范文为教学中作为模范的文章，也常常用来指写作的模板。常常用于文秘写作的参考，也可以作为演讲材料编写前的参考。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？下面我给大家整理了一些优秀范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。
践行新课改理念篇一
赵秋玉
辨析思考，自己去体验，为其终身教育打下了坚实的基础。现使用的新教材中设置了很多活动性栏目，为我们使用开放式教学模式提供了很好的素材。因此，在教学中我放手让学生进行探究，变老师教为真正学生动手探究，不怕学生出错。走下讲台，让学生动手、动口、动脑，让学生互相充当老师，互相学习，师生互动，生生互动，只有创造出这样的氛围，才是学习的环境。学生讲的可能不是很圆满，应根据学生实际掌握知识的情况，对有一定难度的题进行点拨，这样既节省了时间又能根据学生情况，使学生牢固的掌握了知识。
堂上给学生以参与的机会。
以上是我实践新课改的点滴体会和看法。作为新课改的具体实践者，我坚定新课改方向不动摇，对生物学课改的过程不断进行探索，伴随着高中生物新课改的步步深入，我会一路实践一路总结，在课改中成长，当然也会在课改中收获，我坚信新课改是振兴国家教育，适应国际潮流，全面提升学生素质的唯一选择。只有改革旧课程才是教育的出路，我会继续发挥新课改教学的主动性和创造性，使自己的专业素质与课改一起成长。
践行新课改理念篇二
鱼市中学
杨焕良
新课改是一种新理念，新思想。这对我们每个人来说都是一种挑战，都是一个新的开始,因此我们每一个教师都必须进行各种尝试，不要瞻前顾后，要在不断的探索中成长。新课程理念的核心是“使数学教育面向全体学生，让每一位学生得到全面发展。”我想这就是评价新课程课堂教学的惟一标准。下面就课改教学实践情况谈谈自己的一点体会：
一、充分突出学生的主体地位
在教学中，我尽可能把课堂还给学生，让课堂焕发活力。引导学生变单调的被动学习为活泼的主动学习。在课堂上，我鼓励学生大胆地走上讲台，让他们讲，让他们讨论，使讲台成为每个学生表现自己的舞台,让学生积极参与教学的全过程。
二、充分考虑学生的思维结构
数学教学是数学思维活动的教学，进行数学教学时自然应考虑学生现有的思维活动水平。思维能力及智力品质都随着青少年年龄的递增而发展，学生的思维水平在不同的年龄阶段上是不相同的.因此，要使数学教学成为数学活动的教学必须了解学生的思维水平。
三、充分考虑教材的逻辑结构
课改后的新教材是属于“螺旋式上升”的知识构架，有利于开发学生的智力，培养创新能力。我们觉得新教材中知识的“螺旋式上升”的方法非常适合学生。使学生对新知识不用一下接受，在学习的过程中，有一个循序渐进的理解融会贯通的过程，学生学起来也越有兴趣。
四、考虑积极的教学方法
目前关于教学方法的研究呈现出一派兴旺的局面，种类之多、提法之广。我们主张，采用积极的教学法，因课、因人、因时、因地而异。比方说，对于教材内容多数是逻辑上分散的数学定义和公理等采用自学辅导法较为适宜；对于教材中的一般公式、定理等采用问题探索法较好；对于教材中理论性较强的难点，一般采用讲解法较好。教师要灵活掌握。
从学习方法上看，随着学科多样化和深刻化，中学生的学习方法比小学生更自觉，更具有独立性和主动性。因此，在教学中教师就要注意启发学生的积极思维。
2015年4月28日
践行新课改理念篇三
1大数据
来自生物、医药、医械、临床实验与健康管理等各个方面的数据，构成生物医学的各类大数据资源，它们形式多样，具有自身的特殊性，主要表现在以下几个方面：
（1）原始数据量大，且呈异构、多样性。
（2）难以用数学方式表达其结构及特征。例如：医生对医学影像、信号和其他临床数据的解释多是非结构化的语言或文字形式自由的口述，难以标准化。
（3）数据可能包含冗余的、无意义的或不一致的属性，并且数据经常要更新。
（4）数据采集很难完全避免噪声干扰，而噪声往往会影响处理结果。生物医学大数据处理包括数据的收集、抽取与集成、分析与挖掘、解释和共享等诸多方面，涉及数据库、信息科学、统计学、高性能计算、网络科学、心理学等多个领域。
2生物医学信息处理
2.1数据挖掘在生物医学信息分析中的应用
数据挖掘是对海量数据进行处理和分析，找出数据间的隐含联系，发现未知规律，最终获得知识的过程。挖掘的过程包括信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤[5]。近年来，数据挖掘是生物医学信息分析的常用手段，尤其是在循证医学研究、基因组和蛋白质组的研究领域中有很广泛的应用价值。kdnuggets在全球数据挖掘应用行业调查的结果表明：健康行业位居10大数据挖掘应用领域的第3位。生物医学领域大数据多是不完整的、不一致的、有噪声的，数据具有独特的复杂性、丰富性、规模和重要性，需要数据挖掘的特殊关注。数据挖掘经典算法，如：分类、聚类、关联分析、序列等在生物医学数据挖掘时都可使用。
2.1.1分类（classification）
分类是根据己知数据的特征和分类结果，为每个类找到合理的模型(构造分类器)，然后用这些模型对新数据进行分类。k最邻近算法、决策树、支持向量机、神经网络等是常用的分类模型构造方法。疾病的诊断和鉴别就是典型的分类过程。例如：美国学者利用数据挖掘软件clementine，以决策树算法为模型，分析挖掘了医疗机构healthorg的数据仓库中有关年龄、bmi指数、腰臀比和周锻炼次数等数据，得出糖尿病患病危险因素的分析结果。此外，还有一些国内外研究者针对肺癌、乳腺癌的诊断数据，通过分类挖掘的方法提高诊断的精确性。
2.1.2聚类（clustering）
分析聚类分析是将有共同特征或相似度高的数据对象实例聚成一类的过程，常用来研究样品或指标分类问题。聚类分析在生物医学领域已经得到广泛的应用，例如：可以根据流行病学特征属性的相似程度将病例数据划分成若干类，通过比较各个类别之间的临床医学状态特征属性的差异来分析某类疾病。国外学者选取seer数据库中的217558例肺癌病例，通过分析每个病例的22个临床医学特征属性和23个流行病学特征属性的相似度后，将这些病例划分为20类，这就是典型的聚类分析。
2.1.3关联（association）分析
关联反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识，可以通过表征事物特征的两个或多个变量的取值之间存在的某种规律性，找出数据之间隐藏的关联关系。关联现象在生物医学领域普遍存在，例如：临床上的某些疾病会同时呈现几种不同的病症，这些病症之间就表现为一定程度的关联性，而医生诊断病症的过程常常以观察症状为基础。
2.1.4序列挖掘（sequencemining）
序列是指按一定顺序或规律排列构成的一系列符号、数值或事件。存储于dna、rna和蛋白质中的`遗传和功能信息可用符号序列表示，分析序列数据能找到其统计规律或发现序列组成部分片段之间的相似性或相同性，这是生物信息学研究中最常用方法。此外，还可用时间序列数据进行某些疾病的研究与治疗，例如：欧盟资助的t-iddm（telemetricmanagementofinsulindependentdiabetesmellitus）项目通过internet采集糖尿病患者的连续监测数据，经时间序列分析后找到患者一天内血糖水平变化的规律和趋势，为医生调整或精确胰岛素治疗方案提供有效的数据和支持。
2.1.5图挖掘（graphmining）
利用待研究的数据对象构建图这种数学模型，然后从图中寻找频繁出现的子图，从而挖掘出有价值的信息。例如：美国学术界整合出h5n1禽流感感染风险地图，经过图挖掘分析出h7n9人类病例区域[11]。此外，从政府管理角度来看，公共卫生部门可以针对覆盖全国患者的电子病历数据库进行图挖掘，从而完成全面疫情的监测。
2.2文本挖掘——生物医学文献信息的大数据处理
2.2.1文本挖掘
目前，全球医药类期刊近3万种，每年发表论文200多万篇，并且以每年7%速度递增，互联网上的信息资源约有30%以上的是与医学信息相关的。文本挖掘（text-mining）和信息可视化（informationvisualization）是分析这些数据，揭示知识领域的内在联系的最有效手段。文本挖掘主要结合文字处理技术，利用智能算法，分析大量的半结构化和非结构化文本源（如文档、电子表格、电子邮件、网页等），抽取散布在文本文件中的有价值知识，并转化为可利用的知识的过程，其工作流程如图2所示，挖掘前要完成包括文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤的预处理工作。文本挖掘多以计算机技术实现，文档聚类、文档分类和摘要抽取是应用最多的技术。文档聚类主要完成大规模文档集内容的概括、识别文档间隐藏的相似度、减轻浏览相关、相似信息等功能。文档分类多以统计方法或机器学习自动实现，简单贝叶斯分类法，矩阵变换法、k最邻近分类算法以及svm等都是其常用的分类方法。摘要抽取主要是利用计算机自动地从原始文档中提取全面、准确反映该文档中心内容的简单连贯的短文。此外，文本挖掘的结果评价常用分类正确率、查准率、查全率、支持度和支持度置信度等世界公认的重要参数进行评价。生物医学信息处理领域所涉及的dna序列综合特征分析、蛋白质功能和相互作用分析、疾病基因发现、药物作用靶点预测等都与文本挖掘技术密不可分。在我国，已经有一些研究者利用文本挖掘技术来研究医学文献背后隐藏的知识。临床上，医生用文本挖掘技术对疾病的处方和中药用药规律进行了分析。
2.2.2信息可视化
信息可视化是一种运用计算机图形学和图像处理技术，将信息转换为具有一定意义图形或图像，并进行交互处理的理论、方法和技术。它能有效发掘、过滤和研究海量数据，以更直观、有效的方式使研究人员更容易发现隐藏在信息内部的特征和规律，深层次地发掘包括生物医学领域在内的多个学科的研究热点和研究前沿信息，为研究人员把握研究方向提供帮助。信息可视化的常用工具有tda、citespace、histcite、vxinsight等软件，主要完成数量统计、共现分析和统计图表、共现矩阵、节点链接图、技术报告展示等功能。例如：国外学者针对pubmed数据库中到20的文献，分析了以“电子健康档案”、“医疗记录系统”和“计算机辅助诊疗”为主题的文献的引用情况后，用可视化工具展现其研究结果，使相关领域的科研人员很直观的了解了该领域的研究状况。
3总结与展望
生物医学领域的大数据时代已经来临，与大数据处理相关的新理论、新技术和新方法将给该领域的实质性进展提供有效的技术支持，不断进步的信息处理技术和方法必将是广大研究人员和医生从事研究和诊疗工作的利器。目前，我国相关的大数据的技术和应用还处在学习和跟随的阶段，掌握生物医学知识和大数据处理技术的复合型人才还十分有限，亟需在国家层面制定生物医学领域大数据方面的政策、加大资源投入，从而建立良好的大数据生态环境。同时，重视大数据科学和生物医学的基础研究和相关人才的培养。此外，在生物医学飞速发展越来越依赖数据的同时，也应该多关注隐私问题、数据的安全性问题以及由此涉及的伦理道德问题。我们相信，通过国家和广大科研工作者的共同努力，一定能出色完成生物医学信息处理的各项任务，为我国的生物医学发展做出更大的贡献。
践行新课改理念篇四
随着社会的不断发展和教育的不断进步，新课改教学理念也在不断发展。在实际的教学过程中，我深刻体会到了新课改教学理念的重要性和优点。下面我将结合自己的教学实践，详细地分享一下我的心得体会。
第一段：倡导学生中心的理念
新课改教学理念倡导学生中心的理念，即将学生置于学习的核心地位，使学生成为学习的主体。在实际教学中，我切实把学生作为课堂教学的核心，从教材、教法、教学环境等各个方面，尊重学生的发展和个性需求，借助多种手段与方式，珍视学生的有效参与与主动探究，使得课堂气氛更活跃、更具魅力。在这种理念的推动下，学生更加愿意听从老师的指导，主动参与到教学过程中。
第二段：教师角色的转变
新课改教学理念所间接涉及的教师角色是做一个引导者、协作者、学习者的角色。在这种角色中，教师要充当学生的指导者，诱导学生提出问题、探究问题。通过合作、互动，培养学生的思维能力，形成良好的学习氛围，进而激发学生的主动学习意识。在创建这一氛围的过程中，教师还要扮演学生学习的榜样，借充实自己，激发学生的好奇心，提高学生的探究能力。
第三段：多元思维开发的重要性
多元思维开发是新课改教学应重视的一点之一。因为只有多元化的思维才能够促进学生运用多种知识和方法来解决问题，帮助学生进行自我学习、自我评价和自我改善。在教学中，我长期以来强调针对性的教学方式，让学生逐步练习不同思维模式的运用，提高自己思考和解决问题的能力。在多元思维进一步深化的情况下，教师更加注重开发学生的思维潜能，从而为其终身学习做好准备。
第四段：注重学生的实践操作
新课改教学理念所推动的实践操作是学校必须培养学生的一种能力。实际而言，只有真正地实践，孩子们才能够真正了解这项知识是什么，它们的作用，如何实际用它们解决问题。因此，在笔者的课堂中，除了有着平常的课堂讲解、学习，还加入了更多的实际活动，并对学生进行了具体的指导和实践。在这种实践中，学生能够把知识真正地运用到实践中，并形成肚子里的宝贝，以便之后更好地运用。
第五段：注重评价的重要性
新课改教学理念所注重的评价是学生学习成果的直接体现。在笔者的实践中，除了平常进行的评价，更加注重学习反思，并设计更加丰富、创新的评估善于从学生自身的发展、兴趣、好恶等各方面综合考虑，而非单纯地重视考试成绩的高低。在评价上，要鼓励学生参加各种比赛、课程项目、活动等，让学生在全方位的展示自己。
总结：
新课改教学理念是对传统教学模式的一种重要变革，也是破解学生学习困境的重要思想动力。在我深受教育的岁月里，新课改教学理念让我感悟到了教育的本质、创新和未来。注重学生、注重多元思维开发、注重实践、注重评价，这是新课改教学理念的核心内容。我们要在教学实践中，秉承这一理念，不断彰显新时代教育的活力，真正推动教育的进步。
践行新课改理念篇五
1、整体设计九年一贯的义务教育课程，义务教育阶段以综合课程为主，初中分科课程综合课程相结合，高中分科课程为主。
2、强调课程综合，设置许多综合学科。如艺术，综合实践等。主要是强调学科整合，三维目标整合。
3、强调课程特别是农村中学课程要服务地方经济。
4、强调思想道德教育。
5、均衡科目结构。
6、特别强调综合实践活动，作为必修棵。
7、加强学科的综合性，设置综合课程，增设综合实践活动。
8、开放活动课程：观念开放(体验课程观，平等师生观，三维目标观，生成教学观，发现的学习观)教材开放，主体开放，教学过程开放，评价开放。
9、学校建立以校为本的教研制度；民主科学的教管制度；促进教师专业成长的考评制度。
10、综合实践活动课程：它是一门综合课程，经验课程。以学生的经验与生活为核心的实践性课程。特点：整体性，实际性，开放性，自主性，生成性。主要内容：研究性学习，社区服务与社区实践，劳动与技术教育，信息技术教育。