个性学习

摘要： 长久以来,大众普遍认为数学就是运用定理、概念、公式解题,是一门严谨的科学。然而,数学不单单只有逻辑推理,还和其他自然学科一样,在发现和创造数学的过程中需要实验。一、数学实验教学体现着数学学科课程内涵数学实验教学作为“在实践中或向实践学习”的教学过程,它的根本目的在于让学生“学会学习”,提高学生的数学素养;能让小小的课堂和短短课时内达成“个性学习”“差异学习”“每个学生参与”“主动学习”。

摘要： “双减”政策,剑指减轻学生作业负担。为全面落实“双减”工作部署,济南市长清区石麟教育集团将作业改革作为落实“双减”要求、撬动教育变革的关键支点,锚定“深度支持学生全面发展、个性学习、健康成长”的核心目标,在减量上立规则,在提质上出实招,在增效上下功夫,初步构建起立体化的“新”作业体系,推进教育品质化的“好”发展。

摘要： 长期以来,山东省济南汇文实验学校在课堂教学中面临诸多难点,以传统教育教学手段无法有效突破。基于此,学校制定了三年行动规划,结合校情实际,把研究重点放在了智慧教学上。个性学习,开发学辅微视频2018年,伴随校园网络全覆盖及教师人手一部智能手机的落实,学校开启了信息化教学的第一步--以学辅微视频为主要载体的信息化教学改革。

摘要： 1引言智慧课堂是一种具有现代化特征的教学方式,能够为学生提供智能化的学习环境,增强课堂教学的交互性,将虚拟与现实完美融合,呈现丰富多样的教学资源.针对初中数学教学,智慧课堂可以全方位、立体化、多角度地展现数学知识,实现精准化、个性化的教学,促进学生全面发展.教师是智慧课堂的设计者,必须充分发挥资源共享的价值,构建具有针对性的课堂教学策略,增强学生的自主体验,培养学生的数学思维.

摘要： 在当前大数据背景下,如何更加高效地学习信息技术,值得高中一线信息技术教师深入探讨优质的教学路径及策略,以期有效发挥大数据的应用优势,提升高中学生的信息技术核心素养。一、结合大数据,个性学习在大数据这一时代背景下,数据本身已经成为一种重要的教育教学资源,教学中的应用价值也受到更多教师的认可。

摘要： “雨课堂”是当前最前沿的教学技术之一。教师可以融合雨课堂教学,构建学生个性化教学模式,通过推送课前微课引导学生进行自主探究;通过分析反馈信息让学生实现科学对接;通过开展实时互动让学生进行信息整理;通过发布梯级试题让学生将知识和应用进行混合学习;通过引导学生开展阅读实践升华学生的文化意识;通过搭建展示平台,让每位学生分享精彩内容,进行英语个性化学习模式的有效构建,提高学生的英语水平。

摘要： 突如其来的新型肺炎疫情让不少学校不能如期开学,只能开展网络教学,因此网上教育的新型教学模式应运而生,教师也要顺应时代的号召,结合网络教学的特点,运用数字化技术和互联网技术,构筑丰富多彩的语文智慧课堂。教师要打破传统课堂中教师占主导的教学模式,避免灌输式、填鸭式的教学方式,改变教师角色,进而促使学生更积极主动地参与到个性学习中,提升自主学习的能力。

摘要： 2016年,浙江省教育厅教研室启动"数据驱动的教与学改进"实践研究。2017年,省教研室将"数据驱动的教与学改进"研究转为在全省中小学校推广基于大数据的精准教学。2018年,"大数据背景下的精准教学"项目被列为浙江省基础教育课程改革的十大项目之一,并确定了包含大数据平台建设,基于大数据的精准施教、个性学习、实证教研、智慧评价以及智能管理的研究框架。经过"十三五"期间的实践探索,该项目取得了丰硕的成果。

摘要： 2016年,"十三五"开局之年,浙江省教育厅教研室启动"数据驱动的教与学改进"实践研究;2017年,"数据驱动的教与学改进"研究转为在全省中小学校推广基于大数据的精准教学;2018年,"大数据背景下的精准教学"项目作为浙江省基础教育课程改革十大项目之一,确定了包含大数据平台建设、基于大数据的精准施教、个性学习、实证教研、智慧评价及智能管理的研究框架。经过"十三五"期间的实践探索,该项目取得了丰硕的成果.

摘要： 个性化学习适宜满足学生个体的发展需求和学生特点,依据具体化的教学内容设计教学环节,实现对学生的有效引导和学习习惯、行为模式的有效转变,从而提升学生学习知识的能动性和积极性.在初中物理教学中强调个性化教学和个性化学习是指在物理教学过程中,依照物理教学的理论和教学内容,以帮助学生实现个性化发展为目标,充分考量学生的个体发展层次和特点,实现对学生个性的有效调动和充分展现.在互联网+的时代背景下,教师可以通过网络直播、网络视频资源平台的搭建,依据学生的具体学习情况,用网络授课的形式打造更符合初中生心理特点和认知规律的网络课堂,尊重学生个体差异,让每一名学生都可以有效学习、乐于学习,养成物理学科思维和学科能力.本文将从个性化学习对初中物理教学的实际带动意义、网络教学、个性化教学的应用现状和在网络背景下开展个性化学习的行为方式和教学组织形式等多角度,探讨在互联网+背景中提升初中物理教学个性化学习的有效形式和方法.

摘要： 本发明提供的是一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法。其特征是：将从在线学习平台中获取学习者相关学习日志文件，包括学习者的历史课程注册记录、对应课程分数以及课程相关属性等数据作为输入数据，通过嵌入注意力机制来更好地获取学习者的历史课程偏好，将其作为自动编码器神经网络的编码输入，然后构建课程知识图谱获得课程先决知识关系，根据课程之间的关联性进行解码，最后计算出学习者学习目标课程的概率，根据概率由大到小来生成学习者的目标推荐列表，以此提高推荐结果的个性化和准确性。

摘要： 一种基于在线学习行为分析的个性化学习推荐方法，包括以下步骤：步骤1，收集数据，获取在线学习平台的学习者日志数据、学生成绩数据，学生性格数据；步骤2，特征提取与挖掘；步骤3，准备数据集进行BP神经网络的训练和测试模型的准确度；步骤4，利用训练好的模型，对新的学习者进行成绩预测；步骤5，向学习者发放调查问卷，并收集问卷数据；步骤6，对问卷数据进行k‑means聚类分析；步骤7，结合不同学习者的性格特征，进行个性化学习方法的推荐。本发明提供一种预测精度较高、较为全面分析学习者线上学习时间规律性的BP神经网络预测方法。并且能够对学习者进行性格分析，为学习者做出个性化学习方法推荐。

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的个性化学习推荐方法，包括以下步骤：定义知识点及题目的难度属性，根据知识点之间的关系构建知识点网络图；根据知识点之间的关系确定知识点下题目之间的关系，构建题目网络图；根据用户行为数据，在题目网络图中得到针对指定用户当前状态下的子图，作为学习边界；进而使用深度强化学习算法，利用用户历史记录建模，训练得到在用户当前状态下的子图中如何选取割集策略。本发明方法可智能化地为用户推荐最佳题目，节省用户学习时间，使其学习效率提高，学习体验提升。

摘要： 本发明属于个性化联邦学习领域，尤其是个性化联邦学习的训练效率与个性化效果量化评估方法，包括以下步骤：S1、创建一个Non‑IID的跨域数据集，作为评测数据集；S2、选择合适的模型，作为个性化联邦学习的初始全局模型；S3、进行联邦学习的全局神经网络训练，聚合出一个收敛的全局神经网络模型；S4、各个客户端利用本地的数据集对下发的全局模型进行优化，收敛并形成个性化的本地神经网络模型；本发明充分考虑了跨域异质的场景，实现了模型的个性化功能，在现有研究的基础上，针对个性化联邦学习训练效率和个性化效果给出定性定量的评价指标，为在跨域异质场景下，为衡量不同个性化联邦学习算法与架构提供了一种具体方法。

摘要： 本发明涉及室内定位技术领域，公开了一种基于在线伪标签半监督学习与个性化联邦学习的室内定位方法，包括以下步骤：S1.用户构建本地数据集，服务器构造云端数据集；S2.服务器设置有机器学习模型，并且服务器分别给各个用户发放机器学习模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型，将位于用户端的机器学习模型称为本地模型；S3.用户通过本地数据集中带有标签的数据训练本地模型，得到初始本地模型；S4.服务器通过云端数据集中带有标签的数据训练全局模型，得到初始全局模型；S5.通过联邦学习得到训练后的本地模型和更新后的全局模型；S6，用户根据训练后的本地模型和更新后的全局模型，通过混合专家模型进行个性化定位。本发明解决了现有技术中忽视本地数据高度动态和定位需求差异，无法进行个性化定位的问题，并具有高效率，高精度的特点。

摘要： 本公开提供了一种基于表征学习的个性化联邦少样本学习系统及方法，所述方案包括服务器端和若干客户端；其中：所述客户端，其被配置为：接收从来自服务器端的一组深度模型，并根据模型在本地数据集的表现信息进行模型聚合；每个客户端利用其本地的数据对聚合后的模型进行优化，并将优化后的聚合模型和聚合权重返回给服务器端；服务器端，其被配置为：接收到来自所有客户端的聚合模型和聚合权重，根据聚合权重更新聚合模型的历史表现信息，并根据更新后的历史表现信息，从来自若干客户端的聚合模型中选择预设数量的聚合模型发送到相应客户端进行下一轮次优化；联邦学习过程迭代结束后，每个客户端基于获得的模型对本地数据进行处理，得到处理结果。

摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的联邦学习个性化方法，通过权衡在整个数据集上训练的全局模型，与在本地子集上训练的本地模型，来实现个性化。通过当前本地模型学习到的表征与全局模型学习到的表征的一致性损失，来修正本地更新，进而实现联邦学习的个性化。将同时计算全局模型的表征、本地数据训练得到模型的表征，以及当前模型训练的本地模型的表征，然后通过个性化参数，规范这三个表征之间的距离，即在模型层面实现对比学习，以此来修正全局模型适应不同客户端上的任务。本发明能够适应客户端不同的任务，达到联邦学习个性化定制的要求。

摘要： 一种基于元学习的个性化联邦学习方法涉及联邦学习方法技术领域，解决了协同训练灵活性低、算法复杂的问题，步骤一、云服务器确认客户端数量、设置基础网络和元网络的超参数、初始化全局模型参数；步骤二、客户端下载全局模型参数，根据超参数和本地数据集训练本地模型；步骤三、上传本地模型参数，云服务器利用全局模型聚合方法计算全局模型参数；步骤四、返回步骤二直至客户端得到稳定的本地模型参数；步骤五、客户端从云服务器下载全局模型参数和全部本地模型参数，交替训练元网络和基础网络，云服务器保存本地模型参数并计算以更新全局模型参数；步骤六、重复步骤五直至本地模型达到要求的准确率或收敛。本发明协同训练的过程灵活性、算法简单。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的个性化空调智能学习方法，其中，包括：获取测量对象的相关数据，相关数据包括：操作数据和环境数据；对相关数据进行清洗及处理，得到训练数据；导入神经网络，生成用户个性化预测模型；用户个性化预测模型生成测量对象的操作数据；获取用户对于测量对象调整后的相关数据，再次导入神经网络，训练优化用户个性化预测模型。本发明可实现对空调设备的全智能化控制，经过一端时间的训练后，后续的操作大多数情况下无需人工进行操作。并且，在同等环境情况下，相比一般的智能化控制以及传统的空调控制，更加的节能。

摘要： 本发明涉及学习系统技术领域，公开了基于深度强化学习的个性化学习系统及方法，包括个性化学习终端、个性化数据分析处理端以及个性化学习服务端，所述个性化学习终端还包括电子教材交互模块、作业与考试模块、个人学习档案管理模块、疑难问题互动交流模块与资源查询模块，所述个性化数据分析处理端包括个性化学情数据预处理模块、学习内容个性化推荐模块和学习结果智能测评模型构建模块，优点在于：通过整合了学习交互活动终端、个性化模型分析端、个性化学习服务端等多环节的系统资源，支撑学习者依据学习目标，应用个性化学习服务中心提供的服务，快速获取合适的学习资源和学习策略，完成学习目标并进行自我评价，实现自我导向学习。