去雄对睡莲花瓣开放角度及生理生化特征的影响

为揭示睡莲(基部被子植物)的开花特性,探究雄蕊在睡莲花瓣节律性开放过程中的作用.本研究以蓝鸟睡莲(Nymphaea 'Blue Bird')为实验材料,在去雄(摘除雄蕊)后记录花瓣开放角度和萎蔫时间,并于去雄后第6、24、48及72小时测定花瓣的生理生化指标变化.结果 显示,去雄后睡莲花瓣的开放角度小于对照组,在第48小时与对照组开放角度差异最大,达到49.31°,而去雄后花瓣萎蔫的时间与对照组相同,均出现在第72小时;去雄引起了花瓣多项生理生化指标发生变化,其中,含水量在第24小时与72小时显著低于对照组,比对照组分别低0.7％与0.9％;可溶性糖含量变化显著,在第24小时和48小时比对照组分别高出0.48与0.68 mg/g;脯氨酸(Pro)含量在第72小时显著高于对照组;过氧化物酶(POD)活性从第24小时起比对照组显著升高;而丙二醛(MDA)含量则与对照组无明显差异.以上结果说明,去雄导致了睡莲花瓣开放角度及生理状态发生改变,该发现进一步地揭示了睡莲的开花特性,首次证明了雄蕊对于花瓣节律性开放具有调节作用,为花瓣开放闭合及切花保鲜等领域的研究提供了新的思路.     

高等教育互动式教学法的发展与教学实践——以“国际商法”课程改革为例

为了适应现代化教学理念及提升教学质量,采用互动式教学法能够促进学生知识、能力及素养三大目标的全面实现,因此该教学法在高等教育改革创新过程中具有重要价值。以"国际商法"课程互动式教学改革为例,从教学目标、路线及教学实施评价等进行全方位互动式教学的理论与实践改革探索,并结合学生的对比试验数据证实了该方法在提升学习效果方面的作用。最后从提升认知和参与程度、提高内容设计及强化平台建设等3个维度提出了推进互动式教学改革与互动教学方法应用的建议。     

高职植物组织培养技术课程项目化教学改革探析——以湖北三峡职业技术学院为例

笔者在植物组织培养技术的课程教学中,整合教学内容,结合生产实践,设计成3个教学项目和13个工作任务,构建"教、学、做"一体化的教学模式,同时完善考核评分细则,注重过程考核和建立多元化考核评价体制,在项目化教学改革后教学效果显著提高。     

数字化技术背景下机电传动控制课程教学研究

数字化技术在经济领域的应用越来越广泛,机电传动控制是一门具有重要工程应用价值的课程。分析了机电传动控制课程在教学方面存在的问题,重点探讨了课程的内容繁多、课程理论较抽象、实验教学设备缺乏、现代和传统两种教学模式互补等方面内容。根据教学中的实际情况总结了优化课程内容、增设课程设计以及开展竞赛活动等方面的具体改革措施。     

基于重视实践能力培养的《羊生产学》课程考核改革与实践

结合专业人才培养的要求,对《羊生产学》课程考核中存在的问题进行了总结和分析,提出了《羊生产学》课程考核改革的思路,总结了课程考核改革的一系列具体方法,并进行了课程考核改革与实践。通过《羊生产学》课程考核改革与实践,提高教学质量,为我国畜牧业培养更多的实践型人才,推动我国畜牧业不断向前发展。     

现代学徒制背景下高职《动物病理》教学改革的思考

为深化产教融合,探索具有本专业特色的现代学徒制人才培养模式,充分利用校企资源,培养实用型技术人才,笔者结合畜牧兽医等相关专业实际教学情况,分析了动物病理课程教学过程中存在的问题,提出了培养"双师"教学团队、根据岗位需求选取课程内容、教学方式灵活多样、促进信息化教学等改革思路。     

如何将茶文化融入高校音乐教育课程

茶文化是我国民族传统文化的代表,其凝结着儒释道哲学思想文化的精髓,囊括了丰富多彩的地域风俗文化,形成了以重德、尚和、崇俭、贵真为核心精神内涵,并与文学、音乐、戏曲等艺术相融合,共同构筑了民族文化的华丽篇章。而在中国传统美学影响之下,茶文化与音乐具有内在的共性,本文以茶文化与音乐作为研究对象,立足理论与实践相结合的视角,在分析茶文化与音乐共性以及两者结合重要意义的基础上,重点探讨茶文化融入高校音乐教育课程中策略方法。     

基于核心主干课建设的园艺实验教材编写及课程资源构建与优化

教材是教学内容的知识载体,是学科建设和课程建设的重要组成部分。根据校级品牌专业核心骨干课建设要求,课程组修订园艺实验技术课程教学大纲,重新编写实验指导教材,同时构建和优化教学设备、校内实践教学基地、校园"易尔思"MOOCs网络教学系统等课程资源,以期为一流本科专业建设提供服务。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。