学习任务单

摘要： 为了充分发挥学生的学习主体作用,提高学生的学习效率和课堂教学质量,教师开始应用学习任务单。学习任务单在激发学生学习兴趣及降低学生学习难度等方面都具有积极作用,所以如何对其进行合理化运用成为教师研究的课题之一。基于此,文章以初中生物学教学为例,对学习任务单的重要性进行分析,并提出相关策略。

摘要： 在单元整体教学中使用任务单,使原本分布在各课时的相对碎片化的知识,通过巧妙地设计有衔接性的任务单,使知识在一个单元内有效的串联起来,以任务单作为载体,让单元整体教学有效开展。本文笔者以PEP人教版五年级下册Unit1My day为例,就单元整体视角下的小学英语学习任务单的设计予以探讨。提出设计前基于教材内容与学情统筹考虑学习任务单设计;设计中从单元整体教学角度出发设计学习任务单。目的在于单元整体教学中使用整体设计任务单,促进教师进一步实施单元整体教学,督促教师查阅资料,学习专业知识,进而提升自身的专业素养;基于单元整体,在教学中使用任务单,真正使课堂的“教”变为学生的“学”,切实落实英语学科学生核心素养的培养。

摘要： 部编版初中语文教材加大了名著阅读的比重,积极倡导整本书阅读。名著阅读不仅是语文教学的关键部分,也是提升学生语文学科素养的重要途径。教学中教师需要紧扣名著作品的特点,从不同的角度设计学习任务单,构建整本书阅读的“问题链”,全面提升学生的语文综合素养。从问题式、情境式、趣味式三个层面分析说明活动学习任务单在名著阅读中的有效实施。

摘要： 本文通过行动研究法、资料文献法、经验总结法等方法探讨如何培养学生数学自主学习能力。在数学教学中培养学生自主学习能力是落实教学目标的需要,而且有助于加深学生的学习深度、满足学生学习需求。基于此,本文简要阐述通过强化学生自主意识,培养学生数学自主学习能力的策略:课前提供学生学习任务单;课堂上创设有效的问题情境;通过小组合作学习开展实践活动。

摘要： 在教学实践中,采用学习任务单驱动策略,在阅读循环圈理论指导下,利用阅读应用软件"微悦读"开展移动阅读指导,引导学生进行整本书阅读。

摘要： 学习任务群是由多个学习任务建构而成的系统性学习支架,可以分解为若干个学习任务单和评价量规,是大单元教学的一种方式。以校本课程“藏书票”为例,运用逆向设计理念,创设具有温度与挑战性的主题,设计真实性的学习任务,以递进性学习任务单和评价量规为支架实施教学,在“做中学”培养学生美术学科核心素养。

摘要： 《高中语文课程标准(2020年版)》指出:教师运用“以典型任务为主要内容”的阅读活动任务单,科学设计、引导和组织学习活动,可以引领学生在真实的问题和任务情境中培养阅读理解、审美能力,提升语文素养。在实际教学中,教师可以将任务表单作为驱动支架,进行单元整体教学设计。

摘要： 【专题解释】本专题聚焦《长征胜利万岁》《大战中的插曲》《县委书记的榜样——焦裕禄》,让学生感受实用类文本语言准确、通俗的平实之美,感受其灵活、多变的生动之趣,体悟其在语言表达方面的独特性。【预习任务】1.品读《聂将军与日本小姑娘》《大战中的插曲》,根据学习任务单中的具体要求,厘清传记文学与回忆录两种文体在语言表达上的差异。

摘要： 学习任务单是基于教材、班级、学情,由授课教师根据教学内容特点,用文字、图表等形式为学生量身定制、供师生共同使用的导学练习单。在小学语文教材习作单元的教学中,充分利用学习任务单可以优化习作教学环节,明晰习作框架,拓宽选材思路,降低学生练笔难度。三年级上册第五单元是统编教材中的第一个习作单元,利用这个单元帮助学生完成从写话到习作的方法、心理过渡至关重要,而教师科学、合理地借助学习任务单,有利于达成教学目标。

摘要： 以人教版初中物理“电能与电功”一课为例,从学习指南、学习内容与反思评测三个方面设计学习任务单,驱动学生深度学习。以有意义的情境与有层次的问题为牵引,通过创新实验等提供丰富的学习支持资源,协调“情境、知识、问题、活动”的一致性,促成学生按“单”展开主动学习,顺利完成学习目标,发展物理学科核心素养。

摘要： 高职院校课堂教学普遍存在的教学效率差的现象,直接影响着人才培养的规格和质量.本文将结合笔者的教学实际,以《汽车电器》为例,谈谈为落实“以学生为本”理念而设计的任务单,探索高职院校有效教学的概念以及方式方法,为提升教学质量提出了一套简单易行的设计方案.“以学生为本”的教学理念，要求通过课前指导学生进行有意义的课前预习，课上进行针对学生课前预习的“先学后教、当堂训练”的高效教学，改善了学生“学”的方式，改变了教师“教”的行为，最终使教师“教”以学生“学”为基础，与学生“学”融为一体。笔者认为，如果坚持这种教学理念或教学模式，定会唤起学生的自主意识，激发学生积极主动地参与到课堂教学活动的热情，使学生的实验能力和创新能力得到提高，自主探究学习的习惯逐渐养成，真正改善学生的学习方式和学习效果，从而提高教学质量。

摘要： 混合式教学模式由信息技术支持下的传统课堂+翻转课堂教学模式组成,是一种更适合在高等院校实施,更容易达成高等工程教育的核心目标的教学模式.混合式教学模式是机械制图课程改革发展的方向.设计合理的学习任务单是学生自主学习的支架,基于过程的评价、师生间的有效交流、采用'做中学'和'项目学习'等方法,可激发学生参与课堂学习的积极性,提高教与学的效率.

摘要： 高中信息技术微课教学，能使知识变得更形象，能最大程度激发学生的学生兴趣，有利于学生在课堂内进行自主学习。此外，短小而精的微课能在学生注意力最集中的时间内，针对性的对知识技能做出讲解。再有，微课具有相对灵活的人机交互功能，学习者能够根据自己的学习情况，自由合理的安排学习时间，对于容易遗忘的信息技术知识技能可以反复观看或选择性观看，大大减轻了教师的负担。

摘要： 本发明公开了一种适用于单目3D目标检测模型的半监督学习方法，所述方法包括：基于标注数据训练初始教师模型，根据得到的教师模型进行面向数据库的伪标签生成和基于合成图像的学生模型训练，将本轮次训练所得到的学生模型作为下一轮次的教师模型，如此迭代进行多轮次训练直至达到训练要求，得到训练好的学生模型即为单目3D目标检测模型；在训练中采用目标边界框位置不确定度估计方法过滤噪声伪标签，进一步提升半监督训练效果。本发明利用额外的无标签数据，有效提升单目3D目标检测相关算法的精度指标；提出了一种目标边界框位置不确定度估计方法，用于有效过滤噪声伪标签，进一步提升半监督学习的训练效果。

摘要： 本申请涉及一种单图像超分与感知图像增强联合任务学习系统、电子装置和存储介质，其中，该单图像超分与感知图像增强联合任务学习系统包括深度网络模型，该深度网络模型包括第一网络、第二网络和第三网络。其中，第一网络包括大编解小编解码残差网络和包含了叠加的不同内核大小的轻量多尺度残差块的局部残差网络，利用多路径学习策略来同时描述局部和全局信息；第二网络包括两组并联且信息共享的卷积层，用来增强图像的高频细节；第三网络包括U‑net网络和颜色校正模块，用于寻求最佳融合颜色校正矩阵来学习颜色和色调映射。通过本申请，解决了现有技术的图像超分与感知图像增强联合任务不能很好地改善图像的视觉效果的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习的单视图人脸三维重建及纹理生成的方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：人脸三维模型渲染的特殊视点的选取；特殊视点下生成深度图、纹理图作为真值数据；设计深度信息与纹理信息特征共享的集成学习编码网络；设计由共享特征恢复出深度图的分支解码网络，恢复出深度图；设计由共享特征作为潜变量的互信息最大化生成对抗网络，恢复出纹理展开图；调整各任务损失函数的比例，训练模型；将网络输出的深度图进行插值处理再结合纹理图恢复出带纹理细节的人脸三维网格模型。本发明利用基于多任务学习进行单视图人脸三维重建以及纹理生成与风格迁移，具有速度快、成本低等优势。

摘要： 本发明公开了一种适用于单目3D目标检测模型的半监督学习方法，所述方法包括：基于标注数据训练初始教师模型，根据得到的教师模型进行面向数据库的伪标签生成和基于合成图像的学生模型训练，将本轮次训练所得到的学生模型作为下一轮次的教师模型，如此迭代进行多轮次训练直至达到训练要求，得到训练好的学生模型即为单目3D目标检测模型；在训练中采用目标边界框位置不确定度估计方法过滤噪声伪标签，进一步提升半监督训练效果。本发明利用额外的无标签数据，有效提升单目3D目标检测相关算法的精度指标；提出了一种目标边界框位置不确定度估计方法，用于有效过滤噪声伪标签，进一步提升半监督学习的训练效果。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习的单快拍相干超分辨DOA估计方法，该方法通过构建适合相干源的多任务特征分离模型，对天线阵列接收数据中的相干源进行有效分离，然后采用实时性较强的数字波束形成算法即可实现超分辨DOA估计。该DOA估计方法实时性高，且对信噪比和阵列误差等参数具有较高的泛化性。

摘要： 本申请涉及一种单图像超分与感知图像增强联合任务学习系统、电子装置和存储介质，其中，该单图像超分与感知图像增强联合任务学习系统包括深度网络模型，该深度网络模型包括第一网络、第二网络和第三网络。其中，第一网络包括大编解小编解码残差网络和包含了叠加的不同内核大小的轻量多尺度残差块的局部残差网络，利用多路径学习策略来同时描述局部和全局信息；第二网络包括两组并联且信息共享的卷积层，用来增强图像的高频细节；第三网络包括U‑net网络和颜色校正模块，用于寻求最佳融合颜色校正矩阵来学习颜色和色调映射。通过本申请，解决了现有技术的图像超分与感知图像增强联合任务不能很好地改善图像的视觉效果的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于单阶段多任务协同学习的人像抠图方法及系统，该方法包括：获取数据集并对数据集进行预处理，得到训练人像图、对应的透明度图和对应的三元图；将训练人像图输入到预构建抠图模型，生成训练的三元图和训练的透明度图；损失计算并更新预构建抠图模型的参数，得到训练完成的抠图模型；获取待测图像并输入到训练完成的抠图模型，得到人像前景图。该系统包括：数据预处理模块、训练模块、参数更新模块和预测模块。通过使用本发明，解决现有技术中抠图阶段容易由三元图阶段的错误导致抠图阶段的预测错误。本发明作为一种基于单阶段多任务协同学习的人像抠图方法及系统，可广泛应用于图像抠图领域。

摘要： 本发明公开了一种单图像的超分与感知图像增强的联合任务学习方法，针对实际场景中的实际需求，常常将超分与感知图像增强两种任务混合组合，从低分辨率的原始图像中获得高质量的高分辨率增强图像。本申请提出了一个名为Deep SR‑PIE的超分与感知图像增强任务联合学习框架，该框架包括多路径超分辨率网络(MSRnet)、细节互补网络(DCN)和混合类U‑net增强网络(FULENet)。MSRnet利用多路径学习策略来同时描述局部和全局信息，DCN利用双旁通共享卷积来采样和增强高频细节，FULENet寻求最佳融合颜色校正矩阵来学习颜色和色调映射。通过对四个数据集的定量和定性评价，可以得出我们的联合学习框架在大多数指标上优于比较方法的结论。通过本申请提出的方法，可以更加快速高效地得到高质量的高质量的高分辨率增强图像。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习的单视图人脸三维重建及纹理生成的方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：人脸三维模型渲染的特殊视点的选取；特殊视点下生成深度图、纹理图作为真值数据；设计深度信息与纹理信息特征共享的集成学习编码网络；设计由共享特征恢复出深度图的分支解码网络，恢复出深度图；设计由共享特征作为潜变量的互信息最大化生成对抗网络，恢复出纹理展开图；调整各任务损失函数的比例，训练模型；将网络输出的深度图进行插值处理再结合纹理图恢复出带纹理细节的人脸三维网格模型。本发明利用基于多任务学习进行单视图人脸三维重建以及纹理生成与风格迁移，具有速度快、成本低等优势。

摘要： 本发明公开了一种基于单网络多任务学习的车辆多属性检测方法，该方法包括：图片收集与筛选；数据集制作；网络设计，基于Darknet深度学习框架，根据车辆多属性的特点采用端到端的、一阶段非级联模式设计网络结构，搭建网络模型；模型训练，设定并调整模型参数，根据设计的网络模型训练车辆多属性数据集，并在训练时，进行数据增强和多尺度训练；模型测试和模型评估六个步骤。本发明基于Darknet的深度学习框架平台进行设计、搭建网络模型，是一种端到端的一阶段非级联结构，网络通过采用数据增强、卷积核分离、多尺度特征融合等技术，提升了车辆多属性的检测效果，在实现较高检测精确率和查全率的同时，具有较好的实时性。