例谈新课程理念下地理教学目标制定的基本策略

正一、以课程标准为准线,剖析单元目标,立足学情,厘定课时目标,调整教学内容教学目标是依据课程目标设计的,课程目标应贯穿和体现于教学目标之中,因此,教学目标的内容范围与课程目标应该是一致的。[1]教学目标体系包括课程教学目标、单元教学目标、模块教学目标、课时教学目标(又称课堂教学目标)等四个不同的层次。     

用心采写以情感人——采写于忠礼事迹的经历和体会

“笔写真人”最难,这是很多记者同行都有过的感慨。 从事新闻工作20年,采写过各种题材的新闻作品,最怕写入物通讯：既要通过细节刻画人物形象,又要处理好方方面面的关系……最终要收到“感染人、教育人、鼓舞人、激励人”的效果,的确太难了。     

让情感之花绽放在地理课堂中——情感、价值观目标在地理课堂中的实现

曾几何起,校园里出现了一些不和谐的音符：食堂里吃过的餐盘里大量的剩饭剩菜,垃圾桶边的垃圾比比皆是,奢靡之风在同学问蔓延,追求豪华、气派,无视资源浪费和环境的破坏。更为触目惊心的是学生经不起一点挫折而发生自杀事件……     

基于社交媒体数据挖掘的旅游者情绪感知

随着智能移动终端和社交媒体的普及,带有地理标签的社交媒体数据大量涌现,其“文本—位置—时间”的多维特征使得精细时空尺度上的旅游者情绪感知成为可能。该文基于2017-2019年旅游者发布的新浪微博数据,采用BERT模型对微博数据进行文本分析,探讨旅游者情绪的时空分布规律及不同主题下旅游者的情绪特征,并分析导致旅游者产生负面情绪的相关因素。研究发现,微博中旅游者情绪呈现昼夜、周和季节性节律变化,不同性别旅游者在情绪反应强度及情绪节律上存在差异,对“天气”和“餐饮”主题易产生强烈情绪。该文提出的旅游者情绪挖掘方法可从多维度、多层次挖掘旅游者情绪特征,为旅游目的地舆情监测和预警系统提供借鉴。     

城市微博数据驱动的群体疫情情感响应时空特征——以武汉市和石家庄市新冠疫情为例

研究城市大规模人群对疫情的情感响应时空特征,对于安抚人们情感状态以及优化防控措施具有重要意义。该文以带有地理标签的新浪微博数据为主要数据源,结合实地调查问卷,提出疫情场景下城市用户群体多维情感响应时空特征分析框架,该框架重点构建了城市用户群体对于疫情的多维情感强度的精确评估方法;在此基础上,分析疫情情感响应在时空维度上的变化特征,解析情感响应的显著影响因子。研究结果表明:1)该文提出的疫情情感响应评估方法,可准确量化疫情场景下城市群体多维情感响应强度;2)疫情防控期间政府采取的防控措施能够有效安抚城市群体愤怒、恐惧等负面情感;3)喜悦情感是疫情防控期间城市群体情感响应的主体情感;4)面对疫情再次发生,城市群体负面情感强度上升幅度会显著下降。该研究可为政府部门增强疫情情感监测能力、提升情感治理水平提供方法参考和决策依据。     

解放天然情感 唤醒生命意识

夏丐尊先生说：“教育没有情感,没有爱,如同池塘没有水一样。没有水,就不能称其为池塘。没有情感,没有爱,也就没有教育。”人是有情感的生命个体。尊重生命,就必须承认每个学生都是具有丰富情感的活生生的独立存在的人。目前的地理课之所以成为学生不喜欢的学科,一个重要的原因是教师只见书不见人,禁闭了学生的独立情感,     

火山与碧水 穿越时空的情感

打开中国东北部的卫星遥感图,你可以看到在吉林省东南、长白山系龙岗山脉中段的通化市辉南县境内,点缀有7个或大或小的深蓝色水域,仿佛一颗颗蓝宝石镶嵌在绿色国土上,这就是发育在龙岗火山的玛珥湖,当地百姓亲切地称它们为“龙湾”——火山爆发后,经过漫长的岁月,形成的小而圆形的聚水盆地。带着对火山的敬畏和依偎在它身边的湖水的憧憬,我们随中国地质大学（北京）地质遗迹评价中心走进了这梦幻般的神秘世界。     

关注过程与方法 提升情感态度价值观

每个学生都是一个珍贵的生命,每个学生都是一篇生动的乐章。高中阶段情感价值观教育应渗透到日常教学之中。高中地理新课标强调注重学习过程评价和学习结果评价的结合,除了“知识与技能”要求,还提出了“过程与方法”们隋感态度与价值观”目标。实施素质教育,培养创新人才,就应该注重“情感态度与价值观”的教育,重视“过程与方法”。     

新型冠状病毒肺炎期间公众情感的时空演化分析

新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)严重影响了人们日常的工作和生活,引起了社会媒体的高度关注.基于此,本文选取青岛市为研究区域,运用Pearson相关性分析、核密度分析、百度人工智能(artificial intelligence,AI)情感分析及词频-逆文档频率算法...     

一种基于微博语义的天气情感地图设计

天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。