理解教育

摘要： 涵盖“理智的或客观的理解”和“人类主体间的相互理解”两个层面的理解对于以资格化、社会化和主体化为重要教育目标的学校教育有着重要价值。但教育实践中,“理解教育”面临困境:学校教育过程中存在着理解教育的缺失和错位,导致了学生理解意识和理解能力的匮乏,阻碍了教育目标的达成和受教育者获得良好生活。这种困境既与学校开展理解教育的意识不足、能力欠缺有关,也与社会文化环境有关,“理解”活动本身的特性也会给理解教育的推进带来困难。但通过引导意识层面的自觉、方法层面的对话,以知识为基础、思维为保障、意志品质为加持,有限度的、智慧的“理解教育”便是有希望实现的。

摘要： 在整个中职学生的教育过程中,老师需要对学生进行尊重、了解和理解,以一种宽容之心对学生所出现的问题进行解决。那么在本篇文章中,我们主要是简单的探讨理解教育在中职学生教育管理中的运用。

摘要： 对学生正面管教,把理解教育应用到平时教育教学中,多方面理解学生,多角度、多方位地改变教学方式方法,根据学生的个体差异,采用不同的方法做好学生的个别教育,主动与后进生即学习困难生沟通与交流,可尽早让他们适应高中学习与生活,使他们学有所获,学有所乐!

摘要： 护士作为医疗工作的重要承担者之一,在临床工作中要具有敏锐的观察力、良好的沟通技巧以及具有"慎独"精神的职业素质,因此在临床中对新入职护士的带教尤为重要.但往往由于外部环境、被带教者和带教者的一些因素,使得带教效果进展缓慢,甚至新入职护士因新工作环境适应不良而离职.直接影响了医院的服务成本和服务质量.建构基于心理学的蛛网式临床带教模式提出了解决问题的框架,为新入职护士和带教老师的高效学习、工作打牢心理基础,使带教工作事半功倍.

摘要： 当前,新冠肺炎在全球持续蔓延,一些国家的疫情形势仍不容乐观。在全球化不断深入的背景下,面对这次波及甚广的全球公共卫生危机,人类应该从命运共同体构建的基础上,进行一些思考。对教育工作者而言,也应该在开展教育工作的过程中,培养学生的人类命运共同体意识。在教育理念中提倡"觉知力"的生活方式提倡生态保护的"觉知力",培养可持续发展理念。在这里,"觉知力"是指我们的行为和饮食需要以与自然和谐、与自我和谐的方式去生活。

摘要： 科学设计课堂活动,增强课堂活动的趣味性、参与性、可操作性,以情促智,关注学困生,激发学生学习兴趣,提高课堂效率,在教学活动中孕育学生美好的情感世界,促成学生全面发展.

摘要： "没有实践就没有理解,没有理解也就没有真正的人的实践."基于解释学的理解理念,提出教育领域的理解教育观,试着给出理解教育实践的理论架构与"教""学"通道.基于师生视界探求,走向文本意义的发现课堂成了理解教育视野下母语教育的首要前提与基础;基于学生成长诉求,走向文本意义的发现课堂成了理解教育视野下母语教育的首要任务与中心.由此获得形而上的哲学启示:课程筹划促进理解主体精神成长,且互相融通、互相观照、臻于至善.

摘要： 本文介绍了在班级中实施理解教育基本理论和现实背景，分析了文献资料法、讨论法和行动研究法等实施方法，提出了理解氛围的营造；理解观念的促成；以及“理解教育”在课程教学中实施学科自然分材教学等具体的实施情况和达成的目标。

摘要： 青岛崂山第二中学决定实施理解教育以来，首先实行了“两册分离”，广大教师积极探索、勇于实践。为推讲理解教育在该校的落室，现决定在全校实施“自然分材教学”。本文介绍了自然分材教学的含义，从心理准备、创读求新、普补分读等方面分析了自然分材教学的主要环节，提出正确认识和对待自然分材教学的建议。

摘要： 本申请提供了一种自然语言理解模型训练方法、自然语言理解方法及装置，涉及人机对话技术领域，其中，自然语言理解模型训练方法包括：获取模型训练语料，抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，得到每种自然语言理解任务对应的自然语言理解子模型，根据自然语言理解子模型，获取自然语言理解模型。本申请通过抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，从而减小模型整体规模，大大减少了GPU资源的需求，提升了资源利用率，并且缩短了系统响应时间。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 理解辅助系统(10)辅助享受记笔记服务的有听力障碍的人理解。理解辅助系统(10)包括：理解辅助服务器(1)；客户端(2)，其供笔记员使用；客户端(4)，其供检查笔记员记下的笔记的检查者使用；客户端(3)，供有听力障碍的人使用。理解辅助服务器装置(1)包括：文本接收单元(11)，其被构造成从客户端(2)接收通过笔记员的笔记而得到的文本数据；文本发送单元(17)，其被构造成将接收到的文本数据发送到客户端(4)；和数据通信单元(16)，其被构造成从客户端(4)接收已检查完成的文本数据并且将已检查完成的文本数据发送到客户端(3)。

摘要： 实施方式公开了对多个内容类型的教育性内容的基于理解性的识别。一种方法包括：确定与用户请求相对应的内容项的相应的理解性排名信号，该理解性排名信号基于从至少一个机器学习模型为内容项生成的学习属性分值；确定与用户请求相对应的用户的学习水平；基于学习水平和内容项的相应理解性排名信号之间的映射来对内容项进行排名；以及根据内容项的排名来提供对于内容项的推荐。

摘要： 本发明公开了一种面向教育机器人视觉理解的头部姿态估计方法及系统。该方法包括步骤：分别获取不同时刻的教育机器人采集的学习者的头部姿态的3D点云数据和红外图像数据；分别对不同时刻的所述3D点云数据和所述红外图像数据进行预处理；分别将预处理后的不同时刻的所述3D点云数据和所述红外图像数据输入到训练好的头部姿态识别模型，获取不同时刻的头部姿态识别结果；根据不同时刻的头部姿态识别结果的变化，确定学习者的动作指令，根据所述动作指令生成所述教育机器人的控制指令。本发明可以使教育机器人准确理解学习者的意图，促进精准化教学和个性化学习。

摘要： 一种机器阅读理解方法、机器阅读理解装置及非暂态计算机可读取媒体,机器阅读理解方法包含以下步骤：由处理器对至少一历史对话数据以及现在问题数据分别执行关联扩增自注意特征撷取处理以取得至少一历史对话特征以及现在问题特征；以及由处理器依据至少一历史对话特征以及现在问题特征执行机器阅读理解分析以取得回应输出。本实施能有效校正单句无法理解的情况，提升对话式人工智能的体验，并提高机器阅读理解的准确度。

摘要： 具有多个语音理解引擎的智能语音理解系统和智能语音交互方法。智能语音理解系统包括：非采用转写的方式处理语音的第一语音理解引擎，采用转写的方式处理语音的第二语音理解引擎，以及理解结果判定单元，第一语音理解引擎的语音处理单元对语音进行处理，获得编码序列形式的语音数据，自然语言理解单元通过自然语言理解模型基于编码序列形式的语音数据来获得与语音对应的意图；第二语音理解引擎的语音处理单元对语音进行转写处理，获得文本形式的语音数据，自然语言理解单元通过自然语言理解模型基于文本形式的语音数据来获得与语音对应的意图；理解结果判定单元根据两个语音理解引擎的理解结果来判断与语音对应的意图。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置。其中，训练方法包括：获取语义训练样本，其中，语义训练样本包括第一样本词语、第二样本词语以及与第一样本词语和第二样本词语对应的语义关系标签；将语义训练样本输入至预训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得语义训练的阅读理解模型；获取文本训练样本，其中，文本训练样本包括样本文本、样本问题和样本答案；将文本训练样本输入至语义训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得目标阅读理解模型。本申请所述的训练方法及装置，可以有效提升答案的准确率，提高模型训练效果。

摘要： [课题]有效地提高被训练者的文章阅读理解能力。[解决方案]本发明的训练系统具有数据存储单元1、数据读出单元2、数据输出定时控制单元3、显示单元4、训练内容设定输入单元5、声音输出单元6作为其主要部分的结构，向被训练者提供具有如下的4个训练阶段的训练方法：(1)第1训练阶段：以游戏感觉来锻炼右脑的对文字的变换力的阶段。(2)第2训练阶段：对针对单词/短语的脑内图像唤起力进行锻炼的阶段。(3)第3训练阶段：将汇总后的文章进行“右脑阅读”的更实践性的阶段。(4)第4训练阶段：通过手写来输出所阅读理解的文章的内容的阶段。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。