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基于大观念的高中数学单元教学研究 ——以“数列”单元为例

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基于大观念的高中数学单元教学研究 ——以“数列”单元为例

作者：吴斯衡阳师范学院

学位级别：硕士

提升学生的核心素养是教育的重要目标,如何实现核心素养培育落地,已成为广大教育研究者的关注重点。同时,高中数学教学中知识碎片化以及学生学习知识“散、低、浅”等教育实践问题凸显,采用基于大观念的单元教学是解决该问题的可行路径... 详细信息

提升学生的核心素养是教育的重要目标,如何实现核心素养培育落地,已成为广大教育研究者的关注重点。同时,高中数学教学中知识碎片化以及学生学习知识“散、低、浅”等教育实践问题凸显,采用基于大观念的单元教学是解决该问题的可行路径。“大观念”具有系统性、中心性、持续性和迁移性的特点,是发展学生核心素养,促进核心素养培育落地的重要途径,更是引领单元教学的关键。本文研究的主要问题是:(1)数列单元教与学中存在哪些实际问题?(2)基于大观念的高中数学单元教学该如何实施?(3)基于大观念的数列单元教学效果如何?为解决以上问题,本文首先通过问卷、访谈调查确定数列单元教与学中的实际问题,再运用文献分析法,结合名师指导提出基于大观念的高中数学单元教学实施路径,并以数列单元为例进行教学设计,最后用于教学实际,考察实施效果。研究结论:(1)数列单元教学中存在学生对知识本质理解不到位、整体把握知识的能力不够、知识迁移与转化能力不强、数学学习信念不足和过于“功利化”的问题;(2)基于大观念的高中数学单元教学实践路径包括构建单元知识结构图、提炼单元大观念、构建单元观念层级图、制定单元“KUDB”目标、构建单元评价体系、单元课堂教学实施等环节;(3)基于大观念的单元教学在高中数学教学中具有良好的应用效果,能很好的解决教育实践问题。一方面,能帮助学生理解知识本质,提高学习效率,构建系统的知识结构,提高整体把握知识与解决综合问题的能力。另一方面,能帮助教师实现课时、单元、学科目标统一的教学,实施基于核心素养的有效评价,促进专业能力发展。根据本文研究结论,提出如下教学建议:高中数学单元教学需要深入理解单元结构,合理提取大观念,加强以大观念引领教材的整体分析与领会,重视以大观念为指导的问题串设计,重视以大观念的形成促进学生思维水平的提高。

关键词：大观念单元教学数列单元教学单元教学设计

基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法研究

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基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法研究

作者：吴斯浙江大学

学位级别：硕士

人脸识别作为一种非接触式的身份认证技术,目前已经成为人工智能与模式识别领域的研究热点并得到了广泛的工程应用。随着人脸识别技术的应用越来越广泛,人脸识别在应用过程中面临更多外界干扰和挑战,对其识别准确率和稳定性的要求也更... 详细信息

人脸识别作为一种非接触式的身份认证技术,目前已经成为人工智能与模式识别领域的研究热点并得到了广泛的工程应用。随着人脸识别技术的应用越来越广泛,人脸识别在应用过程中面临更多外界干扰和挑战,对其识别准确率和稳定性的要求也更高。传统的人脸识别方法主要依赖先验知识通过人工方式提取人脸浅层特征再进行分类,但浅层特征缺少信息表征能力,导致传统的人脸识别方法泛化能力较差,容易受到光照、姿态和表情的干扰。而基于卷积神经网络的人脸识别方法能提取人脸抽象的深层特征,有效地解决人脸识别问题。然而常见卷积神经网络在训练过程中要求通过裁剪或扭曲来固定输入人脸图像的尺寸,也没有充分利用人脸图像的多尺度信息,因此在网络结构上还存在待改进的地方。为了解决上述问题,提高识别性能,本文提出了基于多尺度池化的卷积神经网络(Multi-scale Pooling Convolutional Neural Networks,简称MPCNN)的人脸识别方法,在全连接层之前构建多尺度池化层,以替代普通池化层,不但解决了卷积神经网络要求输入人脸图像尺寸必须固定的问题,而且多尺度的采样方法对目标的形变具有较好的鲁棒性。同时在多尺度池化的基础上,提出了基于多层特征表达的全连接层网络结构。全连接层通过组合各个卷积层经过多尺度池化的特征表达,融合了各个层次的特征获得多尺度的人脸信息,提高了识别系统的性能。最后通过验证实验确定了最优的网络参数,并通过对比实验对MPCNN网络的性能进行了分析,验证了多尺度池化和多层特征表达的全连接层的有效性,并与其他方法进行了参考对比分析。

关键词：卷积神经网络人脸识别多尺度池化多层特征表达

两次世界大战间亚非拉民族解放运动的特点——以“亚非拉民族民主运动的高涨”为例

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历史教学（上半月） 2021年第5期 59-66页

作者：吴斯琴华东师范大学第二附属中学上海201203

在统编教材之下,如何理解与把握新教材想必是每位一线教师的必修课。笔者在进行《中外历史纲要(下)》的教学时注意到,与以往相比,新教材增加了亚非拉民族解放运动的篇幅。其中包括第13课"亚非拉民族独立运动"、第16课"亚非拉民族民主运... 详细信息

在统编教材之下,如何理解与把握新教材想必是每位一线教师的必修课。笔者在进行《中外历史纲要(下)》的教学时注意到,与以往相比,新教材增加了亚非拉民族解放运动的篇幅。其中包括第13课"亚非拉民族独立运动"、第16课"亚非拉民族民主运动的高涨"、第21课"世界殖民体系的瓦解与新兴国家的发展"。

关键词：亚非拉民族民主运动阶段性特点唯物史观历史解释

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剖宫产后快速康复

作者： (英)克里西·加勒加尔·曼迪

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当我遇见一个人

作者： (加)贝曼

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从文学伦理学看戏剧中的“弑父”主题

江西社会科学 2009年第7期29卷 125-127页

作者：吴斯佳浙江传媒学院影视艺术学院

文学与伦理学有着密切的关联,从文学伦理学的视野审视文学名著是一个全新的研究课题。古今的戏剧作品中有大量"弑父"主题的出现,尽管"子弑父"的动机和缘由大多属于心理学研究的范畴,但其伦理学意义以及主题学研究的价值同样不可忽略。因... 详细信息

文学与伦理学有着密切的关联,从文学伦理学的视野审视文学名著是一个全新的研究课题。古今的戏剧作品中有大量"弑父"主题的出现,尽管"子弑父"的动机和缘由大多属于心理学研究的范畴,但其伦理学意义以及主题学研究的价值同样不可忽略。因此,从文学伦理学的角度来探究《哈姆莱特》、《俄狄浦斯王》等重要作品中的"弑父"主题对于审视西方戏剧具有启迪意义。

关键词： “弑父”主题文学伦理学《哈姆莱特》《俄狄浦斯王》

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空谈无效

世界电影 2002年第4期 66-111页

作者：加利.奥尔德曼郭治吴劲松

内景酒吧社交俱乐部晚上镜头逐渐对准:雷蒙德站在吧台前,等候有人来招待自己.他是个精力充沛,块头很大的人,占满了摄影机的整个画框.雷蒙德(叫喊):给来杯酒,伙计!有人吗?

关键词：《空谈无效》电影剧本英国加利·奥尔德曼

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高中思想政治课应用孔子启发式教学思想研究

高中思想政治课应用孔子启发式教学思想研究

作者：吴斯辽宁师范大学

学位级别：硕士

习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上强调,推动思政课改革创新必须坚持灌输性和启发性相统一,注重启发性教育,引导学生发现问题、分析问题、思考问题。高中思想政治课应用启发式教学法可以有效克服传统灌输式教学模式的弊端,... 详细信息

习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上强调,推动思政课改革创新必须坚持灌输性和启发性相统一,注重启发性教育,引导学生发现问题、分析问题、思考问题。高中思想政治课应用启发式教学法可以有效克服传统灌输式教学模式的弊端,启发式教学起源于孔子,研究孔子的启发式教学思想并将其融入高中思想政治课对于创新政治课教学方法和培养学生思维能力具有重要意义。本文正文主要分为以下三个部分:第一部分为高中思想政治课应用孔子启发式教学思想的相关概述。主要论述孔子启发式教学思想的内涵与构成维度、孔子启发式教学思想的特点以及高中思想政治课应用孔子启发式教学思想的重要意义。高中思想政治课应用孔子启发式教学思想有利于传承中国优秀传统教学思想,有利于提高高中思想政治课的教学效果,有利于完善高中思想政治课教师的教学素养,有利于培育学生的创新思维能力。第二部分为高中思想政治课应用孔子启发式教学思想存在的问题和原因分析。基于观察和调查问卷分析发现高中思想政治课应用启发式教学法存在“愤”的学生主体性缺失、“启”而不发、“悱”的思维逻辑不系统和“发”的效果不理想等问题,在此基础上分析导致上述问题的原因。论文的第三部分为高中思想政治课应用孔子启发式教学思想的具体对策。从创设“愤”的思维情境、丰富“启”的形式、搭建“悱”的思维平台、提升“发”的思维能力四个维度,层层递进,切实提升高中思想政治课的启发式教学效果。

关键词：高中思想政治课孔子启发式教学思想思维能力

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进化算法及其在聚类问题中的应用

进化算法及其在聚类问题中的应用

作者：吴斯华中科技大学

学位级别：硕士

本论文共分四章,研究内容主要集中在:改进进化算法模型,加强种群内部的协作机制以协调算法的局部搜索和全局勘探能力;将粒子群优化算法与传统的模糊C均值聚类算法相结合,利用基于T平方抽样的单峰分布的统计检验方法实现对未知模式集的... 详细信息

本论文共分四章,研究内容主要集中在:改进进化算法模型,加强种群内部的协作机制以协调算法的局部搜索和全局勘探能力;将粒子群优化算法与传统的模糊C均值聚类算法相结合,利用基于T平方抽样的单峰分布的统计检验方法实现对未知模式集的自适应聚类分析. 第二章研究了一种带记忆信息的协同进化算法.提出将种群划分为一个子种群和多个独立个体的思想以实现算法的局部搜索与全局勘探;通过设计协作算子和变异算子使种群内部进行有效的交叉与合并;数值实验给出了该算法与快速进化规划和组织进化数值优化算法之间的性能对比,并说明了本章算法的有效性. 第三章针对模式识别中最常见的聚类问题,提出了一种基于粒子群优化的自适应模糊聚类算法.本章介绍了模糊C-均值聚类算法和粒子群优化算法的基本原理,并尝试结合这两种各具特色的搜索机制;通过引进基于T平方抽样的单峰分布的统计检验方法以实现对模式集聚类趋势和有效性的分析.数值实验说明了本章算法的合理性和有效性. 最后,是本文研究工作的总结和展望.比较系统的回顾了本文提出的两种算法的构造思想和创新之处,同时也指出本文研究工作中的不足和算法中的有待改进之处.

关键词：协同进化记忆型变异粒子群优化算法模糊C均值聚类统计检验