关键词： “双减”政策   小学数学   学习方法   创新  

摘要： “双减”政策的实施，旨在减轻学生的课业负担和校外培训压力，让学生有更多时间自主学习。在此背景下，创新数学学习方式不仅能够激发学生的学习兴趣，还能培养他们的自主学习能力和创新思维。而采用游戏化学习、探究式学习等新型学习方式，有利于学生在轻松愉快的氛围中掌握数学知识，以培养他们的问题解决能力和团队合作精神。因此，本文论述了“双减”政策下在小学数学教学中创新学生学习方式的价值及原则，并提出了相应策略，以期为学生的数学学习提供参考。

摘要： 高中物理包括力学、电磁学、热学和光学等多个知识领域。在这些领域中，力学往往是最先接触且与日常生活联系最为紧密的部分。然而，随着学习的深入，一些抽象概念如角动量守恒逐渐成为学习的难点。与动量守恒和能量守恒相比，角动量守恒不仅需要我们从全新的“转动”视角去理解，还要求我们掌握外力矩与转动轴等核心概念，以便在复杂多变的情境中灵活运用这一定律。

关键词： 维吾尔语   语言难点   学习策略   策略类型   自主学习能力   学习方法  

摘要： 对于维吾尔语初学者来说，由于初次接触第二语言，在学习过程中难免会遇到一些困难，而在语言学习中学习者普遍存在语音、语法、词汇、书写等方面的问题，因此探究维吾尔语的语言难点和对策就显得尤为重要。在维吾尔语语言学习中，学习策略能有效提高学习效率，在同一个语言环境下，目的语学习者之间的学习效果存在差异，基本取决于学习策略的选取与使用。随着社会的不断发展，语言学习者是否具备自主学习能力也显得尤为重要。该文以维吾尔语为例，从语言学习难点、问题存在的原因，以及学习策略、学习方法等方面进行分析，总结维吾尔语学习中普遍存在的难点及对策，希望能够帮助语言学习者提高学习能力与效率。

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： 小学语文   跨学科学习   汉字之美  

摘要： 文章深入探索了以“寻找汉字之美”为主题的跨学科学习方法。具体而言，文章从“打破教学局限，凸显跨学科必要”“融合多元学科，开辟寻美新路径”“运用教学策略，开展跨学科学习”“融合多元学科，提升学生素养”四方面展开了论述，希望能够提高小学语文教学质量，同时为其他教师提供有益的参考。

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： 图神经网络   属性补全   节点分类   二部图   网络拓扑  

摘要： 针对图数据中普遍存在的节点属性缺失问题，提出了一种新型的属性缺失图学习框架。该框架通过重构二部联合网络，将节点属性映射为边信息，使属性补全与图节点分类任务能够在统一框架下协同进行，灵活处理连续型数据和离散型数据缺失。并基于属性图的属性同质性和结构同质性，提出一种基于二部联合网络的属性缺失表示学习方法，引入边嵌入和注意力机制捕获二部联合网络中属性-属性与结构-属性之间的相关性，从而提升缺失属性学习。在4个基准图数据集上的实验表明该方法在属性补全任务和后续节点分类任务中均优于基线方法，验证了该方法有效性。

关键词： 硅钢   磁性能预报模型   机器学习  

摘要： 冷轧硅钢生产路径长，过程工艺控制复杂，在最终成品退火工序进行离线检测磁性能的生产组织模式，无法满足在中间工序进行过程工艺纠偏来提升产品性能稳定性的质量管控要求。本文利用XGBoost、LightGbm、多层感知机MLP等机器学习算法，通过对比不同算法的优劣，采用XGBoost和LightGBM算法构建的磁性能预报模型可满足大生产条件下选择性采纳应用的要求，可支持实现各中间工序的生产过程中预报成品磁性能水平，从而达到指导过程工艺调整，并进而稳定最终成品磁性能的目的。

关键词： 机器学习   混频模型   宏观经济预测   大数据  

摘要： 随着数据可获得性的提升，因子混频等预测模型中所包含的信息量大幅增加，随之而来的是大量低效甚至无效信息进入模型，导致模型预测效果降低。针对此问题，利用机器学习方法对数据集进行筛选，将筛选后的数据集应用于因子混频数据抽样模型，以此来改进因子混频数据抽样模型。研究结果发现，未经变量筛选的全样本模型虽然包含最丰富的信息，但由于部分指标与因变量的关联程度较低，导致提取的潜在因子与因变量之间的驱动因素存在差异，进而降低模型预测的准确性。通过恰当的指标筛选方法得到的特征子集，不仅能够提升数据集的有效性，而且有助于改善模型预测效果。

摘要： 西湖区以“发现儿童”为主题的区域研修行动推动着各幼儿园研究儿童、支持儿童发展的实践。3—6岁儿童的学习是在生活和游戏中展开的，注重真实体验和主动参与，也更需要教师的有效支持。我们通过转变学教关系来回应和支持儿童有意义的学习。我们强调师幼相伴相随，共同经历学习的过程，教师时而在前，时而在后，呼应儿童的学习方式和节奏，以更为内隐的支持系统，差异化的“在场”方式，实现对儿童的回应性支持，促进儿童积极主动地开展有意义的学习。