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文科背景图前沿信息_文科背景图怎么画(2024年11月实时热点)

内容来源：蜂巢动画所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

文科背景图

……文科生朴宝剑的Sense 241106 朴宝剑的肩膀姿势与角度，与宝剑福祉部应援的背景图很像，感觉像是在Cosplay背景图中的造型。同时，他还用英语“我的朋友”（My Friends）来回应这张应援物料的“好朋友”（韩语）。

加教育学硕士申请，一文搞定！ 𐟌Ÿ随着留学热潮的持续升温，越来越多的学生选择前往加拿大攻读教育学硕士学位。与MBA类似，加拿大教育学硕士对本科专业背景要求宽松，成为许多本科毕业生，尤其是文科背景学生的热门选择。 𐟎“如果你对加拿大教育学硕士的申请流程不太了解，这里整理了一些热门院校的申请要求，供你参考： 𐟏맃�詙⦠᥈—表：多伦多大学英属哥伦比亚大学麦吉尔大学卡尔加里大学蒙特利尔大学阿尔伯塔大学渥太华大学布鲁克大学温莎大学湖首大学特伦特大学温哥华岛大学汤姆逊大学爱德华王子岛大学里贾纳大学布兰登大学毕索大学圣文森山大学 𐟓‹以上院校的加拿大教育学硕士申请具体要求可以参考相关图片。如果你有任何关于申请的问题，欢迎随时咨询。 𐟔希望这些信息能帮助你更好地准备申请，祝你顺利进入心仪的学校！

新老师出试卷？这些细节你一定要注意！大家好，我是一名省示范高中的生物老师。我已经编了三年的试卷了，每年都是我负责找题、出题和改题。今天又轮到我出试卷了，有一些心得体会想和大家分享，希望对你们有帮助𐟑‡𐟑‡𐟑‡：明确标准首先，要明确每次考试的规模和考生的学习情况，这样才能确定考试的难易程度。严格按照试卷要求来定主观题和客观题的数量，题量要适中。找题目原创题需要非常强的专业能力，尤其是文科题目。可以先模仿，再改编。可以试试用组卷网，找的题量尽量大于应有的题量，在改编过程中再来删减。改编题目改题干：就是改变背景材料，可以尝试用最新的政策、本土文化、本地特色来改编。改题目：改数字、改选项。改真题：经典题目可能已经被学生做过很多次了，需要做适当改编。改格式：所有题目改编完成后，按照印刷室的要求改格式，图片一定要是镶嵌式，不然容易错行。反复打磨出完试卷后，自己至少要做三次，检查有没有病句、不严谨的图文、错字等。请同组老师多次打磨，直到没有再发现错误。每一套试卷都是很多老师的心血，希望每一张试卷都能被珍惜，被认真答题。希望这些小建议对你们有帮助，让我们一起加油吧！𐟌ˆ

不用笑文科生了，理工科现在也困难文科有点像远郊盘，潮水退的时候，先挺不住理工科像市区盘，抗跌一点，如果整体趋势不行，也很难顶。图片背景是军工专场（硕士门槛）

UCL金融硕士，不强制GMAT！最近看到一些关于UCL金融学硕士申请的讨论，忍不住要澄清一下。有些朋友发来的截图，看起来像是UCL官网的截屏，但实际上可能是伪造的。大家一定要小心，毕竟这种事情也有造假的情况。 UCL金融学硕士申请要求专业要求：首先，UCL金融学硕士对专业背景有一定的要求。主要看重的是金融、数学、商业、会计、工程、经济理论、科学或统计学这些领域。换句话说，文科背景的申请人可能不太适合。标化成绩：雅思成绩是必须的，GRE和GMAT则不是强制要求。不过，对于学术水平稍弱的申请人，学校还是鼓励提供这些成绩。具体来说，GMAT数学综合能力部分最低要求是43/60，GRE则不低于162/170。学历背景： UCL认可的大学加权均分要求是85/100。如果是商业分析、金融学或管理学硕士，要求会更高，达到87/100。其他中国教育部认可的大学则需要90/100，商业分析、金融学或管理学硕士则需要93/100。小贴士总的来说，申请UCL金融学硕士，一切都要以官网和官方回复为准。能上什么样的学校，需要什么样的条件和材料，不是哪个机构或咨询顾问老师能决定的。大家一定要严肃认真，以官网和官方回复为准！希望这些信息对大家有帮助，祝大家申请顺利！𐟓š✨

考研专业课140分攻略：把握这些重点！ 𐟓š 1️⃣ 构建知识网络第一遍读参考书时，试着建立自己的知识网络。可以按章节，也可以按知识点延伸，做思维导图。比如，某个概念提出背景、影响、特点（优点/缺点）、意义以及与其他理论的联系和区别。虽然一开始可能做不到这么细致，但第二、三遍时不断串联知识，就能形成完整的知识系统。 𐟓– 2️⃣ 多元积累除了专业课参考书记忆，还要主动找其他资料。对文科考研来说，这点很重要。比如，从核心期刊下载论文，结合知识点整理成论述题观点，并积累学界最新话题。 𐟓 3️⃣ 真题训练真题不要等到最后才开始做，而且要做真题分析。要分析学校的考试重点和出题方向。比如，新闻传播学考研，南方学校偏社会类议题、新媒体类，北方学校则更专业。理工科类也要早点开始真题训练，把握出题重点和考察方式。 𐟓 4️⃣ 背诵计划如果专业课背诵内容多，可以划分背诵节奏，分三轮进行，每轮的重点和时间安排要有大致计划。早上是记忆最佳时段，适合背诵。同时，英语单词的背诵和专业课不冲突，合理安排时间即可。推荐用小程序背单词，先测后学，过滤掉已掌握的单词，高效利用时间。 𐟓 5️⃣ 定期回顾定期回顾背诵内容，用默写或转述方式检查。因为背诵的东西一段时间不看就会遗忘，艾宾浩斯的理论非常有道理！

学好数学的唯一方法：狠逼自己！ 𐟔妃𓨦学好数学，唯一的正确方法就是：大胆地“玩命”思考，千万别用文科化的记忆式学习！ ⭐破解数学难题的秘诀，就在于一个字：逼！ ⭐以下是一些建议，需要老师和家长的配合，强迫自己做到： 𐟔𔯼ˆ1）无论如何也不能留空白，即使考试时间再紧张，也要努力挤出一些时间。从最基本的文字开始，到会画的图（如点、线、形），再到一些直接的结论——哪怕这些结论对这道题没用。 𐟔𔯼ˆ2）努力思考，即使想得天花乱坠、云里雾里，也要从已知条件和图形中找出一些结果或结论。只要敢想，必有很多结论可以写出来，也必能解决难题，得分是肯定的。 𐟔𔯼ˆ3）平时一定要舍得花时间归纳小结，他人的经验只做参考，特别是方法技巧方面的。比如：自己为何没想到？为何这么思考？这种思路是否一般性？这个图形或这个思路，还能想到什么？这个思路可行的条件是什么？如果将背景改变呢？ 𐟔𔯼ˆ4）不要为自己的任何缺点、错误找借口，严苛自己：错误是没有理由的，只因自己的“懒”，只因自己的学习习惯。 𐟔𔯼ˆ5）常自问自己：我真的认真思考了没？我今天有无依赖？我今天在难题上写了多少、画了多少？ ⭐如果哪天又习惯性犯错，一定要告诫自己：必须为“懒”付出代价。 ⭐懒字当头，一事无成；懒若缠身，毁了一生——孩子，积“懒”真的会成笨！

别再搞学科歧视了，没意思！最近看到不少关于学科歧视的讨论，真是觉得没必要。从高中开始分文理班那天起，学科歧视就注定了会发生。人类嘛，总是喜欢把相似的东西归类，一归类就容易比较，一比较就容易形成歧视。高中把内容相近、学习方法相似的学科归为文理两类，结果同学们就开始对两者的难易度进行比较，形成了一条学科鄙视链。其实，即使现在不按文理分班了，让学生自己选择想学的科目，这种歧视还是会在潜意识里存在。很多人觉得文科比理科容易，毕竟文科不会的话还能“胡编乱造”，好歹能写点东西出来；而理科不会的话，真的是什么都写不出来。理科那些公式写在黑板上，显得自己很“酷”，也成了装逼的必备元素。不过，文科真的就简单吗？真的背背就能得分吗？我觉得拿理科和文科进行比较就不合理。每个学科的逻辑思维方式不一样。文科是从宏观出发，分析人类行为和社会现象，包括历史运动产生的原因；而理科则注重微观抽象的东西，比如物体的受力分析图和各种函数。这两者怎么就能简单对比出谁难谁简单呢？只能说各有各的难处。再说，文科也不是靠背的。它更需要我们具备批判性思维，清晰的逻辑去分析某个社会现象形成的原因，或者某个作者所处的时代背景及经历如何反映在他/她的文学作品里。当然，文科确实需要背一些理论和概念，但理科不也一样吗？三角函数和求导公式也需要背，因为考场上根本没有时间推出来。总结一下，文理科各有各的难处和逻辑思维方式，不可能简单对比就能判断难易度。那些说学文科的人不聪明、学文的人脑子笨的说法，都是主观判断得出的偏激结果（也是为了装逼）。研究表明，大多数人的智商都是在同一水平且差不多。真正的天才要么保送，要么回回名列前茅。如果真的可以通过文理科判断一个人的智商水平，那那些智商测试WAIS和Stanford-Binet test存在的意义又是什么呢？我始终认为智商应该是通过多方面来判断的，包括创造力、解决问题的能力、反应能力、沟通能力等等。别再搞学科歧视了，真的没意思！

毕业答辩PPT必备内容清单𐟓‹ 毕业答辩PPT是展示你研究成果的重要环节，以下是PPT中需要包含的主要内容： 1⃣ 封面首先，制作一个简洁大气的封面，左上角或右上角放置学校logo，保持朴实风格。 2⃣ 目录在PPT的目录部分，为每个主要章节添加标题，并添加过渡性文字，方便读者快速定位。 3⃣ 研究背景和意义简要介绍论文的研究背景和意义，可以配以相关图片作为背景。 4⃣ 研究方法和思路详细介绍论文的研究方法和思路，理工科可以展示实验、模拟、仿真等内容，文科则侧重调查、文献研究、定量/定性分析法等。 5⃣ 研究成果和应用展示论文的主要研究成果，并说明其在实践中的应用价值。 6⃣ 对策建议根据研究结果提出对策建议，为相关领域提供参考。 7⃣ 论文总结总结论文的主要内容和创新点，突出亮点。 8⃣ 致谢最后，表达对导师和团队的感谢。在制作PPT时，要注意以下几点：每页内容要简洁明了，避免文字过多。使用简单的动画效果，不要过于复杂。每页字数要控制好，避免过长或过短。关键词要标红，结论部分用方框框住，方便读者识别。使用演讲者模式进行答辩，确保内容流畅。通过以上内容和方法，你可以制作出一个专业且高效的毕业答辩PPT。祝你答辩顺利！

文科背景转码：数学不好也能成为编程高手？我读的是文科，没学过高等数学，也能学编程吗？数学好的人，学什么都容易，似乎能成大事。数学究竟是怎么让这么多人（包括我）着迷的呢？首先，普通的前端和后端程序员在日常工作中几乎用不到微积分、概率论、离散数学或线性代数等高数内容。我遇到的最复杂的计算是：某个任务在一台机器上需要10秒钟，我需要多少台机器才能保证高峰期10个用户同时在线，且每个用户等待时间不超过30秒？其实，学编程的核心竞争力不在于数学，而在于耐心。因为只有心境平稳、大脑放松，才能在8到10小时内完成阅读理解、图文问答和资料检索，而且需要日复一日、年复一年地坚持。这听起来，是不是有点像文科从业人员的核心技能呢？

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