宋义勇
- 作品数：8 被引量：20H指数：3
- 供职机构：黔南民族医学高等专科学校更多>>
- 发文基金：贵州省科技计划项目更多>>
- 相关领域：文化科学经济管理医药卫生理学更多>>
- 问题教学法在高职高专物理教学中的运用
- 2018年
- 随着新课程改革的不断推进,目前传统课堂模式的弊端也越来越被关注。在高职高专学校当中,物理是一门难度较大,学生不够重视的科目,如果依旧使用传统的课堂教学模式不利于学生的发展。因此为了解决学生在物理课堂上的困难,教师要优化教学模式,通过问题教学方法来充分的利用课堂上的有限来时间进行教学工作,同时重视学生学习能力的提升,让学生激发对物理的学习兴趣。
- 石应基宋义勇
- 关键词：问题教学法高职高专物理教学
- 互联网+时代下高校智慧校园建设的探索与实践被引量：3
- 2016年
- 近年来随着物联网、云计算、大数据挖掘等技术的发展和应用,我国正在全面进入互联网+时代,为各行各业的的发展带来了全新的机遇和挑战。智慧校园的建设逐渐成为互联网+时代下很多高校的发展方向,推动高校信息化的创新,为教学工作的开展带来更多便利。本文主要探讨了互联网+时代下高校智慧校园建设的探索与实践。
- 宋义勇
- 关键词：高校智慧校园
- 浅议在计算机背景下医院信息系统的建设
- 2016年
- 随着互联网技术的不断发展,构建医院信息管理系统对提高医院管理水平,促进医疗卫生事业改革具有重要的作用。本文结合专业知识对医院信息管理系统的建设提出相应的策略,以此为医院信息化管理提供参考。
- 宋义勇
- 关键词：计算机信息管理系统
- 不同产地水冬瓜叶HPLC指纹图谱建立、化学模式识别分析及含量测定被引量：11
- 2021年
- 目的:为水冬瓜叶药材的质量控制提供参考。方法:采用高效液相色谱法(HPLC),以Agela Promosil C18为色谱柱,以0.2%磷酸水溶液-乙腈(梯度洗脱)为流动相,流速为1.0 mL/min,检测波长为210 nm,柱温为35℃,进样量为10μL。采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2004 A版)》建立10批不同产地水冬瓜叶的HPLC指纹图谱并进行相似度评价,通过与对照品色谱图比对进行色谱峰的指认。采用聚类分析、主成分分析(PCA)法和偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)法进行化学模式识别分析,并筛选质量差异标志物。采用相同HPLC法对水冬瓜叶中金丝桃苷和异槲皮苷的含量进行测定。结果:10批不同产地水冬瓜叶HPLC指纹图谱与对照指纹图谱的相似度为0.923~0.983。共确定了11个共有色谱峰,并指认出了峰4、5分别为金丝桃苷、异槲皮苷。聚类分析和PCA、PLS-DA结果均显示,10批水冬瓜叶可分为2类,其中,Y10聚为一类、其余聚为一类;经PLS-DA分析,筛选出了6个变量投影重要性值大于1的共有峰(峰4、3、10、2、6、11)。10批样品中金丝桃苷和异槲皮苷的平均含量分别为0.47~6.97、0.21~1.87 mg/g。结论:所建立的HPLC指纹图谱和含量测定方法稳定、可靠,初步筛选出了不同产地水冬瓜叶中金丝桃苷等6个质量差异性标志物,可用于不同产地水冬瓜叶药材的质量控制。
- 韩忠耀向军陈建宇宋义勇李仕外唐文双叶祖军张林甦田浩王万乐
- 关键词：指纹图谱化学模式识别高效液相色谱金丝桃苷异槲皮苷
- 校企合作背景下高职院校计算机专业人才培养模式的构建被引量：2
- 2023年
- 高职院校是我国教育界发展过程中不可或缺的一部分,对于国家高素质专业技能人才的储备与输入发挥着举足轻重的作用。新时期,教育领域不断深化改革,对培养先进性的人才资源提出了严格要求,面对如此严峻的形势,高职院校教师必须深刻意识到传统教育模式已经不适合当代计算机专业人才培养工作的长足发展,要想改变这种局面,就必须打破传统,加强校企合作的实施。本文分析了校企合作的特点,探讨了校企合作背景下加强高职院校计算机专业人才培养模式构建的现实意义,并提出了校企合作背景下高职院校计算机专业人才培养模式构建的有效措施,希望能够为大家提供一定的借鉴与帮助,助力高职院校计算机专业人才培养工作迈向理想的发展道路。
- 宋义勇
- 关键词：校企合作高职院校计算机专业
- 本土红色文化融入地方高校马克思主义教育的路径探索——以贵州省黔南州为例被引量：2
- 2022年
- 红色文化记载了中国共产党带领广大人民群众艰苦奋斗的精神,是马克思主义理论与中国实践相融合形成的产物,是中华民族实现“站起来”的历史见证,中国共产党和人民群众在长期斗争中所作出的巨大努力都深深地凝结在其中。实现本土红色文化与地方高校马克思主义教育在新时代的有机融合,认知黔南州红色文化的概况,厘清本土红色文化融入地方高校马克思主义教育的内在联系,提出融合的实现路径。
- 张涛宋义勇罗冬妮杨秀琼
- 关键词：红色文化地方高校马克思主义教育
- 不同采收期水冬瓜叶HPLC指纹图谱研究及质量标志物预测分析被引量：5
- 2022年
- 建立不同采收期24批次水冬瓜叶药材的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并采用化学模式识别法对影响不同采收期水冬瓜叶药材的质量标志物进行预测,为不同采收期水冬瓜叶质量控制及质量标志物预测提供方法和依据。采用Agela Promosil C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,以0.2%(体积分数)磷酸水溶液(A)-乙腈(B)为流动相,梯度洗脱,流量为1.0 mL/min,柱温为35℃,检测波长210 nm,进样量10μL。建立了不同采收期24批次水冬瓜叶HPLC指纹图谱,除Y19、Y23样本外,其余样本相似度为0.853~0.973。PCA将不同采收期24批次水冬瓜叶聚成3类。依据VIP>1,预测了影响不同采收期24批次水冬瓜叶药材的9个质量标志物,分别为峰14、峰15、峰11、峰12、峰7(金丝桃苷)、峰16、峰8(异槲皮苷)、峰9和峰17。建立的HPLC指纹图谱方法稳定、简便,主成分分析(principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)预测的影响不同采收期水冬瓜叶药材的质量标志物可为水冬瓜叶药材质量控制提供参考。
- 韩忠耀张涛宋义勇卢洋田浩王万乐曹芳
- 关键词：指纹图谱高效液相色谱法
