关键词： 习近平   教师终身学习思想   战略意义  

摘要： 终身学习是现代教育的重要标志,习近平总书记多次强调教师要牢固树立终身学习理念。为了更好地培养实现中华民族伟大复兴中国梦的主力军,加快实现新时代教育现代化,必须充分认识、全面践行习近平总书记关于教师终身学习思想。本文通过整理分析习近平总书记关于教师要终身学习的一系列重要论述,从理论维度、实践维度、发展维度这三个方面来理解习近平总书记关于教师终身学习思想的战略意义。

关键词： 合作学习模式   高中英语教学   教学模式   学习方法   英语课堂   英语学习   因素影响   解决问题  

摘要： 合作学习是一种分工明确、极具创意的学习方法,也是高中英语课堂常见教学模式。在新课改推动下,合作学习在高中英语学习中得到了更加广泛的应用。不过,受一些因素影响,高中英语合作学习的整体效能并不高。探讨高中英语合作学习中存在的问题,提出解决问题的对策,就成为广大教师关注的一个话题。1.高中英语合作学习中的问题1.1分组不合理,缺少创新意识分组,是合作学习的第一步。但是,目前在高中英语教学中,许多教师都已经习惯了采用合作学习模式来教学,而习惯也影响了一些教师的创新热情。所以,在合作小组划分上,许多教师都是让学生自愿结合,或者让学生就近结合,开展学习。一些教师在刚开始会认真分组,但是小组人数是不变的,所有的合作学习都是以最初的小组为基础,学生不论是进步还是退后,都无法改变自己所在的小组,这必然会影响学生的学习热情和合作学习效果。

关键词： 变异理论   意义   差异   教学论  

摘要： 瑞典教育家马飞龙教授最新著作《学习的必要条件》对变异理论的核心观点、基本原则、相关实证研究和实践应用等方面进行了系统而全面的阐述,在吸取新的研究成果的基础上,对变异理论进行了深化、修正和完善,并从变异理论视角对当前教育教学领域的新发展、新问题提出自己的思考和卓见。

关键词： 高二英语   学习方法   有效记忆   坚持阅读   题型训练  

摘要： 本文结合高二英语教学实践和对学生英语学习的具体方法的梳理,归纳出学会高效记忆、运用基础词汇、坚持阅读英语美文、利用机会进行听说训练、持续练习英语书面表达、扎实跟进英语题型的训练等学习方法。再通过具体的英语教学实践阐述了这些方法的实用性和有效性,以此来促进高二学生的英语学习。

关键词： 高中   物理   学习方法   高效   兴趣  

摘要： 高中物理是高一同学们一致认为除数学以外最难的一门学科。为什么会这么难呢?高中物理对学生们的逻辑思维要求远高于中学物理,因此在学习过程中没有掌握正确的方法,物理就会是一道巨大的门槛分,难以跨过。物理知识大多抽象难懂,于是合理的学习策略就显得尤为重要。提升学生们的积极性,才是提高物理成绩的重要一步。

关键词： 扩散加权成像   前列腺癌   机器学习  

摘要： 探究使用机器学习方法,提升对扩散加权成像(DWI)多参数图的前列腺癌(PCa)诊断的准确性。对39例前列腺癌患者、56例良性患者,进行磁共振扩散加权图像的采集,并使用传统单指数模型(Mono)、拉伸指数模型(SEM)、弥散张量成像(DTI)模型、弥散峰度成像(DKI)模型以及体内素不相干运动扩散(IVIM)模型等5种重建模型,得到共计16个参数图,而后对于每一个参数图进行直方图分析,得到相关图像特征后使用机器学习的方法进行分类。使用支持向量机和随机森林两种分类器对前列腺病变进行良恶性分类,随机森林分类器的AUC值可以达到0.98,具有较高的分类性能。另外,对特征进行重要性排序后,发现DKI参数图是肿瘤分类的重要指标。

关键词： 高中数学   思维   学习方法  

摘要： 对于高中数学的学习,我们不能只靠多做题来提高我们的数学成绩。只有发展自己的高中数学思维,才能在数学学习中轻松前行。许多同学在意识到数学思维的重要性时,往往又找不到合适自己的学习方法。因此,本人结合自己在学习高中数学时获得的经验,浅谈发展高中数学思维的学习方法,希望其他同学能从中获得些许参考价值。

关键词： 信息化   大学生   学习需求   学习方法   影响因素  

摘要： 在信息化时代海量信息的冲击下,高校教师们也在不断的思考和探究,大学生们在关注什么?大学生们的学习需求是什么?大学生们现在的学习方法有哪些?为了研究这些问题,研究从对调查问卷的内容设计入手,从大学生的学习需求、学习方法、学习主动性影响因素三方面来进行调查,并对调查问卷内容进行权重量化赋值,为定量分析提供数据支撑。力求通过研究,为提高教师教学效果,提升大学生的综合素质的教学改革提供理论支撑。

关键词： 命题基点   正确判断   学习方法  

摘要： 在初中物理学习中,电路的识别、连接,是渗透于电磁学各章节的基础知识,也是中考命题的热点所在.本文从近年中考电路方面的考题入手分析,以期更好地把握、识别、转化电路的技能[1].

关键词： 打入桩   轴向承载力   极端梯度提升   回归算法   机器学习  

摘要： 在复杂的工程地质环境中,打入桩的轴向承载力的预测是设计和施工的一个重大挑战。本研究将利用机器学习工具一极端梯度提升算法(XGBoost)预测打入桩的轴向承载力,对桩身最大压缩应力(MCS)、最大拉伸应力(MTS)和每英尺锤击数(BPF)进行了研究,并与反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法进行了比较分析。利用美国北卡罗来纳州的桩数据库中4000多个数据集生成训练和预测样本。利用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和线性相关系数(R^2)等性能指标对三种回归算法的有效性进行了验证。结果表明,与其他两种方法相比.XGBoost算法在解决桩、锤、土以及施工工艺等复杂非线性问题时,具有更高的稳定性和预测精度。XGBoost算法作为一种可靠的机器学习算法,可以为其他类似桩基工程轴向承载力的预测提供参考。