学习对策

摘要： “语文要素问题化”即围绕语文要素的落实,提出核心问题,设置学习任务,明确学习路径,搭建学习支架,精选学习资源,制定学习对策。研究实践证明,“语文要素问题化”设计能够有效落实语文要素,促进学生思维发展与提升。

摘要： 中等职业学校(以下简称职校)学生由于某特殊的组成结构,学生的文化基础普遍偏低,来源复杂,使得学生的素质参差不 齐,其中大部分学生存在各种形式的学习障碍,对专业课学习不适应。本文分析学生的学习障碍的多种表现形式及成因,提出一些克 服专业课学习障碍的方法,让职校学生从中获得成功的体验,从而激发学生学习专业课的兴趣,进而提高他们的学习能力。

摘要： 目前我国处于制造业大国向制造业强国发展的关键阶段,对高技能型人才的需求量大大增加,技工院校是培育技能型人才的摇篮.针对技工院校学生学习中存在的学习积极性不高、缺乏学习动力、对所学专业缺乏兴趣等原因进行了分析,提出了从转变教学理念、改编教学内容、改革教学方法及改革学生成绩评定机制等方面入手,提高学生的学习积极性和主动性,提升教学质量.

摘要： 受国家教育部政策导向驱动,聚焦高职学生对接大学英语入学水平的现状,以成熟量表为基础,重点针对LZXD学院高职一年级学生英语学习情况进行问卷调查,通过研究,发现他们当前的英语学习存在着学习兴趣不高、学习方法不当以及英语语法薄弱等诸多问题,并给出提升英语学习兴趣,转变英语学习方法,培养语法获得感等相应的对策与建议,以期帮助高职学生在大学英语入学考试方面顺利过关,能够进入本科学校继续深造学习.

摘要： 在韩语学习中,听力是一个难度较高的内容,韩语与汉语在句式、句型、词汇方面具有明显差异,要提高听力能力,要拓展听力学习渠道,找到科学有效的学习方法,并扩大单词量,培养语感,提高交流能力。文章分析了韩国语听力能力薄弱的原因,探讨提升韩国语听力水平的策略。

摘要： 研究数学课程内容是以提升每一个学生的科学知识为核心价值,要求课程内容的设计为学生将来的研究学习和终身发展打下基础.而深层学习,就是指在教师引导下,学生紧紧围绕着具备趣味性的学习主题开展合理学习,能够将学过的知识与技能付诸行动,进而得到更有意义的学习过程."问题式学习"是落实深度学习核心理念的一个行之有效的对策.文章即从"问题式学习"入手,讨论了"问题式学习"在小学数学教学中的应用.

摘要： 人教版初中地理教学内容离不开地域性教学,学生难以用地理思维去认知、内华与,挖掘,因此把握住以地域性的学习方法与对策,有效提升学生的地理核心素养。

摘要： 数学应用题是小学教学阶段的重要内容，随着新课程改革的实施，在数学应用题教学过程中，教师必须要引导学生掌握综合知识点，增强学生的融会贯通以及灵活应用能力。通过应用题教学，使学生深入了解数学基础知识，提高学生的问题分析与解决能力，帮助学生加强各知识点间的有效认知，切实做到举一反三、融会贯通。所以本文从以下几方面分析探究当前小学数学应用题教学存在的问题，并且根据问题提出相应的指导对策，希望提高学生的学习能力。

摘要： 近年来，随着高校在校生规模的不断扩大，因学业达不到要求而留级、退学、不授学位，不能毕业的学生不再是个别现象，大学生中的学业不良问题亟待社会的高度重视和深入研究。然而造成大学生学业不良的因素是十分复杂的，其中认知障碍、情绪障碍、意志障碍、自我效能感偏低、错误的成败归因、自控能力欠缺、不良的个性等心理因素是极其重要的内在原因。要从根本上解决学业不良大学生的心理问题，提高其学习效率，高校相关部门必须积极探究深层次原因，并制定可行性方案、对策研究。

摘要： 近年来，随着高校在校生规模的不断扩大，因学业达不到要求而留级、退学、不授学位，不能毕业的学生不再是个别现象，大学生中的学业不良问题亟待社会的高度重视和深入研究。然而造成大学生学业不良的因素是十分复杂的，其中认知障碍、情绪障碍、意志障碍、自我效能感偏低、错误的成败归因、自控能力欠缺、不良的个性等心理因素是极其重要的内在原因。要从根本上解决学业不良大学生的心理问题，提高其学习效率，高校相关部门必须积极探究深层次原因，并制定可行性方案、对策研究。

摘要： 近年来，随着高校在校生规模的不断扩大，因学业达不到要求而留级、退学、不授学位，不能毕业的学生不再是个别现象，大学生中的学业不良问题亟待社会的高度重视和深入研究。然而造成大学生学业不良的因素是十分复杂的，其中认知障碍、情绪障碍、意志障碍、自我效能感偏低、错误的成败归因、自控能力欠缺、不良的个性等心理因素是极其重要的内在原因。要从根本上解决学业不良大学生的心理问题，提高其学习效率，高校相关部门必须积极探究深层次原因，并制定可行性方案、对策研究。

摘要： 近年来，随着高校在校生规模的不断扩大，因学业达不到要求而留级、退学、不授学位，不能毕业的学生不再是个别现象，大学生中的学业不良问题亟待社会的高度重视和深入研究。然而造成大学生学业不良的因素是十分复杂的，其中认知障碍、情绪障碍、意志障碍、自我效能感偏低、错误的成败归因、自控能力欠缺、不良的个性等心理因素是极其重要的内在原因。要从根本上解决学业不良大学生的心理问题，提高其学习效率，高校相关部门必须积极探究深层次原因，并制定可行性方案、对策研究。

摘要： 近年来，随着高校在校生规模的不断扩大，因学业达不到要求而留级、退学、不授学位，不能毕业的学生不再是个别现象，大学生中的学业不良问题亟待社会的高度重视和深入研究。然而造成大学生学业不良的因素是十分复杂的，其中认知障碍、情绪障碍、意志障碍、自我效能感偏低、错误的成败归因、自控能力欠缺、不良的个性等心理因素是极其重要的内在原因。要从根本上解决学业不良大学生的心理问题，提高其学习效率，高校相关部门必须积极探究深层次原因，并制定可行性方案、对策研究。

摘要： 近年来，随着高校在校生规模的不断扩大，因学业达不到要求而留级、退学、不授学位，不能毕业的学生不再是个别现象，大学生中的学业不良问题亟待社会的高度重视和深入研究。然而造成大学生学业不良的因素是十分复杂的，其中认知障碍、情绪障碍、意志障碍、自我效能感偏低、错误的成败归因、自控能力欠缺、不良的个性等心理因素是极其重要的内在原因。要从根本上解决学业不良大学生的心理问题，提高其学习效率，高校相关部门必须积极探究深层次原因，并制定可行性方案、对策研究。

摘要： 取得部取得从控制对象观测到的、表示解释变量与目标变量的组合的多个观测数据。教师用学习部基于由取得部取得的多个观测数据，对用于根据解释变量输出目标变量的模型执行学习，生成学习完毕的教师用模型。学习用数据生成部通过对由教师用学习部生成的教师用模型输入规定的解释变量，取得针对规定的解释变量的规定的目标变量，生成规定的解释变量和规定的目标变量的组合作为用于对决策树模型执行学习的学习用数据。

摘要： 本发明的基板处理装置(100)具备基板保持部(120)、药液供给部(130)、基板信息取得部(22a)、药液处理条件信息取得部(22b)、及控制部(22)。基板信息取得部(22a)取得包含硬化层厚度信息或离子注入条件信息的基板信息，该硬化层厚度信息表示处理对象基板的抗蚀层中的硬化层的厚度，该离子注入条件信息表示在抗蚀层形成硬化层的离子注入的条件。药液处理条件信息取得部(22b)基于基板信息，自学习完成模型取得表示关于处理对象基板的药液处理条件的药液处理条件信息。控制部(22)根据药液处理条件信息来控制基板保持部(120)及药液供给部(130)，以利用药液对处理对象基板进行处理。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 具备：取得包含基板在装置内的位置及在各单元内的经过时间的状态信息的状态信息取得部；具有预测在某个状态下对于进行是否从匣盒取出新的基板及搬送至哪个处理单元的行动的价值的预测模型，并将取得的状态信息作为输入，基于预测模型选择一个行动的行动选择部；以进行所选择的行动的方式发送指示信号的指示信号发送部；取得包含处理片数与等待时间的动作结果的动作结果取得部；及以处理片数越多且等待时间越短则报酬越大的方式基于取得的动作结果来计算报酬，并基于该报酬来更新预测模型的预测模型更新部。

摘要： 本发明涉及一种通过使用自适应超参数的多阶段学习对机器学习网络进行设备上学习的方法，包括：(a)当新的学习用数据满足设备上学习条件时，将当前学习分为第1阶段学习至第n阶段学习，生成第1阶段学习用数据至第n阶段学习用数据，基于多个超参数中每一个的默认值生成第1超参数集候选至超参数集候选，训练所述机器学习网络，选择性能最高的所述机器学习网络，生成为第1自适应超参数集；(b)生成第(k_1)超参数集候选至第(k_h)超参数集候选，使用第k阶段学习用数据来训练，选择性能最高的所述第(k‑1)阶段学习的机器学习网络，生成第k自适应超参数集；以及(c)生成第n自适应超参数集，进行第n阶段学习，从而完成所述当前学习。

摘要： 学习辅助装置具有：导出部，其基于以将对象数据分类为第1标签和第2标签中的任意一方的方式使用教师数据进行过学习的模型以及包含被赋予了第1标签的第1数据和被赋予了第2标签的第2数据的教师数据，按照每个教师数据导出教师数据的特征量，并且，基于各自被赋予了第1标签和第2标签中的任意一方的至少1个教师候选数据和模型，按照每个教师候选数据导出教师候选数据的特征量；计算部，其按照每个教师候选数据计算出教师候选数据与第1数据的距离和教师候选数据与第2数据的距离中的至少一方；以及选择部，其根据距离，从教师候选数据中选择作为教师数据而追加的数据。

摘要： 本发明提供一种容易生成能够有助于模型的识别率的提高的学习用数据的学习用数据的评价方法。学习用数据的评价方法具有第一评价步骤和第二评价步骤。第一评价步骤是对使用通过数据扩展处理生成的学习用数据(D1)进行了机器学习的学习完毕模型(M1)的性能进行评价的步骤。第二评价步骤是基于第一评价步骤中的评价和数据扩展处理的参数的能取范围来评价参数的步骤。

摘要： 本发明提供一种容易收集用于使从内窥镜图像中识别病变的模型学习的学习数据的学习数据收集装置、学习数据收集方法和程序、学习系统、学习完毕模型、以及内窥镜图像处理装置。在将内窥镜图像与观察结果诊断信息进行关联、并使被进行了关联的内窥镜图像和观察结果诊断信息作为从内窥镜图像中识别病变的模型的在学习中使用的学习数据记录在记录装置中时，将被与观察结果诊断信息进行了关联的内窥镜图像分类成每个观察结果诊断信息的组，并且使用标签按每个组使内窥镜图像切换显示。

摘要： 操作结果预测方法是根据工业过程的多个操作条件来预测工业过程的操作结果的方法，包括：模型选择步骤，根据是否使用多个操作条件中的特定的关键操作条件作为预测操作结果时的说明变量，从多个学习模型之中选择特定的学习模型；及预测步骤，基于在模型选择步骤中选择的学习模型来预测操作结果。

摘要： 簇权重计算部(322)根据特定讲话者的语音的信号，使用簇权重计算NN来计算至少任意一个层被分解为多个簇的掩模计算NN的与多个簇各自对应的权重。掩模计算部(302)根据1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量，使用通过由簇权重计算部(322)计算出的权重进行加权后的掩模计算NN来计算从1个以上的讲话者的语音的观测信号的特征量中提取特定讲话者的语音的特征量的掩模。