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为提高研究生的科研创新能力和培养质量,助力“双一流”学科建设,高校应在研究生教学与培养过程中开展科研与教学融合工作,其具体实施途径如下:一是对校企产学研联合培养模式进行分析,强化与企业联合,聘请企业实践导师,不断提升研究生的创新能力;二是发挥优势特色学科影响力,突出科研成果的教学典型案例,激发学生从事本学科发展新动向研究工作的兴趣。
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近些年,我国逐渐重视医学生临床思维能力的培养,尤其是专业学位研究生,但由于目前规范化培训仍然处于初级阶段,尚未形成系统化培训体系,同时教育机制尚未得到完善,在社会需求前提下对神经外科研究生培养模式的积极探索具有重要意义。对目前医院神经外科培养模式中存在的问题进行总结,在注重临床思维与创新精神培养的原则下提出相应改革措施。
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面对新形势和新要求,研究生思想政治教育工作要探索建立协同育人机制。研究生思想政治教育协同机制的构建,动力来源于社会运行系统的源动力、高校思想政治教育育人进程的驱动力以及研究生资源式培养的内动力;机理在于通过跨部门、跨领域、跨系统的多元协作,整合育人力量和资源平台,形成研究生思想政治教育的协同效应,发挥整体效能。
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科学技术的变革和知识传播方式的转变,使混合式教学成为现当代教学模式的新常态[1]。很多大学都改变了传统的教学方法,逐渐过度到线上+线下混合式教学。这一变化对教师和学生都构成了挑战,值得广泛关注[2]。深度学习是以学习者为主体的主动参与、深度投入和高阶思维的学习过程,是引导学生学习变革真实而有效发生的重要方式[3]。
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现阶段我国儿科临床医学专业学位硕士研究生的培养目标是培养具有实践能力和科研能力的、可适应未来医学科学发展需求的高层次、高素质医学人才。于是,大部分医学院校着力提升研究生的科学意识以及做科学研究的能力,尤其对专业学位研究生的培养更是如此。
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在国家政策的号召下,高等院校对研究生创新创业能力培养给予了大力支持。并始终把培养对社会有用的人才作为高等教育的核心,研究生教育是培养高层次人才的重要途径,传统教育模式显然落后于时代发展的脚步,且社会发展需要创新创业,提高人才培养质量需要创新创业。
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研究生招生录取政治监督有利于维护国家考试制度的公正,有利于维护广大考生的合法权益,有利于维护高校风清气正的形象和保障研究生招生录取工作更好地开展。目前,研究生招生录取过程问题频发,调剂录取存在"不确定性"、复试普遍存在形式主义、复试过程不透明、破格录取不严谨、复试腐败之风悄然滋长。
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党的十九大报告中明确提出,创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。在“双一流”学科建设大背景下,高等学校思政教育和创新教育的有机结合,是国家创新驱动发展战略的迫切需要,是实现中国高等教育机械工程学科发展的有力保障,是新时代下机械工程学科教育改革发展的必然趋势。
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健康是人民幸福和社会发展的基础,是民族昌盛和国家富强的重要标志。通过实施健康中国战略,可有效提高广大人民群众的健康水平。医学院校肩负着为国家培养高层次医疗卫生人才的重任,是推进健康中国战略、全面提升国民身体素质的重要力量。人民群众对于个人健康认知水平的提升以及对于医疗卫生服务需求的不断增长,也对医学生综合素质的培养提出了更高的要求。
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就业工作是党中央、国务院历来高度重视的最大的民生工程、民心工程、根基工程。研究生就业问题是影响我国高质量发展的关键因素,随着全球经济发展不稳定性、不确定性继续增强,毕业生就业面临自身准备不足和外部就业竞争激烈的窘境,毕业生就业市场表现出的供需结构性矛盾更加突出。
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在研究生开展思政教育的过程中,其本身思政教育的系统性正在不断提高,马克思主义理论教育的体系性正在有所增强,在这样的情况下,具体所选择的教学模式会直接影响学生的学习质量。专题式教学的重要性和价值性正在不断提高,特别是相应的必修课和选修课模式会对其学习产生一定的影响。
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德国哲学家雅斯贝尔斯在《什么是教育》一书中指出:所谓教育,不过是人对人的主体间的灵肉交流活动(尤其是老一代对年轻一代),包括知识内容的传授、生命内涵的领悟、意志行为的规范,并通过文化传递功能将文化遗产交给年轻一代,使他们自由地生成,并启迪其自由的天性。
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为了加强基层医疗卫生服务,2011年国务院发文《国务院关于建立全科医生制度的指导意见(国发[2011]23号)》,提出要在国家层面建立全科医生制度,并构建覆盖全国人民的基本健康保障网,这就需要培养大量的合格全科医生。目前,中国的全科医生培养整体上尚处于起步阶段,如何高质量地培养全科医生是一个严峻的考验。
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高等钢筋混凝土结构是结构工程、防灾减灾与防护工程、水工结构工程、港口海岸及近海工程、土木与建筑工程等专业研究生的重要专业选修课,涉及钢筋混凝土结构基础知识、科学研究手段和方法,以及结构设计理论、试验和分析方法的发展历史、国内外研究对比等。大连理工大学建校时就创建了土木工程系,后历经水利工程系、土木建筑学院、建设工程学部等几个阶段的发展,走过了70多年的光辉历程。
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随着大数据技术的快速发展,人工智能进入一个全新的发展阶段,数据智能正与各领域产生着深度的融合,智能化产品已经深入各个行业[1]。数字技术正日益对生产活动产生重要影响,传统产业借助于大数据和人工智能技术从数据中发现有价值的知识辅以生产、销售与管理决策,数字化、智能化特征趋势日趋明显。
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