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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 Maximization
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。
赛为智能，三丰智能，机器人，亚太科技，巨轮股份，钱江摩托。

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