究如何创新高中地理教学思路,并提出几点策略,以期对广大地理教师有所帮助.

摘要： 新课程理念下的初中地理教学,要改变传统的地理教学模式,将课堂学习的主动权还给学生,贯彻新课标要求,学习对生活有用、对学生终身发展有用的地理,构建一种开放的地理课堂。要求地理老师注重从学生已有认知经验出发,选取贴近学生生活的素材来创设情境,将教学内容置于社会背景之中,启发学生观察、思考,提倡自主、合作、探究学习模式,注重学生发现问题和解决问题能力的培养。

摘要： 在社会信息数字化和大众阅读多元化的高科技时代,有效时间的碎片化已经成为常态。碎片化学习已经紧密地与社会生产生活方式相结合,它是新媒体时代科技进步发展的必然趋势。学生既要在学校进行正规的系统化学习,也会在生活中不断接触移动学习。虽然移动学习往往是在碎片时间内完成的,获得的知识也呈零散碎片化状态,经不起严格逻辑的推敲和专业的考验,但在大数据时代,这种方式已经成为人们获得知识不可或缺的主要渠道。如何将学校中的系统化学习和生活中的碎片化学习纳入现代教育体系中,在认知上把这两种学习方式视为大数据时代同步共存的平行学习,既要重视学生在学校的正规学习,也不能忽视学生在生活中的非正规学习,寻求新理论和新理念,争取把两者有机结合在一起,建立新型教学模式,使学生在新时代获得全面先进的科学知识培养。文章基于情境认知理论中的移动学习、实践共同体和认知学徒制三种教学模式,以及STREAM现代知识理念对地理教学模式进行探究,试图针对大数据的时代特征对现有模式进行进一步的创新与提升。

摘要： 近年来,我国教育和课程不断改革,人们对学生的素质教育给予了越来越多的重视。在高中教育阶段,地理这一门学科的知识点较为繁琐、复杂,而且具有较强的综合性,学生在学习过程中往往存在很多困难,加之教师的教学方法存在种种不足,致使学生的地理学习状况不容乐观,所以非常有必要对高中地理教学模式进行创新,优化地理教学模式,以此改善高中地理教学现状。本文主要对核心素养教学理念下高中地理教学模式的优化措施进行分析与阐述。

摘要： "互联网+"时代,地理课堂正在悄然发生变化,特别是新一轮地理课程改革提出后,互联网对地理教学影响更加明显.本文在分析传统翻转课堂地理教学模式基础上,构建"互联网+翻转课堂"地理教学模式,并结合地理教学实例阐述了实施此模式的现实性及应用建议.

摘要： 多元智能理论强调智力的整体性与差异性的统一,理论与实践的结合,重视学生思维的开发.高中地理新课程标准将"培养未来公民必备的地理素养"作为核心理念,无疑会对学生的观察能力、思维能力、创新能力等地理素养方面的提高起到巨大作用.新课程改革要求改变以往传统的地理教学模式,精心设计新颖而有效的教学方法,让学生积极主动地探究课本及课外知识发展自己的地理综合素养能力.

摘要： 在一个实施例中，诸如蜂窝网或全球定位系统(GPS)之类的运营商管理系统被用来直接确定或者三角测量双模式设备(图1，102)的地理位置从而随后确定接入点(图1，110、112)的地理位置。有利地，服务提供商可以利用关联设备和AP的地理位置来不断自动更新其数据库(图1，108)，从而提供精确的信息和改善的紧急服务。

摘要： 本发明公开了一种多元群体活动模式表征方法及目标地理活动区域识别方法，属于神经网络技术领域。其根据多元群体活动的时间属性，生成与当前异质数据对应的时间签名信号；然后确定与当前异质数据对应的关联区域；接着生成与当前异质数据对应的三维张量；将当前异质数据的三维张量输入对应的自编码器模型，输出与当前异质数据对应的时空签名信号，并以特征向量的形式表达；最后将各异质数据的特征向量融合处理，生成当前基础活动单元的多元群体活动特征向量，即可表征当前基础活动单元内开展的多元群体活动模式。本发明不需要打标数据，降低了大量的人力物力成本，其综合考虑了时间和空间特性，能够大大提高土地用途识别的准确性。

摘要： 在一个实施例中，诸如蜂窝网或全球定位系统(GPS)之类的运营商管理系统被用来直接确定或者三角测量双模式设备(图1，102)的地理位置从而随后确定接入点(图1，110、112)的地理位置。有利地，服务提供商可以利用关联设备和AP的地理位置来不断自动更新其数据库(图1，108)，从而提供精确的信息和改善的紧急服务。

摘要： 本发明公开了一种基于网络和三维地理信息系统的地理教学辅助系统，包括地理信息系统、二维到三维切换模块、路径导航模块、观光游览模块、打印模块、视频传输模块、学生端和教师端。本发明的基于地理信息系统GIS的地理教学辅助系统更好地将GIS技术服务于地理的教学活动，从而为推动素质教育目标的实现和研究性学习方法的普及发挥积极作用。该系统具有操作方便、可视性和交互性强的特点，适合推广应用。

摘要： 一种基于地理信息系统(GIS)的地理教学辅助系统，它包括地理信息系统，所述地理信息系统包括采集模块、储存模块、管理模块、运算模块、分析模块、显示模块。本发明它可以实现GIS系统的应用原理的教学实践活动，可制作、编辑地图数据，实现地理信息数据的查询、统计分析和结果的直观显示，可展现某地域或地物随时间变化的过程。

摘要： 输注泵包括：壳体；无线收发器；泵电机，该泵电机安装在壳体内；位置传感器，该位置传感器被配置为提供与输注泵的位置相关联的信息；电池，该电池导电耦合到无线收发器、泵电机和位置传感器和(多个)处理器；以及存储器。输注泵被配置为使用位置传感器监控输注泵的地理围栏参数，基于地理围栏参数确定输注泵的位置的变化，标识与地理围栏参数相关联的输注泵的操作模式，并且响应于变化的位置，自动将输注泵的操作模式从当前被编程用于患者的护理的第一模式切换到第二模式，第二模式使用与第一模式不同的参数来控制输注泵的元件。

摘要： 本发明提供多模式公共交通网络Voronoi图构造及地理分析方法，加载多模式公共交通网络，包括道路网络与原始的公共交通网络；初始化多模式公共交通网络，依次为生成器点添加同一个虚拟节点，并搜寻生成器点最近的交通站点；搜寻公共交通网络上从交通站点出发的最短路径，包括搜索得到从生成器点最近的交通站点到其他所有交通站点的最短路径；搜寻多模式网络的最短路径，包括计算所有节点在多模式网络上的最短路径，所述包括道路节点和交通站点；构造多模式公共交通网络的Voronoi图，为每一个生成器点生成一个能够可到达的区域。本发明方法能够为服务范围估计、基础设施可达性评估、网络空间优化、基于位置的服务等地理空间分析提供高效的Voronoi图生成方案。

摘要： 一种用于识别眼底自发荧光图像中地理萎缩(GA)表型模式的自动分割和识别系统/方法。混合过程将监督式像素分类器与主动轮廓算法相结合。经训练的机器学习模型(例如SVM或U‑Net)提供初始GA分割/分类，并且其后是Chan‑Vese主动轮廓算法。然后分析GA分割区域的交界区的几何规律性和光强度规律性。至少部分地从这些参数确定GA表型。

摘要： 本发明公开了一种基于拓扑分析的地理大数据空间潜模式分析方法，包括步骤：获取城市路网数据，得到街道网络图；使用城市交通网络统计指标、规则度特征和拓扑特征对所述街道网络图进行特征描述；计算拓扑特征之间的基尼系数；使用规则度特征将城市划分为单纯形；使用拓扑映射器作为特征的拓扑结构可视化工具，对单纯形进行识别并转换为由复形，将复形聚类成组；将聚类后的城市与对应城市的经济发展指标相结合进行相关性分析。本发明所提取的结构从整体上反映了各个城市路网的规则性，发现了潜在子结构，结合城市GDP总量信息，发现其结构划分与城市经济水平和地理区位因素相关。

摘要： 本发明公开了一种融合地理上下文的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans，其构建包括：1.从OpenStreetMap平台爬取城市区域的公共设施、道路网络、道路等级等地理信息数据，将GPS轨迹数据与地理信息数据相互匹配，提取轨迹的地理上下文特征；2.从原始GPS轨迹中提取速度、加速度、航向变化率等运动特征信息；3.构建并训练融合轨迹运动特征和地理上下文特征的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans。4.使用训练后的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans对城市区域中GPS轨迹的交通模式进行识别，将输入GPS轨迹段的交通模式识别为步行、自行车、公共交通、轿车中的一种。提高了轨迹交通模式识别的准确性，并且在对短距离、短时间的轨迹识别上有进一步优势。