学习层次

摘要： 在学生语文学习的过程中,情感教学是非常重要的一个环节。对于每一位学生的发展来说,情感是他们在学习过程中的直观感受和体会。情感能够激发学生对语文学习的兴趣,提高语文教学效果,强化学生学习层次。基于此,本文以小学语文教学为例,对如何在教学过程中进行情感灌输、利用情感体验、增强学习效果进行了分析。

摘要： 《普通高中历史课程标准(2017年版2020年修订)》最重要的理念是培养和发展学生的历史学科核心素养,其所含有的基本特征如整合性、迁移性,以及持续的影响力和建构性,需以深度学习理念为指导,着眼学生的长时段、深入性的历史学习需求,开展单元整体教学研究。深度学习是美国学者F.Marton和R.Saljo基于学生阅读的实验,针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习,于1976年首次提出的关于学习层次的一个概念。

摘要： 在“四段·五层”项目式美术教学模式中,“四段”指“前置自学-基地研学-课堂深学-实践创学”四段式美术项目式学习活动模式,旨在让学生在前置自学中主动学习、善于质疑,在基地研学中体验感受、发现提问,在课堂深学中内化知识、解决问题,在实践创学中整合延伸、物化成果。“五层”指第三阶段“课堂深学”环节中,围绕问题驱动而衍生的五个学习层次,即“发现问题-聚焦问题-明确思路-解决问题-问题升华”,旨在体现“质疑、提问、思辨、延展”的思维过程,提升学生的艺术实践能力和创新思维能力。

摘要： 从广义上讲,活动包含学生在学习过程中的各种行为,包括阅读、思考、实践、交流等,这些活动承载了学生的数学学习。在活动教学中,学生可以调动所有感官参与学习,可以有效地提升学习效率。活动教学推动学生主动去探索知识、建构体系,促进了学生对数学规律的深度理解,学生在数学学习中累积了学习经验,掌握了科学的学习方法。从学习的效果来看,丰富的学习活动可以帮助学生加强对知识的印象,让学生的数学理解更自然、视角更多元。在具体教学中,教师应当组织好以下几种课堂活动。

摘要： 为建设具有水平的双一流大学,培养承担德智体美劳全面发展的人才,本科阶段构建一流的优良学风任务至关重要,本文以四川大学高分子科学与工程学院为例,结合学院自身特点,将学生数据管理系统与学业老师所提供学生最新情况相结合,通过"以点带面"的方式,形成本科低年级阶段优良学风,实现对不同学习层次的学生进行有效帮扶,再将取得的成效用"以面促点"的形式向本科高年级阶段延伸,达到构建全院优良学风效果的同时,在减少重修人数、提高高水平人才培养率、减少学业预警人数上取得了较好的成绩.

摘要： 高中物理的学习可以分为三个层次:对基本概念和基本规律的记忆,对双基知识的理解和简单应用,模型建构能力的形成。这三个学习层次是同学们对物理知识的理解不断加深的必经过程。同学们在学习高中物理知识的过程中,如果可以通过抽丝剥茧找到物理知识之间的内在联系。

摘要： 新的普通高中英语课程标准提出了指向学科核心素养发展的英语学习活动观.本文结合具体的教学案例,探索以英语学习活动观为指导的高中英语教学实施策略:探究主题意义,深层解读文本;设定教学目标,指向学科核心素养;整合课程内容,注重活动设计的层次性.同时探讨了如何在主题意义的引领下,通过学习理解、应用实践、迁移创新等一系列体现综合性、关联性和实践性特点的学习活动,培养学生的英语学科核心素养.

摘要： 在初中阶段,教师所需要重点探究的一个问题是:什么样的作业才能满足班级当中不同层次的学生的学习需求,什么样的作业才能促使班级中不同学习层次的学生的语言能力的全面发展,什么样的作业才能引导不同学习能力的学生都能够在完成作业的过程当中实现他们语言能力、思维能力等的协同提升。我们知道,在初中阶段的每一个班级当中,都会不同程度地出现一些两极分化的现象。也就是说,班级当中学生的整体的英语知识水平以及英语学习能力等的发展是不一致的。

摘要： 初中数学建模学习是指在理解的基础上建立数学模型,类比迁移,运用数学模型批判地学习新思想、分析事实,并将新知识融入原有的认知结构中,进而提升学习层次和探究能力。初中数学建模教学的一般思路是“提出问题——分析问题——选择模型——建立模型——得出结论”,以问题的探究为主要目标,引导学生学会大胆质疑、思想碰撞,产生火花,从而让学生思考得更深刻,有效提升学生思维的广度和深度。笔者以“二次函数图像中线段和差最值的存在性问题”教学设计为例进行了实践性的思考与总结,谈谈教学设计中的深度学习应呈现出什么样的状态,教学设计在建模学习的过程中能够发挥什么样的作用,建模学习是如何帮助学生进行深度学习的,请同行指正。

摘要： 目前在教学中,合作学习最常见的形式就是分小组学习,通常按照学生学习能力、学习层次、学生性格、智力水平以及学习习惯等,将班级学生分为每4人一组或每6人一组。在进行分小组时,考虑到班级现状,每一个小组必须要有优等生1名、中等生1名(1名或2名)和学困生(1名或2名)三个层次组成。这样安排的目的是,优等生能带头完成学习任务中难度比较大的部分,因此优等生往往都被选为组长一职。

摘要： 从学习型组织的学习主体和学习功用两个维度入手,分析各自的学习层次问题,建立起学习层次的双维模型.从学习主体的维度分析,有个体学习、团队学习和组织学习三个层次;从学习功用的维度分析,有适应性学习、提高性学习和创新性学习三个层次.两个维度交汇分析,按层次生成了九个种类的学习模式,由最低层次的个体适应性学习,到最高层次的组织创新性学习.

摘要： 一种基于层次一致性学习的多智体强化学习方法及系统，将深度集合网络与变分自动编码器相结合，并被引入到多智体强化学习中用以规范大规模自动分拣任务中分拣机器人集群的群体行为。本发明通过引入辅助无监督学习任务以及自监督学习任务，习得高效地团队意图表示以及个体意图表示，通过对团队意图施加多样性约束、对个体意图施加一致性约束，来保证团队内紧密协作、团队间多样探索，从而有效提升大规模多智体系统完成协作任务时的探索效率以及协作效率，本发明能够有效提升大规模多智体系统完成协作任务时的探索效率以及协作效率。

摘要： 本发明属于数据工程技术领域，公开了一种结合懒惰学习和急切学习的层次特征选择方法及系统，所述结合懒惰学习和急切学习构建层次特征选择方法结合懒惰学习和急切学习构建层次特征选择算法LE‑HFS；通过两类互补方式的融合改进层次特征选择；LE‑HFS在懒惰学习和急切学习过程中分别使用LazyR和信息增益作为相关性度量，从不同的相关性角度进行综合性特性选择。本发明结合懒惰学习和急切学习的层次特征选择方法，通过两类互补方式的融合来改进层次特征选择，可以从不同的相关性角度进行综合性特性选择，LE‑HFS可以更好地消除层次冗余，从而显著的提高层次特征选择的精确性和稳定性。

摘要： 本申请涉及一种基于多层次数据表示学习的用户身份信息识别方法和装置。所述方法包括：通过获取社交媒体平台的发布信息数据和用户个人信息数据，进行过滤清洗预处理后，进行特征提取，然后通过数据表示算法对发布信息第一特征、发布信息第二特征、用户第一特征和用户第二特征进行表示学习，分别得到特征表示；通过构建用户表示模型，先根据发布信息的文本向量表示、发布信息第一特征和发布信息第二特征得到发布信息表示，再根据得到的发布信息表示，以及之前的用户第一特征表示和用户第二特征表示，得到用户表示，最后通过分类器根据用户表示进行用户身份信息预测；对用户表示模型进行训练，训练完成后用于基于社交平台数据的用户身份信息识别。

摘要： 本申请涉及一种电力部件识别方法和装置。所述方法包括：分别采用各预测模型对输入图像进行识别，得到所述各预测模型的识别结果，所述输入图像中包括待检电力部件；采用非极大抑制算法对所述各预测模型的识别结果进行过滤，得到电力部件识别结果。采用本方法能够通过多个预测模型对包含电力部件的输入图像进行识别，并采用非极大抑制算法对各预测模型的识别结果进行过滤，得到最终的识别结果，实现了对多种类别的电力部件的精确识别。

摘要： 本发明提供一种基于层次聚合和区块链的联邦学习隐私保护系统及方法，所述系统包括可信机构、区块链、联邦学习模块、以及IPFS分布式存储系统；所述区块链用于记录联邦学习模块产生的各项数据以及训练过程中历次迭代的各个版本的训练模型对应的模型地址；所述联邦学习模块用于实现联邦学习训练；所述用户终端获取当前全局模型作为本地模型，并在本地数据集上，对所述本地模型进行训练，以获取新一轮的本地模型；所述IPFS分布式存储系统用于存储本地模型参数和全局模型参数。基于本发明的系统，解决现有技术中联邦学习隐私保护机制效率低、降低模型准确率、存储开销大的技术问题，能够提高联邦学习效率、提高全局模型准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于层次强化学习的微观交通流预测系统，其包括：车辆行驶风格层次预测模块，用于根据目标范围内每辆车辆的行驶状况信息集合采用强化学习模型评估车辆的行驶风格，获得车辆的行驶风格属性，所述车辆的行驶风格属性用于评价车辆行驶平稳或激进的程度；车辆驾驶行为层次预测模块，用于根据车辆行驶风格层次预测模块输出的含有车辆的行驶风格属性的结构化车辆信息，采用强化学习模型，预测特定车辆的加速比、以及变道到各车道的变道概率。本发明将复杂的交通流预测问题分解为对驾驶员及车辆特性分布的预测及对车辆行为的预测这两个层次，实现精准预测特定路段和时段的交通流预测。

摘要： 本发明提供一种基于网络表示学习和层次标签嵌入的专利分类方法及系统，方法包括：获取包含类别标签等数据的专利信息；利用专利引文、发明人与权利人信息构造发明人网络和权利人网络；通过层次标签嵌入获得标签描述的语义特征表示，结合层次类别结构关联性对标签语义进行增强，得到最终层次标签语义特征表示；通过文本嵌入获得专利文本特征表示，获得最终的专利文本特征；通过网络表示学习获得网络专利节点特征，结合两个网络之间的相关性增强专利节点特征表示，融合两个网络的专利节点特征，获得最终的专利节点特征；融合专利文本特征和专利节点特征进行专利分类。解决了忽略专利类别标签在分类过程中的特征增强作用导致专利分类准确性较低的技术问题。

摘要： 本申请涉及一种基于深度学习的多阶段多层次骨赘检测方法，通过获取骨赘的Dr图像；根据所述Dr图像，分别提取股骨和胫骨的掩码，并对股骨和胫骨进行分割；基于所述股骨和胫骨的掩码，设定骨赘检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘检测目标进行多层次检测，获得骨赘区域；预设提取条件，从所述骨赘区域中提取得到骨赘点。能够对股骨和胫骨进行分割，提取到股骨和胫骨的连接附近的ROI区域，将骨赘检测聚焦在此区域中，同时提高骨赘点的检测准确性。在多层次骨赘检测模块中，建立父子矩形框，逐步降低父矩形框的损失函数的权重，逐步提高模型对骨赘点子目标的关注度的同时提高训练效率。

摘要： 一种基于层次化和模块化学习的导航避障方法，包括：实时构建室内场景地图；基于移动机器人获取的视觉图像、实时构建的场景地图、导航目标图像，设计长期导航目标点生成模型，确定导航目标图像在实时构建的场景地图上的位置；确定基于深度强化学习框架的移动机器人导航避障模型，发布移动机器人导航到预测的长期目标点的速度指令；设计导航结束预测模型，在一定时间间隔后，判断导航是否结束，如果预测的导航并未结束，则重新以上导航目标点生成及导航决策的过程，直到导航结束。本申请解决了现有技术中在没有预设环境地图的情况下，难以安全绕过障碍物并高效导航到指定目标的问题，提高了移动机器人导航技术对复杂多变环境的适应性。

摘要： 本发明公开了基于层次任务网规划模型学习的专业学习路径系统，包括专业知识结构的分层任务网络(HTN)模型、知识结构HTN模型学习模块(HTNML)和学习路径生成模块(SHOP2)。本发明涉及人工智能规划和在线教育技术领域，具体提供了一种基于层次任务网规划模型学习的专业学习路径系统及方法，该方法将学习路径抽象理解为一种层次任务网规划模型，在专家构建的不完整的专业知识结构HTN模型基础上，从观察不完整的在线教育状态数据(即用户数据)出发，构建专业学习层次任务网规划模型，根据在线教育系统用户的学习目标和需求，计算出合适的学习路径推荐给用户。