学生参与学习

摘要： “合作学习”改变了传统的教学思想和课堂教学模式,增强了学生学习过程中的互动性,有效激发学生参与学习的兴趣,有助于活跃课堂气氛,提高学生的学习成绩,培养学生的合作精神、创新精神和自学能力。在课堂教学中实施合作学习是发展的趋势。教师应引导学生在合作小组中与其他成员共同学习,增强合作意识,提高合作水平,进而提升学业水平。

摘要： 近年来,随着我国经济水平大幅度提升和科学技术发展,社会大众逐渐意识到科学知识和技术在生产生活中的重要性且学习科学知识是新时代发展必然需求。科学是初中教育不可缺少的组成部分,在新课程改革和素质教育背景下已逐渐实现全面发展的教学目标。提问是课堂教学的重要组成部分,合理的课堂提问可以调动学生参与学习的积极性,拓展思维,帮助学生更好地理解所学知识,促使学生在思考中获得启迪,在循序渐进和由浅入深的提问当中渗透教学重点和难点,提高课堂教学效率,实现预期教学目标。

摘要： 语文新课标倡导学生“自主-合作-探究”的学习模式,为了适用这种新的学习模式,本人在教学中积极开展语文小组合作学习方式,在学习中,学生成为了学习的主体,自然也要求改变以往老师单一评价的方式,让学生成为参与评价的重要角色。为此,本人积极参与我校“巧用立体评价激活语文学困生的自我教育意识和能力的研究与实践”的课题研究,在教学中实行多元化立体评价,尤其注重发挥学生主体作用,积极开展学生对学生的评价。一、激发学生参与学习和评价的兴趣和热情。在“巧用立体评价激活语文学困生的自我教育意识和能力的研究与实践”的课题研究中,我们注重对学生情感、体验、过程、能力等方面进行综合评价,学生作为学习的主体,在评价中也应该是至关重要的评价主体,要让学生在评价中有主体意识,发挥主体作用,首要工作在于激发学生参与评价的兴趣和热情。正如大教育家第斯多惠所说:“教学的艺术不在于传授的本领,而在于激励和呼唤。”

摘要： 新课程改革强调学生学习方式的转变,小组合作学习不但提高了课堂教学效率,而且还培养了学生的积极性.小组合作学习是以学习小组为基本形式.在小组成员间构建开放、包容的学习氛围,使成员相互激励,相互促进,充分发挥学生的主动性,让学生在学习过程中产生愉悦感,提高学生参与学习的积极性和有效性.但是在教学实践中我们发现学生的合作欲望不强,认为合作就是老师让学生“互相说说”,致使小组合作学习只流于形式,而未能达到应有的效果.那么小组合作学习在小学数学学习中应该如何操作呢？下面谈谈几点想法：

摘要： 当前教育改革的一个重要课题就是变被动教育为为主动教育,使学生好学、乐学、会学、主动地学,充分调动学生学习的积极性。“主动参与”’教学模式是根据我校几年来搞的“主动教育”整体改革而确定的子课题,是课常数学实施素质教育的种规定的“学生”为核心、以“主动参与”教学为基本模式,它以教师对学生参与学习的启发、引导、激励和学生对学习活动的积极、主动参与,来体现教师的主导地位和学生的主体地位,使课堂真正成为学生的阵地,学生真正成为学习的主人。

摘要： 在小学语文课堂教学中,教师如果能恰当运用现代信息技术手段,以形象具体的“图、文、声、像”来创造教学情景,让学生在具体情境中主动参与到思考、探究之中,成为学习的主人,会极大地调动学生参与学习的兴趣,从而优化教学过程,提高教学质量.

摘要： 解决问题,也许仅是数学上的或实验上的技能而已,而提出新的问题,新的可能性,从新的角度去看旧的问题,却需要创造性的想象力,而且标志着科学的真正进步。因此在教学过程中,教师应想方设法调动学生的主动性和积极性,充分发挥学生的主体作用,把学习的主动权交给学生,培养学生的问题意识,提高学生的质疑能力,使学生的思维得到发展。那么教学中如何提高学生的质疑能力呢?一、表扬鼓励——使学生敢于质疑长期以来,受传统教学的影响,教师经常压抑儿童好问的天性,不能最大限度地发挥学生参与学习的主动性,极大地忽视了学生个性的发展,束缚了学生“疑”的时间和空间,致使学生不敢大胆向教师质疑,生怕自己提出的问题不合老师的意图而挨老师批评、指责,或者提出的问题过于简单或不成问题而遭同学的取笑,即对质疑有心理负担。

摘要： 《义务教育语文课程标准》指出：语文课程应以现实为根基,注重现代化科技手段的运用,提高学生的学习效率,从而获得当代社会所需求的语文能力.以教师为中心的传统教学模式显然是不符合小学生的年龄特点及认知规律的.微课具有的特点更能吸引小学生的注意力,调动学生参与学习的积极性和主动性.那么在信息化环境下,如何在教学中充分发挥微课的作用来提高教学效率？下面谈几点我的尝试心得.

摘要： 一种基于异构图学习融合学习参与状态的知识追踪方法，由获取训练数据集、构建问题知识点二部图、构建知识追踪模型、生成问题张量和知识点张量、编码学生知识状态、编码学生学习参与状态、预测学生答题情况、训练模型、测试模型步骤组成。本发明采用自适应的异构图学习，能根据问题和知识点所构成的二部图的大小自适应调整随机游走的长度，提高了二部图的效率，在建模学生的知识状态时引入这些信息会更加全面、准确。通过建模学生的学习参与状态，使得对学生整个学习过程的建模更加全面，提升了预测学生答题情况的准确率，有效地提高模型的运算效率，克服了循环神经网络长序列依赖问题。

摘要： 随着人工智能和物联网的发展，工业4.0时代已经到来。据IBM预测，随着5G技术的不断普及，物联网技术将在工厂得到更广泛的应用。近年来，联邦学习已成为工业物联网研究人员的热门话题。然而，工业物联网中的许多设备目前存在计算能力低的问题，因此这些设备在联邦学习中无法很好地执行训练和更新模型的任务。为了解决上述问题，我们在工业物联网中引入边缘计算，使设备能够完成联邦学习操作。为了保证数据传输的安全性，系统引入区块链作为设备认证的主要算法。此外，为了提高工业物联网培训模式的效率和通用性，我们引入了迁移学习来提高系统性能。本发明降低了低性能工业物联网设备参与联邦学习的门槛，避免了多数物联网设备要在联邦学习普及过程中被淘汰的命运，为我国构建节约型社会做出贡献，并降低了联邦学习的普及门槛加速了联邦学习的普及进度。

摘要： 本公开提供了一种用于联合学习中确定参与方贡献度的方法及装置。该方法包括：构造全部参与方组合，计算每个参与方组合的权重；确定聚合周期前后联合学习模型的效用变化值并建立查找表，根据效用变化值判断是否对参与方的贡献值进行计算；从全部参与方组合中选取一个参与方组合，对参与方的边际贡献值进行估计，根据估计结果以及权重，判断是否采用插值函数对参与方组合的效用值进行计算；依据参与方组合的效用值对查找表进行更新，依次选取参与方组合，直至计算出所有参与方组合的效用值，利用参与方组合的效用值对查找表进行更新，基于最终更新后的查找表，计算参与方的贡献值。本公开能够提升联合学习中贡献值的计算精度和计算效率。

摘要： 本发明公开了一种基于模型陈旧性与用户参与度感知的联邦学习算法，涉及联邦学习技术领域。该算法将参与任务的客户端分成不同的性能层级，每次选取客户端时选取同一性能层级的客户端，实现了联邦学习由随机选取客户端到有选择地选取客户端的转变，提高了联邦学习的通信效率；使用一个添加了全局模型近端项的目标函数作为各客户端训练本地模型的目标函数，改善了全局模型偏向某一客户端本地模型的问题；通过设置一个自适应超参数以及考虑客户端的本地模型对云中心服务器上最新的全局模型的滞后程度，提出了一种基于模型陈旧性与用户参与度感知相结合的更新方式，来对全局模型进行动态调整，解决了联邦学习中全局模型偏向某一客户端本地模型的问题。

摘要： 本公开提供了一种确定联合学习中参与方贡献度的方法及装置。该方法包括：基于联合学习的架构生成多个参与方组，计算参与方组的权重；确定聚合周期前后联合学习模型的效用变化值并建立查找表，根据效用变化值判断是否对参与方的贡献值进行计算；利用参与方组随机生成一个全排列组合，并计算参与方加入子组合时的边际贡献值的估计值，根据估计值以及权重，判断是否采用插值函数对新参与方组的效用值进行计算；依据新参与方组的效用值对查找表进行更新，基于更新后的查找表，计算参与方的边际贡献值，直至计算得到收敛后的参与方的贡献值，根据贡献值确定参与方在联合学习中的贡献度。本公开能够提升联合学习中贡献值的计算精度和计算效率。

摘要： 本公开提供了一种联合学习中确定参与方贡献值的方法及装置。该方法包括：计算全部参与方组合中每一个参与方组合的权重，确定当前聚合周期联合模型的效用变化值，并建立查找表；当计算贡献值时，选取一个参与方组合并计算参与方组合中每一个参与方的边际贡献值，根据边际贡献值以及权重，判断利用第一估计方式或者第二估计方式对参与方组合的效用值进行估计；利用估计结果对查找表进行更新，并依次迭代估计每一个参与方组合的效用值，获取依据效用值进行更新后得到的最终查找表，以便利用最终查找表对参与方的贡献值进行计算。本公开能够提升联合学习中贡献值的计算精度和计算效率。

摘要： 本申请公开了一种基于区块链的联邦学习参与节点选择方法。联邦学习参与节点选择方法用于物联网系统，物联网系统包括终端设备和基站，联邦学习参与节点选择方法包括：获取每个终端设备与基站、其它终端设备之间在预设时间内的交互次数和距离，根据预设截断距离、数据交互次数、终端设备与其它终端设备的距离确定每个终端设备的活跃度密度，根据活跃度密度的大小以选择目标终端设备，计算终端设备到目标终端设备的偏移距离，根据活跃度密度和偏移距离确定终端设备的聚类中心点，通过聚类中心点的终端设备传输对应聚类模型中终端设备的数据至基站。如此，有效的减少了物联网系统的传输时间，避免了因物联网设备的时延问题。

摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的联邦学习参与方权重计算方法，解决了现有针对分布式工业控制系统的入侵检测技术中，当某个参与方的模型由于数据毒化等问题出现偏移时，经过协调方聚合后带偏其他参与方的模型，进而影响整体检测准确率的问题。该方法采用多因子综合评价的方式计算客户端的权重，通过信息熵计算多个因子对客户端贡献度的作用程度，将各客户端本轮次的贡献度归一化后作为本轮次的权重信息，相较其他方法更加合理，聚合后的模型准确率更高。本发明利用该方法在聚合端对不同模型性能的客户端分配了不同权重，有效的解决了工业控制系统中训练数据毒化的问题，避免了一个客户端模型出现偏差进而影响其他客户端模型性能的问题。

摘要： 本发明提供的一种基于联邦学习场景的训练参与方的选择方法及装置，基于数据类别和数据量对数据集进行划分，得到联邦学习场景下每个客户端数据；基于客户端数据对全局模型进行训练，若当前训练轮次小于预设的最大训练轮次，基于线性拟合方法对每个客户端数据进行计算，在客户端中确定当前训练轮次的候选参与方列表；获取当前训练轮次的训练参与方的预设数目；预设数目小于客户端的总数；根据预设数目在当前训练轮次的候选参与方列表中确定当前训练轮次的训练参与方。该方法可以有效降低模型训练过程的通信开销，通过充分利用客户端的信息，选择更优的训练参与方参与本轮次的训练，使模型的训练可以达到更好的效果。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的电动汽车参与电网低电压控制方法，具体为采集历史低电压故障数据和对应的电动汽车负荷切除方案及其电压恢复效果，计算电动汽车负荷切除方案与电压恢复效果的关系，并以此计算每个节点负荷对电压恢复效果的影响值，根据电网电压恢复的可靠性要求、电动汽车负荷切除成本、每个节点负荷对电压恢复效果的影响值和电动汽车负荷切除方案与电压恢复效果的关系建立电网优化模型，在检测到电动汽车参与电网出现低电压故障情况时，通过电网优化模型根据对应负荷减载需求获取故障处理对应的电动汽车负荷切除方案。本发明能够获取更加精准的电动汽车负荷切除方案，能够提高电网的恢复速度，提高了电网的供电可靠性。