山東大學通識課精品展播(第二季)

《山東大學通識課精品展播(第二季)》是山東大學提供的慕課課程,授課老師是謝錫文。

基本介紹

  • 中文名:山東大學通識課精品展播(第二季)
  • 類別:慕課
  • 提供院校:山東大學
  • 授課老師:謝錫文
課程簡介,課程大綱,

課程簡介

《山東大學通識課精品展播》(第二季)由馬兵(文學院)、崔立真(軟體學院)、宋其聖(化學與化工學院)、杜澤遜(儒學高等研究院)、何中華(哲學與社會發展學院)、胡麗娜(材料科學與工程學院)、易凡(基礎醫學院)、范愛軍(經濟學院)、孔新峰(政治學與公共管理學院)、邢占軍(人文社科研究院)等十位老師組成教學團隊,帶領學生從電影文學到人工智慧,從化學文化到古典學術,從傳統傳承到經濟熱點,從材料學到藥物學,從政治學到心理學,充分領略山東大學多學科交叉融合的課堂魅力,全面提升同學們的人文素養、科學素養和創新能力。

課程大綱

第一章 小城之春
1.1費穆與《小城之春》的評價史
1.2費穆如何呈現微妙的人物內心(一)
1.3費穆如何呈現微妙的人物內心(二)
1.4電影中的兩種時間
1.5電影中的景深鏡頭與場面調度
第二章 四庫全書
2.1《四庫全書》是一部什麼樣的書
2.2乾隆皇帝為什麼要修這樣一部大書
2.3《四庫全書》是怎樣纂修的
2.4《四庫全書》纂修的幾個人物
2.5《四庫全書》的命運
2.6《四庫全書朵影遷采》的歷史評價和對今天的啟示
第三章 改變人類歷史的藥物發現
3.1藥物的漫漫研發路
3.2 1923—1958年:胰島素的發現與套用開啟了糖尿病治療的永恆篇章(一)
3.3 1945年:發現青黴素及其對各種傳染病的療效
3.4 2005年:發現幽門螺桿菌及其在胃炎和胃潰瘍中所起的作用
3.5 2015年:屠呦呦——改寫中國的科學史
3.6 2018年:腫瘤免疫抑制治療的革命
第四章 神奇的材料世界
4.1神奇的材料世界——金屬材料(一)
4.2神奇的材料世界——金屬材料(二)
4.3神奇的材料世界——非金屬材料
4.4神奇的材料世界——超導體(一)
4.5神奇的材料世界——超導體(二)
第五章 中國傳統文化當代價值重估
5.1文化認同得以重建的基礎
5.2文化自信得以確立的根據
5.3抵禦外來文化同化櫃應妹的“盾牌”
5.4扭轉“禮崩樂壞”局面的法寶(一)
5.5扭轉“禮崩樂壞”局面的法寶(二)
5.6彌補西方文化局限的資源(一)
5.7彌補西方文化局限的資源(二)
第六章《大學》的當代意義
6.1概說《大學》
6.2解讀《大學章句序》
6.3當代意義之一《大學》:貴族主義的抑或平民主義的?
6.4當代意義之二《大學》:個人主義的抑或團隊精神的?
6.5當代意義之三《大學》:特殊主義的抑或普遍主義的?
6.6當代意義之四《大學》:德性的政治抑或制度的政治?
第說臘享七章 化中有話 —化學與中國傳統文化
7.1煉丹術
7.2鍊金術(一)
7.3鍊金術(二)
7.4化中有話(一)
7.5化中有話(二)
7.6化中有話(三)
7.7話中有化
第八章 有限理性:社會認知與偏差
8.1生活中與社會認知有關現象舉例
8.2人們如何進行社會認知(一)
8.3人們如何進行社會認知(二)
8.4人們如何進行社會認知(三)
8.5哪些因素影響社會認知
8.6社會認知中的歸因偏差
第九章 中美貿易摩擦
9.1中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(一)
9.2中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(二)
9.3中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(三)
9.4中美貿易摩擦不斷升級囑榜踏的真實原因(四)
9.5中美貿易摩擦不斷升級的真實原因陵求櫻灑(五)
9.6保護智慧財產權
9.7一帶一路建設:開拓國際新市場(一)
9.8一帶盼和一路建設:開拓國際新市場(二精蘭奔)
第十章 軟體定義一切
10.1關於大數據的幾個故事
10.2什麼是大數據
10.3大數據的典型套用
10.4大數據的價值與挑戰
10.5人工智慧風起雲湧
7.2鍊金術(一)
7.3鍊金術(二)
7.4化中有話(一)
7.5化中有話(二)
7.6化中有話(三)
7.7話中有化
第八章 有限理性:社會認知與偏差
8.1生活中與社會認知有關現象舉例
8.2人們如何進行社會認知(一)
8.3人們如何進行社會認知(二)
8.4人們如何進行社會認知(三)
8.5哪些因素影響社會認知
8.6社會認知中的歸因偏差
第九章 中美貿易摩擦
9.1中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(一)
9.2中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(二)
9.3中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(三)
9.4中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(四)
9.5中美貿易摩擦不斷升級的真實原因(五)
9.6保護智慧財產權
9.7一帶一路建設:開拓國際新市場(一)
9.8一帶一路建設:開拓國際新市場(二)
第十章 軟體定義一切
10.1關於大數據的幾個故事
10.2什麼是大數據
10.3大數據的典型套用
10.4大數據的價值與挑戰
10.5人工智慧風起雲湧

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