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激发学生主动学习的教学方法: 热度 9 小水獭 2015-6-30 10:54; Classroom Activities Fostering Active Learning (adapted by C. Sealfon from Table 2 of the PCAST report) 来源于 www.princeton.edu/cst 上周参加了学校的教学指导讨论会，示范老师提供了普林斯顿大学的一份材料。我觉得非常有新意。在这个网络教学的时代，需要有独特的方法将学生吸引到课堂。 1）Small group discussion and peer instruction (also called Think- Pair-Shareor ConcepTests) 小组讨论和同行提示（也称“思考 –配对-分享”或“ConcepTests” 学生回答由导师提出的问题，再讨论彼此之间的答案。教师挑选某个学生起来解释他们得到的共识答案。（挺喜欢这个，课堂讨论促进思考） 2）Effective use of clickers有效利用答题器利用手持式答题器可以允许学生针对多选题实时匿名投票。 3）One-minute papers 简答题上课前提供一个开放式的问题，学生花 1分钟写他们的答案索引卡，课后由讲师收集。通常给出的问题是问学生什么是最重要的概念？他们学会了什么？还有什么尚不清楚？（让学生带着问题听课） 4） Interactive lecture demonstrations (ILDs) 学生对课堂演示结果的预测。然后，他们观察实验或示范，描述的结果，并讨论和反思观察到的结果。 5） Case studies （常根据真实故事）详细描述一个情况，学生进行推理并给出决定。 6）Concept mapping 学生画出一个示意图（比如流程图），并标识出一个特定的主题所涉及到的各种思路以及相互联系。 7）Tutorial worksheets 学生通过手中的引导图，引导他们通过逻辑链条来解决问题或理解概念。学生在小群体中讨论，同时指导老师在教室中各个小组旁走过，同时提问有针对性的问题并引发讨论。 8）Problem-based learning 学生分组合作，以解决复杂的，多方面的，现实的问题，共同研究和学习背景资料。 9）Just-in-time teaching 学生在上课前几个小时网上提交问题的答案。给分基于答案的完整度完成和付出的精力，而不是正确性，并基于此准备教师的教案。（有针对性提供指导） 10）Analytical challenge before lecture (also called invention activities) 在了解答案的问题之前，学生做出预测或试图回答该问题。这种尝试的努力是比答案的精确性更重要。（这个喜欢，头脑灵活的学生会特别突出，虽然是“发明活动”实际上如果课后做了很多功课读了很多材料的学生也会突出） 11）Computer simulations and games 学生使用的互动式计算机模拟或者网络游戏的可视化功能，进行预测，得到及时有针对性的反馈。从而完善自己的直觉，并可进行与分析虚拟实验。（这是未来发展趋势，电子游戏多方面刺激感官） 12）Group tests 学生面对两次相同的测试。第一次，学生单独回答的问题（如在正常的测验），并提交他们的答卷。然后，学生们小组讨论同样的问题。然后小组提交一个都认可的答案。如果一个学生的答案是正确的，而且是少数，但是他能说服小组成员成为小组共识，他的得分将很高。（这个赞！因为常常会因为随大流而放弃了自己的判断，而这个考核方式促进了坚持自己的思考） 13）Random calling 教师将学生名字写在扑克牌上，抽牌来随机叫学生回答问题。然后，并保持沉默数十秒至让大家来思考答案。教师选择学生回答。然后，教师再随机叫另一个学生来评论前一个学生的答案。 14）Writing with peer review 学生采用由老师提供标准，来评价彼此的作业。（同行评审，从娃娃抓起，O(∩_∩)O哈哈~）; 个人分类: 活色生香de生物科学|9376 次阅读|20 个评论

机器学习那些事——学习类型: zhaiyujia2013 2014-6-13 12:21; 对于机器学习的方法已经有很多介绍，做一个小小的汇总和理解。监督学习 Supervised learning 监督式学习（ Supervised learning ），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类）。一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例（输入和预期输出）后，去预测这个函数对任何可能出现的输入的值的输出。要达到此目的，学习者必须以合理（见归纳偏向）的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。在人类和动物感知中，则通常被称为概念学习（concept learning）。 BY Wiki 对于监督学习的理解，我们可以看做人学习的过程。我们小的时候不认识什么是鸟，这时候父母会跟我们说，这是鸟，有羽毛，会飞，有尖尖的嘴，在树上筑巢……这些就是特征，当我们见过的鸟多了，我们会形成一种认识模式，这就是所谓的泛化模型，那么在以后我们碰到新的鸟的时候，我们就会自动对其进行归类。父母给我们看的鸟，讲的故事就是训练数据，而我们的人脑可以看做是假设空间，即由输入到输出的映射所包含的模型的空间集合，人脑在理解的过程中会产生一个个的想法和不同的分类方法，这就是算法，而不同的理解，也就是不同的算法可能会对接受的信息，也就是鸟的记忆方式和分类方式产生影响，比如说我们刚见到鸟的时候会认为，带羽毛的就是鸟，带翅膀的就是鸟或者嘴巴尖尖的就是鸟，这就是提取不同特征的过程，而输入数据的表现方式也就是我们采用不同的方法对数据进行特征提取，建立特征空间。在输出结果之后，我们还需要对结果进行一个评价，看看我们认识是对的还是错的，从而选择最好的学习模式，也就是利用评价准则选取最优模型，训练得到的最优模型就可以让我们认识更多的鸟了，那就是测试数据干的事了。非监督学习 supervised learning 也叫做有无监督学习，其实都差不多，无监督学习(unsupervised learning):设计分类器时候，用于处理未被分类标记的样本集目标是我们不告诉计算机怎么做，而是让它（计算机）自己去学习怎样做一些事情。非监督学习一般有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确的分类，而是在成功时采用某种形式的激励制度。需要注意的是，这类训练通常会置于决策问题的框架里，因为它的目标不是产生一个分类系统，而是做出最大回报的决定。这种思路很好的概括了现实世界，Agent可以对那些正确的行为做出激励，并对其他的行为进行处罚。 By 百度百科对于非监督学习的理解，举个栗子。这是在没有训练数据的情况下，我们对未知没有认识，而当我们遇到新鲜事物的时候，人脑会对这些事物的特征进行一个分析，并做一个记录，当我们遇到具有相同特征的大量相似事物的时候，我们就会产生一个这种事物的集合，也就是聚类了。当然，我们在进行一个非监督学习的时候，对聚类的结果并不会知道类的名称是什么，我们只是知道它们相似，而为什么相似，则是通过提取的特征的相似度进行判断的。半监督学习 semi-supervised learning 半监督学习有两个样本集,一个有标记,一个没有标记.分别记作 Lable={(xi,yi)},Unlabled={(xi)}.并且数量上,LU. 1. 单独使用有标记样本 ,我们能够生成有监督分类算法 2. 单独使用无标记样本 ,我们能够生成无监督聚类算法 3. 两者都使用 ,我们希望在1中加入无标记样本,增强有监督分类的效果;同样的,我们希望在2中加入有标记样本,增强无监督聚类的效果. 一般而言,半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类.也就是在1中加入无标记样本,增强分类效果. http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733371 那么我们该如何理解呢，首先，我们认识了一部分已经确定是鸟的样本，并有了一部分分类，然后加入一个新的事物，这个事物是通过我们进行判断之后确定的，最接近鸟的特征的对象，然后通过新产生的训练集对剩余的对象集合进行训练，最后我们就将所有的鸟识别出来了。半监督学习问题从样本的角度而言是利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习，也就是说刚开始可能我们只认识一只鸟，我们在这只鸟的基础上，去认识更多的鸟，最后得到一种最好的认识方法。 http://www.tuicool.com/articles/RbMVZz http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733371 因此，我们强调半监督学习 “是在不需要人工干预的条件下由算法自行完成对无标记数据的利用”。直推学习transductive learning 在我们提到利用未标记数据进行学习的时候，通常是指半监督学习，而直推学习有时也会纳入半监督学习的范畴，不同的是，直推学习假设未标记的数据就是最终要用来测试的数据，学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力。相对应的，半监督学习在学习时并不知道最终的测试用例是什么。半监督学习解决的是一个更加泛化的问题，更一般的问题，有人用“开放的世界”来形容，而直推学习则解决的是一个更加特定的问题，用“封闭世界”来形容。当我们需要解决只有少量标注样本的时候，一种是通过归纳法来进行学习，另一种则是可以通过直推学习进行，而两者的不同在于，归纳法讲从个体到整体，在从整体到个体的方法，而直推学习则是从整体到个体，从一开始就全局考虑。举个栗子，比如说，在图中给出了少量的标记点，如果判断其他未标注点的类别，并使用距离判断的话，红色标注点最近的类别是A，但我们从总体来看，其本身应该属于B类别。也就是说直推学习会利用图中所有的点的信息进行判断，其具体做法首先是对整体进行聚类，然后通过聚类中某些已标记点进行类别划分，再对点与所属类别的相似性，或者说距离进行分类。这种方法相比较与监督学习，也就是归纳法的好处显而易见，但是我们发现，当有新的点的加入时，算法需要重新进行计算，加入的点越多，数据量越大，其计算复杂度和时间会越大。也有人将其称之认为转导推理，详细内容见： http://www.cnblogs.com/siegfang/p/3424003.html 主动学习 active learning 有的时候，有类标的数据比较稀少而没有类标的数据是相当丰富的，但是对数据进行人工标注又非常昂贵，这时候，学习算法可以主动地提出一些标注请求，将一些经过筛选的数据提交给专家进行标注。这个筛选过程也就是主动学习主要研究的地方了，怎么样筛选数据才能使得请求标注的次数尽量少而最终的结果又尽量好。主动学习的过程大致是这样的，有一个已经标好类标的数据集K(初始时可能为空)，和还没有标记的数据集U，通过K集合的信息，找出一个U的子集C，提出标注请求，待专家将数据集C标注完成后加入到K集合中，进行下一次迭代。按wiki上所描述的看，主动学习也属于半监督学习的范畴了，但实际上是不一样的，半监督学习和直推学习( transductive learning )以及主动学习，都属于利用未标记数据的学习技术，但基本思想还是有区别的。如上所述，主动学习的“主动”，指的是主动提出标注请求，也就是说，还是需要一个外在的能够对其请求进行标注的实体(通常就是相关领域人员)，即主动学习是交互进行的。我们说，在我们对鸟类进行认识的过程中，我们会寻找一些对象去询问身边的人，这种类别是不是鸟啊，如果答案是肯定的，我们会对这个对象进行记录，然后再运用到以后的认识过程中。强化学习强化学习(reinforcement learning)是人工智能中策略学习的一种，是一种重要的机器学习方法，又称再励学习、评价学习. 是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来. 强化学习一词来自于行为心理学，这一理论把行为学习看成是反复试验的过程，从而把动态环境状态映射成相应的动作。它通过不断尝试错误，从环境中得到奖惩的方法来自主学习到不同状态下哪些动作具有最大的价值，从而发现或逼近能够得到最大奖励的策略。它类似于传统经验中的“吃一堑长一智”。原理与模型考虑建造一个可学习的机器人，该机器人(或agent)有一些传感器可以观察其环境的状态(state)并能做出一组动作(action)来适应这些状态。比如：一个移动的机器人有摄像头等传感器来感知状态，并可以做前进，后退等动作。学习的任务是获得一个控制策略(policy)，以选择能达到的目的的行为。强化学习基本原理也是基于上面的思想：如果 Agent 的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么 Agent 以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent 的目标可被定义为一个奖赏或回报函数(reward)，它对 Agent 从不同状态中选取的不同动作赋予一个数字值，即立即支付(immediate payoff)。比如机器人寻找箱子中的回报函数：对能找到的状态-动作赋予正回报，对其他状态动作赋予零或负回报。机器人的任务执行一系列动作，观察结果，再学习控制策略，我们希望的控制策略是在任何初始离散状态中选择动作，使 Agent 随时间累积中发现最优策略以使期望的折扣奖赏(回报)和最大。如图描述：Agent选择一个动作(action)用于环境，环境(Enviironment)接受该动作后状态(state)发生变化，同时产生一个强化信号(奖赏reward)反馈给Agent，Agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-robocode2/; 个人分类: 机器学习|3516 次阅读|0 个评论

从填鸭式学习到填鸭式研究: 吴信 2013-12-8 17:43; 我一直在反思到底是什么抹杀了我们年青人的主动学习的兴趣。总是在想怎么才能够提高研究生的主动学习和主动思考的能力，想的头发都白了几根了，试了几条办法，还是没有找到合适的好办法。有个男生研究生直接说，“老师，我们需要压一压才有做事的动力。”我心里想都是这么大的大人了，没有必要啊，培养你好的主动学习的习惯和思维能力更重要。有女孩子更是搞笑，告诉我‘我不想想事情，觉得动脑子好累啊’，‘老师，你就直接安排要做什么吧’，我开玩笑地说可能猪牛马不怎么动脑子吧，被动地思考和学习和猪有多少差别啊？不过也是，不能过多地怪学生，他们也是被动地选择，被动地教育习惯了。从千军万马的大军，闯过了高考这座独木桥，成为了曾经号称“天之骄子”的大学生，但是到了大学，我记得还是老师讲大家听。虽然大学有了自由学习的氛围，却因思维方式的固化，我们中国的孩子却大多因为精神和精力透支，已经成为“强弩之末”，不想学习；特别是到了研究生这一创造力最强的阶段，他们很难再提起学习的兴趣，很难有创新了，失去了外界压力的刺激。我们填鸭式教育太早太早了：从小学到高中，孩子们一直处于高强度学习的状态，整日在题海、考试和补课中连轴转，得不到喘息机会。为了让孩子“赢在起跑线上”，家长们很早就开始给自己的孩子灌输知识，幼儿园呈现“小学化”，极大地限制了孩子的想象力和好奇心。已经习惯了这种给什么就吃什么，失去了自主学习的能力和兴趣，还怎么谈去思考去创新？所幸的是，目前教育制度已经在改革了。在法国，我觉得他们的硕士阶段，更多是培养他们讨论思考和主动学习各方面的能力，经常是小组讨论，做报告，主动查找文献等等，如果有兴趣就继续读博士，没有兴趣可能就不再继续读博士了。我看到他们的学生经常去图书馆查资料，哪方面搞不明白就及时问老师怎么做，借用了一下他们的材料，把同样的教学材料给国内的研究生，给同样的任务，等了很久没有相应的回复。到了研究生阶段，一味地要求发表文章，给研究生任务直接做，然后出结果，这不是类似的‘填鸭式’科研嘛！？有机会将来要去哪个高校开一门公选课，尽力培养有兴趣做研究的学生的主动思考能力，在自主判断、自主选择和自主承担中自我成长，自我发展。主动思考加上我们中国人的勤劳刻苦的良好的习惯，大部分人都这样，可以说是全世界天下无敌的民族了。哪位在高校搞管理的可以给我个机会去试试讲讲看。; 个人分类: 改革创新|4025 次阅读|0 个评论

学习漫谈（82）：学生如何主动寻求导师的指点: 热度 28 sqdai 2013-1-15 07:07; 所有学生在学期间大多渴望得到导师的多方指点，特别是在做学问方面的教导。这里说的导师包括一般意义下的指导教师，学生包括研究生和本科生。本文的讨论仅限于研究生在攻读学位期间如何主动寻求导师的点拨，这对于学生的成长（尤其是培养“单飞”能力）至关重要。先说说研究生导师。我把他们分为三种：一是“一线奋斗”型；二是“公务繁忙”型（大多有管理职责）；三是“滥竽充数”型。前两种有真才实学；第三种并无真才实学，主要靠钻营“谋生”，按沪语说来，是“混腔势”的，不在本文所说的“导师”之列。所幸的是，我熟悉的导师大多属于前两个类型，总体情况也是如此。再来说说导师喜欢怎样的研究生？就我个人而言，我喜欢这样的学生：积极向上，勤谨用功，有一定悟性，这三者缺一不可。所谓“积极向上”，指的是热爱学习，主动求知，有进取精神，这是最重要的。三者兼备的完美学生较为难觅，但比较好的还是占大多数。那么，作为研究生，怎样利用珍贵的攻读研究生阶段，最大限度地得到导师的指点？我认为，至少要做到如下几个方面； ——从观念上去掉“被动学习”的想法，主动出击，积极征询导师的意见。其中最要紧的是：有自己的追求目标，主动设计自己的学习，每个环节上争取导师的点拨。千万不要傻傻地“等、靠、要”，一个劲儿地问导师：“你想让我修哪些课程？”“让我做哪个论文题目？”“应该采取什么手段攻关？”等等，而是先主动地思考，按导师的基本要求，提出自己的初步方案（包括选课、选题、开题、做论文等）；方案最好不止一个，倾听导师的意见后做出抉择；听到导师的意见后，也不要老是：“ Yes, sir ”，处处照办，要勇于独立提出自己的不同意见。 ——仔细观察分析导师及其团队的特点，以各种方式赢得导师的指点。倘若课题组有定期的小 seminar （这在本所很普及），一定积极参加，而且主动发表见解、提出疑问；现时通讯手段很多，可以利用电话、电邮、 QQ 群聊、短信等等，随时与导师讨论，或寻求答疑解难。 ——在寻求答疑解难的过程中抓大放小，力求探讨关键性问题。对于鸡毛蒜皮的问题（例如公式推导、程序设计、实验细部设计等）应自己通过阅读文献资料，或与同学讨论，自行解决，只把自己啃不动的“硬骨头”拿出来，请导师指出如何“下口啃”。 ——定期向导师汇报工作进展和所遇到的难点，亦即写一些小型汇报，提交给导师，使其随时了解详情，给予指导。 ——学会与导师 argue ，善于提出自己的不同看法。要知道，“弟子未必不如师”，特别是，现在不少研究生很能干，视野较宽，对新的研究动态细节的了解往往超过导师，因此，若与导师在学术上有分歧，一定要讲出来，别闷在肚子里。讨论中，大家只相信真理，谁对就听谁的。我相信，多数导师有容忍年轻人反驳自己、共同探索的雅量。就我来说，则特别喜欢这种 argue 和 discussion ，因为真理越辩越明。 ——随时记录与导师或课题组讨论的内容。最好把历次重要的讨论记录在案，放入专门的文件夹，有需要时就拿出来看看、想想，有必要时进一步提出问题。 ——遵守一定的基本礼仪，遇到大问题需要与导师花一段时间讨论时，应该与导师约定，在合适的时间进行。特别对于那些有领导职务的导师，更要事先约定。在讨论中尽可能做到言简意赅，抓住关键问题，务求实效。办法还有很多，可以自己不断创造。我有时想，可以把研究生比作嗷嗷待哺的雏鸟，把导师比作亲鸟。亲鸟喂食时，总是那些“积极主动”的雏鸟能获得更多的喂食。作为雏鸟，别抱怨自己得不到充分喂食，经常想想：“我发挥主动精神了吗？” 欢迎朋友们提出不同见解。写于 2013 年 1 月 15 日晨; 个人分类: 寄语学子|14892 次阅读|47 个评论

关于研究生的主动学习和策略学习: 热度 10 yuqinghan 2011-3-3 23:34; 在学习的漫长过程中，我们自然而然的形成了一些学习方法和学习习惯，可随着学习阶段的演进，过去的学习方法与习惯未必适应新的内容与模式。对大部分研究生来说，十几年的填鸭式教育已经结束，取而代之的是研究性学习和实践学习，学习的过程不再是过去的单方面输入，在吸收新知识的过程中还需要输出，甚至在学习过程中要求有新的发现，创造出新的知识都不为过。在这种学习需要下，主动学习和策略学习就显得非常重要。主动学习是指在有目标指向的情况下主动学习相关知识，并将散在的知识汇总归纳成适用于自己的系统，然后在这种系统化知识的基础上以求新的发展。策略学习可以近似认为是一套学习方法的总和，或者说是一种学习与思考的途径。例如需要知识的全面性和广泛性就应当学会如何抓住所学知识的主要脉络并学会如何将庞杂的知识进行整合。主动学习是一个听了十几年的词汇。从有学习开始，师长们就一直在强调“学习要主动，要自觉”，那经过十几年的学习，我们是否养成了主动学习的习惯呢？答案是否定的。长期以来的学习让我们养成了以老师为主体，接受知识为目的的习惯，个人的主观能动性往往摆在次要位置，在相对开放的研究生学习中这种习惯就显得不合时宜了：一是老师不再有时间进行满堂灌的教学，二是知识量的加大使灌输式的学习达不到既定的学习目标，三是个体主观能动性的缺失必然导致创新能力的缺失。研究生在学习的过程中必须体认到自己不再是个容器，等着老师把某些东西倒在茶杯里，而是要开始逐步发展和开发自己。首先，是一个主动寻找的过程，对于一名新晋的研究生来说，自己对于专业的认知几乎就是一张白纸，或许根据前人的经验和老师的指点，搭建一个符合自己专业的基本构架是可能的，但往里面填塞的东西就必须依靠自己努力，各种能充实自己的学习机会也必须靠自己争取。主动学习表明学习不能再像本科时代的空泛和没有目标，所有的精力、所有的时间和所读的书都应该有一个关注的焦点，在这个焦点的周围因为主动寻找会自然而然的产生许多新问题，在不停解决问题发现问题的过程中就形成了一个围绕自己核心专业的良性循环，并逐步从被动的接受者变成一个主动的探索者，这样就完成了主动学习的第一步。其次，是在第一步的基础上进行归纳和产出。对于大多数人来说，第一步并不是最难的，因为学习的都是新的知识，有足够的动力去寻找，而学完之后再次归纳和整理就容易产生倦怠感，最后需要产出的过程不但是对前面工作的总结，更是有着创新的需要，是最为困难的一个过程，也是研究生真正完成自我升华的过程。一般来说，我们有学习的动力，有学习的方法就可以了，为什么还需要有学习的策略？这是与研究生的学习环境相适应的。研究生阶段的学习已不再是普及教育，不但需要在所学领域有所专精，而且需要有相关领域的广博知识。做为一名临床医学研究生，有着医疗工作者与研究者的双重身份，一方面要活学活用各科的医学知识与实践技能，不但要对本学科的疾病滚瓜烂熟，而且要了解各科的常见疾病以及这些疾病的基本处理方法。另一方面要能对临床实践活动进行深入的思考以求有所发现。这两个要求都有一个基本的需要，就是广博的知识面。因为疾病的千变万化，没有扎实的多学科知识作为后盾必将大大增加临床上漏诊误诊的风险。所以在临床实习的时候我们都有轮科的需要，可轮科的时间有限，大部分人不会也不可能在本专科以外的科室学习太久，许多疾病往往只是见过而不知其所以然，一旦病人的问题细化就面临相当尴尬的局面。如果仍然按照课堂学习的方式一个病一个病的攻克，想在浩如烟海的专科知识中连块立足的礁石都无法找到。在纷繁复杂的知识树面前，就应当抓其主干，顺着核心规律的轨迹，一步步将统率全局的知识收入囊中。就以退行性骨关节炎为例，如果细致的学习应当从生理病理解剖开始一直学习到各种分型及治疗，那样学习的规模就非常大。如果采用抓主干的学习策略呢？通过书本知识和临床观察相结合，可以发现病人的主诉主要表现在两个方面，即疼痛和活动不利。作为医生，我们要做的是向病人解释清楚造成这些症状的原因并采用适当的治疗手段解决问题，所以可以暂时将骨关节炎这个庞大的问题简化为对症状的解释和治疗。在解决了燃眉之急的情况下可以顺着症状的思路慢慢探寻退行性骨关节病的生理及解剖特点，病因和病理改变等。当然，这只是整套学习策略的某一个方面，一套完整的学习策略应该是一套互补的学习方法和一条根据自我特点拟定的学习路线的整合。在学习的过程中一定要明白制订相应学习策略的目的是为了让学习的效能最大化而不是追求速成，否则非常容易产生一些投机取巧的方法，最终影响自己的学习效果。; 个人分类: 工笔绘本|5880 次阅读|20 个评论

由“动物的轮子”引发的思考：浅谈创新型人才培养: unesco 2010-5-6 19:17; “动物为什么没有进化出轮子？” 当我向学生们提出这个问题时，很多同学都觉得奇怪。因为他们从未听说动物长出轮子来，这似乎是一个不成问题的问题。但也有不少同学积极开动脑筋，给出了五花八门的答案： “动物既没有像自行车一样的链条，也没有像汽车一样的发动机，没法自己转动轮子。” “动物新陈代谢产生的能量不足以支持轮子的持久运动。” “假如动物进化出轮子，在平地上行驶有优势，在凹凸不平的地表则很不方便；遇到沟壑等障碍也无法越过，对动物生存不利。” “动物在胚胎时期就没发育出轮子，所以长大后也没有轮子。” “动物的基因里应该没有能使它们长出轮子的基因，当然就不会长出轮子了。” “目前动物尚处于进化中期，还需要很长一段时间才能进化出轮子。” 同学们的回答很有意思，有些还很有想象力。由于并非动物专业，一些同学的回答显得不太在行，错误自然在所难免。不过，回答问题正确与否并不重要，重要的是提出问题。因为科学研究始于问题。问题可以来自实践也可来自书本，但最终来源于实践。提出一个好的问题需要有别常规的思维和视角，只有想象力丰富的人才能做到。爱因斯坦说过，想象力远比知识更重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界上的一切，并推动着进步。小孩子天真烂漫，有着强烈的好奇心，其想象力不可谓不丰富。但长大后，多数人在学到知识的同时，好奇心被泯灭，想象力也被无情地扼杀，甚是可惜。这使我们不得不重新审视我们现行的教育体制。这种以灌输知识为目的的教育模式已远远不能适应培养创新型人才的需求了。假如不能灵活运用所学知识去发明创造，即使把整个图书馆里的书都背下来又有何用？爱因斯坦提出了狭义和广义相对论，并因成功解释光电效应而获得1921年诺贝尔物理学奖。在他的研究生涯中，“光”占据了举足轻重的地位。但当记者问他光速是多少时，他却说不记得了。但凡学过中学物理的人都能随口说出“光速为30万公里/秒”，爱因斯坦何以不知？其实大致的光速爱因斯坦是知道的，他所说的只是不记得精确的数值而已。象光速这样的常数完全可以在教科书或专业书籍中查到，没有必要死记硬背。与具体的知识相比，爱因斯坦更看中发现、获取这些知识的方法。正是由于这些原因，爱因斯坦在学校的考试成绩并不突出。他从学校毕业后没有进入正规的科研教学机构，而是去专利局当了一名普通职员。假如按照现行教育模式来衡量，爱因斯坦成绩一般，并不适合做科学研究。可偏偏这个被排斥在主流科学界之外的小职员，在专利局的办公室里写下了著名的狭义相对论，被喻为科学史上划时代的贡献，当时他才26岁。爱因斯坦的故事告诉我们：不能仅仅以考试分数来衡量学生，否则很有可能使一些有天分、有才能但不善于考试的学生遭到埋没。反观我国传统的灌输式教学, 片面强调学习知识的连贯性、系统性和完整性，而忽略了兴趣和能力的培养。在这种模式下培养出来的学生基础知识可能学得较扎实，考试分数可能很高，但能力未必就强。在我们身边就可以看到不少这样的学生：他们成绩很好，但对所学专业不太感兴趣，平时不善于也不愿意独立思考问题，更不用说提出问题了。他们喜欢跟在老师后面亦步亦趋，象提线木偶一样，离开老师就寸步难行。如此这般老师教得很累，而学生学了几年，只是象机器人一样按老师要求做了些功课，兴趣谈不上，能力是一点也没提高。这样“高分低能”的学生培养出来又有何用？上述例子从反面说明了兴趣和能力培养的重要性，这正是我们现行教育模式所欠缺的。好在一些学校和老师已开始从灌输式教学转向启发式教学，从注重学生对知识的学习转向注重获取知识的能力培养。教育界的许多同仁也认识到素质教育的重要性，并大力提倡素质教育和创新型人才的培养。然而，所有这些努力在以高考为导向的应试教育面前都变得黯然失色。只要现行的应试教育模式不改变，真正的素质教育就无法实施，创新型人才的培养就无从谈起。以高考为导向的应试教育体制已成为我国创新人才培养的最大障碍。然而，教育改革不是一朝一夕的事。在短期内将已推行多年的应试教育一下子都改掉，取消考试，既不现实也不可能。在现行的教育体制下，为推广素质教育，培养更多的创新型人才，可以先从改变考试的内容和方式入手，将那些死记硬背的题目改为灵活的、启发式的问题，也可改闭卷考试为开卷考试，或是口头答辩、写课程论文等。以考试改革来引领教学过程的改革，从老师单向的灌输式教学逐步改为师生双向互动的启发式教学。通过培养学生的学习兴趣，激发他们的好奇心和想象力，将被动学习改为主动学习。鼓励学生对所学内容提出问题，并回答问题，以加深理解。而要想提出好的问题，除了要有丰富的想象力外，兴趣是必不可少的。兴趣是学习最好的老师。但基于兴趣的学习有可能变得漫无边际，需要考试的压力在学习内容上加以引导，在学习时间上加以限制。以上教学方法对现行的应试教育体制触动不大，但对老师教学和学生学习都提出了更高的要求。就提问来说，本文开始的问题就别出心裁，很有新意。假如把它作为一道考题，死记硬背是毫无用处的，因为书本上根本找不到标准答案，需综合几方面的生物学知识（动物的循环系统、神经系统、运动系统和达尔文的进化论等）才能回答。亲爱的同学们，你们不妨也来试试。; 个人分类: 科研与教学|3970 次阅读|3 个评论

把《学习能力的培养与学习心理的调适》PPT与大家分享: jyx123321 2010-1-9 15:30; 今天读了 IMR 徐坚老师的博客文章一轮 Journal Club 过后 http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=285439 ，对部分同学欠缺批判性阅读的感慨也有同感。大约在 2007 年春季，我给一年级的本科生讲了 4 个学时的大学生通选课《成功大学生活》，收集了批判性思维、主动学习、学术诚信、学习心理的调适等方面的资料，现在把这个课件拿出来，抛砖引玉，但愿对大家，尤其是刚入门的科研工作者能有些微帮助。不足或者不当之处，请批评指正！附注：（ 1 ）这个材料被用作大学生选修课的课堂教学（没有书面教材），很遗憾未对课件内的某些引用资料做一标注，特此致歉。（ 2 ）这个材料仅仅用了一次，故未曾修订，定有一些失当之处，请大家批判性阅读。《学习能力的培养与学习心理的调适》PPT; 个人分类: 未分类|4873 次阅读|4 个评论

学生主动学习之困难: xugh5490 2009-9-22 09:17; 新学期开始，我尝试以讨论命题的形式来讲授课程，主要想法是将思考和学习交给学生，在一个命题下，让学生自己去查找资料，完成作业。两堂课下来，学生发邮件给我：这样的方式他们难以接受。以下为学生邮件内容： “想向您反映一下同学们的意见或学习状况。首先是您的授课方式和其他老师大大不同，可能都有些不适应，就拿这两节课来说，都是通过一个边坡失稳的例子然后展开讨论，没有了课本的依托同学们都听得朦朦胧胧，不知道您这节课的意图何在，首先是我们的专业知识不是那么足，尤其是几个08级的，再加上有些同学可能疲劳困顿，注意力不能长时间集中，所以有时候听您讲了一大串却找不到主题，不知道您在讲什么，要讲什么，像有时候突然把课本翻到三十几页，九十几页，更是让同学们不知道讲到哪儿了。还有分组讨论，您上课时给我们一些指导，引导，然后主要让我们课下组织讨论学习，这在理论上可以，但相信您也了解我们的生活，想要真正组织起来学习进去还是有一定难度的，由此对于讨论后的报告同学们就有些无从插手的感觉，不能清楚的确定要些什么，怎样写，最后很可能是照抄一些资料！所以我们希望能更了解一下老师的教学思路，每节课前能够明确这节课要学哪些内容，或者老师能够说一下进度，课本应该怎样看，该预习什么复习什么，应该看到什么地方，还有关于作业能够在具体的说明一下，因为这些东西以前确实没弄过或接触的比较少！” 我的反思： 1 我自己的准备不充分，课堂设计还有问题，没有很好地解读教学意图； 2 可能以问题为引导对学生来讲存在难度，他们没有这样做过； 3 按部就班的知识讲解更适宜于现在的学生。问题是：创新人才的培养如果仅是被动接受知识，能有创新能力吗？改变途径的思考： 1 从小学开始改变教学方法，把学习交给学生，通过教师引导，让学生学会学习； 2 大学教学内容侧重于最新科学问题的讨论； 3 培养学生习惯自己的学习。; 个人分类: 生活点滴|30 次阅读|0 个评论

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