学习现状

摘要： 了解临床医学专业学生临床前阶段学习情况以及生活情况,对学习态度、学习氛围、考试焦虑、家庭背景等因素进行分析,并寻找相应的应对措施。

摘要： 自主学习能力是促进大学生自身发展的必备素养,也是符合时代发展的要求.本文结合笔者自身经验分析论述了目前大学生的学习现状,针对学生学习心态偏离、自制力差等问题,特别是少数高校教学质量不足、对学生自主学习的重视不够的情况下,提出了相应的改进措施来促进大学生自觉主动学习.

摘要： 交际语境是学生学习的重要方向,教学要为学生的写作创设相应情境,具体我们可以从学生的兴趣入手,结合他们的学习现状予以对症教学,进而提升写作现场感,促进学生写作能力的提高。一、提升学生的参与感在教学中,教师要培养学生的写作能力,营造现场真实感,让学生的创作“言之有物”,不断提升他们的表达能力。

摘要： 有效的课堂互动,可以提升学生的学习积极性,促进师生之间交流机会的增多,进一步优化课堂教学的效果,打造高效的初中数学课堂。在互动的过程中,教师可以及时的了解学生的学习进度,并以此为基础及时调整教学计划。不仅如此,在课堂上和学生进行互动,还可以活跃学习现状,营造浓厚的学习氛围,使学生在浓厚的学习氛围中主动的参与到学习中,从而提高整体课堂教学效率。

摘要： 随着全球化的深入,英语作为全球当前使用最为广泛语言,学习和掌握英语显得尤为重要。英语越来越重要的地位促使英语教育不断地发展。然而在我国,少数民族地区的英语教育面临着重重困难,语音、师资、教学设备等。因此,了解傣族学生的英语学习现状,对提高傣族学生的英语教学方法和标准具有十分重要的意义。本研究将着重从四个方面进行调查:(1)家庭语言环境;(2)英语学习动机;(3)英语学习策略;(4)英语学习心理。并针对这四方面的研究有需要的教师和学生提供一些建议。

摘要： 治贫先治愚、扶贫先扶智。让贫困地区的学生接受良好的教育,是扶贫开发的重要任务,也是阻断贫困代际传递的重要途径,更是功在当代、利在千秋的大事。通过问卷调查、入户走访、一对一沟通交流、数据分析,发现贫困生学习内驱力不足、偏科情况严重,但学习意愿突出。学校的评价手段、教学方法、周边的社会环境都会给贫困生的学习带来影响。政府要搭梯子改善家庭和社会面貌,学校要结对子激发学生学习内驱力,家庭要搭台子培养良好家风,三位一体共同帮扶,引导学生用知识改变贫穷、改变命运。

摘要： 化工原理是一门理论与技能培养并重的课程。采用调查问卷法对梧州学院制药工程专业在校学生的化工原理课程学习态度和兴趣、自我学习等方面进行调查,从而了解学生化工原理的学习现状。从选用合适的教材和优化教学内容、加强课程实践教学、完善平时成绩考核方式、充分利用优质的网络资源方面,提出了化工原理教学对策,以增强学生的自主学习能力,提升学生的课程学习效果,注重突出应用型人才的培养。

摘要： 培养“3+4”公费师范生是增加基础教育师资力量、提高农村教育水平的重要政策,科学的课程设计、学生学习动力、教学设计的适切性是影响政策成效的主要因素。本研究使用大学生学习投入量表、课程适应与满意度量表,结合访谈,对“3+4”公费师范项目有关维度进行了调查。结果显示:“3+4”公费师范生学习状况整体良好、课程适应与满意度较高,但其学习坚持度较低、学习动力持续性不足,期望部分专业课程进一步改进。在今后的培养过程中,应调整课程结构、激发学习兴趣,加强师生互动、明确职业目标,强化激励机制、提高学习动力,培养更多具有专业知识和专业素养,更加适应农村教学的全科小学教师。

摘要： 以安徽农业大学经济管理学院本科生为研究对象,重点分析学生关于政治经济学的学习情况。根据问卷调查结果,分别从大学生的学习意识、学习过程和学习效果三个方面反映当前大学生政治经济学的学习现状,并从课程内容、教师教学、学生认识和开课方式四方面进行原因剖析,最后提出相应的对策建议。

摘要： 专业技能类课程作为学前教育专业的必修课程,是学前教育课程的重要组成部分。但高校学前教育师范生在技能类课程的学习过程中面临不同程度的困境。本研究旨在调查高校学前教育师范生技能类课程学习现状,发现其不足之处和问题所在,从而提出相应的对策和建议,促进学前教育师范生专业技能类课程的学习与学前教育专业发展。

摘要： 中学教学要能够满足明确和隐含需要的能力的特性总和,最终通过满同主体的需要的程度来体现,而伴随素质教育的推进,学生的主体性不断凸显.所以,开展中学教学现状研究更显得尤为迫切.影响中学生学习的因素应该得到足不教育工作者的重视设法控制或调整相关因素,从而为学生提供优质高效的教育,真正追求教育过程和结果公平.

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。