与学习相关的视觉问题(修改)
《信息技术与教育技术(2)》(电大作业)1
《信息技术与教育技术（2）》作业参考答案授课教师：唐艳作业 1第一章１．试说出与教育技术学的形成与发展密切相关的３个主要方面。
（P6）答：⑴视听教学运动推进了各类学习资源在教学中的应用；⑵个别化教学促进了以学习者为中心的个性化教学技术的形成；⑶教学系统方法的发展促进了教育技术理论核心－－教学设计学科的诞生。
2．简述1994年美国教育传播与技术协会（AECT）发表的教育技术定义的内容。
（P9）答：教学技术是关于学习过程与学习资源的设计、开发、利用，管理和评价的理论与实践。
3．简述我过教育技术发展取得的主要经验。
（P14）答：⑴一切从实际出发，因地制宜发展教育技术；⑵发展的不仅是装备与规模，提高教学质量和效益是核心；⑶教育技术发展的重点是现代教学媒体教材建设；⑷教育技术发展的关键是人；⑸教育技术的科学研究是发展教育技术的先导。
4．信息加工学习原理可以描述为哪４个方面的内容？（P16—17）答：⑴信息流；⑵人的加工信息能量是有限的；⑶记忆取决与信息骗码；⑷会议部分取决于提取线索。
5．人本主义学习理论主要包括哪４个要素？（P18）答：⑴学习具有个人参与的性质；⑵学习是自我发起的；⑶学习是渗透性的；⑷学习是自我评价的。
6．现代建构主义的学习观具有哪６个特点？（P19—20）答：⑴积极的学习；⑵建构性的学习；⑶雷击性的学习；⑷目标指引的学习；⑸诊断性的学习；⑹反思性的学习。
7.简述拉斯韦尔传播模式的内容。
（P21）答：1948年，美国政治学家拉斯韦尔在《传播在社会中的结构与功能》一文中，提出了一种描述传播行为的便利方法—回答5个问题：1）谁(who)? 2）说了什么(say what)? 3）通过什么渠道（in which channel）? 4)对谁（to whom）? 5）产生什么效果（with what effect）?这五个问题被称为“拉斯韦尔五W公式”，成为传播学研究的经典模式。
８．简述施拉姆交互模式的内容．（P22）答：施拉姆交互模式的内容是传播的循环模式，不仅强调反馈并且突出，反馈的双向性，表明任何传播活动都应具有的双向性．９．简述考夫曼的教育应用模式。
基于深度学习的图像分割技术分析
算注语言信IB与电厢China Computer&Communication2020年第23期基于深度学习的图像分割技术分析张影（苏州科技大学电子与信息工程学院，江苏苏州215009）摘要：近年来，深度学习已广泛应用在计算机视觉中，涵盖了图像分割、特征提取以及目标识别等方面，其中图像分割问题一直是一个经典难题。
本文主要对基于深度学习的图像分割技术的方法和研究现状进行了归纳总结，并就深度学习的图像处理技术进行详细讨论，主要从4个角度讨论处理图像分割的方法，最后对图像分割领域的技术发展做了总结。
关键词：深度学习；图像分割；深度网络中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：4003-9767（2020）23-068-02Research Review on Image Segmentation Based on Deep LearningZHANG Ying(College of Electronics and Information Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou Jiangsu215009,China) Abstract：In recent years,deep learning has been widely used in computer vision,covering image segmentation,feature extraction and target recognition,among which image segmentation has always been a classic problem.In this paper,the methods and research status of image segmentation technology based on deep learning are summarized,and the image processing technology of deep learning is discussed in detail.The methods of image segmentation are mainly discussed from four aspects.Finally,the development of image segmentation technology is summarized.Keywords:deep learning;image segmentation;deep network0引言在计算机视觉中，图像处理、模式识别和图像识别都是近几年的研究热点，基于深度学习类型的分割有分类定位、目标检测、语义分割等。
基于深度学习的超分辨率重建算法改进
基于深度学习的超分辨率重建算法改进高飞;雷涛【摘要】近年来,深度卷积网络在单幅图像超分辨问题上取得了非常好的效果,然而,由于超分辨问题的病态性,自低分辨率的图像复原得到高分辨率图像的算法仍然有很大的改进空间.为了进一步提高单幅图像超分辨率重建的精度,主要做了以下两个方面的工作:首先将增强预测的方法和SRCNN网络结合,在Set5数据集上的平均峰值信噪比较原始的SRCNN方法提升了大约0.3dB;其次,将FSRCNN网络第一个5*5的卷积层改为两个3*3的卷积层,提高了网络的非线性,在Set5数据集上相对于FSRCNN模型平均峰值信噪比提升了大约0.3dB.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)006【总页数】5页(P64-68)【关键词】深度学习;卷积神经网络;单幅图像超分辨;增强预测【作者】高飞;雷涛【作者单位】中国科学院光电技术研究所,四川成都601209;中国科学院光电技术研究所,四川成都601209【正文语种】中文【中图分类】TN919.81超分辨率重建技术就是用一组低质量，低分辨率图像来产生高质量，高分辨率图像[1]，图像分辨率的提升有助于图像细节的观察和分析，从而为后续的图像处理如目标检测，图像分割等提供更多有用的信息，高分辨率图像的获取是后续图像处理取得良好效果的重要保障。
但是，图像采集阶段提高图像分辨率不仅会造成成本的提高，而且现有的采集技术分辨率是有一个上限的，随着单位面积的像素数量的变多，每个像素的分得的光强会随之变少，使得散粒噪声对图像质量的影响扩大[2]，所以，通过算法的途径提高图像的分辨率就显得尤其重要。
超分辨的过程相当于将低维图像空间映射到高维图像空间，这种模型的欠定性决定了超分辨的过程是一个病态的问题[2]：对于指定的一个低分辨率图像或者图像序列，其对应高分辨率图像的可能解不止一个。
超分辨算法可以大体分成两类：传统的多幅图像超分辨和单幅图像超分辨[3]，其中，单幅图像的超分辨一方面可以利用单幅图像进行超分辨，克服了图像序列难以获得和实时性不够的问题；另一方面，也放大了超分辨技术中的信息缺失的问题，提高了问题的难度。
深度学习(图像、视觉方向)职位描述与岗位职责
深度学习（图像、视觉方向）职位描述与岗位职责
深度学习是当前最热门的技术之一，其在图像、视觉方向的应
用广泛，很多企业都在招聘相关岗位。
以下是深度学习（图像、视
觉方向）职位描述与岗位职责。
一、职位描述
深度学习（图像、视觉方向）工程师负责深度学习技术在视觉、图像方面的研究和应用，包括图像识别、目标检测、分割、姿态估
计等方面，同时需要结合硬件设备优化、算法实现等方面，将深度
学习技术应用于各个领域。
二、岗位职责
1、负责深度学习与图像、视觉领域的相关研究和应用，包括但
不限于图像识别、目标检测、分割、姿态估计等方向的研究和开发。
2、建模和模型训练。
需要对各种模型以及不同的算法进行研究
和实验，并结合数据集，使用Pytorch，Tensor flow等深度学习框
架对模型进行训练以及效果测试。
3、模型优化。
了解模型架构、计算资源的规划以及内置算法对
模型进行优化，提升模型的性能。
4、算法开发。
相信你也会在深度学习的研究和实践中遇到各种
问题，比如不同的优化算法，不同的预训练模型，不同的前馈和反
馈计算方法等等，处理这些情况要快速而准确。
5、新技术调研。
跟踪并研究新的视觉深度学习领域和算法，并
对已有项目提出更好的优化方案。
6、团队协作。
与公司内部的研究团队、产品经理和团队协作，
推动深度学习技术在业务中的落地和应用。
以上是深度学习（图像、视觉方向）职位描述与岗位职责，希望能对招聘者和应聘者有所启示。
如何应对计算机视觉中的退化问题(九)
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使机器“看”的技术领域，它的应用广泛涉及到医疗、军事、工业、交通、安防等各个领域。
然而，计算机视觉技术在处理一些特定场景时往往会遇到“退化”问题，即由于光照、遮挡、变形等外部环境因素的影响，导致识别准确率降低。
如何应对计算机视觉中的退化问题，成为了研究者们关注的焦点之一。
一、提高图像质量在应对计算机视觉中的退化问题时，首先要考虑的是提高图像质量。
现代图像处理技术已经非常成熟，可以通过去噪、增强、修复等手段来改善图像质量。
例如，可以利用图像去噪技术来减少图像中的噪点，提高图像的清晰度和质量；还可以利用图像增强技术来增强图像的对比度和色彩饱和度，使图像更加鲜艳真实；此外，图像修复技术也可以通过填补缺失部分或修复损坏部分来提高图像的质量。
通过提高图像质量，可以有效减少外部环境因素对计算机视觉的影响，提高图像识别的准确率。
二、多模态融合另一种应对计算机视觉中的退化问题的方法是利用多模态融合技术。
在现实场景中，往往存在多种不同类型的信息，例如图像、视频、声音、文本等。
利用多模态融合技术，可以将不同模态的信息进行有效融合，提高计算机视觉系统对复杂场景的理解和识别能力。
例如，可以将图像和声音信息进行融合，利用声音信息来辅助图像识别，提高识别准确率。
多模态融合技术可以有效提高计算机视觉系统对退化问题的应对能力，使其在复杂环境下仍能保持较高的识别准确率。
三、结合深度学习近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，成为了解决计算机视觉退化问题的重要手段。
深度学习技术可以通过对大量数据的学习和训练，获取更加丰富和抽象的特征表示，从而提高计算机视觉系统的识别能力。
例如，可以利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类和识别，利用循环神经网络（RNN）进行视频分析和识别，利用生成对抗网络（GAN）进行图像合成和修复等。
结合深度学习技术，可以有效提高计算机视觉系统对退化问题的应对能力，使其在复杂场景下仍能保持较高的识别准确率。
机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法
机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法Blob分析法（BlobAnalysis）在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。
Blob分析(BlobAnalysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。
其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。
简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。
举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。
如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的;相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化(BinaryThresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。
而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。
针对二维目标图像和高对比度图像，适用于有无检测和缺陷检测这类目标识别应用。
常用于二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。
显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob分析。
但另一方面，Blob分析并不适用于以下图像：1.低对比度图像; 2.必要的图像特征不能用2个灰度级描述; 3.按照模版检测(图形检测需求)。
总的来说，Blob 分析就是检测图像的斑点，适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。
深度学习在计算机视觉图像分割算法中，批量图像数据增强的方法
深度学习在计算机视觉图像分割算法中，批量图像数据增强的⽅法今天就来⼀招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够⽽发愁。
且来看图⽚从250张>>>>任意张的华丽增强，每⼀张都与众不同。
开始之前呢，我们先把这件⼤事给细分下，⼀步⼀步的来：⾸先，图像读取，需要对⽂件夹操作;然后，增强图像（重点，重点，重点）；最后，保存图像。
来看下此次任务中，待增强的图像和标签，主要是为了做图像分割做图像准备。
这个图像懂的应该能看出来，这是⼀个婴⼉头围的医学图像，现实场景意义很强。
上图（以3张图为例）：train_imgtrain_label成双成对，这样在后续的⽂件读取中会⽐较的⽅便（⼤神可以⾃⼰改改，练练动⼿能⼒）那动⼿吧⼀、⼤杀⽓之keras ImageDataGeneratorfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图⽚⽣成器，同时也可以在batch中对数据进⾏增强，扩充数据集⼤⼩，增强模型的泛化能⼒。
⽐如进⾏旋转，变形，归⼀化等，它所能实现的功能且keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0, #整数。
随机旋这⾥就以单张图⽚为例，详述下这个图像增强⼤杀器的具体⽤法，分别以旋转（rotation_range），长宽上平移（width_shift_range，height_shift_range）输⼊图像：train_imgtrain_label先来看下两者合并后的图像：增强汇总这⾥是合并部分，单幅增强的⼤图效果详情看这⾥：merge改变通道排布⽅式这⾥，且看单幅图像的增强代码（建议去下载仔细看，往后看，有⽅式）：import osfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,load_img,img_to_array,array_to_imgclass Augmentation(object): def __init__(self,img_type='png'): self.datagen=ImageDataGenerator( #rotation str(0)) # 数据增强 def do_augmentate(self, img, save_to_dir, save_prefix, batch_size=1, save_format=png, imgnum=30): # augmentate one image datagen = self.datagen i = 0 for _ in datagen.flow( img, batch_size=b 这⾥不做过多的解释，打个⼴告，欢迎关注微信公众号：⼩⽩算法。
机器视觉_??????
机器视觉（1）——从业人员细分摘自中国机器视觉网论坛到底如何学习机器视觉？为了说明这个问题，我觉得应该先要简单地说明另一个问题：国内外机器视觉发展的不同。
我本人认为，只有先搞清了两边的不一样，才便于说清如何下手学习。
国外机器视觉发展到今天，已经从“一包到底”式的工作程序，发展到了细致分工的阶段了。
由于篇幅问题。
就不细讲这一行当如何从“一包到底”发展到细致分工过程。
一句话，国外机器视觉发展到今天，已经可以清清楚楚分为三个部分：1，底层开发部分。
2，二次开发部分。
3，最终使用部分。
于是在国外，从事这一行业的人现在也就可以简单而清楚地分成三种人：1，底层开发的人（从事底层开发工作的人）。
2，二次开发的人（从事二次开工作的人）。
3，使用及操作机器视觉系统的人（从事最终使用工作的人）。
第一类人。
就是我们常说的，开发通用视觉系统（如：DVT,西门子，欧姆龙，EVISION,COGNEX等等）的开发人员，也就是DVT，COGNEX这些公司开发部的技术职工。
第二类。
就是大家所说的OEM用户。
是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发，开发各种专为第三类人所用的系统。
第三类人，就是用户（enduser）。
这类人是真正将机器视觉系统应用到各个领域中的人，他们不仅在各自的行业中使用种种已经开发成型的机器视觉系统。
而且负责对各类系统进行测试及评估。
举个实际例子，这里有不少朋友问过这类问题：如何检测某一工件；检测光盘表面的系统该如何配置CCD相机、镜头及灯源等。
问这些问题的朋友应该算是第三类人。
他们公司要他们寻找一个系统可以用来检测本公司的产品。
但由于第一类人所开发的，只是通用的系统以及视觉系统开发工具的软件包。
并没有哪家公司专门开发一套系统来检测光盘或是某种特定的工件。
所以，这些朋友就应该来找我，因为我是第二类人。
我的工作就是，专门用DVT，EVISION，COGNEX等的视觉卡，以及视觉系统开发工具软件包为他们专门开发一套他们所需要的光盘检测系统或是工件检测系统。
《第三章1眼与视觉》作业设计方案-初中科学华东师大12八下
《眼与视觉》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业的目标是让学生通过实际操作和理论学习，深入理解眼的结构和视觉的形成过程，掌握基本的光学知识，并能运用所学知识解释日常生活中的视觉现象。
二、作业内容1. 眼的结构与功能：学生需绘制一幅眼的结构示意图，并标注各部分名称及功能。
要求示意图准确、清晰，各部分名称及功能描述准确无误。
2. 视觉形成过程：学生需根据所学知识，以小组形式编写一份关于视觉形成过程的简短报告。
报告应包括光线进入眼睛的路径、眼球内部的折射过程以及大脑如何处理视觉信息等关键步骤。
3. 光学知识应用：学生需观察并描述至少三种日常生活中的视觉现象，如镜面反射、透镜成像等，并尝试解释这些现象背后的光学原理。
4. 实验操作：学生需完成一个简单的光学实验，如使用凸透镜使物体放大或使用半透半反镜进行光的干涉实验等。
实验过程中需记录实验步骤和结果，并分析实验数据。
三、作业要求1. 眼的结构示意图要求准确无误，各部分名称及功能描述清晰。
2. 视觉形成过程报告要求逻辑清晰，内容详实，能够准确阐述视觉形成的关键步骤。
3. 光学知识应用部分需观察并描述至少三种现象，并解释其背后的光学原理。
4. 实验操作部分需详细记录实验步骤和结果，并分析实验数据，得出合理结论。
5. 所有作业内容需在规定时间内完成，并按时提交。
四、作业评价1. 评价标准：作业的准确性、完整性、逻辑性和创新性。
2. 评价方法：教师根据学生提交的作业进行评分，对眼的结构与功能、视觉形成过程、光学知识应用和实验操作等部分的完成情况进行综合评价。
3. 反馈形式：教师将对每份作业进行详细的批阅和反馈，指出学生存在的不足之处和优点，鼓励学生继续努力。
五、作业反馈1. 教师将对每位学生的作业进行详细的点评和反馈，指出学生存在的不足和优点。
2. 对于共性问题，教师将在课堂上进行集中讲解和指导。
3. 鼓励学生之间互相交流学习，分享彼此的作业成果和心得体会。
学习情境练习题
答案学习情境1 (任务1.1认识企业的机电设备) 测试题班级学号姓名一、多项选择题：1．我国的汽车制造企业的机电设备正朝以下（A、B、C、D、E）方向发展。
A 自动化B 电子化C 系列化D 焊接机器人生产线E总装装配线2．机电设备按工作类型分为10个大类，其中有（A、B、C、D）。
A 金属切削机床B 锻压设备C 仪器仪表D 动力设备E 电气设备3．现代设备正在朝着（A、B、C、D、E ）等方向发展。
A 大型化B 高速化C 精密化D 电子化E自动化4.最大磨削直径为320 mm的高精度万能外圆磨床表示为（ B ）。
A CA6140B B MGl432C XK5040D T4163B二、填空题：1．设备是人们在生产或生活中所需的（机械）、（装置）、和（设施）等可供长期使用，并在使用中基本保持原有（实物形态）的物质资料。
2.机电设备是企业（固定）资产的主体。
3.企业根据设备本身的固有因素及设备在生产运行过程中的客观作用，将设备划分为A、B、C三类，其中A类为（重点设备），B类为（主要设备），C类为（一般设备）。
4.机床主要是按（电工设备）和（机械设备）进行分类的。
5.通用机床的型号由（基本）部分和（辅助）部分组成，中间用“/”隔开，读做“之”。
其中（基本）部分国家统一管理，（辅助）部分纳入型号与否由生产厂家自定。
三、简答题：1.说说大量使用现代设备给企业和社会带来哪些新问题。
答：大量使用的现代设备也给企业和社会带来一系列新问题：①购置设备需要大量投资；②维持设备正常运转也需要大量投资；③发生故障停机，经济损失巨大；④一旦发生事故，将会带来严重后果；⑤机电设备的社会化程度越来越高。
2.简述机电设备的结构组成。
答：机电设备是为企业生产产品，创造价值服务的，机电设备的结构一般由：机身、动力传动系统、工作机构、操纵系统、电气控制系统和润滑系统等几个公共部分组成。
3.什么是自动化生产线？答：生产线是产品生产过程所经过的路线，即从原料进入生产现场开始，经过加工、运送、装配、检验等一系列生产线活动所构成的路线。
机器学习与机器视觉
机器学习与机器视觉一、机器学习1.定义：机器学习是一门人工智能分支，通过算法让计算机从数据中学习，从而使计算机能够模拟人类的学习过程，提高计算机的智能水平。
a)监督学习：给定训练数据集，通过学习得到一个目标函数，使得新数据能够被正确分类或预测。
b)无监督学习：没有标记的训练数据集，通过学习找到数据内在的结构或规律。
c)强化学习：通过不断试错，学习得到一个策略，使得智能体在某个环境中能够最大化收益。
2.常用算法：a)线性回归：预测连续值，通过找到特征与目标之间的线性关系。
b)逻辑回归：分类问题，通过二分类目标函数进行学习。
c)支持向量机（SVM）：分类与回归问题，通过找到最优超平面来分隔不同类别或回归。
d)决策树：通过树结构进行决策，将数据集划分成多个子集，每个子集对应一个分类或预测结果。
e)神经网络：模拟人脑神经元结构，通过多层传播和激活函数进行特征提取和转换。
3.评估指标：a)准确率：分类问题中，正确预测的样本数占总样本数的比例。
b)召回率：分类问题中，正确预测的正样本数占实际正样本数的比例。
c)F1值：准确率和召回率的调和平均值。
二、机器视觉1.定义：机器视觉是计算机科学、人工智能和图像处理相结合的领域，旨在让计算机能够像人类一样处理和理解图像或视频信息。
a)图像分类：对给定的图像进行分类，判断其属于哪个预定义的类别。
b)目标检测：在图像中定位并识别一个或多个物体。
c)语义分割：对图像中的每个像素进行分类，识别图像中的不同物体或区域。
d)人脸识别：通过提取人脸特征，识别图像中的人脸。
e)姿态估计：估计图像中人体或物体的姿态信息。
f)图像处理：图像滤波、边缘检测、图像增强等。
g)特征提取：颜色特征、纹理特征、形状特征等。
h)机器学习：使用机器学习算法进行图像分类、目标检测等任务。
i)深度学习：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在机器视觉中的应用。
2.应用领域：a)自动驾驶：用于车辆识别、行人检测、交通标志识别等。
人教版语文八年级上册写作《学习描写景物》教案
（三）实践活动（用时10分钟）
1.分组讨论：学生们将分成若干小组，每组讨论一个与描写景物相关的场景。
2.写作实践：为了加深理解，我们将进行一个简单的写作练习。学生运用所学知识，尝试描写一个景物。
（二）新课讲授（用时10分钟）
1.理论介绍：首先，我们要了解描写景物的基本方法。描写景物是通过丰富的词汇和形象的语言，运用视觉、听觉、嗅觉、触觉等多种感官来表现事物的美感。它是作文中表达情感、营造氛围的重要手段。
2.案例分析：接下来，我们来看《春》这篇课文。朱自清先生如何运用生动的语言描绘春天的景色，使读者仿佛置身其中。
（五）总结回顾（用时5分钟）
今天的学习，我们了解了描写景物的基本方法、重要性和在实际写作中的应用。通过实践活动和小组讨论，我们加深了对描写景物的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在今后的写作中灵活运用。如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
五、教学反思
今天的教学中，我发现学生们对于描写景物的写作技巧有着很高的兴趣。在导入新课的时候，通过提问让学生们回顾日常生活中的美景，他们的回答丰富多彩，这为后续的教学打下了良好的基础。在理论介绍环节，我尽量用浅显易懂的语言讲解感官描绘和修辞手法，并通过课文的案例分析，让学生们更直观地感受到这些技巧在写作中的应用。
3.成果展示：每个小组将向全班展示他们的写作成果。
（四）学生小组讨论（用时10分钟）
1.讨论主题：学生将围绕“如何在实际写作中运用描写景物的方法”这一主题展开讨论。
2.引导与启发：在讨论过程中，我将提出一些开放性的问题，帮助学生发现写作中的问题，并寻找解决方法。
孩子学习类型分三类——视觉型听觉型触觉型
孩子学习类型分三类——视觉型听觉型触觉型每个人都习惯于用某种感官系统去感受世界，有人的靠眼睛洞察这个世界，有人的靠耳朵聆听这个世界，而有的人用皮肤感受这个世界。
眼观，耳听，手摸，不同的人依赖不同的感官，视觉型的人对看到的文字或图像印象较深，因此喜欢阅读，尤其是默读；听觉型的人对听到的内容比较敏感，喜欢听而不喜欢读；而触觉型的人喜欢一边学习一边操作。
了解确定孩子的学习类型，根据孩子的学习类型找到提高学习成绩的突破口。
1、视觉型特征：上课认真听讲，积极回答问题，且表达能力较好。
多数时间视线紧随教师，喜欢看板书、PPT、VCD等，对自己看过的事物记忆深刻，回答问题时说话速度也是比较快的。
集会或上课时通常是坐在前排的人，如果他看不到演讲者或教师，就好像什么也没听到。
他们不仅是在听，更多的是看，从说话者的表情和肢体语言中获取更多的信息。
视觉型的人喜欢快节奏，说话很快，思考也很快，喜欢阅读图表，行动力强。
老师会认为这种类型的学生是好学生。
他们做事风风火火，是个急性子，视觉型的人爱说“你看”。
有80%左右的人属于视觉型学习者。
行为模式：①头多向上仰，行动敏捷，手势多，且多数在胸部以上；②喜欢颜色鲜明、线条流畅、外形美丽的人事物；③能够在同一时间里兼顾数件事，并引以为荣；④喜欢事物多变化、多线条、多节奏；⑤要求环境整洁，东西摆放整齐；⑥坐不稳，多小动作；⑦衣着得体，颜色搭配很好；⑧说话简短轻快、声调平和，不耐烦冗长说话；⑨批评的话多针对速度、时间、烦闷、单调；⑩说话开门见山，三两句便结束；⑾说话声大、响亮、快速；⑿在乎事情的重点，不在乎细节；⒀呼吸快而浅，用胸的上半部呼吸。
2、听觉型特征：你在和他说事情，他并不会完全一直看着你，而是更多地左右看，或只朝一个方向看，做思考状。
听觉型的人喜欢秩序，说话较慢但很有条理，喜欢交谈与聆听，行动力稍次。
口才好，善于言辞，很会模仿，到了陌生的地方能很快学会地方方言。
在集会或课堂上只要能听清楚演讲者或教师的声音，即使离得很远，看不到说话者本人也没关系，照样能吸收得很好；和人交往时喜欢多说，同时也是个好的倾听者。
Photoshop学习心得体会范文(12篇)
Photoshop学习心得体会范文（12篇）Photoshop学习心得体会篇1经过将近一个多月的学习，总的来说还是学习到了许多的东西，PS 是一个很受人喜爱的软件，女孩子都爱美，所以我也花了必需的时间和精力去琢磨。
PS指photoshop，photoshop是Adobe公司旗下最为知名的图像处理软件之一，大多数人对于PS的了解仅限于一个很好的图像修改软件，并不明白它的的诸多应用方面，实际上，PS的应用领域很广泛，在图像、图形、文字、视频、出版各方面都有涉及。
它主要应用包括平面涉及、修复照片、广告摄影、影像创意、艺术文字、网页制作、建筑效果图后期修饰、绘画、绘制或处理三维贴图、婚纱照片、涉及视觉创意、界面设计、图标制作等十三大领域。
从功能上看，PS可分为图像修改、图像合成、校色调色及特效制作局部。
图像修改是图像处理的根底，能够对图像做各种变换如放大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等。
也可惊醒复制、去除斑点、修补、装饰图像的残损等、这在婚纱摄影、人像处理制作中有非常大的用场，去除人像上不满足的局部，进展美化加工，得到让人非常满足的效果。
我觉得学习一门课程要有急躁，要肯下功夫，上课就要留意简洁的出路图片，PS只是一个工具而已，它也要靠人来操作，不要把它看得太神奇，不敢去翻开，仔细的做，还有不要死看书，听理论，那是没有用的，看十本书，还不如亲自做一做，做不好也不要气馁，由于你从失败中得到了阅历，试图把握PS的每一个功能，熟识每一个工具的运用，学习就要学会请教教师和同学问题，不懂不会的问题就要问，要时常总结，汲取攻击和其他人的小窍门，技巧登记来，要学会搜寻，找一些PS好的例子，自我琢磨，尝试着去做一下，我认为学习PS不仅仅要动技术，更不能缺少艺术感和创意，思维要有所发散，才能做出好的作品。
最终要感谢教师急躁的讲解与指导，学会连续学习PS技术，努力提高自我的水平。
不辜负教师的指导。
Photoshop学习心得体会篇2还记得第一次见到Photoshop时的惊喜，第一次制作印刷品失败时的懊丧。
八年级物理上册第四章在光的世界里4.6神奇的眼睛教案(新版)教科版
-问题引导法：用于引发学生的思考和探究
-互动式教学：通过提问和回答，促进学生参与和思考
教学流程
（一）课前准备（预计用时：5分钟）
学生预习：
发放预习材料，引导学生提前了解光学基础知识的学习内容，标记出有疑问或不懂的地做好准备。
提出问题，检查学生对旧知的掌握情况，为本节课新课学习打下基础。
（三）新课呈现（预计用时：25分钟）
知识讲解：
清晰、准确地讲解眼睛的视觉原理和光学相关知识，结合实例帮助学生理解。
突出重点，强调难点，通过对比、归纳等方法帮助学生加深记忆。
互动探究：
设计小组讨论环节，让学生围绕眼睛的视觉原理和光学问题展开讨论，培养学生的合作精神和沟通能力。
（4）小组讨论和问题解决：学生在小组讨论中可能需要更好地表达自己的观点，并与小组成员合作解决问题。
针对以上困难和挑战，教师需要在教学过程中进行引导和帮助，通过生动的讲解、直观的实验和积极的互动，激发学生的学习兴趣，提高他们的观察和思考能力，并培养他们的合作意识和解决问题的能力。
教学资源
1.软硬件资源：
3.学生可能遇到的困难和挑战：在学习本节课的过程中，学生可能会遇到以下困难和挑战：
（1）理解眼睛的结构和功能：眼睛的复杂结构和工作原理可能对学生来说较为抽象，难以直观理解。
（2）光学知识的应用：学生可能难以将所学的光学知识运用到实际问题中，如解释近视、远视等现象。
（3）实验操作和数据分析：在进行实验和数据分析时，学生可能需要注意细节和精确度，这对他们来说可能是一个挑战。
-教材和教学PPT
-实验器材：镜子、水杯、光线演示器、眼睛模型等
-投影仪和计算机
-实验室桌椅和黑板
浅析基于学习行为的Felder—Silverman风格模型修正
浅析基于学习行为的Felder—Silverman风格模型修正作者：闫利霞来源：《中国教育信息化·高教职教》2018年第10期摘要：本研究基于在线学习平台的行为内容数据，运用Felder-Silverman量表前测推断用户学习风格，得到学习者的线下学习风格，对学习行为进行分析，深入探究学习者的学习过程与情境，发现学习规律，并对量表中的信息输入和信息加工给出了初步的优化改造、修正。
通过对学生学习行为与知识掌握情况进行数据分析，能够推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源，可对学生的学习效果做出及时准确的反馈，提供个性化服务干预，有利于促进教与学。
关键词：Felder-Silverman量表；学习风格；学习行为；学习修正中图分类号：G40-058.1 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2018）19-0021-03基于解决大数据环境下学习行为描述困难的问题，可以结合学习风格的在线教育平台给学习者提供与其学习风格相符合的教学资源加以解决，因此关于在线学习风格的研究成为了重点。
一、Felder-Silverman学习风格模型学习风格理论是由美国学者Herbert Thelen于1954年提出的，至今已有70多种学习风格模型，常用的理论有Kolb、邓恩夫妇、菲尔德等。
其中Felder-Silverman学习风格模型借鉴了很多学习风格模型，完整性更好、实用性更强。
加之Felder-Silverman模型能够通过调查问卷测量得到学习者四个维度的信息，从而能更好地指导学习者的学习行为。
因此，在学习行为研究中应用非常广泛，得到越来越多研究者的认可，本文也采用Felder-Silverman模型进行学习风格研究。
心理学家Felder和Silverman将学习风格分为四个维度，每个维度下分别对应两种不同类型特点的学习者。
1.信息感知维度（感悟型/直觉性）感悟型学习者喜欢死记硬背，通常喜欢用已有的事实来考虑和解决问题，比较细心，能按照固定的公式、程序解决学习过程中遇到的问题；直觉型学习者喜欢学习新事物，创新性比较强，擅长记忆和理解比较抽象的概念、公式，相对比较粗心。
中小学生学习障碍的诊断与矫治修改
中小学生学习障碍（困难）的诊断与矫治安徽教育学院教育系黄石卫第一章学习障碍（困难）概念一什么是学习障碍个体因智力迟钝(智障)、感知或运动障碍、情绪和行为问题以及社会教育的不利因素（缺乏良好的学习环境或教育方法不善等）所造成的学习上的失败统称为学习障碍。
它是生物学(如脑损伤)、社会文化(如家庭教育不当)和心理学(如注意障碍)三个领域中多种不良因素相互作用的结果。
学习障碍包括智障、学业不良和学习失能三种形式。
不过,在更多的情况下,智障不列入学习障碍的讨论范围，也不列入本讲解的范围。
二什么是学业不良()(一)“学习”概念的界定“学习”有广义与狭义的定义,以及学生的学习等定义。
本讲解所讨论的学习,是指以读写算为代表的智力学科的学习,亦即与知觉、认知、抽象化、概念化等高级神经活动相关联的学习。
(二)“学业不良”的界定关于“学业不良”的界定,大体上可以分为三种:1.指学生学业未达基本标准。
教育有其一定的目标。
此目标指各个年龄、各个年级、各门学科或领域所规定学生必须达到的水平。
它以各年龄、各年级的共同标准的形式确定下来。
凡未达最低限度标准的学生，称为学业不良学生，原则上都得实施辅导或治疗教育。
2.将“低学力”()称为“学业不良”。
这里所谓的低学力，指学生实际的学力测查结果明显低于其智力测验结果所推定的学力值。
3.学生因身心障碍，不能充分发挥其自身所拥有的潜能所导致的学业迟滞。
若使用常态分布模型，他们常常位于下位的7％内。
第一种界定最具有实践意义，但容易出现“标准”是否合理的争论。
第二种界定有利于寻找智力以外的不利于学力的因素，诸如教学法、家庭、环境适应等因素，但在智力上又容易陷入宿命论。
第三种界定从学生自身寻找答案，较符合尊重儿童个性的教育精神。
三什么是学习失能（或）(一) 学习失能的概念所谓学习失能，指智力“普通”（智商高于平均值－2标准差）的个体由于中枢神经系统的某些部分的发展失常所导致的听、说、读、写、推理或算术诸能力的习得与应用方面的显著困难。
色彩视觉适应教案
色彩视觉适应教案# 《色彩视觉适应教案一》## 一、教学标题色彩视觉适应## 二、教学目标### （一）知识与技能目标1. 学生能够准确说出色彩视觉适应的概念，包括明适应和暗适应，在[具体时长，如1课时]内达成此目标。
2. 能举例说明生活中色彩视觉适应现象，正确率达到80%以上，通过课堂练习及案例分析达成。
3. 掌握色彩视觉适应的基本原理，如视网膜上视锥细胞和视杆细胞在不同适应过程中的作用，在课本学习及教师讲解后能够阐述清楚。
### （二）过程与方法目标1. 通过观察图片、视频等资料，培养学生的观察能力和信息收集能力，在导入及新授环节进行锻炼。
2. 组织小组讨论生活中的色彩视觉适应现象，提高学生的合作交流能力，在新授环节小组讨论时实现。
3. 引导学生自主探究色彩视觉适应原理，提升学生的逻辑思维能力和自主学习能力，在新授环节自主探究过程中达成。
### （三）情感态度与价值观目标1. 让学生体验到色彩视觉适应现象的奇妙之处，激发学生对色彩学的兴趣，在整个教学过程中逐步培养。
2. 培养学生善于观察生活中的色彩现象，增强学生对生活中美的感知能力，通过生活案例分析达成。
## 三、教学重难点### （一）教学重点1. **重点内容**- 色彩视觉适应中明适应和暗适应的概念。
- 色彩视觉适应在生活中的常见表现。
2. **确定依据**- 根据课程标准，对色彩视觉基本现象的理解是色彩学知识体系的基础部分。
- 学生在日常生活中虽然会接触到这些现象，但缺乏系统的认识，明确概念有助于后续知识的学习。
### （二）教学难点1. **难点内容**- 色彩视觉适应的生理原理，尤其是视锥细胞和视杆细胞在不同适应过程中的具体工作机制。
2. **确定依据**- 学生的知识储备有限，对于生物学上细胞的工作机制理解起来有一定难度。
- 这部分知识较为抽象，需要一定的逻辑思维能力，而学生在这方面能力有待提高。
## 四、教学方法1. **演示法**- **理由**：色彩视觉适应现象较为直观，通过演示图片、视频等资料，可以让学生更直接地观察到明适应和暗适应的过程，有助于理解概念。
初一数学学习遇到的问题及解决方法
初一数学学习遇到的问题及解决方法因为初中学习和小学学习知识层次、难度和学习方法的不同，在小升初后进入初中的同学们，肯定会遇到很多问题。
那么，初中数学学习必然会遇到哪些问题呢？面对这些问题，该如何解决呢？?第一，学习方法方面的问题。
表现在：?(1)做几何题时候不会做辅助线?原因：对于几何模型认识不充分?解决方案：每一种基本的几何模型都有定义、性质和判定三方面，要将这三方面知识熟记于心。
一般来说应用的过程是：判定是哪种模型→此模型有何性质→此性质能不能直接用→若不能，则作辅助线体现其性质。
例如：暑假学的平行四边形模型→对角线互相平分，对边平行且相等，对角相等。
等腰三角形模型→三线合一。
倍长中线模型→有三角形一边中点，可以考虑倍长中线构造全等。
还有梯形的的三类辅助线，都应该熟记。
?(2)考虑问题不全面，不会进行分类讨论?解决方案：?1、注意几种经常需要分类讨论的知识点，就初二暑假的知识点而言，函数自变量取值的范围，一次函数的k，b的正负性，平方根的双重性，直角坐标系中点的坐标与线段长度的转化等等。
?2、学会讨论方法，把每一种情况都写下来，然后分别解出每种情况下的结果。
?3、注意分类之后的取舍，并不是所有情况都是正确答案，尤其是解分式方程和根式方程的时候，会出现增根，一定要检验。
?(3)自信心不足，不敢下手?原因：?1、对于题型本身掌握不好，没思路；?2、有些想法，不知道是否正确，不敢动笔；?3、不会写过程；?4、会做，懒得写。
后果：导致考试比作业还差。
?解决方案：?1、问老师、对比类似的例题寻找相同之处；几何先找模型，在思考此种模型的性质特点以及辅助线做法。
代数看过程，分析每一步的目的；?2、有想法一定要落实在笔头上。
怕错写在草稿纸上，视觉带给我们的思路远比空想要多；?3、上课认真记笔记，将老师的解题过程详细的记录在本上，几何有模型，代数有步骤。
多模仿老师的解题过程，慢慢熟练；?4、会做不代表能做对，很多题目的易错点只有在做后才会发现。
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视觉聚焦能力
Focusing, or accommodation--the ability to see clearly.
At the close ranges required for reading, this is the visual skill needed to maintain clear sharp images for extended periods of time. It also includes the ability to quickly shift focus when looking from near to far, such as when looking from desk to board. For children with accommodation problems, print will become progressively blurry as they read for longer periods of time, and their eyes will fatigue from the strain of trying to keep the print clear. Print on the page will often look like this:
Peripheral vision 视觉方向及空间定位能力 Depth Perception 视觉——听觉统合能力 Auditory-visual integration 脑—眼—躯体协调能力 Brain-Eye-Body coordination 双眼协调能力 Binocularity
阅览
Reading 视觉技能
能阅读力
+ 阅读方法
在阅读过程中，视觉功能至关重要，首先，儿童必须有好的视力以看清文 字。但仅仅是看清文字是不够，要想在学业上获得成功，视觉技巧与视力同等 重要。他们必须能够协调双眼的运动，阅读时不遗忘当前位置，当注视点由近 点转到远点时能迅速调焦以便在尽可能短的时间内看清物体，能够正确的理解 和加工他们所看到的信息。如果儿童不具备足够的视觉技巧，在学业上，尤其 是在阅读方面，他们会遭遇到重重困难。不具备基本视觉技巧的儿童常常在学 业上会遇上一些本来可以避免的麻烦，隐藏的视觉问题使得他们难以出发挥应 有的水平，然而老师和家长常常忽视了阅读表现与孩子视觉功能之间的关系。
视觉融像
单眼注视
单眼成像
皮层双眼融像
形成清晰视觉
双眼不能融像 或融像不全
复视
视觉辨别能力
• • • • 视觉辨别是指我们精确分辨细微差异的能力。 这不仅需要有好的视力，还需要有较好的理解能力和分析能力。 视觉辨别能力较差时，在学习上主要表现为不能区分形近字， 如“王”与“玉”；经常写错别字；阅读速度慢；阅读理解能力差。
• 新生儿0~1岁是儿童大脑发育极为关键的时期。研究 表明，在这一年里大脑在以最快的速度建造着脑神经 网络系统，而适宜视觉刺激可营造其大脑发展的优势， 也大大影响着其他各功能的发展。 • 但是视觉发育不像其他功能的发育，如行走和说话， 孩子可模仿父母和兄弟姐妹，父母也可通过观察孩子 来判断他的说话和行走是否发展良好。孩子是不会告 诉你他的视觉问题的，父母通常也没有多少相关的信 息来知晓孩子的视觉发展情况。因此，孩子早期视觉 缺陷的鉴别和训练就显得非常重要。
与学习相关的视觉问题
Learning-Related Vision Pros
视觉技能是学习来的
两千年以前，希腊医生阿尔克迈翁(Alcmaeon)发现，眼睛是连着大脑的。 他首次建立了视觉是先集合在大脑，然后再被合成记忆及观念这一理论。而 在这以前人们认为视觉是天生的，如呼吸系统和消化系统一样。 到1930年，专业验光师、心理学家和教育家才发现视觉技巧是学习来的。虽 然我们大都天生有基本的视反射作用，但我们必须去学习如何用我们的眼睛, 这就是视觉技巧了。
Sometimes children with focusing problems will hold their books very closely or lay their heads down. Bifocal lenses are often prescribed to help shore up inadequate focusing systems, but sometimes therapy is need to improve a child's focusing stamina.
良好的视觉效能是学习关键
• 良好的视觉效能不单需要有 1.5 的视力，视觉技 能是更重要的生理基层，它比需不需要戴眼镜看 清东西意义更深重，它包括一切学习、工作和生 活所必需的眼球运动能力、双眼协调能力、视觉 记忆力和注意力等。
• 视觉技能如同视觉的高速公路，学习方法如同开 车的技巧
• 视觉技能是靠学习得来的
人类从外界获得信息 的总量中，有82%来 自视觉系统
learn through seeing...
learn through listening...
learn through , moving, doing and touching...
阅读能力是学习能力的重要组成部分
从外界获取信 息
知识
把获取到的信息加工、记忆、理解转化为
与学习相关的视觉技能：
• •
眼球运动的控制能力 Eye Movement Control
手—眼协调能力 Eye-hand coordination
. 视觉局部感知能力
视觉聚焦能力 Visual focusing 视觉辨别能力 Visual discrimination 视觉形态和时序记忆能力 Visualization 视觉轮廓及空间关系能力 Form Perception & Spatial relations 视觉记忆能力 Visual Memory
视觉技能
• 我们接受到外部信息三分之二来源于视觉，而且 75%90% 的课堂学习知识是通过我们的视觉系统感知的。 • 视觉是通过眼睛感受和处理信息并得出结果的能力。
视力只是视觉技能的物质基础之一
• 视觉效能=视力 X 视觉技能 • 视觉系统除了形成影像之外，还涉及判断物体的尺寸、运 动速度、物距及物体所在的方位；以及在肢体没有接触到 物体的情况下，去评估物体的成份、质地、重量、运动目 的地；两个物体的比较；维持身体平衡、姿势及方向；阅 读和解释写下的字、记号等等。 • 视觉技能和走路一样，能通过学习而获得提高。 • 科学有效的视觉训练，可以开发视觉潜能，增加视觉效率， 提高阅读速度进而增进智力。 • 形象思维建立在视觉理解的基础上 , “视觉理解是理解一 切知识的基础”.
视觉追随
Tracking , or ocular motor dysfunctions, such as pursuit or saccadic eye
movement deficits-- the fine eye movements required to accurately follow a line of print. Children with tracking problems will often lose their place when reading, skip or transpose words, and have difficulty comprehending because of their difficulty moving their eyes accurately. Because children with tracking problems can't control their eye movements at close ranges, this is how their eyes move when they read, especially as they fatigue:
视觉方向与空间定位能力
可辨大小形态 难辨空间位置
"b" 和"d", "p" 和"q", "m" 和"w
Lenses and prisms are always important in visual training. They modify the patient's world and allow him to the opportunity to create an appropriate visual response. Here a child is working on a focusing technique called accommodative rock. The "flippers" hold two different sets of lenses. One is a pair of plus lenses; the other are minus. By rapidly alternating between the two sets of lenses, the patient is forced to relax or increase accommodation in order to clearly see the print, thus gaining greater facility and control over his focusing system. Patients always begin with lower powered lenses and gradually increase the strength at which they can successfully complete the task. This patient is working with special polarized slides called Vectograms. These slides allow a child to work with a variety of targets to train central or peripheral vision, flat fusion or stereo fusion, and convergent or divergent eye positions. The targets also help to control suppression, or the patient's tendency to shut off an eye when his visual system is stressed. Vectograms allow the doctor or therapist to control a wide variety of visual stimuli presented to the child while he is still operating in the natural seeing environment of free space.