学习个性

摘要： 传统高中语文课堂教学更倾向于使用“填鸭式”和“满堂灌”等教学方法,这种教学方法虽然能让学生在短时间内记住大量的知识,但无异于把学生当成了学习机器,抹杀了他们的学习个性和成长天性,对其未来的发展非常不利。基于生本理念,教师应当注重学生的个人学习作用,以更加人性化的教学方法引导学生自主学习和探究新知识,对他们来说,这才是释放学习个性,提升语文学习能力的最好方式。

摘要： 随着新课改的不断推进,分层教学已渐渐受到中学教师的重视,尤其对中学音乐教学来说,分层教学更是完善其教学结构的重要内容。我认为,中学音乐教学中分层教学的重要性主要体现在对学生学习个性的塑造、学生个体的和谐发展、学生智力的发展三个方面,而基于其重要性,中学音乐教学中分层教学的实施策略也需以提升学生的音乐核心素养为核心目标,逐渐完善中学音乐教学过程。

摘要： 随着计算机互联网技术高速发展及广泛应用,强大的交互性和丰富的素材将成为主流,这会使教学改革更具有时代特色,多媒体教学课件的主要特点是把教学内容形象化和多样化,内容更具科学性、适用性和交互性,更加有利于体化教学,尊重学生学习个性,根据学生的需要、特点、兴趣、特长施教。一、多媒体教学的优点:(1)交互性强。在传统的教学过程中,教学内容、教学方法、教学步骤等都是老师事先安排好的,学生只能被动地参与和接受整个过程,但是多媒体教学的显著特点则是人机交互,这也是其他任何媒体都不具有的。

摘要： 提问是教师组织课堂教学的有效手段,也是促动学生深思,强化理解的重要途径,由此可见,提问在数学课堂中的作用不容小觑。在以往的课堂教学中,教师忽视问题的设计,在课堂中扮演着学习任务发布者的角色,学生只能被动应付与接受,这样的教学模式完全扼杀了学生的想象力,压抑着学生的好奇心和思考的热情,毫无学习个性可言,长此以往,必将挫伤学生学习数学的信心,阻碍学生的发展。

摘要： “为学生营造一种可以充分发挥学习个性,各持己见、甚至相互讨论的研究性学习氛围。”注意教学内容的价值取向,同时也应重视学生在学习过程的独特体验。“语文课程丰富的人文内涵对学生精神领域的影响是深远的,学生对藏语文材料的反应又往往是多元的。表现在阅读教学中应该大力倡导个性化阅读,教师应创建满足学生需要的个性化阅读氛围,在这种氛围中,引导学生进行体验,特别是学生个体的体验,从而培养学生的语感,具体的课堂教学中教师应以实践操作、创设情境、语言训练、组织活动等方式引导学生进行体验,实现个性化的阅读。

摘要： 庄永洲热爱教育事业,潜心研究语文教学,将语文教学融入自己的生命历程,把爱贯穿于语文教学的全过程。他抓住语文学科的特点,注重对学生语言文字学习能力的培养,学生的语文学习个性飞扬,效果显著。经过多年的历练,他形成了“质朴自然,亲和有力,合作和谐,情趣高效”的语文教学风格。他自幼学习书法,长期研习颜真卿、苏东坡等书体,楷书风格厚重平稳,行书灵动又不失稳重。2017年参加由中国书法家协会组织的全国书法教师培训班取得结业证书。

摘要： 培养学生优良的学习个性品质,是当今英语教改的宗旨和趋势.学生的独立自主性和创造性等良好的学习品质只有在和谐、开放、自主的课堂环境中才能养成.也只有在和谐、开放、自主的课堂环境中才能激活学生的求知欲,唤起学生学习的积极性、培养学生独立创新的能力.

摘要： “疑”不仅是探求新知识的开始，也是探求新知识的动力。在读题中质疑问难，在读文中质疑问难，在讨论中质疑问难，在探索中质疑问难，张扬学习个性，让学生成为学习的主人。

摘要： 本发明提供的是一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法。其特征是：将从在线学习平台中获取学习者相关学习日志文件，包括学习者的历史课程注册记录、对应课程分数以及课程相关属性等数据作为输入数据，通过嵌入注意力机制来更好地获取学习者的历史课程偏好，将其作为自动编码器神经网络的编码输入，然后构建课程知识图谱获得课程先决知识关系，根据课程之间的关联性进行解码，最后计算出学习者学习目标课程的概率，根据概率由大到小来生成学习者的目标推荐列表，以此提高推荐结果的个性化和准确性。

摘要： 一种基于在线学习行为分析的个性化学习推荐方法，包括以下步骤：步骤1，收集数据，获取在线学习平台的学习者日志数据、学生成绩数据，学生性格数据；步骤2，特征提取与挖掘；步骤3，准备数据集进行BP神经网络的训练和测试模型的准确度；步骤4，利用训练好的模型，对新的学习者进行成绩预测；步骤5，向学习者发放调查问卷，并收集问卷数据；步骤6，对问卷数据进行k‑means聚类分析；步骤7，结合不同学习者的性格特征，进行个性化学习方法的推荐。本发明提供一种预测精度较高、较为全面分析学习者线上学习时间规律性的BP神经网络预测方法。并且能够对学习者进行性格分析，为学习者做出个性化学习方法推荐。

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的个性化学习推荐方法，包括以下步骤：定义知识点及题目的难度属性，根据知识点之间的关系构建知识点网络图；根据知识点之间的关系确定知识点下题目之间的关系，构建题目网络图；根据用户行为数据，在题目网络图中得到针对指定用户当前状态下的子图，作为学习边界；进而使用深度强化学习算法，利用用户历史记录建模，训练得到在用户当前状态下的子图中如何选取割集策略。本发明方法可智能化地为用户推荐最佳题目，节省用户学习时间，使其学习效率提高，学习体验提升。

摘要： 本发明属于个性化联邦学习领域，尤其是个性化联邦学习的训练效率与个性化效果量化评估方法，包括以下步骤：S1、创建一个Non‑IID的跨域数据集，作为评测数据集；S2、选择合适的模型，作为个性化联邦学习的初始全局模型；S3、进行联邦学习的全局神经网络训练，聚合出一个收敛的全局神经网络模型；S4、各个客户端利用本地的数据集对下发的全局模型进行优化，收敛并形成个性化的本地神经网络模型；本发明充分考虑了跨域异质的场景，实现了模型的个性化功能，在现有研究的基础上，针对个性化联邦学习训练效率和个性化效果给出定性定量的评价指标，为在跨域异质场景下，为衡量不同个性化联邦学习算法与架构提供了一种具体方法。

摘要： 本发明涉及室内定位技术领域，公开了一种基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法，包括以下步骤：S1.用户构建本地数据集，服务器构造云端数据集；S2.服务器设置有机器学习模型，并且服务器分别给各个用户发放机器学习模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型；S3.用户通过本地数据集中带有标签的数据训练本地模型，得到初始本地模型；S4.服务器通过云端数据集中带有标签的数据训练全局模型，得到初始全局模型；S5.通过联邦学习得到训练后的本地模型和更新后的全局模型；S6，用户根据训练后的本地模型和更新后的全局模型，通过混合专家模型进行个性化定位。本发明解决了现有技术中忽视本地数据高度动态和定位需求差异，无法进行个性化定位的问题，并具有高效率，高精度的特点。

摘要： 本公开提供了一种基于表征学习的个性化联邦少样本学习系统及方法，所述方案包括服务器端和若干客户端；其中：所述客户端，其被配置为：接收从来自服务器端的一组深度模型，并根据模型在本地数据集的表现信息进行模型聚合；每个客户端利用其本地的数据对聚合后的模型进行优化，并将优化后的聚合模型和聚合权重返回给服务器端；服务器端，其被配置为：接收到来自所有客户端的聚合模型和聚合权重，根据聚合权重更新聚合模型的历史表现信息，并根据更新后的历史表现信息，从来自若干客户端的聚合模型中选择预设数量的聚合模型发送到相应客户端进行下一轮次优化；联邦学习过程迭代结束后，每个客户端基于获得的模型对本地数据进行处理，得到处理结果。

摘要： 一种基于元学习的个性化联邦学习方法涉及联邦学习方法技术领域，解决了协同训练灵活性低、算法复杂的问题，步骤一、云服务器确认客户端数量、设置基础网络和元网络的超参数、初始化全局模型参数；步骤二、客户端下载全局模型参数，根据超参数和本地数据集训练本地模型；步骤三、上传本地模型参数，云服务器利用全局模型聚合方法计算全局模型参数；步骤四、返回步骤二直至客户端得到稳定的本地模型参数；步骤五、客户端从云服务器下载全局模型参数和全部本地模型参数，交替训练元网络和基础网络，云服务器保存本地模型参数并计算以更新全局模型参数；步骤六、重复步骤五直至本地模型达到要求的准确率或收敛。本发明协同训练的过程灵活性、算法简单。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的个性化空调智能学习方法，其中，包括：获取测量对象的相关数据，相关数据包括：操作数据和环境数据；对相关数据进行清洗及处理，得到训练数据；导入神经网络，生成用户个性化预测模型；用户个性化预测模型生成测量对象的操作数据；获取用户对于测量对象调整后的相关数据，再次导入神经网络，训练优化用户个性化预测模型。本发明可实现对空调设备的全智能化控制，经过一端时间的训练后，后续的操作大多数情况下无需人工进行操作。并且，在同等环境情况下，相比一般的智能化控制以及传统的空调控制，更加的节能。

摘要： 本发明涉及学习系统技术领域，公开了基于深度强化学习的个性化学习系统及方法，包括个性化学习终端、个性化数据分析处理端以及个性化学习服务端，所述个性化学习终端还包括电子教材交互模块、作业与考试模块、个人学习档案管理模块、疑难问题互动交流模块与资源查询模块，所述个性化数据分析处理端包括个性化学情数据预处理模块、学习内容个性化推荐模块和学习结果智能测评模型构建模块，优点在于：通过整合了学习交互活动终端、个性化模型分析端、个性化学习服务端等多环节的系统资源，支撑学习者依据学习目标，应用个性化学习服务中心提供的服务，快速获取合适的学习资源和学习策略，完成学习目标并进行自我评价，实现自我导向学习。

摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的联邦学习个性化方法，通过权衡在整个数据集上训练的全局模型，与在本地子集上训练的本地模型，来实现个性化。通过当前本地模型学习到的表征与全局模型学习到的表征的一致性损失，来修正本地更新，进而实现联邦学习的个性化。将同时计算全局模型的表征、本地数据训练得到模型的表征，以及当前模型训练的本地模型的表征，然后通过个性化参数，规范这三个表征之间的距离，即在模型层面实现对比学习，以此来修正全局模型适应不同客户端上的任务。本发明能够适应客户端不同的任务，达到联邦学习个性化定制的要求。