解题活动

摘要： 解题活动是数学学习过程中非常重要的环节,教师对学生反思能力的培养关系到学生能否通过解题对原有问题的理解更本原,进而掌握足够强的再创造能力;注重解题反思,在解决问题的过程中产生最大价值,是教师在课堂上需要关注的重点.文章以高中数学课堂的几个即时生成性问题为例,对解题反思教学需要关注的几个要点进行了相关阐述.

摘要： 直觉思维在初中数学学习中往往不被看好甚至忽略,其实它能帮助学生迅速做出判断,积极作用不可小觑.直觉思维不是凭空产生,是学生在数学理论知识学习和生活经验不断累积的基础上生成的.教师可以通过解题活动培养直觉思维,在独立自学中通过直觉思维理解相关概念,在探究活动中验证和提升直觉思维能力,通过"留白"等教学方法给予学生展现直觉思维的机会,进而不断提升教学效能.

摘要： 直觉思维在初中数学学习中往往不被看好甚至忽略,其实它能帮助学生迅速做出判断,积极作用不可小觑.直觉思维不是凭空产生,是学生在数学理论知识学习和生活经验不断累积的基础上生成的.教师可以通过解题活动培养直觉思维,在独立自学中通过直觉思维理解相关概念,在探究活动中验证和提升直觉思维能力,通过“留白”等教学方法给予学生展现直觉思维的机会,进而不断提升教学效能.

摘要： 解题教学是解题活动的教学,它是教学中必不可少的教学活动,通过解题可以帮助学生达到巩固基础知识,掌握基本技能,体悟基本思想,积累基本活动经验的目的.实际上,更多的解题教学要么停留于难度的拔高以及过分地关注解题技巧,要么停留于各种题型的梳理以及莫名其妙的变式,学生只能在这种大容量、高难度.

摘要： 猜想即根据相关已知条件做出的一种推理,其验证过程充满着挑战性和趣味性.教师应创设学习情境鼓励学生猜想,引导其用已有的知识和经验动手实践,去思考、探寻和求证,并组织一定的猜想训练,以提升其猜想能力.

摘要： 猜想即根据相关已知条件做出的一种推理,其验证过程充满着挑战性和趣味性.教师应创设学习情境鼓励学生猜想,引导其用已有的知识和经验动手实践,去思考、探寻和求证,并组织一定的猜想训练,以提升其猜想能力.

摘要： 本文谈对解题教学的认识,首先,从教学解题与数学家解题的联系与区别入手,说明解题活动是一种思维活动,解题教学不仅要教思维活动的结果,而且要呈现活动的必要过程,这个过程有两个关键环节,即“从没有思路到获得初步思路”的认知过程和“对初步思路反思”的元认知过程。然后,分析了解题教学在“发生数学”“掌握数学”“呈现数学”上的重要作用。最后,谈对数学育人在“培养辩证思维能力”“塑造健全人格”方面的个人理解。

摘要： 本文谈解题教学的认识,首先,从教学解题与数学家解题的联系与区别入手,说明解题活动是一种思维活动,解题教学不仅要教思维活动的结果,而且要呈现活动的必要过程,这个过程有两个关键环节—“从没有思路到获得初步思路”的认知过程和“对初步思路反思”的元认知过程。然后,分析了解题教学在“发生数学”“掌握数学”“呈现数学”上的重要作用。最后,谈数学育人在“培养辩证思维能力”“塑造健全人格”方面的个人理解。

摘要： 从不同视角分析解答问题,同时把解题活动作为认识对象进行自觉分析,可以增强学生的数学能力,优化认知结构,提高思维品质,学会“数学地思维”。

摘要： 数学解题活动包括学生从接触题目到得出解这个过程中的每一步骤和环节,本质上是学生思维活动的体现.中国和加拿大两国学生不同的解题活动能折射出解题教学在两国的实践与认识上的差异.本文通过对两国小学生分数问题解题活动的比较发现,加拿大小学生解题思维较灵活,解题表现为由直观理解问题到直观表达结果的过程.中国小学生解题思维较规范,过程表现为由数学化理解问题到数学化表达结果.两种风格迥异的解题活动互为有益补充,对两国分数的解题教学产生有益启示.

摘要： 一边预测由多个不同的视点的活动图像构成的多视点活动图像一边进行编码/解码的活动图像编码/解码装置具备：对应区域设定部，针对编码/解码对象区域设定深度图上的对应区域；区域分割部，设定作为对编码/解码对象区域进行分割后的区域的预测区域；视差矢量生成部，按照每个预测区域，使用对应区域内的该预测区域所对应的区域中的深度信息来生成针对参照视点的视差矢量；运动信息生成部，基于针对参照视点的视差矢量，根据参照视点运动信息来生成预测区域中的运动信息；以及预测图像生成部，使用预测区域中的运动信息来生成针对预测区域的预测图像。

摘要： 本发明提供一种应用题解题知识库的构建方法、装置及应用题解题机器人，所述方法包括：构建数学知识子库和构建常识知识子库；将所述数学知识子库和所述常识知识子库联立，构成应用题解题知识库，并分别为所述数学知识子库和所述常识知识子库配置对应的查询接口。本发明充分考虑到数学应用题解题相关的知识内容不仅包含数学知识内容，还包括常识知识内容，且这两部分知识内容存在非常大的差异，故将应用题解题知识库设计为两个子库，以针对两个子库的不同特点，采用不同方法分别进行内容获取及构建，获取到的应用题解题知识库能有效、准确地辅助应用题自动解题系统的开发，从而可以大大提高应用题自动解题系统的解题准确性。

摘要： 本发明提供一种应用题解题知识的生成方法、装置及应用题解题机器人，包括：获取与用户输入的目标应用题相对应的输入文本；对输入文本进行分句，并为获取到的每个文本分句设置对应的句子编号；获取每个文本分句相关的名词性内容，构成名词内容识别知识；根据每个文本分句相关的名词性内容及其对应的句子编号，从预先构建的知识库中匹配出输入文本相关的名词内容扩展知识。本发明提供的应用题解题知识的生成方法、装置及应用题解题机器人，可以生成应用题本身不包含但对解题价值很大的名词内容扩展知识，从而可以更有效地辅助应用题相关的各类系统的开发，能一定程度上提高各类系统的解题准确性。

摘要： 本申请提供解题模型的训练方法及装置、解题公式生成方法及装置，其中所述解题模型的训练方法包括：获取题干信息和所述题干信息对应的解题公式；将所述题干信息输入至解题模型的编码器中进行编码，获得所述题干信息对应的编码向量；将所述编码向量输入至所述解题模型的解码器中进行解码，获得所述题干信息的解码结果；根据所述解码结果和所述解题公式确定损失值；根据所述损失值调整所述解题模型的参数以训练所述解题模型。

摘要： 本申请涉及一种解题模型的训练方法及装置、解题方法及装置。所述方法包括：获取待解答样本文本和答案标签；对所述待解答样本文本进行预处理，生成目标样本文本；将所述目标样本文本输入至解题模型的编码器进行编码，生成目标样本文本的编码向量；将所述编码向量输入至解题模型的解码器中进行解码，生成样本答案；将所述样本答案与所述答案标签进行计算确定损失值；基于所述损失值对所述解题模型进行迭代训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本发明实施例涉及教育技术领域，公开了一种解题辅助方法及解题辅助客户端，该方法包括：在检测到用户进入某一题目的解题界面时，记录用户的解题时长；在解题时长大于或等于预设时长时，输出语音询问信息，该语音询问信息用于询问用户是否需要提供解题思路；接收用户输入的语音答复信息，根据语音答复信息识别用户意图；在用户意图指示需要提供解题思路时，获取用户在解题界面的解题过程，检测在解题过程中停留的解题步骤，并输出解题步骤对应的解题思路。实施本发明实施例，能够培养用户的解题思维和自主思考能力，提高学习效率。

摘要： 一边预测由多个不同的视点的活动图像构成的多视点活动图像一边进行编码/解码的活动图像编码/解码装置具备：对应区域设定部，针对编码/解码对象区域设定深度图上的对应区域；区域分割部，设定作为对编码/解码对象区域进行分割后的区域的预测区域；视差矢量生成部，按照每个预测区域，使用对应区域内的该预测区域所对应的区域中的深度信息来生成针对参照视点的视差矢量；运动信息生成部，基于针对参照视点的视差矢量，根据参照视点运动信息来生成预测区域中的运动信息；以及预测图像生成部，使用预测区域中的运动信息来生成针对预测区域的预测图像。

摘要： 活动量计(100)具备：睡眠水平判断部(112)，其反复检测用户的睡眠水平；以及通知处理部(113)，其仅在最近的上述睡眠水平不到规定水平的期间将特定的信息自动地通知给上述用户。

摘要： 本发明涉及一种考虑到在要求接管驾驶任务时驾驶员的非驾驶任务活动的可中断性而对所述非驾驶任务活动进行分类的方法，其中所述方法首先具有读取步骤，其中从车辆（104）的车辆乘员监视装置（106）读取探测信号（118）和第一位置信号（120），其中所述探测信号（118）代表服务于所述驾驶员的非驾驶任务活动的探测到的对象，并且其中所述第一位置信号（120）代表所述探测到的对象的第一位置。所述方法接下来具有接收步骤，其中接收接管要求信号（124），其中所述接管要求信号（124）代表对所述驾驶员的接管驾驶任务的要求。此外所述方法具有求取步骤，其中使用第二位置信号（126）求取所述探测到的对象的第二位置，其中所述第二位置信号（126）代表所述驾驶员接管所述驾驶任务并中断所述非驾驶任务活动之前所述对象的最终位置。最后所述方法具有确定步骤，其中确定关于所述非驾驶任务活动的可中断性的可中断性等级（132），其中所述可中断性等级（132）代表所述驾驶员由于所述非驾驶任务活动而导致的视觉和/或认知上的沉迷程度。

摘要： 脑网络的活动估计系统(1)包括：获取从受验者(S)同时测量出的脑电波的测量数据(121)和功能性磁共振图像法的测量数据(122)的单元；单元(152)，其构建将脑电波的测量数据作为输入数据的特征估计模型(10)，并且决定用于规定该特征估计模型的参数；单元(154)，其基于在提供了脑电波的测量数据作为输入数据的情况下计算出的各模块的输出值，来计算每个模块的特征量；单元(158)，其基于功能性磁共振图像法的测量数据，来计算每个脑网络的图像特征量；以及单元(160)，其通过评价每个模块的特征量与每个脑网络的图像特征量之间的相关性，来决定多个模块中的表现特定的脑网络的活动的一个或多个模块。