学习行为习惯

摘要： 学习文化是中华民族优秀传统文化的重要组成部分。《论语》作为我国传统文化的经典著作,其有关学习的系列语录蕴含着丰富的学习文化,对历代学子产生了重大影响。指导小学生学习《论语》中的学习文化语录,对他们从小树立正确的学习观,养成良好的学习行为习惯,具有重要的引导与奠基作用。一、小学语文教材中《论语》语段蕴含的学习文化(一)小学《论语》语录中的学习文化内容在小学语文教材中,包含学习文化因素的《论语》语录编排在“语文园地”和课文《古人谈读书》中。

摘要： 小学阶段的教育体系中,班主任的主要工作职责在于完善班级管理,强化班级整体发展水平。充分结合精细化管理模式的核心,构建小学班主任工作计划和工作方案,要充分结合细微角度进行分析和探究,将管理方法以科学的形式呈现,并落实到具体班级管理工作过程中,促使学生在潜移默化的班级文化氛围及学习环境中养成良好的学习行为习惯,促进学生核心素质水平的全面发展。

摘要： 当前,由于一些技校学生学习基础薄弱、自控能力差、学习能力有待提升、缺乏良好的生活和学习行为习惯等,给技师学院班主任管理工作带来了巨大的难度。在新时期下,传统技师学院班主任管理育人工作模式已经无法满足学生全面发展的要求。因此,技师学院班主任应积极转变工作思路,创新管理育人模式,提升自身的管理水平。本文主要对新时期下技师学院班主任管理育人工作中的挑战及对策进行了分析和探讨。

摘要： 家家有本难念的经,同样家家都有难养的娃。每个家庭都有不同的难处,而在教育孩子,特别是孩子的学习行为习惯上,家风、家训以及家庭的文化氛围影响特别大。很多国内外研究显示,不同的家庭教养方式会对幼儿学习行为习惯造成不同的影响。正确的家庭教养方式,可以让幼儿好奇心更浓、上课专注力更高、思维更活跃、对周围事物产生兴趣越大、越爱提问和回答问题。反之,家庭教养方式若存在问题,则会让幼儿性格孤僻内向,在参加幼儿园组织的活动中不合群,上课时任性、不听安排。因此,研究出正确的家庭教养方式以及有效的培养干预策略是非常有意义的。

摘要： 小学阶段一年级是小学生形成良好学习习惯的最重要的一个阶段。只有养成良好的数学学习习惯,才能提高数学学习效率,才能获得成功。良好的数学学习习惯将使学生终身受益。

摘要： 本文对小学生良好学习行为习惯养成教育开展深入思考，从卫生行为习惯养成教育、学习行为习惯、文明礼貌习惯、安全行为习惯等方面有效分析，采取行之有效的教育方式，能够实现小学学生的养成教育工作具有丰富的成果。

摘要： 良好习惯的形成是长时间练习的成果,学生在课堂上有一个良好的学习习惯,可以创造好的课堂气氛,提高课堂效率,同时,还可以提升同学学习积极性,让学生更好地投身在学习氛围中。在现阶段,如何让同学拥有良好的学习习惯,是当前教学的重点研究问题,让老师很苦恼。下面就以初中生为例,来探讨在教学课堂中怎么让学生养成良好的学习行为习惯。

摘要： 一、课题研究的背景:小学阶段是学习习惯养成的最佳时期,如果学生在此期间能养成良好的学习习惯,学生将会终生受益。语文作为一种工具,是学生学习其他学科的基础,在语文教学中,培养学生逐步养成良好的学习习惯,并将这些学习行为自觉反复操练或不自觉重复,逐步形成与学习需要相联系的自动化学习行为习惯,是激发学生创新意识、学会学习的重要环节,也是主体学习的重要体现。我国著名教育家叶圣陶说过:“教育就是要养成习惯。”在我们的教育实践中,从无数孩子或成功或失败的案例中,我们也无数次的总结出了这样的结论:良好的学习习惯可以改变一个人一生,基于良好学习习惯对于一个人生命的重要意义,我们确定小学生语文学习习惯的培养策略作为我们的研究课题。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于虚拟交互的用户行为习惯学习模型的训练方法，该方法包括：设置每个虚拟人在虚拟场景中的行走路径；在预设时间段内控制虚拟人在虚拟场景中按照设定的行走路径进行动作，同时采集按照行走路径行走时触发的各个智能家居设备上传的行为数据；将采集到的行为数据作为相应虚拟人的训练数据，将虚拟人对应的行走路径作为相应的行为习惯标注；基于每个虚拟人对应的训练数据和行为习惯标注对用户行为习惯学习模型进行训练，得到训练好的用户行为习惯学习模型。该方法能够省时省力进行训练数据的构建，大大提高了模型训练的效率。此外，还提出了一种基于虚拟交互的智能家居控制模型的训练装置、设备及存储介质。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的用户行为习惯智能分析与预测系统，包括信息收集模块，信息收集模块的输出端电连接有信息整理模块，信息整理模块的输出端电连接有常用行为记录信息库，信息整理模块的输出端且远离常用行为记录信息库的一侧电连接有不常用行为记录信息库。本发明达到可以精准分析并推送用户常用需求的效果，该基于深度学习的用户行为习惯智能分析与预测系统，解决了目前的电子设备虽然具备一定的用户行为习惯智能分析和预测，但是无法精准的分析用户的常用需求，只是对后台采集到的日志进行分析，并且分析后无法与现有的数据库进行对比，还会推送一些不常用的需求，影响了用户体验感和便捷的问题。

摘要： 本发明提供了一种具有遗忘学习能力的智能家居用户操控行为习惯挖掘方法，结合无线或有线网络进行用户某一设备的行为操控数据的采集；将用户数据进行数据预处理，实现各维度空间数据映射到相同的数据空间；通过一种具有遗忘学习能力的自组织聚类算法得到用户若干个潜在的操控行为习惯的预测特征向量；将预测特征向量依据第二步的映射原则进行反映射还原，得到最终的符合用户操控行为习惯的智能推荐方案。该方法能够实现根据大量用户的历史操控记录数据预测用户对智能家居设备的最近期的操控行为习惯，以提高家居设备的智能化的水平。

摘要： 本发明涉及智能字库调取方法技术领域，具体为一种针对用户行为习惯的输入法智能字库调取方法，包括以下步骤，S1：基于用户所装输入法，搭建智能字库；S2：在用户的输入过程中，首先对输入内容进行初步判定，并存入字库缓存。本发明中，在智能调取字库的扩展过程中，增加字库缓存步骤，通过调取用户后续BackSpace键位状态，达成对于错词的筛除功能，并通过记录频次的设定，实现对于待录入词条的筛选功能，使得智能调取字库的扩展更加符合用户需要，在调取过程中，通过基于输入法类型和用户输入习惯的分类，使得用户在切换输入法或更替输入习惯时，该方法依然能够及时地对相应词条进行调取，大幅提升了用户的输入效率。

摘要： 本发明涉及一种基于用户行为习惯算法的智能推荐引擎系统，属于大数据和AI算法技术领域。本发明包括基于用户的协同过滤算法生成的基于用户的推荐内容列表和基于内容的协同过滤算法生成的基于内容的推荐内容列表；基于用户的推荐内容列表通过喜爱度评分模型、二元喜爱度模型进一步优化。基于内容的推荐内容列表通过内容的相似度计算模型进一步优化。基于用户的推荐内容列表中的内容优先推荐于基于内容的推荐内容列表中的内容。本发明融合多种内容过滤方法和协同过滤方法的优点，通过大数据算法实现内容和用户偏好匹配优化；本发明有效地提高推荐系统的准确性，特别是在数据量大的情况下，能显著地提高推荐结果的质量。

摘要： 一种智能盲杖的智能向导行为习惯训练方法及装置，它包括障碍信息接收端、自主训练端和测试考核端。信息接收端，用于接收行进向前、障碍止步、上下楼梯、左右分角度转向等四类智能向导行为训练信息及其组合信息；自主训练端，用于在接收到智能向导行为训练信息后，指导用户开展自主训练，学习和掌握相应的智能向导行为，逐渐形成习惯；测试考核端，用于测试用户对智能向导行为的响应，考核自主训练是否合格。如果测试考核没有通过，则反复训练；如果通过了考核，说明盲人或者视力障碍人士已经养成智能向导的响应习惯，能够在智能盲杖的智能向导下安全、便捷、友好、快速地行走，能较好地融合到社会生活。

摘要： 本发明提供一种基于用户行为习惯的应用管理方法、系统及智能终端，所述方法包括：读取终端用户的行为数据库并分析所述终端用户行为数据；计算得出所述终端用户的大概率应用数据集；根据第一预设时间参数提前启动应用进程；当所述终端用户启动应用时，将提前启动的进程附加给所述应用，并启动所述应用。本发明能够在智能终端的使用全过程中基于终端用户的行为习惯提前进行启动进程、附加进程给应用，进而提升应用的冷启动时间，有效提高终端用户的体验感。

摘要： 本发明涉及一种基于可穿戴设备的用户行为习惯预测方法，包括：采集用户日常活动时的生理数据、运动相关的数据以及用户基本特征数据；对采集的数据进行预处理；同时建立基于不同时刻和基于不同特征的Attention机制改进的LSTM模型，再使用基于全连接网络的用户行为习惯预测整合模型将两个改进模型整合在一起建立Attention‑LSTM复合模型；训练Attention‑LSTM复合模型；通过已训练好的Attention‑LSTM复合模型预测用户的行为习惯，包括用户日常活动时的生理数据和运动相关的数据走势；结合可穿戴设备可以以较低成本获取大量数据的优势，最终提升对用户未来行为习惯预测的精度；本发明联合可穿戴设备可以对人们自身行为习惯进行监测和预测，有利于及时纠正当下人们不健康的行为习惯。

摘要： 本发明公开了一种面向移动环境的学习行为习惯发现量化系统及方法。针对传统方法主观性太强，时效性有限，只能测量出问卷设计者提前设定习惯等方面的缺点，本发明拟采用基于数据驱动的方法，实时收集移动学习环境中学习者与平台交互的活动记录、所处位置和生理状态等外显和内隐的学习行为习惯关联数据，并将收集到的数据通过数据变换和数据清洗等方法处理为便于机器识别和计算的习惯特征数据集，进而基于聚类算法计算并发现学习行为习惯。针对传统方法无法量化学习者学习行为习惯强度的问题，本发明基于赫尔学习理论中强化次数与习惯强度之间的函数关系，量化学习行为习惯。最后，从学习行为习惯的描述、持续时长和强度三个维度表征学习行为习惯。

摘要： 本发明公开了一种面向移动环境的学习行为习惯发现量化系统及方法。针对传统方法主观性太强，时效性有限，只能测量出问卷设计者提前设定习惯等方面的缺点，本发明拟采用基于数据驱动的方法，实时收集移动学习环境中学习者与平台交互的活动记录、所处位置和生理状态等外显和内隐的学习行为习惯关联数据，并将收集到的数据通过数据变换和数据清洗等方法处理为便于机器识别和计算的习惯特征数据集，进而基于聚类算法计算并发现学习行为习惯。针对传统方法无法量化学习者学习行为习惯强度的问题，本发明基于赫尔学习理论中强化次数与习惯强度之间的函数关系，量化学习行为习惯。最后，从学习行为习惯的描述、持续时长和强度三个维度表征学习行为习惯。