主动学习意识

摘要： 随着教育水平的提升,传统的、老旧的教学理念、教学方法已经不适应当前的环境背景,也不适合学生的未来发展,需要教师根据时代形势变化来转变教学理念,探索能够促进学生积极参与课堂活动的教学方法,加强对学生主动学习意识的激发,让学生成为学习的主体。教师立足现实生活,为学生创设课堂问题,实施分层培养,组织学生合作,为学生开展丰富的活动,激发了学生的生活意识,满足了学生的需求,突出了学生的表现和探索。

摘要： 新时期的教学中,教师应当重视培养与提升学生“主动学习意识”,通过转变传统的教育观念,创新教学模式,引入更加丰富的教学资源,激发学生学习的积极性,促进学生积极主动参与到课程学习中。中职数学教学中,很多学生缺乏主动学习意识,对于数学学习不感兴趣,数学成绩普遍不佳。教师应结合本地实际情况与班级基本学情,通过提供简单预习资源与引导学生自主预习,创设生动问题情境与引发学生主动思考,提出合作探究任务与指导小组合作探究,落实因材施教理念与探寻适合学习方法,更加关心学习情况与鼓励引导相关学生,可以有效达成数学教学目标。实施以上相关路径,能够促进中职学生积极主动学习。

摘要： 时代的发展愈来愈重视学生自主学习能力的培养,新课程标准也对课堂教学提出了尊重学生主体地位、调动其课堂主动性的基本要求。由此可见,基于培养学生自主学习意识的主动学习教学模式的构建,对学生的能力提升与发展起着重要作用,是教学发展的必然趋势。因此,本文以小学数学教学为例,基于分析当前教学阶段学生在主动学习方面存在的问题,有针对性地提出改进策略与优化方式,以期为提升小学数学教学水平提供可参考性的教学建议。

摘要： 新冠疫情背景下,借助现代通信技术的网课以便利、高效、可视等优势,使师生足不出户即可通过网络视频,兼得防疫、教学两不误,打破了传统的教学模式,凸显了网络教学的独特优势。然而,当这一貌似前沿、实不得已的教学模式重归课堂教学后,反观网课暴露出的学生自律性差、懒学惰习等弊端,一个无可回避、必须正视的共性瓶颈,令教师、家长为之焦虑不安——学生普遍没有主动学习意识,离开了教师和家长的监管、督导便自我放任、懒学。

摘要： 苏教版一年级上册《新花布新衣服》是小学美术"设计·应用"学习领域的起始课,本课从学生每天穿着的衣服入手,以制作衣服的花布为切入点,教学生画花布、做衣服,看似只有专业设计师才能达到的造型、表现、设计、应用、制作、欣赏等知识和能力,从小培养起来.这节课侧重于趣味性,让学生通过画画、做做、玩玩的方式,喜爱上设计,体验创作的乐趣.

摘要： 研究型理论力学课程的教学弥补了基础教学课堂在内容方面的缺憾,在培养大学生的创新精神和工程实践能力方面起到了重要作用.本文给出了一种研究型理论力学课程的教学设计思路并进行了一些教学实践,改革了课堂教学,提高了学生的主动学习意识和积极思维能力,收到了良好的教学效果.

摘要： 总结分析新疆农业大学土木工程专业《混凝土结构设计原理》课程设计教学过程中存在的问题,对课程设计的任务书设计、课程设计中的教学指导、课程设计任务完成方式及考核办法提出了具体建议.指出应加强实践教学改革，是完善课程建设和教学计划。要充分认识到学生是课程设计的主体，需要充分发挥教师的主导作用，最大限度激发学生主动学习意识。在巩固学生专业知识的同时，培养其独立分析、解决问题的能力。只有这样，才能保证混凝土结构设计原理课程设计质量，达到综合训练的目的。

摘要： 阅读教学的目的在于培养学生的阅读能力.引导学生将语文学习由被动化为主动,激发学生的探究意识和创造性思维,在阅读中培养学生积极的审美,增强学生的语文学习能力.本文分为阅读教学的本质、阅读教学的过程和阅读教学的目标三个部分,对高中语文教学的阅读教学进行阐述和分析.素质教育让教师的教学理念不断的更新，同时也激励语文教师有创新有张有弛的在新的领域实现素质教育的教学。更好的强化学生的读书兴趣，培养学生读书好，好读书，读好书，使学生在亲切舒适的充满自由环境下，化被动为主动的去学习和思考。

摘要： 阅读教学的目的在于培养学生的阅读能力.引导学生将语文学习由被动化为主动,激发学生的探究意识和创造性思维,在阅读中培养学生积极的审美,增强学生的语文学习能力.本文分为阅读教学的本质、阅读教学的过程和阅读教学的目标三个部分,对高中语文教学的阅读教学进行阐述和分析.素质教育让教师的教学理念不断的更新，同时也激励语文教师有创新有张有弛的在新的领域实现素质教育的教学。更好的强化学生的读书兴趣，培养学生读书好，好读书，读好书，使学生在亲切舒适的充满自由环境下，化被动为主动的去学习和思考。

摘要： 阅读教学的目的在于培养学生的阅读能力.引导学生将语文学习由被动化为主动,激发学生的探究意识和创造性思维,在阅读中培养学生积极的审美,增强学生的语文学习能力.本文分为阅读教学的本质、阅读教学的过程和阅读教学的目标三个部分,对高中语文教学的阅读教学进行阐述和分析.素质教育让教师的教学理念不断的更新，同时也激励语文教师有创新有张有弛的在新的领域实现素质教育的教学。更好的强化学生的读书兴趣，培养学生读书好，好读书，读好书，使学生在亲切舒适的充满自由环境下，化被动为主动的去学习和思考。

摘要： 本发明提供了一种结合PAC学习理论和主动学习的时间自动机模型的生成方法，用于生成实时系统的单时钟时间自动机形式模型，其特征在于，包括：步骤S1，通过学习器初始化时间观察表；步骤S2，通过转换器处理时间观察表使其满足闭合性和一致性；步骤S3，基于时间观察表，通过学习器构建假设模型步骤S4，通过比较器比较假设模型的质量与稳定模型的质量，并判断是否找到反例；步骤S5，当步骤4判断为否时，通过教学器对假设模型进行PAC近似等价查询，并判断是否找到反例，当判断为否时，停止迭代，将假设模型作为结果模型；步骤S6，当步骤S4或步骤S5判断为是时，根据反例，更新时间观察表，并返回步骤S2。

摘要： 涉及一种利用深度编码器的用于对象检测器的可解释主动学习方法，其中，包括以下步骤：(a)(i)将获取的测试图像输入到对象检测器以检测对象并输出边界框，(ii)在测试图像中剪裁对应于边界框的区域，(iii)将测试图像和剪裁图像以相同大小进行大小调整，(iv)将大小调整图像输入到深度自动编码器的数据编码器，以此输出数据代码；以及(b)(i)参考数据码本确认与小于计数器阈值的大小调整图像数量对应的参考数据代码，(ii)从数据代码中提取特定数据代码，(iii)将特定测试图像选为稀有样本，(iv)参考特定数据代码更新数据码本。

摘要： 涉及用于对象检测器的使用贝叶斯双编码器的可解释性主动学习的方法，包括：(a)将多个测试图像输入到对象检测器生成多个裁剪的图像，对多个测试图像和多个裁剪的图像进行尺寸调整，将多个尺寸调整的图像输入到数据编码器以输出多个数据码；(b)(b1)(i)将多个测试图像输入到对象检测器，应用贝叶斯输出嵌入，对多个活化熵图和多个裁剪的活化熵图进行尺寸调整，或(ii)输入多个尺寸调整的对象图像，应用贝叶斯输出嵌入，(b2)将多个尺寸调整的活化熵图输入到模型编码器以输出多个模型码；(c)(i)确认多个参考数据码，以多个稀有样本选择多个特定测试图像更新数据码本，(ii)确认多个参考模型码，以多个难样本选择多个特定测试图像。

摘要： 本发明公开的一种基于主动学习的主动噪声纠正图嵌入算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明的主动噪声纠正图嵌入算法基于主动学习的思想，采取了噪声可能性与图中心性相结合的方法。在给定标签预算的情况下，通过主动学习选出有标记图节点中更多的噪声。并且考虑图的结构，尽可能选择那些信息量和代表性大的噪声节点。同传统的噪声检测和主动学习的方法相比，本发明中的方法具有更高的节点分类准确率。不仅可以尽可能多的选出带有噪声的标签节点，而且可以找到那些对图的结构影响大的点。在请求标注标签最少的情况下，可以使分类器性能有很大的提高。

摘要： 本发明公开了一种结合主动学习与迁移学习的分类模型训练方法，主要包括如下重要步骤：1)采用源任务模型为目标任务模型挑选训练样本的方式将源任务知识传递给目标任务模型；2)源任务模型与目标任务模型各自主动挑选一定比例样本用于训练目标任务模型；3)源任务模型挑选确定性高的样本，而目标任务模型挑选不确定性高的样本，并且源任务模型与目标任务模型所挑选样本数量的相对比例由两个模型分类性能的相对优劣动态决定。本发明避免了负迁移，适用于需要数据安全/隐私保护的领域，得到的目标任务训练样本集质量高，且学习更加高效。同时，减少训练目标任务模型所需的训练样本数量，缓解训练样本不平衡问题，可实现异质模型间的知识迁移。

摘要： 一种基于主动学习和模型压缩的联邦学习全局模型训练方法，其步骤为：服务器利用生成的预训练集，对构建的联邦学习全局模型进行预训练，并下发至由客户端组成的每个簇中，每个簇中客户端基于主动学习利用生成的客户端样本集，按照静态顺序依次训练下发的联邦学习全局模型，训练完成后对模型参数进行模型压缩，将压缩后的模型参数上传至服务器，服务器对上传的模型参数进行加权聚合后下发至每个簇中，当联邦学习全局模型性能达到预期目标或模型损失函数收敛时结束训练。本发明的方法在未标记且独立同分布的数据环境上提升模型精确度的同时，降低了传输过程中的通信开销。

摘要： 本发明提供了一种联合主动学习和深度学习技术的工业检测方法，包括以下步骤：S1，构建主动学习模型，建立无标签数据池、有标签数据集；S2，进行样本选择，选择出无标签数据池中不确定性和多样性较高的样本并标注，完成有标签数据集的重构；S3，搭建yolov5目标检测模型；所述yolov5目标检测模型是在yolov5基础模型的骨干网络中嵌入注意力模块SA；S4，采用重构的有标签数据集对yolov5目标检测模型进行模型训练，在验证集上经过模型评估合格后，即获得yolov5网络模型，并实现模型上线部署。本发明模型训练过程中采用主动学习技术查询无标注数据集，择优挑选“最有价值”的样本，从而降低人工标注数量和成本。

摘要： 本申请涉及一种聚类联邦学习框架下的主动学习客户选择方法和装置。所述方法包括：向用户广播模型参数，以使用户根据所述模型参数估计聚类身份和计算本地模型更新，并根据预先设置的主动学习策略计算主动指标，接收用户发送的主动指标和聚类身份，在所述聚类身份下将主动指标按照大小进行排序，根据排序结果选择用户子集，获取用户子集中每个用户更新本地模型得到的本地参数，计算每个聚类分区下本地参数的平均值，作为下一次迭代时的模型参数。采用本方法能够减小通信成本。

摘要： 本发明涉及工业机器视觉领域，公开了基于超像素主动学习和半监督学习策略的图像瑕疵分割方法，包括以下步骤：S1.得到图像数据集；S2.将图像数据集进行超像素处理，将每张图像的像素聚类成像素组；S3.通过主动学习策略选取有标注有价值的像素组，并由专家标注有标注价值的像素组对应的图像；S4.构建双分支半监督语义分割模型，将标注好的图像集和未标注的图像集分别输入至双分支半监督语义分割模型进行训练；S5.将待预测的图像输入至训练好的双分支半监督语义分割模型，得到待预测的图像的瑕疵分割结果。本发明解决了现有技术难以获得一个完整标注的大数据集进行全监督学习的问题，且具有样本需求量小，精度高的特点。

摘要： 本发明涉及一种基于主动学习和半监督学习的智能电力巡检方法。本发明通过无人机巡检和定点摄像头拍摄批量获得输电线路的图像数据；对得到的图像数据中的一部分进行人工标注，获得图像标签；对已标注样本进行数据增强，并将其与未标注的样本混合，再通过半监督学习对任务模型进行训练；通过主动学习的方法确定未标注样本与其数据增强后样本的非一致性，对不确定性较高的样本重新进行人工标注；通过该模型识别出电力巡检场景中的各个部件情况，以及发现电网中的异物；基于异常检测算法分析异常部件或异物进行判断及缺陷分析，并提示工作人员进行安全处理。本发明能提高电力巡检的效率和质量，减少巡检的人力物力消耗，保障电网系统安全运行。