高师生专业适应性与学习自我效能感的关系研究

运用《专业适应性量表》和《学习自我效能感问卷》,对600名高师生进行调查,研究结果是:(1)高师生专业适应性略高于平均水平,但并未达到理想状况。(2)专业承诺与专业自我效能感因子在性别上存在显著差异;专业适应性及其各个因子在年级上存在显著差异;专业承诺与专业自我效能感因子及专业适应性总体水平在科类上存在显著差异;非独生子女的专业适应性及其专业承诺、专业学习动力、专业自我效能水平显著高于独生子女的水平;担任过班干部的高师生的专业承诺、专业学习行为、专业自我效能感水平显著高于未担任过班干部的高师生。(3)高师生专业适应性及其各个因子与学习自我效能感及其各个因子均存在显著正相关,高师生的专业适应性能解释学习自我效能感54.2%的方差变异。     

中学学习型教师团队建设探索——以华山中学为例

学习型组织具有五个要素,即自我超越、改善心智模式、建立共同愿景、团队学习、系统思考,学习型教师团队同样要符合这些特征。为此,华山中学开展了积极探索,提出创建学习型教师团队的关键是:建立共同愿景,提升生命力;改变学习方式,增强学习力;变革管理模式,培养创造力。初步营造出了凝心聚力实现又好又快发展的良好教育氛围,促进了学校教育实践的全面开展。     

国内关于少数民族学生自主学习研究述评——基于2005-2013年相关论文的统计与分析

文章梳理归纳了2005—2013年间国内在少数民族学生自主学习的研究成果。对收集到的68篇相关文献从研究概况、研究内容、研究方法、研究对象几个方面进行了分析,并依据主要的研究内容和方法将本领域研究大体分为两个阶段：起步阶段（2005-2008）和发展阶段（2009-2013）。通过分析发现目前仍存在数量较少、层次低、重复研究多、研究深度与广度不够等不足。     

面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

中亚来华留学生汉语学习动机差异性分析

本文通过对新疆师范大学的中亚来华留学生学习动机进行调查,用差异性检验方法,从性别、学历方面进行数据统计分析,从而发现问题,得出结论,为留学生汉语学习动机问题的研究提供参考。     

多媒体教学在高校文学课中的应用

多媒体教学以其题材丰富形象、形式新颖、课堂信息量大、节约课堂时间等优势,确立了在现代教学手段中的主要地位。但现阶段的多媒体教学还存在一些需要改进之处。本文分析了高校文学课多媒体教学的利弊,探讨了多媒体教学应用中出现的问题,并提出了相应的改进对策。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

大学英语分级教学模式下的学习策略培养

大学英语分级教学模式下对学生的学习策略培养非常重要。教师在整个教学过程当中,要研究和掌握学生的语言学习习得过程,研究其学习特点,认知风格,心理特征,加强对学生学习策略的培养和指导,帮助学生积极参与、探索、建构和使用学习策略,为学生掌握学习策略提供条件与平台,使学生自觉运用学习策略自我管理、自我调控、自我评估学习过程和学习效果,不断提高自主学习的能力。     

Technical note: Finite-time regret analysis of Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation algorithm and nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand

We consider the problem of nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand and show that the problem may be formulated as an online model-free stochastic program, which can be solved by the classical Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation (KWSA) algorithm. We prove that the expected cumulative regret of the KWSA algorithm is bounded above by where κ₁, κ₂ are positive constants and T is the number of periods for any T = 1, 2, … . Therefore, the regret of the KWSA algorithm grows in the order of , which achieves the lower bounds known for parametric dynamic pricing problems and shows that the nonparametric problems are not necessarily more difficult to solve than the parametric ones. Numerical experiments further demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed KW pricing policy by comparing with some pricing policies in the literature.     

通用扩张状态观测器鲁棒飞行控制方法

针对存在参数不确定、外界干扰与测量噪声情况下飞行控制问题，提出一种基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法。首先基于状态相关的Riccati方程（SDRE）控制方法，对飞行器俯仰通道非线性模型进行扩展线性化；而后引入基于通用扩张状态观测器的控制方法，设计干扰补偿增益，实现对外界干扰的估计与补偿；最后通过在线解算状态相关矩阵及代数黎卡提方程，得出状态反馈增益与干扰补偿增益，实现对飞行器期望攻角的跟踪控制。通过与已有方法进行对比，验证了本文所提方法不仅对系统模型不确定性与外界干扰具有较强鲁棒性，而且在较大测量噪声情况下，其依然能够保证良好的跟踪控制效果，具有较强的工程应用价值。