知识结构体系

摘要： 一、系列化微课的内涵微课是我国网络技术水平高速发展之下的产物,它指的是在课堂教学中,利用微视频或者是播放图片等方式,在较短的时间内将课堂教学内容和目标向学生展示的一种教学手段。微课是一种新型的教学资源,同时也是一种新的教学方法。系列化微课就是将这些一节一节的知识碎片进行串联,由此而形成一个知识网络,也就是学生学习过程中需要掌握的知识结构体系.

摘要： 单元整体教学就是从单元整体角度出发,根据落实该单元语文要素、人文要素的需要,采取合并、拆分、取舍、建立联系等教学策略,引导学生从总体上掌握单元学习目标、构建知识体系的教学形式。它要求教师关注课程内容的整体性,充分利用并二次开发教材资源,引导学生把握知识之间的内在联系和规律。这种教学形式有利于学生建构知识结构体系,提高语文能力。

摘要： 课后作业的布置是学科教学众多环节中的一个。大量的教育实践已经充分证明了优质的、科学的课后作业对学生复习与巩固课堂上学到的知识大有帮助,有助于学生建构完善的知识结构体系。身为一名初中数学教师,教师在自身的数学教育实践中积极探索有助于提升数学课后作业质量的方式、方法,在这一过程中收获颇多,师生获得了共同的进步与成长。

摘要： 数学来自于生活中的问题解决和现象解释,而数学知识的学习更多的是应用它来解决生活中的实际问题。但是,数学相关的习题解答过程中出现错误是在所难免的,尤其是小学数学中知识结构体系更加复杂,极大考验学生的自我认知能力、自我反思能力、自我判断能力等。依托自主纠错能力的培养,能够让学生在不断反思、不断归纳总结的过程中进行数学知识的深度学习,提高自身的数学解题能力,提高数学学习质量。文章就小学数学教学中小学生自主纠错能力的养成意义切入,结合教学实例探索了小学数学教学中小学生自主纠错能力的养成策略。

摘要： 平时学习中通过典型的练习,揭示问题背后的知识点与相关背景,从而有助于提高学生的学习效率,内化到自己的知识结构体系里面去,帮助迁移解决新的问题.“非常规”测小灯泡额定电功率是初中电学学习中的一个重难点.其综合性强、逻辑思维要求高,学生得分率不高.若采用“做-讲-评”的模式进行练习,学生可能学会了某道题目的解答,但没有理清出题的角度或各题之间的内在联系.所以还要采用“建模法”进行学习.将多变的题目与已有的模型建立链接,化“变化”为“不变”来攻破新问题.

摘要： 向量具有数与形的双重身份,是研究几何问题、代数问题的工具。向量法的运用使代数与几何相辅相成、相得益彰,从中我们可以看出事物的辩证统一,这具有方法论意义。中学数学引入向量,进一步发展和完善了中学数学的知识结构体系。

摘要： 1引言高三复习阶段,教师不仅要引导学生将所学的知识进行归纳、整理,形成知识结构体系,更重要的是进行知识的迁移训练,培养学生举一反三、触类旁通、运用所学知识解决问题的能力。为了达到良好的复习效果,教师应制订切实可行的复习计划,备好复习课。

摘要： 为了提高小学数学教学效率,文章从以梳理为手段,构建知识结构体系;以迁移为方法,沟通新旧知识线;以实践为途径,加深对知识的理解;以问题为导向,驱动知识元素联系四个方面论述了小学数学结构化教学策略.

摘要： 在初中数学教学中,可基于数学命题教学方式实现对学生思维能力的培养.通过数学命题教学,可以帮助学生建立良好的认知结构,促使学生更好地学习新的知识点,让学生对知识点有高层次的认知.问题情境可为学生创设良好的环境,激发学生的问题意识,且深入地探索,学生可以更好地理解数学命题,进而完善自身的知识结构体系,实现数学命题学习效果的提升. 在以往的数学命题教学中,教师采用传统教授方式,该种教学方式的教学效果一般,学生无法深入理解数学命题的知识点,更无法将命题的知识点运用到习题的解决中,降低了学生数学命题的学习效果.可结合学生的学习水平,创设问题情境,激发学生的探索欲望,既达到发现问题、解决问题能力提升的目的,同时更好地掌握数学命题知识点,提升数学命题教学质量.

摘要： 任何一门学科都有其自身的知识结构体系。以结构化视角解读教材、设计教学,可以引导学生自主建构知识,进行深度思考,提升思维品质。学生有意义的学习实际上是对已有知识结构的延伸与拓展。结构化重要观点之一:结构有着关联、转化的意义,具有迁移的功能,能促进情感、意志与思维的和谐发展。

摘要： 根据目前对光电信息类人才培养的需求和特点,将光电信息科学与工程专业分为两大类:科学类和工程类.针对科学类的专业规范进行了研究,探讨了科学类的知识结构体系的设计,提出了三层次的知识结构体系,详细描述了每个知识层次的核心知识要点或模块.

摘要： 根据目前对光电信息类人才培养的需求和特点,将光电信息科学与工程专业分为两大类:科学类和工程类。针对科学类的专业规范进行了研究,探讨了科学类的知识结构体系的设计,提出了三层次的知识结构体系,详细描述了每个知识层次的核心知识要点或模块。

摘要： 本申请实施例提供了一种文本的知识结构化处理方法、装置、设备和可读存储介质，其中，方法包括：对待处理文本根据业务特征进行分类处理，得到所述待处理文本的业务类型；根据所述待处理文本的业务类型，对所述待处理文本进行实体提取处理，得到所述待处理文本的实体要素；基于所述实体要素在有向连接实体关系图中的入度值和在所述待处理文本中的相对距离值，对所述待处理文本进行关系抽取处理，确定所述待处理文本的实体关系对，得到所述待处理文本的知识结构化信息。本申请实施例不需要大量的数据标注和较高的硬件资源，可以有效提升关系抽取的准确性，节约人工和成本，满足实际业务的需求。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及知识结构的挖掘方法及学习路径的规划方法，其中挖掘方法包括获取多个待分析知识点；获取预设数量的学习者关于待分析知识点的掌握模式，以得到掌握模式集合；所述掌握模式是基于学习者关于待分析知识点的答题记录得到的；基于掌握模式集合，确定各个待分析知识点的认知难度；根据认知难度，建立对应于待分析知识点的知识结构。由于掌握模式是利用学习者在待分析知识点上的答题记录得到的，而学习者的答题记录本身就是对知识结构最真实有效的反映，因此，从学习者的答题记录得到的掌握模式出发，确定各个待分析知识点的认知难度，从而抽离出知识的结构关系，提高了所得到的知识结构的可信度。

摘要： 提出了多种方法，通过使用预定模板结构以及将其映射到器官的成像数据集(例如CT或MR扫描)来自动地产生结构化临床报告。模板或知识结构可以描述管状器官的一般结构，以及可以基于与所关注的病人器官或区域的测量或比率的可接收范围有关的已有知识。所关注的器官可以从原始图像切片中分割出来。在本发明的示例性实施例中，可以计算相应的中心线，并且可以创建管状器官的轮廓。基于所提取的中心线，知识结构(模板)可以被映射到器官数据。由于可以在模板中定义所需要的测量，可以为结构自动计算实际测量。这样的测量可以在三维环境中进一步求精，以及可以用于形成结构化临床报告用于进一步的使用。

摘要： 本发明提出了一种基于个性化贝叶斯知识追踪模型构建知识结构的方法，属于教育信息模型构建技术领域。所述方法包括步骤一、建立观察矩阵和状态矩阵；步骤二、建立贝叶斯知识追踪模型的参数模型；步骤三、建立参数融合模型用于将学习者个性化参数融合到传统贝叶斯知识追踪参数模型中；步骤四、利用前向算法和后向算法完成步骤三获得的参数模型的计算问题定义；步骤五、对所述参数模型采用极大对数似然估计来获得损失函数，利用所述损失函数更新参数θ；然后根据所述损失函数计算参数和权重参数；以此获得基于个性化贝叶斯知识追踪模型，最终完成知识结构的构建。

摘要： 本发明公开了提供了一种基于背景知识相似度的知识结构学习辅助方法和系统，能够提高学习者利用知识分享平台系统学习知识结构的效率，进而提升知识分享的利用率。其技术方案为：通过对某一知识结构的众多学习者的背景知识体系进行检查，将背景知识体系和初学者的相似度较高的学习者对这一知识结构的学习顺序提供给该知识结构的初学者，以提高学习该知识结构的效率。

摘要： 本发明公开了一种知识分享平台上建立知识结构的辅助提示方法和组件，能够为用户在平台上建立新的知识结构提供辅助提示信息，以利于提高用户的学习效率。其技术方案为：基于用户在知识分享平台上创建的知识结构，将其与平台上已有的其他知识结构进行比对，找出与所创建的知识结构相似的局部知识结构，系统将此局部知识结构提供给用户，以作为用户继续创建或完善当前知识结构的提示和辅助参考。

摘要： 本发明提供一种知识结构持续扩展方法、装置、设备和介质，该方法包括：查找出待扩展知识节点在现有知识体系中的父节点；在父节点为非叶子节点的情况下，基于多节点标记方法在现有知识体系中查找出待扩展知识节点所有的孩子节点；基于父节点及所有的孩子节点，将待扩展知识节点插入至现有知识体系中，由此在待扩展知识节点为非叶子节点时，通过进行父亲节点和孩子节点的寻找，实现高效、精确地将待扩展知识节点插入至现有知识体系中。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开了一种学习者知识结构与水平建模方法、系统、设备及终端，收集学生学科的答题数据，构建知识关联图、知识点转移概率图以及知识点共现概率图；构建知识关联图并将知识点关联分类；引入长短时记忆网络并融合空间传播机制，设计基于序列间长时依赖的学习分析模型，对学生学习情况进行建模；对学生学习状态进行更新并分析知识点关联信息，对知识点状态进行更新；建模学生的学习状态，并对知识结构与水平进行诊断与估计。本发明的学习者知识结构与水平建模方法有利于准确、有效地对学生的知识结构和知识水平进行建模，从而促进学生个性化学习，为在线学习平台中学生的知识结构与水平的诊断与预测提供新思路。

摘要： 本发明涉及智能决策技术，揭露了一种基于知识结构及四诊性状的中医模型训练方法，包括：对中医语料数据集进行实体识别，得到实体结果，并将所述实体结果进行分类，得到各个类型的医疗实体集合；对所述医疗实体集合，根据预设的实体上下级关系，构建链式样本集合；对所述链式样本集合进行知识结构训练，得到初级中医诊断模型；根据预设的掩码遮蔽策略，利用预构建的四诊文本集合对所述初级中医诊断模型进行训练，得到中医诊断模型。本发明还提出一种基于知识结构及四诊性状的中医模型训练装置、设备及存储介质。本发明通过整理知识结构与掩码预测四诊性状的方法，训练得到诊断准确率更高的中医诊断模型。

摘要： 本公开提供了一种知识结构数据的生成方法、数据搜索方法和风险告警方法，涉及人工智能领域，具体为知识图谱、自然语言处理、深度学习、智能推荐等技术领域，可应用于金融监管场景。知识结构数据的生成方法包括：获取行为评价依据数据和行为评价案例数据；处理行为评价依据数据和行为评价案例数据，得到目标数据，其中，目标数据包括行为数据、与行为数据相关联的对象数据以及行为评价结果；基于目标数据，生成知识结构数据，其中，知识结构数据表征了行为评价依据数据、行为评价案例数据和对象数据之间的关联关系，关联关系与行为数据和行为评价结果相关联。