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如何指导学生写政治小论文
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&&& 一、了解几种题型材料式。试题中给出一则或多则材料，要求围绕材料内容撰写一篇政治小论文，题目通常为自拟。例：材料一：&科学技术是第一生产力，科技进步与创新是经济发展的决定性因素。教育是发展科学技术和培养人才的基础，在现代化建设中具有先导性、全局性的作用，必须摆在优先发展的战略地位。&材料二：&青年兴则国家兴，青年强则国家强。社会主义现代化需要青年去建设，中华民族的伟大复兴需要青年去奋斗。青年一代要承担起这个历史责任，就要成长为有理想、有道德、有文化、有纪律的人，成长为对党和国家、对人民有所建树的人。&请结合上述材料，运用所学知识，联系实际，自拟题目，撰写一篇400字左右的政治小论文。漫画式。试题中给出一幅或多幅漫画，要求根据漫画的寓意撰写一篇政治小论文，题目一般也应自拟。命题式。试题中直接给出政治小论文的题目，要求按照题目的要求撰写一篇政治小论文。
&& 二、明确特点政治小论文不同于语文作文中的议论文。但它又与语文作文中的议论文有共同的特点，即要做到论点、论据、论证三要素的统一。政治小论文要求我们运用思想品德课的有关知识，按照&提出问题&分析问题&解决问题&的方法，抓住论点、论据、论证三个基本要素，分析说明社会政治、经济、文化生活中的某一现实问题，它具有自己独到的特色，要求观点正确，旗帜鲜明，政治性强，要求做到论点突出，论证有力，说服力强，同时，行文要求短小精悍，结构完整，符合要求。
&&& 三、掌握一般步骤试题中较经常出现的是材料式或漫画式的政治小论文，以此为例，撰写政治小论文的一般步骤有：确定标题。对材料或漫画，我们要认真研读和领会材料的中心思想或漫画的寓意，找出其与教材知识的结合点，从中提炼出符合题意的标题。提出论点。针对背景材料或漫画的寓意，开门见山，三言两语，亮明中心论点。论点是小论文的灵魂，一篇文章只能有一个中心论点。在确定论点时，必经回归教材，找出教材与材料主题相一致的观点。分析论证。针对中心论点进行有理有据、深入本质的分析，要善于运用论据充分论证自己提出的观点。论证过程要严密，论据要充分、有力。一般说来，论据主要有理论论据和事实论据。理论论据来源于所学的知识，要把课本中讲述的理论知识与材料密切结合起来。解决问题。针对中心论点，联系实际，提出可行性的解决办法。提出的主张或措施，要符合国家的方针政策或法律法规，中学生应该怎样做应紧扣文章内容的要求，不要千篇一律。熟练掌握小论文的格式及大致字数安排一般来说，按照&提出问题&分析问题&解决问题&的思路，小论文至少应有三段，字数400字左右。第一段，提出问题，50字左右；第二段，分析问题，200字左右；第三段，解决问题，150字左右。（本论文由上海论文网 整理提供，如需转载，请注明出处或联系我们的客服人员）
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关于历史小论文写作
编辑:肖兰&
　　历史学科作为一门纯文科的课程，不仅仅是简单的史料学习，也涉及相关内容的写作。下面是YJBYS小编为大家搜索整理的一篇关于历史小的文章，供参考阅读，希望对你有所帮助!
　　古人云：&法无定势、水无常形。&同样，文无定法。在历史考试中，目前最常见的题型就是历史小论文的写作。正如语文作文的写作，写历史小论文也一样，没有固定的格式和方法。如果说有什么方法，也是因人而异，因文而异。笔者结合多年的教学实践，以及历年高考试卷中的历史小论文题，谈一些共通的写作方法，以供读者参考。
　　一、认清题型
　　议论文又叫说理文，它是一种剖析事物、论述事理、发表意见、提出主张的文体，作者通过摆事实、讲道理、辨是非等方法，来确定其观点正确或错误，树立或否定某种主张。议论文应该观点明确、论据充分、语言精练、论证合理、有严密的逻辑性。历史小论文正是议论文中的一种。
　　历史小论文题是近几年高考，特别是新课改之后出现频率很高的题型之一。高考中的历史小论文一般是通过对某段给定的材料谈谈个人的观点看法，从而考查学生论由史出、史论结合的批判、分析能力，体现了历史新课程改革后的教学导向。当然，它的命题特点也是以自主研究性学习为方向，以论由史出、史论结合为答题的原则，以开放性的答题形式，对学生的历史能力进行全方位、多角度、多层次的考查。历史小论文一般没有标准答案，言之成理即可，允许学生根据自己的知识水平自由作答。
　　自从2001年在上海高考历史试卷中首次出现小论文题型之后，其有效考查学生历史学科素养、&以考促教&、促进自主学习、引领教学改革、助推课程改革及其保持试题必要的区分度等考查功能的优势逐渐更多地被考试命题者所认同，并逐步成为越来越多省份历史高考试题的必选题型。然而，对于该题型，学生们的答题却总不尽如人意。究其原因，既有思想认识的不够重视，更有对该类题型缺乏应有的理性分析而导致针对性复习举措的无力、低效使然。为攻克这一复习难题，我认为历史教师必须客观审视小论文题型的考查意义及其命题特点与规律，积极探索行之有效的解题方法。
　　二、日常训练
　　在历年高考试卷中，历史小论文题主要有两种类型，一种是史论题，要求考生论证说明某一历史观点，另一种是史料题，要求考生从给出的史料中提炼文章的主题，自拟题目，撰写论文。正常来说，历史小论文的写作水平可以反映出学生历史基本素养和综合能力的水平，与大学历史专业课考试题型接近，对高中学生而言，具有较高的挑战度。
　　历史小论文写作既要符合写&论文&的正常要求，又要体现&历史&的固有特点。所谓&正常要求&，就是要具备小论文的三要素：论点、论据和论证。所谓&历史特点&，即要言必有据、论从史出、史论结合，做到观点与材料的统一。论点要尊重史实，它是对历史资料进行分析研究后得出的判断;论据要务实求真，要选择能证明论点的典型史料;论证就是运用论据来说明论点的过程。
　　在日常历史学习过程中，教师要有意识地引导学生学习小论文的写作，就像语文作文的写作一样，把它当成长期性的一个学习任务来完成，让学生熟悉这一题型，在规范化的训练之后，能够有效运用所学习的知识进行分析评价，中肯地表达个人的观点。
　　教学生写历史论文，要让学生能透过历史事物的现象看到历史人物或者事物的本质。比如评价秦始皇，我会首先让学生思考、讨论这几个问题：有人评价秦始皇建立了中国历史上第一个统一多民族的中央集权的国家，北筑长城，南凿灵渠，统一货币和度量衡，&书同文，车同轨&，所以，秦始皇对中国的历史发展功劳盖世，你赞同这种观点吗?同时，陕西西安出土的&秦始皇兵马俑&举世闻名，你怎么看待这一浩大工程?为什么秦王嬴政自称&始皇帝&?大秦帝国到了二世就亡国了，他的目的为什么没有实现&&由上述问题，你怎样评价秦始皇这个人?通过一系列的问题分析使学生懂得这样的道理：历史发展自有其所属的客观规律，秦始皇灭六国是历史发展的大势所趋。这样，学生写起论文来就会观点明确，有理有据。
　　三、解题技巧
　　笔者将以江苏2011 年高考历史卷真题为例，来分析在实战过程中如何快速理清题意，做出答案。首先要仔细阅读材料，找出题目中的关键词，明确观点。很多学生，在紧张的考试氛围里，时间紧张，草草阅读题目但不能充分理解题意，导致跑题而失分，十分可惜。很多时候，因为题干中的论点也不是很充分，我们不能完全获悉，因此，就要求我们必须先阅读材料，找出关键词。哪些可以作为&关键词&呢?大体上材料中的主体或者是围绕的中心，反映了材料的意思和要旨的词语可以作为材料的&关键词&。其次要联系已经掌握的知识，堆砌论据，安排结构。正常来说，高考试题中小议论文的材料应该都是我们比较熟悉的内容，但切入的角度可能比较新颖。但对我们学生而言，都不会陌生到没有话写，否则也就失去了考查的意义。
　　总而言之，分析一个材料，要从内因和外因相互结合的角度进行分析，这有利于保证论文的全面性。当然在整个行文过程中要讲究，写论文也不例外，凤头猪肚豹尾，学生写历史小论文一定要写好开头，明确论点、开门见山。高考历史小论文的写作对学生而言具有一定的难度，但却是培养学生自主学习能力、训练独立思维能力的很好方式。作为高中历史教师，我们一定要帮助学生适应这种题型，在考试中取得更好的成绩。
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<div class="ds-thread" data-thread-key="613737" data-title="关于历史小论文写作" data-image="">全球4成人工智能论文是中国人写的，为啥与美国还有这么大差距-基础器件-与非网
作为国际顶级会议，由美国人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）组织的AAAI大会在美国旧金山召开，在今年的大会上中国面孔成为不可忽视的力量。在2571篇投稿论文中，中国和美国的投稿数量分别占到31%和30%，虽然在被接收论文数量上，中国还是低于美国，但数量已经大幅提升。
一个小插曲则是，今年的AAAI大会原计划在新奥尔良召开，由于和中国春节冲突，AAAI Fellow、AAAI现任执委杨强教授和几位教授紧急向组委会发送邮件，使得最终破格更改了时间和地点。
可见，中国在AI领域正在蓄势，逐步成长为中坚力量。据《乌镇指数：全球人工智能发展报告》，在全球人工智能专利数量方面，中国以15745个紧跟在美国26891个之后位列第二，日本以14604个排名第三。值得一提的是，三国占总体专利的73.85%。
&不仅仅是学者，来参会的中国公司也变多了。&杨强表示。从今年的活动赞助商而言，百度、腾讯和亚马逊、一并成为金牌赞助商，、今日头条也跻身银牌赞助商之列。在今年收录的论文中，百度、腾讯、华为、360、今日头条、携程等中国公司的人工智能团队也有出现。
百度研究院院长林元庆对第一财经记者说，过去几年里，她在参加国际上人工智能领域的顶级会议中，确实可以看到参加会议的华人非常多，而且在过去几年里增长很快。他认为这同时也和国内几家公司在人工智能领域的投入有关系。
&中国人适合做人工智能，世界上43%的人工智能论文都是中国人写的。&创新工场创始人李开复曾向第一财经表示。根据美国白宫此前发布的《国家人工智能研究与发展策略规划》来看，从2013年到2015年，SCI收录的论文中，&深度学习&或&深度神经网络&的文章增长了约6倍，按照文章数量计算，美国已经不再是世界第一。在增加&文章必须至少被引用过一次&附加条件后，中国在2014年和2015年都超过美国，位居前列。
&这一轮人工智能并不是一个新的革命，而是18世纪工业革命自动化的一个延续，技术一旦掌握到手里，可以迅速扩展到做全世界的生意，所以这对于中国起到了一个弯道超车的作用。&杨强表示。
中国人数学好、刻苦努力无疑为中国发展人工智能提供了良好的基础，但更大的驱动力在于产业需求。一方面对于传统企业而言，需要新技术来推动产业变革，&中国的经济结构还有很多不合理、低效率的地方，通过人工智能浪潮，就形成了一种新的竞争。&杨强强调。
对于互联网巨头或新兴独角兽公司而言，同样需要借助人工智能技术，激发已经存储的海量数据，提升服务精准度，创造潜在盈利机会，&互联网大市场孕育的应用到C轮需要人工智能。&李开复表示。例如今日头条在借助人工智能技术，将新闻内容和视频进行重新排序，实现资讯分发的千人千面，美图也利用人像数据库，对数据进行标记、结构化，优化图像算法。
&全世界只有中美两国有如此大量的数据、大规模的计算和应用场景，在应用层面中美基本处于同一起跑线。&地平线机器人技术创始人兼首席执行官余凯向第一财经表示。余凯曾担任百度研究院副院长、深度学习实验室（IDL）主任，带领的团队将深度学习技术成功应用于广告、搜索、图像、语音等方面，在此之前他也曾在美国NEC研究院、西门子数据研究部、微软亚洲研究院工作。
在余凯看来，中国有世界上最大的互联网公司，且拥有搜索、社交、电商、互联网金融等很好的应用场景，&大规模的计算平台都需要大规模的应用场景，在小实验室是做不了的，年轻人在这样的工作环境中会得到持续的锻炼，包括工程实验能力、对算法的理解等。&
&最大的优势是人多，这种优势体现在三个层面，人多意味着市场大，有更强的驱动力去把这件事情做好。其次针对社会服务层面，需要很多数据。第三，人才基数比较大，冒出顶尖人才相对多一些。&第四范式创始人、首席执行官戴文渊告诉记者，&从数据量、投入的人力财力来看，中美之间没有多少差距，且中国更有优势。&
但将论文数量视为中国人工智能发展水平有失公允，虽然在靠近商业价值应用层面中美并驾齐驱，但在基础性、原创性研究、创新土壤、人才储备层面，中国相较美国还存在不小的差距。
&国内更多是技术的落地、产业化和应用，国外仍然有很多人在公司和研究院做前沿研究，包括寻求方法论上的突破，我们擅长把事情做得更细致，相对而言突破性和奠基性的工作还不够多。&地平线机器人技术联合创始人、算法副总裁黄畅告诉第一财经。
黄畅毕业于清华大学计算机科学与技术系，曾在美国南加州大学和NEC美国研究院担任研究员，2012年加入百度美国研发中心，2013年和余凯参与组建百度深度学习研究院，任高级科学家、主任研发架构师。在黄畅看来，做研究无外乎寻找新的问题和研究新的方法，而在这两方面国内和国外相比还存在不小的差距。
杨强认为，深度学习是不断发展的，研究领域的领导者应该是开拓新的领域，而不是在原有的基础上深挖。&把一个10层的深度模型拓展到100层甚至1000层，我觉得这个确实是一个进步，中国人目前是这个层次，但这些在我看来并不是一个原创。&杨强举例说道。
&现在很多高校是看教授和学生的论文达标情况，顶级会议论文的发表对学生申请院校、教授评级、申请科研经费等都有帮助，真正做出突破性理论研究，不迎合考核体系的非常少。&戴文渊直言。在他看来，虽然有相当数量的人参与到人工智能研究，但优秀的研究成果并不与参与人数的激增成正比。
余凯认为，有一些中国学生很擅长&刷分&、&刷榜&。&别人做到99.5%，我做了99.7%，并不一定有实质性突破，世界也没有因为这个刷分而变得不一样。原创性的创新需要不一样的思考，现在讲深度学习比较多，所有的人都进行深度学习，而不是思考What is wrong ？How to be different？&余凯强调。
在人工智能领域浸染十年有余的戴文渊也有同样的感受，&很多人用力的方向有问题，准确率达到99.1%、99.15%或者99.2%，其实没有什么差别，并不应该把精力用在这些地方，而应该关注不到60分的领域，去把它做及格。&
回归至深度学习的历史发展脉络来看，正是一个边缘化课题走向主流技术的路径。早在上世纪80年代初期，深度学习学派的开山人物Hinton一直坚持神经网络的探索，但受限于当时的电脑速度、数据量等问题，深度学习理论是一项边缘化的研究，当时AI的主流研究方向与之截然相反，推崇小样本学习，主推SVM学习。
正是以Hinton为代表的一群人对深度学习的坚持，才一步步将边缘课题变成人工智能核心技术。&十年前进入这个领域，中国学生都在学优化理论，现在一窝蜂地学习深度学习，很少有人在怀疑深度学习是不是最优解，就像之前很少有人去思考优化是不是最优解。&戴文渊说道。
人员成本居高不下
在余凯看来，中美之间的差距表现在两方面，一方面是人才储备的匮乏，很多高校在很长时间内并没有人工智能专业，而在美国基本上大的院校都有人工智能教授。以美国卡梅隆大学为例，设有专门的机器人研究所，其中光教授就有100多位，纵向而言，中国布局的时间也比较晚。
早在2012年余凯回国在百度成立了人工智能团队，担任百度人工智能研究院执行院长，在他的记忆里，当时在高校招人非常困难，很多是在招进百度之后再自己培养。
其次从产业链而言，谷歌(微博)或者Facebook的人工智能团队不仅可以从斯坦福等院校招人，还可以从微软、IBM、HP等大公司挖走人工智能领域的人才，&当时别的企业还想着从百度挖人，无论从科研教育还是整个产业界，起步都是晚的，规模还是小的。&
至今余凯仍会频繁去美国参加一些学术会议，让自己保持更多的思考，&国外技术创业比较多，大家探讨的是数学公式及算法，而在中国大部分在讲趋势、概念，如果PPT上放上公式就变得很无聊，心态比较浮躁。&
资本驱动之下，人工智能成为创业最火热的领域，也在加速人才的流动。根据华创资本发布的《2016早期企业薪酬调研报告》来看，人工智能和大数据领域类的早期企业在过去一年的员工离职率高达44%，人员流动活跃。
&付不起工资、抢不到人&成为人工智能企业在人才招聘方面面临的最大博弈。&人才比较少，需要的公司又多，人工智能的人员成本因此居高不下。&戴文渊表示，&我们想要寻找突破常规的人才，需要找到能够将30分的东西做到60分甚至80分的人才，例如目前做深度学习的人有很多，但迁移学习的人才就非常少。&
&德才兼备&是余凯选人的标准，所谓德即对人工智能本身的热情，愿意为之做长期奋斗，而不是短期的。&大部分人是在赶时髦，如果冰天雪地的时候心还是热的，那才叫热情&，才则是数学功底、统计功底、编程能力等等。
&优秀的人才、优质的研究成果永远匮乏，好比人工智能领域论文从每年800篇涨到3000篇，但真正出色的论文在数量上基本不会有太大变化，许多人是在随大流、挖坑灌水、解决细枝末节的问题，产生的真实价值并不大。&黄畅补充道。
与O2O、电商等产业不同，人工智能的技术创新仍旧需要长期且基础性的理论研究工作，如何从顶层设计出发，加强人工智能基础理论研究和核心技术突破，加强人工智能科研人才、技术人才的培养与引进，才是人工智能发展的持续动力。
人工智能挑战
一派繁荣之下，正视人工智能的作用变得更为重要。&相较于告诉人们人工智能能做什么，目前更重要的反倒是告诉人们，人工智能不能做什么。&余凯笑着说道。结合当下的发展情况人工智能仍然面临诸多挑战。
首要挑战就是数据不足的问题。众所周知，人工智能建立在海量数据基础之上，通过大数据训练，来优化算法模型，以人脸识别技术为例，训练这一算法模型需要至少百万级别的图片数据。
目前人工智能主要是监督式学习，有监督的训练就需要带标签的数据，因此数据的质量和精准度及输出结果密切相关。&如何剔除数据中的噪音、垃圾信息，获取优质且带有标签的数据成为新挑战，也正是因为这个原因，半监督式甚至无监督式学习方法必然成为未来的研究热点。&黄畅说道。
另一大挑战在于深度学习的推广和场景迁移能力不足，每个领域的数据都需要重新收集、标准和再训练，很难进行跨领域推广。这些挑战也是人工智能工业界和学术界急需突破的问题。&在招聘的过程中，学习深度学习的人很多，而懂得迁移学习，具备思辨能力的人很少。&戴文渊表示。反映到人才培养和教育而言，如何引导并鼓励学生进行跨领域、原创性的探索研究尤为重要。
例如今年AAAI最佳论文来自斯坦福大学计算机科学系的Russell Stewart、Stefano Drmon，他们所撰写的论文《用物理和特定领域知识让神经网络进行不带标签的监督学习》，就是将物理知识与深度学习相结合，通过跨领域研究给AI带来新的启发。
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