自主学

摘要： 课堂教学需重视教学的结构与逻辑,对分课堂在教学结构和教学逻辑方面有比较好的优化能力,思政课用对分课堂可以有效优化教学结构与教学逻辑。如果把一节课按40分钟来处理,对分课堂在结构上可以分为四个环节,每一环节的内容要求如下:第一环节10分钟教师重点讲,第二环节10分钟学生自主学,第三环节10分钟学生小组说,第四环节10分钟教师集中评。

摘要： 陶行知先生倡导的"小先生制",蕴含着"以人为本"的重要教育思想.他提出儿童可以一边当"学生",一边当"先生",以教人者教己,即知即传,即学即教.在新时代,推进"小先生制",即要高扬人的主体精神,任务驱动引领"小先生"自主学,多向对话促进"小先生"互动学,适切引导推动"小先生"深度学,重构学习新生态.

摘要： 智障生因感知觉狭窄,语言发展较缓慢,行为比较刻板,社交能力低下,对于知识难以理解。在学习过程中,注意力难以集中, 尤其是在课上,教师需要关注每一位学生的状态,一旦稍不留神,智障生就会眼神不再或者是注意力飘走。作为一名从教的语文教师, 要制定特殊的教学方法,绘本教学不失为一种可行的教学方式,由于绘本配图丰富,色彩鲜明,就可以极大地吸引智障生的学习兴趣,, 让他们拥有学习的动机,那动机其实就是受学生内在需求控制的,这样就可以帮助智障生培养语文自主学习的意识。

摘要： 高中文本教学"技法化""程式化"是常态,学生文本解读惰性大,解读文本能力的培养被漠视、被架空更是常态,2017新课标出台,明确提出语文教学培养学生四大核心素养,在这样的课改背景之下,我们的阅读教学何去何从?如何在质疑声中形成己见,在咬文嚼字中修正认识,在融合"新知"中完善主张?这是本文思考的落脚点.

摘要： 基于高中教学自主学习作用于高效课堂的途径进行研究,首先分析培养高中生自主学习习惯的方法,其次阐述自主学习对各科课程教学的影响,最后总结高中教学自主学习作用于高效课堂的途径,内容包含:从激发学生学习兴趣入手,培养自主学习能力;从培养学生问题意识入手,营造良好学习氛围;从有效调动积极因素入手,实现多元化的互动,其目的在于推动高中生学习能力的提高,希望能为相关人士提供些许参考。

摘要： 随着新课改的实施与推进,新的教学模式和教学方法层出不穷。在当前教育中,如何构建新的课堂教学模式是诸多学校管理者关注的重点问题。"三维导学"模式是以学生为中心、以学情为依据所构建的教学模式,完全契合"以教师为主导,以学生为主体"的教育思想。为了将其有效落实到教育教学中,本文从课前自主学、课中合作学以及课后创新学三方面对"三维导学"模式的构建与实施展开了探讨。

摘要： 恩格斯说:"无论从哪方面学习,都不如从自己所犯错误的后果中学习来得快。"学生的学习就是一个不断犯错和不断纠错的过程。如果能把学生数学学习中的错题集中在一起,引导他们分析、诊断和反思,就能极大提高学生的正确率,把错误率降到最低。在中、高年级,我们通常的做法是要求学生准备一本"错题集",然后在教师的指导下进行错题的收集和整理.

摘要： 学生只有具备深度学习的能力,能深层次地加工信息,建立新旧知识的联系,将知识与方法加以迁移解决实际问题,这样才能跟上时代发展的脉搏。长期以来,一元化的灌输教学沦为应试教育的常态,学生在被动接受中丧失了自主学力。他们花费时间去记忆知识点,满足于浅层次的学习。一、迁移知识,培养应用能力在初中英语教学中,教师往往侧重于单个知识点的训练。当学生面对多个知识点的综合时往往会出现错误.

摘要： 施教之功在于启发学生"自主学".教学《小小的船》,提炼启发学生"自主学"的路径:强化预习,让学生在"想方设法"中历练"自主学"的能力;关注质疑,让学生在"自问自答"中提升"自主学"的能力;观照互评,让学生在"相观而摩"中夯实"自主学"的能力.

摘要： 本发明的基于OpenPose模型和机器人运动学的皮影自主编曲方法及系统，采用OpenPose算法对表演人员的骨骼点进行检测，将动作的关键节点坐标点输出，然后确定皮影机器人与表演人员动作映射关系，并根据映射关系输出皮影机器人的末端坐标，最后通过机器人运动学反解得到皮影机器人各个关节的执行角度，根据执行角度控制皮影机器人各关节进行运动，达到模仿人体姿势的自主编曲，该方法可以大幅降低自行输入角度编曲的时间，提升编曲效率。

摘要： 本发明涉及一种用于自动确定控制器(1000)的过程步骤的设备(100)。所述设备(10)包括：测量设备(10)，其被涉及为检测所述控制器的多个输入和输出信号的多个开关状态序列；以及分析设备(20)，其被设计为确定所述多个输入和输出信号的检测到的多个开关状态序列中的组合学，并且基于所确定的组合学来确定由所述控制器执行的过程步骤。

摘要： 本发明公开了一种基于仿生学的自主移动平台环境感知与建图方法，包括以下步骤：S1、收集自动驾驶数据集，将图片送入改进语义分割网络，对改进语义分割网络进行训练；S2、初始化双目视觉和IMU联合；S3、融合双目视觉和IMU；S4、构建仿生学细胞模型；S5、构建认知地图。本方法使用仿生学原理建立经验地图极大地降低地图中的参数量，可以保存范围较大的场景地图信息。同时通过语义分割建模地点信息并与位置细胞进行融合，可以提升检测的鲁棒性。充分利用了卷积神经网络强大的特征提取和学习能力，可以改进传统SLAM方法建图计算量过大，识别不准确的问题，对于仿生学环境感知和建图过程中地点判断的准确性有较好的提升。

摘要： 本公开涉及一种由车辆(2)的意图指示系统(1)执行的用于向潜在观察者指示车辆的正在进行或即将发生的自主运动学动作的方法。意图指示系统确定(1001)车辆的正在进行或即将发生的自主运动学动作。意图指示系统进一步在来自包括适于发光的一个或更多光源(30)的光提供装置(3)的支持下提供(1002)至少从所述车辆(2)的外侧可见的表示自主运动学动作的可见光输出，该光提供装置沿着车辆的水平周边(4)的大部分连续地和/或间歇地设置。本公开还涉及一种根据前述的意图指示系统，以及进一步涉及一种包括这种意图指示系统的车辆。

摘要： 本公开涉及一种由车辆(2)的意图指示系统(1)执行的用于向其潜在车辆乘员指示车辆的正在进行或即将发生的自主运动学动作的方法。意图指示系统确定(1001)车辆的正在进行或即将发生的自主运动学动作。意图指示系统进一步在来自包括适于发光的一个或更多光源(30)的光提供装置(3)的支持下提供(1002)至少从所述车辆(2)的内侧可见的表示自主运动学动作的可见光输出，该光提供装置沿着车辆的水平周边(4)的大部分连续地和/或间歇地设置。本公开还涉及一种根据前述的意图指示系统，以及进一步涉及一种包括这种意图指示系统的车辆。

摘要： 本公开涉及由车辆的意图指示系统执行的向潜在观察者指示车辆的正在进行或即将发生的自主运动学动作的方法。意图指示系统确定车辆的正在进行或即将发生的自主运动学动作。意图指示系统还执行表示自主运动学动作的竖直车辆运动。竖直车辆运动包括当自主运动学动作包括从静止状态到关闭状态的转换时将车身前部和后部从标称悬架水平降低到较低悬架水平；当自主运动学动作包括从关闭状态到静止状态的转换时将车身前部和后部从较低悬架水平升高到标称悬架水平；当自主运动学动作包括加速时升高前部和/或降低后部；和/或当自主运动学动作包括减速时降低前部和/或升高后部。本公开还涉及根据前述的意图指示系统，且还涉及包括这种意图指示系统的车辆。

摘要： 自主的基于生物学的学习工具。提供了一种自主的基于生物学的学习工具系统和该工具系统用来进行学习和分析的方法。自主的基于生物学的学习工具系统包括(a)执行一组特定任务或过程并生成资产和与资产相关的表征各过程和相关联的工具性能的数据的一个或多个工具系统；(b)接收并格式化数据的交互管理器，以及(c)基于生物学习原理的自主学习系统，这样的系统包括被递归地定义并通过网络进行通信的存储器平台和处理平台。自主工具系统可以递归地部署以组装日益复杂的自主工具。在与单独的或组装的复杂自主工具相关联的自主学习系统中生成和累积的知识可以被投放到可用于学习并基于上下文驱动工具目标的语义网络中。

摘要： 提供了一种自主的基于生物学的学习工具系统和该工具系统用来进行学习和分析的方法。自主的基于生物学的学习工具系统包括(a)执行一组特定任务或过程并生成资产和与资产相关的表征各过程和相关联的工具性能的数据的一个或多个工具系统；(b)接收并格式化数据的交互管理器，以及(c)基于生物学习原理的自主学习系统，这样的系统包括被递归地定义并通过网络进行通信的存储器平台和处理平台。自主工具系统可以递归地部署以组装日益复杂的自主工具。在与单独的或组装的复杂自主工具相关联的自主学习系统中生成和累积的知识可以被投放到可用于学习并基于上下文驱动工具目标的语义网络中。

摘要： 自主的基于生物学的学习工具。提供了一种自主的基于生物学的学习工具系统和该工具系统用来进行学习和分析的方法。自主的基于生物学的学习工具系统包括(a)执行一组特定任务或过程并生成资产和与资产相关的表征各过程和相关联的工具性能的数据的一个或多个工具系统；(b)接收并格式化数据的交互管理器，以及(c)基于生物学习原理的自主学习系统，这样的系统包括被递归地定义并通过网络进行通信的存储器平台和处理平台。自主工具系统可以递归地部署以组装日益复杂的自主工具。在与单独的或组装的复杂自主工具相关联的自主学习系统中生成和累积的知识可以被投放到可用于学习并基于上下文驱动工具目标的语义网络中。

摘要： 提供了一种自主的基于生物学的学习工具系统和该工具系统用来进行学习和分析的方法。自主的基于生物学的学习工具系统包括(a)执行一组特定任务或过程并生成资产和与资产相关的表征各过程和相关联的工具性能的数据的一个或多个工具系统；(b)接收并格式化数据的交互管理器，以及(c)基于生物学习原理的自主学习系统，这样的系统包括被递归地定义并通过网络进行通信的存储器平台和处理平台。自主工具系统可以递归地部署以组装日益复杂的自主工具。在与单独的或组装的复杂自主工具相关联的自主学习系统中生成和累积的知识可以被投放到可用于学习并基于上下文驱动工具目标的语义网络中。