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摘要：在核心素养导向的教育改革背景下，小学道德与法治课程作为落实立德树人根本任务的关键载体，与优秀传统文化的融合具有深刻的教育价值。本文指出当前融合实践中存在的文化素材筛选碎片化、融合方式表层化、评价体系不完善等问题，进而从素材开发、教学实施、评价保障三个维度提出具体实践路径，为提升小学道德与法治课程育人实效提供参考。关键词：核心素养；小学道德与法治；优秀传统文化；课程融合；实践路径
李巧红
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摘要:统编版小学语文教材中，古诗插图作为文本的视觉延伸与重要补充，承载着丰富的教学价值。本文基于小学语文古诗教学的特性与学生认知规律，精准界定教材插图在情境重构、认知支架、审美启蒙及文化传承中的功能定位，结合教学实例剖析当前插图运用存在的浅表化、形式化问题，进而从解读、设计、拓展三个维度提出 “图文互证”“分层运用”“创意延伸” 等有效运用策略，为提升古诗教学质量提供实践路径。关键词:统编版教材；小学语文；古诗教学；教材插图；运用策略
张晨阳
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摘要：在“双减”政策背景下，教育理念发生深刻变革，小学英语教学也迎来新的挑战与机遇。传统教学模式难以满足学生多样化的学习需求，个性化教学成为突破方向。个性化教学强调以学生为中心，关注个体差异，激发学习兴趣，提升学习效果。本文探讨“双减”背景下小学英语个性化教学的目标定位、方法创新与评价体系构建，旨在为小学英语教学改革提供有益参考，助力学生英语素养的全面发展。关键词：双减、小学英语、个性化教学
汪云霞
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摘要：本文聚焦于高中化学单元整体教学设计，以“大概念”为引领，通过整合教学内容、创新教学方法、构建评价体系，旨在提升学生的化学核心素养。研究以“化学反应与能量转化”单元为例，通过教学实践验证了该设计模式的有效性，为高中化学教学改革提供了实践参考。
马伟坡
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摘要：在信息技术与教育深度融合的背景下，传统初中数学教学模式面临挑战。本文以数字人技术为核心，结合可视化教学理念，构建了基于数字人的初中数学重难点可视化教学模式。通过实证分析，验证该模式在提升学生学习动机、突破教学难点、优化教学效果等方面的有效性，为初中数学教学改革提供实践参考。
甄叶子
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摘要：目的：探究心电图（ECG）在冠心病不稳定型心绞痛（UAP）患者诊断中的准确度与灵敏度，为临床早期诊断提供参考依据。方法：选取在本院心内科就诊的疑似冠心病UAP 患者200 例作为研究对象，所有患者均先后接受常规12 导联心电图检查与冠状动脉造影（CAG，诊断金标准）检查。以CAG 结果为依据，将患者分为UAP 组（128 例）与非UAP 组（72 例），对比分析心电图诊断 UAP 的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值，并分析心电图异常表现（ST-T 改变、病理性 Q 波等）与冠状动脉病变程度的关联性。结果：200 例疑似患者经CAG 确诊UAP 128 例，心电图诊断 UAP 的准确度为 78.50% （157/200）、灵敏度为 75.00% （96/128）、特异度为 84.72% （61/72）、阳性预测值为 89.72% （96/107）、阴性预测值为 68.54% （61/89）。在UAP 患者中，心电图表现为ST 段压低者82 例（64.06%），T 波倒置者65 例 (50.78%) ，ST-T 动态演变者 48{B} （37.50%），病理性 Q 波者 12 例 (9.38%) ）；冠状动脉单支病变患者心电图异常率为 60.00% （24/40），双支病变为 81.25% （39/48），多支病变为 95.24% （40/42），病变支数越 Z ，心电图异常率越高（P<0.05）。结论：心电图诊断冠心病UAP 具有一定的准确度与灵敏度，尤其对多支冠状动脉病变的识别价值较高，可作为UAP 患者早期筛查的首选手段，但存在一定漏诊风险，临床需结合患者症状、病史及其他检查结果综合判断。
许海燕
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摘要：在高中物理教学中，传统灌输式模式易导致学生知识理解浅表化、核心素养培养不足。为破解此问题，问题导向教学模式以“问题”为核心重构教学流程，逐渐成为改革方向。本文围绕高中物理问题导向教学模式展开研究，先阐述其在问题情境创设、学生探究组织、教师引导与资源支持方面的应用实践，再分析该模式对学生知识理解、核心素养发展及教师教学方式与课堂生态的影响，为高中物理教学优化提供参考。关键词：高中物理；问题导向；教学模式；应用效果
杨宜胜
摘要：新课程标准强调核心素养培育，而当前高中物理课堂评价机制存在内容聚焦知识、方式单一、主体失衡、结果应用局限等问题，与新课标要求脱节。本文从重构 “核心素养 + 知识” 评价内容、创新 “过程性 + 多元化” 评价方式、构建多主体协同与 “评价 — 反馈 — 改进” 循环三方面探索优化路径。该研究对落实物理核心素养、促进学生全面发展、提升高中物理教学质量具有重要实践意义。关键词：新课程标准；高中物理；课堂评价机制；核心素养；优化路径
杨宜胜
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摘要：复杂机械系统在现代工业领域中发挥着至关重要的作用，其运行稳定性与安全性直接关系到生 和经济效益。 传统的故障预测与健康管理方法在面对系统高维度数据、复杂运行环境以及多源信息融合时存在一定局限，难以满足智能化运维的需求。随着人工智能技术的快速发展，深度学习凭借其强大的特征提取能力和数据驱动建模优势，逐渐成为复杂机械系统故障预测与健康管理（PHM）研究的重要方向。本文围绕深度学习方法在机械系统故障预测中的应用展开，重点探讨了深度神经网络、卷积神经网络以及循环神经网络等模型在特征提取、故障诊断和寿命预测中的优势与不足，并结合实际案例分析其在工业应用中的可行性。研究表明，基于深度学习的PHM 方法能够显著提升故障识别精度和剩余寿命预测的可靠性，为机械系统的安全运行和维护决策提供了科学依据。未来，该研究方向将与边缘计算、大数据和多模态融合技术进一步结合，推动智能制造与智慧运维的发展。关键词：深度学习；复杂机械系统；故障预测；健康管理；智能运维
闫涛
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摘要：随着人工智能在网络安全威胁检测领域的广泛应用，基于深度学习的检测模型在入侵识别、恶意流量分析和攻击模式判别方面展现出前所未有的优势。然而，对抗样本攻击严重威胁检测系统的可靠性。本文从对抗样本的生成机制出发，分析其在网络威胁检测中的危害，探讨对抗训练、模型鲁棒性优化、多模态检测与可解释性增强等防御路径，并结合“志愿魔方大数据服务平台”在线公众服务中的实际案例，说明对抗防御在真实场景中的应用与效果。
胡其乐
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