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“两性一度”导向下深度合作学习的实施路径研究

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华北理工大学学报（社会科学版） 2022年第6期22卷 85-91页

作者：林永民赵欣赵德信孙玉娟华北理工大学管理学院河北唐山063210

合作学习是学习之本义,也是时代的需要。然而,为实现“两性一度”的教学目标,合作学习还需要深化改进。基于社会建构理论的视角,分析深度合作学习实现“两性一度”教学目标的机理。在此基础上,构建了“任务-机制-环境”的合作教学模式... 详细信息

合作学习是学习之本义,也是时代的需要。然而,为实现“两性一度”的教学目标,合作学习还需要深化改进。基于社会建构理论的视角,分析深度合作学习实现“两性一度”教学目标的机理。在此基础上,构建了“任务-机制-环境”的合作教学模式分析框架。进一步提出实施深度合作学习,教师不仅要培养学生合作技能和解决冲突的技能,而且要平衡放权与控制。从而为开展深度合作学习提升学生高阶性和创新性思维提供了新的思路。

关键词：两性一度深度合作学习社会建构理论积极互赖

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“互联网+”背景下小组深度合作学习的探讨

试题与研究 2020年第35期 43-44页

作者：钟旭光福建省宁德市古田县第一小学

随着社会科技的进步,信息技术不断发展,标志着中国进入互联网时代,互联网的广泛应用渗透到了各个领域。互联网成为推动人类生活进步的重要动力,也成为新教育背景下重要元素。互联网的出现使中国的传统教育模式有了很大改变。教师与学生... 详细信息

随着社会科技的进步,信息技术不断发展,标志着中国进入互联网时代,互联网的广泛应用渗透到了各个领域。互联网成为推动人类生活进步的重要动力,也成为新教育背景下重要元素。互联网的出现使中国的传统教育模式有了很大改变。教师与学生的授课也出现了不同的互动方式,推进了小学生学习的进程,帮助理解能力弱的小学生更好地加入学习中。

关键词：互联网小组深度合作学习

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小学体育课堂深度合作学习的四策略

教学月刊（小学版）（综合） 2020年第10期 40-42页

作者：王少卿浙江省长兴县夹浦镇中心小学 313109

指向核心素养发展的深度合作学习是一种有意义、结构化、本质化的学习方式。在小学体育课堂教学中,教师可以通过“锁定目标”“构建支架”“同伴辐射”“科学互助”四策略实施深度合作学习,从而构建高效的体育课堂,促进学生核心素养的... 详细信息

指向核心素养发展的深度合作学习是一种有意义、结构化、本质化的学习方式。在小学体育课堂教学中,教师可以通过“锁定目标”“构建支架”“同伴辐射”“科学互助”四策略实施深度合作学习,从而构建高效的体育课堂,促进学生核心素养的发展。

关键词：小学体育深度合作学习策略

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农村小学高年级数学课堂中深度合作学习的基本流程与实施策略研究

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求知导刊 2023年第5期 23-25页

作者：于晶晶江苏省如东县洋口镇新林小学

合作是人类赖以生存的重要能力之一。教师要重视对学生的沟通能力、合作能力、交流能力的培养,为学生关键能力与必备品格的形成奠定基础。深度合作学习的提出及在课堂教学中的实践运用,对于提升教育质量、发展学生的学科素养有着重要意... 详细信息

合作是人类赖以生存的重要能力之一。教师要重视对学生的沟通能力、合作能力、交流能力的培养,为学生关键能力与必备品格的形成奠定基础。深度合作学习的提出及在课堂教学中的实践运用,对于提升教育质量、发展学生的学科素养有着重要意义。基于此,文章以农村小学高年级数学教学为例,对深度合作学习的基本流程以及实施策略进行了分析,旨在优化合作学习的教学指导方法,促进深度学习的发生。

关键词：农村小学数学高年级深度合作学习基本流程策略

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翻转课堂中深度合作学习实践研究

软件导刊 2019年第12期18卷 204-207页

作者：任永功李玥竹多召军辽宁师范大学计算机与信息技术学院

翻转课堂教学中常以合作学习方式促进学生的深度意义建构,培养学生的探究与合作学习能力。基于最近发展区理论、建构主义理论及掌握学习理论,选择现代教育技术课程与教学对象,设计翻转课堂深度合作学习案例并开展教学实践。实践结果显示... 详细信息

翻转课堂教学中常以合作学习方式促进学生的深度意义建构,培养学生的探究与合作学习能力。基于最近发展区理论、建构主义理论及掌握学习理论,选择现代教育技术课程与教学对象,设计翻转课堂深度合作学习案例并开展教学实践。实践结果显示,通过对比信度、效度及相伴概率数值等指标,发现学生在知识获取、合作学习参与情况、问题协作解决能力、合作学习意识与态度4个维度前后测数据出现显著性差异,证明翻转课堂中深度合作学习设计是有效的。

关键词：翻转课堂深度合作学习 SPSS 效果分析

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数字化背景下高职学生深度合作学习路径优化探究——以湛江幼儿师范专科学校学前教育专业学生为例

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现代职业教育 2023年第9期 95-98页

作者：陈建榕湛江幼儿师范专科学校

党的二十大报告提出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑，报告首次将教育、科技、人才三位一体统筹安排。将现代信息技术应用到学生的培养行动中，把学习过程优化作为实现职业教育高质量发展的重要突... 详细信息

党的二十大报告提出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑，报告首次将教育、科技、人才三位一体统筹安排。将现代信息技术应用到学生的培养行动中，把学习过程优化作为实现职业教育高质量发展的重要突破口。合作学习一直被认为是课堂教学中十分有效的学习方式，能有效解决集体教学中的不足，促进学生学习发展。然而在高职教学实践中合作学习存在深度不足的问题，效果不佳。数字化技术的发展为学生合作学习的深化提供了无限广阔的前景，在数字技术引领下，借助互联网思维和方法，将现代信息技术与高职学生合作学习深度融合，重构学生主体参与的地位，增强群体合作的关系力量，指向问题解决的合作任务，凸显优势发展的综合评价。以平台运用、虚实结合、资源共享、数据分析等路径促进高职学生深度合作学习，增强高职学生学习的积极性与有效性。

关键词：数字化高职学生深度合作学习路径

农村小学高年级学生数学课堂深度合作学习的前期小组建设研究

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小学生(上旬刊) 2022年第8期 7-9页

作者：徐长梅江苏省如东县洋口镇洋口小学

随着深度学习理念的提出，深度合作学习模式越来越受到一线教师的重视。对于农村小学高年级数学课堂教学而言，想要实现深度的合作学习，其基本前提就是科学地建立合作学习小组，以科学、合理的前期小组建立为学生的数学深度合作学习奠... 详细信息

随着深度学习理念的提出，深度合作学习模式越来越受到一线教师的重视。对于农村小学高年级数学课堂教学而言，想要实现深度的合作学习，其基本前提就是科学地建立合作学习小组，以科学、合理的前期小组建立为学生的数学深度合作学习奠定扎实基础。基于此，本文就农村小学高年级学生数学课堂深度合作学习下的前期小组建设提出了几点策略，旨在提升合作学习小组的规范性、目标性以及凝聚力，为深度合作学习的开展做好铺垫。

关键词：农村小学数学高年级深度合作学习小组建设

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基于非重叠采样的高光谱图像分类

基于非重叠采样的高光谱图像分类

作者：巴梓轩西安电子科技大学

学位级别：硕士

20世纪以来,现代科学技术快速发展起来,遥感领域也是其中之一。高光谱遥感已被应用于多个领域中,如地质勘探、环境监测、医疗卫生领域等。高光谱遥感技术有着很多的研究方向,例如图像分类,图像分割,特征提取,特征融合,模式识别等。本文... 详细信息

20世纪以来,现代科学技术快速发展起来,遥感领域也是其中之一。高光谱遥感已被应用于多个领域中,如地质勘探、环境监测、医疗卫生领域等。高光谱遥感技术有着很多的研究方向,例如图像分类,图像分割,特征提取,特征融合,模式识别等。本文主要的研究方向是图像分类领域。一些基础的分类方法仅仅使用光谱信息,并不能达到较高的分类精度。后来,研究人员将空间信息引入算法中,即光谱-空间分类方法,极大地提高了分类精度。在高光谱图像分类研究中,对于训练样本的采样方式一般是随机采样法。而高光谱图像分类的研究一般是在一幅高光谱图像上进行的,所以将随机采样法用于光谱-空间分类方法时,训练集与测试集之间就会有信息上的重叠,因此无法反映分类方法的真实性能,因为无法确定是由于采用了光谱-空间分类方法还是样本重叠导致的分类精度的上升。为了更加客观地表现分类器的性能,可以通过一种非重叠采样的方式对样本进行采样,这样能够降低样本重叠的影响。为研究高光谱图像在非重叠采样方式下的分类结果,本文提出了几种基于此采样方式下的分类算法,主要工作如下:1)提出一种引入了空间信息并结合了Co-teaching思想的分类算法。算法以卷积神经网络为基础,构建了两个结构相同但初始化参数不同的神经网络,两个网络的其他设置都是完全相同的。以迭代训练的方式,对两个网络的测试集提取出可靠性较高的一部分,将其分别加入另一个网络的训练集中,然后两个网络完成迭代训练,随着训练的进行,每个网络的训练样本数量越来越多,训练样本数量的不断增多就使得空间信息更多地引入到模型训练当中,使得网络泛化性逐渐提高。使用两个网络的原因是网络本身与自己的分类结果是有很强的相关性的,如果将其所分类的测试样本再次加入到训练集中,其中分类错误的样本会严重影响分类器的性能。2)提出一种神经网络结合图像分割技术的分类方法。在进行分类任务之前先对高光谱图像进行图像分割,得到一定数量的区域块。通过神经网络对数据进行分类任务,会得到测试样本的预测标签,对于图像分割的每个区域,统计其中当前测试集中较为可靠的部分以及初始训练集的各类别的数量,通过一种多数票法得出所有的测试样本的标签,然后将测试样本以每类相同比例的加入到训练集中,通过自训练的思想进行分类任务,直到达到预定的代数或是分类精度趋于稳定。3)提出了一种基于距离判断的样本选择的自训练分类算法。通过网络分类测试集,然后分别度量每个测试样本与所有类别的初始训练集的特征中心的欧式距离,如果一个测试样本通过神经网络预测得到的标签,和它以及其邻域与某类的当前训练集的距离中最小的一类是一致的,则可认为此测试样本是置信度较高的一个样本。将所有提取到的样本按每类相同比例的形式加入到训练集中,以自训练的形式训练,训练样本的数量逐渐增加,同时也就增强训练集和测试集之间的特征信息重叠,这使得分类器的性能逐渐向好的方向发展。

关键词：高光谱图像分类非重叠采样深度合作学习图像分割自训练