主题学习

摘要： 在传统习作教学中,教师多依靠讲述的方式进行授课,缺乏生动性、鲜活性,不利于学生习作动力的激发、兴趣的培育,也不利于学生写作能力的提升。语文主题学习是一种创新型教学方式,以整合文章为基础,在师生的互动中探索文章核心内容,传授文章表达技巧,传递文章思想感情。随着语文主题学习模式的推广、深化,这一新型教学方式在促进师生互动、把握文章关键、拓展学习等方面有着较大优势。对广大小学语文教师而言,将其引入小学习作教学具有必要性。为此,教师要在习作教学中注重因材施教、激发学生主动性,采用生动有趣的教学方法和内容,让学生在无形中不断提升习作能力。

摘要： 主题学习通过创设有利于学习者建构意义的情境,让学生可以自主建构知识,这一过程关注学生发展、重视素养培育。为了有效达成课堂教学目标,要有针对性地提升教师的资源意识,从多角度开发课堂教学资源以促进主题学习过程中的意义建构和素养提升。因此,在主题学习视域下要深度开发学生资源,促进教学从生活中来到生活中去;创新转化教材资源,推动教学从教好教材到用好教材;精心选取时政资源,使教学从能力提升进阶到素养培育。

摘要： 笔者以统编版语文六年级上册第七单元《伯牙鼓琴》的教学为例,谈谈如何整合其他文本,在整合中实现主题学习、深度阅读。统编版语文六年级上册第七单元整体学习的目标有两个:一是借助语言文字展开想象,体会艺术之美,二是写自己的“拿手好戏”,把重点部分写具体。根据《伯牙鼓琴》这篇课文的内容,笔者将本课教学目标定为两个方面:一是通过文字想象音乐之美(课文用文字形象地描摹了听琴感受);二是深刻理解“知音”的含义,在学生感受音乐之美的同时体会“何为知音或知己”,感受人在审美层次上的心灵沟通。

摘要： 《义务教育数学课程标准(2022年版)》紧密围绕立德树人的根本任务,在课程理念、目标、内容等方面都发生了明显变化。正确理解课标中的"核心素养""主题学习""学业质量""学段衔接"四个关键词,将有助于小学数学课程的改进与教学的优化。

摘要： 在小学道德与法治课堂教学中实施主题探究活动,从主题学习着手,能有效激发学生的求知欲望与学习兴趣,提高课堂教学质量,帮助学生树立正确的道德与法治观念,在潜移默化中引领学生成长,提升学科素养。一、主题探究活动的概述主题探究活动主要是指以主题认知为线索,教师指导学生深入研究该主题内容的一种学习方式,是以学生为主体进行自主探究、获得知识、培养能力、提升情感的学习过程。

摘要： 《义务教育地理课程标准(2022年版)》于2022年4月颁布,提出义务教育初中地理课程内容需包括“跨学科主题学习”,规划将10%的课时用于跨学科主题学习。对于地理学科而言,由于地理学是集自然科学与社会科学于一体的学科,成为跨学科主题学习的天然资源。

摘要： 在小学语文的学习过程中,学生的阅读量和语文综合素质是成正比例关系的。对于小学生而言,进行拓展阅读是十分重要且必要的。本文简单阐述了小学语文主题学习中加强拓展阅读的意义以及相关的措施,希望能给广大语文教师提供一定的参考。

摘要： 党史学习教育开展以来,我省自然资源系统紧紧围绕"学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行"要求,坚持以人民为中心,着眼基层,聚焦群众需求,紧密结合自然资源工作职责,深入开展"我为群众办实事"实践活动,着力解决群众的困难事、烦心事,不断增强人民群众的获得感、幸福感、安全感。以地理信息服务为载体打造主题学习线路图为公众提供水平更高、质量更好、内容更丰富的地理信息服务是自然资源系统满足人民群众对美好生活向往的重要内容。党史学习教育开展以来,省自然资源厅利用全省红色资源编制了"河北省党史学习教育主题学习线路图",并在"天地图·河北"(公益性在线服务系统)上线。

摘要： 义务教育课程方案(2022年版)提出培养“有理想、有本领、有担当”的时代新人,强调课程的时代性、整体性、综合性与实践性。为凸显课程的综合性与实践性,课标修订者丰富了数学课程标准中“综合与实践”领域内容,要求不同学段分别以主题学习、项目学习的方式落实相关要求。

摘要： 近日,教育部印发《义务教育课程方案和课程标准(2022年版)》。新修订的义务教育课程方案共包含16门学科的课程标准。其中,信息科技课程从综合实践活动中独立出来单独开课,正式作为国家课程,掀开了从计算机教育到信息技术教育再到信息科技课程的新篇章。整体来看,新修订课程方案及16门学科课程标准的调整改革力度很大、布局深远。各学科课程标准的修订进行了系统性设计,在课程内容结构、学业质量标准等方面都有较大变化,特别注重学段衔接,突出跨学科主题学习,强化课程协同育人能力,培养学生创新精神和实践能力。同时,新课标还要求各科积极探索新技术背景下学习环境与方式的变革,突出实践。

摘要： 博物馆主题学习在万源城协和双语学校已经实践了六年,通过开发相关资源,对实现相应的科学课程教育起到了丰富和高效的作用,同时促进发展了学生的科学探究能力、合作精神、再创作能力以及表达交流的方式方法.近两年来,上海市针对科学教育提出了“用科学大观念进行科学教育”的指导思想,文章是对科学观念教学视野下的馆校合作案例的思考,旨在探索有效的主题学习方式,找寻指导博物馆学习的抓手,并在不断的实践中完善博物馆学习的评价方式,从而使科学博物馆的学习实现“加深课本印象、激发学习兴趣”的目标.

摘要： 语文教学应立足于促进学生的发展,为他们的终身学习、生活和工作奠定基础.语文教师就必须在教学中培养学生主动学习,主动探究的精神,培养学生语文主题学习的方法和策略.使学生真正成为课堂的主体,成为语文主题学习的主导者和受益者.

摘要： 人本主义和建构主义理论的发展，新课改的实施和信息技术的发展使得主题学习成为教育领域研究的热点话题。主题学习在很大程度上已成为信息技术与课程整合的主导模式。本文对主题学习起源、当今主题学习内涵和特点进行了剖析，并结合“食品与健康”主题设计进行了简单阐述。

摘要： 教育理论的发展，新课改的实施和教育技术的发展使得主题学习成为教育技术领域研究的热点话题。通过对主题学习起源分析和内涵剖析发现主题学习模式能很好的体现新课程理念。本文结合“食品与健康”主题设计，对主题学习设计的过程进行了简单阐述。

摘要： 主题学习是一种以建构主义为理论基础的学习方式，它有探究的要素，但更侧重于知识的整合。主题学习资源是主题学习实施的保障，对于主题学习资源的建设起码要考虑三个方面：好的主题，优质的资源，恰当的逻辑结构。本文以“空气”主题学习资源的开发为例初步探索了这三面的问题。

摘要： 教育资源主题单元化是网络教育资源发展的趋势，教育主题资源网站是教育资源主题单元化形式之一。本文以“食品与健康”主题资源网站的设计开发为例，对主题资源网站的设计和开发进行了探讨。

摘要： 教育资源主题单元化是网络教育资源发展的趋势，教育主题资源网站是教育资源主题单元化形式之一。本文以“食品与健康”主题资源网站的设计开发为例，对主题资源网站的设计和开发进行了探讨。

摘要： 教育资源主题单元化是网络教育资源发展的趋势，教育主题资源网站是教育资源主题单元化形式之一。本文以“食品与健康”主题资源网站的设计开发为例，对主题资源网站的设计和开发进行了探讨。

摘要： 本发明公开了一种基于LDA主题模型和深度学习的群组推荐方法，包括：获取用户的历史信息，所述用户的历史信息包括：用户参与的服务信息、用户参与的群组信息；基于所述用户的历史信息中的主题内容以及LDA主题模型，获得所述用户的历史信息的期间范围内的动态偏好；描述所述用户的动态偏好与服务之间的对应关系；通过群组中各个用户之间的相互影响，修正群组内各个用户的动态偏好与服务之间的对应关系，之后得到群组对于服务的偏好。采用上述方案，可以解决用户偏好相对于时间因素而产生变化的问题；考虑到用户的社交关系对用户的服务选择的影响，更符合实际生活中推荐系统的需求，提高了推荐的精度和准确度。

摘要： 本发明涉及计算机深度学习技术领域，提出一种深度学习的混合主题模型构建方法，包括以下步骤：步骤S1：预处理阶段；步骤S2：文本信息表征；步骤S3：补充背景信息子网络；步骤S4：全连接层网络进行主题划分，并输出标签分类概率。本发明针对华为云平台和智慧学习平台的数据进行主题挖掘，发现基于深度学习的混合主题模型HTM，在主题分类的领域需要的数据量较小，且在面对长短不同类型的文本时，通过Bi‑LSTM框架可以有效的进行转化获得较好的迁移能力，使得模型迁移能力强、分类错误率低，模型整体分类效果好。为今后深度学习的主题分类模型在小样本学习和迁移学习作出了有益尝试。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型的本体学习方法、系统、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取文档数据集，对所述文档数据集进行预处理；从经过预处理的所述文档数据集中抽取核心概念的种子术语集；根据种子术语集和经过预处理的文档数据集，采用半监督方式对主题模型进行训练；从训练好的主题模型中获取主题词汇矩阵，根据主题词汇矩阵获取多个术语簇，每个所述术语簇对应一个核心概念，完成本体的自动学习。本发明将主题模型应用于本体学习领域，通过主题模型来学习领域的概念，提高概念内术语的语义一致性，可广泛应用于机器学习和语言学领域。

摘要： 本发明涉及基于融合主题信息增强PU学习的事件相关新闻过滤的学习方法。本发明将已标注和未标注的事件相关新闻数据集通过无监督预训练的方式进行主题信息抽取，再将抽取到的主题信息加入到PU学习的初次训练和后续的迭代训练过程中，确保在初始事件相关新闻样本较少的情况下能利用到更多的样本信息，并且在后续的迭代训练过程中都进行主题增强，使得每次迭代训练出来的分类器都能从未标注数据中获取到真正可靠的正负样本数据，来提高最终事件相关新闻分类器的性能。本发明比PU学习的基线模型，F1值提高了1.8％，且在低初始样本和高迭代的情况下领先更多。本发明利用主题信息增强PU学习的方法能有效解决与案例相关的新闻过滤任务中缺乏训练数据的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于用户意图嵌入图谱学习的主题文本快速检测方法，属于文本检测技术领域，该检测方法具体步骤如下：(1)识别主题文本以抽取主题特征；(2)嵌入用户意图以进行结构化提取；(3)对知识图谱进行结构化处理；(4)构建深度学习模型以检测主题文本；本发明能够更容易用户操作，贴近用户意图，与人工判定结果更为贴近，通过融合主动搜索知识图谱和深度学习的方法，能够提升算法识别性能，提高效率，识别准确率和召回率较高。

摘要： 本公开实施例中提供了一种基于主题注意力的深度学习文本分类模型训练方法，属于计算技术领域，具体包括：根据原始文本构建文本数据集；得到文本的数字化表示、文本的掩盖序列、文本的数字标签；得到样本，并将样本分为训练集和验证集；初始化前向网络中变量；得到表征文本的一组词向量；得到原始注意力矩阵；得到目标注意力矩阵；根据目标注意力矩阵，得到概率矩阵；计算注意力头输出；得到注意力输出；计算主题输出；计算主题概率向量；计算交叉熵损失；计算前向网络变量的梯度；更新网络变量；迭代计算交叉熵损失以及梯度；当迭代达到预设次数或模型损失趋于稳定，迭代停止。通过本公开的方案提高了模型的并行性、稳定性、可视性和准确率。

摘要： 基于深度学习和主题模型的短文本相似度计算方法，属于文本相似度匹配技术领域，要解决的问题是如何通过深度学习网络和LDA主题模型准确实现短文本相似度计算。首先使用BERT对输入模型的多段文本分别进行分词及向量转换，然后将分词后的词向量分别输入到深度学习模型和LDA主题模型。在深度学习模型内部，先利用双向LSTM网络提取单词的上下文信息；再利用1D卷积神经网络将上下文信息与词嵌入信息进行信息融合；最后使用全局最大池化提取关键信息。在LDA主题模型内部，采用吉布斯抽样进行主题提取，提取每段文本的感情色彩。根据两个模型提取到的特征，通过混合型文本语义相似度计算方法计算获得两段文本之间的相似度。

摘要： 本发明属于信息检索技术领域，尤其涉及一种基于本体学习的动态自适应主题爬虫方法及处理器。在主题表示上，该方法基于LDA主题模型和关联规则挖掘的方法半自动化构建领域本体；在链接评价上，该方法综合考虑文本内容和链接结构，设计了一个链接综合优先度评价模型，并通过多目标粒子群算法在爬虫过程中动态更新链接综合优先度评价指标的参数；在链接选择上，该方法提出了一种多目标链接选取的方法，具体是通过非支配排序和最近最远候选解法选择爬虫链接，保证了链接的多样性，扩大主题爬虫的搜索范围，提高了主题爬虫的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的医疗文本主题分割方法和装置，涉及机器学习技术领域。方法包括：基于来自多家医院中的原始病程文本数据建立医疗领域的语料库；对建立的语料库进行无监督训练得到词向量模型，并将语料库中的每一个词语映射为低维稠密向量；对得到的低维稠密向量提取时序特征，并进行语料库中词语主题段落序列的标注的学习，得到医疗文本主题分割模型；将待分割医疗文本依次输入到词向量模型和医疗文本主题分割模型中，输出主题段落序列的预测结果。本发明可以在存在较多噪音和较少标注数据的医疗文本数据集上，训练得到一个病程文本领域特定的轻量深度学习模型，通过该学习模型同时对病程文本完成高效率的文本分割和主题标注。

摘要： 本发明涉及网页信息抽取技术领域，具体公开了一种基于多角度特征学习的主题网页信息抽取方法，且公开了本发明使用网页爬虫，获取页面的HTML源码，可以对页面的内容特征进行提取，包括标题、域名、IP归属地等。对于网页标题和网页内容中的特征，采用相应字符串匹配和识别算法来实现提取特征；对于域名信息、IP归属地、搜索引擎等数据，则借助相应的接口，完成信息提取和特征获取，基于多角度特征学习的主题网页信息抽取方法比关键词法的F值提高了4％以上，验证了该方法的有效性；关键词法相比SVM法，F值降低了10％；相比本文法，F值降低了17％，可见该方法在算法可行性和效果上均优于其他方法。