教与学活动

摘要： "学习活动",实指教学情境的"教与学活动",包含"教的活动"和"学的活动",且两者交互所指.试图以"学习活动"来统括,更多的是表达对待学生学习的一种价值立场.纵观相关译著的论述,"教与学活动"主要有以下八个视角:目标或任务的视角,教学内容(知识类型)的视角,学习或认知心理过程的视角,教学原则的视角,教学模式的视角,师生关系的视角,阶段或流程的视角,学科的视角.在上述八个视角中,我国基础教育课程与教学改革近20年来主要关注"师生关系"这一视角,其在课程实施中的实际功效恐怕有需要反思的地方.

摘要： 《普通高中数学课程标准(2017年版)》在课程基本理念第2条中指出“提升学生应用数学解决实际问题的能力”,第3条中明确提出“不断引导学生感悟数学的科学价值、应用价值、文化价值和审美价值”。由此可以看出,数学应用应当成为数学教育教学的目标所向,学以致用应该是一切数学教与学活动的根本追求,学习数学的目的就是为了运用所学的数学知识解决数学问题。

摘要： 学校总务后勤部门要始终围绕教育教学这个中心,做好后勤及安全两个保障,创造良好的条件,为师生教育教学及生活提供精心的服务,解决师生的后顾之忧,让师生们以旺盛的精力和充沛的体力投入到教与学活动中去,树和谐、温馨、安全的校园新貌。

摘要： 数学课程标准中提出:“数学学习要让不同的学生在数学上有不同的发展。”个性化学习则能有效帮助教师在教学过程中实现这个目标。“微课”原是指以视频为主要载体,记录教师在课堂内外教育教学中围绕某个知识点(重点、难点、疑点)或教学环节而开展的精彩的教与学活动的全过程。“微课”的核心组成内容是课堂教学视频(课例片段),是一种新型教学资源。微课资源的有效利用,更加有利于促进学生的个性化学习。

摘要： 小学识字教学过程中,教师需要从小学生的实际心理特点和学习接受能力出发,积极采用一些切实有效、科学合理的教学手段。微课是一种较为新颖的教学方式,其主要是教师和学生在开展教与学活动的过程中,充分利用多媒体技术,针对知识点和教学环节所进行的各种教学资源的有机结合体。通常情况下,微课在实际应用的过程中,将教学知识点进行细化和分解.

摘要： 微课是指以视频为载体,记录教师在课堂教育教学过程中围绕某个知识点开展的教与学活动全过程。通过微课与传统课堂教学相结合,梳理《中国民族音乐》的知识点谱系,使学生利用碎片时间,打破传统课堂的限制,更大程度的传承民族文化音乐,因此探索“混合教学”在音乐理论教学中的具体实践。对于互联网时代的高校课程改革具有典遛现实意义。

摘要： 在新课改形势下,老师要与学生创新教与学活动,以此组织实施创造性的新课改,使小学生的数学学习潜能得到激发,养成良好的数学应用能力,构建多元化的教学方法。应用多元化的教学方法,使学生视野更加开阔,学生数学学习积极性得到调动,教学效果得到提高,学生获得全面发展,这对小学数学课堂教学效率的提高,意义深远。一、小学数学教学中应用多元化教学方法的重要性在小学数学教学中,

摘要： “微课”的全称是“微型视频课例”，胡铁生将之定义为：“按照新课程标准及教学实践要求，以教学视频为主要载体，反映教师在课堂教学过程中针对某个知识点或教学环节而开展教与学活动的各种教学资源有机组合。”

摘要： “微课”是指以视频为主要载体记录教师在课堂教育教学过程中围绕某个知识点或教学环节而开展的精彩教与学活动全过程。“微课”的核心组成内容是课堂教学视频（课例片段），同时还包含与该教学主题相关的教学设计、素材课件、教学反思、练习测试及学生反馈、教师点评等辅助性教学资源，它们以一定的组织关系和呈现方式共同“营造”了一个半结构化、主题式的资源单元应用“小环境”。本文总结了初中英语微课教学中出现的五个问题并提出了对策，以引起老师们的注意。

摘要： 一边预测由多个不同的视点的活动图像构成的多视点活动图像一边进行编码/解码的活动图像编码/解码装置具备：对应区域设定部，针对编码/解码对象区域设定深度图上的对应区域；区域分割部，设定作为对编码/解码对象区域进行分割后的区域的预测区域；视差矢量生成部，按照每个预测区域，使用对应区域内的该预测区域所对应的区域中的深度信息来生成针对参照视点的视差矢量；运动信息生成部，基于针对参照视点的视差矢量，根据参照视点运动信息来生成预测区域中的运动信息；以及预测图像生成部，使用预测区域中的运动信息来生成针对预测区域的预测图像。

摘要： 本发明公开了一种基于改进教与学优化算法的HT‑29图像分割方法，该方法将自适应的自学习机制融入到传统教与学优化算法中，形成改进的教与学优化算法，包括步骤：(1)计算需分割的HT‑29人结肠癌细胞图像每个像素的邻域灰度均值，得到二维灰度直方图；(2)建立HT‑29图像二维最大熵阈值分割的最优化模型；(3)采用改进教与学优化算法对HT‑29图像二维最大熵阈值分割的最优化模型进行优化，得到最优阈值矩阵；(4)利用最优阈值矩阵对需分割的HT‑29图像进行分割。本发明有效提高了HT‑29人结肠癌图像分割的效率和分割结果的精度。

摘要： 本发明公开了一种量子教与学算法以及基于量子教与学算法的模糊滑模控制方法，借助量子计算的基本原理，结合教与学算法提出量子教与学算法，针对教与学算法容易陷入早熟收敛的问题，采用量子门变换的方式更新种群以跳出局部收敛，仿真结果表明该方法可以有效提升教与学算法的性能。针对滑模控制的抖振问题，采用模糊逻辑的方式动态的调整切换项控制。为了构建合适的模糊规则，采用量子教与学算法计算得出综合性能最优的模糊逻辑，仿真结果证明了这种方法的有效性和可行性。

摘要： 一边预测由多个不同的视点的活动图像构成的多视点活动图像一边进行编码/解码的活动图像编码/解码装置具备：对应区域设定部，针对编码/解码对象区域设定深度图上的对应区域；区域分割部，设定作为对编码/解码对象区域进行分割后的区域的预测区域；视差矢量生成部，按照每个预测区域，使用对应区域内的该预测区域所对应的区域中的深度信息来生成针对参照视点的视差矢量；运动信息生成部，基于针对参照视点的视差矢量，根据参照视点运动信息来生成预测区域中的运动信息；以及预测图像生成部，使用预测区域中的运动信息来生成针对预测区域的预测图像。

摘要： 活动量计(100)具备：睡眠水平判断部(112)，其反复检测用户的睡眠水平；以及通知处理部(113)，其仅在最近的上述睡眠水平不到规定水平的期间将特定的信息自动地通知给上述用户。

摘要： 本发明公开了一种基于改进教与学算法的WSN连通性最大化增补节点优化部署方法，包括以下步骤：将被监测三维区域划分为l×w×h个像素点形成点集Ra，在网络中总共部署|S|个传感器节点，满足网络的覆盖和连通需求，S为总体传感器节点集合，其为预置传感器节点集合Sp和增补传感器节点集合Sa的合集，即S＝Sp+Sa。本发明的有益效果是：本发明的方法从网络整体进行考虑，采用割点量化等方法对网络连通性进行度量，并以此形成算法中适应值计算过程，本发明在教与学算法中，考虑到每个成员会出现自身的遗忘和自主的学习引起成绩产生波动，对每个学员引入自扰动策略，增强算法的全局寻优能力，减少算法陷入局部最优的情况，进一步实现局部寻优与全局寻优能力的平衡。

摘要： 本发明提供了一种准教慧学大数据精准化教与学系统，包括管理端，用于提供对老师和学生的班级管理和答题管理；教学端，用于根据对所述学生的班级管理结果和答题管理结果进行教学分析，制定第一教学方案；监测端，用于基于对老师和学生的教学数据，得到教情学情结果，并将所述教情学情结果应用于所述管理端，辅助所述班级管理和答题管理，并为所述学生制定第二教学方案；本发明通过采集各类教学数据进行分析，实现教学过程的数据化、智能化，为老师和学生提供更精准地教学帮助。

摘要： 本发明涉及一种指尖密封的混合教与学优化方法，属于柔性密封技术领域。本发明首先，通过均匀试验设计法和ANSYS软件仿真获取多组结构参数及其对应的迟滞率ε和平均接触压力P作为BP神经网络的训练数据集；其次，通过训练BP神经网络分别构建迟滞率ε、平均接触压力P与指尖密封结构参数间的隐式映射关系；最后，依据映射关系，结合pareto支配法，以最小化迟滞率ε和平均接触压力P为目标，采用混合教与学优化方法对指尖密封的结构参数进行优化；本发明方法具有较高的鲁棒性和优化性能，能合理搜索指尖密封结构参数优化问题的解空间；获取的Pareto最优解集能满足实际工程中多偏好决策的需求；具有易理解、易移植、参数少、框架简单、并行搜索能力强、便于推广等特点。

摘要： 本发明公开了一种基于改进教与学和组优化算法的多气体源定位方法，为了弥补现有多气体源定位技术的不足，本发明创新性的将多无人机群与改进教与学和组优化算法结合，提出了改进教与学和组优化算法。在组方法中包括组形成、限制组大小、组合并、组解散操作，在评估无人机加入哪个组时考虑了距离和适应度，这有助于无人机在同时接收多个信号时有选择的加入组；限制组大小提高了无人机分配效率；组合并是当两个组的全局最佳位置的无人机的y位置坐标差小于侧风距离时进行合并，可以提升系统性能和避免局部冗余覆盖；考虑组解散，避免该组一直停留在已找到的气体源中。本方法在多气体污染源浓度场仿真实验中，高效地实现了多气体污染源的定位。

摘要： 本发明公开了一种基于改进教与学算法的多无人机大气污染源定位方法，创新性的将多无人机群与改进教与学算法相结合，提出了一种个体能力值模型，采用了无人机电量、无人机飞行高度的稳定性、无人机搜索的污染源气体浓度值三个指标，用个体能力值替代了标准教与学算法中的随机学习步长，既增加了无人机个体的差异性，也巧妙的结合了教与学优化算法，使随机步长的选择更有依据性。并且在教与学算法的“学”阶段采用学员分班学习规则，使得在算法后期，学员能够迅速向强化班集体靠近，进行更加细致的搜索。提高了算法的搜索效率，实现了对大气污染源高效的定位。