自主式学习

摘要： 微课是不可缺少的教育资源之一,其具有的短小、凝练以及碎片化等典型特征,更利于快速读取、建立高效的学习,由此还催生了微课导学的教学模式。这是以微课作为学习载体,使学生可以实现个性化、自主式学习的过程,将其移植于翻转课堂,具体表现在:以课前完成有效先学,借助课中展开合作交流,利用课后深度拓展等构成部分。但是对于小学低段学生而言,其认知水平以及思维能力相对较低,所以在组织教学的过程中教师应做到“化整为零”,这样才能使微课导学与具体的教学环节之间建立深度融合,使其能够实现聚焦注意、激活兴趣的目标,助力学生的探究式学习。

摘要： 场景化学习是情境教学的有序延伸,其教学思路简要理解为:学生利用信息化教辅工具优势,在信息技术情境下开展自主式学习,实现多元化双向融合教学。现阶段,场景化学习理念被广泛应用于教育领域中,在小学美术教学中发挥着突破时空束缚、提升自学意识、激发创意灵感等作用。但在小学美术教学实践中尚且存在教学时速与学生习惯不符、理论内容教学效率低下、学生实践技巧缺乏指导等问题。基于此教学背景,本文从现场直播、微课演示和移动互动三个维度出发,探究小学美术创想实践场景化的有效教学策略,旨在启发一线教师。

摘要： 实验教学是教学中的重要环节.围绕武汉大学电子信息学院综合试点改革关于人才培养计划,基于自主式学习和以学生为本的原则,提出了建设高水平开放式实验平台体系的方案.讨论了诸多实验平台建设措施和管理模式,探讨了以教师为主导的建设模式,论述了以学生为主体的培养方案和教学改革措施,阐明了开放实验平台的建设目标.

摘要： 随着数字信息化时代的到来,大学生创造力开发这一课题日益受到全世界高等教育界的关注。而高校创客空间作为学生分享创意、交流技术,将创意转化为现实的平台,成为培养学生创造力的有效途径之一。本文论提出了基于学生创造力培养的我国高校创客空间的发展路径,希望为我国大学生创造力的开发和创客空间持续健康的发展探索一条新的思路。

摘要： 分析了民办院校大学数学课程教学中存在的问题。在教学中优化教学内容,根据学生的特点有针对性地采用自主式学习和分层次教学的方式,在原有的考核方式基础上增加了"预习—讲解—讨论"和阶段测试。改革后的课程教学激发了学生学习数学的兴趣和积极性,培养了学生自学的能力和团队互助的精神。

摘要： 情境创设是点燃学生学习兴趣,激发学生学习动力的催化剂.情境作为学生学习的基础条件会唤醒学生的注意力,促进学生关注学习目标,把焦点聚焦在课堂探究内容上,通过探究式、启发式、自主式学习来获得知识.教师要通过情境把枯燥的知识趣味化,把抽象的知识具体化,使学生能够直观地看到化学变化的过程,体会微观细节,产生逻辑思考的欲望,参与实践和探索过程,主动获得知识,提高认知水平.核心素养是教育改革提出的新方向,改变了教师的传统教学模式.教师更加关注的是学生能力的培养和技能的提高,要求学生在思考中获得知识,提高能力.教师要引导学生在探究中关注化学学习中的宏观方向和微观细节,带领学生共同感知化学变化,体会平衡思想,通过逻辑思考的方式来理解知识,促进学生乐学、善学.本文主要探究了教师创设情境的方式,促进核心素养的落实.

摘要： 自主式学习的意义在于有效落实素养教育目标,让学生掌握相关知识的同时,使其思维能力、协作能力、知识综合运用能力等素养得到健康发展。高中学生虽然有了一定的自主学习素养,但完全脱离教师的指导、管理和组织仍然不能保证自主学习的高质效。高中政治自主式学习是否有效达到预期的教育目标、呈现其教育价值,教师如何组织重要且关键。

摘要： 在网络信息技术不断发展的当下,给高职英语的学习带来新的契机,信息的传递不再是单向的,而是多向互动的,能够满足人们对于信息多样化的需求.本文通过对网络信息技术应用于现代英语教学中的新模式分析,探索网络信息技术在高职英语学习中的作用,结合目前我国高职英语学习现状,分析网络信息技术在高职英语学习中的作用和应该注意的问题,并联系实际提出建议.

摘要： 分析了民办院校大学数学课程教学中存在的问题.在教学中优化教学内容,根据学生的特点有针对性地采用自主式学习和分层次教学的方式,在原有的考核方式基础上增加了"预习—讲解—讨论"和阶段测试.改革后的课程教学激发了学生学习数学的兴趣和积极性,培养了学生自学的能力和团队互助的精神.

摘要： 新时代为军队院校政治理论课提出了新要求“,中国近现代史纲要”作为军队院校政治理论主干课程之一,也必须适应时代的发展和需要。利用信息技术,以历史微课堂APP为核心,构建“中国近现代史纲要”网络自主学习平台来推进课程教学模式改革,不失为一种可行的大有裨益的尝试。

摘要： 高校计算机基础的教学对大学生计算机知识与能力的培养起到了重要的作用.大学生信息素养和计算机能力的培养已作为素质教育的重要环节.对《大学计算机基础》实验环节开展了以开放实验室、自主式学习为核心的教学改革,实践表明,改革能有效提高学生学习的兴趣、自主学习的能力以及实践动手能力.

摘要： 本文探索一条大学本科教育中通常牵着走,扶着走的方式以外的,促使工科大学生自己走的路子。通过一些初步的实践,培养学生的团队精神,引导学生进行自主式学习,促进拔尖创新人才的培养,对于推动高等学校本科教学质量与教学改革工程具有一定的借鉴意义。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的探地雷达自主式智能扫查及导航方法，包括：步骤S1，对探地雷达机器人采集的数据进行实时数据处理，使用人工智能目标检测方法识别异常体；步骤S2，根据识别到的异常体后边界，获得当前测线的折返点，根据折返点和坐标系向量循环往复进行目标检测；步骤S3，根据所述折返点和参考方向，提取内存中上一次保存的历史向量，通过反向行进对数据采集进行导航；步骤S4，根据多次往返采集数据生成的垂直切片图像集，实时进行异常体三维模型渲染。本发明能够实时处理采集数据，有助于提高对前期探测进行现场复测和验证的效率，能够满足特定场景地下异常体探测的小型轻量化、智能自动化、实时性以及安全性的需求。

摘要： 本发明公开了一种基于无状态Q学习的无线网络分布式自主资源分配方法，首先把信道数和发射功率作为一组动作，随机选择一组动作，计算出实际网络吞吐量；然后把实际网络吞吐量和理论吞吐量的比值作为动作选择后的奖赏，并据此奖赏更新动作值函数；最后，迭代调整动作可以寻找到累计奖赏值函数最大解，其相应的动作即可达到无线网络的最优性能。本发明提出的方法能够在未知网内其他节点资源配置等先验信息的条件下，各个节点自主进行信道分配和发射功率控制使网络吞吐量最大化。

摘要： 本发明公开了一种后反应式防护方法，针对计算机软硬件变化影响防火墙防护功能的问题，提供了以下技术方案：基于外部网络的访问请求，请求数据通过防火墙引擎进入内部网络；请求数据进入内部网络，请求数据镜像地传送至内部终端以及可与内部终端使用相同IP进行网络通信的虚拟终端；对应于所接收的请求数据，由虚拟终端做出与该数据包对应的反馈数据先传送至外部网络，而内部终端向外部网络之间通信由防火墙引擎单向隔离；防火墙引擎对请求数据以及外部网路针对于反馈数据重新传回的关联数据进行安全分析；安全分析通过，内部终端到外部网络的隔离取消，内部终端的实际反馈数据向外部网络进行传送，一定程度上提升了对计算机系统软硬件的适应性。

摘要： 本发明公开了一种自主学习系统及自主学习方法。所述系统包括：登录模块以及学习模块；所述登录模块，用于获取登录信息，并根据所述登录信息进行登录验证；所述学习模块，用于在所述登录模块验证通过后，提供所述登录信息对应的学习资料和学习课程，以使用户根据所述学习资料和学习课程进行在线学习。利用该系统，能够根据不同用户的登录信息对用户进行不同的培训管理，使得员工通过该系统进行自主学习。

摘要： 一种自主学习型机器人装置(1)，其具备：具有控制部(11)的机器人装置(2)；以及电连接或可通信地连接的机器学习装置(3)，机器学习装置具备：经由点提取部(21)，其从传感器部(12)测量的包含机器人装置的状态以及环境信息的传感器信息中提取机器人装置的动作经由点；动作模式选择部(22)，其针对经由点按照每个预定的时间宽度学习动作模式，基于传感器信息选择动作模式；动作模式生成部(23)，其针对经由点按照每个预定的时间宽度学习机器人的动作模式，基于传感器信息以及由动作模式选择部选择出的动作模式生成动作模式；以及状态判定部(24)，其将动作模式生成部生成的动作模式与传感器信息进行比较，决定向机器人装置的控制部输出动作模式的定时。

摘要： 本申请涉及一种人机对话的自主学习方法、自主学习系统及存储介质。人机对话的自主学习方法包括步骤：获取人机对话语料，将人机对话语料整理和记录形成对话流水及学习表；对对话流水进行对话意图分析；将对话意图与对话模型进行匹配，得到对话意图匹配置信度；按照对话意图匹配置信度及预设学习阈值对对话流水进行分类；根据分类及学习表确定学习方式。自主学习系统能够高效快速准确的完成真实环境下的对话语料收集和学习工作，增强了学习库内的对话模型的泛化处理能力。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的探地雷达自主式智能扫查及导航方法，包括：步骤S1，对探地雷达机器人采集的数据进行实时数据处理，使用人工智能目标检测方法识别异常体；步骤S2，根据识别到的异常体后边界，获得当前测线的折返点，根据折返点和坐标系向量循环往复进行目标检测；步骤S3，根据所述折返点和参考方向，提取内存中上一次保存的历史向量，通过反向行进对数据采集进行导航；步骤S4，根据多次往返采集数据生成的垂直切片图像集，实时进行异常体三维模型渲染。本发明能够实时处理采集数据，有助于提高对前期探测进行现场复测和验证的效率，能够满足特定场景地下异常体探测的小型轻量化、智能自动化、实时性以及安全性的需求。

摘要： 本发明涉及学习监督技术领域，具体涉及一种自主沉浸式学习系统及方法；S1、启动，打开学习系统，用户根据身份信息注册登录系统，根据用户的需求创建互助学习房间，用户可以根据个人意愿创建单人沉浸式房间或多人沉浸式房间类型，系统还可以推荐伙伴发送请求，是否结成学习互动伙伴共同学习。本发明通过与熟悉的伙伴或者相关专业的人群构建共同学习的关系，相互监督学习共同进步，解决学生一个人学习的枯燥性，调动学生学习的主动性，视频监督模块能够通过面部信息分析学生是否处于沉浸式学习状态，通过语音互动提示让学生尽快进入学习状态，同时将实时对学生的行为进行分析，能够做到实时监督学生的行为状态随时提示学生尽快回归学习状态。

摘要： 本发明公开了一种基于分布式强化学习的自主设备决策控制方法，包括训练环境搭建步骤，分布式训练步骤和输出决策模型步骤。在分布式集群中配置好采样节点、缓存节点和训练节点，将自主设备仿真环境封装到容器镜像中，分配虚拟化资源。启动分布式智能体训练系统，初始化训练端模型参数，发送参数到缓存节点，再转发到采样节点，完成智能体与仿真环境的交互过程后，再回传数据到训练节点，使用离轨深度强化学习算法更新模型参数。分布式训练完成后，将模型从系统中导出，切换到快速推理模式，用于智能决策问题。本发明在实施过程中能在较大规模分布式集群上进行训练，并且能够充分利用硬件资源，同时对于通信模式的改良能够显著减小带宽需求。

摘要： 本发明公开的非侵入式电气集群负载电气性能自主学习处理方法，涉及电力技术领域，通过标准化不同类型的电力负荷信号，建立电力负荷信号的特征向量库，将特征向量库中的各个特征向量对应的特征值进行归一化，采用多级分类方法，筛选特征向量库中的各个特征向量的各个特征向量，建立基础网络神经模型，将特征向量库作为训练数据输入基础神经网络模型，对基础神经网络模型进行训练，生成训练过的神经网络模型，实现了自主学习电力负荷信号电气性能，提高了电气设备性能识别的精确度。