基于问题式学习

摘要： 目的探讨互联网平台中思维导图工具Process On辅助PBL在医学研究生教学中的应用。方法文章研究对象为我校全体急诊医学硕士研究生,共24名学生根据授课模式的差异分为12名的试验组与12名的对照组,对照组实行PBL法,试验组实行Process On与PBL结合教学法。结果试验组闭卷考试结果测试得分为(85.43±6.16)分,对照组学生成绩为(79.67±6.02)分,两组数据差异有统计学意义(P<0.05);试验组OSCE得分为(81.67±5.37)分,对照组OSCE得分为(73.33±6.75)分,差异有统计学意义(P<0.05);试验组教学结果满意度得分为(89.17±3.43)分,对照组学生对教学测评评分为(82.08±5.12)分,两组数据差异有统计学意义(P<0.05)。结论在急诊专业研究生教学中采用Process On与PBL相结合教学方法,急诊医学研究生更容易掌握专业知识,提升科研素质涵养并增加对教学的认可。

摘要： 目的:探讨以问题为基础的促进性学习教学法在病理学技术实践教学中的应用价值.方法:选择2019—2020年接收的46名病理技术专业学员作为研究对象,根据入科时间段将他们分为对照组与实验组,每组23人.实验组采用以问题为基础的促进性学习教学模式,对照组采用传统教学模式,比较两组学员在学习阶段结束后的综合考试成绩和问卷调查结果.结果:实验组学员的理论知识、实践技能操作和实例分析能力考核成绩分别为(88.96±4.29)分、(86.96±4.19)分和(84.65±4.99)分,均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05).实验组问卷调查教学方法认可度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05).结论:基于问题的促进性学习教学方法在病理学技术实践教学中具有较好的效果,值得推广应用.

摘要： 目的 探讨在多学科综合治疗团队模式(multidisciplinary team,MDT)的理念下思维导图联合基于问题式学习(problem-based learning,PBL)教学模式在胃肠外科住院医师规范化培训中的应用效果.方法 以2020年1—12月在中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)胃肠外科轮转进行规培的62名住院医师为研究对象,规培时间为3个月.随机将所有学员分为对照组32名(采用MDT理念下的传统教学法)和试验组30名(采用MDT理念下思维导图联合PBL教学法),通过对比两组学员性别、年龄、入院成绩、出科考试成绩及教学满意度,评价两种教学方法对规范化培训学员的教学效果.结果 试验组在出科考试中基础理论、病历分析和问诊查体的考试成绩显著高于对照组,差异有统计学意义(P0.05);试验组学员在教学满意度各项评分结果均显著优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05).结论 在胃肠外科规培临床教学中运用MDT理念下思维导图联合PBL教学模式有利于提高学员的专业知识掌握水平和病例综合分析能力,并提升学员对教学模式的认可.

摘要： 基于问题式学习(Problem-Based Learning)近几年受到了广泛重视,是基于现实世界问题的以学生为中心的教学方式,将PBL应用到课程开发从而指导信息技术的教学具有重要的实践价值.笔者以初中App Inventor课程为例,从课程开发的课程目标、目录框架、课程内容、课程资源、课程评价和课程实施等六个方面进行研究,旨在培养学生充分运用信息技术知识分析问题和解决问题的能力.

摘要： 目的:分析基于问题式学习的医学模拟教育在规培生带教中的应用.方法:选取2017年11月-2018年2月我院带教的规培生102例,随机数字表法分为两组,对照组应用问题式学习进行带教,研究组应用基于问题式学习的医学模拟教育.比较两组考核成绩、教学效果评价满意度.结果:研究组基本理论知识、病例分析、实践操作均高于对照组(P<0.05);研究组团队协作精神、增强学习能力、增强学习积极性、教学目标明确满意率均高于对照组(P<0.05).结论:在规培生带教中,实施基于问题式学习的医学模拟教育效果理想,提高考核成绩以及对此教育方式的满意度,临床上应当进一步推广应用.

摘要： 基于问题式学习(PBL)是一种颇具潜质的教学模式,长期以来,教育界对其研究方兴未艾.文章在阐述基于问题式学习的产生及特点的基础上,重点从学习动机与兴趣、知识习得、能力培养等三个方面对其教学价值作了较为深入的分析与解读.

摘要： 传统的生理学教学模式多采用传授效率较高的讲授教学法。单向式灌输的课堂致使学生的思维独立性和学习自主性逐渐在课堂中消解决。为改善现状,尝试以细胞膜的物质转运功能为例设计具体的实施方案,探讨角色扮演和PBL混合教学模式在生理学教学的可行性和意义。

摘要： 基于问题式学习(PBL)是一种颇具潜质的教学模式,长期以来,教育界对其研究方兴未艾。文章在阐述基于问题式学习的产生及特点的基础上,重点从学习动机与兴趣、知识习得、能力培养等三个方面对其教学价值作了较为深入的分析与解读。

摘要： 与传统教学法相比,PBL(problem-based learning)在课程整合的基础上强调案例学习、早起临床浸入以及自主学习;而中医学科强调整体观念、强调基于临床现象的观察,其知识呈现社会性、情境性、构建性、复杂性、默会性等特点,中医药人才培养更为注重医学与人文的融合(儒医结合)、基础理论与临床的结合、批判性思维培养、以及中医"悟性"的培养,二者在很多方面存在共性.自2003年起,学校引入PBL理念,按照中医学科特点以及学生认知规律,选取不同学习阶段的15门中医药核心课程开展PBL教学实践.同时,优化课程组织模块,针对不同课程的教学目标和特点,整合相关课程内容,调整课程教学目标,将这些课程划分为中医经典课程、基础理论课程、临床课程、技能学习课程等4大模块.PBL教学改革紧紧围绕中医思维建立和能力培养中中医哲学观与辨证论治的基本思维方法、中医学的文化特征、从中医经典中体验知常达变的基本方法等几个关键和典型的问题开展,每个模块分别承担不同教学任务.调查研究显示,学校学生对PBL教学模式的满意率达84.75％,学生反映PBL教学改变了大家学习、思维方式,增强了大家的协作精神.

摘要： PBL是以问题为基础的教学模式,优势明显:能有效培养学生辨证思维,激发学生学习中医的热情,增强学生的竞争意识和团队精神.将PBL模式引入中医临床学科教学将会使其成为传统师承教育及现代LBL教学模式的完美补充.遵循以学生为本，激发学生学习中医的热情、培养学生的中医辨证思维为教学改革的目标，就一定能探索出适合中医临床学科课程教学的教学方法。

摘要： PBL是以问题为基础的教学模式,优势明显:能有效培养学生辨证思维,激发学生学习中医的热情,增强学生的竞争意识和团队精神.将PBL模式引入中医临床学科教学将会使其成为传统师承教育及现代LBL教学模式的完美补充.遵循以学生为本，激发学生学习中医的热情、培养学生的中医辨证思维为教学改革的目标，就一定能探索出适合中医临床学科课程教学的教学方法。

摘要： PBL是以问题为基础的教学模式,优势明显:能有效培养学生辨证思维,激发学生学习中医的热情,增强学生的竞争意识和团队精神.将PBL模式引入中医临床学科教学将会使其成为传统师承教育及现代LBL教学模式的完美补充.遵循以学生为本，激发学生学习中医的热情、培养学生的中医辨证思维为教学改革的目标，就一定能探索出适合中医临床学科课程教学的教学方法。

摘要： PBL是以问题为基础的教学模式,优势明显:能有效培养学生辨证思维,激发学生学习中医的热情,增强学生的竞争意识和团队精神.将PBL模式引入中医临床学科教学将会使其成为传统师承教育及现代LBL教学模式的完美补充.遵循以学生为本，激发学生学习中医的热情、培养学生的中医辨证思维为教学改革的目标，就一定能探索出适合中医临床学科课程教学的教学方法。

摘要： 本发明涉及一种基于对抗式学习与多模态学习的点云语义分割方法与系统，该方法包括如下步骤：在源领域与目标领域上，建立3D点云数据与2D前视图像之间的对应关系，将3D点云数据上的标签传递至2D前视图像的采样点上；根据包含类别标签的源领域数据以及无类别标签标注的目标领域数据，对判别器、二维图像子网络以及三维点云子网络进行训练，至收敛后以建立得到点云语义分割网络模型；将目标领域中的3D点云数据以及对应的2D前视图像输入至点云语义分割网络模型中，经语义分割网络模型计算得出点云语义分割结果。本发明提出的点云语义分割方法，可提高模型从源领域到目标领域的泛化性，并减小了标注的工作量。

摘要： 本发明提供了一种基于堆叠式宽度学习模型的在线学习芯片，包括主控制器、存储器和可重构处理单元阵列；其运行方式是：主控制器读取控制码，控制配置信息存储器向可重构处理单元阵列输出初始化的配置信息；可重构处理单元阵列根据初始化的配置信息将各个特征节点和增强节点一对一配置到处理单元；输入存储器将识别训练样本特征输入到模型电路中；将处理结果输出到输出存储器，之后将性能值信息反馈回主控制器；判断计算所得的性能值大小,以更新配置信息存储器中的宽度配置信息或深度配置信息；当计算所得的性能值≥设定的性能阈值时，在线学习停止，在线学习芯片固化。该芯片可计算资源低，功耗低，实时性强，具有在线学习能力。

摘要： 一种基于产生式对抗学习网络的领域学习方法，包括以下步骤：1)收集源域人脸图像集，用人脸检测器定位人脸位置并抠出人脸图像；2)构建产生式神经网络G，输入输出为相同分辨率的人脸图像，其中输入为收集的特定应用场景人脸图像，输出为转换后的图像；3)构建分类神经网络D，运用卷积神经网络神经元，输入为产生式神经网络的输出图像和人脸分类器的训练图像，输出为两种输入图像的分类；4)采用异步方式迭代训练产生式神经网络G和分类神经网络D；5)在指定场景进行人脸识别时，先将输入人脸图像I进行转换G(I)，将转换后的人脸图像输入人脸识别模块得到人脸识别的结果。本发明对通用人脸识别器适应能力较强、数据成本较低。

摘要： 本发明公开的一种基于监督学习和半监督学习双重信息的迭代式标签噪声识别算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明将监督和半监督学习结合起来，对于监督学习部分，通过软多重投票方式，产生监督学习噪声识别结果；对于半监督学习部分，基于监督学习产生的纯净数据训练的分类模型，对无标签数据集进行标记，标记后的无标签数据作为训练集，用加权KNN方法对标签数据集进行检测产生噪声识别结果；最终将噪声识别结果结合起来产生最终识别结果。本发明算法还采取迭代方式，每次迭代输入的待测样本为上次迭代时过滤掉噪声后的剩余样本。同传统噪声识别算法比，该发明结合了更多互补信息，同时辅以迭代方式，能更好促进噪声识别准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于元学习的深度强化学习求解多目标旅行商问题的方法，包括以下步骤：S1：定义多目标旅行商问题；S2：将多目标旅行商问题按照权重加和的方式分解为一组单目标优化的子问题；S3：构建基于元学习的深度强化学习算法框架并对深度强化学习算法框架中的元模型进行训练；S4：对于步骤S2中得到的每一组单目标优化的子问题，所述元模型进行步数的参数微调得到对应的子模型；S5：利用子模型求解子问题；S6：所有子问题的解的集合为多目标旅行商问题的解。本发明方法只需要训练好一个元模型，便能对任意给定的权重只需要对该元模型做少量的参数更新便能快速微调出该权重对应的模型并得到令人满意的解。

摘要： 本发明公开了一种基于度量学习的自引导式混合数据表征学习方法及系统，本发明方法包括针对P引导机和C引导机两个相互耦合的三层神经网络进行交替训练的步骤，且每一轮交替训练包括：计算P引导机中三元组所对应的表征，根据所得表征计算指导信息并输入C引导机中指导C引导机的训练，更新C引导机中的参数，计算C引导机中三元组所对应的表征，再根据C引导机中的表征计算指导信息传入P引导机中指导P引导机的训练，更新P引导机中的参数。本发明不仅能从特征层面反映特征之间的耦合关系、可学习到包含离散特征和连续特征耦合关系的混合数据表征，也能有效反映数据对象之间的差别、通过相互学习机制可以实现数据对象之间的区分性。

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的自适应多信道分布式深度学习方法，称为分层梯度压缩(LGC)，包括如下步骤，建立基于强化学习的自适应多信道分布式深度学习框架；框架内部每个设备计算局部梯度；框架内部的压缩器压缩梯度；通过多个通道将压缩梯度的编码层发送到边缘服务器；服务器接收所有客户端的梯度数据并进行结果计算，而后发送至框架内所有设备；每个设备使用更新后结果数据更新本地模型，利用所提出的基于学习的控制算法评估了LGC的性能，结果表明，与基准方法相比，使用此算法，LGC显着减少了训练时间，提高了资源利用率，同时实现了相似的准确性。

摘要： 本发明结合生成式对抗模仿学习的方法提出一种基于RLKGR‑GAIL的知识图谱推理算法用于改进现有的基于强化学习的知识图谱路径推理模型。内容主要包括：提出了RLKGR‑GAIL算法，并给出了相应的总体框架图，然后在根据已有的维修文本构建的飞机维修领域知识图谱数据集，并和已有的知识图谱推理算法设置了对照实验，实验结果表明RLKGR‑GAIL模型关系链路预测任务上相较于其他模型都具有一定优势，证明了本文的RLKGR‑GAIL模型的优越性。

摘要： 本发明公开了一种应用于分布参数系统建模的时空耦合学习方法,涉及到深度学习、建模等领域，解决了数据驱动的分布参数系统建模时，由于空间和时间是内在耦合的，时空可分性的假设通常不成立的问题，将稀疏自编码器网络与多层神经网络相结合，提出了一种新的深度学习体系结构，既保持了模型的时空耦合特性，又增加了模型的自由度，给出一个没有精确偏微分方程描述的高维系统，利用收集的输入和输出数据对降维模型及其时间动力学进行联合学习，然后应用学习到的模型预测低维表示和重建高维输出，实例验证，与经典的时空分离模型简化方法相比，本发明具有更好的建模精度和更低的内在维数。

摘要： 本实用新型涉及学习机技术领域，且公开了一种基于奖励式学习系统的智能学习机，包括学习机本体，所述学习机本体的右侧粘合有底层护垫，所述底层护垫的右侧粘合有外层护垫，所述外层护垫通过底层护垫与学习机本体粘合，所述外层护垫右侧的顶部和底部均粘合有防滑垫脚，所述学习机本体的顶部和底部均粘合有防摔垫；在学习机本体的顶部、底部和右侧分别设置防摔垫和外层护垫，利用防摔垫和外层护垫替代传统的保护壳，并且外层护垫和底层护垫采用可撕取结构，可以按照需要进行更换；手握护垫和支撑片之间采用可撕取结构，可以按照需要随意更换手握护垫，手握护垫较为柔软，可以防止硌手，增强使用者手握学习机本体的舒适性。