實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿錦集五篇

1、實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿錦集五篇祝你成功！實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿錦集五篇 學(xué)習(xí)的演講稿 篇1 大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個(gè)盛會(huì)。今天我給帶來(lái)的演講是我的一點(diǎn)學(xué)習(xí)心得，題目叫做自學(xué)習(xí)的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個(gè)盛會(huì)和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機(jī)器可以思維嗎?可以從不同的維度來(lái)解釋，那么首先人類對(duì)人工智能的一個(gè)探索也可以圍繞對(duì)問題不同解釋的探索。第一個(gè)探索，應(yīng)該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來(lái)研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(guī)劃等

2、等。那么他們有一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè)，這個(gè)假設(shè)應(yīng)該說從某種程度上來(lái)說是非常直觀的。智能包括計(jì)算機(jī)可能賦予的智能，是來(lái)自于計(jì)算物理符號(hào)的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號(hào)排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來(lái)得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學(xué)習(xí)功能的人工智能，就有不同的學(xué)習(xí)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算法被研究出來(lái)。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能的幾個(gè)里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個(gè)大家公認(rèn)的是里程碑是深藍(lán)，這個(gè)比賽意味著幾件事。一個(gè)是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實(shí)際上是一個(gè)在物理符號(hào)的空間的排列組合。也

3、就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實(shí)可以從這種搜索和物理符號(hào)的排列組合獲得很多的智能。緊接著的階段是，知識(shí)就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來(lái)的一個(gè)熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會(huì)獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識(shí)，我們就可以贏得像這樣一個(gè)電視大賽中的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)。這個(gè)之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破從計(jì)算上來(lái)說有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說它把一個(gè)全局計(jì)算的需求變成一個(gè)本地計(jì)算的需求，在做到這樣的一個(gè)同時(shí)呢，又不失掉很多的信息，這個(gè)是計(jì)算機(jī)里面無(wú)數(shù)成就的一個(gè)中心點(diǎn)。這樣的一個(gè)成功就使得我們能夠在不同的層次來(lái)觀察

4、同一個(gè)數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個(gè)圖，我們?cè)诓煌膶哟慰梢缘玫讲煌奶卣?。這里我們要特別強(qiáng)調(diào)的是人工智能也在另外一個(gè)方面潛移默化的默默的在耕耘，這個(gè)就叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)該說是用來(lái)做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個(gè)領(lǐng)域相對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長(zhǎng)時(shí)間一段處于靜默狀態(tài)，這個(gè)原因是因?yàn)樗谟?jì)算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個(gè)例子就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個(gè)突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個(gè)議題使得很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀

5、態(tài)的個(gè)數(shù)能隱藏起來(lái)。這種隱藏就使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點(diǎn)叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說我們?cè)谶@里看到一個(gè)計(jì)算機(jī)的游戲，這個(gè)游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進(jìn)行的下一個(gè)動(dòng)作。這個(gè)動(dòng)作是正確還是不正確，到最后會(huì)獲得一個(gè)反饋，這個(gè)反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點(diǎn)和我們剛剛講的深度學(xué)習(xí)在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是下一個(gè)突破。我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計(jì)算機(jī)游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學(xué)習(xí)，自我修煉、自我改正，然后一個(gè)一

6、個(gè)迭代。這個(gè)就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個(gè)時(shí)間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個(gè)游戲它的要求都是在不斷成長(zhǎng)的，就像我們一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識(shí)越來(lái)越多，這個(gè)完全是自我實(shí)現(xiàn)，一個(gè)自學(xué)習(xí)的過程。包括現(xiàn)在的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學(xué)習(xí)的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認(rèn)清原來(lái)人工智能從60年代到20xx年的物理符號(hào)的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費(fèi)，這種努力也是需要的。另外學(xué)習(xí)也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習(xí)。所以AlphaGo對(duì)我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來(lái)，才是一個(gè)完整的智能機(jī)器。這個(gè)我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對(duì)于這兩個(gè)技

7、術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點(diǎn)搜索，少一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)，或者反之我們夠可以得到用來(lái)解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習(xí)，可以用這個(gè)例子來(lái)表達(dá)。就是這個(gè)雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對(duì)人類有用的。這里我要特別提到一點(diǎn)，我們并不是找到了最后的目標(biāo)，這也是在不同的人工智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，等等之類的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特點(diǎn)。就是我們不能完全的依靠機(jī)器去全部自動(dòng)化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個(gè)路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，就是說這個(gè)機(jī)器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁(yè)，在每個(gè)網(wǎng)頁(yè)里面都學(xué)到一些知識(shí)，把這些知識(shí)綜合起來(lái)，變成幾千萬(wàn)條知識(shí)，這些知識(shí)又會(huì)衍生新的知識(shí)。那么我們看到從

8、下到上是隨著時(shí)間，知識(shí)量的增長(zhǎng)。那么它到了某一個(gè)程度實(shí)際上是不能再往上走了，因?yàn)橹R(shí)會(huì)自我矛盾。這個(gè)時(shí)候就需要人進(jìn)來(lái)進(jìn)行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識(shí)去掉，讓它繼續(xù)能成長(zhǎng)。這個(gè)過程為什么會(huì)發(fā)生呢?是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)很嚴(yán)重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個(gè)有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個(gè)模型，對(duì)大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸?lái)處理這些特例，如何來(lái)處理我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個(gè)是我們下一步要研究的內(nèi)容。一個(gè)非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說這個(gè)是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。

9、那么在一個(gè)新的領(lǐng)域，如果這兩個(gè)領(lǐng)域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點(diǎn)是我們可以把大部分的模型給遷移過來(lái)，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們?cè)谧鲞@種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點(diǎn)我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識(shí)遷移，比方說我們可以讓一個(gè)計(jì)算機(jī)來(lái)讀很多文字，這樣的一個(gè)計(jì)算機(jī)去識(shí)別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來(lái)的要容易。這個(gè)就更像我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開從下到上，從粗到細(xì)這樣的一種特征的選擇。所以我們又得到另外一個(gè)概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個(gè)

10、有力的工具是能夠自動(dòng)的進(jìn)行不同層次，進(jìn)行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以達(dá)到萬(wàn)億級(jí)，也就是說這個(gè)已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級(jí)別了。那么智能在這樣的級(jí)別上才可以產(chǎn)生。但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來(lái)深層的理解文字，有一個(gè)著名的類似于圖靈測(cè)試的比賽，深層次理解文字，這個(gè)是在自然語(yǔ)言上問一些有歧異的問題，計(jì)算機(jī)如果要能正確的回答這個(gè)問題，那個(gè)模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達(dá)到這一點(diǎn)?也是我們需要解決的。同時(shí)深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對(duì)數(shù)據(jù)做

11、一個(gè)決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個(gè)是Google的一些研究員把一個(gè)深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來(lái)，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實(shí)際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對(duì)圖像去問文字的問題，甚至對(duì)文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。如果我們達(dá)到了遷移學(xué)習(xí)的要點(diǎn)，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時(shí)間軸串起來(lái)，能夠讓機(jī)器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長(zhǎng)，隨著時(shí)間。那么它所需要學(xué)習(xí)的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個(gè)也是我們?cè)谂Φ囊粋€(gè)方向。

12、另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個(gè)文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個(gè)例子就能學(xué)會(huì)，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬(wàn)個(gè)例子的。實(shí)際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個(gè)問題的結(jié)構(gòu)，那么這個(gè)結(jié)構(gòu)的一個(gè)具體的形式只用一個(gè)例子就可以學(xué)會(huì)了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計(jì)，這一部分我們實(shí)際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)。也就是說整個(gè)這個(gè)圓就圓滿了，就是一個(gè)閉環(huán)了。同時(shí)人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個(gè)例子是亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人。亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人是在一個(gè)很大的空間，這些機(jī)器人會(huì)把這些貨架，每個(gè)貨架上面都有不同的貨

13、品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因?yàn)楝F(xiàn)在的機(jī)器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機(jī)械的啟動(dòng)、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機(jī)器的優(yōu)點(diǎn)和人的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在一起，變成一個(gè)新的商業(yè)模式。如果過去建一個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)在支持這個(gè)城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個(gè)月時(shí)間，他用了這個(gè)把所有的傳送帶拆掉，變成機(jī)器人以后只用三天時(shí)間，這個(gè)收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)。下面要講的，不僅在機(jī)器人，在圖像識(shí)別，實(shí)際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個(gè)例子是我和我

14、的一個(gè)學(xué)生戴文淵，建的一個(gè)公司，第四范式，這個(gè)公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來(lái)服務(wù)重要的客戶，由人工智能來(lái)把這個(gè)能力拓展到幾千萬(wàn)人，讓每個(gè)人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個(gè)非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機(jī)器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識(shí)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。最后我要說幾點(diǎn)，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時(shí)候，有成功的時(shí)候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗(yàn)?zāi)?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來(lái)的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來(lái)有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學(xué)里面應(yīng)該做的一個(gè)研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)

15、據(jù)的優(yōu)勢(shì)在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。第二個(gè)，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來(lái)設(shè)計(jì)算法，這個(gè)也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個(gè)方向。當(dāng)然這些都離不開計(jì)算能力。所以從這幾點(diǎn)上來(lái)看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應(yīng)該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計(jì)算能力，確實(shí)來(lái)自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個(gè)方向。最后我要說一點(diǎn)，就是說我們應(yīng)該說已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個(gè)可以作為我們昨天的一個(gè)成就。那么今天我們?cè)趧倓傞_始去獲得強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)紅利，

16、那么這個(gè)可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計(jì)算機(jī)游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機(jī)器人的規(guī)劃都離不開強(qiáng)化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計(jì)算量去支持深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)這樣的實(shí)際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因?yàn)檫w移學(xué)習(xí)能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬(wàn)萬(wàn)的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來(lái)的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。 學(xué)習(xí)的演講稿 篇2 各位老師，各位同學(xué)，大家好。一年的“小升初戰(zhàn)役”終于結(jié)束

17、了，我考入了北京八中，也算是打了個(gè)漂亮仗，可在這成功的喜悅背后也有著許多艱辛。早在小學(xué)三年級(jí)時(shí)，我和爸爸、媽媽就選中了八中，所以便開始在八中上培訓(xùn)班。每個(gè)周末我都有半天在八中度過，不論寒暑，不論冷暖，雷打不動(dòng)。三一六年級(jí)我沒有休息過一個(gè)完整的周末，除了上八中，我還學(xué)著公共英語(yǔ)。在八中培訓(xùn)時(shí)，我學(xué)著英語(yǔ)、數(shù)學(xué)、語(yǔ)文三科，每學(xué)一單元都有階段測(cè)試，每次我都認(rèn)真復(fù)習(xí)準(zhǔn)備。到了期末，更要把學(xué)過的知識(shí)從頭到尾仔仔細(xì)細(xì)地復(fù)習(xí)幾遍，這樣考試才可以信心十足。上到了六年級(jí)，便到了最后沖刺階段了。爸爸幫我把八中的數(shù)學(xué)練習(xí)冊(cè)復(fù)印了幾份，媽媽從圖書大廈給我買了一本中考英語(yǔ)專項(xiàng)練習(xí)。于是，我每天放學(xué)回家做完學(xué)校的作業(yè)，就

18、開始做一套數(shù)學(xué)和一章英語(yǔ)。日積月累，數(shù)學(xué)做題方法掌握了，英語(yǔ)的語(yǔ)法背熟了。功夫不負(fù)有心人，我終于考取了年級(jí)前35名的好成績(jī)。之后，八中又電話通知我去面試。面試時(shí)，在一間小教室里坐著一排老師，他們問了我一個(gè)關(guān)于人際交往的問題，和一道數(shù)學(xué)題，我都一一回答了。第二天，我就接到了八中錄取我的電話。以前有人問我：“你除了上八中，還上哪個(gè)學(xué)校的培訓(xùn)班嗎?”“我哪也沒報(bào)，除了八中?！薄澳悄憧疾簧习酥性趺崔k?”“只要努力就一定能考上!?這也許就是我能上八中的原因之一：認(rèn)準(zhǔn)了，就努力學(xué)?！辈唤?jīng)歷風(fēng)雨，怎么見彩虹?！拔颐靼琢耍懈冻?，就一定會(huì)有收獲。 學(xué)習(xí)的演講稿 篇3 尊敬的各位老師:你們好!我是五年級(jí)七班的陳

19、xx,我演講的題目是在讀書中成長(zhǎng)。今年我已經(jīng)10歲了,我最大的收獲便是養(yǎng)成了閱讀課外書籍的好習(xí)慣。我是如何養(yǎng)成這個(gè)好習(xí)慣的呢那,還有一段經(jīng)歷呢!三年級(jí)的時(shí)候,我一寫作文都發(fā)急。媽媽發(fā)現(xiàn)后,為我定購(gòu)了很多種報(bào)刊和書籍,并規(guī)定我每天要讀3篇美文佳作。唉,母命難違,我只好囫圇吞棗地開始讀,結(jié)果媽媽卻說不認(rèn)真讀的不算,我沒辦法,又氣急敗壞讀了起來(lái)就這樣一天又一天,我迷上了閱讀,沒有書的日子簡(jiǎn)直像世界末日一樣。閱讀,可以使人增長(zhǎng)見聞,每天一篇好文章已令你的學(xué)問增添不少,可以使你心靈充實(shí),使之明辨是非,使人有愛心和文明行為、禮儀規(guī)范。閱讀,更可以幫你解悶,當(dāng)你十分郁悶的時(shí)候,可以讀書,看看文章,就可以助你

20、陶養(yǎng)性情。除此之外,你還可以找不同種類的書來(lái)閱讀,例如:驚險(xiǎn)刺激的偵探小說、有關(guān)歷史的四大名著等。閱讀科幻小說,可以把自己當(dāng)作其中的主角,進(jìn)入書中的情節(jié),讓思維插上想象的翅膀飛翔。閱讀一些有關(guān)旅游的書籍猶如身臨其境,到了世界各地朋友,當(dāng)有人問"你為什么要讀書"恐怕你會(huì)有很多答案,但我要告訴你們的就是像周總理一樣:為中華之崛起而讀書。 學(xué)習(xí)的演講稿 篇4 大家好！我演講的內(nèi)容是：如何學(xué)習(xí)更有效。同學(xué)們，我們每天課業(yè)負(fù)擔(dān)較重是比較正常的。如何分配學(xué)習(xí)時(shí)間顯得尤為重要。我認(rèn)為主科中，語(yǔ)文是最難學(xué)習(xí)的科目。它分為基礎(chǔ)、閱讀、作文三項(xiàng)，知識(shí)面十分廣泛。在基礎(chǔ)題中，易錯(cuò)的音、字等和需要

21、背誦的課文及關(guān)聯(lián)詞語(yǔ)最容易答對(duì)。這類題主要考察對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的熟練掌握。判斷病句，語(yǔ)意連貫等稍有難度的題型要多做課外題，學(xué)會(huì)解題的.方法。閱讀題中，小閱讀較為簡(jiǎn)單，只要從文中摘錄信息即可。其余兩個(gè)閱讀要多加練習(xí)，增強(qiáng)理解能力，也要注意對(duì)平時(shí)課外音、字的積累。作文也要多積累好詞好句，寫字的速度需要快一些，最好多準(zhǔn)備幾篇應(yīng)考的優(yōu)秀作文。數(shù)學(xué)題最為靈活。在平時(shí)練習(xí)中，不能死記硬背，要學(xué)會(huì)解題的思路。做題時(shí)也要認(rèn)真仔細(xì)，各種公式必須背熟，它們對(duì)考試起著至關(guān)重要的作用。平時(shí)如果有不會(huì)的題，不能留到最后，要敢于發(fā)問，不能不懂裝懂。英語(yǔ)注重對(duì)單詞、語(yǔ)法的掌握，練習(xí)冊(cè)也十分重要。要認(rèn)真完成作業(yè)，背熟單詞、詞組，加

22、強(qiáng)對(duì)筆記的復(fù)習(xí)。閱讀理解、首字母填空為課外題，要學(xué)以致用，讀懂文章，注意詞語(yǔ)的形式。在平時(shí)的學(xué)習(xí)中，不擅長(zhǎng)的科目要多用些精力，但其他課程也不能置之不理，否則會(huì)寸進(jìn)尺退。擅長(zhǎng)的科目也要加緊學(xué)習(xí)，爭(zhēng)取更上一層樓。上課要積極思考，才能吸收更多。學(xué)習(xí)時(shí)勞逸結(jié)合，也會(huì)收到事半功倍的效果。每個(gè)人情況不同，學(xué)習(xí)方法也因人而異。但只要努力，又怎能沒有收獲？祝大家成績(jī)進(jìn)步！謝謝大家！ 學(xué)習(xí)的演講稿 篇5 當(dāng)還是一個(gè)孩子的時(shí)候，我就知道教師是一個(gè)神圣而崇高的職業(yè)。數(shù)年以后，走上了講臺(tái)，成為千萬(wàn)名幼兒教師中的一員。在初次登上講臺(tái)的一剎那，一個(gè)問題一直縈繞在我心中：究竟怎樣做才是一名合格的幼兒教師？經(jīng)過幾年的實(shí)踐，我

23、認(rèn)識(shí)到今天教師的職責(zé)是教會(huì)孩子學(xué)習(xí)，教會(huì)孩子做人，教會(huì)孩子生存。這就要求幼兒教師應(yīng)該是一個(gè)人，一個(gè)大寫的人，一個(gè)愛崗、敬業(yè)、愛孩子的人，才是一名合格的幼兒教師。但任何產(chǎn)品都有保質(zhì)期，教師呢？在21世紀(jì)網(wǎng)絡(luò)普及、通訊發(fā)達(dá)、信息爆炸的今天，合格的教師不是終身的。以前是“不進(jìn)則退”，現(xiàn)在是“慢進(jìn)則退”，昨天的合格教師，今天不一定合格。只有與時(shí)俱進(jìn)，努力做一名終身學(xué)習(xí)型教師，才能成為一名合格的教師。所謂終身學(xué)習(xí)型教師，就是要堅(jiān)持思考和學(xué)習(xí)，要不斷轉(zhuǎn)變教育觀念，更新儲(chǔ)備知識(shí)，摸索教學(xué)方法，尤其要加強(qiáng)學(xué)習(xí)并熟練運(yùn)用現(xiàn)代化教學(xué)技術(shù)和手段。時(shí)代的腳步已經(jīng)跨入了21世紀(jì)，教育觀念的轉(zhuǎn)變不容忽視。因此，在全面實(shí)施素質(zhì)教育的今天，一定要與時(shí)俱進(jìn)。通過不斷地思考和學(xué)習(xí)，端正教育思想，轉(zhuǎn)變教育觀念，以孩子為中心，以每個(gè)孩子為本，從實(shí)際出發(fā)，因材施教。 通過學(xué)習(xí)和思考，我發(fā)現(xiàn)在工作方法上“潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲”的小雨可能比“雷霆萬(wàn)鈞”的暴風(fēng)驟雨效果更好。我正在嘗試以一個(gè)母親的眼光來(lái)看待每一個(gè)孩 子。因?yàn)槟赣H的眼光有關(guān)注，有欣賞，有愛，也有寬容。每一個(gè)孩子都需要關(guān)注和欣賞，每一個(gè)孩子都需要愛，每一個(gè)孩子都需要寬容。有人說: 愛自己的孩子是人，愛別人的孩子是神。愛自己的孩子從某種程度上體現(xiàn)了一種本能，而愛別人的孩子是一種超脫、飛躍，是一種升華。教師的愛是良好師生