学习差异

摘要： "为了每一个"需要我们有差异化视角,在差异化视角下应用"自学导航"应该直面学生的学习差异,设计包容性、可选择性的学习路径,精准导航,实现"以学定教";还要利用学生差异性资源,融会贯通,提升每个学生的学习力,实现"为学而教"。

摘要： 学习风格与学习差异的客观存在,不仅对学生个人的学习过程和效率产生影响,而且是影响课堂教学效果和效率的关键因素。在综合考虑学生个体差异的情况下,初中教师在开展课堂教学时,不仅要采取分层式、主题式、小组合作等学生自主程度高的教学模式,而且要根据学科内容的不同,在综合了解学生基本情况的前提下,选择个性化的教学活动,从而在兼顾学生差异的同时尽可能实现课堂上的高效率、高质量教学。

摘要： 学习风格与学习差异的客观存在,不仅对学生个人的学习过程和效率产生影响,而且是影响课堂教学效果和效率的关键因素.在综合考虑学生个体差异的情况下,初中教师在开展课堂教学时,不仅要采取分层式、主题式、小组合作等学生自主程度高的教学模式,而且要根据学科内容的不同,在综合了解学生基本情况的前提下,选择个性化的教学活动,从而在兼顾学生差异的同时尽可能实现课堂上的高效率、高质量教学.

摘要： 在小学学习阶段,学生间会存在较大差异。究其原因,学生的学习兴趣、学习习惯以及所受的思维训练都有着较大的影响。所以,教师要应用相对应的策略,发现学生的喜好、引导其主动交流、依据其本身能力,训练其思考能力等,来帮助学生取得进步。

摘要： 在线教育已经不仅是线下教育的重要补充,还是影响个人学习差异的重要领域。以新冠肺炎疫情期间为例,教育部数据显示,2020年我国内地所有高校全部实施了在线教学,共计35亿人次的学生参加了在线学习,共有108万教师开出在线课程合计1719万门次。然而尽管在线教育的课程日益丰富,高校学生的学习行为却存在客观的差距,这不仅表现在网络基础设施等客观条件,更表现在大学生们在线学习行为和效果的差距。

摘要： 幼儿的学习与发展是一个持续、渐进的过程,同时表现出一定的阶段性特征。每个幼儿发展速度和达到某一水平的时间并不完全相同。《幼儿园教育指导纲要(试行)》中多次关注到了幼儿个体差异,如提到"尊重幼儿在发展水平、能力、经验、学习方式等方面的个体差异,因人施教,努力让每一幼儿都获得满足和成功""教育内容、要求能否兼顾到群体需要和个体差异""承认和关注幼儿的个体差异"等。《3-6岁儿童学习与发展指南》(以下简称《指南》)在说明部分,专门指出"充分理解和尊重幼儿发展进程中的个别差异,支持和引导他们从原有水平向更高水平发展"。

摘要： 随着新课程改革的进一步推进,教育部门更加注重学生的学习风格与学习差异,只有真正地了解学生在学习方面的现状与差异,才能更好地推动教育事业的不断发展.计算机技术兴起之后,互联网教学和多媒体教学等先进的教学方法不断地涌现出来,学生在不同的学习模式下具有不同的学习风格,教师需要根据每个人的学习成效进行差别教学,让学生都能快速地进步,使每个学生都能弥补自己的缺点,在学习中找寻收获知识的乐趣,为了实现每个学生的全面发展,特对学生学习风格和学习差异进行深入探析,旨在帮助一线教育工作者和学生取得更大的进步.

摘要： 随着新课程改革的进一步推进,教育部门更加注重学生的学习风格与学习差异,只有真正地了解学生在学习方面的现状与差异,才能更好地推动教育事业的不断发展。计算机技术兴起之后,互联网教学和多媒体教学等先进的教学方法不断地涌现出来,学生在不同的学习模式下具有不同的学习风格,教师需要根据每个人的学习成效进行差别教学,让学生都能快速地进步,使每个学生都能弥补自己的缺点,在学习中找寻收获知识的乐趣,为了实现每个学生的全面发展,特对学生学习风格和学习差异进行深入探析,旨在帮助一线教育工作者和学生取得更大的进步。

摘要： 基于调查数据,从学业成就、学生参与、学习行为三个维度比较分析农村大学生与城市大学生的学习差异,研究发现:(1)城市大学生的学业成就(包括学习能力、创造性思维、言语表达能力、交流合作能力)显著优于农村大学生,乡镇大学生和农村大学生之间的差异不显著;(2)城市大学生的学术参与和社交参与程度略高于农村大学生,但二者的差异不显著;(3)从学习行为特征来看,城市大学生是"目标清晰的行动者",乡镇大学生是"步调缓慢的乐天派",农村大学生是"迷茫忧郁的探路人".研究结论有助于了解不同大学生群体的学习特征及学习差异,为促进大学生尤其是先赋因素处于劣势的农村大学生的学习与发展提供启示与建议.

摘要： 中国普通高中文理分科造成了学生科目发展的不平衡,在数学方面表现为文科学生的数学素质普遍低于理科学生,这与中国基础教育培养全面、健康发展的学生的教育目标是不相符合的.本文运用问卷调查法和专项调查法,侧重于研究文科学生的数学学习,经过分析研究,找出了文理学生数学学习的差异,主要包括学习兴趣、学习方式以及数学思维等方面的差异.在此基础上,本文就提高文科数学教学效果提出了一些对策与建议,可作为教师教学时参考.提出课程设置低年级相对统一，高年级增设选修课程内容；要寓教于乐、激发兴趣，讲求教学艺术；教学起步宜“浅、慢、少”，多给“甜头”；调动思维、开发潜能，让学生做学习的主人；有针对性的解决文科生数学学习方式以及思维方式的问题；激励关爱，营造轻松愉悦学习氛围。

摘要： 研究旨在探讨在职教师对适异性教学的准备程度.本研究基于Casey&Gable (2011)的框架,使用连续混合方法,先用问卷调查教师对适异性教学的准备程度,再对两所学校的在职教师进行半结构式小组访谈.而为了减少偏差,访谈参加者均是随机选择的.上述访谈所得的质化数据将用于解释研究的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与适异性教学准备程度的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 研究旨在探讨在职教师对适异性教学的准备程度.本研究基于Casey&Gable (2011)的框架,使用连续混合方法,先用问卷调查教师对适异性教学的准备程度,再对两所学校的在职教师进行半结构式小组访谈.而为了减少偏差,访谈参加者均是随机选择的.上述访谈所得的质化数据将用于解释研究的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与适异性教学准备程度的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 研究旨在探讨在职教师对适异性教学的准备程度.本研究基于Casey&Gable (2011)的框架,使用连续混合方法,先用问卷调查教师对适异性教学的准备程度,再对两所学校的在职教师进行半结构式小组访谈.而为了减少偏差,访谈参加者均是随机选择的.上述访谈所得的质化数据将用于解释研究的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与适异性教学准备程度的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 研究旨在探讨在职教师对适异性教学的准备程度.本研究基于Casey&Gable (2011)的框架,使用连续混合方法,先用问卷调查教师对适异性教学的准备程度,再对两所学校的在职教师进行半结构式小组访谈.而为了减少偏差,访谈参加者均是随机选择的.上述访谈所得的质化数据将用于解释研究的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与适异性教学准备程度的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 本文旨在报告两间香港本地学校教师对适异性教学的教学信念.是次研究基于Scott&Spencer (2006)的框架,采用连续混合方法设计,先以问卷测试教师对适异性教学的教学信念,再于这两所学校中随机选择教师进行半结构式小组访谈.在访谈中取得的质化数据则用以解释早前搜集的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与教师信念的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 本文旨在报告两间香港本地学校教师对适异性教学的教学信念.是次研究基于Scott&Spencer (2006)的框架,采用连续混合方法设计,先以问卷测试教师对适异性教学的教学信念,再于这两所学校中随机选择教师进行半结构式小组访谈.在访谈中取得的质化数据则用以解释早前搜集的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与教师信念的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 本文旨在报告两间香港本地学校教师对适异性教学的教学信念.是次研究基于Scott&Spencer (2006)的框架,采用连续混合方法设计,先以问卷测试教师对适异性教学的教学信念,再于这两所学校中随机选择教师进行半结构式小组访谈.在访谈中取得的质化数据则用以解释早前搜集的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与教师信念的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 本文旨在报告两间香港本地学校教师对适异性教学的教学信念.是次研究基于Scott&Spencer (2006)的框架,采用连续混合方法设计,先以问卷测试教师对适异性教学的教学信念,再于这两所学校中随机选择教师进行半结构式小组访谈.在访谈中取得的质化数据则用以解释早前搜集的量化数据.另外,本研究亦探索人口特征(例如:教学年资和经验以及专业训练等)与教师信念的关系等.本文将讨论研究结果对课程发展及专业发展的含义、以及探索研究方向等问题.

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的目标差异性检测方法和目标差异性检测设备。该方法包括：通过训练好的网络模型，对第一目标图像进行第一前向传播以计算第一特征向量并记录网络模型的第一状态值，对第二目标图像进行第二前向传播以计算第二特征向量并记录网络模型的第二状态值；根据第一和第二特征向量，判断第一目标图像与第二目标图像是否相似；当判断两者相似时，根据第一和第二特征向量，计算差异向量；以及将差异向量作为梯度，通过具有第一状态值的网络模型进行第一反向传播以获得第一差异热力图，通过具有第二状态值的网络模型进行第二反向传播以获得第二差异热力图。通过采用本发明，能够有效地检测出相似目标之间的差异性。

摘要： 本发明公开了一种基于最大平均差异对抗的主动学习方法，获取未标注图像数据集；对于未标注图像数据集中每个图像数据，采用特征提取器提取图像数据的特征图，并将特征图分别送入分类器和判别器；通过分类器确定特征图的不确定性分数，通过判别器确定特征图的差异性分数；根据不确定性分数和差异性分数计算特征图的查询分数；基于每个图像数据的查询分数选择未标注图像；本发明同时利用主动学习的不确定性与差异性两个指标，以最小的人力成本达到机器学习模型性能的最优，使用基于最大平均差异对抗的方法对判别器进行对抗训练，使图像具有更好的多样性。

摘要： 本发明请求保护一种基于样本差异化学习的相关滤波目标跟踪方法及系统及系统，属于计算机视觉技术领域。所述方法主要包括以下步骤：在视频初始帧获取目标的位置和大小，并训练一个尺度滤波器和定位滤波器；获得每一帧输入图像的候选区域与滤波器模型的响应图；根据响应图计算多个样本可靠度指标的值；标签标注器以指标值作依据为训练样本标注可靠度标签；最后选择与可靠度标签匹配的样本学习率来更新滤波器模型。本发明针对复杂跟踪场景中存在不可靠的训练样本问题，提出通过感知样本的可靠度来引导跟踪器差异化地学习不同样本。该方法能减轻不可靠样本对模型的污染，并缓解模型漂移，提升基于相关滤波跟踪器在复杂场景下的跟踪性能。

摘要： 本发明公开了一种评估CPU多线程环境对深度学习模型训练差异影响的测试方法，包括以下步骤：(1)CPU多线程虚拟机测试环境建立；(2)深度学习模型运行环境配置；(3)相同条件下的深度学习模型多次训练运行；(4)深度学习模型训练差异分析。本发明通过虚拟机建立不同CPU线程数的测试环境，评估CPU多线程环境对深度学习模型训练差异的影响。

摘要： 本发明提出了一种基于深度强化学习的集群空调负荷差异化调控方法。包括：构建空调负荷基础模型，基于LSTM神经网络预测用户用能需求，模拟单个用户行为特性；根据用户行为模拟，引入用能行为相似度来量化用户差异化用能需求的切合程度；建立差异化用能需求的集群空调负荷调控模型；利用基于DDQN的集群空调负荷差异化调控算法优化控制策略。本发明通过建立负荷调控模型、搭建神经网络与深度学习网络，切实考虑与量化用户差异用能需求，设计了基于DDQN的差异化负荷调控优化方法，解决了既降低用户用能成本又满足各用户的差异化舒适需求的问题，并有效降低了峰谷差。为节约能源、需求侧管理的精细化以及制定用户个性化用能策略方面提供了一种可行的方法。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的面向差异化背景网格的曲线提取方法。包括拍摄带有网格线的纸质报告图像，定位图像中的曲线信号区域，将其转换为二值化图像后使用DeepLabV3+模型进行图像分割，分离曲线信号、背景网格和其他部分。然后对曲线信号中存在的断点进行分析，判断断点的类型，并根据不同的断点采用不同的方式进行修复，直到得到完整的曲线信号。再对其进行骨架化操作，完成曲线提取。本方法不受背景网格形式的影响，对任意颜色或形态的背景网格均能成功实现曲线信号的完整提取，并且对采集图像的质量没有要求，即使存在镜头畸变或角度倾斜，依然能够成功提取曲线信号。

摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多层次差异学习的图像恢复质量评价方法，该方法包括：获取待评价的恢复图像，将恢复图像输入到训练好的基于多层次差异学习的图像恢复质量评价模型中，得到质量评价结果；根据质量评价结果对该图像进行分类保存；其中基于多层次差异学习的图像恢复质量评价模型包括多层差异生成子网络和感知差异回归子网络；本发明所提方法并不是只对恢复后的图像进行质量评估，而是能够量化失真恢复图像对之间的感知差异值，使得对恢复图像进行预测更加可靠和有效。

摘要： 本公开实施例中提供了一种基于共有差异学习的深度多视图聚类方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：建立共有差异深度多视图特征学习网络；将多视图数据的每个视图分别连接共有信息提取网络和差异信息提取网络；将多视图数据的全部视图的共有信息提取网络输入共有信息学习模块进行训练直至收敛；将多视图数据的全部视图的共有信息提取网络和差异信息提取网络输入差异信息学习模块，通过正交约束得到多视图数据的每个视图的互补性特征；将一致性特征和全部互补性特征串联形成多视图融合特征；将多视图融合特征输入基于KL散度的聚类模型进行聚类。通过本公开的方案，提高了多视图数据初始特严重不均衡的情况下的聚类效果和适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于增量式差异学习网络的多源异质影像变化检测方法，包括：构建两幅多源异质遥感影像的原始训练样本；利用两组原始训练样本分别训练SDAE，构建差异学习网络；根据两组原始训练样本和差异学习网络在当前次迭代中的目标函数训练差异学习网络，得到当前次迭代中的预分类结果图；利用其和预设的样本筛选策略确定当前次迭代中的分类器训练集，并训练分类器得到当前次迭代中的分类器的训练损失；判断是否达到迭代停止条件；若否利用当前次迭代中的分类器的训练损失更新差异学习网络的目标函数并返回差异学习网络训练；若是利用当前次迭代中训练完成的分类器得到两幅多源异质遥感影像的变化检测结果图。本发明能提高检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于类内差异抑制判别字典学习的纺织瑕疵图像分类方法。方法包括：构建预处理织物图像数据集；获得织物特征向量数据集；构建训练矩阵、测试矩阵和训练标签矩阵；获得拉普拉斯矩阵；IVS‑DDL‑S模型输出稀疏系数；IVS‑DDL‑D模型输出最终字典；获得重构残差，比较获取最终字典；获得稀疏矩阵；输入全局编码分类器GCC中输出织物特征向量的织物疵点类别；采集待检测织物图像，获得待检测矩阵，输入全局编码分类器GCC中获得待检测织物图像中的疵点的类别。本发明织物瑕疵图像分类方法对于背景复杂的织物图像以及对于批量织物瑕疵分类来说，不仅减小了对人工分类任务的负担，还提升了织物瑕疵分类的准确率。