感性知识

摘要： 《3-6岁儿童学习与发展指南》中明确提出“亲近自然、喜欢探究”的目标。建议“经常带幼儿接触大自然,激发其好奇心与探究欲望”“支持幼儿在接触自然、生活事物和现象中积累有益的直接经验和感性知识”。我园地处城乡接合部,有着较为丰富的田园资源,但乡村幼儿园对田园课程资源的开发和利用却相对薄弱。如何根据实际情况开发田园课程资源支持幼儿的发展?笔者指导S园开展了初步的研究和尝试。

摘要： 一、问题的提出1.地理过程知识的内涵地理过程是指地理事物和现象随时间的推移而出现的动态变化过程,反映这种“时间断面”上地理事物和现象动态变化过程的基本事实、概念、原理、规律等的知识则称为地理过程知识,它是中学地理知识体系中的核心组成部分。从认知层次划分上来讲,地理过程知识属于地理感性知识,是学生通过观察或想象动态的地理事物和现象而在头脑中建立的地理表象。学习地理过程知识有助于揭示地理成因,加深对地理规律的认识,有利于培养和训练学生的地理思维能力。

摘要： 概念是反映事物的本质属性的思维形式。历史教学中涉及许多概念,对历史学科概念的多层次解读能增强学生对历史知识和历史现象的认识,提升对历史事实的深层探究和理解,探求感性知识背后隐藏的本质与思想,进而形成深度和精细化的学习,有利于培养学生的核心素养。

摘要： 一、问题的提出化学理论性知识是中学化学教学的精髓,体现了化学学科的基本观念,在教材中起着总领和制约全局的作用[1]。化学概念是初中化学的关键组成部分,是学习化学的基础,化学知识体系的形成依赖于化学概念的正确构建[2],化学概念是对化学现象、原理等感性知识的高度概括,影响学生对化学事实、现象的观察和理解[3]。

摘要： 传统的信息技术学科教学中,着重于对学生基本技能的培养,忽略了塑造学生“学以致用”的能力。新课程标准指出,生活化教学不应仅仅是在教学活动中引用生活中素材的这种简单方式,而应与学生的生活密切相关,注重学生对信息技术理念和方法的理解和应用。因此,在信息技术教学中,教师应充分利用学生的生活经验、已有的感性知识和一定的实际操作能力,引导学生将现实生活和信息技术学习联系起来,在学习和生活实践中寻找结合点,体现出信息技术“源于生活,寓于生活,用于生活”的学科特点,同时,为学生搭建和营造一个自由学习的空间和氛围。

摘要： 有关水溶液的离子平衡图像分析题是江苏高考选择题必考的一种题型,考察学生能通过对相关模型、数据和图形等的观察,获取有关感性知识,并运用分析、比较、概括、归纳、推理、建模等方法对所获取的信息进行初步加工和应用的能力。

摘要： 知识之于人类的行动无比重要,人类社会的发展在很大程度上是由知识驱动的.从过往的历史看,知识可以分为许多类型.工业社会是一个崇尚理性知识的时代,理性知识在工业社会中所取得的巨大成功也是令人赞叹的.然而,在风险社会及其高度复杂性和高度不确定性条件下,理性知识能否给予行动以强力支持则成了一个问题.风险社会及其高度复杂性和高度不确定性条件下的行动者是以合作制组织的形式出现的,其合作行动仍然需要建立在知识的基础上,但这种知识绝不是单纯的理性知识,而是在知识融合中生成的新型知识.它具有多种面相,同时包容了人的情感、道德等.人类已经走进了风险社会,在构想风险社会及其高度复杂性和高度不确定性条件下的合作行动模式时,需要得到什么样的知识支持,以及如何在知识的基础上开展行动,都成了一个迫切需要解决的课题.

摘要： 自江苏省正式启动幼儿园课程游戏化建设项目以来,我园着力于户外活动的变革,连通室内外,整合各领域,让户外活动不仅是简单的体能训练,而是生长的课程。在幼儿与自然、幼儿与他人、幼儿与自我的连接中,激发其认识和探索的兴趣,帮助其获得丰富的感性知识和生活经验,促进其可持续发展。

摘要： 众所周知,兴趣是人学习最好的老师。我国《英语课程标准》中明确指出:“在英语教学中,教师要注重激发和培养学生学习英语的兴趣,作为基础教育阶段英语课程任务的第一条要求。”因此,在小学英语教学中,我们教师要根据小学生的思维特点和认识规律、心理特征等,科学合理采用适当的教学手段,来激发学生学习英语的兴趣,充分发挥学生学习英语的主动性和积极性,让学生敢大胆开口、大声说讲英语,并在说讲中获得初步的英语感性知识,以利于将教学内容融合在符合小学生“口味”的游戏式教学活动中,让小学生轻松自如且精神饱满地参与到学习中来,从而提高小学英语课堂教学效率。那么,我们教师如何才能激发和培养小学生学习英语的兴趣呢?

摘要： “直观”是日本民艺思想体系中认识“下手物”的基本方法,也是指导民艺实践的前提条件,对它的准确把握是透析民艺精神内核和其现实价值的关键.本文主要对柳宗悦所创建的民艺“直观”审美机制的生成路径、逻辑结构与后续衍义展开研究.首先其思想来源具有融合东西和超越二元的双重特性,既受到西方柏格森和布莱克的直观思想影响,又吸纳了东方的“不二”物观.在此基础上,柳宗悦以“直观”“知识”和“自由”三者的逻辑关系和“感性知识”为结构基础,完成了早期民艺运动审美机制的构建.而柳宗理和深泽直人在工业设计领域继承和发展了民艺的“直观”思想,对其完成了现代性和后现代性衍义.

摘要： 现在翻开《义务教育数学课程标准》(2011年版),不难发现数学课程目标和基本理念已经变过去的"两基"为"四基".将"数学基本活动经验"与基础知识、基本技能、基本数学思想提到同等重要的地位,说明了"数学基本活动经验"的重要性.特级教师张孝天老师曾说过:“数学基本活动经验是指学习者在参与数学活动的过程中所形成的感性知识、情绪体验和应用意识。”在数学教学中,数学活动的一个主要目的是让学生经历探究的过程、思考的过程、抽象的过程、预测的过程、推理的过程以及反思的过程等,获取丰富的过程性知识,最终形成应用数学的意识.也就是所说的经历只是的形成过程.

摘要： 本发明公开了知识管理技术领域的一种知识分类及隐性知识显性化的系统，包括知识库，在知识库的基础上结合外部刺激生成概念性知识，对概念性知识进行判断是否能通过语言或书面表达使得概念性知识被表述出来，若概念性知识能够通过语言或书面表达，则概念性知识被分类为显性知识，若概念性知识不能通过语言或书面表达，则概念性知识被分类为隐性知识；本发明通过将知识分类和隐性知识的显性化结合，先对知识进行分类，有效缩短学习时间，加强学习效率，促进隐性知识快速显性化，便于建立传播隐性知识的平台对隐性知识进行传播，有助于加强知识共享，强化内部合作。

摘要： 本发明公开了一种可解释性知识水平追踪方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：构建可解释知识追踪模型；在所述模型上执行以下步骤：区分嵌入知识点信息、习题文本信息以及与所述习题文本信息对应的习题回答记录信息；根据所述知识点信息计算得到键向量；根据所述键向量和所述习题回答记录信息更新所述知识点前一时刻的知识水平，得到当前时刻的知识水平；根据所述键向量和所述当前时刻的知识水平计算得到值向量；通过多维项目反应网络块根据所述知识点信息、所述值向量和所述习题回答记录信息预测所述习题文本信息的预测回答信息。本发明能有效应用于在线大规模的学习知识水平状态追踪场景。本发明可应用于数据挖掘技术领域。

摘要： 本发明公开了知识管理技术领域的一种知识分类及隐性知识显性化的系统，包括知识库，在知识库的基础上结合外部刺激生成概念性知识，对概念性知识进行判断是否能通过语言或书面表达使得概念性知识被表述出来，若概念性知识能够通过语言或书面表达，则概念性知识被分类为显性知识，若概念性知识不能通过语言或书面表达，则概念性知识被分类为隐性知识；本发明通过将知识分类和隐性知识的显性化结合，先对知识进行分类，有效缩短学习时间，加强学习效率，促进隐性知识快速显性化，便于建立传播隐性知识的平台对隐性知识进行传播，有助于加强知识共享，强化内部合作。

摘要： 本发明实施例提供一种用于交互对话的流程性知识抽取方法。该方法包括：利用知识图谱确定交互对话中每个对话语句的知识实体，将知识实体抽象化为对应的知识概念；对每个对话语句进行意图提取，与每个对话语句的知识概念结合，得到交互对话中句子级的多个知识概念‑意图组合；按照交互对话的对话顺序，基于首个知识概念‑意图组合对多个知识概念‑意图组合进行序列训练，得到符合交互对话流程顺序的知识概念‑意图组合集。本发明实施例还提供一种用于交互对话的流程性知识抽取系统。本发明实施例抽取采用了知识和意图结合的特征组合，所抽取的知识更符合对话流程的内容。抽取到具有跟对话知识高度相关，并具有差异性的抽象化流程。

摘要： 本发明涉及一种高速列车可维修性知识图谱构建方法，包括以下步骤：步骤1：构建高速列车可维修性知识图谱模式层；步骤2：构建高速列车可维修性知识图谱数据层；步骤3：采用Neo4j图数据库进行知识存储。通过构建多域融合的高速列车可维修性本体，使得设计域、故障域、维修域数据可以相互关联。

摘要： 本发明公开了一种案件隐性知识挖掘方法、装置及电子设备，包括：构建目标案件信息的初始案件知识图谱，所述目标案件信息包括案件文本信息和/或法律信息；基于预创建的本体库，对所述初始案件知识图谱进行规则推理，获得第一隐含信息集合；基于预生成的图神经网络模型，对所述初始案件知识图谱进行信息预测，获得第二隐含信息集合；对所述第一隐含信息集合和所述第二隐含信息集合进行处理，获得目标隐含信息。实现了提升计算效率以及信息挖掘的准确性的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于图结构数据的端到端无数据对抗性知识抽取方法，用于模型压缩。本发明采用了产生式对抗性网络，该网络主要由三部分组成：将预先训练的教师模型和学生模型视为两个鉴别器，并利用生成器生成训练图，将教师模型中的知识提取到学生模型中。在不同的基准模型和6个代表性数据集上的大量实验表明，本发明的方法在图形分类任务上明显超过了最新的无数据基线。在没有任何实际数据的情况下，本发明成功地减少了误差，得到了一个性能相对较好的学生模型，可以有效地应用于不同的网络体系结构。本发明的方法是第一个提出有效的、端到端的无数据的图知识蒸馏框架，为今后的研究工作奠定了坚实的基础。

摘要： 本申请属于图像分割技术领域，具体涉及一种基于不确定性知识域自适应的半监督图像分割方法及系统，包括以下步骤：获取待分割图像；基于所获取的待分割图像和预设的图像分割模型，进行待分割图像的分割处理；其中，所述图像分割模型采用半监督分割模型，基于所构建的不确定性知识库提取所获取的待分割图像的图像样本特征，基于特征迁移的域自适应将所提取到的图像样本特征迁移到半监督分割模型，完成待分割图像的分割处理。

摘要： 本发明公开一种基于属性知识的轻量化零样本学习算法框架，由特征提取模块，属性识别模块和分类器模块组成；特征提取模块提取图片视觉特征，属性识别模块对每张图片进行属性识别，输出属性概率，分类器模块包含属性知识图谱，基于属性知识图谱的先验知识以及属性概率，采用广义零样本方法以及常规零样本方法实现对图片识别，输出识别结果。本发明在低训练成本的情况下，实现高精度识别；适合增量学习场景，模型在学新知识时可保留已经学的知识；模型框架中特征提取模块可根据精度和算力要求更换；两步式识别机制可有效缓解广义零样本学习中的域漂移问题。

摘要： 本发明公开了一种基于对抗偏差与鲁棒性知识蒸馏的图像分类方法，该方法用来解决图像分类领域内知识蒸馏方法出现学生模型对抗鲁棒性学习不足的问题。该方法使学生模型的自然样本输出与对抗样本输出均向教师模型学习，还规定模型自然样本输出与针对其本身的对抗样本输出之间的距离度量为对抗偏差，将教师模型的对抗偏差作为额外蒸馏项传递给学生模型，提高学生模型的泛化性。本发明实现了将教师模型的分类准确性与对抗鲁棒性传递给了学生模型，使学生模型在进行图像分类任务时可以保证较高识别准确率，并更加有效地抵御图像对抗攻击。相比于其他方法，本方法在多个常见的图像分类数据集上取得良好效果。