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智能翻译技术：进展、挑战与未来发展

摘 要：随着AIGC 生成式大模型的不断完善，智能翻译技术也得到了广泛的关注。目前智能翻译技术被应用于日常生活和工作中，翻译技术的面临的挑战和未来的发展前景也成为了热门话题。与传统翻译技术对比，智能翻译技术已经实现了基础的翻译功能，甚至在各种研究领域起到至关重要的作用。为了使得智能翻译技术的发展更加长远，对该技术所遇到的挑战进行了分析，并讨论了其未来的发展方向。关键词：AIGC；生成式大模型；智能翻译技术

包艳艳 王艳丽 张景宣

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农村公路施工管理中存在的问题及策略

摘要：农村公路工程施工涉及质量控制、安全生产、环境防护等专业技术，其属于复杂的系统工程。本文以海南某农村公路为例，聚焦农村公路施工管理问题，探讨解决策略，展望农村公路施工管理发展趋势，例如数智化深度融入施工管理、绿色施工管理，旨在解决农村公路施工管理问题，通过科学的管理措施推动农村公路高质量建设。

许博

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跨学科学习在小学语文教学中的应用研究

摘要: 本文对小学语文教学中跨学科学习的运用和实践进行了深入探讨。文章在结合政策文本进行深入分析的同时，明确了跨学科学习的核心概念，构建了其理论支撑体系。人教版教材在此基础上，对学科交叉要素进行了细致的解构，将丰富的资源进行了挖掘。结合《颐和园》《田忌赛马》等具体教学实践案例，充分验证了跨学科学习对学生综合素养和教学能力提升、为小学语文教学改革提供新思路、新方向的显著成效。它打破了传统学科间的壁垒，提倡知识在不同领域相互融合、相互渗透，在小学语文的教学中，跨学科的学习不仅能使学生的知识视野得到开阔，而且可以激发学生的学习兴趣，培养学生的综合素养和创新能力。关键词:小学语文；跨学科；教学策略

陈晓亮

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“以生为本”的小学语文作业有效设计策略探究

摘要：提到小学语文作业时，很多学生会感觉枯燥和乏味，这是因为现如今的语文作业多是机械式、重复式的练习题，还会占据大量时间。如果想要逆转学生对语文作业的印象，教师要树立“以生为本”的理念，并融入在整个作业设计环节。“以生为本”强调关注学生的个人发展，避免作业设计走形式，这意味着教师要结合学生的身心发展特征和实际需求，针对性地采取策略。本文将结合“以生为本”理念，针对小学语文作业有效设计策略的相关内容展开探讨，希望借此加深教育工作者对先进教育理念和作业设计的认识。

陈晓亮

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浅谈小学语文教学中学生人文素养的培养

摘要: 本篇文章探讨了人文素养在小学语文教学中的重要性及其培养途径。文章从人文素养的定义与基本构成入手，详细分析了语言素养、审美素养、情感素养和思想素养等方面的内容，并阐述了语文教育在人文素养培养中的独特价值。通过丰富教材内容、创设情境、跨学科融合，以及培养学生批判性思维和独立思考能力等方式，教师能够在教学中有效提升学生的综合素养。此外，课外活动与拓展阅读也为学生提供了更广阔的知识视野，促进了其人文素养的全面发展。

陈晓亮

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互动开创新天地

摘要：新课标强调了学生在语文课堂中的主体地位，教师要逐步改变以自己为中心的教学理念，将学生置于课堂的主体地位，这是激发学生主观能动性的前提条件。在这种背景下，教师可以增加与学生的互动，培养学生的良好学习习惯。在学生与教师的互动过程中，学生能够获得一个轻松愉悦的环境，学习效率、学习质量都可以实现质的飞跃。但部分教师没有认识到师生互动的重要性，仍旧主导课堂，强硬灌输学习知识，使课堂教学大幅度受限。这篇文章以小学语文教学作为研究对象，针对师生互动的重要性及其有关策略展开探讨，旨在提升小学语文教学的整体水平。

陈晓亮

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企业文化建设与思想政治工作协同赋能企业高质量发展的路径探析

摘要：在新时代企业改革发展进程中，企业文化建设与思想政治工作成为驱动高质量发展的核心软实力。二者虽在内涵属性上存在差异——思想政治工作侧重意识形态引领，企业文化聚焦价值共识塑造，但在目标指向、工作对象与功能作用上高度契合。本文以国有企业实践为样本，从理念协同、内容整合、载体创新、机制保障四个维度，系统探析二者协同赋能的实现路径，为企业凝聚发展合力、提升核心竞争力提供实践参考。关键词:企业文化；思想政治工作；协同赋能；高质量发展；路径创新

孟祥福

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生成式AI赋能高职中外饮食文化案例教学

摘要：针对高职《中外饮食文化》案例教学中的痛点，结合酒店餐饮岗位对“文化认知 + 服务实操”双能力的需求，本文探索生成式 AI 的赋能路径。提出 “多样化案例生成、深度化案例分析、岗位化案例实践” 三大核心路径，并明确师资、资源、评价三维保障条件。

徐昊

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A Study of the Impact of ChatGPT on Translation Teaching

Gao Meiqi You Guoqiang Zhao Liang

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Research on Neural Machine Translation Integrating Sentiment Analysis

Liang Rui1 You Guoqiang Cai Yuanyuan

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