关键词： 项目式学习   综合与实践   小学数学   学生数学思维   解决问题的能力   教学主题   数学教学   创设情境  

摘要： 当前,《义务教育数学课程标准(2022年版)》进一步优化与完善了数学教学结构,提升了“综合与实践”在小学数学学科教学中的地位,强调“综合与实践”教学应培养学生发现、提出、分析、解决问题的能力,改善学生基础强、解题强、考试强,但是应用弱、实践弱、创新弱等现象,利用项目式学习激发学生的学习兴趣,打造高质量数学课堂。文章简述了“综合与实践”和项目式学习,提出了对照课标,设定科学的教学主题与目标;创设情境,趣味驱动激发学生学习热情;设计问题,驱动性问题培养学生数学思维;科学评估,构建完善的项目评估体系等策略,为小学数学教师后续开展“综合与实践”项目式学习工作提供一定参考。

关键词： 端到端自动驾驶   强化学习   多任务学习   驾驶策略   决策  

摘要： 随着自动驾驶技术的发展,深度强化学习成为实现高效驾驶策略学习的重要手段。然而,实施自动驾驶面临着复杂多变的交通场景带来的挑战,并且现有的深度强化学习方法存在场景适应能力单一、收敛速度较慢的问题。针对此类问题,为提高自动驾驶车辆的场景适应能力和策略学习效率,文中提出了一种多任务辅助的驾驶策略学习方法。该方法首先基于深度残差网络构建了编码器-多任务解码器模块,将高维驾驶场景压缩为低维表征,并采用语义分割、深度估计和速度预测的多任务辅助学习,以提高低维表征的场景信息丰富程度;然后,以该低维表征作为状态输入,构建基于强化学习的决策网络,并设计多约束奖励函数来引导驾驶策略的学习;最后,在CARLA中进行仿真实验。结果表明:相较于DDPG、TD3等经典方法,文中方法通过多任务的辅助改善了训练进程,学习到更优的驾驶策略;在环岛、路口等多个典型城市驾驶场景中实现了更高的任务成功率和驾驶得分,具备优秀的决策能力和场景适应性。

关键词： 药学类专业本科生   药物分析实验   成果导向教育   自主学习方法构建  

摘要： “药物分析实验”是药物分析课程的重要组成部分,是培养学生实验操作能力、独立分析及解决问题能力的手段。针对综合性药学人才的培养需求,本文引入OBE教育理念,从转变高校教师角色、重建课堂教学模式、改进实验教学方法、改革考核评价形式四个方面构建实验自主学习方法。以自主学习能力的培养为目标,以“教师角色、课堂模式、教学方法、考核评价”为基点,培养兼具知识和技能的专业人才,服务云南生物医药大健康产业的发展需求。

关键词： 写作活动   写作元认知   管理活动   理解活动   评价活动  

摘要： 在写作教学中,有些教师常常将写作学习活动等同于一般的写作活动。实际上,只有发生学习,促成学生变化的活动才叫学习活动。为了促成写作活动中意义学习的发生,教师应有意识地应用学习科学知识,将其转化为写作活动设计策略,丰富写作活动的层级、类型与功能,从而提升写作活动的质量和效果。具体策略包括:强化写作动机和目的,发展学生的元认知;利用图示优势效应,开展管理性的写作活动;基于知识结构理论,重视概念为本的理解活动;学习评价技术,实施科学的评价活动。

关键词： 多任务学习   模仿学习   强化学习   地形影响因素   LeggedGym地形仿真器  

摘要： 地形自适应能力是智能体在复杂地形条件下稳定运动的基础,而由于机器人动力学系统的复杂性,传统逆动力学方法通常难以使其具备这种能力。现有利用强化学习在解决序列决策问题上的优势训练智能体地形适应能力的单任务学习方法无法有效学习各类地形中的相关性。事实上,复杂地形自适应任务可以认为是一种多任务,子任务间的关系可以用不同地形影响因素来衡量,通过子任务模型的相互学习解决数据分布信息获取不全面的问题。基于此,本文提出一种多任务强化学习方法。该方法包含1个由子任务预训练模型组成的执行层和1个基于强化学习方法、采用软约束融合执行层模型的决策层。在LeggedGym地形仿真器上的实验证明,本文方法训练的智能体运动更加稳定,在复杂地形上的摔倒次数更少,并且表现出更好的泛化性能。

关键词： 相位轮廓术   多任务学习   相位预测   同名点匹配   超参数搜索  

摘要： 在基于多任务学习的高反光表面单序列投射相移轮廓术中,网络参数在优化初期往往受到过曝区域相位缺失的直接影响,进而导致网络性能受损。提出一种多任务学习方法,把网络对于折叠相位图中非过曝区域和过曝区域的拟合看作不同任务,分别计算其梯度值用于网络参数更新,并引入pareto最优化用于更新任务权值向量。同时,由于两个任务的优先级之间存在明显的先验关系,传统针对平行任务的pareto最优化理论不适用于本场景,因此提出了一种动态更新任务优先级的多任务权值搜索策略,用于根据当前学习情况自适应地更新超参数,尽量避免由于任务梯度冲突导致的网络震荡。验证实验与对比实验的结果表明,将该优化方法引入现有多任务学习框架以后,网络收敛速度得到了显著提高;同时,由于减轻了过曝区域对网络参数拟合的不利影响,该权值搜索策略最终实现了更加平滑和稠密的重建结果。

关键词： 图表示学习   图神经网络   课程学习   节点分类  

摘要： 近年来,图神经网络(GNNs)已成为图学习领域的热点研究问题。受益于消息传递机制,GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设,然而,节点在结构影响力和邻域标签异配性等方面具有明显的差异。为此,提出了一种结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法(SILC-GCL),基于节点的训练难度对GNNs模型进行课程学习。首先,设计了一种综合考虑节点的PageRank影响力值以及邻域标签冲突程度的训练难度测量器;其次,采用了一个训练调度器,用于在每个训练阶段选择训练难度合适的节点并生成一个由易到难的训练节点序列;最后在GNNs骨架模型上进行训练。在6个现实网络数据集上进行的节点分类实验均验证了SILC-GCL方法的有效性。

关键词： 小学英语   主题意义探究   “SMART”生态学习环境  

摘要： 随着英语教育的不断发展,构建“SMART”生态学习环境成为当前英语教学的一大趋势。针对这一主题,文章深入解读了“SMART”生态学习的关键元素,探究了绘本、数字化资源和生活资源在“SMART”环境中的作用,提出了编剧本、任务驱动、实践参与等创新策略,以期在教学中真正实现“SMART”生态学习。

关键词： 群体化学习   课程教学   群体化学习支撑平台   社会化学习  

摘要： 针对当前教育教学存在的物理边界封闭、对教师教材依赖大、学习问题及其解答难以重用等问题,借鉴群体智能和开源软件的思想,提出群体化学习的理念和方法。其核心是打破传统班级、年级和学校的界限,以开放社区的形式支持学习者围绕特定的主题开展自主协作式的社会化学习,包括问题讨论、经验分享和资源共创等。这种方法可产生大量高质量、个性化的学习群智知识,支持学习者解决课程学习和实践中遇到的问题,帮助教师提升课程教学的效率和质量。文中介绍了群体化学习支撑平台LearnerHub,结合软件工程课程教学实践,分析了群体化学习方法在课程教学中的应用模式,通过调查问卷和数据分析的方法检验了该方法的有效性,结果表明学生高度认可群体化学习方法在课程学习和实践中发挥的重要作用,学生群体化学习综合实践表现与考试成绩二者之间存在正相关的关系。

关键词： 项目式学习   义务教育课程   课程综合化   学科课程标准   主题学习   图形与几何   统计与概率   综合与实践  

摘要： 随着《义务教育课程方案(2022年版)》(以下简称《课程方案》)和各学科课程标准的发布,项目式学习迅速成为教育教学研究领域的热词.《课程方案》针对义务教育各学科课程内容结构的优化提出“设立跨学科主题学习活动,加强学科间相互关联,带动课程综合化实施,强化实践性要求”,同时指出,要“积极开展主题化、项目式学习等综合性教学活动,促进学生举一反三、融会贯通,加强知识间的内在关联,促进知识结构化”.在《义务教育数学课程标准(2022年版)》(以下简称《标准》)中,将此类跨学科主题学习纳入“综合与实践”领域,作为与“数与代数”“图形与几何”“统计与概率”同等地位的内容领域之一.