迷思概念

摘要： 依据情境学习理论,探寻迷思概念的形成、类型、转化,追求情境学习与学生学习发展顺序的融合,探析通过创设归纳演绎的实验情境、揭示科学本质的媒体情境、体现结构功能的对比情境、培养能力素养的STEM情境等策略,以促进初中生物学迷思概念的转化。

摘要： 在二阶段式测验工具的基础上加入信心评分项目,发展出四阶段式测验工具,探查了124名高二学生对于“减数分裂”相关内容持有的迷思概念类型和比例。本次测验共诊断出24个迷思概念,其中真性迷思概念20个,典型迷思概念11个。学生的迷思概念具有普遍性、顽固性、不稳定性和不完整性,而教学与教材是造成其形成迷思概念的重要因素。

摘要： 分析学生如何应对与自己观念相冲突的理论和实验证据对于理解学生物理观念的学习非常重要.通过设计有层次性的研究工具,让学生经过“陈述模型”“评价理论”和“评价实验”3个阶段的测评.

摘要： 依据“离子反应”概念的相关内容编制《高三“离子反应”概念测试题》,以高三两个理科班学生为被试,测试学生对“离子反应”概念的理解以及存在的迷思概念。再根据概念学习与发展理论(CLD理论)与化学中的三重表征关系,运用手持技术实验和微观动态影像,在高三两个理科班学生实行平行班教学,从其学习成绩、概念改变等角度来探究信息技术支持下基于CLD理论的高中化学概念教学成效。

摘要： “三序”指教材的逻辑顺序、学生的认知顺序、学生的心理发展顺序,“三序”分离的教学易导致迷思概念。迷思概念转变的底层逻辑是从具体到抽象、从综合到分化。教师可基于“三序”结合的视角,把学科知识的逻辑系统性与学生的认知发展规律恰切结合,创设能够让学生体验实际获得感的学习情境,并提供充足的外化和表达机会,引导学生诊断迷思概念的成因,整合碎片化、梗概化认知,将个别概念编织成概念体系,达成迷思概念的转变。

摘要： 我国最新的普通高中生物学课程标准明确提出课程内容要“聚焦大概念”,这里的大概念是指高中生物学最核心的科学概念。而迷思概念会对学生构建和应用生物学科学概念产生很大的负面影响。因此,本文旨在探究高中生的生物学迷思概念的形成原因以及应对策略,从而帮助教师在实践中更好地熟悉和把握每个学生已有的知识和经验,运用更加合理灵活的现代教育教学模式和方法,充分发挥现代信息技术的独特作用,帮助学生构建生物学科学概念,进而形成相应的生命观念。这正是新课程改革所大力倡导的。

摘要： 教师合理地利用迷思概念能让学生深刻理解科学概念。对四阶测试编制过程和诊断流程进行阐述,归纳学生在学习“免疫调节”一节中存在的迷思概念。

摘要： 学生在学习过程中会产生迷思概念,这对其科学概念的建构会产生负面影响,因而诊断并转变迷思概念对于物理概念教学至关重要。文章在传统二阶测试卷的基础上加入针对答案和理由的确定度指数阶,形成包含确定度指数的四阶测试卷,并以高中运动学概念为例在两所中学进行诊断,发现高中生在质点、位移、加速度等运动学概念上存在的迷思。确定度指数测试结果表明,形成迷思概念的主要原因有:物理概念自身的抽象性、教师的教学经验影响、学生思维定式的负效应等。

摘要： 概念是生物学教学的主要内容,是学生建构生命观念的基础。课程标准在实施建议中强调,教师要关注学生已有的迷思概念,帮助学生建构科学概念进而形成生命观念。如何转化学生已有的迷思概念和避免在学习过程中产生新的迷思概念,成为广大教师在教学中面临的一大挑战。结合深度学习理念,探讨迷思概念产生的主要原因及转变策略,旨在为一线生物学教师提高概念教学的有效性提供参考。

摘要： 以“细胞呼吸的原理和应用”一节的教学设计为例,深入探查学生已有的迷思概念并剖析其形成原因,从而针对性地提出迷思概念转变的策略。

摘要： 本研究旨在利用风向仪的动手实践,探讨中学生对力矩概念的科普知识与应用.在以一般中学生到高雄国立科学工艺博物馆参观与学习时,风向仅的单元活动为其科教活动选项之一.2014年3-6月,共计有4个班级125名中学生参与风向仪的科教活动,为了解学生对风产生的原因与方向等认知的先备概念及迷思概念,特利用风向仪动手做研习活动进行调查,90％以上的学生知道风产生的原因是因为气流的流动,但仅40％的学生知道气流流动的原因是因为太阳光照射地球地点不一,冷热温度不同产生大气压力的差异,进而影响空气的流动.但是当利用风向仪判定风向(即风来的方向)时,却有高达85％的学生误认为风向仪箭头指向,就是风离去的方向,而非风来的方向.研究显示,利用风向仪可以有效地协助中学生进一步观察并体会风的形成因果关系、风向的判定及力矩作用如何影响风向仪的转向.

摘要： 化学平衡核心概念的理解是学习化学学科的基础,学生在学习过化学平衡之后,仍然对化学平衡中的某些核心概念存在大量迷思概念,如:动态平衡的判断、浓度、温度、压强等对化学平衡的影响、盐类对水解平衡的影响等.迷思概念的存在会影响学生对新概念的正确理解,从而造成学生学习的困难.从学生学习化学概念的困难入手,分析迷思概念的来源、特点及影响因素,并通过一系列典型实验的设计,探讨转变学生“化学平衡”迷思概念的教与学方法,并对化学教与学提出建议.

摘要： 本研究发展"模拟辅助统计理解系统",针对6名大学生以放声思考的方法来了解(1)该系统对学习者之概念理解、迷思概念与学习态度的影响;(2)学习者应用该类型软体时所采用的方法与策略所可能的影响.结果显示:(1)该系统无法降低其面对统计时的焦虑感与困难度;(2)该系统可以有效提升学习者的概念理解数并降低迷思概念;以及(3)学习者的学习策略(例:尝试错误与猜题)会影响学习历程并影响学习成效.

摘要： 迷思概念是发生在教学过程中学生对于概念因为某些因素产生错误的认知,概念的迷思如果持续存在会让学习者在基本概念没有厘清的情况下对后续的学习产生干扰,而在后续进阶的概念学习上,多数会选择使用强记而非理解的方式无效学习.因此如能在学习阶段中适时的对学习者的迷思进行诊断,并将此诊断信息提供给学习者,则将有利于学习者后续的学习.过去关于迷思概念诊断的研究均透过教师与学生晤谈来发掘学生的学习迷思,此方法虽然可以帮助学生厘清学习上的迷思,但却旷日费时.随着信息科技的发展目前已有相关的技术工具可以用来表征学习者的知识结构并能有效预测学习者的学习能力.然而此工具尚未具备迷思概念诊断的能力.为能更有效的协助个别学习者进行学习,本研究发展了一个结合路径搜寻网络法与概念继承关系的迷思概念诊断系统,透过学习评量可以对学习者的知识结构进行撷取、表征进而诊断出个别学生的学习迷思并提供适合的补救学习路径,以提升其学习成效.

摘要： 本文旨在探讨在高中化学不宜教授勒夏特列原理的原因。首先，本文回顾近100年在外国出版的文献，举例说明勒夏特列原理如何使高中教师对化学平衡产生迷思概念；然后论述该原理的含糊本质；最后建议改善高中化学平衡的课程组织。

摘要： 本研究目的在探讨应用变易理论策略于面向对象程序设计网络课程,对大一学生学习面向对象程序概念的影响.为实际印证变易理论整合到面向对象程序设计数字化学习课程的效果,研究采实验设计方式,以S型分组方式将59名大一学生分派为实验组(具变易理论策略)与对照组(无变易理论策略).实验结果显示实验组于学习成效表现上显着优于控制组,证明应用变易理论在面向对象程序设计数字课程中能帮助学习者厘清程序设计观念.

摘要： 本研究目的在探讨应用变易理论策略于面向对象程序设计网络课程,对大一学生学习面向对象程序概念的影响.为实际印证变易理论整合到面向对象程序设计数字化学习课程的效果,研究采实验设计方式,以S型分组方式将59名大一学生分派为实验组(具变易理论策略)与对照组(无变易理论策略).实验结果显示实验组于学习成效表现上显着优于控制组,证明应用变易理论在面向对象程序设计数字课程中能帮助学习者厘清程序设计观念.

摘要： 本研究目的在探讨应用变易理论策略于面向对象程序设计网络课程,对大一学生学习面向对象程序概念的影响.为实际印证变易理论整合到面向对象程序设计数字化学习课程的效果,研究采实验设计方式,以S型分组方式将59名大一学生分派为实验组(具变易理论策略)与对照组(无变易理论策略).实验结果显示实验组于学习成效表现上显着优于控制组,证明应用变易理论在面向对象程序设计数字课程中能帮助学习者厘清程序设计观念.

摘要： 本研究目的在探讨应用变易理论策略于面向对象程序设计网络课程,对大一学生学习面向对象程序概念的影响.为实际印证变易理论整合到面向对象程序设计数字化学习课程的效果,研究采实验设计方式,以S型分组方式将59名大一学生分派为实验组(具变易理论策略)与对照组(无变易理论策略).实验结果显示实验组于学习成效表现上显着优于控制组,证明应用变易理论在面向对象程序设计数字课程中能帮助学习者厘清程序设计观念.

摘要： 本研究目的在探讨应用变易理论策略于面向对象程序设计网络课程,对大一学生学习面向对象程序概念的影响.为实际印证变易理论整合到面向对象程序设计数字化学习课程的效果,研究采实验设计方式,以S型分组方式将59名大一学生分派为实验组(具变易理论策略)与对照组(无变易理论策略).实验结果显示实验组于学习成效表现上显着优于控制组,证明应用变易理论在面向对象程序设计数字课程中能帮助学习者厘清程序设计观念.

摘要： 本发明提供一种面向产品概念设计的FBAS功能模型以及基于FBAS功能模型和基因表达的产品概念设计方法，能够解决传统概念设计中因设计信息模糊不全造成的结构方案可行性低，设计周期长，耗费成本高的问题。该方法通过分析自顶向下的产品正向设计过程，建立基于功能、行为、属性和结构的功能扩展模型；然后类比生物基因，提出产品基因的概念、模型和编码方法；根据产品基因的交叉、组合、转录和翻译等操作进行产品概念设计。本发明利用产品基因明确概念设计中的关键信息，通过基因的交叉、组合得到对应各功能元的更多基因形式，将这些基因进行转录和翻译，能够得到更多设计方案可行解，为产品的创新设计提供更多的选择空间，有效提高产品的创新性。

摘要： 本发明公开了一种基于概念树的高校课程体系的增量式概念计算方法。该方法首先分析了在路径树中新增对象节点对概念的影响；其次，通过路径树、概念、概念树三者之间的转换关系，得出新增对象对概念树产生的影响；最后，通过分析新增对象的特征，并给出了概念树更新的约束条件，直接进行概念树的更新。该算法以对象拓扑理论为支撑，无需实际操作对象拓扑，且对形式背景没有硬性要求，实现数据动态更新下的概念更新。本发明对高校学生不同学期学习课程与毕业要求数据构成的形式背景进行增量式的形式概念计算，将不同学期的课程逐渐加入到所构成的概念树中，进行概念树的更新，得到最终更新后的概念树，从而获得所有课程的知识体系。

摘要： 基于概念关联的概念空间导航方法，含以下步骤：1)用户选定某概念C为起始概念进行导航；2)计算C与概念空间中其他概念的相似度，并更新相似度旧值(若存在)；3)获取C的语义关联信息{}；4)整合并标准化每个其他概念与C的相似度值、语义关联的有无这两个指标；5)依据步骤4)的两个指标，计算其他每个概念与C的相关程度值，并据此值高低排序取Top K个概念；6)用概念图可视化呈现这K个概念及其与C的相似度值、语义关联信息；7)用户找到目标概念，导航结束；或选择需要进一步扩展(探索)的概念，重复以上步骤。本发明从指定概念导航至其关联概念群，方便用户找到目标概念，提高检索效率。

摘要： 本说明书实施例提供了用于训练概念识别模型的方法和装置，以及识别概念的方法和装置。其中，用于训练概念识别模型的方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本包括目标领域的样本文本和样本文本所包含的目标领域概念词；基于主题模型，生成样本文本对应的样本主题表示；将样本文本、样本文本对应的样本主题表示、预设的提示模板和待训练的软提示作为预训练语言模型的输入，将与输入样本文本对应的目标领域概念词作为预训练语言模型的期望输出，对软提示进行调整，得到训练后的概念识别模型。

摘要： 本发明属于定制产品辅助设计领域，提供一种辅助概念设计者进行定制产品概念设计的系统，包括：知识推送模块，用于提供设计资源，通过所述知识推送模块检索相关知识；信息交互模块，用于为各种人员提供设计信息输入的功能，并由该人员选择设计信息的类别；过程设计模块，用于提供方案创建窗口，并以结构图的形式建立过程方案，并支持概念设计者进行编辑。本发明能够以结构化的方式辅助设计者进行产品创新设计。

摘要： 本申请提出了一种对科技概念图谱进行概念扩展的方法，包括：使用全文检索与规则过滤的方式查询输入语料中与待扩展节点关联的文献，根据查询到的文献的展示顺序选择预定比例的文献作为目标文献；选择目标文献中的长度大于预设阈值的自填关键词作为候选种子概念集合并进行筛选，得到目标种子概念；基于目标文献、使用N‑Gram生成第一候选短语集合，并使用关键词抽取算法生成第二候选短语集合，然后根据第一、二候选短语集合生成候选概念集合；对候选概念集合进行筛选，得到目标候选概念；使用目标种子概念对目标候选概念的权重进行调整，生成目标概念集合。采用上述方案的本申请能够完成对多种科技领域的扩展任务，并兼顾准确率和召回率。

摘要： 本发明公开了一种设计概念生成网络构建方法及概念方案自动生成方法，该设计概念生成网络包括Transformer编码器，Transformer解码器，重要度约束矩阵生成模块，重要度约束嵌入层，跨注意力层和优化模块。本发明在Transformer的注意力机制基础上，巧妙地引入了词汇重要度约束，记录生成的文本序列中包含的输入词汇约束信息，能够有效保证生成概念方案的可靠性和有效性；并有利于捕获潜在的、语义层面的重要度信息，实现语义层面的知识推理。

摘要： 本发明提供概念图处理装置、概念图处理方法和计算机可读介质。概念图处理装置包含处理器，所述处理器进行如下处理：根据关于概念组的说明语句组，生成表示所述概念组与所述说明语句组中包含的单词组之间的关系的概念单词图，该概念组由已有的概念图中包含的多个已有概念和所述已有的概念图中不包含的新概念构成；以及根据所述概念单词图生成包含所述新概念的被扩展的概念图。

摘要： 本发明公开了一种判断三支概念格与概念格同构的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，定义对偶属性、属性对偶背景,得出在对偶背景下三支概念格与概念格是同构的；S2，定义对偶可交属性及属性对偶可交背景,得出在对偶可交背景下三支概念格与概念格是同构的；S3，判定属性对偶背景与属性对偶可交背景的方法；S4，同构理论下三支概念格的构造方法。本方法对符合背景特点的数据进行知识挖掘时，无论选择形式概念分析与三支概念分析进行知识挖掘，均能达到同样的效果。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，构建了一个开放的基于概念稳定特征及其差异化的网络模型SCDNet(Stable characteristics and their differentiation)，该模型具有可扩展性并能够从少量标注样本中学习概念。通过使用向量形式的稳定特征表示每个概念，我们让模型更具有可解释性。我们对初级特征进行压缩编码，在最大化该编码与稳定特征相似度的同时，加入不同概念的稳定特征之间差异性的约束条件。这样不仅能够提高实例特征对所属概念的稳定特征的敏感度，同时还可以增强我们从少量样本中学习的能力。我们对每个概念使用相同的子网络结构，使用统一的学习方法，这使得我们的模型具有很好的扩展性，能够自由的增加概念，即实现连续学习。