关键词： 错题资源   小学数学   学习方法  

摘要： 新课标倡导发展核心素养、推进个性化学习与开展综合实践活动。在数学教学中,有效利用学生错题资源是提升学生数学素养的重要途径。分析学生易错原因,归纳基础知识薄弱、计算能力不足、审题粗心和思维方式单一等典型问题。基于此,提出利用错题区分概念和改编错题的方式,培养学生数学思维能力和学习方法,采用“小老师”模式,组织学生批改典型错题等策略,帮助学生养成良好的数学学习习惯,促进知识内化,提升逻辑思维能力,为学生的可持续发展奠定坚实基础。

关键词： 学习任务   学习条件   学习方式   学习方法   知识分类  

摘要： 在义教语文新课标的文本中,“学习任务”出现高达10次之多,其重要性可见一斑。学习任务的本质是蕴涵着知识类型所需学习条件的学习活动。其蕴涵的学习条件,是促使学生将知识转化成语文学科核心素养的关键之所在。学习任务的逻辑及其背后的心理学逻辑,包括学习方式的逻辑、学习方法的逻辑及知识分类的逻辑。学习方式和学习方法的逻辑,均可植根于知识分类理论,找到相应的学习理据。创建学习任务,教师可将因材施教、经济实用、循序渐进作为主要原则乃至操作方法论。

关键词： 机器学习   异常检测   无监督学习   聚类算法   粒子加速器  

摘要： 中国散裂中子源(China Spallation Neutron Source,CSNS)作为一个用户装置,其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而,由于加速器系统的高度复杂性,传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性,部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁,降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题,本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法,并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法,能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常,尤其是对传统方法难以检测的波动形态异常表现出显著优势。样机系统已成功应用于CSNS加速器运行环境,能够准确捕获运行过程中的异常情况并报警,从而提升异常监测的准确性和故障排除效率。

关键词： 初中数学   有意义学习   解题教学  

摘要： 基于有意义学习理论,从有意义学习的价值、建立有意义数学解题教学的条件、有意义学习的数学解题教学策略等方面,阐述了有意义学习理论指导下的数学解题教学。

关键词： 中华优秀传统文化   中职学生   学习传播   现实意义  

摘要： 习近平总书记强调,中华优秀传统文化是中华民族的精神命脉,是涵养社会主义核心价值观的重要源泉,也是我们在世界文化激荡中站稳脚跟的坚实根基。处于“拔节孕穗期”的青少年,面对意识形态领域的严峻挑战,更需要学习和了解中华优秀传统文化,培养爱国主义精神,坚定文化自信。一、中职学生学习传播中华优秀传统文化的现实意义(一)中职学生学习传播中华优秀传统文化的必要性与紧迫性随着国家高度重视职业教育发展,中、高职学生的比例急剧攀升。在广州地区,占比近半的中职学生群体的思想引领工作尤为重要。部分中职学生的动手能力强,但学科学习相对吃力,对思政课程内容的兴趣不足;部分中考发挥失常的学生可能出现意志消沉,更需要思想上的引导。

关键词： 生本化教育   意义建构   自主探究   知识迁移  

摘要： 指向意义建构的问题式学习,是生本化教育理念下的一种新型模式,强调学生的自主探究、学习以及对知识的迁移应用。我们应设计以学生为中心的方案,利用可激发学生探究欲望的问题,引导学生对知识主动探索、主动研究,在系统性的学习中完成对知识的自主建构。

关键词： PUML绘图助手   多模态学习   优化   用户体验   智能化  

摘要： 随着信息技术的快速发展,PUML绘图助手在软件开发与系统设计中广受青睐,但其在功能、用户体验等方面仍存在一定缺陷,难以满足迫切增长的需求。多模态学习作为一种新兴的机器学习方法,能够有效整合不同模态的信息,提升系统的智能化水平。文章探讨了多模态学习方法在PUML绘图助手优化中的可行性,分析了其在提升绘图效率和准确性方面的潜力。通过引入多模态学习方法,PUML绘图助手有望在绘图效率、准确性和用户满意度等方面实现显著提升。该探讨将为相关领域的研究提供新的思路和方法,推动绘图工具的智能化发展。

关键词： 有意义学习   幼儿园作息时间   “时间荒”   重构  

摘要： 时间是教育活动的结构性要素。文章基于有意义学习理论,对幼儿园作息时间进行分析与重构。幼儿拥有自主支配时间的权利、享有充分的自主支配时间并能获得良好情绪体验是支持有意义学习的条件。当前幼儿园作息时间普遍呈现出碎片化、机械化控制下的“时间荒”,影响了有意义学习的发生。基于教育实践,本研究从四个“转向”对幼儿园作息时间进行重构:一是时间价值从工具理性转向价值理性;二是时间性质从外在规训转向内外融合;三是拟定依据从“以时定学”转向“以学定时”;四是划分方式从细碎转向整合。

关键词： 表面增强拉曼光谱   机器学习   呼吸道病毒   无标记检测  

摘要： 快速准确地检测引发急性呼吸道感染(ARI)的常见病毒,对于公共卫生防控至关重要。尽管传统的病毒检测方法在一定程度上满足了临床需求,但其往往存在耗时较长、成本较高或灵敏度有限等局限性,亟需更为快速和高效的检测手段。表面增强拉曼光谱(SERS)技术因其高灵敏度和特异性,逐渐成为病毒检测领域的研究热点。研究旨在开发一种结合SERS技术与机器学习方法的新型高效检测策略,以实现对呼吸道合胞病毒(RSV)、甲型流感病毒(IFA)和人腺病毒(HAdV)的精准检测。采用柠檬酸盐制备银纳米颗粒(Ag@cit),将碘离子孵育和钙离子聚集的银纳米颗粒(Ag@ICNPs)作为SERS基底。Ag@ICNPs具有适合病毒检测的优质“热点”,能够超快速、高灵敏、无标记地捕获呼吸道病毒的特征指纹图谱。为了进一步提高检测的效率和准确性,将机器学习方法引入到SERS技术中,通过对多种机器学习算法的改进,成功建立了病毒分类器,能够在3 min内对检测限低至1.0×10^(2)copies·mL^(-1)的三种病毒进行快速鉴定,且准确率高达100%。此外,利用病毒浓度与特征峰强度间关系所构建的浓度依赖性曲线,具有良好的线性关系(R2均大于0.998),为量化样本中病毒含量提供了可能性,这对于临床通过病毒负荷的变化监测治疗效果和病情进展具有重要意义。该研究揭示了“SERS@机器学习”联合应用在呼吸道病毒快速精准检测中的显著优势,并为ARI临床诊断提供了一种具有潜在应用价值的新途径,有望在未来成为临床诊断和公共卫生防控中的重要工具。

关键词： 机器学习   多源数据   玉米   SPAD   无人机  

摘要： 为实现玉米精准施肥管理,准确识别其叶绿素含量具有重要意义。叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值是叶绿素含量的重要指示参数,已有研究多采用单一数据源,结合单一机器学习方法来对其反演。为提高SPAD反演精度,本研究探讨耦合多源无人机遥感影像与多种机器学习方法来开展SPAD值反演的可行性,并将其与已有方法进行比较。基于不同有机肥、无机肥、秸秆还田以及种植密度处理的玉米田间试验,获取玉米四叶期和九叶期的无人机多光谱影像和RGB(red-green-blue)影像,并同步测量了叶片SPAD数据。基于多尺度分析的方法,将RGB影像与多光谱影像进行融合,生成既具有高空间分辨率又具有多光谱的融合影像。此外,基于集成学习思想,选择BP-人工神经网络法(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)、支持向量机法(support vector machine,SVM)、广义加性模型法(generalized additive model,GAM)、随机森林法(random forest,RF)等不同类型机器学习模型,构建集成学习模型(ensemble learning method,ELM)。基于以上数据源和模型,设计不同数据源和不同机器学习模型的耦合情景。将数据集分为建模数据集和验证数据集,基于建模数据集构建每种情景下的SPAD反演模型,然后基于验证数据集进行模型验证,对比分析确定最优SPAD反演模型与数据源。相对于单源数据,多源数据通过融合多光谱影像的光谱信息和RGB影像的纹理信息,提高了SPAD反演的精度。此外,相对于单一机器学习方法,基于集成学习思想耦合多种机器学习方法可以提高SPAD的反演精度。在所有情景中,基于ELM方法和融合影像的SPAD模型精度最高,其建模R_(cal)^(2)为0.83、RMSEcal为1.93,验证R_(val)^(2)为0.80、RMSEval为2.07;其他情景下,各模型的建模R_(cal)^(2)在0.64~0.88之间,RMSEcal在1.63~2.84之间;验证R_(val)^(2)在0.60~0.78之间,RMSEval在2.18~3.01之间。本研究证明了在反演玉米SPAD时,最优策略是使用多源数据和集成学习模型,为进一步的精准氮肥管理提供了技术支撑。