小学同学会发言稿

小学同学会发言稿（精选8篇）

小学同学会发言稿 篇1

尊敬的李老师、袁老师、老同学们：

大家下午好!

今天是个令人难忘、令人高兴、令人期待的日子。在这春暖花开的四月，我们相聚在甬港饭店，见到了尊敬的李老师、袁老师和许多老同学们。我们每个人的内心都很激动。22年了，这是我们同学们第一次大聚会。相信同学们也期盼着这么多年了能组织开一次同学会。今天，我们终于如愿以偿。

此时此刻，我们应该感谢的是我们的李老师袁老师，我们曾一起坐在教室里聆听老师们的谆谆教诲。看看那时的合影照片，同学们一个个的娃娃脸带着少年的稚气和顽皮。

22年弹指一挥间，我们从一个懵懵懂懂的少年，变成了自己孩子都快长成这个年龄段的爸爸妈妈，变成了上有老下有小的家庭支柱。我相信大家一路走来，同学们都非常不容易，有的人努力了成功了，家庭和事业小有成就，有的人努力了，却仍然认为自己还不尽如人意。但是今天，我们这些同学共坐一堂，不论富贵还是贫穷，不论失意还是得意，有了那三年的最纯洁，最真诚的感情，我们就是最亲密的同学。

光阴似箭，22年的离别，经历了风风雨雨，今天的我们已经成年。回首过去，各自都在描绘着自己精彩的人生，我们无怨无悔。

三年的同窗读书、三年的朝夕相处，使我们结下了深厚的友谊，虽然岁月渐远，但此情正浓，就让我们把握和珍惜这次难得的相聚，重叙往日的友情，倾诉生活的苦乐。

最后，祝李老师袁老师身体健康，心情愉快!

祝所有的同学工作顺利，家庭幸福!

祝这次同学聚会开得圆满成功!

祝我们的同学情谊地久天长!

谢谢大家!

小学同学会发言稿 篇2

发言主题:大数据研究的若干科学问题

先作一点说明:这里所说的科学问题是指中层科学问题。打个比方说, 我不讲“人怎样才能做到长生不老”这类长远目标问题, 而是讲“怎样去治疗一个特定的疾病”这样的中层目标问题, 当然像“哪个基因影响了某个遗传疾病”这样的更底层问题, 我也不讲。我主要想和大家一起探讨中层科学问题。因为, 我感到, 关注这样的中层科学问题对于当前推动大数据研究有迫切性。

有关大数据时代、大数据的意义与价值, 近来的多个论坛已讨论得很充分了。作为一个科学工作者, 我们的责任应该是为迎接大数据时代的挑战提供理论与技术上的支撑。与其坐而论道, 不如起而行之。于是我就在琢磨“大数据到底给我们带来了什么?现有的数据处理与分析受到了怎样的挑战?什么是其中新的、本质的科学问题呢?”我有两个直接的起因来思考这些问题:其一, 我本人是应用数学与信息处理背景, 长期从事数据分析、机器学习与数据挖掘方面的研究;其二, 最近两年我有两个博士研究生在南加州大学伯克利分校统计系联合培养, 他们所在的小组专门做这个事情, 所以我了解一些情况。讲讲这方面的内容或许对我们如何进入这一领域会有一些启发。

在开始讲科学问题之前, 我还是希望讲一点对大数据的认识。因为从数学的角度, 如果不加限定, 我的问题就提得不一定对了, 所以作些限定是很重要的。关于大数据我有三点认识与大家讨论。

第一个认识, 应该用一种简练的、本质的、类似于数学公理化的方式来定义或界定大数据。什么是大数据, 第一, 我认为单从量上来说并不最重要, 不能集中存储应该是本质, 所以我倾向于用这一个词, 动态性、高扩展性等可蕴含其中。第二, 我认为难以在可接受时间内分析处理是另一个本质, 这主要反映大数据的复杂性。第三, 数据整体呈现高价值 (因而必须整体处理) 是又一个本质。我把这三点集合在一起作为大数据的定义, 即定义大数据为“不能集中存储、难以在可接受时间内分析处理、个体或部分数据呈现低价值而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集”。如果大家觉得这个定义有问题, 可以尽管提出来讨论, 但我认为这是一个基本的东西。

有关大数据的价值, 我认为最重要——或许是最值得珍视的是在人文社会科学方面。马克思曾经说过, 一个学科只有运用了数学才算成为一个真正的学科。人文社会科学一般来说还没有发展到运用数学语言描述的阶段, 但很显然, 已经到了“让数据说话”、“让事实说话”的阶段。大数据处理的系统化 (数学化) 让我们有可能科学地研究和处理人文与社会学问题, 这是大数据的真正价值所在, 应该引起特别重视。这是我的第二个认识。

第三个认识, 大数据研究是地地道道的多学科交叉综合研究, 不是任何一个单一学科能够解决问题的。大数据研究大体上说涉及数据获取, 数据存储、查询与管理, 数据分析与理解, 数据应用等方面。数据获取主要涉及物理、材料、电子等学科, 数据存储、查询与管理主要涉及计算机学科和诸多的IT企业, 数据分析与理解主要是数学、统计学、信息科学的问题, 而数据应用则涉及各行各业。从数据产生到数据形成有一个完整的价值链, 如何管理这样一个价值链就是管理学问题。这样的价值链又会催生大数据产业。大数据产业管理当然不仅包括产业链管理, 也包括商业模式与公共政策等方面。所以大数据是地地道道的多学科综合性研究, 不是某一单一学科能解决问题的。希望我们大家携起手来一起研究。

我现在回到有关大数据研究的科学问题上。我提出如下5个方面的问题与大家讨论, 这些问题基本上都是立即可以着手做的。

第一, 大数据高维问题。大家都知道, 在经典统计学中, 数据量n要求是远远大于决策要素p的;而在高维问题中, 维数p远远大于样本量n。举例来说, 人类的DNA碱基对数量大约30多亿, 而整个加拿大的人口只有几千万, 当在加拿大研究某个遗传病时, 就算全部对其国民采样, 相对于几十亿的DNA碱基对数量, 所能获得的数据量永远是小数, 这个问题就很难解决, 这是统计学近年来关注的。我们所说的大数据会带来怎样的影响呢?现在的情形是:决策要素和数据量可能都趋于无穷式地增长, 而决策要素相比于数据量增长成指数级, 而且在这样的增长过程中, 决策要素之间的相互独立性可能会被破坏。我们可以把这样的问题叫做大数据高维问题。高维问题带来的主要挑战是解的不确定性问题, 特别是数据的信息量不足以唯一确定决策的问题;还有一些传统的统计推断不再成立了。这是面临的最大挑战。我以为挑战和问题是不一样的, 挑战是知道这个事情很难做但不知道怎么做, 科学问题是指能够精确描述的问题, 这是我的理解。这个问题目前的热点是稀疏性建模, 即通过对决策空间施加稀疏性约束来做决策。比如对于某个具有不确定解的方程, 我们假定它的解有稀疏结构, 那这个方程就变得可解了。这是稀疏建模的本质所在。那么问题是, 除了增添稀疏性这样的先验信息外, 我们还能补足什么样的信息可以使得问题可解呢?我认为这是应用领域和科学领域都需要关注的问题。这是高维问题中值得关注的第一个问题。第二个问题是, 低维几何的高维泛化。举例来说, 图1所示的兔子是三维的, 我们假定它是高维海量的, 但我们没法去直接认识它, 但是如果有个太阳和在太阳下它的一个投影, 我们便可以根据太阳和这个投影的信息来推断兔子的样子。这就是低维几何的高维泛化。这个问题可能会启示或激发一些数学家从几何角度来研究高维数据问题。第三, 高维数据本身常常呈现低维特征, 如何刻画这样的低维特征, 并利用这样的低维特征将高维问题简化到低维值得研究。

第二, 重采样问题。重采样问题可以严格地以下述方式定义。我们知道, 大数据是数量巨大而又不能集中存储的数据集, 因此通过一台中心计算机和使用一个有效的算法去有效处理它是不现实的 (即使扩容、增速) 。一个自然的处理办法是将大数据集拆分成若干较小的数据集, 而后分而治之。这样的想法对于不太大的数据集来说是有效的, 很多的并行处理其实正是基于这样的原理。然而, 对于大数据来说, 数据的整体是海量的, 而整体更显意义, 所以如何拆分大数据是一个十分困难的问题。我相信, 随机拆分是解决问题的可能途径。问题是:如何设计一种随机拆分机制将大数据集拆分成若干小数据集, 通过对每一小数据集进行推断, 然后将基于小数据集上的推断聚合形成一个整体推断, 这个整体推断能反映大数据集的某种整体性质, 这就是我说的重采样问题。这个问题很基本, 也很具有挑战性, 是伯克利小组最近关注的问题之一。最近Kleiner等人在ICML2012上发表的工作The Big Data Bootstrap可认为是这一努力的开始。重采样问题的本质困难在于如何重采样以体现数据的某些 (某种、某类) 整体特征。可重点探讨的研究方向包括:如何基于试验设计重采样;如何基于目标信息处理的重采样;如何设计更加有效的聚合原理 (像Boosting, Bagging那样) 等等。这里, 我想强调一下实验设计方法应用的可能性。大家知道, 传统的实验设计是根据特定目标以某种优化的方式设计试验方案 (确定模型) , 从而产生数据并实施统计推断的方法 (见图2) 。本质上说, 它是从一个未知总体中合理产生数据, 并按确定的模型推断来达到特定目标, 而这个特定目标也正是未知总体规律的一部分。这个思想有可能被推广来做大数据分拆。不过对大数据来说, 问题显然不同了:在传统的实验设计中, 数据整体是未知的, 是上天, 所有的规律都在天上, 我们只能根据特定的目标, 设计最好的采样和模型来尽可能优化地 (如无偏、高效) 证实目标;对于大数据, 其自身就是整体, 就是天, 所有规律都在里面。我们需要的是, 根据我们对数据的认识 (规律) 形成一系列目标, 然后应用实验设计方法抽样, 形成有规律性的、但同时又是随机的分拆。我感觉, 这可能是一个处理大数据分拆问题的一个好思路。

第三, 分布式计算问题。我不从技术层面上来分析这一问题, 只想看看从科学层面上, 哪些问题值得关注?首先, 要处理大数据, 分布式计算是不可回避的, 它是适应数据不能集中存储和应对数据的海量性、开放性、动态性等复杂特征的唯一计算模式。分布式计算采用多处理器自主处理、但协同完成计算任务是本质。分布式计算首先要有相应的技术支撑, 如相适应的硬件技术、存储技术和查询技术等, 但更本质的问题是问题的可分解性和解的可组装性, 即:需要解决的问题能否分解 (或弱藕合地分解) 成若干子问题, 以及整个问题的解是否能够通过子问题的解来组装?我们可以略为仔细地考察一下以数学形式描述的方程组问题和优化问题。前者一般说就是一个很难分解的问题, 但后者就是一个相对容易分解的问题。一个问题的可否分解是与求解的算法相联系的, 例如优化问题当采用随机搜索方法时总是可分解的。根据这样的思路, 我们可以把问题分类, 以找到大数据分布计算的模型式。问题解的可拼接/可组装性不追求问题的可分解性, 而追求每一处理器独立处理部分变量, 而能将最终处理结果拼接或组装成整个问题解 (全部变量) 的性质。这个性质是计算机编码性质, 是用低维解决高维、用低精度计算完成高精度处理的基础。

十多年前我在研究遗传算法时曾经作过尝试, 提出把一个数量编码成一个二进制序列, 而赋予所编码的二进制序列“位”以几何含义, 已初步实现了问题解的拼接和组装。这个方法在上海大学的分布式计算项目中得到了应用。我们可以尝试用这个模式来分布式处理大数据。我相信, 问题的可分解与解的可组装是分布式计算的困难问题。当然, 大数据环境下的算法设计是一个立即可上手的问题。特别是, 能不能改造我们熟知的一些机器学习与数据挖掘算法 (如SVM、决策树方法等) , 使得它们真正对大数据可用、有效?

分布式计算的另一个基本科学问题是大数据计算复杂性理论。传统的计算复杂性理论是在固定不变的数据集前提下研究特定算法时间代价的, 或研究某个特定计算问题难或易于求解。对于大数据来说, 数据集常常是动态的 (流数据, 如网络数据) , 算法的复杂性分析必然地多了一个时间要素 (特别还要考虑数据的生命周期) 。在这样的背景下, 一个问题的可解性、困难性就必然依赖于数据的动态特征以及分布式计算所需数据交换的频率等。这样新的大数据计算复杂性理论很值得研究。

第四, 信息融合问题。这个问题很好理解, 因为大数据的基本特征是异构的, 它既包含数量、图形这样的结构化数据, 又包含文本、图像、视频、音频这样的非结构化数据。处理大数据的一个基本要求是把这样多种类型的异构数据放在一个框架下去推断, 而且能正确地抽取和融合不同类型数据所蕴含的互补信息在统一框架下处理异构数据, 一直认为是困难的, 但近年来有了重大进展。把文本、图像、视频等放在一个框架下去进行机器学习, 这件事情现在已经可以做到但有效性问题仍没有解决。信息融合在军事上的目标信息处理领域得到充分关注并应用广泛, 这里需要特别关注决策和估计的一体化问题。决策一般是在离散空间上进行的, 诸如关联、分类、识别、判定等都是决策问题;而估计通常是在连续空间上进行的, 像航迹估计、目标跟踪、函数估计等都是典型的估计问题决策和估计通常都是相辅相成、彼此关联的, 但传统上这二者一般是分开进行的, 这是造成我们决策质量不高的重要原因之一 (包括对许多经济问题) 。现在需要把决策和估计放到一个框架下处理 (即在一个离散空间和连续空间所构成的乘积空间上处理) , 我认为这是可能的。信息融合无论是数据层次、特征层次还是决策层次都有一系列深刻的融合估计理论与方法问题。

第五, 可视分析问题, 也就是大家常说的可视化问题。我们现在都说:我们人人都是大数据的提供者又同时是大数据的使用者。我觉得, 还应加一句:“我们人人也同时是大数据的理解和分析者。”所以, 我以为“全民参与”也是解决大数据问题的重要方面。我们应该把人人的智慧集中起来, 这或许是解决大数据问题不可忽视的事情, 而要做到这一条, 数据的可视是基本的工具与平台。大家知道很高维的数据可以用networ来表示, 但这只是表示数据间简单关系的一种可能方式。如何根据数据本质特征设计可表达的几何空间, 如何建立数据空间与可表达的几何空间的映照等是可视分析的最根本科学问题。相关值得研究的问题还包括高维数据的本质特征提取;形象的结构化表征 (可表达几何空间的构造) ;基于不变量 (几何, 代数) 的高维数据展示;非结构化数据的隐结构识别与展示, 等等。

发言主题:大数据、金融计算与智能

金融数据具有典型的大数据特征。以证券市场的交易数据为例, 这些特征包括了: (1) 海量 (Volume) , 例如分时金融交易数据的巨大数量; (2) 速度 (Velocity) , 例如交易所每秒都会产生海量的交易账户数据; (3) 多样 (Variety) , 例如交易数据会具有不同间隔频率的集结数据, 除了交易量、交易价格等常规之外, 还会有情绪文本数据等等; (4) 价值稀疏 (Value) , 影响金融产品交易动态特性的数据类型和数量都非常多, 但其真正对于金融产品动态特性的影响需要深度的挖掘, 而非浅表性观察或者简单计算就可以得到。

金融大数据还具有一些独特的性质。除此通常的大数据特征之外, 金融大数据还包括了另一些其他特征: (1) 金融数据经常是从微观 (个体) 数据“涌现”出来的宏观 (集结) 数据, 如股票价格就是由无数个体交易者的微观投资决策变量数据 (买卖出价及其数量) 经过市场定价机制 (如连续双向拍卖机制) 而“涌现”出来的集结性数据; (2) 在标准金融领域之外分散、开源的“非传统”数据, 例如“阿里小贷”们利用的各种会员商户交易数据、水电煤气缴费记录、甚至网络的转发、评论信息等等。

大数据将可能为未来的金融理论研究和实践带来新的前提条件与挑战。阿里金融、Derwent Capital等互联网金融公司的实践已经在学术界引起研究的兴趣, 在主流学术期刊上也在开始不断出现相关的学术研究成果。根据对于文献和互联网金融实践的研判, 未来金融研究和实践可能面临新的前提条件: (1) 金融数据间的交叉关联性更容易获得; (2) 个体微观层面数据更加丰富; (3) 金融决策依据的数据类型的增加; (4) 数据获取信息成本的降低。当然, 我们也会因此面临新的挑战: (1) 金融机构之间将会产生更加复杂的关联, 金融决策也会面临更加复杂的信息环境; (2) 大数据的碎片化、开源和分布式存储带来研究和管理的新困难 (例如有效集成的困难性) ; (3) 宏观金融变量 (现象) 变得具有非加总特性, 进而使得传统建模方式具有很大的局限性; (4) 在创新基于大数据的金融产品与交易策略过程中, 会面临新的风险。

金融大数据为未来的金融研究提供了可能的新课题。金融数据特性的上述变化以及相应的金融实践活动规律产生的变化, 为金融学、信息科学等多学科的学者们带来了很多新的研究课题, 下列这些就是其中一些可能的例子: (1) 复杂信息环境下个体金融决策行为规律; (2) 开源大数据环境下的信用评价和金融欺诈分析; (3) 微观金融大数据的涌现式建模理论与方法; (4) 大数据视角下的体系性金融风险管理新理论、新方法; (5) 金融大数据处理技术及数据信息分享机制的建立。

金融业是高度依赖信息技术的典型数据驱动行业。单单有前面所呈现的金融大数据本身是没有价值的, 但运用高性能计算机、通过适当的模型或者算法对这些大数据运行并处理后, 有可能对于那些原本不可预知的风险进行“情景”预现, 从而使金融参与者、金融监管部门在恰当时机介入, 从而提供安全平息潜在的金融风险事件的可能。《Nature》杂志在2008年的一篇文章中专门描述了这样一种可能性。

积极推动“数据科学”、“数据技术”和“数据产业”的形成。发达经济体已经把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面, 我们也应当积极推动大数据背景下的领域理论研究和相应的技术研发。此外, 大数据作为现代信息化社会的一种重要资源和社会资产, 国家应当推动在这个领域形成“数据产业”, 形成对于大数据的采掘、加工、交易、增值服务的新型产业链, 推动经济的升级转型、推动社会的进步。

发言主题:大数据研究和利用面临的问题

大数据研究和利用面临以下这些问题:

大数据本身没有创造性。隐私问题与数据共享之间的矛盾非常严重:数据是财富, 涉及到所有组织和个人的利益, 那么大数据的所有权如何界定?比如消费者数据是否归消费者?哪些数据应该公开?哪些可以共享?数据安全如何保证?

大数据给现在的医学数据带来了融合发展。不仅仅是医学数据, 还有很多的生活环境的数据, 只有在大数据的条件下, 搞数据的人才能将一些本不相关的数据联合起来, 发现遗传和环境的共同影响。医学研究的是个体, 在会议中, 可以设置医疗等不同领域形成不同的方针, 这可能推动大数据医疗的发展。

数据共享方面的问题:美国NCBI (注:美国国立生物技术信息中心) , 为全世界服务, 中国推动了十年还建不出来, 国内数据宁可给NCBI也不给国内, 感觉没有这样的义务, 得不到利益。在日本, 只要拿了政府的钱, 就必须与政府共享数据。可以建立一定的保护措施, 比如有一年的延迟, 一年后强制数据共享, 这需要政府出台政策、制度、法律!

发言主题:大数据研究、应用、和推广的几个层面

大数据研究、应用和推广主要基于以下层面:

1.科研机构应向国家高层决策者提出建议, 制定大数据国家战略, 并在发展目标、发展原则、关键技术等方面进行顶层设计。明确“大数据国家战略”与“感知中国”和“智慧城市”之间的关系, 制定战略时要考虑战略上的连贯性。我国迫切需要从国家层面上制定大数据发展规划, 将大数据上升为国家战略。

2.我国一些政府部门和机构拥有大量数据, 这些数据对于政府公共管理和社会管理的智慧化和科学化具有重要作用。发展和利用跨部门的政府信息大平台, 可以提高行政工作效率, 降低政府运行成本, 提高政府决策的科学性和精准性, 提高政府预测预警能力以及应急响应能力。

3.在产业层面和企业视角探索大数据的潜在发展前景与效益, 面向电信、金融、能源等行业, 引导企业参与。建立基于不同行业领域的专题数据库, 提供内容增值服务。从战略上重视大数据开发利用, 将它转变为经济增长方式的有效抓手。

4.大数据研究、应用和推广要体现“以人为本”的理念。从个人和民生角度, 探索大数据应用对老百姓日常生活各方面所带来的益处, 例如交通、物价、食品安全、环境、医疗卫生等方面。大数据时代, 信息安全和隐私保护是一个非常重要的问题, 国家应该制定完善关于信息安全和隐私保护策略和措施, 特别是针对老百姓隐私保护的法律法规。

5.以大连市为例:大连市政府正在以“全域城市化、新型工业化、城市智慧化和农业现代化”为统筹, 提升城市综合竞争力, 部署智慧城市建设。大连市政府相关部门多次召集高校、科研院所和高新技术企业共同讨论大数据发展战略。加快发展大数据产业, 加大对数据的研究和分析, 为大连市战略性新兴产业发展创造有利条件, 帮助新兴产业快速成长, 不断提高战略性新兴产业的核心竞争力。通过发展大数据产业, 可以提高大连软件业的整体水平, 降低成本, 形成更好的产业集聚效应, 助推大连智慧城市建设, 有力促进城市转型发展, 服务民生和促进和谐。

发言主题:知识表达与大数据

知识的表示本身还存在一些挑战, 有显性知识、隐性知识之别等。比如, 机器学习领域的人认为支持向量机具有很好的解释性, 可以归为显性知识。对于其他学科方向的人来说, 支持向量机还是很难解释清楚的。

如何用最容易为人所理解的方式表达知识, 是目前大数据处理面临的重要问题。

就知识的表示来说, 最小的知识粒度是概念, 而概念的表示在目前认知领域依然是一个未能完全解决的难题。就概念的经典表示来说, 可有外延和内涵表示两种。在一定意义上, 机器学习就是从一个有限的概念外延子集出发, 推断出该概念的内涵表示。显然, 大数据再大也是一个有限的集合, 因此, 要考虑样本的典型性, 不需考虑太多冗余的数据。简单说, 要考虑的是样本的概念典型性, 有限的样本集合是否足够表达出需要学习的概念内涵。

当然, 科学本身就是可以证伪的, 因为噪音的存在, 数据可能本身就不是真实的。现在的大数据, 不一定都是在严格标准下收集来的。

科学不一定是每个概念都要定义的, 不是都能定义的。只要有自己独特的研究方式, 可评估的研究结果就都是科学。因此, 利用大数据进行科学研究不断证伪, 还是很有意义的。

发言主题:科学数据的共享需要专业机构提供技术支持服务

大数据研究中一个很重要的问题是数据表征:通过该表征计算机能对其进行计算, 获得使人能理解的结果。如何提取出好的、自适应的数据表征是大数据研究的难点也是重点。目前, 机器学习中的热点研究——深度学习 (Deep learning) 由于大数据得到了迅猛发展, 该方法能基于数据自动提取出自适应数据表征, 即原始数据输入该计算系统, 可自动生成适合对应任务的表征, 而SVM (注:支持向量机) 在这个方面是有缺失的。深度学习是一个复杂的算法, 有大量参数需要调节学习, 大数据的出现使得该系统可得到很好的训练, 可自动获得自适应的数据表示。

因而, 如何获得大数据, 如何用好大数据是关键。目前, 商业大数据由于经济利益很难开放, 而政府在这方面不同, 可开放部分不带有隐私性质的数据。目前, 英国在政府开放数据方面做得最好, 这可能与2012年的奥运会召开有关, 主要涉及天气、交通出行等数据。而美国开放数据则可能和奥巴马竞选有关。总之, 很多由政府部门主导产生的科学数据在某种意义下可部分开放。

目前, 国内外可共享或有条件共享的科学数据越来越多。在遥感领域, 美国提供了很多无条件共享的数据, 如国家航空航天局 (NASA) 的中分辨率成像光谱仪MODIS (http://modis.gsfc.nasa.gov/) , 美国国家海洋和大气局的第三代实用气象观测卫星NOAA (http://www.class.ngdc.noaa.gov/saa/products/cat Search) 。中国也提供无条件共享的气象卫星数据 (风云系列, http://satellite.cma.gov.cn/portalsite/default.aspx) 和有条件共享的中巴地球资源卫星系列 (http://www.cresda.com/n16/n1130/index.html) 。欧洲空间局数据的共享是有条件的。

通常, 无条件免费获取的数据没有专业的机构对其进行技术支持, 使用该数据的人只能通过简单的数据说明并根据自己的需求自行开发使用。然而, 欧空局的数据有非常系统的培训体系, 除了详细介绍哪些应用适合使用哪个类型的数据 (数据附有应用示范) , 还有针对性地开发出一系列分析该数据的软件, 并定期提供免费的培训课程, 同时, 对应的资料和软件都是可无条件共享的。例如, 遥感中的合成孔径雷达图像分析往往需要比较高的门槛, 但通过其提供的技术支持服务, 使得对该数据的使用变得轻松, 不仅增加了该数据的用户群, 同时也促进了该学科和相关行业的发展。因而, 科学数据的共享需要专业的机构对其使用提供一定的技术支持, 使其能更好地被科研和应用部门使用应用。

发言主题:数据科学与数据产业

1.数据界已经在网络空间中形成

人类是在物理空间中生存的, 通过建立起来的政治、法律、经济、社会……等等, 使得人类的生存变得有秩序。然后, 网络空间 (Cyber Space) 的形成, 扩展了人类的生存的空间。网络空间是指计算机网络、广电网络、电信网络、物联网……等等所有人造网络的全体。在网络空间中, 政治、法律、经济、社会……等等, 都与物理空间不同, 需要重新建立, 这是我们面临的问题。

物质是物理空间的唯一存在, 而数据则是网络空间的唯一存在。长期以来, 人类在做信息化的工作, 信息化是将物理空间的事物转化成网络空间的数据, 即信息化本质是生产数据的过程。数据被大量生产, 并在网络空间中存储积累而形成了数据资源。数据资源的价值已经被认识到, 它将超过石油、煤炭等自然资源, 是本世纪最重要的资源。

事实上, 网络空间的数据呈现出自然界的特征:不可控, 未知性, 多样性, 复杂性。我们认为网络空间的所有数据已经构成一个数据界 (Data Nature) , 需要专门研究和开发。例如:数据资源需要什么样的法律来保护和开发利用?如何判断看到的数据是真实的?国家、社会、军事、政治新形态是什么 (已经有人提议给Facebook在联合国设立席位) ?数据界有多大、有多少数据?数据以什么方式增长?数据如何传播?当前看见的数据界是真实的数据界吗? (通过百度, Google看到的不是真实的数据界, 还有更多的东西没有出现在网页中)

2.数据界需要新科学:数据科学

前面提到问题是当前的自然科学和社会科学所不研究的, 或者说是不属于自然科学和社会科学的研究范畴, 需要一个新的科学来探讨研究, 这就是数据科学。

数据科学:研究数据的科学或关于数据的科学, 是探索网络空间数据奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵:

(1) 研究数据的各种类型、状态、属性、组织形式、变化方式和变化规律, 即认识数据、掌握数据。这是指数据科学研究数据自身的现象和规律, 包括数据的历史、进化和迁移, 数据网络的形成和发展, 数据部落和数据国家的形成, 数据的各种形式、类型、状态、属性及其变化形式和变化规律, 等等。

(2) 另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法, 称为科学研究的数据方法, 其目的在于揭示自然界和人类行为现象和规律。这是指数据科学为自然科学和社会科学提供了一种新的研究方法——数据方法, 称为科学研究的数据方法 (Scientific Research Method with Data) , 其目的在于揭示自然界和人类行为的现象和规律。数据科学支持和推动自然科学和社会科学研究的发展, 因为宇宙、生命、社会、法律和经济等等事实以及人类生存和发展都被映射到数据界中。即我们可以利用网络空间中的数据指导科学研究, 或者提高各种科学研究领域的效率和效果, 例如生物信息学。从这个内涵上看, 科学研究方法需要进一步发展, 包括数据工具的利用 (例如, 数据显微镜Google) , 科学数据存储和共享技术, 科学研究的数据方法的方法论等等。

3.发展数据产业, 促进经济转型

数据产业, 是网络空间数据资源开发利用所形成的产业, 其产业链主要包括:从网络空间获取数据并进行整合、加工和生产, 数据产品传播、流通和交易, 相关的法律和其他咨询服务。在当今网络时代, 数据产业含盖了:数字出版与文化业、电子图书馆和情报业、多媒体产业、数字内容业、数据服务业和信息咨询业、领域数据资源开发服务业 (政务、商务、科学、社会、金融、经济、地理等等) 等等。

掌握数据资源将在国际上掌握主动权, 不论是反倾销诉讼、铁矿石谈判、汇率问题、节能减排、碳关税谈判等等重大国际政治经济事务, 无一不是靠数据说话的。掌握数据科学技术才能开发利用数据资源, 如果在数据科技方面领先, 那么在现代军事方面都有可能处于领先地位;掌握数据科学技术就是掌握未来经济, 数据产业是未来的最具潜力的新兴产业, 发展数据产业可以产生巨大的经济效益。数据产业是战略型新兴产业, 需要在国家层面开展布局和政策研究, 使国家从“国民经济与社会信息化战略”转向“基于网络空间的现代国家管理发展战略”。数据产业的发展将是信息产业升级, 从基础设施投资转向对数据资源的投资。数据科技是智慧城市、云计算、物联网的核心。

4.基于网络空间的现代化国家管理发展战略

随着数据的增长, 人类的能力在提高:以全球气候研究为例, 以前只能做局部的天气预报, 而今天可以研究全球的气候变化;现在炒股票的方式也在发生变化, 可以通过一个微博的变动来影响股价, 现在全球金融市场是联动的;还有随着数据的增长, 医疗都会跟以前完全的不同, 主要体现在以下5个方面:疾病早期诊断和预防、医疗保险欺诈与滥用监测、公共卫生决策支持、医学诊断有效性评估和度量以及不良药物事件监测;随着智慧城市的建设, 国家管理方式在发生着巨大变化, 国家利用官方微博和民众保持快速沟通, 网络反腐是一个有效的反腐手段……等等。

具体来说, 社会发展方面、国家管理方式以及军事方面也都发生了变化。社会发展变化体现在民生上, 国家管理则是基于网络空间的现代化管理发展战略, 比如网络防腐败工作。军事上, 军队需要像保卫国土一样保卫数据资源, 而不仅仅是依靠政府信息安全部门去保护数据安全, 保卫数据资源和保卫国土一样是军队的责任。社会发展与城市管理层面, 从待在家里到一路远行, 无处不体现出智慧的工作。所以我们要去开发各种各样的智慧系统, 用一些开发的技术去支撑这项工作。智慧城市可以带来整个工作生活的便利, 智慧城市的核心是智慧引擎的建设, 大数据是智慧引擎的核心。

事实上, 经过长期国民经济与社会信息化战略的实施, 今天的社会是运行在网络空间之上了, 信息化已经是一个常态工作, 就像电力的使用一样。因此, 信息化已经不需要政策的推进。国家需要建立基于网络空间的管理、运行和发展战略。

5.当前的工作:用好大数据

大数据是人类认识、探索数据界的一个方面, 是数据科技的一个方面或一个阶段的典型表现。

各学科的人, 各领域的人, 聚集在一起讨论大数据, 这正是大数据的带来大影响, 大改变。大数据本质上是数据的交叉、方法的交叉、知识的交叉、各领域的交叉, 从而产生新的科学研究方法、新的管理决策方法、新的经济增长方式、新的社会发展方式等等。这是大数据的魅力所在, 也是大数据带来大变革的本质, 更是大数据热潮之根源。这是技术进步带来的好处, 持续进步的数据技术使人们能够快速分析大而全的数据集, 获取决策依据, 提升决策效能。

什么是大数据呢?大数据有三个内涵:数据、技术和应用, 数据隐含价值, 技术发现价值, 应用实现价值。由于数据和应用涵盖各行各业各领域, 所以, 大数据几乎对所有领域都产生巨大影响, 这也是几乎所有领域都非常重视大数据的原因。

数据价值的实现是大数据引起关注的原因, 随着数据的增长, 人类的能力在提高, 能够做以前不能做到事情, 其本质是改变了人类的决策方式和方法。

用好大数据, 需要重视一下几个方面的工作:

(1) 促进数据流通

我们认为数据不共享将是发展趋势。既然大家都认识到数据像黄金、像石油, 很有价值, 就需要等价交换。早期, 科研数据的共享很容易实现, 这是因为科学数据很难产生商业价值, 于是也很少有人愿意管理数据并提供共享服务。现在, 除了科学研究数据之外, 大量数据来自人的行为, 这些数据就有很大的商业价值, 这些很有价值的数据, 就不愿共享, 拿出来共享的难度就很大。但是, 大家都愿意数据流通而发挥数据的价值, 这是数据产业形成的基础。

(2) 制定关于数据的法律

关于数据的权益、所有权的问题, 通过立法等手段明确后就不存在共享的问题, 就是流通的问题了。数据资本化, 很多交易所就这样做了。因此, 需要制定法律来界定数据的权益, 甚至是主权, 数据保卫, 其实就是军事, 现在战争已经转化为网络战争。另外还有数据的隐私问题, 大数据下对隐私该如何界定 (法律、制度、技术实现) ?这些都需要制定法律。

(3) 政府大数据利用与开发

大数据的应用涉及政府 (反腐败、维稳) 、企业 (互联网企业) 、个人 (买卖股票、机票预订) 。决策的制定都需要大数据, 有应用的需求。从目前情况看, 政府大数据开发利用值得重视。在上海, 数据的积累比较好, 且进行了良好地管理。例如, 交通和医疗的数据集中在两个单位, 将来这些数据资源可以为城市发展规划、人口政策、市民出行、健康医疗等提供大数据服务。上海市政府有信息资源公开的意向, 重点在于把数据利用起来。上海已经出台了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》, 计划覆盖整个国民经济的19个大的领域, 在数据开发, 分析和服务平台方面开展布局。

(4) IT将转向数据科学

必须注意到, IT已经在向数据科技转移, 我们国家的IT产业也需要考虑转型, 发展数据科技和产业。EMC已经连续三年召开了“数据科学峰会”, EMC的CMO Jeremy Burton在2012年5月更是直接阐述了“IT将转向数据科学”观点。Jeremy Burton说:如果你是计算机专业的学生, 那么你的最大前途是成为一个数据科学家, 未来计算机行业的发展方向是数据科学, 计算机行业的人需要转变成数据专家, 进一步要成为数据科学家。

(5) 避免大数据炒作

从目前情况看, 大数据在中国已经太热了, 要避免“一拥而上, 一轰而散, 一无所获”的局面发生。

6.几点建议:

(1) 加快数据科学人才培养

数据人才的缺口是全球性的, 我们关注到, 中国大学的数据领域的毕业生越来越多地被直接录用到美国工作到美国本土工作, 这说明美国数据人才紧缺的程度。我们需要加快数据人才的培养, 需要打破体制的制约, 尽快在大学设立数据科学专业, 建立数据科学学科体系, 打破自然科学、社会科学、计算机科学、信息科学……等学科的界限, 不能在原来的学科框架下培养数据科学人才。国际上, 已经有哥伦比亚大学、纽约大学等著名大学开设了数据科学专业, 更多的大学开设数据科学课程。很多学校都已经开始进行数据科学的培养, 虽然没有形成一个学科, 但已经有这样趋势, 不需要有明确的定义才去做。

(2) 加强数据科学基础研究

基础研究是基石。全球数据有多少?数据以什么方式增长?大数据之后是什么?数据增长如何影响人类?这样的一些问题没有直接或短期的经济效益, 但是基础, 需要在国家自然基金层面开展研究工作。这不是哪一个学部的问题, 也不是简单的跨学部的问题。

(3) 大力发展数据产业

学会写发言稿 篇3

根据某种需要，想象当时的情境，写一份发言稿。内容要具体，感情要真实，语句要通顺。写好以后，要听取别人的意见认真改一改，还可以当众练一练。

老师：孩子们，今天我们学习写发言稿。什么是发言稿呢？发言稿就是为了在会议上表达自己的意见、看法、工作情况而事先准备好的文稿。现在，请你们认真读读提示，说说写发言稿在内容上要注意些什么？

小丫：我知道，发言稿的内容要根据具体需要、具体情境而定。前几天，我就曾经在会上发过言。

毛豆：是吗？能跟大家具体说说你的那次发言吗？

小丫：那天，“希望工程”的捐资者来到学校，我作为学生代表在欢迎会上致辞。首先，我提议大家用热烈的掌声欢迎他们的到来；然后，我回顾“希望工程”落成几年来学校发生的变化；最后，我代表全体同学表示将刻苦学习科学文化知识，来报答关心教育的好心人。

毛豆：我也有过这样的经历。学期初，我曾代表同学在开学典礼上发言。首先，我代表全校同学欢迎新老师的到来，感谢老师的辛勤工作；接着回忆了上学期的学习生活，向老师们汇报学习收获；然后，我说了新学期的努力方向；最后，再次祝福我们的老师和同学。

老师：说得不错！像这样根据具体需要、具体情境确定发言稿的内容，才有针对性，才能引起听众的共鸣。既然你们都曾经在会上发言过，那么，你们能不能跟大家说说发言稿的大致形式呢？

毛豆：我觉得写发言稿，开头一般要根据在场的人群主体是谁，先向他们问好，打一下招呼，接着提出本人要谈的是什么，然后围绕这个话题说说自己的想法，最后做个简要的总结。

小丫：学校开闭学式，曾让我发言。我认为在这样的场合发言，一般应包括一学期（年）情况叙述、经验介绍、体会收获等几方面的内容。

老师：对，其实发言稿的表达比较灵活，我们可以根据场合的需要有所区别。

毛豆：老师，写发言稿除了要注意表达的形式外，在语言表达上又要注意些什么呢？

小学同学聚会发言稿 篇4

小学同学聚会发言稿范文一

三十五年岁月如歌，弹指一挥间。不知不觉中校园一别就是三十五个年头了，回顾三十五年前的校园生活，依然还记忆犹新。

校园的点点滴滴仿佛昨日历历在目，一挥就是三十五载。也许人在年轻的时候可能没有去想过、去在乎过去岁月中曾经发生过的事情，随着年龄的增长，开始怀旧起来。

当我们一一相见那些35年没见面的同学时，那一张张笑脸依然亲切，一声声叫唤宛如从前，最感慨于记忆最强的是女同学竟然可以叫出久没见面的同学的名字以及哪个组的。昔日的同学虽然35年的面孔变化显得有些陌生，但感觉上还是哪么的熟悉，那么的真切，一见如故……聚会太令人激动了，太开心了，见到久违的同学是那样地放野，那样的无拘束地惊喊，不论男女同学，握手、搭肩、拥抱。仿佛忘记了自己的年龄又回到了35年前共大校园里。同学聚会没有身份的高低之别，没有贫富之分，大家欢聚一堂，畅所欲言，有的同学在聊聊当年学校里的趣事，有的聊聊工作和家庭之事，三十五年岁月沧桑，同学们经历着风风雨雨和坎坷。有的同学学业有成，经过自己的努力在政界上混出个官职略有冒尖。有的同学在改革的浪潮中，投入商海，通过努力的打造和勤奋发家致富，有的同学可能淡薄名利过着平平淡的安静生活，还有些同学终身留守自己家乡的这块热土上，把毕生的精力奉献给了家乡的建设。无论各位同学从事什么工件，无伦人生沉浮好与否，我们将都是相依相存，同学的情谊还在，这情谊就象一杯陈酒，越久越香、越品越有味、越浓、越醇。

同学聚会圆满的就要结束了，难忘今宵。

忘不了那天晚上每个同学发出感人肺俯的心里话。

忘不了庆贺的酒席上，同学们举杯祝福：身体健康、家庭幸福。同学们相互频频举杯敬酒祝贺，个个脸上洋溢着醉意的情景。

忘不了同学们高兴的合影留念。

忘不了结束的那个晚上同学们在卡拉OK厅里狂舞唱歌，发自内心的感慨以及同学们依依不舍，倾诉衷肠的话语。

聚会虽然结束了，但同学的友谊永恒。相信通过这次聚会将会更加增强我们的友谊，更深的凝聚我们学友的的深情，会随着这次聚会更深、更远、更持久的延续……记住我们今后常联系，常相聚。当有幸福时同学们共分享，当有烦脑不顺时同学们共同来分忧，相信我们的明天会更美好。

小学同学聚会发言稿范文二

今天，大家共同纪念我们一生中最重要的一个里程碑：五十周岁。我们来了，从祖国各地来了，从遥远的海外来了，聚集一堂。

漫漫人生已过半，你我经历各不相同，但有段路我们共同走过，它恰似一幅多彩的画卷，深藏在我们记忆的深处。南迁这根线将我们从大连不同的小学，汇聚到**子校二年一班。从此，我们有幸同窗了七、八，甚至九年，结下了人生中最为纯真的友情，成为五十人生中最宝贵的一段青葱岁月。但在那清贫和**的年代，没能拍下一张有关班级同学的集体照片。分手虽已数十年，心中却从未失掉对少年时代的珍贵回忆。同学和校园的模样虽已遥远，触景生情时仍会依稀从心中掠过。

想起了正面有高高台阶、带两厢的“凹”字形一层小红楼围起来的校园。开始只是一片黄土地，后来铺上了煤渣，最终变成了用水泥和小石子铺浇成的平整干净的石板。这些小石子是我们用细小的双手一块块捡起，靠雅嫩的肩膀一车车拉来的。

想起了严冬中黑咕隆咚清晨和夜晚，在模仿二万五千里长征的长跑活动月中，我们为了班级的荣誉，天天早起晚归，围着父母大学那座唯一的教学楼跑了一圈又一圈，尽力把跑步里程图上的红旗插到最前方;

想起了在每个学期的红小兵发展会上，我们模仿大人老成的口气，吞吞吐吐地庄重“揭发”着对方缺点，总会把其中几个同学批延到下一批入队;

想起了慈祥的郭老师，从我们二年级一直带到五年级，三尺讲台下大声朗读课文，一方黑板上耐心讲解算式，用各种方式纠正着我们的小动作，为我们的未来学业奠定了坚实的基础;

想起了年轻的王玲老师，从五年级开始接过郭老师的班，她时而为班级的成绩喜形于色，时而为学生的顽皮愁眉不展。我们这个班级有幸成为她当老师的第一届小学毕业班，可惜没有留下毕业照。

还有很多我所不知道的，或一时想不起的，让我们欢聚时畅谈吧，让记忆的火花再次燃烧起来，重温着天真无邪的少年同学情谊。时光流逝了我们童年的纯真，岁月启开了我们少年的懵懂，而同学少年结下的情谊是一片真诚的心灵花瓣，是一种千金难买的情缘。在物欲横流的今天，我们这段友情益显珍贵，日久弥坚。

小学同学会发言稿 篇5

在小学六一文艺汇演上的讲话稿：

尊敬的各位来宾，家长、老师、同学们：

下午好!

在播种希望，孕育美好，充满幸福的五月里，孩子们的笑脸像鲜花般绽放，幸福伴随你们茁壮的成长。在xx年“六一”国际儿童节到来之际，我们学校的全体师生怀着无比喜悦的心情，在这里隆重地召开“六一”国际儿童节庆祝大会。

首先，我代表学校全体教师，向全体少年儿童表示热烈的节日祝贺,向今天到会的各位领导、各位来宾以及学生家长们表示热烈的欢迎和感谢，感谢你们多年来对学校工作的支持。同时更加感谢工业园和居委会关工委对我校少年儿童的关心。

在过去的一年里，经过全体师生的共同努力，我校的各项工作都取得了优异的成绩。成绩的取得都来自于各级领导的关怀，来自于全体老师的辛勤耕耘，来自于全体同学的共同努力。同学们，在庆祝你们自己的节日时，让我们以热烈的掌声向辛勤培育你们成长的老师们表示衷心的感谢。

同学们，今年的“六·一”是一年级小同学刚刚步入校园学习生活度过的

在小学同学会上的发言稿

敬爱的老师，亲爱的同学们：

大家好!此时此刻，我做为老班长又一次站在这里，迎着大家熟悉的目光，心里无比的激动，却不知说什么好。分别后整整二十多年了，二十多年既漫长又短暂。大家盼星星盼月亮的同学会，今天终于又如期召开了!组委会的同学为大家创造了相聚的机会，从决定开同学会，到发通知打电话，到今天的如期举行，历时半年多，付出了许多汗水。在这里，我首先代表大家向所有为这次聚会的如期举行付出辛勤劳动的同学表示衷心的感谢!(他们是叶军、黄美丽、吴招仿、林双、薛珍、董新进等)特别要感谢吴家印和戴美孟同学，他们为这次同学会提供了所有的费用，我们再次掌声感谢!向这次从百忙之中，放下手头活，从四面八方赶来聚会的同学表示衷心的感谢!没有你们的支持，哪来的同学会呢?

在宜山区小，我们都是由乡下孩子组成的一个班级，回想我们走过的日子，真可以说是酸甜苦辣样样有。回顾这短短的小学生活，有“晴天”，有“阴天”，有“雨天”，但它从未阻挡我们的行程。每当困难来临时，我们“同风雨”，齐心协力战胜困难，创建了一个团结向上的班集体，又见到了灿烂的阳光。无论什么时候，我们“共奋斗”。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。没有奋斗，哪来辉煌?苦，不怕，累，无所谓。因为我们从来没有忘记“齐欢乐”。我们是有福同享有难同当的好同学。老师上课的情景历历在目，老师的谆谆教诲犹在耳边。男同学欺侮女同学的情景仿佛就在昨天，虽然当时那么可恨，可是现在想想却又是那么可爱!正因为有了我们这一群不懂事的孩子，我们的班级才那么热闹、那么有趣!我想，此刻我们的心灵是相通的，世上没有比同学情更纯洁更珍贵!

虽然我们是乡下班，如今，我们在各条战线上取得了辉煌的业绩，这不仅是同学们自身的努力，也离不开老师的精心栽培，师恩深如海，在此，我代表大家向老师表示衷心的感谢!

在我们班里，有在企业界有名的男老板，也有知名的女老板，他们都在自己的行业里打出了一片天。不管是老板，还是普通的劳动者，我们都是同学，看到大家笑容满面，我想你们一定生活得幸福开心。老师之爱胜父母，同学之情胜手足!老师们，同学们，“海内存知己，天涯若比邻”，聚散皆有缘，请珍惜欢聚一堂之机，叙叙旧，谈谈心吧!记住我们身边的每一个人，让班集体永远留在我们每个人的心里!

同学会发言稿 篇6

各位老师各位同学：

大家下午好！

很荣幸能在此作为学生代表发言！让我能重温一次做学生的快乐与荣幸！也许就像在座的各位同学一样，老师已记不清我们的名字，那不重要，重要的是我们永远记得他们是我们的老师。

感谢xx集团，感谢xx，xx，xx，xx日夜奔忙。一个个电话传音，一条条短信 传情，只为今天大家能够齐聚一堂！此时此刻，千言万语都不能表达我们激动的心情。二十多年了就这样弹指一挥间，看这那张发黄的毕业照，怎不叫人感慨万千，年轻真好！这个世界真的很奇妙，仿佛很大却又很小。是啊！仅仅几里之遥却让我们分别了太久太久；但儿时的记忆却随那张照片永远的定格在我们心里。怎么能忘记于校长幽默而又颇具震撼力的讲话，xx老师优美的书法和精巧的电路图，xx老师那双胖胖的小手绘出精确的抛物线，xx老师的严谨让我们又敬又怕，xx老师敏捷的思维让我们领略了什么叫潇洒，xx老师的循循善诱，和蔼可亲让我们不忍心在幼稚的发狂，xx老师美丽大方让我们感觉那就是当年的时尚，还有我们那绅士风度的张卫国老师，除了尊敬还有几分崇拜。。。这一切的一切，点点滴滴，却仿佛历历在目。。。

记得老师曾告诉过我们人生有四大幸运，若能拥有其中的三点就算是这个世界上最幸福的人：在家有好父母，在校有好老师，在职有老领导，在外有好朋友。同学们你们告诉我，你们幸福吗？我来和大家一起整理一下思绪。当我们还是小孩子的时候，幸福是一张100分的试卷；当我们走出校门，幸福是一份高收入的好工作；当我们成年了，幸福是找到可以牵手的另一半；当我们为人妻为人母，孩子变成了我们幸福的全部；当我们步入中年，幸福是爸妈有个好身子骨；而当我们到了老师们的这个年龄，幸福却不在有我们做主，身体本儿帮，吃嘛嘛香，这个最简单的幸福却成了我们不可以再奢侈的奢侈品，也许我们要用一生的奋斗去赎回我们当年遗失的宝物。我现场问问我们的老班主任，这是个真命题还是假命题？衷心的希望大家能像今天一样在百忙之中能放慢自己的脚步，回头看一看沿途错过的风景，追忆，思索，惜缘。。。有好朋友相助，有良师相伴，蛇年迈出幸福的下一步！

小学生创新从学会思考起步 篇7

这种差异应该引起我们每个教育者深入的思考与探究。清华大学教授王晓阳在审视教育现状后，慎重地告诉我们———引领学生学会思考比学会知识更重要!放眼全球，世界各民族的竞争核心其实就是创新人才的竞争。因此，新课程把培养学生的创新精神和实践能力作为人才培养的核心目标。而培养学生的创新意识和创新能力，首先要培养和发展学生的批判性思考意识和批判性思考能力。

有人预言，未来的中国将是一条屹立于世界东方的巨龙。而小学生是21世纪中华民族成为世界人力资源强国的主力军，那么，对新一代创新人才的培养势在必行!作为新时期的教师，培养小学生的批判意识，鼓励学生进行批判性思维，引导学生科学地思考，让学生勇于创新、善于创新责任重大、义不容辞!我们经过深入思考与研究认为：小学生创新就从学会批判性思考起步，就从培养好奇心及思考兴趣与思考习惯着手。

批判性思考内涵是指我们检查自己所获信息，并在这种检查的基础上进行批判性决策的过程，当我们批判性地思考问题时，会确定问题、审视事实，分析假设，最终确定支持或反对一项观点的理由。要进行批判性思考，就必须进入一定的心理状态，这种心理状态表现在客观、谨慎分析，并挑战他人观点的意愿之基础上，确定自己深信不疑的信念。

当一个人具有批判性思考意识后，就会有一种极其有用的品质———不满足现状和现成的答案;对范围广泛的各种题材产生出探究兴趣与欲望;表现出强烈的好奇心，思想开放而灵活;敢于质疑、勇于尝试，不唯师、不唯书、不唯上，从而产生出有用的洞察力。那么，我们应该怎么引领学生学会思考，怎样培养小学生的批判性思考意识呢?

(1)培养强烈的好奇心。好奇心是人的行为最强烈的动机之一，是发现问题的趋力，它是由新奇刺激所引发的一种向往、一种思考，甚至一种不断地探索……培养好奇心的主要方法是调动积极因素，训练孩子们专心致志的注意力，培养孩子们遇事问“为什么”的兴趣，鼓励孩子们多大胆提问的意识，呵护孩子们的各种问题意识———不管多么幼稚可笑的问题，都要给予关注、激情引导。呵护童心，才会有心灵闪光;赞美童心，才会让童心飞翔。培养小学生的好奇心, 要引领孩子们多看具有直观性的场景，多实践操作等, 要让他们亲自去大自然看看、听听、闻闻、摸摸、想想……让他们用惊奇的眼光去观察，用聪慧的大脑去思考，用兴奋的心情去体验，从而好奇地探索生活中的各种奥秘，激发学生无穷而强烈的好奇心。

培养孩子们的好奇心，要营造轻松快乐的教学环境，创设新颖刺激的问题情境，有意识地去训练和引导他们对知识的渴求和对未知的探索的好奇心。因为往往外部刺激越强烈，人的内心需求欲望越强烈, 好奇心也就越强烈。

有了好奇心，就会有敏锐的眼光，就能够从平凡中看出新奇;有了好奇心，就会有聪慧的耳朵，就能够辨出事物的奥妙之处;有了好奇心，就会引发仔细的观察、深入地思考，就能够大胆地提出与别人不同的看法。就能创造迥异思维成果。好奇心是形成批判性思考意识的前提，更是创新的基础。

(2)培养思考意识。美国哈佛大学教授、诺贝尔奖获得者温伯格说：“不安于书本上所给你的答案，而要去尝试一下，尝试发现有什么与书本上不同的东西，这种素质可能比智力更为重要。它往往是区别最好学生和次好学生的标准。”这句话不但阐明了尝试思考与发现的重要性，而且形象地概括了先有创新思想，后有创新人才这一哲理。培养学生批判性思考意识与思维品质，就是为培养创新人才奠定基础。那么, 我们平时应该怎么去引导呢?其一，顺水推舟。即顺着学生的问题引导。如：一年级学生在学习《小小的船》时，老师引导学生：“你坐在船上抬头看见了什么?”(星星) (宇宙飞船) ，一孩子突然说：“我低头看见了老师!师顺势引导———老师在干什么?”(在上课)(老师在晚上批作业)……师赞扬，生快乐;可另一孩子却说：“他说得不对，我昨天看见老师在有星星的晚上散步!”师满怀爱意地摸了摸孩子的头，并说：“你真棒!”生好自豪!我很欣赏老师这种呵护学生初级思维成果及批判性思考意识的做法。若持之以恒，必有源源的创新思维成果。其二，投石激浪，激起所有学生的兴趣，激发学生的奇异问题与迥异思维。如学习《四个太阳》时，师引导孩子们：“作者为我们设计了四个不同颜色的太阳，真了不起!你们有什么不同的想法呢?”教室里马上炸开了锅———A生说：“我想给太阳装个开关，能够想暖就暖，想凉就凉。”B生说：“我想画个快乐的太阳，整天温柔地微笑, 不太热，也不那么冷，让大家都舒服”……老师一语激发了学生的思维，并在彼此的语言中交流与思考，在生命的对话中互动与碰撞，让学生在轻松而愉快的环境中逐渐养成思考习惯。如：一个学生看到奶奶摘花生很吃力时，就思考怎样既减少奶奶的劳动，又能节省时间，并发明收摘机;一个学生发现盆景叶子两面颜色深浅不同时，就思考并探究为什么会不一样，且写出小论文;当孩子们在餐馆等待吃面时，就思考怎么改进煮面锅(同时煮几碗，又互不干扰;既省时间，又好味道。)……当学生有好奇心、有思考意识，才有可能发表与别人不同的意见，才有可能标新立异，才会收获创新思维成果。

(3)培养质疑能力。缺乏批判性思维品质的人，问题意识薄弱，不能发表独立见解，把现成的方法和结论当成真理，不能更深刻地揭示事物的性质和规律。因此，我们要在各种交流和讨论活动中，引导学生大胆挑刺，敢于提出自己的看法，作出自己的判断，引导学生从多角度、多层面思考问题，养成于无疑处生疑的好习惯，培养学生敢于推翻他人想法及说法的能力。从而培养学生的批判性思考意识和质疑能力。如：二年级学生在读了《小柳树和小枣树》后问老师：“为什么树叶到秋天就要落下来呢?”在四川地震捐赠与防震演习系列活动中，一个8岁孩子问我：“老师，四川为什么会发生地震呢?我们这里会不会发生地震?低年级学生的质疑让我惊喜地发现，我们的学生在学习与实践活动的刺激下，激发出了问题意识与质疑能力，更发现, 我们的学生其实很聪明，有问题意识，只不过是我们的关注不够，引导不及时，或者方法不灵活而导致学生质疑能力培养力度不够、途径不多的局面。于是，我倡导全校学生围绕这两个问题，采用回家咨询、上网查询、读书查找等方式开展探究———寻找答案———滋生疑问，继而倡导各班师生开展质疑与解疑活动，形成良性循环，收到了意外的效果。

因此，我们要积极鼓励学生独立思考，发散思维，并且敢于提出与别人不同的想法，与老师不同的想法，与文本不同的说法。积极引领学生大胆质疑，从而发现新知、产生迥异、探究未知，逐渐形成求异思维意识乃至批判性思维品质。

(4)培养探究性思考习惯。探究性思考是让学生在实践中检验批判性思维，并形成说服力强、观点鲜明的批判性思维成果。心理学家布鲁纳倡导“发现式学习”，就是让学生运用自己已有的知识与头脑进行积极的思考与探究。陶行知先生说：“教是为了不教。”就是说要激发学生的学习兴趣，教给学生学习方法。教会学生如何学习，并把学、思、知、行结合起来。我们运用教育家们的理念为全体学生营造轻松自由的环境，引领学生采用边学习边思考边实践边检验的方式开展探究性学习，让学生运用课内外学到的知识质疑事物、分析问题, 从而培养学生的批判性思考意识，培养学生的创新思维。如老师引导学生运用探究式学习方式学习《只有一个地球》，在引领学生大胆质疑后，再激发学生自主开展上网查找资料、统计环境污染数据、比较环境变化情况等活动，思考并研究出了一系列的保护环境良策，然后老师以“身边的环保”为主题引领学生继续开展课外探究。有的四人小组探索了“拯救柳溪河”策略，有的探索了居民污水科学排放策略，有的探索了汽车排气减污策略……在汇报活动中，老师在赞赏学生的好奇心与主人翁精神后，再次引领学生从环保性、经济性、安全性、实用性等层面去深入研究，并学习完善、整理资料。由此，引领学生在实践中客观而科学地审视事物，培养学生在实践中形成周密而逻辑的思考意识与思维品质，从而激发学生的创造潜能。

实践是检验真理的唯一标准。德国的一个小镇专门为学生设立了免费进入的“综合实践馆”，孩子们可以自由出入，自主探究，独立思考，合作解决问题，从而培养孩子们的实践能力及创新精神。我们也要设置“综合实践探究室”，为孩子们营造自由轻松的思考与探究环境，让孩子们在实践中学习，在探究中思考，在研究中质疑，在质疑中逐渐形成批判性思维品质。

如何引导小学生学会质疑 篇8

一、善于引导学生质疑

1、营造一种民主、宽松、和谐的课堂教学氛围

美国心理学家罗杰斯认为，一个人的创造力只有在他感觉到“心理安全”和“心理自由”的条件下，才能获得最优表现和发展。课堂上，教师必须放下架子，充分尊重学生，鼓励学生不懂就问，营造一种民主、宽松、和谐的课堂教学氛围，让学生敢问，这是培养学生质疑能力的基础。

2、教给学生质疑的方法，规范语言表达

学生乐于思考，敢于质疑，但有的学生质疑的质量不高，从何疑起？怎样疑？学是核心，导是关键。学生要学会质疑，关键是要把握正确的思维角度，教师要教给学生质疑的方法，如：围绕课题质疑，从遣词造句方面质疑，从对文章的结构的安排，内容的选择提出质疑等等，还可以针对“似懂非懂”处进行质疑，越是这些觉得没有疑问的地方，往往越是学生理解课文的枢纽。

3、适时点拨，适当存疑

课堂教学过程中的质疑，是学生个性的、有差异的多元探究活动，是学生对文本问题的发现、批判和修正。在教学中，通常还可采用设问、制造悬念、演示、游戏等方法让学生寻找出疑点，大胆质疑。

案例：全国著名特级教师王崧舟执教《鱼游到了纸上》（人教版四年级下册）

（课件呈现：那位青年在画画，他有时工笔细描，有时又挥笔速写，而这位画技高超的青年，竟然是个聋哑人。）

师：面对这个特写镜头，难道就没有什么问题在你的脑海里盘旋吗？

生1：聋哑人画画为什么画得那么好？

生2：既然他是聋哑人，别人就很难跟他交流，为什么他的画技还这么高超？

师：聋哑人学画肯定比常人要难得多，这的确是个问题。

生3：我想知道，这个聋哑青年技术那么高超，那他画画到底学了几年呢？

师：冰冻三尺，非一日之寒呐！还有问题吗？

生4：他画雨的过程中碰到过哪些困难，不知道他是怎样克服的？

生5：他为什么那么爱画金鱼呢？他是怎么记住金鱼的每个部位的？

师：这些问题让我们对这个特写镜头的思考变得更加细致，也更加深刻了，是吧？其实，你们问了这么多，归纳起来就是一个问题：如此高超的画技，那位聋哑青年是怎么练成的，是吗？

王老师组织学生读中质疑，与学生们在互动中一步步溝通，点拨，归纳，提升，实际上，在学生提问的过程中，要帮助学生理清思路，把问题叙述清楚，教师要适时点拨，适当补充完善学生的质疑。因为准确的叙述展开了问题产生和发展的过程，清楚了这些过程，离问题的解决也就不远了。

教师的回答把学生的“疑”一下子消除了，那是不利于他们积极思维的。教师对待学生课堂上提出的问题，不论在何种情形下，均要以“保护学生的思维积极性”为最高宗旨。教师应把主要精力放在如何启发学生进行积极思维方面，而不是仅仅放在把现成的答案告诉他们。

4、充分发挥教学机智

在课堂上，学生的质疑有时是在教师的组织下进行，有时是在一种突发情况下出现的，这需要教师发挥教学机智。教学机智是指是教师在教学实践活动中的一种随机应变的能力。教师在课堂上和学生、文本、自我的多重对话中，将教学巧妙引渡到一种师生共同获得向善、求知、审美的高峰体验的智慧。

有一位美国教师芭芭拉在执教《珊瑚岛》，课堂上正讨论主人公所遇到的问题，这时，有一个叫杰西卡的学生突然举手问道：“如果我被困在加勒比的一个小岛上，我可能活下来吗？”这个问题与课文无关，但是老师却把它交回给学生“杰西卡能生存吗？”这马上引起了学生们的热烈讨论。最后，芭芭拉说：“好啦，我们已经讨论了杰西卡被困在小岛上，以及她是否能幸存。这和本书有什么关系？”学生马上明白“课文主人公也被困在了岛上。”老师成功地把学生的注意力引回到课本上。

在这个案例中，学生的质疑在教师的意料之外，芭芭拉老师做得非常好！首先，她维护了学生的尊严，尊重了学生的主体地位。其次，该教师具备了较高的教学机智。学生的质疑虽然打破了原先设定的教学顺序，但是，教师巧妙地把学生的质疑“再抛回”给学生，引导学生体会钱谷融、鲁枢元在《文艺心理学》中提到的“人差”，即“由于观察事物的视角、出发点不同，或者观察时的心境不同，会存在一定的‘人差’”，通过同化或顺应等内部过程，唤起或开拓沉睡的情感体验，积极地实现知识的建构。这样，课堂呈现了一种很好的动态生成，让学生更能深刻理解课文内容，体会其中的情感。这实际上与我们的新课标中提到的“尊重学生在学习过程中的独特体验。”“阅读是学生的个性化行为”是一致的。

二、重视对质疑的评价——因人而异，以鼓励为主

要苏霍姆林斯基说过“课并不像把预先最好、裁制好的衣服纸样摆到布上去。问题的全部实质就在于，我们的工作对象不是布，而是有血有肉的、有着敏感而娇脆的心灵和精神的儿童。”每一个孩子都是独特的，这也就注定了评价没有统一的模式。对于那些提出了有关课文宏旨，对学生运用知识和发展智力有较大价值的关键性的问题，要着重表扬这个问题“好”在哪里，引导学生深入钻研。有时个别学生提出来的明知故问的问题，教师要在肯定其发言积极的同时，委婉但明确地告诉他不该这么做，这样能帮助他提高发言的质量。又如，对有些学生提出来的稀奇古怪的问题，采取冷处理的办法，以免引起哄笑，挫伤其积极性。对于那些较少参与，质疑能力尚不高的学生，应注重对其主动态度的评价。除了教师的评价，还可以进行生生评价，师生共评等多种形式的评价，有助于让学生养成积极主动的学习态度。

学起于思，思源于疑。小学生天真活泼，有着不同的特征和禀赋。因此，教师要充分尊重和信任他们，相信和发掘。

【作者单位：广州市天河区黄村小学 广东】