摘要： “教—学—评”一致教学，是将目标转变为评价的教学，学习目标是课程教学的支架，评价要贯穿课程教学的前后，更好地达成学习目标。评价是一种促进学生学习的方式，可以发挥诊断、调整、引导等作用，通过评价促进学习、落实教学等。

摘要： 诗歌作为一种特殊的文学体裁，具有鲜明的文体特点以及强烈的情感色彩，内含无可比拟的教育价值。在理解诗歌文体特征和主旨结构的基础上，教师可以进一步引导学生参与到诗歌内涵的赏析和判断中，在诗歌的审美内化与应用创造中培养学生对诗歌这一艺术形式的理解力、表达力、创造力和审美力，以此提升学生在英语学习中的思维能力和跨文化意识。

关键词： 沈钦韩   清代诗歌   《幼学堂诗稿》  

摘要： 沈钦韩是清代江苏吴县人，著有《幼学堂诗稿》十七卷。其诗歌多为关切民生现实、即事感怀、交友纪行、咏史怀古之作，风格清新淡雅，表现了清中叶底层文人的日常生活图景。当前有关沈钦韩的研究多集中在文献考据方面，本文主要以其诗歌为研究对象，研究《幼学堂诗稿》对于沈钦韩生平思想的重要意义。

关键词： 初中语文   新课程理念   诗歌教学  

摘要： 诗歌作为最美的语言艺术之一，其独特的美学魅力和丰富的文化内涵，使其成为语文教学中的重要组成部分。新课程理念强调学生的主体地位，倡导自主学习、合作学习和探究学习，注重学生个性发展和全面素质的提升。在新课程改革背景下，初中语文诗歌教学被赋予了更加重要的使命，即培养学生的审美情趣、文学素养及情感表达能力。在新课程理念下，诗歌教学应注重培养学生的审美能力、情感体验和文化素养。不断推动初中语文诗歌教学的创新与发展，为学生的全面发展和终身发展奠定坚实的基础。本文将从新课程理念出发，探讨如何在初中语文教学中有效开展诗歌教学，以实现学生综合素质的全面提升。

摘要： 高中语文教材中收录了较多的古代诗歌。针对这些诗作，我们该怎么开展教学活动呢？笔者认为，在教学中适时提问是至关重要的，能对学生的学习起到一定的牵引与支撑作用。下面，笔者就以两首经典的诗歌为例，分享一下提问的经验。一、从诗歌的标题入手提问标题是诗歌的“眉目”。引导学生围绕标题进行思考，可以加深他们对诗歌内容的理解。比如，“将进酒”意为请人饮酒，那么，我们就可以由此发问：1.诗人请谁一起饮酒？他的酒友是谁？

摘要： 人工智能写作方兴未艾，2017年，微软小冰创作的人类历史上第一部人工智能诗集《阳光失了玻璃窗》引起了学界和社会的广泛关注。诗人欧阳江河发表言论称，该系统仅仅是以大数据系统为基础，重新整合和拼接了此前就已经被创作出的诗歌中的语言，从而使人工智能诗歌获得了一种陌生化的效果。但是这一机械地筛选过滤诗歌语言的过程，也使得这类诗歌缺乏最本质的情感，因此也就无法彰显诗人本人最独特的情感体验和鲜明的个性特征。

关键词： 诗歌生成   韵律特征   风格指令   高效微调  

摘要： 近年来,随着预训练语言模型规模的不断扩大,使其涌现出了更强大的语言理解与生成能力。但当应用于某些专业领域时,如古典诗歌生成,现有模型在韵律规范和风格多样性方面仍显不足。为实现高质量的符合韵律和个性化诗歌生成为研究目标,提出了融合韵律特征的诗歌生成模型(Transformer and Prosodic Features Poetry Generation Model,TPPG)和双向可解释性的高效微调方法循环思维链(Loop Chain-of-Throught,Loop Co T),通过数据指令增强的方式对诗歌风格指令数据进行优化与模型训练。以下是本文的主要研究工作: (1)融合韵律的诗歌生成模型。根据韵律特征建立平仄韵律词库和平声韵脚词库,在Transformer编码器中引入平仄韵律编码,模型训练过程中可以捕获更多平仄韵律特征的信息,学习到多种诗歌韵律;最终根据建立的平声韵脚词库规范诗歌生成韵脚,运用极大后验概率对于候选的诗歌选择当前赋有韵律特征规范的最优诗句,整体提升诗歌规范性和流畅性。实验结果表明TPPG模型生成的诗歌能够很好的符合韵律,在人工评价和机器评价中均有提高。 (2)双向可解释性的高效微调方法。本文提出了一种能够增强模型理解能力的微调方法Loop Co T,诗歌生成和诗歌鉴赏可以认为是双向可解释性任务,通过构造双向可解释性任务数据,混合双向数据进行大模型的微调训练。实验表明,诗歌生成与故事生成任务验证了该方法的有效性,在Rouge和BLEU机器指标中评价均高于基线模型。 (3)风格指令数据增强与模型训练。为验证了LoopCoT方法在双向可解释性任务中得到了有效的提升,因此,在诗歌风格多样性生成中采用的从GPT-4的复杂解释痕迹中渐进式学习以及自我进化指令两种方法,对诗歌风格指令数据进行初始化指令和不断的进行迭代优化指令数据。通过构造了足够多样和高质量的数据,以Chat GLM2 6B为基座模型进行Loop Co T的全量微调训练和Lo RA微调训练,通过与开源模型Baichuan2(7B)、Chat GLM2(6B)、Qwen(7B)进行了人工和机器评价,证明了Loop Co T方法和增强风格指令数据训练的模型与同尺寸基础模型相比有较强的表现。

关键词： 李調元   詩歌   藝術風格  

摘要： 清代詩史上,李調元的詩是被忽略的,而且在當時與後世的詩壇上的影響并不大。本文分析造成其詩的成就與影響的强烈反差的原因,并肯定其詩論及詩的藝術成就,以還原童山詩在清詩史上的應有的地位。