深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握

深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握
深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握

深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握

但凡成绩优异者,问其经验,都会说:狠抓基础。但是对基础一词,如何去理解?大多数学生对于基础的认知仅仅停留在课本上或者辅材上的黑体加重部分。确实这一部分的知识是重点不假,但是对于这些重点如何掌握,也是判定基础是否扎实的标准。

有的学生认为记住了,就说明掌握了;有的学生认为会用了,就说明掌握了。正是因为这种对基础模棱两可的判断标准,就导致了学生对于基础掌握无法做出科学理性的判定。

现象分析

我们来分析这样一种现象:基础知识自己能够记住,基础知识自己也能够理解,但是一旦将基础进行到了实际应用中(做题)的时候,就会发现用不起来、用起来很别扭、用起来特别容易出错。

很多学生认为:这是做题少的缘故。

确实,练习能够有效的缓解难用的现象,但是仅仅靠练习,是不能让自己有信心从容地面对所涉及知识点的应用的。

究其根本,学生需要对基础知识是否有深度的理解。

举个例子:在初中和高中都会讲到立体几何,随便问问周边的10个同学,就有那么三两个同学明确的告诉你,立体几

何很简单。但是还是有大部分同学对此感觉非常吃力。

眼光重点关注在什么地方,就决定了学生对于此知识的理解深度。一维的线关注点;二维的面关注线;三维的体关注面。所以对点线面的重点观察,则是学好立体几何的关键。

基于这样的思想,在立体几何中,三视图和直观图,以及点线面的位置关系,就变成了极其简单的知识点。

直观图→三视图或者三视图→直观图无非就是关注核心的点,关键的线,重要的面。基于点知道了大概结构;基于线知道了它的具体形状;基于面知道了它的特殊性

具体的就语音讲吧,“福聿学习之道辅导”平台里有,喜马拉雅里也有,写还不知道也写多少字。

其实举这样一个例子,无非就是告诉大家,在学基础的时候,不仅仅是做表面文章,还需要对知识进行深度理解。

由概念衍生出知识点,这是学习的过程;

将知识点融入概念,这是一个掌握过程;

根据知识点总结应用方向这是熟练过程;

由知识点衍生掌握和应用技巧,这是创新的过程。

而这一系列的过程都属于基础知识的范畴。

举例过程,还是得借助录音,要不然文字阐述就过于啰嗦了。

所以但凡老师都是将基础看得特别重,因为老师的成长经历和教学经验让老师都有这样的感悟:没有基础,没有高分。学生对于基础的轻视,在于学生对“什么是基础”的理解不够透彻。老师要求的基础掌握,与学生的实际基础掌握之间出现严重的断层。

我们会经常发现一些有意思的现象:优秀的学生看基础的频率反而比其他学生要高出很多。其原因就在于其对基础的理解更深,所以挖掘的深度也会比其他学生要深和广度也会更广些。

那么基础知识的深度理解标准是什么:

1.基础知识能否体系化

——关注点:重过程,轻结果。

对于少量知识点而言,或许学生不需要做到这一点也很优秀。但是对于大量知识点而言,没有这一步,学生就没有得高分的信心。

随着信息的发达,大量的学生和家长已经开始关注知识体系化,很多学校也将这一过程融入到教学当中。虽然不同的学生对于这些基础的重视度和领悟力有差别,但是可以肯定的是这种教学质量较之以前是一个很大的进步。

而学生之所以不能从体系化中有所得,关键在于学生对于体系化的关注点在何处。是关注其体系化后的结果,还是关注

其体系化的过程。

所以,老师的板书,学生抄下来,接下来要做的是:不是去想着怎样记住,而是要去思考老师为什么这样板书。其实不仅是老师的板书,身边的辅材,包括教材都要去习惯性的这样分析。

2.基础知识能否拓展

——关注点:重理解轻记忆

有一个知识点,自己能想到知识点周边的其他知识点,这叫做知识的拓展性。当自己基于某一个知识点,自己所能联想的越多,说明知识的灵活度越高。

因为如果对于某一个知识点没有深层次的理解,是不可能做到有效拓展的。

这就跟小学一年级的孩子写作文一样,成人一看,好天真:-D。但是不能说学生就一直这样,随着对周边人事的领悟深了,思考深了,素材多了,慢慢的自己也会趋于成熟。

就像小赵老师看4年之前分享的文章,总觉得稚气未脱,深度不够,但是思考多了,理解深了,逐渐分享得就越来越具有价值。但是如果自己只知工作赚钱,而不给自己留出思考的时间、学习的时间,我想即便10年,结果也是原地踏步。而这个过程不是自己记忆了多少东西,而是理解了多少东

西。基于理解,自己的可拓展性就无限大了很多。

3.应用方向会不会总结

——关注点:重知识的应用轻场景的应用

我们将每一道题的题目看做具体的场景,在场景中必然涉及到知识点,学生在分析场景的时候,喜欢知识点结合场景,所以学生抽取不出其中的科目语言。而分析的过程也是针对场景的分析,并不能形成知识点的应用总结。最终的结果是:一旦场景变了,学生就陷入了新的迷茫。

学生归纳错题和好题,不是说简简单单的写个答案。有很多学生认为抄题是一件没有意义的事情,不同的科目要有不同的理解。如果题目中含有大量的需要转化的学科语言,抄一抄题,自己在抄题的过程中去关注知识点如何在场景中表达的,如何应用到场景中的,对于这些的思考其实已经超过了题目本身的意义。

4.基础应用是否流畅

——关注点:重应用熟练轻记忆熟练

表述也是应用的一种,重应用说明自己的学习是主动的,轻记忆,是为了让学生摆脱死记硬背的陋习。当自己的表述和

应用都很流畅了,其实就已经代表了知识被熟练掌握了。而表述和应用的要求,不仅仅是针对某一个或者几个熟练的知识点,而是整个体系的表述和应用。

我们鼓励学生以老师的视角去将知识表述出来和用出来,现在很多好的学校,都有学生的学习交流场所,其实就是给与每个学生表现的机会。在陈述表达中,自己就是老师,这种视角的培养,能够促进学生将知识牢靠掌握并熟练应用的进程。

总结

总结:学生需要反省自己对基础的认知是否过于狭隘了,对于基础知识掌握的要求是否过于低了。及时的从心态上调整自己对基础的看法,让自己真正去理解基础,掌握基础。而不要再去做过多的表象文章了。

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络

[关闭] 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 机器学习深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean Code程序员,所以我写的代码也不会很差)。 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章系列文章中,我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络,以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如,当我们在理解一句话意思时,孤立的理解这句话的每个词是不够的,我们需要处理这些词连接起来的整个序列;当我们处理视频的时候,我们也不能只单独的去分析每一帧,而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时,就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Network)。RNN种类很多,也比较绕脑子。不过读者不用担心,本文将一如既往的对复杂的东西剥茧抽丝,帮助您理解RNNs以及它的训练算法,并动手实现一个循环神经网络。 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的,比如,RNN可以为语言模型来建模。那么,什么是语言模型呢? 我们可以和电脑玩一个游戏,我们写出一个句子前面的一些词,然后,让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句:我昨天上学迟到了,老师批评了____。 我们给电脑展示了这句话前面这些词,然后,让电脑写下接下来的一个词。在这个例子中,接下来的这个词最有可能是『我』,而不太可能是『小明』,甚至是『吃饭』。 语言模型就是这样的东西:给定一个一句话前面的部分,预测接下来最有可能的一个词是什么。 语言模型是对一种语言的特征进行建模,它有很多很多用处。比如在语音转文本(STT)的应用中,声学模型输出的结果,往往是若干个可能的候选词,这时候就需要语言模型来从这些候选词中选择一个最可能的。当然,它同样也可以用在图像到文本的识别中(OCR)。 使用RNN之前,语言模型主要是采用N-Gram。N可以是一个自然数,比如2或者3。它的含义是,假设一个词出现的概率只与前面N个词相关。我

会计初学者入门规范实操

会计初学者入门规范实操经典讲解(一) 第一章会计岗位设置及职责 1.企业应设置哪些会计岗位? 企业应依照自身规模大小、业务量多少等具体情况设置会计岗位,一般大中型企业应设置会计主管,出纳,固定资产核算,材料物资核算,工资核算,成本核算,收入、利润核算,资金核算,总账报表和稽核等会计岗位。 小型企业因业务量较少,应适当合并减少岗位设置,例如,可设置出纳、总账报表和明细分类核算等会计岗位。 2.会计主管岗位的职责是什么? 会计主管岗位的职责一般包括:

(1)具体领导单位财务会计工作; (2)组织制定、贯彻执行本单位的财务会计制度; (3)组织编制本单位的各项财务、成本打算; (4)组织开展财务成本分析; (5)审查或参与拟定经济合同、协议及其他经济文件;(6)参加生产经营治理会议,参与经营决策; (7)负责向本单位领导、职工代表大会报告财务状况和经营成果; (8)审查对外报送的财务会计报告; (9)负责组织会计人员的政治理论、业务技术的学习和考核,参与会计人员的任免和调动。 3.出纳岗位的职责是什么? 出纳岗位的职责一般包括: (1)办理现金收付和结算业务; (2)登记现金和银行存款日记账;

(3)保管库存现金和各种有价证券; (4)保管有关印章、空白收据和空白支票。 4.固定资产核算岗位的职责是什么? 固定资产核算岗位的职责一般包括: (1)会同有关部门拟定固定资产的核算与治理方法;(2)参与编制固定资产更新改造和大修理打算;(3)负责固定资产的明细核算和有关报表的编制;(4)计算提取固定资产折旧和大修理资金; (5)参与固定资产的清查盘点。 5.材料物资核算岗位的职责是什么? 材料物资核算岗位职责一般包括: (1)会同有关部门拟定材料物资的核算与治理方法;(2)审查汇编材料物资的采购资金打算;

深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现

深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现 这篇文章主要介绍了深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧数据增强 卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜,图片增强方法功不可没,因为有了图片增强,使得训练的数据集比实际数据集多了很多'新'样本,减少了过拟合的问题,下面我们来具体解释一下。 常用的数据增强方法 常用的数据增强方法如下: 1.对图片进行一定比例缩放 2.对图片进行随机位置的截取 3.对图片进行随机的水平和竖直翻转 4.对图片进行随机角度的旋转 5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化 这些方法 pytorch 都已经为我们内置在了 torchvision 里面,我们在安装 pytorch 的时候也安装了 torchvision ,下面我们来依次展示一下这些数据增强方法。 随机比例放缩 随机比例缩放主要使用的是 torchvision.transforms.Resize() 这个函数,第一个参数可以是一个整数,那么图片会保存现在的宽和高的比例,并将更短的边缩放到这个整数的大小,第一个参数也可以是一个 tuple ,那么图片会直接把宽和高缩放到这个大小;第二个参数表示放缩图片使用的方法,比如最邻近法,或者双线性差值等,一般双线性差值能够保留图片更多的信息,所以 pytorch 默认使用的是双线性差值,你可以手动去改这个参数,更多的信息可以看看文档 import sys sys.path.append('..') from PIL import Image from torchvision import transforms as tfs # 读入一张图片 im = Image.open('./cat.png')im # 比例缩放

会计入门基础知识会计基础知识讲解

什么是会计?会计的基本职能是什么? 是以货币为主要计量单位,以提高经济效益为主要目标,运用专门方法对企业,机关,事业单位和其他组织的经济活动进行全面,综合,连续,系统地核算和监督,提供会计信息,并随着社会经济的日益发展,逐步开展预测、决策、控制和分析的一种经济管理活动,是经济管理活动的重要组成部分。 词典定义: 1、监督和管理的工作,主要内容有填制各种记账凭证,处理,编制各种有关报表等。 2、担任会计工作的人员。 专业定义: 会计是以会计凭证为依据,以货币为主要计量单位,运用一系列专门的技术方法,全面、连续、系统、综合地反映和监督企、事业单位的经济活动,并向相关会计信息使用者提供符合会计法律、法规和规章制度要求的会计信息的一项管理工作。 会计基本职能的是什么: 会计的基本职能包括进行会计核算和实施会计监督两个方面。 1、是指主要运用货币计量形式,通过确认、计量、记录和报告,从数量上连续、系统和完整的反映各个单位的经济活动情况,为加强经济管理和提高经济效益提供会计信息。 2、是指对特定主体经济活动和相关会计核算的合法性、合理性进行审查。 会计的特点: 会计的特点主要体现在会计核算阶段,会计核算有如下三个基本特点: 1.以货币为主要计量单位。会计核算以货币量度为主、以实物量度及劳动量度为辅,从数量上综合核算各单位的经济活动状况;

2.以真实,合法的会计凭证为依据; 3.会计核算和监督具有连续性,系统性,全面性和综合性。 会计作用 从正面看主要有四点:一是为国家宏观调控、制定经济政策提供信息;二是加强经济核算,为企业经营管理提供数据三是保证企业投入资产的安全和完善;四是为投资者提供财务报告,以便于投资者进行正确的投资决策。 会计分类 按其报告的对象不同可分财务会计(对外报告会计)和管理会计(对内报告会计)两部分。 财务会计:编制财务报表,为企业内部和外部用户提供信息。财务会计的信息是提供广泛的用户。其重点在于报告财务状况和营运状况。 管理会计:主要是对企业的管理层提供信息,作为企业内部各部门进行决策的依据。没有标准的模式、不受会计准则的控制。 按行业分为:工业企业会计、商品流通会计、金融证券会计、保险企业会计、施工企业会计、房地产业会计、邮电通讯会计、农业企业会计、旅游餐饮会计、医疗卫生会计、交通运输会计、文化教育会计、物业管理会计、行政事业会计、上市公司会计、物流企业会计、连锁经营会计、出版印刷会计、私营企业会计、小企业会计(制造业) 会计、小企业会计(商业) 会计、电力企业会计、煤炭企业会计、钢铁企业会计、石油化工会计、汽车行业会计、烟草企业会计、酒类企业会计、食品企业会计、药品企业会计、加工制造会计、轻工纺织会计、外经外贸会计、信息咨询服务业会计、广告服务会计、房屋中介服务会计、市场(农贸、五金、批发、建材、服装等)会计、个人独资企业会计、高新技术企业会计、软件及集成电路会计。 按工作内容分为:总帐会计、往来会计、成本会计、材料会计等。 按工作范围分为:公共会计、私用会计、政府会计。

深度学习与深度教学

深度学习与深度教学 所谓“深度学习”(deeper learning),就是指在真实复杂的情境中,学生运用所学的本学科知识和跨学科知识,运用常规思维和非常规思维,将所学的知识和技能用于解决实际问题,以发展学生的批判性思维、创新能力、合作精神和交往技能的认知策略。 “深度学习”与传统的外部灌输、被动接受、知识符号的“浅层学习”相比具有明显特征: 1.强化情感驱动的“非认知学习”与传统的片面强调知识技能的“认知型学习”相比,“深度学习”把“非认知学习”放到突出的位置。如自我管理、时间管理、自主性、适应性、执行力等等。“非认知学习”属于社会—情感性学习,它与各种认知性学习紧密相联,但性质不同。种种研究表明,对许多学生而言,“非认知学习”及技能与认知型学习相比,在学生的核心素养体系中居于十分重要的地位,并且预示着更长久的成功。 2.立足于真实情境的问题解决核心素养离不开知识,但单纯的知识不等于素养。只有将知识与技能用于解决复杂问题和处理不可预测情境所形成的能力和道德才是核心素养。“深度学习”强调让学生在真实情境里,通过自主与合作学习,迁移所学知识,解决实际问题。 3.侧重于挑战性内容和高阶思维能力的学习适应知识经济、终身学习、信息社会和全球化时代的需要,“问题解决、批判性思维、开放性视野和创新能力”被国际公认为是21 世纪的高阶思维能力。基于“深度学习”的学习评价不在于你学到了多少知识、解答了多少问题,而在于你的学习内容有多大的挑战性,解答的问题是否具有21 世纪高阶思维能力的特征。 4.学科内和学科间的整合性学习未来社会人们所遇到的情境和问题更加具有开放性、综合性、不确定性和复杂性,仅仅依靠某一方面或某一学科的知识以难以胜任问题解决的重任,而需要调动多角度、多维度、系统性、综合性的知识和多方面的能力。因此,基于学科内和学科间的课程整合,就成为21 世纪以来教育改革的重要趋势。 5.突出深度思辨的思维指向就学习而言,假设、推断、思辨、想象、联想比知识更重要。通过思辨培养学生敢于实践、勇于探究的科学精神和追求真理、敢于质疑的批判性思维,并引导学生去关注人与自我、人与他人、人与自然、人与社会的关系,去思考人类的幸福和未来;通过思辨引导学生根据具体问题,独立思考、自主判断,比较和辨析不同观点,去发现新问题、提出新观点、探寻新规律。 综上所述,正是由于“深度学习”具有区别于传统学习的上述显著特征,就使得基于核心素养的教学方式的变革,必然以引导学生走向“深度学习”为导向。具体地说,基于核心素养的“深度教学”应该是基于价值引领的教学、基于真实情境的教学、基于高质量问题的教学、基于学科内和学科间的整合性教学、基于思辨的教学、基于微探究的研究性教学。从“深度学习”走向“深度教学”,深入推进基于核心素养的教学方式的改革,把基于核心素养的教学真正落实到课堂教学中,落实到学生的学习方式和教师的教学方式的深刻变革中,这样就把核心素养从一个抽象的理论变成一个看得见、摸得着的行动。

零基础入门深度学习(1):感知器-激活函数

零基础入门深度学习(1):感知器,激活函数本文章来自于阿里云云栖社区 摘要:零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络。零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)。无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作 零基础入门深度学习(1) - 感知器(原文链接: https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/p/9ca2c1b07e0e?spm=5176.100239.blogcont69850.11.QPQa sR) 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降(原文链接: https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/p/c9938d7a5209?spm=5176.100239.blogcont69850.12.QPQ asR) 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法(原文链接: https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/p/5187635c7a2d?spm=5176.100239.blogcont69850.13.QPQ asR) 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络(原文链接: https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/p/722202df94fd?spm=5176.100239.blogcont69850.14.QPQa sR) 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络。(原文链接: https://https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/hanbingtao/note/541458?spm=5176.100239.blogcont69850.15.Q PQasR)

浅析基础埋置深度计算

浅析基础埋置深度计算 摘要:在基坑开挖前,受土体自重应力的作用,土样处于三向应力状态,基坑开挖和土样采集过程中,土体受到扰动,改变了其实际的受力状态,为弥补土工试验及现场浅层平板载荷试验与土样实际受力情况的差异,应考虑基础埋置深度对地基承载力的影响。基础埋深的根本目的是满足地基础稳定和变形,区分不同情况下的基础埋深,正确的对地基承载力特征值进行修正。 关键词:基础基础埋深房屋高度独立基础筏板基础独立基础加防水板基础 桩基础 地基基础是结构抗震设计中的重要内容之一。它直接关系到结构设计基本数据的正确选取。对各类构筑物的地基基础进行施工,地基与基础是根本,施工不好将会导致严重问题,比如:构建筑物下沉、倾斜甚至倒塌等。 从结构设计出发,不仅要考虑建筑地基是否处于安全状态,同时还应考虑是否发生过大的沉降和不均匀沉降,在确保地基稳定性的前提下同时满足建筑物实际所以承受的变形能力,此时的承载力称为承载力特征值。根据《地基规范》第5.2.4条当基础宽度大于3m或埋置深度大于0.5m时,从载荷试验或其他原位测试、经验值等方法确定的地基承载力特值,应按下式修正: -修正后的地基承载力特征值; -地基承载力特征值,由勘察报告提供; 、-基础宽度和埋深的地基承载力修正系数,按基底下土的类别查表取值; - 基础埋置深度(m),一般自室外地面标高算起。在填方整平地区,可自填土 地面标高算起,但填土在上部结构施工后完成时,基础埋置深度自天然地面标高算起。对于地下室,如采用箱形基础或筏基时,基础埋置深度自室外地面标高算起;当采用独立基础时,应从室内地面标高算起。 由上式可知基础埋置深度的取值决定了修正后的地基承载力特征值的准确性,也决定了基础设计是否正确。基础埋置深度的计算问题,其本质是对地基承载力特征值的修正提高问题。对填方整平地区基础埋深的计算,规范依据填土的时机确定填方对地基承载力特征值的影响,先期填土(在结构施工前完成)对地基土承载力有一定的压密提高作用(长期压密对地基土承载力的提高,与填土年限及地基土类别有关),而后填土(在上部结构施工后)则不考虑其对地基土承载力的压密提高作用,仅作为地面超载考虑。

深度学习机器配置

深度学习机器配置 方案一:配置一个“本地服务器”–通俗来说就是一台“高配”电脑。 优点:比较自由,不受约束。 缺点:价格昂贵,需要考虑金钱问题。(配置一台初级的深度学习主机大概需要左右) 适用情况: 1)你本人有充足的的资金; 2)需要发表论文,多次训练自己的Model; 3)尝试运行别人的Model; 4)想要从事深度学习领域的研究; 方案二:配置一台自己的“云服务器主机” 优点:可以按照项目的需要选择合适的配置,比较灵活。 缺点:针对个人来讲,价格还是比较贵的。 适用情况: 1)由于项目的需要,需要使用到深度学习,需要训练Model; 2)初创企业 注:根据我个人的了解,当前云服务器的计费方式主要有两种:按时计费、按月计费和按年计费。国内有的公司提供了相应的GPU服务器和FPGA服务器平台,但是还处于测试阶段。 方案三:配置一个“深度学习集群” 优点:更快更高效的获得自己的Model,即加快开发的效率; 缺点:对于个人来讲不太现实,一般是大公司的选择; 适用情况: 1)具有雄厚基金的大公司,如BAT等都有自己的深度学习集群平台和自己的深度学习框架;2)深度学习领域的初创公司;以上就是3种训练Model的方式,下面我将会给出一些有用的云服务器连接,感兴趣的同学可以自己探索。 百度AI云服务器,支持PaddelPaddel和Tensorflow 腾讯云服务器,支持GPU云服务器和FPGA云服务器,后者处于内测阶段 阿里云服务器,支持GPU云服务器和FPGA云服务器,后者处于内测阶段 华为机器学习云服务器 微软云服务器,国内不支持GPU服务器,北美支持 联众集群,一个专业的GPU集群解决方案提供商

入门深度学习,但你知道哪些情况下不该使用深度学习吗_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/e81884202.html, 入门深度学习,但你知道哪些情况下不该使用深度学习吗_光环大数据培训 我知道以深度学习的缺点来开始本文是不合时宜的,但是此前关于深度学习的一大波讨论我觉得可以很好的引出我观点。一切都是从 Jeff Leek 于 Simply Stats 博客发表的一篇关于在小样本规模体系中使用深度学习的注意事项文章开始。 简而言之,Jeff Leek 认为当样本规模很小的时候(通常在生物领域很常见),参数较小的线性模型甚至比拥有少量分层和隐藏单元的深网表现更好。为了证明自己的观点,Jeff 展示了一个拥有十个最常见信息特征的简单线性预测,在尝试使用仅 80 个样本的 MNIST 数据组进行 0 和 1 的分类时,它在表现上优于简单深网。 这引起了 Andrew Beam 注意并写了一篇文章反驳。文章指出经过适当训练甚至只经过几个简单训练的深度学习可以打败简单线性模型。这个来来回回的辩论发生在越来越多生物信息研究者采用深度学习来解决问题的时候。这到底是炒作还是线性模型真的是我们所需要的? 对于这个问题的答案,我认为和往常一样,是需要根据情况来决定的。在这篇文章中,我将重心放在机器学习上,解析深度学习不是那么有效或者受到阻碍的的使用案例,尤其是对入门者来说。 ▌打破深度学习先入为主的观念 首先,让我们来聚焦一些在外行人眼中已经成为半真相的先入之见。这些先入之见有两个笼统的和一个更有专业性的。他们有点类似于 Andrew Beam 在帖子中指出的“误解”部分的延伸。

https://www.360docs.net/doc/e81884202.html, ▌深度学习真的可以在小规模体系中使用 深度学习之所以成功是因为他的背后有大数据支持(还记得第一个 Google Brain 项目吗,他将大量的 YouTube 视频加入到了深网中),并且宣称有复杂的算法来处理这些数据。 然而,这个大数据/深度学习也可以被翻译成截然相反的意思:这个很好用的东西无法被用到很小的规模体系中。如果你只有少数几个可供添加进神经网络的样本,想要适用于高采样比参数,似乎就感觉要求过高了。然而,只考虑给定问题的样本大小和维度,无论是监督还是无监督,都是在真空中对数据进行建模,而无需任何上下文。这种情况可能是因为您有与您的问题相关的数据源,或者领域专家可以提供强有力的数据源,或者以非常特殊的方式构建数据(比如使用图形或图像进行编码)。 以上的这些情况,深度学习都可以作为一种解决办法。例如,你可以编码较大的,与数据集相关的表达。并在你的问题中使用这些表达。一个关于这个的经典例子便是我们对自然语言进行的处理。你可以在大型词汇网站比如Wikipedia 上学习一个单词,并将这个单词用在范围更小更窄的使用中去。在极端情况下,你可以拥有一套神经网络共同学习一种表达方式,并在小样本集中重复使用该表达方式的有效方法。 这种行为被称作一次学习(one-shot learning),并已经被成功应用于包括计算机视觉(https://https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/abs/1606.04080)和药物研发(https://https://www.360docs.net/doc/e81884202.html,/abs/1611.03199)在内的高维数据的多个领域。 用于药品开发的一次学习网络,引自 Altae-Tran 等人的论文,ACS Cent. Sci. 2017▲

会计基础记忆口诀经典版

不少会计学员看来,会计课程的学习比较单调,整天都在和会计分录以及公式计算打交道,知识点非常琐碎,一般中有特殊,特殊中还有特殊,苦于没有好的方法去记忆和理解会计核算的规律。应该说“书山有路勤为径,学海无涯苦作舟”,会计学习必须依勤学苦练,没有什么“终南捷径”,但是会计学习自有其内在的规律,我们需要在学习中借助一些窍门,提高我们学习效率,达到“事半功倍”的效果。 这里介绍的“口诀法”(你还可以称其为“打油诗”。)应该就属于这种窍门。 一、最基本的口诀——读书口诀 所有学科的考试学习,包括会计学习,都必须仔细阅读考试指定教材和考试大纲。如果你是参加社会助学的会计应考者,那么从你听辅导教师授课到最后准备考试,应该至少读五遍指定教材。我将其总结为“自考五读口诀”,具体内容如下: 一读课前预习先,从师二读课堂间。 温故知新读三遍,四读再把习题练。 五读复习迎考试,胜利通过笑开颜。 这主要强调课前预习、课堂听讲、课后复习、做题巩固以及总复习迎考都要把读书放在基础性地位。我每门课开课第一次,我都将这个口诀写在黑板上,要求同学作为参加会计考试的座右铭,这其实对所有科目的考试中都是有用的。如果你是纯粹的自学,那么读书的意义就更是不言自明了。古人说“书读百遍,其义自现”或者“熟读唐诗三百首,不会吟诗也会吟”都是这个道理。 二、利用口诀理解记忆账户记账规则 借贷记账法下的记账规则是基础会计学习的入门规律,是需要同学们深刻记忆和理解的最基本知识点之一。我们一般把账户区分为资产、负债、所有者权益、成本、损益五大类。资产、成本类账户一般都是借方登记增加,贷方登记减少;负债、所有者权益账户(二者合并称为权益)一般都是借方登记减少,贷方登记增加;损益类账户则需要区分是费用类还是收入类去分别登记,收入与费用之间的登记也是相反的。为便于初学者理解,提高其学习兴趣,我编写了以下口诀,并命名其为“记账规则之歌”。 借增贷减是资产,权益和它正相反。 成本资产总相同,细细记牢莫弄乱。 损益账户要分辨,费用收入不一般。 收入增加贷方看,减少借方来结转。 曾经有一个女学员用“四季歌”的曲调在课堂上演唱,大大加深了初学者的记忆痕迹。我们在基础会计考试中记账规则直接考查一般都采取简答题的形式,如果你能记住这首“打油诗”当有好处。 大家也许还记得,会计核算有七种基本核算方法,即:设置会计科目(设置账户)、复式记账、填制和审核凭证、登记账簿、成本核算、财产清查、编制会计报表。我们也可以

深度学习,培养核心素养

拓宽深度学习途径,培育学生学习素养 “深度学习”就是指在教师引领下,学生围绕着具有挑战性的学习主题,全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。在此过程中,学生掌握学科的核心知识,理解学习过程,把握学科的本质及思想方法,形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感、积极的态度、正确的价值观,成为既具独立性、批判性、创造性、又有合作精神、基础扎实的优秀的学习者,成为未来社会历史实践的主人。弗赖登塔尔曾说“数学是一种艺术,也是一种能应用的工具,能够帮助我们解决问题。”学生的数学核心素养最主要的是能够结合自己的实践经验和生活情景,运用数学知识和数学思维分析,解决数学问题,发挥数学的应用价值,实现数学素养的提升。 深度学习的提出,既是对教学规律的尊重,也是对时代挑战的主动回应。拓宽学生深度学习的途径,这样才能真正提高学生的数学学习素养。深度学习具有以下五个特征: 1.联想与结构:经验与知识的相互转化 通过调动以往的经验来参与当下的学习,又要将当下的学习内容与已有的经验建立起结构性的关联,从而使知识转化为与学生个体有关联的、能够操作和思考的内容。学生所学的知识不是零散、碎片式、杂乱无章的信息,而是有逻辑、有体系、有结构的知识;学生不是孤立地学习知识,而是在教师的引导下,根据当前的学习活动去联想、调动、激活以往的经验、知识,以融会贯通的方式对学习内容进行组织,从而建构出自己的的知识结构。 2.活动与体验:学生的学习机制 “活动与体验”是深度学习的核心特征,回答的是学生的学习机制问题。“活动”是指以学生为主体的主动活动,而非简单的肢体活动,“体验”是指学生作为个体全部身心投入活动时的内在体验。学生的学习,不是被动地去容纳外在知识的灌输,也不是从实践开始的盲目试误,而是通过主动的、有目的的活动,对人类已有认识成果及其过程的学习与体验,它需要学生全身心地投入,真正成为教学活动的主体。 学生之间的互助合作、课堂讨论中的互相启发、小组作业中的相互依赖与信任等等,这些活动本身,也典型地再现着知识发现过程中的人与人的相互依赖、

初学会计零基础入门教程

初学会计零基础入门教程 当你没有一定基础去学会计的时候,会计对于自己来说,就好比是一个空的杯子。慢慢地这个杯子就会被注入东西。下面就谈谈如何快速入门会计学,特别是对于一个没有任何基础的人来说。 教材知识是最基础的基础。 会计学不难,很多人都是自学,学成后再考会计资格从业证的。对于刚学的你,一定要从最基本的教材入手,要明白教材才是最基础的基础。当然选择一本好的教材也是必不可缺。个人建议教材的选择上应考虑大学生基础会计的书籍。 课后的习题一定要掌握。 课后习题的答案都是来源于教材,有的稍微转了一个弯。但都离不开教材的基础知识。一个连课后的习题都掌握不了,怎么可能去驾驭试题了 同时,一定要认识到,弄懂课后习题也是在巩固基础知识。只有基础知识牢固了,才可能有质的飞跃。 多问。 因为是刚开始学习会计学,可能有一些观点和理论,别人轻松都能回答,而自己却要费很大劲,还换回来一个一知半解。这样是很可怕的。所以,一定要多问,对于自己不能理解的问题,一定要讲出来,不要怕别人嘲笑,不要觉得不好意思,对于学习,一定要脸皮厚一点,直到弄懂为止。 勤于思考,学会自己寻找答案。 在多问的同时,也要学会独立思考,勤于思考。思考能够让自己更深刻的理解。慢慢地在学习会计的路途中,灵感就会增加。 当然,现在的互联网很发达,很多专业的学习网站一定要多去,上面也有很多学习方法,问题解决等,说不定会帮上你了。同时,寻找答案的途径也广阔,如百度知道,把不知道的写在上面,很快就要人回应你了。一般情况下你是能找

到满意的答案的。 必要的 怎样开展企业和员工生涯规划 生涯是个人通过从事所创造出的一个有目的的、延续一定时间的生活模式。该定义是由美国国家生涯发展协会(NationalCareerDevelopmentAssociation)提出,是生涯领域中最被广泛使用的一个观念。 生涯规划的概念 生涯是个人通过从事所创造出的一个有目的的、延续一定时间的生活模式。该定义是由美国国家生涯发展协会(NationalCareerDevelopmentAssociation)提出,是生涯领域中最被广泛使用的一个观念。“延续一定时间(Timeextended)”是指生涯不

深度学习读后感

深度学习读后感 Document number:PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

《深度学习的7种有力策略》这本书让我受益匪浅,该书作者是美国着名的教学改革专家Eric Jensen和LeAnn Nickelsen。面对海量教学内容,教师怎样才能确保学生达到深入和持久的理解呢为此,他们勾勒了深度学习(DELC),这是一种包含脑研究、标准和个体学习差异在内的教学模式,以帮助教师为深度理解和批判思维而教。 读后,让我印象深刻的是书中所阐述的DELC七个步骤:设计标准与课程、预评估、营造积极的学习文化、预备与激活先期知识、获取新知识、深度加工知识和评价学生的学习。新课程标准要求:现代的教学模式以学生为主体,以能力培养为核心,以过程为线索,以发现为题,解决问题为形式,是学生主动获取知识,认识和解决问题的重要实践活动,在教学中,老师只有找准自己的角色定位,才能全面提高教学质量。而DELC这一课程设计模板将简洁而清晰地体现自己的教学构想,丰富的加工活动将循着有序的操作步骤配合以直接可用的表单来展开自己的教学过程,也体现了以学生为主体的思想。 通过回味,思考,让我对这种教学模式有了更深的认识。 一、有效备课 新课程要求教师拥有有效的教学理念,掌握有效的教学策略,引导学生有效学习,这就要求教师首先要进行有效备课。对于教师而言,要想上好课,却必须要备好课,而有效备课自然而然成了有效上课的前提。 1、吃透教材 对于教材,教师要敢于突破教师用书上的条条框框,打破陈旧的观点,敢于融入自己的独特见解,要根据课程内容结合学生实际对教材加以科学的、灵活的、有效的处理,合理地选择教学材料和教学资源。只有这样,教师才会放手去改组教材,拓展教材,进而超越教材,让教材亲近学生,服务生活,从而保持教师自我处理教材的独立性和创造性。 2、确定目标 新课标要求教师备课的有效目标必须把握三维目标,即结果性目标(知识与技能)、程序性目标(过程与方法)、体验性目标(情感态度与价值观)。 自“有效教学”的理念进入课堂后,教学是否有效是以学生学到了什么,学生的思维是否得到了发展为指标。教师要明确一节课知识与能力的获得经过哪些步骤、程序和阶段;懂得在学习的前、中、后选取何种具体做法,整个学习过程实现最优化。注重学习方法,要考虑这一方法什么时候能有效发挥,不同类型的学生应采取不同方法,个体与整体学习效果最好。备课还要考虑到教师在教学过程中怎样指导,怎样与学生互动,怎样评价等问题,考虑到课堂上会遇到这样或那样意想不到的问题,需要我们运用教育机智随机应变,需要我们进行教学反思,再进行补充备课,写出体会和反思,记下学生学习活动中的闪光点或困惑。这样的备课对改进课堂教学质量,提高教学效率是有极大帮助的。 二、有效教学 1、整合教学内容

0基础入门简单理解借贷记账

复式记账原理and运用借贷记账法 一、单式记账与复式记账 自会计产生以后,在复式记账法出现以前,很长时间会计记账采用的是单式记账方法。所谓单式记账法,是指对发生的每一笔经济业务都只在一个账户中进行记录,一般只记录现金的收付以及应收(人欠)、应付(欠人)等往来账项,而不记录实物资产的增减、收入的来源和费用支出的用途等。比如,企业用现金(包括银行存款)购买了一批材料,在单式记账法下只记录现金的减少,而不同时记录原材料的增加,因此单从会计记录中只看到现金减少了而看不出用来干什么了。可见,单式记账不能全面地反映经济业务的内容,或者说不能反映经济业务的来龙去脉。 复式记账法是对发生的每一笔经济业务所引起的会计要素的增减变动,都以相等的金额同时在两个或两个以上的账户中相互联系地进行记录的一种方法。比如:企业以现金(含银行存款)购买了一批材料,在复式记账法下,既要记录现金的减少,同时也要以相等的金额记录原材料的增加。这种相互联系的记录能够完整地反映出经济业务的来龙去脉:现金减少的原因(用途、去向)是购买了原材料,而原材料增加的原因(来源)是企业用现金买来的。因此,相对于单式记账法来说,复式记账法是一种科学的记账方法。 二、复式记账法的基本特征 复式记账法有以下两个基本特征: 1.对于发生的每一项经济业务,都要在两个或两个以上相关的账户中相互联系地进行记录。通过账户的双重记录,不仅可以了解经济业务的来龙去脉,还能够全面、连续、系统地反映经济活动的过程和结果。 2.由于每一项经济业务发生后,都是以相等的金额在两个或两个以上相互联系的账户中同时记录,因而可以通过进行试算平衡检查账户记录是否正确。 三、借贷记账法的基本内容 (一)借贷记账法的记账符号 历史上曾经有过多种符合复式记账基本原理的复式记账法,但目前世界各国广泛采用的复式记账方法是借贷记账法,我国会计准则也规定企业会计核算必须采用借贷记账法。借贷记账法是一种产生于15世纪的复式记账方法,它以“借”、“贷”二字为记账符号,用来表示会计要素的增减变化。至于是用“借”来表示增加还是用“贷”来表示增加,对不同的会计要素来说是不一样的,具体的我们下面再讲。这里同学们只要记住借贷记账法是用借、贷二字作为记账符号就可以了。很多初学者容易去纠缠借、贷二字本身的含义,这没有任何意义,因为它早就失去了其本身的含义而仅仅是一种符号了,就像甲、乙或A、B一样。 (二)借贷记账法下的账户结构 1.账户的基本结构

深度学习基础地的知识整理

深度学习基础知识整理 Without deviation from the norm,progress is not possible(不偏离常规,就无法取得进步-Frank Zappa)

第一课:数学分析与概率论 Taylor展式及其应用、凸函数、jensen不等式、常见分布与共轭分布 第二课:数理统计与参数估计 Chebyshev不等式、大数定理、小数定理、中心极值定理、矩阵计算、最大似然估计 第三课:矩阵和线性代数 从马尔克夫模型看矩阵、特征向量、对称矩阵、线性方程 第四课:凸优化 凸函数、共轭函数、凸优化、Lagrange对偶函数 第五课:回归 高斯分布、Logistic回归、梯度下降、特征选择与过拟合欠拟合关系 应用方向:线性回归、Logistic回归实现和分析 第六课:梯度下降与拟牛顿法

梯度下降算法、自适应学习率、拟牛顿、LBFGS 应用方向:自适应学习率代码实现和参数调试分析 第七课:最大熵模型 熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、Softmax回归 应用方向:独立成分分析ICA求解盲源分离BBS问题 第八课:决策树和随机森林(蒙特卡罗)ID3、C4.5、CART、Bagging 研究方向:使用随机森林进行数据分类(蒙特卡洛) 第九课:SVM 线性可分支持向量机、软间隔、核函数、SMO 研究方向:使用SVM进行数据分类 第十课:聚类 K-means/K-Medoids、密度聚类、谱聚类、 应用方向:K-means、谱聚类代码实现和参数调试分析

第十一课:推荐系统 相似度量方案、协同过滤(User-based/ltem-based)、PCA/SVD、随机游走 应用方向:协同过滤用于商品推荐、SVD隐变量的推荐 第十二课:提升 梯度提升决策树GBDT、Adaboost、前向分步算法 应用方向:Adaboost与随机森林(蒙特卡洛)结合、用于数据分类 第十三课:EM算法和GMM EMM算法、GMM、主题模型pLSA 应用方向:分解部分观测数据的男女身高、图像分解 第十四课:普斯贝叶斯和贝叶斯网络初步 有向分离、(隐)马尔科夫模型HMM 第十五课:主题模型用EM算法计算pLSA、Dirichiet分布、LDA、Gibbs采样

深度学习心得

《深度学习的内涵解读》心得体会 张莹 今年9月底,我们有幸听到了山东省泰安市实验学校着名的崔成林教授关于深度学习的讲座,讲座相当精彩,引人入胜,使我们受益匪浅! 崔教授从什么是“深度学习”“深度学习”有哪些基本特征如何在课堂中实施“深度学习”三个方面进行阐述。 首先提出:深层学习与高质量的学习结果有密切的关系。只有提高质量的课堂才有生命力,只有学生喜欢的课堂才有生命力,学生最喜欢的教学策略,是让主动权在学生们中间不断传递,并含有大量的辩论和讨论机会。只有瞄准核心素养才有生命力,“核心素养”是教育的最终目标,而“深度学习”是实现目标的路径。具有高层次思维能力学生课堂表现:1.对提出的问题,通过自己的独立思考有所见解。2.解答问题时,学生能用多种方式表达自己的见解。3.在讨论时能向同伴提出有建设性的意见。 其次是深度学习的基本特征是:批判理解、内容整合、问题解决、迁移运用、知识建构。深度学习所强调的整合,还包括新旧知识和信息的整合,它提倡将新学内容与已知概念、原理联系起来,整合到原有的认知结构中,从而引起对新知识信息的理解、长期保持及迁移应用。知识建构是指个体在某特定社会环境中互相协作、共同参与某种有目的的活动,最终形成某种观念、理论或假设等智慧产品。批判性思维是一种审视真伪、理性推论的思维方式。不仅包含“独立思考”,

还包含“真理多元”。 最后是深度学习的实施途径。先要凝炼优质问题。最好的学习发生在教师停止讲授的时候,这取决于: 1、好的问题或活动。2、合适的策略。3、清晰的时间安排。有预设、可操作、分步骤。知识是相互联系的一个整体,但传统课堂存在着知识碎片的问题,如经常会听到教师的提问“那么,三角形的内角和是多少呢”“这段文字运用了什么样的描写方法”“某某事件发生在什么时间”等等。这种片断和分散式的学习只适合对基础知识的考核,不利于知识的深入推进。还要嵌入评价设计。思维碰撞”课堂是以思维差异为资源,多维对话为载体,交互反馈为保障,旨在培养学生“批判性思维和独立人格”的公民课堂。所谓有效学习就是要把学生头脑中正确的、不正确的,或者不全面的、不深刻的都暴露出来,经过“碰撞”,再进入学生的脑中。

深度学习入门数学基础之线性代数篇

线性代数的概念对理解机器学习背后的理论至关重要,特别是对于深度学习。它让你更直观地了解算法如何在真正的工作环境下工作,从而使你能够做出更好的决策。所以如果你真的想成为这个领域的专业人士,你就不会掌握它的一些概念。本文将介绍线性代数最重要的概念,这些概念用于机器学习。 线性代数是一种连续的数学形式,它在整个科学和工程中得到应用,因为它允许你对自然现象建模并有效计算它们。因为它是一种连续的而不是离散的数学形式,很多计算机科学家并没有太多的经验。线性代数也是数学几乎所有领域的核心,如几何和功能分析。它的概念是理解机器学习背后的理论的一个重要先决条件,尤其是在你使用深度学习算法的情况下。在开始使用机器学习之前,你不需要了解线性代数,但是在某些时候,希望更好地理解不同的机器学习算法如何真正在底层工作。这将有助于你在机器学习系统的开发过程中做出更好的决策。所以如果你真的想成为这个领域的专业人士,那么你不会掌握对机器学习很重要的零件线性代数。在线性代数中,数据由线性方程表示,以矩阵和向量的形式表示。因此,你主要处理的是矩阵和向量,而不是标量(我们将在下一节介绍这些术语)。如果你的建议中有像Numpy这样的正确库,则只需几行代码即可轻松计算复杂的矩阵乘法。这篇文章会忽略对机器学习不重要的线性代数的概念。 数学对象 标量 标量只是一个单一的数字。例如24。 向量 向量是一个有序的数字数组,可以在一行或一列中。它只有一个索引,可以指向矢量中的特定值。例如,V2代表向量的第二个值,在上面的黄色图片中为“-8”。

矩阵 矩阵是一个有序的二维数组,它有两个索引。第一个指向该行,第二个指向该列。例如,M23表示第二行和第三列的值,在上面的黄色图片中为“8”。矩阵可以有多个行和列。请注意,向量也是一个矩阵,但只有一行或一列。 在黄色图片的例子中的矩阵也是2×3维的矩阵(行*列)。下面你可以看到矩阵的另一个例子及其符号: 张量 张量是一组数字,排列在一个规则的网格上,具有不同数量的轴。张量有三个指标,第一个指向行,第二个指向列,第三个指向轴。例如,V232指向第二行,第三列和第二个轴。这指的是右图张量中的值5,如下图所示:

促进深度学习的课堂教学策略研究讲解-共9页

促进深度学习的课堂教学策略研究 2015年04月20日15:23 来源:《课程·教材·教法》2019年第201911期作者:安富 海字号 打印纠错分享推荐浏览量102 作者简介:安富海,西北师范大学西北少数民族教育发展研究中心,甘肃兰州730070 安富海,1981年生,男,甘肃庆阳人,教育部人文社会科学重点研究基地西北师范大学西北少数民族教育发展研究中心副教授,教育学博士,主要从事课程与教学论研究。 内容提要:深度学习是一种基于高阶思维发展的理解性学习,具有注重批判理解、强调内容整合、促进知识建构、着意迁移运用等特征。深度学习不仅需要学生积极主动的参与,还需要教师通过确立高阶思维发展的教学目标、整合意义联接的学习内容、创设促进深度学习的真实情境、选择持续关注的评价方式进行积极引导。 关键词:深度学习浅层学习教学策略 标题注释:本文系2019年教育部人文社科项目(14XJC880001)和2019年甘肃省高等学校科研项目(2019A022)成果之一。 新课程改革以来,课堂教学中的独白和灌输逐渐被“自主、合作、探究”等新型学习方式所取代,对话成为课堂教学的主旋律。这种新型的对话式的课堂教学模式与传统的授受式的课堂教学模式相比,在学生学习兴趣的激发、学生参与课堂活动的广度和师生合作交流的状态等方面都实现了质的飞跃。但由于教师对新型学习方式的内涵、原理、实施策略等方面理解不到位,使得“自主、合作、探究”等学习方式在实施过程中出现了许多问题。调查发现,许多自称合作性、探究性的课堂上,学生忙碌于各种“工具”的使用和“自由”的交流,对于学习活动要解决的核心问题,往往只停留在对过程和步骤的认识层面上。从课堂学习的现状来看,和传统的死记硬背、机械训练的学习相比,“自主、合作、探究”等学习方式改变的仅仅是学生记忆知识的愉悦程度,并没有体现出对新型学习方式所强调的自主学习的能力、合作学习的意识、科学探究的精神的重视。这种只关注外在形式、忽视其精神实质的学习过程并没有使学生真正理解知识、体验情感、践行价值观,而仅仅使学生记住了知识、认识了情感、了解了价值观。这种基于简单记忆和重复训练的浅层学习对于促进学生理解知识、建构意义、解决问题等能力的发展有很大的局限。本研究拟针对这一问题,运用深度学习的原理分析浅层学习存在的问题及原因,进而从教师的角度探讨促进学生深度学习的策略。 一、深度学习的内涵 深度学习理论认为学习既是个体感知、记忆、思维等认知过程,也是根植于社会文化、历史背景、现实生活的社会建构过程。[1]深度学习(deep learning)

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