实用的学习的演讲稿集锦10篇
演讲稿的写法比较灵活,可以根据会议的内容、一件事事后的感想、需要等情况而有所区别。在充满活力,日益开放的今天,很多地方都会使用到演讲稿,如何写一份恰当的演讲稿呢?以下是小编整理的学习的演讲稿10篇,希望对大家有所帮助。
学习的演讲稿 篇1老师和学生:
大家新年快乐!我是三年级三班的陈天棋。今天我的题目是《时不我待勤奋学习》。
作为一名初中生,128天后就要参加中考了。中考是大多数学生的必修课,也是我们年轻生命中最重要的选择。既然是必须的,也是最重要的,不如早做准备,坦然面对。事实证明,只有拥有超强的实力,才能从容面对,而要达到超强的实力,就必须在128天里过好每一天,尤其是在学校的85天里的每一天。我以上学期下半学期的学习为例,谈谈平时努力学习的重要性。
上学期下半学期,突然觉得只要考前努力半个月,就能考好。在这种思想的支配下,我降低了对自己的要求。虽然老师及时发现了我的问题,并和我交谈,但我听不进老师认真的劝说。我以为那些平时在班里花时间学习的同学,因为不够聪明,所以需要这么努力的学习。他们以为只要努力学习就能取得好成绩,于是一次次错过了美好的时光。转眼间,期末考试来了。当我开始努力学习的时候,我发现有很多我不太懂的知识,也有一些我一窍不通的知识。因为以自己为荣,所以没有及时了解或者咨询老师,以这种状态考完了期末考试。成绩出来的时候,我惨的连——都想象不出来。同时发现班里努力的同学都那么优秀,我简直不敢相信。这让我明白,初中的学习主要靠勤奋,真的是“一分耕耘,一分收获”。我惨痛的教训充分证明了平时花时间学习的重要性。千万不要有临时抱佛脚的心理,不然你就是下一个失败的人。唐代文学家韩愈说:“业勤而荒,思毁。”当代伟大的数学家华,也说过“智慧在于勤奋”。无论是我的失败经历,还是伟人的谆谆教诲,都告诉我们要好好学习。所以,我在这里大声呼吁:同学们,时不我待,好好学习!不要以为还有很长的路要走,转眼就要毕业了。
海涅说:“春天不播种,夏天长不出来,秋天收不到,冬天尝不到。”并且衷心希望同学们在“春天”这个美好的季节里更加勤奋地播种,让他们在即将到来的“夏天”里收获更多,惊喜的礼物!
我的演讲结束了。谢谢!
学习的演讲稿 篇2尊敬的各位领导各位老师:
大家好!
我是来自**中学一名普通的地理老师,能够和大家坐在一起交流,我感到很荣幸。下面就我对开展小组合作学习之后的一些体会向大家作简要汇报,不当之处,请批评指正。
我是从去年10月份尝试在地理课堂上尝试开展小组合作学习的。实施不到半年时间,学生随着学习方式的转变,精神面貌发生了很大的变化,学习的积极性、自觉性、主动性都有了明显提高,特别是成绩比较落后的学生,变化尤为明显。作为老师,我也从学生的变化上,感受到了教师职业的价值,学生高涨的学习热情,也感染了我,激励了我,让我切身体验到了师生情谊的真诚与可贵,是我享受到了职业幸福感。
经过近半年的努力,虽然在我看来并没有多大关系的变化,自己只不过是做了一名老师本应该做的事情,低下身姿去看学生,用平等的眼光去对待每一位学生,用爱去呵护每一个脆弱的心灵,让粗暴的教条的苍白的说服告别了课堂;但学生给予我的却太多,高涨的学习热情,课堂上满怀自信的笑容,以及时不时的总有几个会说话的学生给你的不经意的赞美,都让我体会到做为老师最大的快乐,那种来自精神的愉悦,我想只有用心生活的人,才有可能体味吧!我就是其中的一个!
小组合作学习的关键是要持之以恒的抓好合作小组建设,刚才巩丽老师介绍的很详细。我要谈的是,持之以恒、不断完善合作学习小组建设,需要以下几个方面作为前提和基础。
首先,我们要有责任心。
传统的教学方式,让我们丢掉的一批孩子。教师在课堂上无暇顾及到每一个学生。而因基础差、学习被动让我们丢掉的的这些孩子同样是家里的小太阳,是爸爸妈妈的心头肉,同样寄托着整个家庭的希望!如果因为我们的轻视和疏忽,让这部分孩子失去美好未来,让他们的一生享受不到应有的做人的尊严,就是我们的不人道、不道德,会让我们心灵负罪。而小组合作学习,有效解决了教师顾不过来,关注不到位的问题,而且在小组合作的过程中,学生的主体性得到发挥,学习的自觉性主动性得到激发,自信心得到增强,为学生终生发展和可持续发展打下了基础。因此,积极探索和实施小组合作学习,是我们的责任所在,更是良心所在!
其次,我们要有爱心。
爱学生,才能真正关注他们的成长。关注他们的成长,才能不断想方设法完善我们的教学。开展小组合作学习,需要改变学生,更需要改变我们自己。否则,我们只是一味的对学生提出要求,合作学习小组建设就难以取得实效。教师的爱心,在这里集中体现在不放弃任何一位学生上。开始,每一个学习小组当中都有基础差、自觉性差,自控力差的学生,如果我们因为缺乏对他们的真诚关爱,缺乏应有的人文情怀,很容易采取简单粗暴地态度对待他们,这就严重影响了小组建设的进程和效果。因为教师的态度影响着学生的态度,小组同学之间关系不融洽,合作学习无从开展。
第三,我们要有耐心。
合作学习看起来是行为的变化,实则是思想的变化。思想的改变是非常困难的。再加上习惯的问题、能力的问题,都需要一段时间才能养成。所以开展小组合作学习我们要积极的投入,还要沉下心来耐心的、有条不紊的逐步推进,不能寄希望于一蹴而就,不能记忆求成,立马要看到理想的成绩和效果,据我了解,很多学校和教师都曾尝试过小组合作学习,但是多数后来又走了回头,放弃了。原因多是因为抱有急功近利的心态,而一时间有看不到期望的状态和效果。对待小组合作学习的耐心,主要用于合作学习小组建设上,即培养学习小组成员的互助关系和互助情感,也就是教研室提出的“人人为师,互助共勉”情义文化。
第四,我们要有信心。
小组合作学习的形式,是学生喜闻乐见的。我的学生,在合作学习过程中,每个学生都有表现的机会,满足了他们的表现欲;每个学生都有发表意见的权力,适应了他们主体性的要求;每个小组甚至每个学生都有评价和被评价的可能,激发了他们的好胜心和集体荣誉感!所以,小组合作学习是每位教师都能够组织开展起来的。
最后,我还是想告诉大家我的一些感受:就是实施小组合作学习以来,学生对我的态度改变了,他们期待我的课,乐于接近我,有一些心理话也愿意跟我说,这使我感到更加热爱学生、热爱教学。(举一些学生亲近的例子)
教研室提出了“126”高效课堂策略,对于合作学习的开展指明的道路,我相信会有越来越多的学校和老师,积极的沿着这条改革的路子走下去。也真诚的祝愿孙祖中学的改革早日取得成功,祝愿孙祖中学更多的老师尽快走上这条成就学生、幸福自己的道路上来,并不断取得 ……此处隐藏7828个字……可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物,但是它下的蛋都是对人类有用的。
这里我要特别提到一点,我们并不是找到了最后的目标,这也是在不同的人工智能、强化学习,等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我学习,至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子,中文是永动机器学习,就是说这个机器不断的在网上爬一些网页,在每个网页里面都学到一些知识,把这些知识综合起来,变成几千万条知识,这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到上是随着时间,知识量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了,因为知识会自我矛盾。这个时候就需要人进来进行一部分的调节,把一部分不正确的知识去掉,让它继续能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象,就是自我偏差,这种偏差就可以体现在这种统计学的一个重要的概念,就是我们获得的数据也许是一个有偏数据,我们可能建了一个模型,对大部分的数据都有用,但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例,如何来处理我们训练数据和应用数据之间的偏差,这个是我们下一步要研究的内容。
一个非常有希望的技术叫做迁移学习,比方说这个是在深度学习的模型上,在上面这一部分是一个领域已经训练好的模型。那么在一个新的领域,如果这两个领域之间有某种联系、某种相似性的话,我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习,你只需要一小部分。我们之所以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来,我们人有这种能力,但是我们在做这种数据迁移的过程中,我们一定要牢记把这种有偏的数据偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的知识迁移,比方说我们可以让一个计算机来读很多文字,这样的一个计算机去识别图像,应该比没有读这些文字,直接去学习图像来的要容易。这个就更像我们人类的学习。这种学习也离不开从下到上,从粗到细这样的一种特征的选择。
所以我们又得到另外一个概念,就是特征工程。深度学习给我们的一个有力的工具是能够自动的进行不同层次,进行大规模的新特征的抽取和特征的制造。那么这种特征在搜索引擎、广告系统上面,可以达到万亿级,也就是说这个已经完全不是人类所可以控制的级别了。那么智能在这样的级别上才可以产生。
但是现在人工智能仍然有一些困境,比方说如何能够让人工智能来深层的理解文字,有一个著名的类似于图灵测试的比赛,深层次理解文字,这个是在自然语言上问一些有歧异的问题,计算机如果要能正确的回答这个问题,那个模型不仅仅理解这些文字,而且要理解深层的背景文字,要理解周边的文字,有很多文化在里面,如何能达到这一点?也是我们需要解决的。
同时深度模型还可以把它反转,成为一种生成膜型。它不仅可以去对数据做一个决策,它还可以自己产生数据,可以产生新的数据。比方说这个是Google的一些研究员把一个深层模型里面的感知最深刻的那些图像给描述出来,结果是这样的,就非常有趣的生成膜型。
刚刚讲的不同数字格式之间,文字和图像之间,如果在深层实际上它们的区别已经消失了。那这样我们就可以对图像去问文字的问题,甚至对文字去问图像的问题。这样数据的形式也就不重要了。
如果我们达到了迁移学习的要点,我们想问下一步是不是可以把所有人类经历过的这些学习的任务给沿着时间轴串起来,能够让机器向人一样的,它的学习能力,它的智能在不断的增长,随着时间。那么它所需要学习的努力程度,样本数也是逐渐减少的。这个也是我们在努力的一个方向。
另外最近发表了一篇文章也说明了迁移学习的重要性。这个文章叫做bayesianprogram learning,这是从一个例子就能学会,我们知道深度学习是千万个例子的。实际上它用了我们过去没有涉及到的概念,就叫做结构,如果我们了解了一个问题的结构,那么这个结构的一个具体的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分,需要很多例子的那一部分可能是参数、统计,这一部分我们实际上可以通过迁移学习来学习。也就是说整个这个圆就圆满了,就是一个闭环了。
同时人工智能的应用也不仅仅是在图像方面,这里的一个例子是亚马逊的仓储机器人。亚马逊的仓储机器人是在一个很大的空间,这些机器人会把这些货架,每个货架上面都有不同的货品,把这些货架偷到工人的面前,让工人从货架上面拿所需的货品到箱子里面,然后快递给客户。为什么是这样呢?因为现在的机器人技术在选择,从货架上选择物体还远远不如人的熟练程度,但是它在路径规划,在机械的启动、抬起、放下已经超过人了。所以亚马逊的就很聪明的把机器的优点和人的优点结合在一起,变成一个新的商业模式。如果过去建一个仓储在支持这个城市亚马逊所有的物流的话,需要三个月时间,他用了这个把所有的传送带拆掉,变成机器人以后只用三天时间,这个收益是非常巨大的,也就是我们可以借鉴,可以拓展的一个经验。
下面要讲的,不仅在机器人,在图像识别,实际上在我们的生活当中,人工智能已经深入了。这里举的一个例子是我和我的一个学生戴文渊,建的一个公司,第四范式,这个公司可以让过去在金融领域只能由人来服务重要的客户,由人工智能来把这个能力拓展到几千万人,让每个人都享受到优质的金融服务。这是一个非常大的工程。它背后的技术就是机器学习,我们所熟知的深度学习、知识学习、强化学习。
最后我要说几点,我们看到这么多人工智能的努力,人工智能的有失败的时候,有成功的时候,我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能的成功离不开高质量的大数据,但是并不是未来的人工智能的成功一定需要大数据。那么我们下面要问是不是在未来有小数据也可以让人工智能成功,这就是今天我觉得在大学里面应该做的一个研究,在工业上大家还在开疆拓土,利用大数据的优势在发现新的应用利于。
第二个,就是要培养出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法,这个也是我们今天在大学里面需要努力的一个方向。当然这些都离不开计算能力。
所以从这几点上来看人工智能的努力也不是像有些人说的,今天的人工智能的发展完全在工业,人工智能的发展也应该一部分依靠大学,一部分依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的培养,小数据的研究。那么大数据的开疆拓土更多的应用,和更多的计算能力,确实来自于工业。所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。
最后我要说一点,就是说我们应该说已经了解很多深度学习了,这个可以作为我们昨天的一个成就。那么今天我们在刚刚开始去获得强化学习的一个红利,那么这个可能还不是在很多的领域得到应用的,但是我要告诉大家的是,强化学习比大家想象的要更有用,比方说它不仅仅是在围棋或者是在计算机游戏上。在金融,在我们日常生活当中,甚至在教育上,机器人的规划都离不开强化学习。那么这些应该说都是富人的游戏,也就是说只有富人才能有这么多的大数据,有这么多的计算量去支持深度学习和强化学习这样的实际应用。那么我们明天要看到的应该是迁移学习,因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面,使得千千万万的人都能够受益,也就是说人人都能享受人工智能带来的红利。我今天讲到这儿,谢谢大家。
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