学习步骤

摘要： 学习支架是指在课堂教学中基于学习目标和学情有意识地赋予学生学习一些梯度和辅助的学习载体。从形式上来说,学习支架可以是学习内容、学习方法或学习步骤,但一定要具备可操作性,这样才能成为学生完成学习目标的“技术指导”。由于学生认知发展和思维水平的局限性,他们的探究往往具有主观性、片面性、无意识和缺乏逻辑性等特点,需要教师在教学过程中发挥促进者的作用,特别是当学生遇到具有挑战性的科学探究活动而陷入“困境”时,更需要教师对其学习与概念建构及时助力。

摘要： 文本学习是音乐剧学习者在开口演唱前最为重要的一环,但也是最容易被人们忽略的一个学习步骤。从某种意义上来说,音乐剧的歌词是台词的延续,是剧本文本的一部分。因而文本学习并不是简单地读几遍歌词,而是需要分成通读歌词、精读歌词、精读乐谱、曲目背景四个步骤,循序渐进地展开。

摘要： 英语作为一门语言类学科,听、说、读、写是基本的学习步骤。在长期应试教育的影响下,师生们过于重视"笔头功夫",严重忽视了听和说的教与学,导致学生和英语就像是"最熟悉的陌生人"。目前高考已经加入了听力和口语考试,这带给了学生新的挑战。针对这一现状,一些教师提出了听力材料不仅可以用来培养学生的听力,而且能培养学生的口语能力,达到事半功倍的目的。本文将从以下三点阐述具体的实施策略。

摘要： 支架式教学是为学习者建构对知识的理解提供的一种概念框架。在支架式教学中,教师通过为学生提供相关学习框架,指导学生掌握基础概念,帮助学生更好地解决学习问题,将复杂的学习任务分解成简单的学习步骤,辅助学生深入学习,理解与掌握相关知识。在高中英语教学中运用支架式教学,教师应根据教学内容构建学习主体,建立基础概念框架,再创设生动的情境引导学生自主学习与合作探究,最后根据学生的知识掌握情况进行评价,总结英语知识。

摘要： 国画是我国传统艺术表现形式之一,在艺术创作中追求个性化和独特性。本文通过对杭州市西溪实验学校国画课堂教学现状、对现行教材的梳理审视和学生学情的现状分析思考,依托西溪文化,重构教材,以生为本,撰写课程目标,形成课程纲要。凝聚教师智慧,优化课堂教学策略,变革教学时间,优化学习步骤,积淀学习法则,引导学生学会观察、感悟,建构有效的国画教学认知结构,通过知识的应用来创作个性化作品。

摘要： 近年来,我国的教育事业改革取得了突出成果,小学英语的教学模式和教学策略都在这一改革的带动下发生了天翻地覆的变化。而自然拼读法正是其中最具有代表性的新型教学策略。它能够让阅读、拼写以及拼读三个学习步骤融为一体,引导学生理解字母、读音和词汇之间的关系,从根本上提升小学英语教学的质量。本文从小学英语教学工作的实际经验出发,分别从在拼读教学中运用自然拼读法、在拼写教学中运用自然拼读法、在阅读教学中运用自然拼读法三方面入手,详细阐述自然拼读法在小学英语教学中的具体策略。

摘要： 传统的英语教学往往以黑板和粉笔为展示点,学生只能局限于机械的听和记的学习步骤中,这种教学方式枯燥而低效,不能有效提高学生的学习效率。现代信息技术的发展日新月异,集文字、音乐、动画、图形、声音等多种媒体形式于一身,将其引入到高中英语教学中,能够使知识和信息的传递变得更为丰富和生动,这对于学生学习兴趣的激发、教学质量的提高具有重要意义。本文旨在研究现代信息技术在高中英语教学中的有效应用,为教育者进行高中英语教学活动提供参考。

摘要： 古诗词鉴赏是高考考查的重点、难点.以"点醒旧知,教师建模,专题探究,录课展示"建构四个逐层推进的研究性学习过程,尝试从根本上解决古诗词如何读懂、读透的问题.将学习还给学生,实现从个体出发,经过与同伴的合作,又再返回到个体的学习过程,促进古诗词深度复习.

摘要： 谢强教授从医三十余载,为享受国务院政府特殊津贴专家、国家第三批老中医药专家学术经验继承工作指导老师、江西省名中医、江西省优秀教师.老师能成为一代名医,这与他有一套严谨的治学方法分不开.他的治学方法概括起来是"四步"、"八勤"."四步"为学习程序和步骤,是学、记、整、用;"八勤"为基本治学法,是勤问、勤览、勤见、勤访、勤思、勤记、勤用、勤写.

摘要： 谢强教授从医三十余载,为享受国务院政府特殊津贴专家、国家第三批老中医药专家学术经验继承工作指导老师、江西省名中医、江西省优秀教师.老师能成为一代名医,这与他有一套严谨的治学方法分不开.他的治学方法概括起来是"四步"、"八勤"."四步"为学习程序和步骤,是学、记、整、用;"八勤"为基本治学法,是勤问、勤览、勤见、勤访、勤思、勤记、勤用、勤写.

摘要： 谢强教授从医三十余载,为享受国务院政府特殊津贴专家、国家第三批老中医药专家学术经验继承工作指导老师、江西省名中医、江西省优秀教师.老师能成为一代名医,这与他有一套严谨的治学方法分不开.他的治学方法概括起来是"四步"、"八勤"."四步"为学习程序和步骤,是学、记、整、用;"八勤"为基本治学法,是勤问、勤览、勤见、勤访、勤思、勤记、勤用、勤写.

摘要： 本发明涉及一种处理方法，尤其是在反应器壳体(1，2，3)的处理室(4)内对工件，尤其是半导体基板(19)进行镀覆的方法，所述处理室(4)构成可被加热装置(15)加热且具有用于安置所述工件的基座(5)的处理室底部(9)和可被冷却装置(23)冷却的处理室顶部(10)，其中，由处理室顶部(10)与处理室底部(9)的间距所界定的处理室高度(H)是可变的，其中，在加热步骤中，将基座(5)从所述处理室装卸所述工件时的装料/卸料温度加热至处理温度，在之后的处理步骤中，在处理温度下对所述工件进行热处理，随后在冷却步骤中，将基座冷却至装料/卸料温度。为了缩短循环时间推荐，在冷却步骤时使处理室高度(H)取其最小值。

摘要： 提供一种对机器学习过程的数据处理步骤进行可视化的方法和系统。所述方法包括：对预先定义的机器学习过程的数据处理步骤进行解析，以获取所述数据处理步骤的概况信息，其中，所述概况信息包括数据处理步骤的数据信息和/或处理信息；基于获取的概况信息来生成用于描绘所述机器学习过程的数据处理步骤的理解视图；以及以图形化方式展示所述理解视图。

摘要： 本发明涉及处理烃进料的方法，所述方法包括以下步骤：a)加氢处理步骤，其中使烃进料和氢气在加氢处理催化剂上接触；b)分离获自加氢处理步骤a)的流出物的任选步骤；c)使获自步骤a)的流出物的至少一部分或者获自步骤b)的重馏分的至少一部分加氢裂化的步骤；d)分离获自步骤c)的流出物的步骤；e)使沉积物沉淀的步骤；f)将沉积物从获自步骤e)的重液体馏分中物理分离的步骤；g)回收液体烃馏分的步骤，所述液体烃馏分具有使用ISO 10307‑2方法测量的0.1重量%或更少的沉积物含量。

摘要： 本发明涉及转化烃进料的方法，所述方法包括以下步骤：a)在氢气存在下使进料加氢裂化的步骤；b)分离获自步骤a)的流出物的步骤；c)使沉积物沉淀的步骤，其中在25°C至350°C的温度和小于20MPa的压力下，使获自分离步骤b)的重馏分与馏出物馏分接触少于500分钟的时间，所述馏出物馏分的至少20重量%具有100°C或更高的沸点；d)将沉积物从获自步骤c)的重馏分中物理分离的步骤；e)回收重馏分的步骤，所述重馏分具有使用ISO 10307‑2方法测量的0.1重量%或更少的沉积物含量。

摘要： 本发明涉及一种处理方法，尤其是在反应器壳体(1，2，3)的处理室(4)内对工件，尤其是半导体基板(19)进行镀覆的方法，所述处理室(4)构成可被加热装置(15)加热且具有用于安置所述工件的基座(5)的处理室底部(9)和可被冷却装置(23)冷却的处理室顶部(10)，其中，由处理室顶部(10)与处理室底部(9)的间距所界定的处理室高度(H)是可变的，其中，在加热步骤中，将基座(5)从所述处理室装卸所述工件时的装料/卸料温度加热至处理温度，在之后的处理步骤中，在处理温度下对所述工件进行热处理，随后在冷却步骤中，将基座冷却至装料/卸料温度。为了缩短循环时间推荐，在冷却步骤时使处理室高度(H)取其最小值。

摘要： 本公开中的实施例涉及使用机器学习将芯片设计流程划分为子步骤。一种方法包括：通过基于第一多个输入执行第一子步骤来生成芯片的多个中间设计；将所述多个中间设计中的至少一个中间设计添加到第二多个输入；通过基于所述第二多个输入执行所述设计流程的步骤中的第二子步骤来生成多个最终设计；以及使用机器学习模型从所述多个最终设计中选择最终设计。第一子步骤是设计流程的步骤的子步骤，并且第一多个输入对应于与第一子步骤相关联的输入参数。

摘要： 本公开涉及基于机器学习与自动化试验装置的操作步骤的生成方法。包括：获取化学反应式中各物质的分子图特征矩阵、分子图邻接矩阵和分子指纹特征；将所述分子图特征矩阵和所述分子图邻接矩阵输入至操作步骤预测模型，得到所述化学反应式对应的操作步骤。本公开实施例能够自动的预测化学反应对应的操作步骤，更进一步的，本公开还开发了优化系统以及实验室自动化平台，能够实现通过机器学习算法进行初始预测，实验室自动化平台进行验证，机器学习算法进行进一步优化的自循环预测优化系统。减少了人工测试的偶然性，提高了操作步骤的准确性。

摘要： 本申请实施例涉及软件测试技术领域，提供一种聚类学习方法、测试步骤聚类方法及相关装置，在进行聚类学习时，先将训练文本输入预先构建的处理模型，获得训练文本中每两个测试步骤之间的第一相似性度量值，再根据每个第一相似性度量值对训练文本进行聚类生成聚类树，之后根据聚类树对处理模型进行参数更新，直至聚类树达到设定条件，得到训练后的处理模型和最终聚类树，最终聚类树的一个聚类簇对应一组预设的操作序列，即同一聚类簇内的所有测试步骤均对应一组预设的操作序列，从而可以减少冗余操作序列，降低了编码工作量。

摘要： 使用神经语言编程和机器学习机制，基于行为驱动开发步骤定义和相似性分析，从行为驱动开发场景生成测试模型。本发明涉及一种用于在行为驱动开发（BDD）环境中自动验证软件程序的方法以及被配置为执行这样的方法的数据处理系统。首先匹配BDD测试场景的单独的测试步骤，然后将其分派给来自BDD框架的现有测试步骤定义。如果一对一的匹配是不可能的，则自然语言处理（NLP）被用来决定所述分派是否可能具有一定的匹配概率。所分派的测试步骤定义用于为测试场景生成图形测试模型，例如UML图。最后，生成可执行的测试脚本来测试软件程序。本发明特别是涉及行为驱动开发（BDD），并且将传统的BDD优点与基于模型的测试（MBT）相组合，以用于在复杂软件包的情况下的改进的便利性和自动化。自动化的步骤匹配允许BDD步骤短语到测试自动化框架的有效映射，并支持必要框架代码的结构化开发。图形测试模型增加了附加的抽象层，并提供了检查BDD场景的一致性和完整性的机会。

摘要： 本发明提供了一种基于机器学习模型的测试用例步骤的推荐方法和装置。本发明的方案通过以连续的n个用例步骤为单位对预处理后的历史测试用例数据进行格式化得到指定格式数据，以每个指定格式数据中的前n‑1个步骤作为训练数据、第n个步骤作为标签对构建的机器学习模型进行训练，进而以训练好的机器学习模型进行测试用例的步骤推荐，实现了人工智能AI与测试的结合，能够在编写测试用例时为测试人员自动推荐用例步骤以供挑选而无需人工去函数库进行选择，有效提高测试用例编写效率，从而提高测试效率并降低测试成本。特别地，通过采用长短期记忆网络LSTM模型进行测试用例步骤的推荐，可显著提高模型精度，用例步骤推荐准确度可达83％。