学习适应

摘要： 中职学生如何能更好地适应高职阶段的学习,是中高等职业教育对口招生衔接中需要考虑的一个问题。基于S省360名财经商贸类中高职对口招生的中职学生课程学习适应性的调查发现,对口招生的中职学生普遍存在课程学习适应性不高的问题;不同类别课程学习的适应程度存在差异;专业基础课程学习适应性较低。通过有序Probit回归模型分析显示,中职学生的个人特征和教学因素等会对课程学习适应性产生影响。提出在对口招生的中高等职业教育衔接中,需要注重培养学生的学习兴趣,调整课程目标、课程内容和课程进度、教学手段的选择和评价等改进对策,以期能提高中高等职业教育对口招生学生课程学习的适应性。

摘要： 小学入学适应教育是解决幼小衔接教育难题的关键环节,它是为完成立德树人根本任务、全面提升教育质量、促进学生德智体美劳全面发展而开展的。它以身心适应、生活适应、社会适应、学习适应为主要内容,以兴趣培养、习惯养成、价值塑造为核心要素,融合儿童生活经验与兴趣的师生双边实践活动过程,呈现出衔接性、体验性和主体性等特征。开展小学入学适应教育需要尊重儿童主体,贴近儿童现实生活;培育创新人才,拓宽育人路径;深化教育改革,构建高质量基础教育体系。

摘要： 目的:探讨心理韧性在学习适应与实习倦怠之间的中介作用。方法:采用心理韧性量表、大学生学习适应量表、大学生学习倦怠调查量表对在我院实习的184名实习护生进行调查。结果:学习适应能力对实习倦怠的预测作用有统计学意义;加入心理韧性变量后学习适应能力对实习倦怠的预测作用无统计学意义,对心理韧性个人力和支持力的正向预测作用均有统计学意义。在中介模型中,心理韧性的个人力和支持力对实习倦怠作用有统计学意义。结论:实习护生的心理韧性在学习适应与实习倦怠间起中介作用,且个人力的中介作用大于支持力。

摘要： 师范生是未来的教师,担负着未来为国育才的使命。师范生也是国家未来的建设者与接班人,其在师范教育阶段发展的质量如何将影响着国家的富强,民族的振兴。而师范生在校的适应程度将影响其发展质量,这种适应不仅包括校园生活适应、学习适应,同时也包括心理任务与使命的适应。适应的过程不仅是知识、能力与品德持续增长与提升的过程,也是弥补自身不足与解决各种生活、学习问题的过程。研究师范生特别是大一师范生的适应不仅为了发现其在适应过程中遭遇的问题并即时加以应对,同时也是为了更好引导师范生高质量的发展与成长。研究者作为一名南通大学的师范生,通过对南通大学在校生的调查得出一些结论。

摘要： 【设计理念】高一学生正处于学习环境的过渡期和学习思维的转型期。在这一阶段,良好的学习心理和合适的学习方法可以帮助学生尽快适应高中的学习生活。本课综合运用讲授法、讨论法和任务驱动法,创设真实问题情境,引导学生探究高中学习的“密码”,增强学生学习的信心,培养学生良好的学习心理品质。

摘要： 小学一年级教师要重视幼小衔接教育,正确处理小学新生的学习适应性不良问题,培养小学生良好的行为习惯,提高小学生的学习效率。教师要重视校本课程的构建,借助校本课程帮助一年级新生了解日常生活中的礼貌用语、在遇到危险时能够进行求助,学会巧妙的拒绝等。教师可以借助校本课程对小学生进行安全教育,提高小学生的安全防范意识,借助校本课程对小学生进行爱国教育,介绍本小学的特色活动等。本文就基于儿童学习准备与学习适应衔接的校本课程构建进行研究。

摘要： 对N地区13位港澳台大学生的质性研究发现,港澳台大学生作为与内地高校教育场域互动的社会行动者,在教育场域的转换过程中,其家庭资本与心理资本共同缔造了“被‘赋权’的跨域行动”和“‘赋权’的自主体验”的主体轮廓。该主体轮廓下港澳台大学生原始惯习与内地高校教育场域的不合拍,导致其学习不适应的产生。通过对此过程的进一步分析得知,港澳台大学生在内地高校的行动策略既根植于其原始惯习,又随其教育场域转换而不断重构,改变着他们的自我呈现。这种内在特征分别表现为:陷入失语境地而“安其所”、设定独白剧场而“遂其生”。研究针对以上发现总结出增强港澳台大学生在内地高校求学的归属感及帮助其更好地适应内地高校学习节奏和方式的可行办法。

摘要： 以476名大学生作为研究对象,进行为期6个月的追踪研究,运用交叉滞后分析探讨了大学生手机成瘾和学习适应的因果关系及其内在心理机制.结果表明:首先,大学生手机成瘾、学习适应在追踪期间均保持了相对稳定性.其次,手机成瘾和学习适应具有显著性负相关;交叉滞后分析结果显示,手机成瘾是大学生学习适应的预测变量;进一步回归分析发现,手机成瘾对学习适应具有同时性预测作用,前测中,失控性和低效性对学习适应具有显著性负向预测作用;后测中,低效性和失控性能够显著性负向预测学习适应.在此基础上,进一步提出相关的教育对策.

摘要： 疫情背景下,随着高考临近,高三学生可能会出现各种问题。班主任研究工作坊围绕高三学生作息安排、学习效率、情绪管理三个方面出现的典型问题进行研讨,剖析产生上述问题的可能原因并探索解决方法,以期构建“高三学生、家长和教师”系统化的家庭教育指导内容,促进学生更好地发展。

摘要： 新冠疫情影响了留学生正常的教育活动。对于疫情持续严重的法国来说,中国留学生的教育面临着诸多挑战和困难。不仅包括长期存在的跨文化适应问题,还暴露出自主学习意识缺失、学习规划失序等不足。同时,在疫情面前,在法国的中国留学生展现出了一定的心理适应和批判性思维能力。特别是不再盲从法国教育制度和文化的所谓优势,开始对疫情之下法国教育所呈现出来的问题进行有意识地发现、反思和批判。留法学生对国内亲属群体的主动关心和交往过程中的角色转变,体现出良好的情感认知与交互的能力品质。

摘要： “学习适应”是社会适应的具体表现,是学生个体根据学习环境的变化及时调整自己的学习心理和行为,使之与学习环境相一致的适应过程.从中学到大学是人生中的关键时期,在这个时期中大学新生的心理、生理以及周围的环境都发生着翻天覆地的变化,这也影响着他们今后在大学学习中的发展.因此,对不同专业的大学新生学习适应状态进行调查研究有助于对他们正确的进行有针对性指导.本文以沈阳师范大学学前教育专业为例,采用问卷调查的方式对350名学生进行调查,并针对数据分析结果提出如下建议:要注重学习能力的培养;要重视高中与大学的衔接工作;要帮助学生进行大学学习及职业生涯规划;专业课的设置要强调专业性和可操作性;关注大学新生第一学期的学习和心理适应.

摘要： 本研究以160名学习双语课程的大四学生为对象,从未来时间洞察力和学业自我效能感两个变量入手,探讨双语教学情境中大学生学习适应的特点及其个体影响因素,得出以下结论:双语教学情境中,大学生学习适应性别差异显著,女生学习适应显著高于男生.双语教学情境中,不同英语水平学生的学习适应差异显著,达到六级和四级水平学生的学习适应、学习动机和学习态度显著高于达到学校基本水平和其他水平的学生.未来时间洞察力与学习适应存在显著正相关,并对学习适应具有正向预测作用.学业自我效能感与学习适应存在显著正相关,学习能力自我效能感对学习适应具有正向预测作用.学业自我效能感在未来时间洞察力和学习适应间起部分中介作用.

摘要： 采用大学生学习适应量表和大学生学业自我效能感量表对293名大学生进行了问卷调查,探讨了大学生学业自我效能感与学习适应之间的关系。结果发现:大学生学业自我效能感及其各维度均与学习适应的各维度存在显著正相关;大学生学业自我效能感对学习适应有显著预测作用。

摘要： 文章基于对X校大一835名新生的学习适应情况调查和对部分学生的访谈,从学习动机、教学模式、学习态度等维度分析了当今大学生常见的适应问题,提出了建立以学院为主体的校院二级新生学业指导机制,广泛发动专业教师、各职能部门教师、高年级优秀学生等,分阶段、分类别、分专题对新生提供指导,以便更好地帮助新生建立良好的学习习惯,习得高效的学习方法,顺利度过从高中到大学的过渡适应期,为大学学习奠定良好的基础,进而促进学校教育质量的提升.

摘要： 退伍复学大学生作为高校的特殊群体,从军营到校园的转变给他们带来了一系列适应问题.本研究在对13位退伍复学大学生深入访谈的基础上发现,退伍复学大学生学习适应和角色适应有明显的个体差异,而在人际适应方面,战友是重要的入际支持,其关系强度的变化是这一群体人际融入的重要标志.回到学校后,他们感受到了大学的自由和幸福,但也感到大学需要更高的自我管理能力.

摘要： 旨在开展更多元的风景园林教育研究，引荐质性研究的方法，分析了其在风景园林教育中的应用前景。并运用质性研究方法，收集材料，归纳总结“学生视角”下的风景圃林教育研究问题。其中包括新生专业学习适应、低年级转向高年级专业学习、专业学习的目的和目标、专业学习的内容、专业学习的方法、学生接受专业教育的信息反馈等6个方面。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的采砂船自适应监控系统的自适应监控方法，包括前端监控终端、推理识别装置以及服务器管理装置；前端监控终端包括嵌入式微处理器、水岸监控摄像机、北斗定位模块、能量状况监测模块；推理识别装置包括嵌入式PC机以及与嵌入式PC机电性连接的无线图像传输通信模块、深度学习加速卡、4G无线通信模块，以太网模块和SD卡数据存储模块；服务器管理装置包括采砂船管理Web平台以及采砂船管理Web平台电性连接的采砂船识别服务器、监测状态分析服务器的和存储服务器；本发明能够实现河湖采砂船进出采砂区域的自动识别以及河湖非法采砂船的识别、取证及预警功能。

摘要： 本发明是一种融合自适应环流抑制的无模型自适应迭代学习MMC变流器控制方法，其特点是，包括电压外环无模型自适应迭代学习控制、电流内环无模型自适应预测控制、自适应环流抑制控制等步骤：由于引入了无模型自适应迭代学习控制用于MMC变流器直流侧，能够实现直流电压的准确跟踪控制；通过引入电流内环无模型自适应预测控制，可改善电流控制精度，从而改善电流波形质量；通过引入自适应环流抑制控制，可改善MMC变流器交直流两侧扰动背景下的环流抑制效果，从而保证MMC变流器的可靠工作。

摘要： 本发明涉及小波神经网络优化技术领域，特别涉及一种基于归一化最小均方自适应滤波的自适应学习率小波神经网络控制方法。本发明包括:建立控制系统模型；将小波网络的所有权值按层进行单位化；小波神经元权值优化；求解误差信号和训练代价；采用阶梯函数对活化函数的导函数分段处理；制定拟合导函数的模糊规则；确定隶属函数；确定每个模糊规则在导函数值中所占的比重；输出模糊系统、线性化显示活化函数；确定各神经元的诱导局部域及神经元输出；求解各个局部梯度函数；输出层自适应调整学习率；确定输出层学习率的范围；隐层的学习率调节；训练神经元突触权值；输出跟踪控制信号；完成闭环反馈控制。本发明能够加快收敛速度，减小计算复杂度。

摘要： 提供一种有效进行利用特定条件的学习数据执行了DNN的声学模型的自适应且可提高精度的统计声学模型的自适应方法。在采用了DNN的声学模型的说话人自适应方法中，包括：第1存储装置分别存储不同的说话人的讲话数据(90～98)的步骤；准备按说话人区分的隐藏层模块(112～120)的步骤；在切换选择讲话数据(90～98)的同时，一面用与选出的讲话数据相对应的隐藏层模块(112～120)动态地置换特定层(110)，一面进行针对DNN(80)的所有层(42、44、110、48、50、52、54)的准备性学习的步骤；用初始隐藏层置换已完成准备性学习的DNN的特定层(110)的步骤；和将初始隐藏层以外的层的参数固定，采用特定说话人的声音数据进行DNN的学习的步骤。

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： 公开了能够使用模仿学习以及强化学习来训练元学习模型以用在使机器人执行任务中的技术。一些实施方式涉及使用基于任务的一个或多个人工引导的演示的模仿学习来训练元学习模型。附加的或替代的实施方式涉及使用基于尝试执行任务的机器人的试验的强化学习来训练元学习模型。进一步的实施方式涉及使用经过训练的元学习模型来基于新任务的人工引导的演示来小样本(或单样本)学习新任务。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的采砂船自适应监控系统的自适应监控方法，包括前端监控终端、推理识别装置以及服务器管理装置；前端监控终端包括嵌入式微处理器、水岸监控摄像机、北斗定位模块、能量状况监测模块；推理识别装置包括嵌入式PC机以及与嵌入式PC机电性连接的无线图像传输通信模块、深度学习加速卡、4G无线通信模块，以太网模块和SD卡数据存储模块；服务器管理装置包括采砂船管理Web平台以及采砂船管理Web平台电性连接的采砂船识别服务器、监测状态分析服务器的和存储服务器；本发明能够实现河湖采砂船进出采砂区域的自动识别以及河湖非法采砂船的识别、取证及预警功能。

摘要： 本发明是一种融合自适应环流抑制的无模型自适应迭代学习MMC变流器控制方法，其特点是，包括电压外环无模型自适应迭代学习控制、电流内环无模型自适应预测控制、自适应环流抑制控制等步骤：由于引入了无模型自适应迭代学习控制用于MMC变流器直流侧，能够实现直流电压的准确跟踪控制；通过引入电流内环无模型自适应预测控制，可改善电流控制精度，从而改善电流波形质量；通过引入自适应环流抑制控制，可改善MMC变流器交直流两侧扰动背景下的环流抑制效果，从而保证MMC变流器的可靠工作。

摘要： 本发明涉及小波神经网络优化技术领域，特别涉及一种基于归一化最小均方自适应滤波的自适应学习率小波神经网络控制方法。本发明包括:建立控制系统模型；将小波网络的所有权值按层进行单位化；小波神经元权值优化；求解误差信号和训练代价；采用阶梯函数对活化函数的导函数分段处理；制定拟合导函数的模糊规则；确定隶属函数；确定每个模糊规则在导函数值中所占的比重；输出模糊系统、线性化显示活化函数；确定各神经元的诱导局部域及神经元输出；求解各个局部梯度函数；输出层自适应调整学习率；确定输出层学习率的范围；隐层的学习率调节；训练神经元突触权值；输出跟踪控制信号；完成闭环反馈控制。本发明能够加快收敛速度，减小计算复杂度。

摘要： 本公开描述一种基于宫颈细胞切片图像的自适应的学习方法和学习系统，学习方法包括：准备第一预设数量的来自于第一目标源的已标注的宫颈细胞切片图像以获得主干训练集，通过主干训练集获得第一训练集和第二训练集，利用第一训练集对特征组合模型进行训练，利用第二训练集对特征分类模型进行训练；将需要进行分类的宫颈细胞切片图像的来源设定为第二目标源，准备第二预设数量的来自于第二目标源的已标注的宫颈细胞切片图像以获得第三训练集，利用第三训练集对训练好的特征分类模型进行调整以获取自适应特征分类模型，利用训练好的特征组合模型和自适应特征分类模型获得自适应模型。由此，能够自适应不同来源的病理玻片数字图像。