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论素养本位学习观 被引量:30
1
作者 张紫屏 《全球教育展望》 CSSCI 北大核心 2016年第3期3-14,共12页
坚持"反映论知识观"的学习成为"储蓄"知识的被动活动,并通过标准考试将这种学习客观化、可视化,由此衍生了功利主义学习倾向。素养本位的学习秉持知识的建构性与学习的探究性,学习即问题解决、学习即协作、学习即对... 坚持"反映论知识观"的学习成为"储蓄"知识的被动活动,并通过标准考试将这种学习客观化、可视化,由此衍生了功利主义学习倾向。素养本位的学习秉持知识的建构性与学习的探究性,学习即问题解决、学习即协作、学习即对话;学会思维、学会交往、学会关心是其核心价值追求;坚持问题导向、创设真实情境、建构合作关系、实施指导性探究构成了其方法要素。 展开更多
关键词 核心素养 学习内涵 学习价值 学习方法
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学习研究的百年变迁与可能走向 被引量:2
2
作者 陈娜 《南京师大学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2021年第2期58-66,共9页
学习研究对中小学课堂教学实践的展开具有基础性的规范和指示作用。回望百年历程,教育学领域的学习研究依次经历了在引介中获得启蒙、在模仿中艰难探索、在开放中自主建构、在反思中自觉创生四个发展阶段。学习研究的百年变迁具有历史... 学习研究对中小学课堂教学实践的展开具有基础性的规范和指示作用。回望百年历程,教育学领域的学习研究依次经历了在引介中获得启蒙、在模仿中艰难探索、在开放中自主建构、在反思中自觉创生四个发展阶段。学习研究的百年变迁具有历史的必然性和内在的连续性,其变迁的具体形态特征可以从对学习价值、学习内容、学习方式、学习时空研究的变化逻辑中全面展现。在新时代背景下,为了推动本土学习研究走向深入,催生未来学习实践研究的新形态以及学习理论研究的新趋势,需要进一步明确如何提升学习理论的创新性与适切性、如何丰富学习研究的路径与方法、如何把握学习研究的历史与现实、如何拓展学习研究的视野与方向这四个问题。 展开更多
关键词 学习研究 学习价值 学习理论 学习变革
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《内经》对《颅囟经》的影响 被引量:2
3
作者 张振尊 史正刚 《中医儿科杂志》 2006年第2期9-12,共4页
详细论述了《内经》对《颅囟经》的影响,阐述了《颅囟经》的基本学术思想:《颅囟经》在生命的孕育及胎孕期、分娩后的护理方面的认识,对后世小儿生理病理认识的影响以及对小儿疾病的诊断、治疗、预后的认识,并且阐述了对后世儿科发展的... 详细论述了《内经》对《颅囟经》的影响,阐述了《颅囟经》的基本学术思想:《颅囟经》在生命的孕育及胎孕期、分娩后的护理方面的认识,对后世小儿生理病理认识的影响以及对小儿疾病的诊断、治疗、预后的认识,并且阐述了对后世儿科发展的影响,让现今的同仁认识到《颅囟经》的价值。 展开更多
关键词 《内经》 《颅囟经》 理论体系 学术价值 小儿
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期望理论在高职教学中的探索与实践 被引量:1
4
作者 丁伟钧 《高教论坛》 2012年第1期45-46,99,共3页
在高职教学课堂中,将教师与学生可以看成是一个临时的团队,通过分析影响学生学习动机的深层次原因后,运用期望理论来激励学生在课堂上的表现,激发学生的学习动机,提高学生的学习兴趣,共同完成教学目标。
关键词 期望理论 高职教学 学习价值
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大学语文教学中若干问题
5
作者 梁刚 《齐齐哈尔师范高等专科学校学报》 2014年第3期122-123,共2页
大学语文是我国高等教育体系中一门重要的公共课,有其特殊的学习价值,有着其他学科无法替代的重要作用。目前大学语文却遭遇了前所未有的压力和尴尬局面,文中总结出几种存在的问题与不足,提出了一些相应的改进方法。
关键词 大学语文 学习价值 目前困境 改进途径
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融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法
6
作者 段艳明 肖辉辉 谭黔林 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期111-119,I0015,I0016,共11页
为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual lea... 为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高. 展开更多
关键词 水母搜索算法 均值榜样学习 反向互学习 时间控制机制 最小生成树问题
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基于注意力机制和价值强化学习的WRSN一对多充电调度方法
7
作者 龚政 冯勇 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1411-1423,共13页
在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,一对一充电模型难以满足节点巨大能量需求,充电效率更高的一对多充电成为更合理选择。提出了一种基于注意力机制和价值强化学习的WRSN在线一对多充电调度方法(MAQRL),从充电序列和充电时长两方面... 在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,一对一充电模型难以满足节点巨大能量需求,充电效率更高的一对多充电成为更合理选择。提出了一种基于注意力机制和价值强化学习的WRSN在线一对多充电调度方法(MAQRL),从充电序列和充电时长两方面优化移动充电设备(MC)调度。首先,基于MC有效充电范围覆盖最多节点对网络内节点进行分簇处理,并基于价值强化学习优化充电序列。MAQRL结合注意力机制和价值强化学习,利用注意力机制提取特征和MC对节点的注意力,利用双价值强化学习来减少高估,以提高充电方法的充电性能;其次,通过分析整个网络中节点的平均剩余生存时长和MC平均移动延迟,动态优化充电时间,减少后续节点因等待时间过长而导致的死亡。大量的仿真实验表明,与现有几种充电方法相比,MAQRL在降低节点死亡率和充电延迟方面具有显著优势。 展开更多
关键词 无线可充电传感器网络 充电调度 一对多充电 注意力机制 价值强化学习
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在任意初值下的受扰非线性系统PD型迭代学习控制与方法 被引量:3
8
作者 郝晓弘 何侃 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第32期49-53,共5页
对于一类非线性系统,在有界的初态干扰和输出干扰的情况下,提出了一种开闭环PD型迭代学习算法。系统在初值任意的情况下,进行初态学习的开闭环PD型迭代学习控制,并且推导出了关于初态学习的收敛性的充分条件。通过与开环PD型和闭环PD型... 对于一类非线性系统,在有界的初态干扰和输出干扰的情况下,提出了一种开闭环PD型迭代学习算法。系统在初值任意的情况下,进行初态学习的开闭环PD型迭代学习控制,并且推导出了关于初态学习的收敛性的充分条件。通过与开环PD型和闭环PD型迭代学习算法作对比来进行仿真验证,仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 任意初值 迭代学习 开闭环PD型
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一种基于微观实物量数据的价值量推算方法
9
作者 宋涛 王星 马立平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期53-59,共7页
实物量与价值量的关系是核算账户方法中的一项核心内容,价值量的推算是政府数据质量研究领域的重要问题。提出一种基于微观实物量数据的价值量推算方法。以微观企业级数据为研究对象,将变量选择算法、结构选择模型和结构方程模型估计相... 实物量与价值量的关系是核算账户方法中的一项核心内容,价值量的推算是政府数据质量研究领域的重要问题。提出一种基于微观实物量数据的价值量推算方法。以微观企业级数据为研究对象,将变量选择算法、结构选择模型和结构方程模型估计相结合实现微观实物量的价值量推算。以餐饮住宿行业实证为例,研究比较了在不同变量选择和混合树结构选择下的结构方程模型估计对微观实物量数据的价值量推算效果。结果表明,提出的推算方法具有凝练结构和避免设计风险的特点,能较好地提炼价值量对实物量的主要统计依赖关系。 展开更多
关键词 微观实物量 价值量推算 变量选择 结构选择 结构方程模型
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课堂如何育人:情感性课堂中的价值观教育 被引量:12
10
作者 王平 《苏州大学学报(教育科学版)》 CSSCI 北大核心 2021年第2期44-50,共7页
传统课堂在教学观念、过程以及评价等方面主要围绕"知识"展开,学生作为整个人的生命与知识和教学之间产生了割裂,课堂"有知识"而"无人"。对学生个体情感经验和感受的忽略导致课堂育人功能的式微和价值观... 传统课堂在教学观念、过程以及评价等方面主要围绕"知识"展开,学生作为整个人的生命与知识和教学之间产生了割裂,课堂"有知识"而"无人"。对学生个体情感经验和感受的忽略导致课堂育人功能的式微和价值观教育目标的迷茫。凸显个体"情感"层面,以关心学生个人学习感受和情感经验的"情感性课堂"为课堂价值观学习奠定基础,并促进价值观学习的连贯和深入,有助于课堂"育人"目标的达成。关注情感,把握学科思维精神,在教与学过程的知识学习、互动、节奏、评价等方面,都可以与价值观学习建立密切的联系,为价值观学习和课堂育人提供具体的路径支持。 展开更多
关键词 课堂育人 价值观学习 情感性课堂 情感教育
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回溯孔子终身教育思想——基于现代终身教育理念的视角
11
作者 程豪 《成人教育》 北大核心 2017年第8期1-4,共4页
现代终身教育理念在复杂多变的社会中生根发芽,并逐渐走向成熟状态。基于现代终身教育理念的视角,站在全球广阔的多元文化维度下,以理解、包容、开放的姿态重温古代圣贤孔子之经典,回溯并深入解读其终身教育思想。在此基础上,阐释其教... 现代终身教育理念在复杂多变的社会中生根发芽,并逐渐走向成熟状态。基于现代终身教育理念的视角,站在全球广阔的多元文化维度下,以理解、包容、开放的姿态重温古代圣贤孔子之经典,回溯并深入解读其终身教育思想。在此基础上,阐释其教育对象的全纳性、教育内容的广泛性、教育时间的终身性、教育活动的生活性及教育目的的价值性的终身教育思想,进而对于建设时时、处处、人人、事事学习的终身教育体系起到推动和促进作用。 展开更多
关键词 孔子 终身教育 全纳性 广泛性 终身性 生活性 价值性
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《四库全书总目》宋杂家类批评略论
12
作者 陈艳 《贵州文史丛刊》 2021年第4期38-55,共18页
《总目》以“受官与否”作为宋元之际杂家作者的分期归属标准,体现出对人品气节的重视,但在书籍评价中却坚持“不以人废”的原则。《总目》对宋杂家书籍内容体例的梳理和判断揭示了宋代学人经、史、子、集的四部知识结构,客观呈现了宋... 《总目》以“受官与否”作为宋元之际杂家作者的分期归属标准,体现出对人品气节的重视,但在书籍评价中却坚持“不以人废”的原则。《总目》对宋杂家书籍内容体例的梳理和判断揭示了宋代学人经、史、子、集的四部知识结构,客观呈现了宋代文人知识、学术、思想体系的复杂特征。《总目》以“纯儒”为思想之最尊者,儒家本位的宋杂家思想批评实质是割裂不同思想立场之间的联结,具体操作则是对宋杂家中的“非纯儒”思想(以佛禅为主)进行清理,忽视思想之间的融通和互动,尤其反对“三教归一”。《总目》以“崇实黜虚”作为基本的批评立场,尤其体现在对书籍资考证、利博识、广异闻、补史阙的功能揭示中,这有利于后世对宋杂家类书籍的价值认识。 展开更多
关键词 《总目》 宋杂家类提要 易代归属 内容体例 儒家本位 价值认识
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BP神经网络的设计 被引量:154
13
作者 戚德虎 康继昌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 1998年第2期48-50,共3页
对BP神经网络设计中的隐层节点数、初始权值、学习率等参数的选择进行研究,分别给出若干经验公式。经试验验证,这些公式能用于确定BP网络隐层节点数、初始权值、学习率等重要参数,从而缩短网络的构造过程。
关键词 BP神经网络 学习率 神经网络
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基于深度支撑值学习网络的遥感图像融合 被引量:40
14
作者 李红 刘芳 +1 位作者 杨淑媛 张凯 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1583-1596,共14页
该文将深度学习用于遥感图像融合,在训练深度网络时加入了结构风险最小化的损失函数,提出了一种基于深度支撑值学习网络的融合方法.为了避免图像融合过程中的信息损失,在传统卷积神经网络的基础上,取消了特征映射层的下采样过程,构建了... 该文将深度学习用于遥感图像融合,在训练深度网络时加入了结构风险最小化的损失函数,提出了一种基于深度支撑值学习网络的融合方法.为了避免图像融合过程中的信息损失,在传统卷积神经网络的基础上,取消了特征映射层的下采样过程,构建了深度支撑值学习网络(Deep Support Value Learning Networks,DSVL Nets),DSVL Nets网络模型包含5个隐藏层,每一层的基本结构由卷积层和线性层构成,该基本单元提供了一种多尺度、多方向、各向异性、非下采样的冗余变换,该模型在网络训练完毕之后,取出各卷积层和第5个隐藏层的线性层作为网络模型的输出层.输出层的各卷积层图像融合采用绝对值取大法,得到融合后的各卷积层图像;另外,将线性层图像分别在过完备字典上进行稀疏表示,并对稀疏系数采用绝对值取大法进行融合,得到融合后的线性层图像;最后将融合后的各卷积层和线性层图像重构得到结果图像.文中使用QuickBird和Geoeye卫星数据验证本文所提方法的有效性,实验结果表明,与PCA、AWLP、PN-TSSC和SVT算法相比较,该文所提方法的融合结果无论在主观视觉还是客观评价指标上均优于对比算法,较好地保持了图像的光谱信息和空间信息. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 深度支撑值学习网络 过完备字典 遥感图像融合 机器学习
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世界环境教育的发展史及其特点 被引量:6
15
作者 范春梅 刘捷 《环境保护科学》 CAS 1997年第4期38-40,共3页
对国外环境教育和国内环境教育的历史发展进行了简述。
关键词 环境教育 特点 发展史
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一种构建灰色预测模型的新算法 被引量:7
16
作者 王军平 樊文侠 +1 位作者 敬忠良 王安 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期613-616,共4页
针对传统的GM(1,1)建模方法,对于历史数据采取等权处理的局限性,提出了GM(1,1)建模的新算法,不同的历史数据在预测值中具有不同的权重,并且解决了确定权值的学习算法。仿真结果表明了该算法的有效性。
关键词 灰色预测模型 权值学习算法 GM(1 1)模型 参数辨识 灰色系统理论
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基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的滚动轴承故障诊断 被引量:7
17
作者 李继猛 李铭 +3 位作者 姚希峰 王慧 于青文 王向东 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期1260-1266,共7页
针对经典K-奇异值分解算法构造的字典中原子形态受噪声、谐波干扰影响,进而降低冲击故障特征提取精度的问题,提出了基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的冲击特征提取方法。该方法首先利用集合经验模式分解与Hurst指数对振动... 针对经典K-奇异值分解算法构造的字典中原子形态受噪声、谐波干扰影响,进而降低冲击故障特征提取精度的问题,提出了基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的冲击特征提取方法。该方法首先利用集合经验模式分解与Hurst指数对振动信号进行预处理,剔除谐波干扰;其次,利用经典K-奇异值分解算法和预处理信号构造超完备字典;然后,利用K-均值聚类算法对字典中的原子进行筛选;最后,利用正交匹配追踪算法实现冲击故障特征的稀疏表示。实验分析和工程应用验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 计量学 滚动轴承 故障诊断 稀疏表示 集合经验模式分解 K-奇异值分解字典学习 K-均值聚类
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小学语文教学:呼唤理性思维的回归 被引量:6
18
作者 邢秀凤 《课程.教材.教法》 CSSCI 北大核心 2009年第12期41-46,共6页
当前一些小学语文教师过于追求情感渲染而忽视理性演绎的取向对语文课程本质特色的追求、语文学习主体价值的实现、学生生命成长的推动产生了一定程度的制约。直面语文教学中理性缺失的种种表征、呼唤理性思维的回归显得重要而迫切,而... 当前一些小学语文教师过于追求情感渲染而忽视理性演绎的取向对语文课程本质特色的追求、语文学习主体价值的实现、学生生命成长的推动产生了一定程度的制约。直面语文教学中理性缺失的种种表征、呼唤理性思维的回归显得重要而迫切,而理性关注“学生课堂学习热情”“师生个性化的阅读体验”“作者的创作意图”并“构建圆合之课堂结构”能对变革教师观念和目前现状产生积极的影响。 展开更多
关键词 小学语文教学 理性思维 回归 语文学习的价值
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初中英语课程思政探索 被引量:6
19
作者 徐晶 《大连教育学院学报》 2021年第2期36-37,共2页
初中英语课程思政有着重要的现实意义,从初中英语教育目标、外研版英语教材课程内容角度分析了初中英语课程思政的可行性。在学习活动观视角下挖掘英语课程思政元素,探索将思政元素与初中英语课堂教学相融合的路径,以坚定社会主义文化自... 初中英语课程思政有着重要的现实意义,从初中英语教育目标、外研版英语教材课程内容角度分析了初中英语课程思政的可行性。在学习活动观视角下挖掘英语课程思政元素,探索将思政元素与初中英语课堂教学相融合的路径,以坚定社会主义文化自信,实现立德树人的教育目标。 展开更多
关键词 初中英语 课程思政 英语学习活动观
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基于值分布最大熵Actor-Critic算法的投资组合管理 被引量:4
20
作者 刘磊 陈浩 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期26-32,共7页
针对投资组合管理问题,提出一种基于值分布强化学习算法(VD-MEAC)的投资组合框架.首先,以投资组合收益最大化为目标建立强化学习框架,智能体的动作就是投资组合的权重变化;然后,选择股票因子做为智能体观察到的状态信息.在算法设计上通... 针对投资组合管理问题,提出一种基于值分布强化学习算法(VD-MEAC)的投资组合框架.首先,以投资组合收益最大化为目标建立强化学习框架,智能体的动作就是投资组合的权重变化;然后,选择股票因子做为智能体观察到的状态信息.在算法设计上通过新颖的技巧来平衡风险与收益:在控制风险方面,Critic网络学习未来收益的整个分布,并排除过度自信的决策信息从而避免过估计带来的风险;在提高收益方面,增加熵正则,鼓励投资者探索动作空间,避免过早陷入局部最优.在数值实验方面,选择真实的股票数据做为金融环境,多次进行测试以验证策略的稳定性.实验结果表明:VD-MEAC策略的收益均值为2.490,夏普比率均值为2.978,并且在收益率、最大回撤和夏普比率等指标上明显优于对照组(等权重,沪深300,DDPG,TD3,SAC),证明了该策略的有效性. 展开更多
关键词 值分布强化学习 投资组合管理 量化投资 因子模型 深度学习
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