学习个体

摘要： 一、研究背景《辞海》(1999)中关于“作业”的定义:作业是指为完成生产、学习方面的既定任务而进行的活动。而课外作业是课堂作业的一种延续方式,对于培养学习者的自觉性与主动性,提高成绩起着非常重要的作用。随着新课程理念的不断实施,教学中也开始引入分层理念(分层教学、分层检测、分层作业)。当“分层”一词用于教学时,指老师根据学习者现有的知识层面、学习成绩、能力水平,把学习者分成若干个小组,老师根据每个小组的实际情况,有目的、有差异地设计作业,尽力满足不同水平学习者的需要,从而使得每个学习者都能得到提高与发展。相对于传统的数学作业(课本上、练习册或者购买的教辅上勾画一些题目),分层作业充分考虑学习个体不同,为水平不一样的学习者提供与他们能力相当的作业。有研究表明,分层作业可以更好地帮助学习者掌握知识与技能,同时培养学生学习的创新性。因此双减背景下,学生的数学作业分层也显得尤为重要。

摘要： 一个班的学生,语文学习成绩总会有学习困难学生的存在。同样的老师教,在同样的班级里学习,学习效果却大不一样。其原因必然在于学习个体的差异,而学习个体的差异,又在于家庭因素的影响。那么,家庭的哪些因素会影响孩子的语文学习呢?一、语文学困生家庭因素分析1.语言交流不和,影响语言习得有不少学习困难学生,之所以语文学习困难,很大一部分因素是因为父母之间情感不和,日常交流语言不和谐。有的父母在平时的日常生活中,因为一点小事便粗言粗语,暴力语言相向。

摘要： 中学生英语核心素养培养的重要性不言而喻.笔者进行了为期两年的专项课题实践和日常教学反思反馈总结,以新课程标准为指导方向,在高中英语教学中融入核心素养方面取得了一些成果.文章结合一线高中英语教师多年的教学经验,着重从两个方面讨论培养核心素养的有效途径.

摘要： 新课程改革背景下,历史教学对学生核心素养的培养提出了更高的要求。不仅历史基础知识需要夯实,课程内容的丰富多元、课程教学的生动有趣更是历史教师在实践中需要重点关注与把握的。历史教学离不开叙述,叙述往往以事件为中轴,以人物为核心。因此,历史叙事对于教师推进教学发挥着关键性的作用。历史叙事不仅能丰富历史的细节,更能将历史的“完整性”恰如其分地还原在学习个体的面前,于此去感知历史人物的大与小,历史事件的偶然性与必然性。通过历史叙事,学习个体能走入“真实的历史情境”,将所思所想融入历史,在真正的感知中学习历史、体会历史。

摘要： 小组合作学习以学生共同提高和促进个性发展为目的。尊重学生个人情感,把学习个体争先超越的学习关系由竞争改变为合作,变为以小组为单位进行组间竞争。师生之间交流也转变为教师引导,生生配合的关系,从而提高学生的学习主动性,也促进了小组内组员之间产生良好协作关系,实现教学相长,共同进步。下面是我在小组教学过程中的尝试,与大家分享。

摘要： 作为计量单位的常识性学习内容,“年、月、日”是一致公认的教学难点。难度主要体现在:一方面,本节课涉及的知识点数量多,如果细致铺陈,教学时间明显不足;另一方面,学生对“年、月、日”的认知经验零散而肤浅,学习个体间的认知水平参差不齐,给学习进程的推进带来较大阻碍。本课教学通常按照以下路径展开:观察年历→发现规律→归纳总结→简单识记→实际应用。

摘要： 日常教学中仍然存在着教师凭借自身的教学经验,执着于教自己觉得重要的内容,而没有深入地了解作为学习个体的学生的能力基础,以致于课堂出现教与学脱节的现象。奥苏伯尔说过:"假如让我把全部教育心理学仅仅归纳为一条原理的话,那么我将一言以蔽之:影响学习的唯一重要的因素就是学生已经知道了什么。要探明这一点,并应据此进行教学。"因此,教学要遵循教育教学规律和学生个体的身心发展规律,把学生已有的知识经验和学习能力看作教学的起点及最重要的因素,要全方位地把握学情,根据学情制定合适的教学预案进行课堂教学,才能让教学真正地促进学生的发展。那么如何基于学生的学情开展有效教学呢?下面以"分数的初步认识"这节课为例谈几点思考。

摘要： 互动教学的核心是学生,旨在通过调节师生关系及其相互作用,形成和谐的师生互动、生生互动、学习个体与教学中介的互动,以产生教学共振,提高教学效果。那么,教师应该如何有效地进行互动教学呢?本文将从语言互动、环境互动和个群互动三个方面浅谈小学数学互动教学策略,从而更好地激发学生的学习兴趣,促进教师与学生、学生与学生之间的交流互动,提高数学课堂的趣味性,提高课堂教学效率。

摘要： 在初中数学教学中有效落实素质教育,可以为学生构建更加开放的学习空间,能够提升学生的学科素养,让学生的学科能力得到发展。素质教育理念要求教师给予每个学习个体更多的关注,合理处理学生间的个体差异,给学生提供有针对性的教学引导方式。

摘要： 学生是一个个独立的学习个体,而合作学习将一个个独立的学习个体联系起来,形成一个个学习群体,实现班级内部互补互助,抑制两极分化,促进教学质效的提升。鉴于此,本文围绕小学语文教学工作中的有效合作,分析教学中提升合作有效性的具体策略,从科学分组、积极引导、竞争探讨、总结评价四个方面阐述具体的教学举措。科学分组科学分组是提升合作学习有效性的关键和基础,教师应将此作为课堂合作开展的第一要务,具体可从以下方面考虑。第一,小组人数。

摘要： 本发明公开了一种结合深度学习和集成学习的辐射源个体识别方法，所述辐射源个体识别方法包括：S1：生成数据集，随机抽取数据集中预设比例样本作为训练集，剩余的作为测试集；S2：生成辐射源特征矩阵；S3：选择深度学习方法构建深度学习模型，并将步骤S2获得的辐射源特征矩阵作为输入进行训练，生成个体识别模型；S4：选择集成学习模型构建集成学习模型，并将步骤S2获得的辐射源特征矩阵作为输入进行训练，生成个体识别模型；S5：确定深度学习与集成学习的权重值，并根据权重值形成针对不同辐射源个体的综合识别模型；S6：利用测试集对综合识别模型进行验证。本发明的方法能够提升辐射源个体识别准确率。

摘要： 本发明涉及面向跨个体数据的学习分类方法，具体涉及一种基于自学习小波卷积神经网络的跨个体学习方法。包括步骤为：对待处理数据，按个体划分训练集和测试集；对每个个体数据进行滑动窗口划分、去基线漂移和标准化等预处理；构建多分支自学习小波卷积神经网络，在训练阶段，对每个个体数据，随机选择若干样本数据，将其输入多分支网络中进行学习；在测试阶段，采用自适应批标准化方法实现测试数据在训练模型上的域适应。本发明提出了一种跨个体深度学习框架，采用多分支卷积神经网络结构，实现对个体特征的全面深入学习和跨个体共性特征的提取；采用自学习小波卷积核，大大减少了可学习参数数量，降低模型过拟合风险，提高了计算效率。

摘要： 本发明公开了一种结合深度学习和集成学习的辐射源个体识别方法，所述辐射源个体识别方法包括：S1：生成数据集，随机抽取数据集中预设比例样本作为训练集，剩余的作为测试集；S2：生成辐射源特征矩阵；S3：选择深度学习方法构建深度学习模型，并将步骤S2获得的辐射源特征矩阵作为输入进行训练，生成个体识别模型；S4：选择集成学习模型构建集成学习模型，并将步骤S2获得的辐射源特征矩阵作为输入进行训练，生成个体识别模型；S5：确定深度学习与集成学习的权重值，并根据权重值形成针对不同辐射源个体的综合识别模型；S6：利用测试集对综合识别模型进行验证。本发明的方法能够提升辐射源个体识别准确率。

摘要： 一种针对性的测试用户学习能力和共同知识需求并智能化匹配数字内容的“学习基因”个体学习能力测评方法。它包括通过对不同个体相对价值的评估、对阅读兴趣和学习偏好的客观分析，进而获取用户阅读取向模型、确定个人的学习需求，为定制企业知识和学习社区、传统出版集成化升级和构建新型社区学习模式做准备。该能力测评方法包括：定义模型和指标体系、个人价值层级评估、定义内容标签和PVE价值评估，研究基础基于发明人咨询顾问长期实践，并结合国内外公开研究成果。这种测评方法可以更好将数字内容产业与读者阅读、终身学习、企业数据图书馆建设衔接起来。“学习基因”个体学习能力测评方法经过长期自主研发和实践，属于国际领先水平。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的鱼类关键点检测、个体追踪和生物量估算方法及系统，本发明能够将在养殖、实验环境下拍摄的实时监控视频输入，通过深度网络进行特征提取，完成个体检测框和关键点定位；基于卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法进行个体追踪，输出鱼类个体的编号；由鱼类各个关键点在图像中的位置变化，进行生物量估算，可实现端到端的鱼类生物量实时估算，为鱼类养殖精准投喂提供科学依据。

摘要： 本发明公开了一种无人机个体多维域电磁信号特征深度学习识别方法，通过无线电监测技术获取无人机电磁信号样本，对样本进行打标签处理，获得信号样本集；对所述信号样本集里的每个信号分别进行多维域电磁信号特征提取，获得每个信号样本对应的多维域特征向量；对所述每个信号样本对应的特征向量分别进行多维域电磁信号特征压缩处理，获得压缩降维后的特征向量；通过所有信号样本的压缩降维后的特征向量构成训练数据集；深度学习分类器模块构造分类器；通过所述训练数据集训练分类器直至收敛；通过训练好的分类器对无人机信号进行监测识别。本发明有效克服深度神经网络在训练样本不足时面临的网络过拟合和泛化能力不足的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于个体实例对的深度学习模型去偏方法，通过定义深度学习模型偏见，选择原始数据集，进行数据预处理，生成个体歧视实例对，定义偏见指标函数，构建深度学习鲁棒性模型，将个体歧视实例对输入深度学习鲁棒性模型进行微调训练。本发明方法通过一种新的个体实例对生成的数据增强的方法解决了深度学习模型的公平性问题。本发明定义了一种新的偏见指标函数克服了现有评价指标对不同数据集具有功能不通用问题的缺陷，即单独使用某一偏见指标针对多个不同数据集的衡量结果可能不具有评判性。本发明提出了一种新的将对抗训练融入到微调训练中的方式，可以通过微小的再训练量达到较好的去偏效果。

摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯优化的人工胰腺长期适应的个体化学习系统，包括个体血糖状况评估模块、个体化AP参数学习模块、贝叶斯优化模块。本发明采用上述的一种基于贝叶斯优化的人工胰腺长期适应的个体化学习系统，实施个体化AP自适应，稳健地调整AP参数(BR)，增加正常血糖时间比例，显著降低低血糖发生的风险。

摘要： 本发明公开了一种自主学习的声纳目标个体识别方法，构建面向声纳目标个体识别的深度学习网络模型，利用历史数据对模型进行训练得到初始模型和模板库，然后接收新数据，利用初始模型对新数据进行预测，提取个体特征模版，在模板库中进行检索匹配，实现对新目标的快速个体识别或同一性认定，并更新模板库，然后再根据声纳平台特点选择模型自主学习更新方法，若为硬件资源充足的平台，则选择基于全历史数据联合学习的更新方法，若为硬件有限的平台，则选择基于现场数据增量学习的更新方法，通过不断学习新数据，实现模型性能提升，更好地满足实战环境需求。

摘要： 本发明属于跨时间维度脑电信号识别领域，具体涉及了一种基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：分别获取源域的带标签脑电信号和目标域的不带标签的脑电信号，并进行信号预处理，获得源域差分熵和目标域差分熵；输入联合域适应个体识别网络，并迭代进行网络训练；获取目标域的待识别脑电信号，并进行信号预处理，获得待识别目标域差分熵；通过训练好的联合域适应个体识别网络，获取目标域的待识别脑电信号的个体识别结果。本发明克服依靠传统方式进行个体身份识别的不安全性以及脑电信号采集时间不同带来的差异性，同时也可以保证个体识别精度，并提高识别效率。