督学

摘要： 为进一步加强校际合作,全面推进教育教学改革,2021年11月22日,在党委书记张桂元和督学邓雪华的带领下,我校四个名师工作室和体育骨干教师远赴武冈一中开展“送教送培”活动。武冈一中党总支书记、校长刘兴龙对长铁一中名师团队的到来表示热烈的欢迎。

摘要： 教育督导是保障教育法律法规和方针政策贯彻落实的重要手段,以高水平教育督导推动高质量教育体系建设。汉川市实施责任督学挂牌督导以来,紧紧围绕落实教育保障、促进教育公平、提高教育质量主题,全体督学经常性深入学校,认真做好监督促进,适时建言献策,充分履行督学职责,助力全市教育教学质量全面提升。

摘要： 近年来,罗湖通过创新解决“谁来督”“督什么”“怎么督”三大基本问题,形成了全区覆盖、统筹推进、依法督导、整改有力的督导机制,创建出精准督导、联动督导、“督评建一体化”的学前督导实践模式。“谁来督”:建设高素质的督学队伍2016年,罗湖区人民政府成立区教育督导委员会,罗湖区人民政府教育督导室按职能分督政、督学、质量监测,成立中小学督学中心、学前督学中心、监测中心,形成“大督导”工作格局。

摘要： “让每一个孩子都能享受高质量的学前教育,让偏远城区和农村孩子能够与城市孩子在同一条跑道上起跑。”说这句话的时候,徐艳的眼睛里闪着光。作为烟台高新技术产业开发区(以下简称高新区)学前教育督学、教研员,高新区名园长·名师工作室主持人。

摘要： 杜伟:成都师范学院院长,教授,享受国务院政府特殊津贴专家,教育部高等学校文化素质教育指导委员会委员、教育部高等学校教师培养教学指导委员会委员、教育部“新世纪优秀人才支持计划”人选,四川省督学、四川省学术与技术带头人,“天府万人计划”天府文化领军人才。

摘要： 督学讲话是依据教育督导法规和文件,向被督导学校表达思想、传递意见的过程,它能体现督学的理论素养、思维层次、能力水平和社会阅历。督学讲得好可以讲出昂扬斗志、忘我干劲、饱满激情,讲得不好会讲出抵触情绪、不满怨气、低落士气。武汉市江岸区把“督学怎么讲话”作为做细做实督导工作的重要一环,用课题方式开展研究,提高督学工作水平,提升督导工作满意度,营造了良好区域督导生态。

摘要： 借力兴趣,提升学科水平几乎每个孩子都有自己的兴趣爱好。为了更好地引导孩子们的兴趣,我通过多次和他们的谈心,将孩子们的兴趣进行分类。在我们班上,孩子们根据兴趣分成了“数学思维”“诗词文学”“书法绘画”“英文表达”“体育运动”“歌舞律动”等多个学习小组,并选出各小组的负责人,担任相关小组的“小督学”。在“督学”过程中,孩子们有效地利用了自己的兴趣特长,不仅自己学得轻松愉快,还能主动帮助其他同学,使得班级形成了一种积极的学习氛围。

摘要： “一个班40个小孩,大大小小混在一起,老师怎么管得过来?”“那怎么办?这个幼儿园离家近,满意或不满意都得上啊!”听到两位家长对幼儿园超班额招生和混龄编班的讨论,作为督学,我上前了解情况:该幼儿园地处农村,伴随城镇化建设,周边村落大规模拆迁,很多家庭搬到其他片区居住,导致幼儿急剧减少,招收的新生不足开设一个班级。幼儿园将小班与中班合编成40人的混龄班,大班额的保教质量让家长感到担忧。

摘要： 在当前高职教育背景下,高职教学督导已成为各高职院校加强教育管理、保障教学秩序、提升教学质量的有效手段。教学质量的提升涉及教学的各方面,而督导应由影响教学各环节构成。笔者以南京范围内高职院校为例,在调研各校教学督导工作开展过程中,发现一些问题,如职能定位不准、运行机制不高及执行效能不畅等,笔者对督导工作今后发展与改进提出优化与提升策略途径。

摘要： 运用文献资料法、专家访谈法、逻辑分析法等研究方法,针对我国中小学校体育工作督导评估特征进行分析。结果表明:我国中小学校体育督导评估机构完善,组建了国家、省、市、县4级政府教育督导委员会和政府督导团,与教育行政部门共同完成教育政策落实、教育教学质量、办学条件保障等方面的监督与指导工作;督导评估工作行使着督政、督学、评估监测3方面的职能,呈现出“督政与督学相兼顾、督导与评估监测相促进、行政管理与社会参与相协调”特征;督学具有层次性,每个层次的专职督学都有明确的选拔与聘任条件;督导评估的法制、制度和条件保障有力,督导评估监测的成效与问题并存。

摘要： 本发明公开了一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法，具体步骤如下：数据预处理，数据转换，创建高斯混合模型，期望最大化算法，有监督学习，无监督学习，预测，该基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法使用有监督学习和无监督学习结合的方法来建立反欺诈模型，有监督学习模型和无监督学习模型被包含在一个大的模型中，这个大的模型将达到集成模型的效果，预测的结果将会优于单独考虑有监督学习或无监督学习时的效果，而且有监督学习和无监督学习是互补的，两种学习方式结合将可以检测出已知的欺诈模式和未知的欺诈模式。

摘要： 本发明公开的一种基于监督学习和半监督学习双重信息的迭代式标签噪声识别算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明将监督和半监督学习结合起来，对于监督学习部分，通过软多重投票方式，产生监督学习噪声识别结果；对于半监督学习部分，基于监督学习产生的纯净数据训练的分类模型，对无标签数据集进行标记，标记后的无标签数据作为训练集，用加权KNN方法对标签数据集进行检测产生噪声识别结果；最终将噪声识别结果结合起来产生最终识别结果。本发明算法还采取迭代方式，每次迭代输入的待测样本为上次迭代时过滤掉噪声后的剩余样本。同传统噪声识别算法比，该发明结合了更多互补信息，同时辅以迭代方式，能更好促进噪声识别准确性。

摘要： 本公开提出一种自监督学习方法和自监督学习装置，涉及计算机领域。本公开通过每个原始图片的每个增广图片的特征到所述每个原始图片的所有增广图片的特征均值的距离度量信息，能够有效监测到语义出现偏差的增广图片样本，通过减小相应的权重，语义出现偏差的增广图片样本带来的训练噪声能够被有效地抑制，很好地平衡了数据增广分布的方差与偏差，提升了学习模型在下游的计算机视觉任务上的性能。

摘要： 本发明提供了一种监督学习与非监督学习结合的因子提取气候特征方法，包括：获取因子的历史数据；所述因子的历史数据包括物理量场因子的历史数据和预报对象的历史数据；对因子的历史数据进行标准化，得到标准化后的数据；对标准化后的数据采用监督学习回归类作分析，提取其均方误差场；对标准化后的数据采用相关系数类作分析，提取其相关系数场；获取均方误差场的预报因子集；获取相关系数场的预报因子集；将均方误差场的预报因子集和相关系数场的预报因子集合并，得到多因子序列。本发明的有益效果：避免了大范围提取因子时，总体高相关和高影响的区域会掩盖掉较低影响区域的信息；避免过多丢弃了与整体场要素模态不一致的低信号信息。

摘要： 本发明涉及一种半监督学习系统和一种半监督学习方法，半监督学习方法包括：取得一或多个源域的源域数据及一目标域的目标域数据；使用该源域数据及该目标域数据以训练一特征萃取模型；利用一域判别模型、一任务模型及一半监督学习机制以分别计算该特征萃取模型的域判别损失函数、任务损失函数及半监督损失函数；依据该域判别损失函数、该任务损失函数及该半监督损失函数以计算一总损失函数，并依据该总损失函数以更新该特征萃取模型、任务模型与域判别模型的权重；以及因应于整体模型满足模型收敛条件，结束整体模型的训练过程。

摘要： 本发明涉及一种联合自监督学习和半监督学习的地外图片分割方法和系统。该方法对于地外图片通过掩码图片建模的方式进行自监督预训练，使得模型学习到多样鲁棒的特征空间表示，然后通过半监督方式来微调模型，充分利用地外数据中未标注部分的信息，使得模型在下游任务即语义分割上能有更好的表现。本发明通过自监督学习预训练使得网络可以在无标签数据中学习到良好的特征表示，并且提高了半监督方式下微调阶段的伪标签预测质量，同时微调阶段通过产生伪标签来利用未标注区域的监督信息，使得模型输出的预测结果更准确。本发明能够显著提升图片分割性能。

摘要： 本发明公开了一种融合无监督学习和自监督学习的中文拼写纠错方法，首先，利用混淆集对模型进行预训练，在预训练时不再替换为随机的字，而是替换为混淆集中的字使模型学到字音和字形相关信息；在训练时利用无监督学习和自监督学习对中文拼写错误进行检测和纠正，并利用混淆集进行候选字的选取；最后在中文拼写纠错领域的测试集上测试模型在字级层面和句级层面的纠错性能。本发明融合无监督学习和自监督学习提高模型中文拼写纠错性能的方法所训练的模型能够使模型更好的学习到字音和字形信息，使得模型在中文拼写纠错领域的性能得到提高。

摘要： 一种自监督学习辅助下的半监督学习方法，包括以下步骤：将训练样本划分为若干个批次，每个批次包括标注数据或无标注数据；将当前批次的数据随机翻转，再与原数据进行合并，作为当前输入数据；用特征提取网络提取当前输入数据的特征，得到抽象特征；以及把提取的抽象特征送入到图像类别分类网络或者图像角度翻转分类网络进行图像类别和图像角度翻转判断，若输入数据为标注数据，则将抽象特征同时送入图像类别分类网络和图像角度翻转分类网络进行图像类别和图像角度翻转判断，若输入数据为无标注数据，则只将抽象特征送入图像角度翻转分类网络，进行图像角度翻转判断。本发明方法提升了半监督学习的图像类别分类性能。

摘要： 本发明提供了一种半监督学习方法，该方法包括：利用有标签数据对神经网络模型进行初始训练；获得待标定的无标签数据的增强数据；利用初始训练好的神经网络模型标定待标定的无标签数据及其增强数据的伪标签；利用有标签数据以及待标定的伪标签数据重新训练神经网络模型；其中，用于半监督学习的神经网络模型包括：输入层，用于接收输入数据；第一隐藏层，用于提取输入数据的低层语义信息；语义层，用于基于低层语义信息确定输入数据的低层语义标签；第二隐藏层，用于基于输入数据及其低层语义标签提取输入数据的高层语义信息；以及输出层，用于基于输入数据的高层语义信息确定其高层语义标签，并作为最终标签输出。

摘要： 本发明公开了一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法，具体步骤如下：数据预处理，数据转换，创建高斯混合模型，期望最大化算法，有监督学习，无监督学习，预测，该基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法使用有监督学习和无监督学习结合的方法来建立反欺诈模型，有监督学习模型和无监督学习模型被包含在一个大的模型中，这个大的模型将达到集成模型的效果，预测的结果将会优于单独考虑有监督学习或无监督学习时的效果，而且有监督学习和无监督学习是互补的，两种学习方式结合将可以检测出已知的欺诈模式和未知的欺诈模式。