迁移学习理论简介
试论学习迁移理论在小学数学教学中的应用方案
试论学习迁移理论在小学数学教学中的应用方案一、学习迁移理论介绍学习迁移理论是指在学习后，能否将所学的知识、技能和思维方法迁移到其他领域。
学习迁移分为近迁移和远迁移。
近迁移是指把所学知识应用到与学习情景相似的情景中，远迁移是指把所学知识应用到与学习情景不相似的情景中。
学习迁移理论认为，学生学到的知识和技能不应该仅停留在知识的掌握上，更要能运用到实际生活中去。
在教学实践中，应该重视学习迁移，培养学生的学习能力和运用能力。
1. 强调基本知识与技能的掌握在小学数学教学中，学习迁移理论的应用首先要求教师在教学中要注重基本知识与技能的掌握。
小学数学是数学学科的基础，如果学生在这一阶段没有建立起扎实的数学基础，将直接影响到以后更高层次数学的学习和运用。
教师在教学过程中要注重基本知识与技能的传授，确保学生能够掌握数学的基本概念和操作技能。
2. 引导学生将所学应用到实际情景中学习迁移理论要求学生不仅仅要掌握数学知识和技能，更要能将所学应用到实际情景中去。
在小学数学教学中，教师可以通过设计生活化、趣味化的数学问题，引导学生将所学的数学知识与生活实际相结合。
在教学加减法时，可以设计一些有趣的问题，如购物结账、商品打折等，引导学生将所学知识运用到实际问题中去解决。
3. 联系不同数学知识和技能学习迁移理论强调知识和技能之间的联系，因此在小学数学教学中，教师要注重不同数学知识和技能之间的联系。
在教学中可以通过设计一些综合性的问题，将不同的数学知识和技能融合在一起，引导学生把所学的知识和技能综合运用到实际问题中去解决。
4. 培养学生的学习策略和思维方法5. 创设多样化的学习情景学习迁移理论认为学习的迁移效果与学习情景的相似性密切相关，因此在小学数学教学中，教师要创设多样化的学习情景，让学生在不同的情景中学习并运用所学的知识和技能。
比如可以通过实地考察、数学游戏等方式，让学生在不同的情景中学习数学知识，从而增加学习的迁移效果。
学习迁移理论
学习迁移理论学习迁移理论是指人们在学习某个特定知识或技能后，将其应用于其他不同的情境或任务中的能力。
迁移是学习的最终目标之一，它展示了学习的实际价值和应用能力。
本文将介绍学习迁移理论的基本原理和相关研究。
一、学习迁移的基本原理学习迁移理论认为，学习过程中积累的知识与技能并非仅仅局限于在特定的学习环境中使用，而是具有广泛的应用潜力。
它强调学习的目的是培养人们在解决各种问题和面对不同情境时的灵活性和适应性。
以下是学习迁移的基本原理：1. 迁移的相似性原则：学习迁移的效果与原学习任务与目标任务之间的相似程度有关。
如果两个任务在目标、环境或过程上存在相似性，学习迁移效果将更好。
2. 迁移的特征提取原则：学习迁移依赖于个体对学习任务的特征进行提取和抽象。
学习者需要能够识别适用于其他任务的关键特征，并将其应用于新的情境中。
3. 迁移的应用原则：学习迁移不仅仅是将旧知识应用于新的任务，还包括将新的知识应用于旧任务的情况。
这种双向迁移能够增强对知识和技能的理解和运用。
二、学习迁移的研究进展学习迁移理论已经广泛应用于教育、认知心理学等领域的研究中，以下是一些相关的研究进展：1. 领域迁移：研究者发现，学习者在掌握一个领域的知识后，能够将其应用于其他领域。
例如，学习数学的能力可能有助于解决物理学或经济学中的问题。
2. 任务迁移：学习者在完成一种类型的任务后，能够将所学的策略和技能应用于不同类型的任务。
这种迁移可以提高学习者在新任务中的效果和速度。
3. 情境迁移：研究发现，学习者在不同情境中的学习对迁移效果也有影响。
当学习和应用任务的情境相似时，迁移效果更好。
4. 知识迁移：学习者在学习某个知识领域后，能够将其中的概念和原理应用于解决其他相关问题。
这种迁移能够提高学习者对知识的理解和运用能力。
三、促进学习迁移的策略为了促进学习迁移的效果，教育者和学习者可以采用以下策略：1. 创造多样性的学习环境：提供具有不同情境和任务的学习环境，这样可以增加学习者在不同情境下的适应性和灵活性。
学习迁移理论的概念
学习迁移理论的概念学习迁移理论是指我们在学习某一项任务或领域的知识和技能后，能否将这些知识和技能迁移到另一个任务或领域中的理论和研究。
学习迁移理论认为，学习不仅仅是为了完成特定的任务或目标，更重要的是要将所学的知识和技能应用到其他领域或情境中，以满足不同的学习需求。
学习迁移理论包括两个方面的迁移：正向迁移和负向迁移。
正向迁移是指在学习某一项任务或领域的知识和技能后，能够将这些知识和技能成功地应用到其他任务或领域中；负向迁移则是指在学习某一项任务或领域的知识和技能后，由于某种原因无法将这些知识和技能成功地应用到其他任务或领域中。
研究学习迁移理论有助于我们更好地了解学习过程中的知识应用和迁移情况，从而能够更有效地设计和组织教学活动，提高学习者的学习效果和应用能力。
学习迁移理论主要包括以下几个方面的研究内容：1. 迁移的类型：学习迁移可以分为近迁移和远迁移。
近迁移是指学习者将在某一任务或领域中学到的知识和技能成功地应用到类似的任务或领域中；远迁移则是指学习者将在某一任务或领域中学到的知识和技能成功地应用到完全不同的任务或领域中。
了解不同类型的迁移对于设计和组织教学活动具有重要的指导意义。
2. 迁移的条件：学习迁移的成功与否受到多种因素的影响，包括学习者的前提知识和技能、目标任务或领域的要求和特点、知识和技能的表征方式等。
了解这些条件有助于我们更好地预测和促进学习迁移的发生。
3. 迁移的机制：学习迁移的过程涉及到认知、情感和动机等多个方面的因素。
了解学习迁移的机制有助于我们更好地了解学习的本质和规律，从而更好地设计和组织教学活动，提高学习者的学习效果和应用能力。
学习迁移理论在教育教学领域有着广泛的应用。
在教学实践中，教师们应该充分考虑学习迁移的情况，通过合理的教学设计和组织，促进学习者将所学的知识和技能成功地应用到其他任务或领域中。
为了达到这一目的，教师可以采取以下策略：1. 强调基础知识和技能的培养：学习迁移的成功离不开学习者充分掌握基础知识和技能。
学习迁移理论在高中数学教学中的应用
学习迁移理论在高中数学教学中的应用一、学习迁移理论的基本原理学习迁移理论是由美国心理学家弗洛斯特（Thorndike）首先提出的。
他认为，人的学习能力不仅限于将学过的知识应用在同一领域，而是能够运用学习的知识和技能，解决不同领域的问题。
即学习一门学科的知识和技能，可以在解决其他学科问题的时候发挥作用。
学习迁移主要包括正迁移和负迁移两种类型。
正迁移是指在学习一个领域的知识后，能够运用这些知识解决其他领域的问题，具有积极的作用。
而负迁移则是指在学习一个领域的知识后，反而对其他领域知识的学习造成阻碍，产生消极的影响。
在教学实践中，教师需要根据学习迁移理论的原理来设计教学内容和教学方法，引导学生进行积极的学习迁移。
二、高中数学教学的特点高中数学教学是数学教育的重要阶段，也是学习迁移发挥作用的关键阶段。
高中数学教学的特点决定了学习迁移理论在其中的应用方式和效果。
高中数学教学需要培养学生的数学思维能力。
数学思维是指学生利用数学的知识和方法，通过观察、分析、推理和解决问题的能力。
学习迁移理论可以帮助学生将不同领域的知识进行整合，形成系统的数学思维能力。
高中数学教学强调数学知识的应用。
数学不仅是一门抽象的学科，更是一门应用广泛的学科。
学习迁移理论可以帮助学生将学过的数学知识应用到解决实际问题中，提高数学的实际运用能力。
高中数学教学追求知识和能力的延伸。
学习迁移理论可以帮助学生将已掌握的数学知识和能力延伸到其他领域，拓展知识面，提高学习的全面性和深度性。
1、建立数学知识的联想在高中数学教学中，教师可以通过引导学生建立数学知识之间的联系和联想，帮助他们进行正迁移。
教师可以通过案例教学的方式，引导学生将已学过的数学知识应用到解决实际问题中，培养学生将数学知识应用到实际问题的能力。
2、跨学科知识的整合高中数学教学中的知识体系和方法可以与其他学科进行有机的融合，引导学生将数学知识整合到其他学科中，形成正迁移的效果。
数学知识与物理、化学、生物等科学知识的整合，可以帮助学生理解和应用跨学科知识，提高学习的系统性和实际性。
迁移学习中的迁移学习理论和框架研究
迁移学习中的迁移学习理论和框架研究引言迁移学习作为机器学习领域的一个重要分支，在解决数据稀缺或标注困难的情况下，通过利用源领域的知识和经验帮助目标领域的学习任务取得更好的效果。
迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域上，从而改善目标领域上的学习性能。
本文将介绍迁移学习的理论和框架研究的相关内容。
一、迁移学习的基本原理1.1 源领域和目标领域在迁移学习中，我们通常将待解决的问题称为目标领域，而已经解决过的问题称为源领域。
源领域和目标领域可能具有不同的特征空间和标签空间，这导致了在目标领域上学习的困难。
1.2 迁移学习的基本假设迁移学习的基本假设是，源领域和目标领域之间存在着某种潜在的联系，即源领域中学到的知识可以迁移到目标领域上。
这个假设是迁移学习能够取得成功的基础。
二、迁移学习的框架2.1 领域自适应领域自适应是迁移学习中的一个重要研究方向，它旨在解决源领域和目标领域分布差异导致的学习性能下降的问题。
领域自适应方法通常包括特征选择、特征映射等步骤，通过对源领域和目标领域的数据进行映射从而减小它们之间的分布差异。
2.2 迁移度量学习迁移度量学习是迁移学习中的另一个重要研究方向，它旨在学习一个迁移度量函数，可以用于度量源领域和目标领域之间的差异。
通过学习一个合适的度量函数，可以更好地衡量源领域和目标领域之间的相似性和差异性，从而指导迁移学习过程。
2.3 多任务学习多任务学习是迁移学习中的一种常用方法，它利用源领域和目标领域中的多个相关任务的信息来提升目标任务的学习性能。
多任务学习通过共享和利用不同任务之间的相似性和关联性，来提高目标任务的泛化能力。
2.4 迁移学习的深度学习方法近年来，深度学习在机器学习领域取得了巨大的成功，迁移学习也不例外。
深度学习方法在迁移学习中的应用包括深度神经网络的迁移、领域自适应和迁移度量学习等方面。
深度学习方法通过学习更高层次的特征表示，可以更好地捕获源领域和目标领域之间的差异。
简述学习迁移的概括化理论
简述学习迁移的概括化理论
学习迁移是指一个人能够将学到的知识和技能在不同的情境下
运用，是一种跨越多个任务和多个环境的学习之间的迁移。
它关注学习者如何迁移知识和技能，并且探讨如何有效地帮助学习者掌握知识，以便在日后不同任务需求中得到运用。
有研究表明，学习迁移可以为学习带来更多的价值，而学习迁移的理论也成为近期学习研究的热点。
学习迁移的理论可以分为两个主要方面：一是转移理论，指的是如何从认知任务，学习材料和环境中获取知识，把它应用到另一个环境，从而获得最佳的表现；二是经验理论，指的是如何从一个环境到另一个环境的迁移中获得经验，使学习者更好地适应变化的环境。
两者的关系是，转移理论负责解释如何从现有知识中获取知识，而经验理论负责解释如何建立新的知识连接，从而获得有效的表现。
学习迁移的三大基本假设是：（1）学习迁移取决于学习者从一个任务到另一个任务的相似性；（2）学习迁移取决于学习者从一个认知任务到另一个认知任务的一致性；（3）学习者在迁移认知任务中所使用的技能需要在两个任务之间一致。
此外，研究者们还提出了三种类型的学习迁移：（1）从宏观到微观从一个抽象方法到另一个抽象方法的迁移；（2）从微观到宏观从一个具体程序到另一个具体程序的迁移；（3）多任务迁移从一种任务可以迁移到另一种不同的任务上。
学习迁移的研究表明，它可以改善学习者的能力，有助于提高任务的效率，并且可以提高学习者的学习成果。
但是，研究也表明学习
者在迁移知识时仍然存在一定的困难，如如何迁移新知识和技能，以及学习者是否能够有效地转移知识和技能等。
《学习迁移理论》课件
目录
• 学习迁移理论概述 • 学习迁移理论的发展历程 • 学习迁移的影响因素 • 学习迁移的应用 • 学习迁移的促进方法 • 学习迁移的未来展望
01
学习迁移理论概述
定义与概念
定义
学习迁移是指一种学习对另一种学习 的影响，即已获得的知识、技能、方 法和态度对学习新知识、新技能、解 决新问题所产生的影响。
结合教育学、心理学、神经科学等多学科的 理论和方法，全面揭示学习迁移的本质和规 律。
借鉴其他领域迁移研究成 果
借鉴人工智能、数据科学等领域的迁移学习 研究成果，为学习迁移理论提供新的思路和
方法。
学习迁移理论在教育实践中的应用与推广
创新教育教学模式
基于学习迁移理论，开发新型教 育教学模式，提高教育教学的效 果和质量。
共同要素说
概括说
认为只有当学习者对所学的知识进行 概括，才能实现普遍迁移。
认为只有当两种学习具有共同成分或 要素时，一种学习才能对另一种学习 产生影响。
现代的迁移理论
认知结构迁移理论
强调认知结构在学习迁移中的作 用，认为学习者已有的认知结构 对新知识的学习和保持具有决定
性的意义。
元认知迁移理论
认为学习者对学习策略、学习任务 的元认知知识以及自我监控能力对 迁移具有重要作用。
如果学习者的认知结构比较清晰、完整，能够将新旧知识 联系起来，就更容易实现学习迁移。相反，如果学习者的 认知结构比较混乱或缺乏联系，就会影响学习迁移的效果 。
学习策略
学习策略是指学习者在学习过程中所采用的方法和技巧。学习策略对学习迁移的影响主要体现在学习 者能否采用有效的学习策略来促进新知识的理解和掌握。
培训内容
根据学习迁移理论，企业培训应注重实践操作和 案例分析，帮助员工在实际工作中运用所学知识 。
学习迁移理论
背景资料、人们学什么
记忆能力训练实证
记忆平均数字跨度的变化 资料来源：Ｅｒｉｃｓｓｏｎ１９８０
相同要素说(identical elements theory)
实验探究 教学隐喻 学说反思
背景资料、桑代克知觉预测（1901）
预测
估计127个 图形面积
训练
后测
训练判断90个平行四边形 测1、判断13个长方形 面积（10cm2～100cm2） 面积（成绩提高）
测2、判断27各种图形 面积（成绩持平）
有关图形 面积知觉 的测试
后测2 后测1 训练判断
预测 0
可能预测
20
40
60
80
100
相同要素说理论
只有当学习情境和迁移测验情境存在共同成分时，一种学习 才能影响到另一种学习
只有当两种心里机能具有共同成分作为因素时，一种心理 机能的改变才能引起另一种心理机能的改进（桑代克）
实证研究——定势对问题解决的影响
三维迁移模式
背景资料、奥斯古德的迁移三维曲面模型
三位曲面模型 资料来源：Osgood
背景资料、负迁移的例子
问题
所给水罐刻度
A
B
C
1、 前测练习
29
3
2、艾因斯特朗1
21
127
3
3、艾因斯特朗2
14
163
25
4、艾因斯特朗3
18
43
10
5、艾因斯特朗4
9
42
6
6、艾因斯特朗5
20
59
4
7、后测练习1
15
39
3
8、后测练习2
23
49
3
9、后测练习3
简述学习迁移的概括化理论
简述学习迁移的概括化理论学习迁移是一种新兴的机器学习方法，它将机器学习的思想和技术用于解决新领域中出现的机器学习问题。
学习迁移是一种利用以前解决其他领域中问题的知识和方法来解决新领域相关问题的一种机器学习策略。
学习迁移的概念以把现有的学习能力从一个任务中迁移到另一个任务中的概念为基础，其目标是节省训练新任务所需的时间和资源。
学习迁移的理论是建立在机器学习的基础上的，它的基本思想是将一个任务中熟悉的知识迁移到另一个任务中。
具体到机器学习，它可以分成三个关键步骤：学习算法、学习来源和新任务。
学习算法是用来决定如何有效提取以前熟悉的数据和信息的技术方法；学习来源是指以前解决过的问题的领域或环境；而新任务则是将以前的知识运用到新环境中去，解决新的问题。
基于学习迁移的理论，研究者们创建了各种有效的学习迁移算法，来帮助机器快速训练新任务。
最常用的学习迁移算法是迁移学习（Transfer Learning）、增量学习（Incremental Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。
迁移学习是将一个机器学习算法在一个任务中学到的能力转移到另一个任务中，这种算法有助于机器快速掌握新任务；增量学习是增加一小部分数据，但能有效地利用以前的数据来构建新模型；强化学习则是在模拟环境中，通过反复迭代并从负面结果中学习，来学习新任务。
此外，还有一些研究者通过参照不同领域的特点，提出了定制的学习迁移算法来应对各种机器学习问题，取得了不错的结果。
例如，孙忠锴和他的团队提出了一种名为“加权迁移学习”的定制学习迁移算法，用来解决智能视觉中的任务，得到了良好的验证。
总的来说，学习迁移是一种新兴的机器学习方法，它将机器学习的思想和技术用于解决新领域中出现的机器学习问题。
它将以前解决过的问题中熟悉的知识迁移到新领域中，以节省训练新任务所需要的时间和资源。
目前已有许多学习迁移算法，比如迁移学习、增量学习以及强化学习，也有一些定制的学习迁移算法，它们都可以有效地应用于各种机器学习任务中，取得良好的效果。
学习迁移的经典理论
（1）形式训练说：起源于古希腊罗马，认为各种官能可以像训练肌肉一样通过练习增加力量（能力），记忆的官能通过记忆的训练而得到增强，推理和想象的官能则通过推理和想象增强。
（2）相同元素说：该理论由桑代克、伍德沃斯提出，他们认为只有在原先的学习情境与新的学习情境有相同要素时，原先的学习才有可能迁移到新的学习中去。
而且迁移的程度取决于这两种情境相同要素的多寡。
也就是说相同要素越多，迁移程度越高，相同要素越少，迁移程度越低。
评论：该理论把迁移现象都归结为联结的形成，而未能考虑学习者的内在特点和过程，因而表现出机械的，片面的色彩。
在桑代克早期提出的学习规律中，体现了共同要素迁移理论思想的是类推反应率。
（3）概括化理论（经验泛化说）：贾德研究了原则和概括性的迁移，认为在经验中学到的原理原则是迁移发生的主要原因。
并且做了水下打靶实验（A组先学习水下折光原理后进行练习，B组只进行练习，结果在各种情境中都是A组成绩好。
）（4）奥斯古德的三维迁移模型（逆向曲面模型）：奥斯古德系统地考察了学习材料的相似性和反映的相似性两个维度的组合与迁移效应之间的关系，并用三维曲面图表示出来，得到“迁移的逆向曲面模型”。
数据来源于，机械学习-对偶联想学习，认为先后两个学习活动若刺激相同，反应也相同，则产生最大正迁移；而刺激相同反应对抗则产生最大负迁移；无关刺激与对抗反应产生零迁移等。
（5）关系理论：格式塔心理学家认为对事物间关系的理解（顿悟）是产生迁移的关键因素。
该理论强调行为和经验的整体性。
（6）分析—概括说：鲁宾斯坦认为迁移发生的关键在于对两个课题的分析与概括。
要使迁移得以实现，学习者需要将两个课题相互联系起来，并通过概括活动，解释两课题间本质上共同的东西，而概括主要依赖于对两课题分析的程度。
（7）布鲁纳的迁移观：布鲁纳认为，学习是类别及其编码系统的形成，迁移就是把习得的编码系统用于新的事例中。
正迁移是把适当的编码运用于新事例中，负迁移是把习得的编码系统错误的用于新事例。
学习迁移理论在教学中的应用
学习迁移理论在教学中的应用通过对高中物理教学的研究，发现在每节物理课程中，学生对理论概念都理解的非常到位，但一旦与实际问题结合，便给许多学生带来困扰．在学习的过程中，通常不能做到举一反三，融会贯通．所以这就需要学生用学习迁移的方法解决遇到的问题，教师必须重视对学生使用学习迁移理论的指导，帮助学生搭建知识结构框架，给学生提供运用迁移理论的问题情境，使学生真正做到会学习、主动学习、学好习．一、学习迁移理论概述自学搬迁，即为一种自学所累积的经验对另一种自学的影响，这种影响可以就是之前自学对之后自学的影响，也可以就是之后自学对之前自学的影响，只不过前者被称作顺向搬迁，后者被定义为逆向搬迁．这种自学搬迁理论在科学知识、态度、技能以及行为规范中均充分发挥着积极主动的促进作用．广为应用于生活中的方方面面，比如先学会自行车，当自学骑著摩托车时就可以运用骑著自行车的平衡感很快学会骑著摩托车．又例如学会中文中的拼音有利于学会英语中的音标．可以说道只要展开自学，就可以运用自学搬迁理论，自学之间的相互影响就是自学搬迁理论．在高中物理新课程标准中，提出了学生学习物理基础知识和技能是必要的，需要了解物理知识在生产和生活中的应用，学习科学的探究方法，发展对科学的探索兴趣．所以学习迁移理论的教学方法将能够在高中物理教学中产生积极的应用效果，那么该如何让使学习迁移理论更完美的应用到高中物理教学将是一个值得关注的问题．1．协助学生构建知识结构框架前文提到，学习迁移分为正向迁移和逆向迁移，但往往正向迁移应用比较广泛，能够提高学生对新知识的学习能力，但是一个完整的知识构架是应用学习迁移理论的基础和前提．所以教师就要发挥帮助学生学习的作用．某高中为了加强学习迁移理论在物理教学中的应用，通过帮助学生搭建知识结构框架，从而有利于学生对所学习物理知识的全面理解．首先帮助学生搭建一个系统完整的知识结构框架，只有在完成知识结构搭建的基础上，才能充分利用学习迁移理论帮助学生学习．一项研究曾经发现，人的大脑分为左脑和右脑，左脑和右脑记忆的范围不同，但同样是记忆一项数据，人脑对图片的记忆速度会更快、记忆的时间更加持久．所以教师在进行高中物理教学时，可以通过表格或示意图的方式帮助学生搭建知识结构框架，引导学生将所掌握的知识点联系起来，从而形成完善的知识体系．例如在人教版高中物理必修一的第四章牛顿运动定律中，这章首先讲述牛顿第一定律，然后通过实验探究加速度、质量与力之间的关系，这是对牛顿第一定律的巩固，接下来依次讲解牛顿第二定律和牛顿第三定律，讲完这三个定律，就可以帮助学生找出这三个定律之间的关系，形成牛顿运动定律的知识框架．同时，也能够帮助学生查漏补缺，加强对知识点的理解．比如，物理教师还应该向学生讲解惯性定律与惯性系之间的联系和区别，并举例子加以解析．个别物体相于另一物体参考系而言，它是相对静止的，然后教师以具体的实例加以诠释，一颗大树与飞驰的汽车相比，其是处于静止状态的，这样学生通过具体实例对牛顿第一定律有全面的认知．因此，在健全的物理教学体系下，学生更加容易学习物理知识．总之，物理教师应用迁移学习理论进行教学，一定要帮助学生搭建知识结构框架，从而为学生探索物理知识做好铺垫．2．强化学生概括总结能力任何学科的学习都需要通过归纳总结进行巩固，所以高中物理教师在教学过程中，不仅仅向学生传授单元的物理知识，而且还要培养学生归纳总结能力．教师想要培养学生的学习迁移能力就必须重视对学生归纳概括能力的培养，在拥有知识框架的基础上，使学生能够独立完成对所学知识点的归纳总结能力．而且这种总结能力应用技巧作用于学习的全过程，特别是能够将新的知识点经过总结之后融入到原有的知识框架中，形成新的更加完善的知识结构．例如在讲述人教版高中物理必修二的第七章万有引力与航天时，行星的运动遵循万有引力定律，这时就要引导学生将万有引力与第六章第五节的圆周运动万有引力定律进行结合、对比，以防止学生出现思维误区．由于万有引力定律是解释物体之间相互作用的引力定律，是由牛顿提出的，该定律中的内容是任意两个质点在连心线方向上的力而相互吸引，引力的'大小与治理乘积呈正比例，与距离的平方成反比，而且这两个物体化学及物理状态与中介物质无关;而圆周运动万有引力定律的性质则是速度大小不变，而速度的方向时刻在变的变速曲线运动．此外，加速度的大小和方向在变化的变加速曲线运动．该定律具有线速度大小、角速度和周期不变的特点．总之，第七章万有引力与航天时行星的运动遵循万有引力定律与第六章第五节的圆周运动万有引力定律还是有一定区别的，学生通过对两大定律的知识点进行总结，可以提升其归纳的能力，进而对其学习物理知识具有重要意义．3．结合实际应用领域自学搬迁学生在初中阶段就已经开始接触物理，但只是掌握物理的基础知识，高中物理则是对初中物理的升华研究，虽然高中物理知识繁多，但每部分的知识之间都有一定的联系，教师可以从一个问题引出另一个问题，激发学生思考实现学习迁移的效果．学生将在课堂上所学习到的理论知识应用在实际中，才能确保将理论与实践有机结合在一起，从而使得物理学习取得最佳的效果．那么，物理教师在教师过程中，可以通过创建相应的问题情境，引发学生思考，鼓励学生勇敢发表自己的看法，通过在设置的情境环境下，并依据学习迁移理论，调动学生学习的积极性，使学生在思考中掌握知识点．三、自学搬迁理论的意义学习迁移理论对生产和生活都具有积极的意义，能够帮助学生将所掌握到的理论向实践转换，掌握学习迁移理论技巧的人可以大大提高学习效率．在高中物理教学中应用学习迁移理论能够帮助学生巩固基础知识，将所学到的知识点进行串连形成系统的知识结构，提高学生的思维能力，激发学生进一步探索未知领域的兴趣，达到新课程改革的目的，培养出更多更优秀地“四有新人”．总而言之，教师是帮助学生学习的良师益友，是国家新课程改革的实施者，高中物理教学是一个漫长的过程，需要教师在实践中摸索前进，教师要转变学生死记硬背的学习习惯，帮助学生掌握学习迁移的方法，全面灵活地掌握所需要的知识点，引导学生正向迁移，在繁重的高中学习任务中提高物理学习效率．同时这种学习迁移方法符合新时代下我国对人才培养的要求，将学生培养成为一个有思想、有能力、有创新的新时代人才．。
学习迁移理论概述
学习迁移理论概述2.1 迁移理论研究的历史溯源早在我国古代，人们就注意到了迁移现象。
春秋时期的教育家、思想家孔子就曾提出“举一反三”，“温故而知新”等教学思想，他还要求学生“由此及彼”。
但直到二百多年前才有人提出一个系统的迁移理论——形式训练说。
形式训练说的基础是官能心理学。
官能心理学认为，人的心是由意志、记忆、思维、推理等官能组成。
心的各种官能相对独立，各司其责。
各种官能可以像肌肉一样，通过练习来增强能力。
而且，一种官能改进了，其他所有官能也会在无形中得以加强。
形式训练说把迁移看作是通过对各种官能分别训练来实现的。
1890年美国心理学家詹姆士（W. James）开始了最早的迁移研究。
他和他的四个助手以自己为被试，用两份难易度和份量相仿的材料来考察前一种学习是否影响后一种材料的学习。
虽然他们的研究结果因被试人数太少而带有偶然性，但此实验开启了迁移研究的先河。
1903年，桑代克（Thorndike）对注意、记忆和知觉辨别等进行了一系列实验后，提出了“相同元素说”。
其主要思想为：迁移就是将先前学习任务中获得的特定行为应用于新的任务中。
两项学习任务间之所以有迁移，是因为他们之间有共同的元素，也就是有共同的刺激——反应联结。
迁移能力的获得只能通过大量的训练和练习使这些联结得以加强。
迁移也即相同联结的转移。
相同元素说后来被吴伟士修改为共同要素说，意即只有两种学习情境存在共同成分时，一种因素才能影响另一种因素。
这一学说是一种机械的迁移观，只能解释机械的具体的特殊迁移，难以揭示人类复杂的学习迁移的实质。
贾德在1908年设计了水下击靶实验研究迁移，结果发现学习者在学习过程中获得的原理和原则是迁移发生的主要原因。
他强调前后两种学习包含的共同原理原则及学习者对这种原理原则的概括是迁移产生的两个条件，因此，学习者对原理掌握得越好，越有可能在新的情境中产生迁移。
贾德的概括化理论突破了桑代克相同要素的局限，第一个将相同要素的范围上升到更抽象的原理原则，同时把学习者对学习情境的共同原理原则的概括作为迁移的基本条件，从而扩大了迁移研究的范围。
学习迁移理论概述
学习迁移理论概述2.1 迁移理论研究的历史溯源早在我国古代，人们就注意到了迁移现象。
春秋时期的教育家、思想家孔子就曾提出“举一反三”，“温故而知新”等教学思想，他还要求学生“由此及彼”。
但直到二百多年前才有人提出一个系统的迁移理论——形式训练说。
形式训练说的基础是官能心理学。
官能心理学认为，人的心是由意志、记忆、思维、推理等官能组成。
心的各种官能相对独立，各司其责。
各种官能可以像肌肉一样，通过练习来增强能力。
而且，一种官能改进了，其他所有官能也会在无形中得以加强。
形式训练说把迁移看作是通过对各种官能分别训练来实现的。
1890年美国心理学家詹姆士（W. James）开始了最早的迁移研究。
他和他的四个助手以自己为被试，用两份难易度和份量相仿的材料来考察前一种学习是否影响后一种材料的学习。
虽然他们的研究结果因被试人数太少而带有偶然性，但此实验开启了迁移研究的先河。
1903年，桑代克（Thorndike）对注意、记忆和知觉辨别等进行了一系列实验后，提出了“相同元素说”。
其主要思想为：迁移就是将先前学习任务中获得的特定行为应用于新的任务中。
两项学习任务间之所以有迁移，是因为他们之间有共同的元素，也就是有共同的刺激——反应联结。
迁移能力的获得只能通过大量的训练和练习使这些联结得以加强。
迁移也即相同联结的转移。
相同元素说后来被吴伟士修改为共同要素说，意即只有两种学习情境存在共同成分时，一种因素才能影响另一种因素。
这一学说是一种机械的迁移观，只能解释机械的具体的特殊迁移，难以揭示人类复杂的学习迁移的实质。
贾德在1908年设计了水下击靶实验研究迁移，结果发现学习者在学习过程中获得的原理和原则是迁移发生的主要原因。
他强调前后两种学习包含的共同原理原则及学习者对这种原理原则的概括是迁移产生的两个条件，因此，学习者对原理掌握得越好，越有可能在新的情境中产生迁移。
贾德的概括化理论突破了桑代克相同要素的局限，第一个将相同要素的范围上升到更抽象的原理原则，同时把学习者对学习情境的共同原理原则的概括作为迁移的基本条件，从而扩大了迁移研究的范围。
关于学习迁移的理论评述
关于学习迁移的理论评述
学习迁移理论主要有以下几种：
⑴形式训练说，认为学习的内容并不重要，重要的是所学对象的难度及其训练价值，学习要想取得重大的迁移效果，必须经历痛苦的过程。
这种理论对当今教育有一定的启发意义，在引导学生掌握知识的同时重视学生能力的培养。
⑵相同要素说，认为只有当学习情境与迁移情境具有共同成分时，一种学习才能对另一种学习产生影响，即产生学习迁移。
根据这一理论，在教学中，教师应引导学生发现各种学习材料之间的相同要素，尤其是隐含在不同外在表现形式中的相同要素，以促进学生的学习迁移。
⑶经验概括说，认为产生迁移的关键是学习者在两种活动中概括出它们之间的共同原理，即在于主体所获得的经验的概括。
这一理论指出，在教学过程中，教师必须将不同内容中所隐含的共同原理揭示出来，并使学生充分内化，从而促进学生更加灵活有效地学习。
⑷关系转换说，认为迁移不是由两个学习情境具有共同成分、原理而自动产生的某种东西，而是学习者“顿悟”突然发现两种学习之间存在的关系的结果，认为只有学习者发现一种学习中不同事物之间的关系，并将已掌握的这种关系应用到新的学习之中，迁移才能发生。
这个理论启示教师，教学不能仅满足于让学生掌握表面的知识，更重要的是要让学生理解隐含在深层的知识与知识之间的关系，并能灵活运用于其他的学习情境中。
⑸认知结构说，由XXX提出，强调的是学习认知结构中原有知识对新学习的影响。
他认为，学生的认知结构有三个变量对学习迁移会产生直接的影响，分别是：认知结构的概括性、可辨别性和巩固性。
学习迁移概述学习迁移的基本理论迁移
学习迁移概述学习迁移的基本理论迁移学习迁移是指在学习一项新任务时，利用之前所学到的知识和技能来帮助快速学习和适应新任务的过程。
学习迁移是人类学习的一种重要方式，通过迁移，我们可以在不同的领域中利用已有的知识和技能来解决问题，提高学习效率和学习质量。
学习迁移的基本理论主要有两个：迁移效应和类比思维。
迁移效应是指之前所学到的知识和技能对新任务的学习和应用产生积极影响的现象。
迁移效应可以分为正迁移和负迁移两种情况。
正迁移是指之前所学到的知识和技能对新任务的学习和应用具有促进作用，可以加速学习进程，提高学习效果。
负迁移是指之前所学到的知识和技能对新任务的学习和应用产生干扰或阻碍作用，使学习变得更加困难。
类比思维是学习迁移的重要机制之一、类比思维是指通过将已有的知识和经验与新任务进行类比，找出相似性和共性，从而帮助理解和解决新任务。
类比思维可以促进知识的迁移，加速新任务的学习过程。
通过类比思维，我们可以将已有的解决问题的方法应用到新的问题中，从而提高问题解决的效率和质量。
学习迁移对个体的学习能力和创新能力有着重要的影响。
通过学习迁移，个体可以将已有的知识和技能应用到新的领域，从而出现新的解决问题的思路和方法，提高自己的创新能力。
学习迁移还可以培养个体的灵活思维和创造性思维能力，让个体更好地适应变化和创新的环境。
总结来说，学习迁移是利用之前所学的知识和技能来帮助学习和适应新任务的过程。
迁移效应和类比思维是学习迁移的基本理论。
在学习迁移过程中，任务相似性、知识结构和学习策略是影响迁移效应的重要因素。
学习迁移对个体的学习能力和创新能力有着重要的影响。
因此，我们应该注重学习迁移的培养和应用，提高自己的学习和创新能力。
学习迁移理论及在教学中的运用策略
学习迁移理论及在教学中的运用策略学习迁移理论是由美国心理学家斯克纳（Robert M. Gagne）和杰维斯（Walter W. Wager）于1962年提出的，它指的是学习过程中所获得的知识、技能和经验，能够在新情境中灵活运用和迁移到新的学习任务中。
迁移理论认为，学习只是为了课堂内的知识和技能，而迁移则是学习的最终目标。
在教学中，迁移理论的运用可以帮助提高学习效果和学习的持久性。
以下是迁移理论在教学中的运用策略：1.创造真实的学习情境：教师可以通过设计真实的学习情境，让学生将所学知识和技能应用到实际问题中。
比如，通过项目制学习或案例分析，让学生参与实际问题的解决，培养他们的应用能力。
3.提供多样化的练习：通过设计多样化的练习，可以帮助学生将所学的知识和技能应用到不同的情境中。
教师可以设计各种类型的练习，如应用题、案例分析、角色扮演等，让学生在多种情境中实践和运用所学内容。
5.激发学生的兴趣：兴趣可以提高学生对学习的投入度和主动性，有助于学习知识和技能的迁移。
教师可以通过引入生动有趣的教材、设计具有挑战性的学习任务等方式，激发学生对学习的兴趣，提高他们的学习积极性。
6.提供反思和复盘机会：在学习的过程中，教师可以提供反思和复盘的机会，让学生回顾和总结自己的学习经验，思考如何将所学的知识和技能应用到实际情境中。
通过反思和复盘，学生可以深化对知识和技能的理解，并促进学习的迁移。
综上所述，学习迁移理论提供了指导教学的理论基础。
在教学中，教师可以通过创造真实的学习情境、提供多样化的练习、激发学生的兴趣等方式，促进学生所学知识和技能的迁移，并提高学习效果和学习的持久性。
学习迁移理论
学习迁移理论一、早期迁移理论1、爱德华·李·桑代克（美国）著作：《教育心理学》（三卷本）《智力测验》《人类的学习》《需要、兴趣和态度的心理学》桑代克的学习联结即联结主义心理学学习理论：试误说——迷笼实验在实验的基础上，桑代克提出了三条学习定律：准备律练习律效果律学习迁移．．．．．．．．共同要素说．．．．理论：教育心理学这门学科，从教育学和儿童心理学中分化出来，成为一门独立的学科。
因此，桑代克被称为教育心理学的奠基人。
2、沃尔夫（18世纪德国心理学家）学习迁移理论：．．．．．。
理论基础是官能心理学，认为各种心灵的官能可以由一种科目或一种题材上受了训．．．．．．．形式训练说练而整体发展起来，因此被称为形式训练说。
3、贾德（美国心理学家）学习迁移理论：．．．．．．．概括化理论．．．．．．。
原理概括得越好，在新情境中学习的迁移也越好。
．．．．．/．经验类化理论水下击靶实验4、格式塔心理学家苛勒学习迁移理论：关系转换说。
．．．．．．．．．．．．．小鸡觅食实验与黑猩猩和一个三岁女孩的实验二、现代迁移理论1、奥苏贝尔——认知结构理论。
有意义的学习迁移。
2、J.R.安德森——产生式迁移理论。
适用于解释基本技能的迁移。
心理发展的理论一、皮亚杰（瑞士）1、理论1：儿童心理发展的本质——发生认识论2、四个概念：①图式：结构或组织②同化：新刺激整合到旧认识结构中③顺应：旧刺激整合到新认识结构中④平衡：同化和顺应两种机能的平衡。
3、理论2：认知发展阶段论四个阶段：①感知运动阶段②前运算阶段③具体运算阶段④形式运算阶段二、埃里克森（美籍德国儿童精神分析医生）理论：埃里克森的心理发展观：强调社会文化背景对人格发展的作用。
三、维果茨基的心理发展观（俄国）：教育与发展的问题中提出了“最近发展区”的概念。
四、高尔顿（）1、理论：遗传决定论五、霍尔（）理论：复演理论。
复演了鱼类。
行为主义学习理论一、巴甫洛夫理论：经典条件反射。
学习迁移理论综述
4教学模式分析
行为主义学者桑代克最早以科学的试验方法对学习迁移进行了研究。他认为只有当两种学习有共同的元素时迁移才会发生。共同元素是指共同的脑细胞活动以及与其相当的物理的心理历程，而学习则是实际情境和个体对这个情境的反应之间的联结的改变。他将这些共同元素分为两类一类是内容上的相同，通过特殊训练产生的技能能够迁移应用与校外生活的多种活动中，是因为人类世界的事物都有计算的必要；另一类则是手段的相同，通过观察真实的试验反应，而不全凭书本的内容能够促进探求事实的态度的形成，从而可以使学习者自觉的将狭窄的知识面迁移到比较广泛的方面。
4教学模式分析
5具体分析
5具体分析
这种迁移学说对学校教育实施的影响：儿童在学校所习的的反应若要求迁移与校外实际生活的情境，便须使他们所学习的课程和实际生活有互相沟通之处。所以课程的编制须参考我们的实际生活所应用的字汇、算法、历史的事实及其所应付的政治经济社会伦理等的问题。课程的内容须和实际生活打成一片，然后校内学科的学习对于校外情境才有最大的迁移。其次学习的方法也必须和实际生活所使用的方法互相一致。
1概念
迁移实际上就是特定的S-R联结，迁移的实质是两种学习活动中的观念、方法、原理和基本事实四个方面的共同分子，即新旧课题共同因素“在学习者脑神经中的联结”。
2研究综述
由于反对形式训练说对学习迁移的解释，许多心理学家纷纷设计更为严密的实验，从各种不同角度向形式训练说提出挑战，其中，桑代克（E.L.Thorndike）的影响最大。1903年，美国杰出的教育心理学家桑代克以大学生为被试，首先训练大学生对平行四边形的面积进行估计，然后对他们进行两种测验。结果表明，被试对矩形面积的判断成绩提高了，但对三角形、圆形和不规则图形的判断成绩并没有提高。他指出学习迁移的发生不是因为任何古典学科训练的结果，因为一种情境中的所形成的反应不能迁移到其他一切的情境中去。只有当两种技能有了相同因素时，这一种技能的变化才能使另一种机能变化。而第二种技能的冰花在分量上等于它的第一种技能所共有的元素的变化。
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迁移学习（Transfer Learning ）在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。
然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。
我们看到Web应用领域的发展非常快速。
大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片,再到博客、播客等等。
传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力与物力。
而没有大量的标注数据，会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。
其次，传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。
然而，在许多情况下，这种同分布假设并不满足。
通常可能发生的情况如训练数据过期。
这往往需要我们去重新标注大量的训练数据以满足我们训练的需要，但标注新数据是非常昂贵的，需要大量的人力与物力。
从另外一个角度上看，如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据，完全丢弃这些数据也是非常浪费的。
如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。
迁移学习可以从现有的数据中迁移知识，用来帮助将来的学习。
迁移学习（Transfer Learning）的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。
因此，迁移学习不会像传统机器学习那样作同分布假设。
我们在迁移学习方面的工作目前可以分为以下三个部分：同构空间下基于实例的迁移学习，同构空间下基于特征的迁移学习与异构空间下的迁移学习。
我们的研究指出，基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力，基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力，而异构空间的迁移具有广泛的学习与扩展能力。
这几种方法各有千秋。
1.同构空间下基于实例的迁移学习基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。
于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。
在基于实例的迁移学习方面，我们推广了传统的AdaBoost算法，提出一种具有迁移能力的boosting算法：Tradaboosting [9]，使之具有迁移学习的能力，从而能够最大限度的利用辅助训练数据来帮助目标的分类。
我们的关键想法是，利用boosting的技术来过滤掉辅助数据中那些与源训练数据最不像的数据。
其中，boosting的作用是建立一种自动调整权重的机制，于是重要的辅助训练数据的权重将会增加，不重要的辅助训练数据的权重将会减小。
调整权重之后，这些带权重的辅助训练数据将会作为额外的训练数据，与源训练数据一起从来提高分类模型的可靠度。
基于实例的迁移学习只能发生在源数据与辅助数据非常相近的情况下。
但是，当源数据和辅助数据差别比较大的时候，基于实例的迁移学习算法往往很难找到可以迁移的知识。
但是我们发现，即便有时源数据与目标数据在实例层面上并没有共享一些公共的知识，它们可能会在特征层面上有一些交集。
因此我们研究了基于特征的迁移学习，它讨论的是如何利用特征层面上公共的知识进行学习的问题。
2.同构空间下基于特征的迁移学习在基于特征的迁移学习研究方面，我们提出了多种学习的算法，如CoCC算法[7]，TPLSA算法[4]，谱分析算法[2]与自学习算法[3]等。
其中利用互聚类算法产生一个公共的特征表示，从而帮助学习算法。
我们的基本思想是使用互聚类算法同时对源数据与辅助数据进行聚类，得到一个共同的特征表示，这个新的特征表示优于只基于源数据的特征表示。
通过把源数据表示在这个新的空间里，以实现迁移学习。
应用这个思想，我们提出了基于特征的有监督迁移学习与基于特征的无监督迁移学习。
2.1 基于特征的有监督迁移学习我们在基于特征的有监督迁移学习方面的工作是基于互聚类的跨领域分类[7]，这个工作考虑的问题是：当给定一个新的、不同的领域，标注数据及其稀少时，如何利用原有领域中含有的大量标注数据进行迁移学习的问题。
在基于互聚类的跨领域分类这个工作中，我们为跨领域分类问题定义了一个统一的信息论形式化公式，其中基于互聚类的分类问题的转化成对目标函数的最优化问题。
在我们提出的模型中，目标函数被定义为源数据实例，公共特征空间与辅助数据实例间互信息的损失。
2.2 基于特征的无监督迁移学习：自学习聚类我们提出的自学习聚类算法[3]属于基于特征的无监督迁移学习方面的工作。
这里我们考虑的问题是：现实中可能有标记的辅助数据都难以得到，在这种情况下如何利用大量无标记数据辅助数据进行迁移学习的问题。
自学习聚类的基本思想是通过同时对源数据与辅助数据进行聚类得到一个共同的特征表示，而这个新的特征表示由于基于大量的辅助数据，所以会优于仅基于源数据而产生的特征表示，从而对聚类产生帮助。
上面提出的两种学习策略（基于特征的有监督迁移学习与无监督迁移学习）解决的都是源数据与辅助数据在同一特征空间内的基于特征的迁移学习问题。
当源数据与辅助数据所在的特征空间中不同时，我们还研究了跨特征空间的基于特征的迁移学习，它也属于基于特征的迁移学习的一种。
３异构空间下的迁移学习：翻译学习我们提出的翻译学习[1][5]致力于解决源数据与测试数据分别属于两个不同的特征空间下的情况。
在[1]中，我们使用大量容易得到的标注过文本数据去帮助仅有少量标注的图像分类的问题，如上图所示。
我们的方法基于使用那些用有两个视角的数据来构建沟通两个特征空间的桥梁。
虽然这些多视角数据可能不一定能够用来做分类用的训练数据，但是，它们可以用来构建翻译器。
通过这个翻译器，我们把近邻算法和特征翻译结合在一起，将辅助数据翻译到源数据特征空间里去，用一个统一的语言模型进行学习与分类。
分类: Machine Learning, Transfer Learning引文：[1]. Wenyuan Dai, Yuqiang Chen, Gui-Rong Xue, Qiang Yang, and Yong Yu. Translated Learning: Transfer Learning across Different Feature Spaces. Advances in Neural Information Processing Systems 21 (NIPS 2008), Vancouver, British Columbia, Canada, December 8-13, 2008.[2]. Xiao Ling, Wenyuan Dai, Gui-Rong Xue, Qiang Yang, and Yong Yu. Spectral Domain-Transfer Learning. In Proceedings of the Fourteenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2008), Pages 488-496, Las Vegas, Nevada, USA, August 24-27, 2008.[3]. Wenyuan Dai, Qiang Yang, Gui-Rong Xue and Yong Yu. Self-taught Clustering. In Proceedings of the Twenty-Fifth International Conference on Machine Learning (ICML 2008), pages 200-207, Helsinki, Finland, 5-9 July, 2008.[4]. Gui-Rong Xue, Wenyuan Dai, Qiang Yang and Yong Yu. Topic-bridged PLSA for Cross-Domain Text Classification. In Proceedings of the Thirty-first International ACM SIGIR Conference on Research and Development on InformationRetrieval_r(SIGIR2008), pages 627-634, Singapore, July 20-24, 2008.[5]. Xiao Ling, Gui-Rong Xue, Wenyuan Dai, Yun Jiang, Qiang Yang and Yong Yu. Can Chinese Web Pages be Classified with English Data Source? In Proceedings the Seventeenth International World Wide Web Conference (WWW2008), Pages 969-978, Beijing, China, April 21-25, 2008.[6]. Xiao Ling, Wenyuan Dai, Gui-Rong Xue and Yong Yu. Knowledge Transferring via Implicit Link Analysis. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA 2008), Pages 520-528, New Delhi, India, March 19-22, 2008.[7]. Wenyuan Dai, Gui-Rong Xue, Qiang Yang and Yong Yu. Co-clustering based Classification for Out-of-domain Documents. In Proceedings of the Thirteenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2007), Pages 210-219, San Jose, California, USA, Aug 12-15, 2007.[8]. Wenyuan Dai, Gui-Rong Xue, Qiang Yang and Yong Yu. Transferring Naive Bayes Classifiers for Text Classification. In Proceedings of the Twenty-Second National Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2007), Pages 540-545, Vancouver, British Columbia, Canada, July 22-26, 2007.[9]. Wenyuan Dai, Qiang Yang, Gui-Rong Xue and Yong Yu. Boosting for Transfer Learning. In Proceedings of the Twenty-Fourth International Conference on Machine Learning (ICML 2007), Pages 193-200, Corvallis, Oregon, USA, June 20-24, 2007.[10]. Dikan Xing, Wenyuan Dai, Gui-Rong Xue and Yong Yu. Bridged Refinement for Transfer Learning. In Proceedings of the Eleventh European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD 2007), Pages 324-335, Warsaw, Poland, September 17-21, 2007. （Best Student Paper Award）[11]. Xin Zhang, Wenyuan Dai, Gui-Rong Xue and Yong Yu. Adaptive Email Spam Filtering based on Information Theory. In Proceedings of the Eighth International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE 2007), Pages 159–170, Nancy, France, December 3-7, 2007.。