合作学习理论

摘要： 在教育改革政策的不断推进下,传统的教学机制处于逐步完善阶段.通过教学内容、教学形式等方面的改革,整个教学体系也更加贴合于社会发展层面.基于此,文章以合作学习理论为切入点,对大学英语阅读教学中存在的问题进行分析,并对合作学习理论在大学英语阅读教学中的运用进行研究.

摘要： 在教育改革政策的不断推进下,传统的教学机制处于逐步完善阶段。通过教学内容、教学形式等方面的改革,整个教学体系也更加贴合于社会发展层面。基于此,文章以合作学习理论为切入点,对大学英语阅读教学中存在的问题进行分析,并对合作学习理论在大学英语阅读教学中的运用进行研究。

摘要： 文章着眼于大学日语混合式课堂中的学习组织模式,指出目前的混合式教学在学习者参与、师生沟通方面存在的模式缺陷,通过将合作学习理论运用到混合式教学中,探索混合式教学中的合作学习模式,并指出这种模式的先进性.

摘要： 目的:探讨合作学习理论联合全程导师制带教法在新入职护士规范化培训中的应用效果.方法:将2018年7月招聘的85名新入职护士设为对照组,将2019年7月招聘的89名新入职护士设为观察组.对照组采用全程导师制带教法,观察组采用合作学习理论联合全程导师制带教法.培训6个月后比较两组基础理论成绩、基础操作成绩、核心能力[采用注册护士核心能力测评量表(CIRN)]、自我效能.结果:两组护理基础理论知识、护理基本操作技能、CIRN评分、自我效能评分比较差异有统计学意义(P<0.05).结论:合作学习理论联合全程导师制带教法可实现共性与个性化教育的有效结合,有助于新入职护士临床护理教学质量的提高,促进护士沟通能力、合作能力、团队精神,提高护士自我效能感.

摘要： 新的课程改革标准指出,高中物理课程教学的核心目标是增强学生的独立学习能力与合作学习能力,让学生在物理课堂上完成自我素养的激发,这也需要教师在教学时了解到学生学习兴趣激发的要点,由合作学习视角去探寻学生学习能力提升的方法.本文基于合作学习在高中物理教学中的应用展开探讨,提出了其在课前复习、新课讲授、课内巩固等不同阶段的应用要点,结合合作学习理论,提高学生的物理学习能力,打造高效物理课堂.

摘要： 分析将合作学习理论运用到大学英语阅读教学行动研究中的理论依据.采取行动研究的方式,通过分析阅读部分材料、解读全文结构、改写文本后小组表演等多模态参与阅读教学活动,结合课堂访谈,证明基于小组合作学习的阅读教学能够调动学生的积极性,激发他们的兴趣,提升其语言技能,培养其速读、略读等阅读技能和策略,增强其对篇章宏观结构的认知.

摘要： 新课标提出:"教师应加强对学生阅读的指导、引领和点拨,要善于通过合作学习解决阅读中的问题。"纵观传统的课堂,教师采用"串讲加解释"的教学模式,学生在学习过程中缺乏主动性,没有思考问题和解决问题的机会,老师教得累,学生学得也累,课堂效率大打折扣。互助学习属合作学习理论的范畴,是指以两人或多人为一小组,在教师的引导下,通过小组成员之间的交流与互助,共同达成学习目标的一种教学策略。它小而精,可操作性强,打破了传统教学模式的局限,对激发学生的学习兴趣、培养合作能力等方面起着至关重要的作用。

摘要： 将合作学习理论运用到高职学生的就业创业指导工作中去,可以提高大学生的合作意识,提升大学生的就业创业能力,推动大学生就业创业指导工作的创新.对高职学生的就业创业指导可以从职业探索指导、就业政策指导、面试技巧指导、创业指导方面运用合作学习理论,同时要加强对合作学习理论的认识,加强师资队伍建设,加强小组成员的管理,保障合作学习理论在高职学生就业创业指导中切实发挥作用,提高学生的就业创业能力.

摘要： 合作学习理论应用在网络创业培训中有助于提升学生规划职业生涯、求职及创新创业能力.随着个人能力的提升,学习主体将具备更强的创业信心,并在实践中践行正确的创业理念,扫除创业障碍.简述合作学习理论在网络创业培训中的应用意义,提出将合作学习理论应用在网络创业培训中存在的问题.结合网络创业培训实际状况,探究优化职业探索与政策指导过程、重构专业教育主体与管理者教育体系、建立完善培训组织体系等策略,为强化合作学习理论在网络创业培训中的效用提出可行性建议.

摘要： 分析将合作学习理论运用到大学英语阅读教学行动研究中的理论依据。采取行动研究的方式,通过分析阅读部分材料、解读全文结构、改写文本后小组表演等多模态参与阅读教学活动,结合课堂访谈,证明基于小组合作学习的阅读教学能够调动学生的积极性,激发他们的兴趣,提升其语言技能,培养其速读、略读等阅读技能和策略,增强其对篇章宏观结构的认知。

摘要： 本发明提供了一种结合PAC学习理论和主动学习的时间自动机模型的生成方法，用于生成实时系统的单时钟时间自动机形式模型，其特征在于，包括：步骤S1，通过学习器初始化时间观察表；步骤S2，通过转换器处理时间观察表使其满足闭合性和一致性；步骤S3，基于时间观察表，通过学习器构建假设模型步骤S4，通过比较器比较假设模型的质量与稳定模型的质量，并判断是否找到反例；步骤S5，当步骤4判断为否时，通过教学器对假设模型进行PAC近似等价查询，并判断是否找到反例，当判断为否时，停止迭代，将假设模型作为结果模型；步骤S6，当步骤S4或步骤S5判断为是时，根据反例，更新时间观察表，并返回步骤S2。

摘要： 本发明提供了一种基于建构学习理论的个性化即时学习支持系统与方法，包括用户知识需求行为分析及记录、标签关系图微知识库、基于建构学习的微知识推荐算法等模块。系统实现从个人用户社交媒体信息中分析其知识的建构需求，然后即时为其推荐学习个性化的微知识，从而主动快速地帮助用户弥补知识缺陷。本发明所述方法能够作为互联网社交系统的一个重要服务内容，智能高效地帮助用户提升个人知识素养，取得良好的经济和社会效益。

摘要： 本发明公开一种基于深度学习理论的不确定性结构频响动力学模型修正方法。包括不确定性参数影响下的结构频率响应不确定性分析，通过深度卷积神经网络构建不确定性逆向传递关系，利用深度学习原理实现不确定性参数的概率分布估计。本发明结合深度学习原理在复杂输入特征分析方面的优势，利用深度卷积神经网络对含有不确定性分布特征的频响数据进行特征分析和特征提取。此外，本发明利用不确定性频响数据条件分布概率和待修正参数的先验概率，求解待修正参数的条件概率分布，最终得到了不确定性参数的分布，避免了人工进行频响不确定性量化和特征提取带来的误差，提高了考虑不确定性的频响动力学模型修正的准确度。

摘要： 一种基于深度学习理论的叠合梁火灾后损伤识别方法，涉及灾害风险评估技术领域，简支梁的损伤识别包括：构建简支梁火灾后损伤模型；构建第一损伤识别样本；构建第一堆栈降噪自动编码器；得到简支梁损伤程度识别结果；多跨连续梁的损伤识别包括：构建连续梁火灾后损伤模型；将连续梁划分为多个子结构；构建第二损伤识别样本；构建第二堆栈降噪自动编码器；样本输入获得受损梁跨所在的子结构；构建第三损伤识别样本；构建第三堆栈降噪自动编码器；获得子结构中的具体受损梁跨；构建第四损伤识别样本；构建第四堆栈降噪自动编码器；获得受损梁跨的损伤程度。本发明将深度学习理论应用到叠合梁的火灾识别中，具有较强的鲁棒性和容错性。

摘要： 本发明提供了一种结合PAC学习理论和主动学习的时间自动机模型的生成方法，用于生成实时系统的单时钟时间自动机形式模型，其特征在于，包括：步骤S1，通过学习器初始化时间观察表；步骤S2，通过转换器处理时间观察表使其满足闭合性和一致性；步骤S3，基于时间观察表，通过学习器构建假设模型步骤S4，通过比较器比较假设模型的质量与稳定模型的质量，并判断是否找到反例；步骤S5，当步骤4判断为否时，通过教学器对假设模型进行PAC近似等价查询，并判断是否找到反例，当判断为否时，停止迭代，将假设模型作为结果模型；步骤S6，当步骤S4或步骤S5判断为是时，根据反例，更新时间观察表，并返回步骤S2。

摘要： 本发明公开了一种基于学习理论的渐进学习电网调控方法，包括以下步骤：步骤一：对电网运行状况进行全景化观测；步骤二：构建电网等值分析模型；步骤三：建立渐进学习的电网调控模型：构建电网等值分析模型的基础上，建立具有自学习的、时空滚动且关联的调控机制，采用极端学习机理论建立渐进学习的电网调控模型；步骤四：建立渐进学习的时空关联的电网调控策略体系：所述体系由学习理论贯穿其中并由空间协调和时间协调两大体系构成。本发明与传统电网调控手段是兼容的，并能在渐进学习中不断改进，体现了智能化，为电网的调控提供了新的有益参考。

摘要： 本发明提供了一种基于建构学习理论的个性化即时学习支持系统与方法，包括用户知识需求行为分析及记录、标签关系图微知识库、基于建构学习的微知识推荐算法等模块。系统实现从个人用户社交媒体信息中分析其知识的建构需求，然后即时为其推荐学习个性化的微知识，从而主动快速地帮助用户弥补知识缺陷。本发明所述方法能够作为互联网社交系统的一个重要服务内容，智能高效地帮助用户提升个人知识素养，取得良好的经济和社会效益。

摘要： 本发明涉及铁路安全技术领域，具体为基于深度学习理论的铁路异物检测与识别方法，包括如下步骤：步骤1、利用视频采集设备进行视频采集；步骤2、对采集的视频信息进行储存和处理；步骤3、卷积神经网络对处理后的图像进行识别，该基于深度学习理论的铁路异物检测与识别方法，分析了背景更新和目标分离的方法，在此基础上采用了基于高斯混合模型和三帧差分的目标检测方法。此外，利用CNN网络对基于铁路视频的异物进行检测和分类，并通过识别结果、异物分类的准确性，进一步验证了该算法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法，包括如下步骤：通过麦克风阵列MEMS传感器进行声源信号采集，从而获取故障点的原始声源信号；对原始声源数据进行傅里叶变换和灰度处理，使其转换为STFT灰度图像，并将STFT灰度图像输入经过训练的声源位置神经网络模块，从而得到故障点的定位信息；将原始声源数据输入经过训练的声压强度神经网络模块，从而得到故障点的声压强度；结合故障点的定位信息和声压强度判断设备的故障情况。本发明基于原始声源数据的特性，创新性地采用相互独立的声源位置神经网络模块+声压强度神经网络模块的多任务学习网络构架，由此同时获取故障点的定位信息和声压强度，为设备故障情况的判断提供了双向支持。

摘要： 本发明涉及旋转机械设备故障诊断技术领域，公开了基于迁移学习理论快速获取轴承故障诊断模型的方法，包括基模型获取和最终模型获取两个部分，基模型获取包括构建源域数据集、数据集划分、模型训练和测试、选取最优基模型，最终模型获取包括最优基模型调整、设置各层网格可训练性、构建目标域数据集、数据集划分、模型训练和测试、获取最终故障诊断模型。利用本发明方法仅需要收集少量的真实数据即可达到良好的训练效果，可极大提升建模的效率和准确性，且可在运行速度较慢或内存较小的设备上运行，设备支持性好。