音乐核心素养的十大特征？

一、音乐核心素养的十大特征？

音乐核心素养立足人的音乐发展，强调音乐学习的各个领域、不同情境中所不可或缺的共同所应有的要求，是关键的、必要的音乐素养。音乐核心素养强调的是音乐学科的价值内涵与学生专业成长的综合性和整体性的有机结合，是音乐学科对于学生音乐成长的意义和价值所在。

音乐核心素养可以理解为学生在音乐学习中应达成的有特定意义的综合能力，不是指具体的音乐知识与演唱演奏技能，也不是一般意义上的音乐能力，而是基于音乐知识技能却又高于具体的音乐知识技能。

音乐核心素养反映的是音乐本质和音乐审美价值，是在音乐学习过程中形成的，具有综合性、发展性和实践性特征。

音乐核心素养与音乐课程的目标和内容直接相关，对于认识音乐学科本质、设计音乐教学、实践音乐活动以及正确进行音乐评价有着重要的意义。

二、信息核心素养的特征？

1、信息意识

信息意识是指个体对信息的敏感度和对信息价值的判断力。具备较强信息意识的学生能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式获取与处理信息；能敏锐感觉到信息的变化，获取相关信息，采用有效策略对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性做出合理判断，对信息可能产生的影响进行预期分析，为解决问题提供参考；在合作解决问题的过程中，能与团队成员共享信息，实现信息的最大价值。

2、计算思维

计算思维是指“个体在运用计算机科学领域的思想方法形成问题解决方案的过程中产生的一系列思维活动”。具备计算思维的学生在信息活动中能够采用计算机可以处理的方式界定问题、抽象特征、建立结构模型、合理组织数据；通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题方案；总结利用计算机解决问题的过程与方法，并迁移到与之相关的其他问题解决之中。

3、数字化学习与创新

数字化学习与创新是指个体通过评估和选择常见的数字化资源与工具，有效地管理学习过程与学习资源，创造性地解决问题，从而完成学习任务的能力，形成创新作品的能力。具备数字化学习能力的学生能够认识到数字化学习环境的优势和局限，适应数字化学习环境，养成相应的学习习惯；掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的功能和用法，并用来开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。

4、信息社会责任

信息社会责任指信息社会中个体在文化修养、道德规范和行为自律等方面应尽的责任。具备信息社会责任的学生具有一定的信息安全意识，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则，在现实空间和虚拟空间中遵守公共规范，既能有效维护信息活动中个体的合法权益，又能积极维护他人合法权益和公共信息安全；关注信息技术革命所带来的环境问题与人文问题。对于信息技术创新所产生的新观念和新事物，能具备积极的学习态度、理性的价值判断能力和负责的行动能力。

三、青年精神素养品质特征？

       爱国奉献。爱国主义是动员和鼓舞中国人民团结奋斗的一面旗帜，是推动我国历史前进的巨大力量，是各族人民共同的精神支柱。培养深厚的爱国主义情感，弘扬爱国奉献精神，增强民族自豪感、自尊心、自信心和自强精神。

        诚实守信。诚信是中华民族的传统美德之一，千百年流传下来，亘古不变。对于推动社会主义济济的深入发展和全面建设小康社会，实现中华民族的伟大复兴，具有重大意义。

        勤劳敬业。艰苦奋斗的创业精神也是我们中华民族的传统美德之一。我们所说的勤劳一般指：吃苦耐劳，不畏困难，坚忍不拔，富有智慧和创造力。敬业精神是一种基于责任心对工作、对事业的全身心投入。

       礼貌待人。自古以来，我国就有“礼仪之邦”的美称，礼貌待人是中华民族的传统美德。这种美德也是代代相传。

        乐于助人。首先从善待他人说起。俗话说：“好人总会有好报！”这话果然说得不错，这话意思是一个人做了好事，就会有好的报应，我们也一样，你尊重别人，别人有会尊重你的。

四、什么是视觉素养的特征？

视觉素养是“读图时代”下的大众基本素养。如今，对视觉信息的感受与处理能力在生活中越来越受到重视，视觉素养能力的高低将自然而然地影响人们的生活情趣与生活质量。

对“美”的“解蔽”，不仅需要“明亮”的眼睛，更需要“敏感”的心灵。因此，视觉素养培养已经成为国民素养教育的基本问题之一。

人们与生俱来而具备的是“看的能力”，而不是“看懂的能力”；能够“看”，却未必能够“看得懂”、“看得好”！

古人云：“形而下者谓之器，形而上者谓之道”。“看见”只是见到事物的表象，是“识器”，而“看懂”却是透过现象看本质，是“问道”。

“看懂”是一种知性活动和理解过程，要比 “看见”难得多：需要拨开表象迷雾，发现和建立事物之间许多的内在关联，便是一种基本的视觉素养能力。

五、小学语文核心素养的特征？

1语言建构与运用。2、思维发展与提升。3、审美鉴赏与创造

六、科学素养10个特征？

1基础性

科学素养是对中小学，尤其是义务教育阶段学生的最基本的要求。在这一阶段形成的科学素养将对学生的一生产生重要影响，对于不再从事自然科学学习的学生来说，他们获得了对自然、社会、科学、技术的较为完整的认识，掌握了自然科学最基本的概念、方法和技能，同时形成了适当的科学观、养成了基本的科学精神，这将使学生终生受益；对于继续学习科学以及将来从事相关工作的学生来说，科学素养同样重要，虽然科学素养的要求往往较低，但它主要强调的是基本概念、方法、观念、精神等方面的要求，其中相当大的一部分是价值观、自然观、人生观等非智力因素，而这部分因素对于学生进一步的科学学习和工作都至关重要。

2丰富性

人们对科学素养的研究往往没有一个僵化的框架或范畴，这就使得研究者可以依据各自的出发点、研究路径得出不同结果，比如有学者强调对科学的社会理解，在社会视野中考察科学素养的内涵；有学者主张STS的科学教育思想，在“科学—技术—社会”框架中描述科学素养；也有学者以“打破单纯以系统科学知识的传授为科学课程目标的、陈旧的课程观念”为出发点，建构丰富的科学素养内涵等等。研究视角、研究方法和理论基础的独特性，是科学素养能够形成多元理解的必要条件之一，由此产生的科学素养的”丰富性”则是其经久不衰的一个重要原因。

3公平性

科学素养说的一个前提性假设，就是科学教育要面向全体学生，要把所有的学生培养成合格的社会公民。因此，科学素养的制定必须考虑到全体学生，使绝大多数学生能够达到科学素养的要求。这些学生既包括有志于科学事业、将来想从事科学研究的学生，也包括决定将来从事其他行业工作的学生；既包括智力出众的学生，也包括智力水平一般的学生；既包括科学课程成绩优秀的学生，也包括科学课程成绩较差的学生。

4开放性

科学素养并不是一个封闭、静止的体系，它具有开放性特征。科学素养的定义和内涵会随着人们对科学本质、教育本质的认识的深化和社会环境的变迁而发生变化。人们会因“时”、因“人”、因“地”去选择和革新科学素养，不断增加新内容，删除过时、陈旧的项目。科学素养因其开放性才具有吐故纳新的能力和不断发展的动力。纵观西方科学素养说的发展历程可以发现，科学素养的解说尽管众说纷纭，但始终在对不同意见的尊重和理解中互通有无，在分歧的交流中互相补充，开放性是其良性发展的动力源泉。

5操作性

科学素养并不是空而又玄的、抽象的科学课程目标。因为科学素养的研究从其开始就很关心科学课程和教学实践，所以能够联系实际，具有很强的操作性。例如美国的《科学素养的基准》涉及K-12年级十二个领域的标准，各领域的标准在每一个年级中都被详细地分解，非常细致、全面，同时还有大量的事例和建议，具有非常强的操作性。可见，真正要制定出一种对实践具有指导意义的科学素养标准绝非易事。不具有一定操作性的科学素养标准只能是形同虚设，这是我们的不足之处。

七、数据素养培训是啥？

        数据素养培训是指具备数据意识和数据敏感性，能够有效且恰当地获取、分析、处理、利用和展现数据，并对数据具有批判性思维的能力，它是对统计素养和信息素养的延伸和扩展。

        数据素养是信息素养的一部分,数据素养培训包括4方面的内容,即数据意识教育、数据技能教育﹑数据应用教育、数据伦理与道德教育。数据技能教育则包含数据获取﹑数据存储、数据处理能力教育。

八、综合素养的六大素养？

1人文底蕴，具体包括人文积淀，人文情怀，和审美情趣。

2科学精神，具体包括理性思维，批判质疑，勇于探究。

3学会学习，包括乐学，善学，勤于反思，信息意识。

4健康生活，包括珍爱生命，健全人格，自我管理。

5责任担当，包括社会责任，国家认同，国际理解。

6实践创新，包括劳动意识，问题解决，技术应用。落实在文化基础，自主发展，社会参与三大方面。

九、大数据的意义及4大特征？

大数据具有重要的意义：

1. 决策支持：帮助企业和组织基于大量数据做出更明智、更准确的决策。

2. 发现新趋势和模式：揭示隐藏在海量数据中的趋势、模式和关联，从而发现新的商业机会和解决问题的方法。

3. 优化业务流程：通过对业务数据的分析，优化流程，提高效率，降低成本。

4. 个性化服务：根据用户的行为和偏好数据，为用户提供个性化的产品和服务，提升用户体验。

大数据的 4 大特征通常被描述为“4V”：

1. 大量（Volume）：数据规模巨大，通常以 PB（Petabyte，1000TB）、EB（Exabyte，1000PB）甚至 ZB（Zettabyte，1000EB）为单位计量。

2. 多样（Variety）：数据类型繁多，包括结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

3. 高速（Velocity）：数据产生和处理的速度快，需要能够实时或近实时地处理和分析大量数据。

4. 价值（Value）：虽然大数据中包含大量信息，但其中真正有价值的部分相对较少，需要通过有效的分析和挖掘手段提取出有价值的信息。

十、大数据金融的七大特征？

大数据金融具有七大特征：高维、多源、实时性、不确定性、异构性、安全性和价值密度大。

高维指数据特征维数多，难以传统分析法处理；多源指采集数据来自不同的渠道，各异性不一；实时性指数据采集、处理和分析需要实时完成；不确定性指数据的不确定性较高，需采用多种方法进行分析；异构性指业务命题和数据源中数据的不匹配性；安全性指大数据金融的数据存储与传输对信息安全有要求；价值密度大指对数据的挖掘分析能够带来重要的经济价值。