培智职业教育课程有哪些，当代主要职业教育课程模式有哪些

来源：整理时间：2024-03-15 09:48:48 编辑：职业培训教育手机版

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1，当代主要职业教育课程模式有哪些
2，培智学校职业教育教师应具备哪些素质
3，培智学校义务教育课程设置实验方案的简介
4，人工智能专业有些什么课程求详细课程名字

1，当代主要职业教育课程模式有哪些

一、单科分段式课程模式单科分段课程是指针对某一特定职业或工作岗位的需要，医学可谓中心进行的课程编制，其基本结构分为基础课、专业基础课、专业课（实习课）三段。课程注重学科体系的完整性，关注学科基础理论，而相对忽视学生职业技能的掌握。二、核心阶梯课程模式核心阶梯课程模式，是德国“双元制”中中等职业教育所采用的课程模式，因此也叫“双原址”课程模式。 “双元制”中，一元是指职业学校，另一元是指为学校提供实习培训的企业。促成高等教育定型的主要有两大因素：一是欧洲大陆上普遍出现了比较严格的中等教育制度，并在中等教育与高等教育之间开始建立牢固的衔接关系。二是知识的不断分化和产业需求的发展，促使大学围绕专业学科进行教育。三、能力本位课程模式能力本位（简称CBE/T）是一种职业教育与培训思想，在这种指导思想下的能力本位课程开发模式，我们称之为能力本位课程模式。

当代主要职业教育课程模式有哪些

2，培智学校职业教育教师应具备哪些素质

一是爱岗敬业,关爱学生;二是刻苦钻研,严谨治学;三是勇于创新来,奋发进取;四是淡泊名利,志存高远。具体来说：（1）教师的道德素养教师要有高尚的教师职业道德（简称师德）。主要包括第一，忠诚教育事业；第二，热爱学生；第三，具有团结协作的精神。第四，以身作则，为人师表。（2）教师的专业素养 ①专业知识源素养：第一，广博的科学文化知识。具有丰富的人文科学知识、社会科学知识、自然科学知识和生活知识。第二，精深的专业知识。透彻把握所教学科的基本概念、基本原理及其内在的联系。（懂、熟、化）第三，宽厚的教育科学知识、心理科学知识和管理科学知识。 ②专业能力素养：第一，对学生的发展进行分析、预测和指导的能力；第二，驾驭教材和组织教学的能力；第三，精湛的语言表达能力；第四，运用现代教育技术手段的能力；第五，较强的组织管理能力；第六，较高zhidao的教育机智；第七，教育科研能力。（3）教师的人格素养：善于理解学生、性格开朗；情绪乐观、意志力强；热情、有责任心、仁慈友善；耐心周到、有幽默感；乐于助人、合群合作；公平、客观等。

培智学校职业教育教师应具备哪些素质

3，培智学校义务教育课程设置实验方案的简介

教育部关于印发《盲校义务教育课程设置实验方案》、《聋校义务教育课程设置实验方案》和《培智学校义务教育课程设置实验方案》的通知教基〔2007〕1号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）：根据基础教育课程改革和特殊教育事业发展的需要，我部修订了《全日制盲校课程计划（试行）》、《全日制聋校课程计划（试行）》、《全日制弱智学校（班）课程计划（征求意见稿）》，并更名为《盲校义务教育课程设置实验方案》、《聋校义务教育课程设置实验方案》和《培智学校义务教育课程设置实验方案》，现印发给你们。各盲、聋、培智学校应根据新课程设置实验方案，改进教育教学工作。我们将以新的课程设置实验方案为依据，组织力量研制盲、聋、培智学校课程标准及据新标准编写新的教材。发行和使用时间另行通知。二○○七年二月二日培智学校课程设置实验方案根据《中华人民共和国义务教育法》、《国务院关于基础教育改革与发展的决定》和《基础教育课程改革纲要（试行）》构建符合素质教育要求的新的特殊教育课程体系的要求，设置培智学校课程。课程设置应体现先进的特殊教育思想，符合特殊教育的基本规律和特点，遵循智力残疾学生身心发展规律，适应构建和谐社会的要求，为智力残疾学生的全面发展奠定基础。

培智学校义务教育课程设置实验方案的简介

4，人工智能专业有些什么课程求详细课程名字

人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。

1. 贝叶斯法则2. 参数估计(Parameter Estimation)，包括最大似然估计(MLE)，最大后验估计(MAP)3. 回归(Regression)，包括线性回归，多项式回归等4. 降维(Dimensionality Reduction)，包括主成分分析(PCA)，线性判别分析(LDA)5. Expectation Maximization6. 聚类(Clustering)，包括K-means, Gaussian Mixture Model等7. 分类(Classification)，包括Bayesian Classifier, Naive Bayes, Logistic Regression, 支持向量机(SVM)，神经网络等等。想做理论可以往PAC Learning，概率图模型，结构化预测那边看看。应用一点可以看看ML的一些广泛应用领域，比如计算机视觉，自然语言处理等。

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