责任督学

摘要： 从2019年开始,无锡市新吴区落实了幼儿园责任督学挂牌督导工作,我也有幸成为兼职督学。在督导过程中,我努力做一名有责任、有思考、有温度的督学。在对责任园督导的诸多案例中,有一例特别值得我回味与总结。案例背景无锡市新吴区的某幼儿园成立于2014年9月,是一所普惠性民办幼儿园,开园第一年通过了市合格幼儿园的验收,2019年通过了市优质园的创建,2020年进行省优质园的创建。

摘要： 一、统筹发力,做好顶层设计教体局精心部署,统筹推进。一是调研督导,摸清底子。根据教育部“五项管理”相关文件要求,通过责任督学调研督导、召开师生座谈会,下发调查问卷等形式,了解学校、教师、学生和家长诉求,结合实际制定全区中小学“五项管理”实施方案,明确责任主体,细化工作要求。二是重点突破,找准路子。召开“五项管理”工作推进会,组织全区中小学校校长,认真学习相关文件要求,深入理解内涵要义,提高思想认识,明晰工作思路;将“五项管理”纳入年度重点督导内容,对责任督学进行业务培训,明确督查要点,为全区“五项管理”工作落实和督查奠定良好的基础。

摘要： 幼儿时期是一个人性格形成与人格发展的奠基期,学前教育质量会直接影响人的一生。教育督导是学前教育质量保障的重要手段。学前教育督导彰显了办学行为评价的公正性,关乎教育资源的公正分配,涉及学前教育关联主体的利益保障。以质量提升为目标的教育督导应以伦理和道德精神为底蕴,指向社会共同体的公平、正义范畴。通过对学前教育督导面临的功利性、正当性和公平性的道德考量,可以看出其在人们的伦理期待中应具有公平、正义、效率、平等的特征。学前教育质量督导的伦理建设应该包括:浸润伦理关怀,拓展伦理交往空间,增强伦理自觉,实现教育正义。

摘要： 实行中小学责任督学挂牌督导是加强对学校监督指导的重要举措,也是加强督学与学校联系、办人民满意教育的有效方式。基于教育督导相关文件精神以及对中小学校责任督学的实践经验,以CIPO模型为框架,从系统思维的角度探索构建中小学责任督学挂牌督导工作体系,能为针对性开展督学工作提供理论支撑和实践经验,更能为学校的教育教学管理提供精准指导。

摘要： 受限于专业积累,责任督学在对学校的某一节课或整个课堂教学进行评价时,往往会感到棘手。督导部门有引导学校教学评价的义务,必须革新观念、创新实践。江苏省南京江北新区在校园巡课中积累了大量数据,一定程度上呈现了日常教学的断面。巡课与传统的听评课结合,能更好地完善中小学校常态教学的整体评价。

摘要： 随着《关于组织责任督学进行“五项管理”督导的通知》《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》等文件的印发,充分说明国家对学生作业负担的关注,对学生身心健康成长的重视。“减轻义务教育阶段学生作业负担”是“双减”政策的重要着力点。改进作业是“双减”政策下实现教育教学提质增效的必然要求。作业管理是学校教育教学管理工作的重要环节,是课堂教学活动的必要补充。

摘要： 校园安全一直是各级党委政府关心、人民群众关注的热点问题,也是学校管理的重点工作。凤县针对县域山大沟深、人口居住分散、学校布点集中的县情实际,持续给力“六个强化”,全力呵护学生平安,连续十年来,全县未发生一起校园安全事故。强化组织领导,压实工作责任全县将26所学校划分为东西南北中“五大”责任区,由科级领导包片,各责任督学包校,落实每月进校督导,查找安全隐患,跟踪推进问题整改,并实行条块管理,捆绑考核制度。

摘要： 近年来,《关于深化新时代教育督导体制机制改革的意见》《教育督导问责办法》等一系列文件相继出台。在学前教育领域,教育部印发的《幼儿园责任督学挂牌督导办法》《幼儿园办园行为督导评估办法》等文件对学前教育督导工作提出了具体要求,这是健全学前教育政策保障体系,推动各地加强和改进对幼儿园监管的重要举措。

摘要： 本文章主要以责任督学入职培训的实践体会为重点进行阐述,首先分析新时期对责任督学提出的要求,其次从制订入职培训准备方案、加大力度进行责任督学的入职培训、入职培训后进行及时反思几个方面深入说明并探讨责任督学入职培训的有效思考,最后阐述提高责任督学入职培训质量的建议,包含明确具体形式,开展责任督学工作、体现机构独立,执行督导职能、贯彻督学编制,提高经费投入水平,进一步强化责任督学入职培训的有效性,旨意在为相关研究提供参考资料。

摘要： 作为一名责任督学,有机会与偏远乡村的中小学校长面对面接触交流,在耳闻目睹他们处理细微琐碎工作的过程中,感受到了基层校长的坚定信念与工作不易。他们的话语朴实无华、通俗易懂,细细品味其间真意却是非常耐人寻味。他们是最接地气的管理者,他们是最身体力行的实践者,在乡村的方寸之地践行着他们的教育智慧和治校哲学。

摘要： 本文通过问卷调查了解责任督学对督学队伍建设的需求和建议.根据调查结果得知,各区县的责任督学建设的各个方面的整体状况评价较高,对待遇不甚满意.且不同年龄、不同教龄、不同身份来源、不同学历的责任督学对督学队伍建设的各个方面的评价存在显著差异.

摘要： 笔者认为，要能够切实可行的推行督学责任区制度，让学校真正发挥应有的效能，使得在今后推进义务教育均衡发展的过程中少走弯路，对学校来说真是受益匪浅。各部门要切实认识到设立责任督学的重大意义，同时指出，责任督学要切实履行职责，做好指导工作。

摘要： 本发明公开了一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法，具体步骤如下：数据预处理，数据转换，创建高斯混合模型，期望最大化算法，有监督学习，无监督学习，预测，该基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法使用有监督学习和无监督学习结合的方法来建立反欺诈模型，有监督学习模型和无监督学习模型被包含在一个大的模型中，这个大的模型将达到集成模型的效果，预测的结果将会优于单独考虑有监督学习或无监督学习时的效果，而且有监督学习和无监督学习是互补的，两种学习方式结合将可以检测出已知的欺诈模式和未知的欺诈模式。

摘要： 本发明公开的一种基于监督学习和半监督学习双重信息的迭代式标签噪声识别算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明将监督和半监督学习结合起来，对于监督学习部分，通过软多重投票方式，产生监督学习噪声识别结果；对于半监督学习部分，基于监督学习产生的纯净数据训练的分类模型，对无标签数据集进行标记，标记后的无标签数据作为训练集，用加权KNN方法对标签数据集进行检测产生噪声识别结果；最终将噪声识别结果结合起来产生最终识别结果。本发明算法还采取迭代方式，每次迭代输入的待测样本为上次迭代时过滤掉噪声后的剩余样本。同传统噪声识别算法比，该发明结合了更多互补信息，同时辅以迭代方式，能更好促进噪声识别准确性。

摘要： 本公开提出一种自监督学习方法和自监督学习装置，涉及计算机领域。本公开通过每个原始图片的每个增广图片的特征到所述每个原始图片的所有增广图片的特征均值的距离度量信息，能够有效监测到语义出现偏差的增广图片样本，通过减小相应的权重，语义出现偏差的增广图片样本带来的训练噪声能够被有效地抑制，很好地平衡了数据增广分布的方差与偏差，提升了学习模型在下游的计算机视觉任务上的性能。

摘要： 本发明提供了一种监督学习与非监督学习结合的因子提取气候特征方法，包括：获取因子的历史数据；所述因子的历史数据包括物理量场因子的历史数据和预报对象的历史数据；对因子的历史数据进行标准化，得到标准化后的数据；对标准化后的数据采用监督学习回归类作分析，提取其均方误差场；对标准化后的数据采用相关系数类作分析，提取其相关系数场；获取均方误差场的预报因子集；获取相关系数场的预报因子集；将均方误差场的预报因子集和相关系数场的预报因子集合并，得到多因子序列。本发明的有益效果：避免了大范围提取因子时，总体高相关和高影响的区域会掩盖掉较低影响区域的信息；避免过多丢弃了与整体场要素模态不一致的低信号信息。

摘要： 本发明涉及一种半监督学习系统和一种半监督学习方法，半监督学习方法包括：取得一或多个源域的源域数据及一目标域的目标域数据；使用该源域数据及该目标域数据以训练一特征萃取模型；利用一域判别模型、一任务模型及一半监督学习机制以分别计算该特征萃取模型的域判别损失函数、任务损失函数及半监督损失函数；依据该域判别损失函数、该任务损失函数及该半监督损失函数以计算一总损失函数，并依据该总损失函数以更新该特征萃取模型、任务模型与域判别模型的权重；以及因应于整体模型满足模型收敛条件，结束整体模型的训练过程。

摘要： 本发明涉及一种联合自监督学习和半监督学习的地外图片分割方法和系统。该方法对于地外图片通过掩码图片建模的方式进行自监督预训练，使得模型学习到多样鲁棒的特征空间表示，然后通过半监督方式来微调模型，充分利用地外数据中未标注部分的信息，使得模型在下游任务即语义分割上能有更好的表现。本发明通过自监督学习预训练使得网络可以在无标签数据中学习到良好的特征表示，并且提高了半监督方式下微调阶段的伪标签预测质量，同时微调阶段通过产生伪标签来利用未标注区域的监督信息，使得模型输出的预测结果更准确。本发明能够显著提升图片分割性能。

摘要： 本发明公开了一种融合无监督学习和自监督学习的中文拼写纠错方法，首先，利用混淆集对模型进行预训练，在预训练时不再替换为随机的字，而是替换为混淆集中的字使模型学到字音和字形相关信息；在训练时利用无监督学习和自监督学习对中文拼写错误进行检测和纠正，并利用混淆集进行候选字的选取；最后在中文拼写纠错领域的测试集上测试模型在字级层面和句级层面的纠错性能。本发明融合无监督学习和自监督学习提高模型中文拼写纠错性能的方法所训练的模型能够使模型更好的学习到字音和字形信息，使得模型在中文拼写纠错领域的性能得到提高。

摘要： 一种自监督学习辅助下的半监督学习方法，包括以下步骤：将训练样本划分为若干个批次，每个批次包括标注数据或无标注数据；将当前批次的数据随机翻转，再与原数据进行合并，作为当前输入数据；用特征提取网络提取当前输入数据的特征，得到抽象特征；以及把提取的抽象特征送入到图像类别分类网络或者图像角度翻转分类网络进行图像类别和图像角度翻转判断，若输入数据为标注数据，则将抽象特征同时送入图像类别分类网络和图像角度翻转分类网络进行图像类别和图像角度翻转判断，若输入数据为无标注数据，则只将抽象特征送入图像角度翻转分类网络，进行图像角度翻转判断。本发明方法提升了半监督学习的图像类别分类性能。

摘要： 本发明提供了一种半监督学习方法，该方法包括：利用有标签数据对神经网络模型进行初始训练；获得待标定的无标签数据的增强数据；利用初始训练好的神经网络模型标定待标定的无标签数据及其增强数据的伪标签；利用有标签数据以及待标定的伪标签数据重新训练神经网络模型；其中，用于半监督学习的神经网络模型包括：输入层，用于接收输入数据；第一隐藏层，用于提取输入数据的低层语义信息；语义层，用于基于低层语义信息确定输入数据的低层语义标签；第二隐藏层，用于基于输入数据及其低层语义标签提取输入数据的高层语义信息；以及输出层，用于基于输入数据的高层语义信息确定其高层语义标签，并作为最终标签输出。

摘要： 本发明公开了一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法，具体步骤如下：数据预处理，数据转换，创建高斯混合模型，期望最大化算法，有监督学习，无监督学习，预测，该基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法使用有监督学习和无监督学习结合的方法来建立反欺诈模型，有监督学习模型和无监督学习模型被包含在一个大的模型中，这个大的模型将达到集成模型的效果，预测的结果将会优于单独考虑有监督学习或无监督学习时的效果，而且有监督学习和无监督学习是互补的，两种学习方式结合将可以检测出已知的欺诈模式和未知的欺诈模式。