学习问题

摘要： 对于学生遇到的关键学习问题,教师讲解多遍学生思维依旧混乱,究其原因是教师教的和学生理解的不在一个层面上,这往往是课堂教学低效的主要原因之一。以“酸、碱、盐的性质及其转化”为例,尝试运用认知访谈诊断学生学习中的难题,帮助一线教师从学生的角度去发现和思考问题,进而有针对性地开展补救教学来解决问题。

摘要： 【剧情简介】小美的爸爸经常把小美和其他孩子作比较,妈妈则经常无休止地对小美抱怨,还常常情绪失控。这不但让小美对学习失去兴趣,内心也更加认定自己不如别人,是个不值得被爱的坏孩子。内心变得压抑而郁闷,但又无法疏解,同学关系也变差了。自升入五年级以来,小美不但在学习上没有了积极性,还经常迟到,成绩下降明显。在班主任王老师及同学们的关心下,小美重拾自己的兴趣,发展自己的优势,慢慢打开了心门。

摘要： 数学是一门逻辑性很强的学科,相对其他学科比较枯燥,而高中数学更是知识点多、学习量大、难点较多,导致学生出现了数学学习无目标、无信心,缺乏学习兴趣和学习方法,学和考分离等问题,进而学习数学的热情不高,效率低下.但在应试高考的大环境下,数学所占分值比重较大,地位不容小觑.因此,本文就高中学生在数学学习过程中遇到的问题进行较为全面的梳理和分析,同时给出应对策略,以帮助学生提高数学学习的效率.

摘要： 对家长张口闭口都是作业、学习的话题,很多孩子表现出反感或抗拒,家长越说,就越不想做。很多家庭的亲子冲突都因学习而来。该如何破局呢?家长要改变关注的焦点,要把注意力从盯着孩子文化知识的积累、分数的高低,转换到如何培养和发展孩子的学习自主感、胜任力。

摘要： 语文作为一门语言类基础学科,影响着学生的认知结构和语言思维发展。在当下的语文教学中,更提倡对文章的精读、细读和深度阅读。在阅读教学中的听、说、读、写训练过程中,需要渗透语文学科的核心素养。在新形势下的语文课堂教学中,我们要积极引入深度学习理念,深度挖掘文章内容,创设教学情境,触动学生感情;科学合理地设置问题,引导学生自主寻找答案,启迪学生思维;建立学习小组,通过小组合作学习和互动交流,提升学习效果。

摘要： 语文作为一门语言类基础学科,影响着学生的认知结构和语言思维发展.在当下的语文教学中,更提倡对文章的精读、细读和深度阅读.在阅读教学中的听、说、读、写训练过程中,需要渗透语文学科的核心素养.在新形势下的语文课堂教学中,我们要积极引入深度学习理念,深度挖掘文章内容,创设教学情境,触动学生感情;科学合理地设置问题,引导学生自主寻找答案,启迪学生思维;建立学习小组,通过小组合作学习和互动交流,提升学习效果.

摘要： 随着改革开放的深入,我国经济取得了高速发展.但是我国的贫富差距巨大城市与农村的差距明显,现在大多数的城市发展的非常繁华,经济飞速发展的同时也给了农村很多的就业岗位,这就导致了农村的一部分年轻人到城市里打工,把年迈的父母和年幼的孩子留在家中,留守儿童在家庭中没有受到关爱,如果学校也对留守儿童漠不关心,那么这就会导致留守儿童心灵受到创伤,所以老师要多关心留守儿童,提高留守儿童的英语教学质量.

摘要： 中职云南班是国家实施的职业教育东西协作行动计划的产物。基于精准扶贫的政策导向与中职云南班人才培养的实践,发现中职云南班学生存在求学意志不坚,跨文化适应困难、学风不良现象普遍等问题,提出育心励志、融文合习、扶智提能三个策略,以期为云南班学生习得技能专长、告别贫困提供帮助与扶持,实现“以技脱贫”的育人目标。

摘要： 中职云南班是国家实施的职业教育东西协作行动计划的产物.基于精准扶贫的政策导向与中职云南班人才培养的实践,发现中职云南班学生存在求学意志不坚、跨文化适应困难、学风不良现象普遍等问题,提出育心励志、融文合习、扶智提能三个策略,以期为云南班学生习得技能专长、告别贫困提供帮助与扶持,实现"以技脱贫"的育人目标.

摘要： 高校大学生的实际学习效果和日常的学习态度、学习行为有着密切联系,但背后又受到学习观的影响,积极的学习观既有助于学习成绩的提升,也有助于培养大学生的综合素养,并为其在未来社会的立足奠定良好的基础。本文在研究大学生学习观内涵的基础上,进一步分析大学生在实际的学习生活中存在的问题,并针对积极学习观的培养提出具体的对策。

摘要： 人类学过去对学习问题的研究较弱，这是今后我国教育人类学研究大有可为的领域。作者通过反思自己研习人类学的经历说明，要促进人类学对学习问题的研究，乃至于要提升教育人类学研究品质，就要：加强对学习问题的全貌性研究；克服忽视个体能动性的经典文化概念，采用更具动力性的文化概念；提升理论素养，尤其是重视借鉴哲学人类学，探索社会转型其教育发展的基本方向；提前做好较充分的准备；遵守研究伦理，重视对当地人的尊重、保护和回馈，并切实提供建设性成果；持开放心态，向心理学借鉴，提高教育人类学研究的严谨性；注意在互联网时代人类学研究的革新。rn 这些革新对学习问题的研究，乃至一般教育人类学研究提升品质和塑造理论形象，具有积极意义。在当前，边疆地区学生的理科学习困难、双语学习革新、参与式课堂教学、基于民族文化资源提升学生学习兴趣与课程革新、寄宿制条件下的学生指导、学业评价和教师专业学习等问题，都是当前决策者较为关注的。教育人类学者在这方面可为实践和决策提供自己特别的贡献。rn 总之，在以前，有许多边远社区处于前现代社会并相对封闭，没有外来学者去调查。人类学家去待上一年半载，写一个研究报告就会出名。今天，在我国很难找到这种民族地区，马林诺夫斯基式的宏观民族志(即包罗万象的调研报告)时髦不在，教育人类学需要做的是较为微观的专题式民族志。为此，就要在充分准备的基础上力求上天人地。上天，此处是指较为深刻、有新意的理论视角和概念建构；人地，即进行扎实的符合伦理的田野工作。在选题上，加强对学生学习、教师培训等主题的研究。

摘要： 目的:探讨高年级医学生的学习和心理问题.方法:对我院222名四年级医学生进行自制学习问卷及SCL-90症状自评量表调查,并将调查结果数据统计分析.结果:四年级医学生学习及心理均存在不同程度问题.结论:对不同专业、地区及年级大学生均应有针对性的增进心理健康教育.

摘要： 笔者在2005年8月至2006年2月在日本圣玛丽安娜医科大学附属医院进行了为期半年的研修，在儿科病房系统学习了住院患儿的护理、学习全部过程，给笔者留下了非常深刻的印象，尤其是对住院患儿文化课学习的重视，值得学习和借鉴。目前在我国，因各种原因还不能对学龄住院患儿进行系统的文化课辅导，一旦住院就不能继续学习，耽误了课程，出院后受到不小的影响，本文从几方面着手解决住院患儿学习难的问题。

摘要： 笔者在2005年8月至2006年2月在日本圣玛丽安娜医科大学附属医院进行了为期半年的研修，在儿科病房系统学习了住院患儿的护理、学习全部过程，给笔者留下了非常深刻的印象，尤其是对住院患儿文化课学习的重视，值得学习和借鉴。目前在我国，因各种原因还不能对学龄住院患儿进行系统的文化课辅导，一旦住院就不能继续学习，耽误了课程，出院后受到不小的影响，本文从几方面着手解决住院患儿学习难的问题。

摘要： 笔者在2005年8月至2006年2月在日本圣玛丽安娜医科大学附属医院进行了为期半年的研修，在儿科病房系统学习了住院患儿的护理、学习全部过程，给笔者留下了非常深刻的印象，尤其是对住院患儿文化课学习的重视，值得学习和借鉴。目前在我国，因各种原因还不能对学龄住院患儿进行系统的文化课辅导，一旦住院就不能继续学习，耽误了课程，出院后受到不小的影响，本文从几方面着手解决住院患儿学习难的问题。

摘要： 本发明公开了一种半监督学习结合集成学习的问题等价性判别的方法，包括S1、同义词归一化：1)词向量嵌入；2)词语相似度判断；3)人工判断；S2、语义等价性识别：基于LSTM的对偶网络的计算；基于CNN的对偶网络模型的计算；基于Match Pyramid模型的计算；人工提取特征。本发明通过半监督的方式生成并引入同义词，从而使得整个系统可以根据具体领域进行灵活调整，并通过集合学习四种不同模型对问题的语义等价性进行判断，从而发挥不同模型的优势。

摘要： 本发明公开了一种基于元学习的深度强化学习求解多目标旅行商问题的方法，包括以下步骤：S1：定义多目标旅行商问题；S2：将多目标旅行商问题按照权重加和的方式分解为一组单目标优化的子问题；S3：构建基于元学习的深度强化学习算法框架并对深度强化学习算法框架中的元模型进行训练；S4：对于步骤S2中得到的每一组单目标优化的子问题，所述元模型进行步数的参数微调得到对应的子模型；S5：利用子模型求解子问题；S6：所有子问题的解的集合为多目标旅行商问题的解。本发明方法只需要训练好一个元模型，便能对任意给定的权重只需要对该元模型做少量的参数更新便能快速微调出该权重对应的模型并得到令人满意的解。

摘要： 本发明公开了一种半监督学习结合集成学习的问题等价性判别的方法，包括S1、同义词归一化：1)词向量嵌入；2)词语相似度判断；3)人工判断；S2、语义等价性识别：基于LSTM的对偶网络的计算；基于CNN的对偶网络模型的计算；基于Match Pyramid模型的计算；人工提取特征。本发明通过半监督的方式生成并引入同义词，从而使得整个系统可以根据具体领域进行灵活调整，并通过集合学习四种不同模型对问题的语义等价性进行判断，从而发挥不同模型的优势。

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： 本发明属于电磁成像技术领域，公开了一种基于深度学习求解高度非线性逆散射问题的实时成像方法，包括步骤1：利用FBE‑CIE‑I迭代方法对未知散射体进行初步重建，获取数据集；步骤2：利用步骤1得到的数据集训练U‑net网络；步骤3：将U‑net网络的输出作为GAN网络的输入，真实图像作为GAN网络的标签进行训练。本发明通过共轭梯度法和最小二乘法交替更新对比源和修改的对比度函数最小化损失函数。由于只需要使用少量的傅里叶基来获得对比源，反演计算成本大大降低。本发明仅需要经过较少地迭代次数，就可以有效地获得含有低频分量的初始图像。

摘要： 在没有用户干预的情况下检测和显示液相色谱(LC)系统(2110)的操作状况。从LC系统的压力传感器(2119)接收随时间的多个压力测量值。处理器(2140)根据测量值计算六个参数的值，该六个参数包括开始压力(PB)、结束压力(PE)、分离的前半部分的平均压力(T1)、分离的后半部分的平均压力(T2)、比率T1/PB和比率T2/PB。使用机器学习模型将六个参数的值分类为LC系统的一个或多个操作状况中的一个操作状况。机器学习模型是根据从对一个或多个操作状况中的每个操作状况的已知分离计算的六个参数的值创建的。从分类中找到的操作状况显示在显示装置(2141)上。

摘要： 本发明属于电磁成像技术领域，公开了一种基于深度学习求解高度非线性逆散射问题的快速成像方法，包括步骤1：利用FBE‑CIE‑I迭代方法对未知散射体进行初步重建，得到感兴趣区域内的粗略图像；步骤2：对得到的粗略图像数据进行归一化处理；步骤3，将预处理后的数据作为神经网络的输入，将该散射体的真实介电常数值作为该网络的标签，用平均绝对比误差和结构相似度结合组成的加权损失函数对神经网络进行训练。本发明采用基于模型的反演方法，可以有效地将实测散射场数据转化为原始图像，有效地减少计算时间和资源。然后将含有低频分量的初步图像进行归一化处理后作为GAN网络的输入，GAN网络通过补充高频分量实现超分辨率成像。

摘要： 本发明公开了一种用于最小‑最大化问题的跨设备联邦学习方法，属于联邦学习技术领域。包括：中心服务器初始化模型参数中的主变量和对偶变量，以及迭代轮数；中心服务器选择一个客户端子集，将模型参数发送至每个客户端；客户端子集中的每个客户端计算本地梯度估计量；中心服务器接收客户端返回的本地梯度估计量，计算全局梯度估计量；中心服务器选择另一个客户端子集，将模型参数和全局梯度估计量发送至每个客户端，客户端对模型参数进行K步的本地更新，并将最终的本地模型参数发送给中心服务器；中心服务器接收到客户端返回的本地模型参数后，计算新的全局模型参数，迭代计算，直至输出最终参数。

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的解决气体勘测问题的方法，包括如下步骤：S1:定义解决气体含量勘测问题需要的动作空间和状态空间，为actor‑演员角色和critic‑评论家角色分别建立神经网络来处理动作的生成和评价的反馈;S2:将初始动作传递给问题环境，得到对应的状态和动作结果的奖惩值，以及loss值，将loss值和奖惩值反馈给神经网络进行梯度下降处理得到下一步的动作;S3:将得到的状态（气体含量）进行气体勘测，平衡多种约束条件再次利用强化学习概率选择的能力去寻求最优解。本发明利用算法强大的学习能力和神经网络高运算速率的优势去解决气体勘测问题中寻找最优解问题，解决了传统遗传算法时间长，复杂度高问题。

摘要： 本发明公开一种基于深度强化学习的二次旅行商问题求解方法和系统，方法包括以下步骤：S1：定义二次旅行商问题，即在有向完全图中的某一顶点，访问剩余所有点集一次且仅一次后回到出发点所需的旅行成本；S2：构建求解二次旅行商问题的深度强化学习框架；S3：通过所述深度强化学习框架求解所述二次旅行商问题，得到访问点序列。本发明在极短时间内就能求得二次旅行商问题的近似解，避免了精确解方法求解时间过长，不能实时计算，实时响应，甚至对于问题规模的扩大，并不能得到有效解的问题；同时由于深度强化学习框架模型的拟合能力，避免了启发式算法对迭代计算框架的搭建以及设计者的专业知识的依赖。