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二年级上册语文学期教学工作计划
一、指导思想
以马克思主义教育科学理论为指导，努力贯彻国家基础教育课程改革的精神，落实高中语文课程标准提出的课程理念，遵循语文教育的规律，致力于全面提高学生的语文素养，提高学生正确理解和运用祖国语言文字的能力，教学中突出“过程和方法”，重视积累、感悟、熏陶和培养语感，使学生掌握学习语文的基本方法，养成自学语文的良好习惯，提高文化品位，为学生终身发展奠定良好基础。
二、教材分析
我们使用的是人教版新教材，体现了新理念和新目标，致力于构建新的教材系统，促进学生综合素质的提高，确立学生在学习中的主体地位。在编排体系上，人教版《必修五》按照“阅读鉴赏”“表达交流”“梳理探究”“名著导读”四大板块安排相关内容。同时根据学校的安排，本期开始开设选修课《文章写作与修改》、《中国古代诗歌散文欣赏》。
《文章写作与修改》是在新课标精神的指导下编写出来的，是为高中生提供的语文选修课中的一种。本书内容共分4章，每章3节，总共12节，涉及个性化写作、材料的使用、认识的深化以及文章修改四个方面的问题。为具有写作兴趣和特长的高中生开辟的写作新天地，同时也为高中生参加高考提供了必要的发展空间。《中国古代诗歌散文欣赏》这本教材，从高中生实际水平出发，对于诗歌，从“以意逆志、知人论世”（探究诗旨）“置身诗境、缘景明情”（把握诗境）“因声求气、涵咏诗韵”（体会声韵）三方面入手；对于散文从“创造形象、诗文有别”（理解散文的形象性）“散而不乱、气脉中贯”，切实地培养学生的文学文化修养，提高学生的文言文阅读能力。
三、学生分析
本期本人担任高二文科xxx、xxx两个班的语文教学。
本人面临的两个班属于平行班，学生由高一升入高二，刚刚经历分班，情绪欠稳定，人数超多，中等生少，后进生多，学习兴趣欠佳，语文基础知识薄弱，语文学习习惯较差，课堂沉闷，思维不活跃，思考问题不积极。
四、工作重点
1、培养学生热爱祖国语言文字、热爱中华民族优秀文化的感情，培养社会主义思想道德和爱国主义精神，培养高尚的审美情趣和一定的审美能力，提高学生的道德修养，全面提高学生的语文素养，帮助学生树立正确的道德观、世界观、人生观。发展学生健康个性，逐步形成健全人格。
2、加强对学生语文学习习惯的培养，加强常规工作的落实和检查，并有阶段性检查小结和整改措施。
3、激发学生的兴趣，引导学生在课外阅读，养成阅读经典和优秀作品的习惯，拓展学生语文学习空间。
4、提升学生对阅读量，引发对中国文学的感性认识，培养文言语感，提高审美鉴赏能力。引导自主写作，在实践中提高写作能力。
5、培养学生自主学习、合作学习和探究学习的习惯和能力。
五、具体措施
1、加强书本和网络的学习，提高教师自我素养。
2、提高备课质量，继续学习新大纲，钻研新教材，探索新教法，体现知识和能力要求，充分发挥教师的个性和优势。
3、指导学生加强积累，全面提高学生的语文素养。要求学生准备摘抄本，用好《语文读本》，每周布置阅读量，积累语文基础知识，名句名篇的知识。
4、重视诵读，改进古诗文教学，培养学生语感。
5、跟同事协作，集体备课，资源共享。向同事们学习，积极参加学校的听课评课活动。
6、作文训练以“表达交流”和《文章写作与修改》相结合，面批、互评、自批多种批改方式结合，切实提高效率。
7、加强电化教学，增加课堂容量，激发学生学习兴趣。
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学生用AI写论文？应对方法来了！斯坦福大学推出DetectGPT
GPT-3、PaLM 和 ChatGPT 等大型语言模型（LLM）已经被证明能够针对各种各样的用户查询做出非常流畅的响应，生成“令人信服”的有关科学、数学、历史和当前事件以及社会趋势等复杂问题的回答。
尽管这些回答经常充满错误，但这些生成文本的清晰、自然仍然使得 LLM 在某些情况下被用来替代人力，特别是在学生论文写作和新闻方面。
例如，学生可能使用 LLM 来完成书面作业，使得教师无法准确地评估学生的学习情况；而且，由 LLM 撰写且公开发布在新闻网站上的内容，往往存在大量的事实性错误，由于缺少足够的人工审查，也会对新闻读者产生误导。
不幸的是，在对 LLM 生成的文本和人类编写的文本进行分类时，人类的表现只比随机情况略好（Gehrmann et al., 2019）。因此，使用自动检测方法来识别人类难以识别的信号，成为当前业内的一个重要研究方向，这种方法可能会让教师和新闻读者更相信他们看到的内容来自人类。
近日，斯坦福大学研究团队提出了一种名为 DetectGPT 的新方法，旨在成为首批打击高等教育中 LLM 生成文本的工具之一。相关研究论文以“DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature”为题，已发表在预印本网站 arXiv 上。
在此次工作中，研究团队基于“LLM 生成的文本通常徘徊（hover around）在模型的对数概率函数的负曲率区域的特定区域周围”这一发现，提出了一种用于判别 LLM 生成文本的新指标，这一方法既不需要训练单独的分类器，也不需要收集真实或生成的段落的数据集。
据论文描述，DetectGPT 可以将 20B 参数 GPT-NeoX 生成的假新闻文章的检测从 0.81 AUROC 提高到 0.95 AUROC。
研究团队表示，这一方法在检测机器生成的文本方面优于其他零样本方法，或在未来的机器生成文本检查方面非常有前途。另外，他们也将尝试将这一方法用于 LLM 生成的音频、视频和图像的检测工作中。#人工智能##科技##热点#
