化学学习的诊断（精选12篇）
化学学习的诊断 篇1
1 引言
教师试图分析学生对“溶解”概念的理解时, 提出这样一个问题:“常温下, 将一小匙蔗糖加入盛满水的大玻璃杯中, 有什么现象?”然后让学生画一幅图来说明蔗糖和水相混合的情况 (S代表蔗糖分子, O代表水分子) 。
学生根据自己对“溶解”概念的理解, 画出了蔗糖溶解于水这一过程的图象, 如图所示:
教师又是如何理解这一现象呢?下图是教师画出的蔗糖溶解于水这一过程的图象:
这些图象表达了教师和学生对“溶解”这一概念的理解程度, 研究表明, 有20%的教师和56%的学生并没有理解“溶解”这一概念及给出科学合理的解释。
教师是否思考过针对这种种学生的理解, 采取哪些对策?教师自身是否对化学概念理解透彻?
很少有学生对微粒模型做出正确的几何图示, 大部分的学生倾向于用物质的宏观性质来解释微观性质。然而他们虽然不能够深刻理解化学概念, 但却仍能取得好成绩。为什么呢?很多研究表明, 由于概念的理解在一定程度上不影响学生定量计算等解化学题的能力和学业成绩, 教师们也不会去思考这样的问题, 因为目前我们在这部分内容上的化学教育, 更加关注的是相关计算 (如质量分数等) , 此类内容是不进考试卷的。其实, 这对化学教学会产生误导。
学生常常在从宏观向微观迁移时感到困难, 例如, 学生们会在学完“盐溶液”的课程后, 提出这样的疑问:“既然盐溶液中含有带电荷的阳离子和阴离子, 为什么我们的手指伸入其中没有感觉?”“盐加入水中形成溶液, 各种粒子是怎样存在的?”“给水加热温度升高, 是因为水分子的温度升高了吗?”。
教师是否会注意到这些问题真的是问题并给予清楚的解释呢?
实际上对于这些质疑, 有时教师们在课堂上并没有提供清晰准确的表达, 同时没有意识到这一认知误区, 也没有认识到这些质疑的价值, 认为这些不是考试的内容, 太“小儿科”, 没必要给予关注, 使得这些困难长期累积在学生头脑中, 得不到解决, 久而久之, 认为化学难学, 化学知识难以理解, 不好接受。
面对学生产生的“非常规理解”, 教师会如何反应?
(1) 忽视“非常规理解”;
(2) 排斥“非常规理解”;
(3) 对“非常规理解”正确性的不确定;
(4) 删除与当前理论违背的“非常规理解”;
(5) 暂时搁置“非常规理解”;
(6) 重新解释“非常规理解”;
(7) 接受“非常规理解”且对当前理论做出肤浅的改变;
(8) 接受“非常规理解”并彻底改变不合理的理论。
这些反应中, 前六类是怀疑新现象, 尽力“维护”原有的理论。其结果是, 如果教师不能够正确理解科学概念, 就会把错误的信息传递给学生, 阻碍学生的理解和进一步学习。另外, 教师对学生学习困难形成的地方理解不够, 不能满足学生的认知需要, 以至于学生头脑中的困惑得不到解决。
后两类是值得肯定的。第八类比第七类更具科学性, 也反映出教师专业素养的重要性。
这些案例中的现象说明, 教师作为学生学习引导者和帮助者, 要努力了解和揭示学生头脑中存在的对科学概念的误解, 重视挖掘化学学习中产生或存在的错误概念, 把它作为优良的教育资源, 成为新知识的生长点, 建构和发展科学概念。这就要求化学教师必须具备对学生学习中的非科学认知进行诊断的教学技能。
2 化学学习诊断的涵义
医生要祛除患者疾病并开出能够利于患者康复的处方, 必须对患者进行把脉诊断。教学工作也是如此。教师要制定适合学生特点和需要的有效教学方案, 也必须了解学生, 知道他们的知识储备和技能水平状况, 认识到学生学习成功与失败的原因。
错误理解就是学生对科学概念理解中出现的错误认识, 错误理解特征化了对科学概念的另类理解。化学学习过程的诊断, 就是教师通过提问、谈话、测验等多种形式发现、辨识学生对化学概念理解中存在的不科学的认识, 推测判断学生的知识误区, 洞察、把握学生的学习发展状况, 从而更好地改进和调整教学。
化学学科语言中, 涉及到许多抽象的化学科学概念, 如:原子、摩尔、电解、盐类水解、原电池、离子反应、化学平衡、反应速率等。这些抽象的化学概念给学生的学习增加了很大的难度, 对这些概念理解错误会对后来的学习造成消极和持久的影响。一些教学调研表明, 目前中学化学教学普遍存在教师教学效果不理想, 教学效率低, 学生学习障碍重重, 考试成绩不佳等问题, 而师生又苦于找不到问题的症结及解决问题的良方。教师们具有“正面”的教学经验, 缺乏运用错题错例等“反面”材料来诊断、反馈、矫正和补救的教学技能。
3 化学学习理解困难的成因
3.1 化学概念的微观性
用化学符号从微观的层面科学简明地描述宏观的现象及其变化规律, 是由化学学科的特点所决定的, 这种能力也是每一个化学学习者的重要培养目标之一。例如, 蜡烛的燃烧、铁生锈、酒精挥发属于宏观层面上的现象;分子、原子的排列及运动是微观层面上的化学现象;元素符号、分子式、化学方程式和结构式是化学符号层面上的形式。但是, 大量的研究表明, 中学生在有关化学三个层面上的表征方面普遍感到吃力, 不能科学地运用微观表征思考和解释化学问题。
调查研究表明, 大部分学生当看到元素符号像Cu (s) 、H2O (l) 和Cl2 (g) 时, 虽然能够描述这些物质的宏观物理性质, 但不能从微观层面做出合理的解释, 表达这些符号所隐含的物质结构和组成, 一部分学生甚至在化学课程结束后, 仅仅将分子式看作物质的名称或简写。研究还发现, 有相当数量的学生并不能将分子式、电子构型、球棍模型在头脑中进行三个层面上的转化, 这妨碍了他们深层次地理解化学概念。
对学生来说, 描述宏观现象并不难, 对于符号和微观表征就不容易。许多研究表明学生在宏观、微观和符号这三重表征方面遇到困难, 中学生化学学习困难与化学学科所决定的三重表征特点有着很高的相关度, 这对我们全面的理解中学生化学学习困难起着重要的指导作用。
3.2 化学概念的发展性
化学概念会随化学这门科学的发展而不断地发生变化, 从而在同一个化学术语中可能会包含新旧两个概念。一些研究指出, 当学生遇到随时间而发生变化的概念时, 学习困难就相伴而生。
比如“中和”这一概念, 最初“中和”的概念是指作为酸和碱的两种物质相互作用发生中和, 进而酸碱性彼此降低。因此, 学生就持有这种观点, 认为只要有酸和等量的碱进行反应, 最终都能得到中性溶液。但是, 事实并不总是这样, 如果HAC和等量的Na OH混合, 根据Bronsted理论就会进行如下两个反应:
学生常常会保留最初的认识, 而新的“中和”概念往往被忽略。
还有, “化学反应”这一概念的发展性对于学习理解“化学平衡”存在一定程度的思维固着, 导致理解“化学平衡”概念困难程度有所增加。“化学反应”最初的定义是来描述一个单向的反应历程, 反应物相互反应逐步消失了, 生成了新物质, 这种思维奠定了“化学反应都是由反应物向生成物方向进行, 而且反应进行得很彻底”认识。然而在化学平衡学习时, 学生遇到可逆反应这一概念, 包含正、逆两个化学反应过程, 此时反应物和生成物都存在。这样学生就难以理解化学平衡这一新概念, 因为他们的理解仍然停留在最初的“化学反应”概念上。
概念的定义随科学的发展发生了新的变化, 这种先前模式的影响对后续学习造成了一定程度学习障碍。
3.3 化学概念的含糊定义
科学家们使用的语言中, 有些较为含糊。例如, 早期对电路的定义 (电子的流动形成) 就是这样。而在电化学学习中, 电路分为:外电路和内电路。在外电路中, 自由电子在移动, 而电池的内部电路就电荷在移动了。再如关于阳极和阴极的定义, 在电化学中, 阳极是指发生氧化反应的电极, 阴极是发生还原反应的电极, 可是并没有描述电子的流向问题, 这会给学生的理解造成一定的困难。
学生的学习过程通过概念的获取得以发生, 概念的理解对于学生至关重要, 上述内容帮助我们认识了化学学科概念知识的若干特点和学生学习存在障碍和困难的原因。
4 化学学习的诊断
化学学习过程的诊断, 就是通过一定的方式 (定性或定量的) 发现学生在学习过程中存在的问题, 并查明和分析这些问题产生的原因, 从而为改进和调整教学提供依据, 促进错误概念的转变和科学概念的生成。具体地讲, 化学学习过程的诊断方法主要有提问、谈话、和测验等。
提问, 即提出问题和回答问题的过程, 是教师提出的知识内容和学生对知识内容的理解之间架设的沟通桥梁。而提问不是教师想随便问什么就问什么, 教师要擅长提出有效的问题。而有效的提问, 是指那些能够激发学生积极思考回答、并积极参与学习过程的问题, 而且这些问题又能够让学生坦言和暴露知识漏洞的问题。这样的提问, 是教师有知识准备、曾努力思考、进行预设的问题, 把这样的问题抛给学生, 会引发学生思维的连锁效应, 揭示出知识障碍和不足, 促使继续弥补漏洞的学习。
谈话, 是以口头形式, 与学习者进行交流沟通, 获得关于某方面信息的一种方式。谈话者需要以和缓的态度, 收集到客观的、不带偏见的事实材料, 以正确把握学习者知识状况以及技能水平。谈话的核心是准备好的谈话计划, 包括所要了解的问题。问题要简单明了, 易于回答。谈话时要做好心理调控, 营造一种平等、民主、坦诚、和谐的氛围。由于直面交谈, 谈话法具有良好的灵活性和适应性, 能够勘查学生的深层思维, 是诊断学生对某些知识点的理解、揭示错误概念的一种最佳方法。谈话法适合一对一的个别诊断。
测验, 是指以诊断学生普遍存在的前概念、揭示其错误概念产生的原因为目的的一种测验。诊断性测验需要编制测试题, 测试题的编制和选择要有针对性, 针对所学内容, 精心设计, 要将学生容易产生错误理解的知识点呈现给学生, 让学生的错误概念在测试中“曝光”。
5 教学矫正
针对学生学习过程中的诊断结果, 需要对学生头脑中存在的非科学性的认识进行矫正, 转变错误的认识, 建立和形成科学认识。其中主要的教学矫正方法有“认识冲突”和“程序演练”。
认知冲突是个体已有观点与新的问题情境相互矛盾而产生的心理失衡。认知冲突是个体意识到自己的认知结构和环境 (或外部信息) 之间或认知结构中不同的成分之间存在着不一致的一种认知状态。当个体不能通过同化的方式处理面临的刺激情境或问题情境时, 认知冲突就出现了。为了消除这种不平衡, 个体必须改变或扩大原始的认知结构来适应新的情境, 从而接受并认可新知识, 达到新的认知平衡。教师设法营造认知冲突情境, 为学生展现科学现象, 促进知识转化和发展。
程序演练是在学生学习过程中的, 设定具体的学习步骤和顺序, 根据不同的化学知识点本身的科学性特征, 对学生进行有关具体化学知识类型或问题解决类型的程序操作的训练, 这是一环套一环, 小步骤渐进的方式, 帮助学生形成处理某类知识及问题解决的合理程序, 使之逐步形成一种习惯性自动化处理该类型问题的行为。其中, 非常关键的是, 拟订好执行的程序, 形成熟练操作的技能。
化学学习的诊断 篇2
内科----梁金池
中医诊断学是根据中医学的理论，研究诊察病情、判断病种、辨别证候的基础理论、基本知识和基本技能的一门学科。它是中医学专业的基础课，是基础理论与临床各科之间的桥梁，是中医学专业课程体系中的主干课程。
中医诊断学的主要内容包括诊法、诊病、辨证和病案四大部分。根据中医学理论，人体是个有机整体。局部病变可以影响全身，内部病变能够反映于外。这就是说，外部的疾病表现可以反映内在疾病的本质。所以，中医在诊断疾病时，往往通过病人的自我感觉和医生观察到的病人的一些外在表现来推断病人内部的病理变化。如《素问·阴阳应象大论》中说：“以表知里……以诊则不失矣”，认为外在变化可以反映体内病变。《灵枢·外揣篇》则提得更为明确：“五音不彰，五色不明，五脏波荡。若是则内外相袭，若鼓之应桴，响之应声，影之应形。故远者司外揣内，近者司内揣外”，认为体表的变化会正确地反映出内在的病变。这种“以表知里”的诊法理论，至今仍在临床上发挥巨大作用。
中医诊断学的基本原则有三：整体审察、诊法合参、病证结合。
整体审察是中医学的基本概念之一。诊断疾病时的整体观念，是指要考虑整个人体(内)与自然环境(外)，或称“审察内外”。诊法合参是 指将望、闻、问、切四诊并用，全面收集辨证论治所需要的各方面资料。病证结合是诊断要明确所患疾病及所属证候，把辨病与辨证结合起来。通过辨别病证，认识疾病的本质，即所谓“辨证求因”。
随着医学的发展，人们对疾病的诊察手段提出了新的要求，如对症状和体征不明显的患者，借助于实验诊断或仪器检测方法，从宏观到微观、从直接到间接、从定性到定量，为早期诊断及治疗提供依据。特别是研制、引用了一些用于诊断的仪器，如脉象仪、舌诊仪、腹诊仪等，使部分诊断手段得以客观化；在运用声学、光学、电学、磁学等知识和生物医学工程、电子计算机技术及网络技术等方面使中医远程诊断得以实现，以上多学科的综合研究，获得了一些新苗头。
化学学习的诊断 篇3
关键词：课改；小组合作学习；症状；诊断方案
【分类号】G623.5
在教学改革的实践中我们看到小组合作教学较传统的教学模式有着巨大优势的同时，也清醒的认识到，当前的合作学习的课堂还存在着一些典型症状，制约了合作学习的效果。下面就谈谈合作学习容易出现哪些症状以及如何诊断这些典型症状。
典型症状一：导学案习题化。
常见的弊病有：1、导学案语言呆板，没有起到激励和激发兴趣的作用，颇似一套枯燥的习题集。与其说是让学生完成导学案，不如说是让他们按部就班的做练习。2、缺乏学法指导，一味地让学生练习，没有起到引导和提示的作用。3、容量过大，几乎涵盖了课堂所有要学习的内容，学生完成导学案时耗时态度。对于大部分学习能力不强的学生来说，这份导学案是高质量的无法完成。
诊断方案：1、导学案的目的是引导学生熟悉课本的大致内容，起预习的作用，要使學生通过自主学习获取知识，所以要起到激发兴趣的作用。2、导学案重在“导”，即要有学法指导。3、需要探究的问题不一定要全部展现在导学案中以便在课堂上能够让学生产生新鲜感。尤其是当堂检测题，更不应该出现在导学案中。试想，如果学生事先知道了检测题，检测的结果还真实可信吗？4、要加强集体备课，要研究学情，根据班级的差异灵活的运用导学案，要在导学案中融入教师的个性主义（教学内容的调整，教学风格的凸显等），杜绝“拿来主义”。
典型症状二：合作探究流于形式，实效性不强。
经常见到这样的历史与社会课堂：教师一声令下，宣布小组合作开始：学生七嘴八舌，热情高涨。可是仔细一听，这热闹的背后其实存在很多问题。
1、有的小组搞一言堂，一两个小时夸夸其谈，多数学生一言不发，“坐享其成”。
2、有的小组你争我夺，每个人只顾自己表达自己的意见，根本不管别人说什么。
3、有的小组象征性地讨论了几句，答案就已经成型，急于展示了。
4、更有的学生干脆天南海北，讨论游离于教学内容之外的话题。
这样的“伪合作”实质上并没有引导学生认真思考，更没有思维的撞击和过程的体验，合作学习完全流于形式，根本没有达到互教互学得目的。当然也解决不了疑难。
诊断方案：1、教师在平时的教学中要对合作学习提出明确规范的要求，要加强小组合作要领的培训，如，小组的分工要明确，合作的过程要有专人组织、督查；要杜绝合作上的自我中心行为；要引导学生学会负责、尊重、谦让、倾听，学会欣赏他人和表现自己。
2、教师要做学情调查，对问题的难易要把握尺度，对讨论的结果要有预判。如，教师课前要尽量批阅导学案，了解学生自主学习的情况，以便调整教学重点和教学流程，制定更加科学合理的合作方案。
3、教师要巡视课堂，倾听、督促；尤其要关注和鼓励“弱势群体”的表现；学生合作过程中遇到迷途、争执、钻入牛角尖时，教师需要介入引导；学生游离于课堂之外的内容时，教师需要及时提醒。这样才能保证合作学习按计划、有秩序、高效率地完成。
典型症状三：合作探究的内容肤浅。
有些老师上课时，安排了多次合作学习，课堂上出现了这样的情形：学生导学案上工工整整写满的内容又在黑板上写一遍；有的小组已经在展示（解说）本组的任务，还有其他的小组忙于在黑板上抄写答案。其实，这些内容都属于识记层面的，学生完全可以自主完成的，被强行纳入合作学习，根本没有达到训练学生思维的目的，还造成教学节奏匆忙，教学环节混乱，蜻蜓点水，理解肤浅的现象，浪费时间，收效甚微。
诊断方案：
1、能自主完成的内容不需要合作。合作学习不是“万金油”，有些内容是不需要甚至不适合用小组合作学习方式的，所以教学中要根据不同的课型和教学内容采用合适的学习方式，如果将一些没有思维容量，甚至是一些根本就不值得讨论的问题充斥在课堂上，就会使学生丧失讨论的兴趣，既造成宝贵的教学时间的浪费，又使教学效率事半功倍，违背了合作学习的初衷。
2、合作探究的内容要有梯度。课堂是面向全体学生的课堂，考虑到学生的个体差异，课堂上应该设计难易不等的问题，让所有的学生都能得到思维的训练，既可以避免学生一言堂，又可以让学困生投发挥的空间。
3、合作的问题应取材于知识的生长点和运用点，例如判断正误、加强思辨、求异发散、总结规律等，富有合作探究价值的问题，有利于学生思维训练，有利于学生获得知识，也有利于形成良好的心理品质和社会技能。
典型症状四：课堂组织随意。
学生进入合作学习的环节后，我们常见到这样的情形：
1、有的教师讲课堂“完全”交给了学生，或微笑着站在讲台边等待，或为下一个环节做准备。
2、有的教师在教室里踱来踱去的，象征性地在这一组插一言，在那一组提一句。
3、教师为了保证课堂教学流程的完整，不管学生是否充分讨论，预先设定的时间一到，便要求学生展示。
诊断方案：学生进行合作学习的时候，教师应该做什么？
1、教师要及时转变角色，走出壁上观的误区，融入小组讨论中，适时引导和调整。
2、要给予学生充足的合作时间，让所有的学生都有思维过程和知识获得过程的体验，问题的设计宁缺毋滥；每个环节的操作要规范，做到有条不紊。
基于极限学习机的汽轮机故障诊断 篇4
关键词：机器学习,极限学习机,支持向量机,汽轮机,故障诊断
随着电力工业的迅速发展,电力设备自动化程度不断提高,越来越多的大容量、高参数汽轮机组陆续投入运行,机组容量的增大使其结构和系统日趋复杂,不安全因素越来越多[1]。因此亟需有效提高汽轮机故障诊断准确率,保证其稳定安全运行。近年来,人工神经网络及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等多种方法被应用于汽轮机故障诊断中,并取得了一定成果[2~4]。但人工神经网络在应用过程中需要人为设置大量参数,存在训练速度慢及容易陷入局部极值等问题。在实际应用中支持向量机同样面临多参数选取困难的问题,而且采用改进算法进行参数优化也需要大量的时间来完成。同时汽轮机复杂的结构和多样的故障机理,致使这些故障诊断分析方法的识别准确率也需进一步提高。极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)[5]是一种针对单隐含层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Networks,SLFNs)的新算法,该算法随机产生输入层与隐含层间的连接权值和隐含层神经元的阈值,并且在训练过程中无需调整,只需设置隐含层神经元的个数,便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比,该方法具有学习速度快及泛化性能好等优点[6]。
笔者将ELM算法应用于汽轮机故障诊断中,并与SVM的故障识别结果进行对比,结果表明:基于ELM的汽轮机故障诊断速度及准确率均明显优于SVM的诊断结果。因此,将该算法应用于汽轮机故障诊断中是有效可行的。
1 极限学习机理论
1.1 基本思想*
给定任意N个不同样本(xi,yi),其中xi=[xi1,xi2,…,xin]T∈Rn,yi=[yi1,yi2,…,yim]T∈Rm,一个任意区间无限可微的激活函数g(x),则对于具有M个隐含层神经元的SLFNs,有网络的输出模型为,其中,j=1,2,…,N,ωi=[ωi1,ωi2,…,ωin]T,是连接第i个隐层节点和输入节点的权重;βi=[βi1,βi2,…,βim]T是连接第i个隐层节点和输出节点的权重;bi是第i个隐层节点的阈值;oj是第j个输入样本的输出值。
若隐含层神经元个数与训练集样本个数相等,则对于任意的ω和b,SLFNs都可以零误差逼近训练样本,即因此有Mi=∑1βigi(ωi·xj+bi)=yj,j=1,2,…,N,可表示为Hβ=Y,其中,H为神经网络的隐含层输出矩阵,具体形式为:
然而,当训练样本个数较多时,为了减少计算量,隐含层神经元个数M通常是比N小的数,此时SLFNs的训练误差可以逼近一个任意ε>0,即,因此,当激活函数g(x)无限可微时,SLFNs的参数并不需要全部进行调整,ω和b在训练前可以随机选择,且在训练过程中保持不变。而隐含层与输出层间的连接权值β可以通过求解以下方程组的最小二乘解获得:,其解为,其中,H+为隐含层输出矩阵H的Moore-Penrose广义逆[7]。
1.2 学习算法
ELM在训练之前可以随机产生ω和b,只需确定隐含层神经元个数和隐含层神经元激活函数,即可计算出β[8]。具体的ELM学习算法主要有以下几个步骤:
a.确定隐含层神经元个数;
b.选择一个无限可微的函数作为隐含层神经元的激活函数g(x),进而计算隐含层输出矩阵H;
由此可知,ELM在训练时无需调整过多的参数,只需设置隐含层神经元个数根据相应算法来调整隐含层与输出层间的连接权值,在有限的时间内即可获得全局最优解。
2 汽轮机故障诊断实例
笔者利用ZT-3型汽轮机模拟转子实验台对汽轮机转子振动的4种典型故障[9](转子质量不平衡、转子动静碰磨、轴系不对中、支座松动)及无故障进行了模拟实验,选取175组数据进行实验分析,从中选取100组已知类别的故障样本进行训练,其余的75组数据作为测试样本。为提高故障识别的准确率,将所有数据进行了归一化处理,归一化的区间为[0,1]。为了使诊断结果更有说服力,笔者给出的结果都是10次实验的平均结果。
为了在训练和测试时能有效地区分出各故障类型,本实验中给各故障类型(这里暂且把无故障情况作为一种特殊的故障类型)赋予了相应的类标签(表1)。
2.1 ELM激活函数的选择
为选取较好的激活函数,以提高ELM的故障识别准确率,笔者选取Hardlim、Sigmoidal和Sine3种激活函数[10],分析不同激活函数对故障识别准确率的影响。初始化隐含层神经元个数为10,以10为周期递增神经元个数,结果如图1所示,可见Hardlim函数识别准确率趋于平稳,但初始阶段Hardlim函数的识别准确率较低,虽然Sigmoidal函数与Sine函数随着隐含层神经元个数的增多识别误差逐渐下降,但在隐含层神经元个数较少时,Sigmoidal激活函数的识别准确率最高,所以笔者最终采用Sigmoidal函数作为ELM的激活函数。
2.2 神经元个数的确定
确定Sigmoidal函数作为ELM的激活函数后,接下来确定最佳隐含层神经元的个数。初始化隐含层神经元个数为10,以10为周期递增神经元个数,分析神经元个数对训练样本与测试样本识别准确率的影响。结果如图2所示,可见当隐含层神经元个数与训练样本个数相等时,ELM可以以零误差逼近所有训练样本。然而,并非隐含层神经元个数越多越好,从测试样本识别准确率可以看出,当隐含层神经元个数逐渐增多时,测试样本识别准确率呈逐渐减小的趋势。因此,需要综合考虑训练样本和测试样本的识别准确率,进行折中选择。最终选取隐含层神经元的个数为20。
2.3 ELM与SVM对比分析
笔者在确定Sigmoidal函数作为ELM的激活函数,隐含层最佳神经元个数为20的基础上,对汽轮机测试样本的5种典型故障进行识别分析,诊断结果如图3所示。转子质量不平衡、转子动静碰磨、轴系不对中、支座松动及无故障都能正确识别出相应故障类型。图中“○”代表样本的实际值,“﹡”代表分类器的分类结果。如果二者重叠,则分类是准确的,否则分类是错误的。总体样本识别准确率为100%。
为对比分析,笔者又建立了基于SVM的汽轮机故障诊断模型,选取高斯径向基函数为其核函数,其中分类器的惩罚因子C与核函数参数g采用交叉验证法进行选取,通过训练得到的最优惩罚因子C为0.001 0,核函数参数g为21.112 1。诊断结果如图4所示。5类故障中,转子质量不平衡、转子动静碰磨、轴系不对中、支座松动能正确识别出相应故障类型,把无故障类型中的一个样本诊断为转子动静碰磨故障,总体样本识别准确率为98.666 7%。
ELM模型及SVM模型得出的各故障正确识别数目和识别准确率见表2。可以看出,ELM模型对各故障诊断的结果均明显优于SVM模型的诊断结果。
ELM模型及SVM模型得出总的故障识别准确率和故障识别运行时间见表3。可以看出ELM模型的故障识别准确率明显高于SVM模型的识别结果,ELM模型只需在一定范围内设定隐含层神经元的个数即可,相比SVM模型节省了相关参数寻优而耗费的大量时间,所以在故障识别的速度上也有显著的提高。
3 结束语
针对汽轮机故障诊断中出现的多故障识别问题,笔者提出了基于极限学习机的汽轮机故障诊断方法,有效地提高汽轮机多故障诊断的准确率。相比于SVM诊断方法,该方法在选取较优的激活函数后,只需设置隐含层神经元个数即可,不仅解决了SVM多参数选取困难的问题,还大大地提高了汽轮机故障诊断的准确率和运行时间。正如表3所示,针对这75个测试样本SVM方法诊断消耗的时间接近ELM方法诊断时间的3倍。
参考文献
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化学诊断试题（二） 篇5
相对原子质H—1 O—16 S—32 Na—23 C—12 Cl—35.5
一.选择题（24分）
1.氢氟酸（HF）可用于在玻璃（主要成份为SiO2）上雕刻图案，雕刻过程中发生的反应为：4HF+SiO2========SiF4↑+ 2H2O，该反应属于（）
A.化合反应 B.分解反应 C.置换反应 D.复分解反应
2.下列物质是按酸、碱、盐、氧化物顺序排列一组的是（）
A.硝酸 硫酸铵 氨 水 氧化铜
B.硫酸 熟石灰 石灰石 生石灰
C.盐酸 烧 碱 氯酸钾 干冰
D.硫酸 石灰水 硫酸铜 冰
3.下列相关叙述正确的是（）
①打开盛有浓盐酸的瓶塞，瓶口会出现白雾
②稀有气体可制成多种用途的电光源，是利用了它们的化学性质很不活泼。
③浓硫酸可作气体干燥剂，但不能干燥NH3
④服含熟石灰的药物来治疗胃酸过多
⑤用铁桶或铝桶来配制农药波尔多液
A.2个 B.3个 C.4个 D.5个
4.今年我市各县区进行初中理化实验技能考查,在化学实验中小芳向一无色溶液中滴加无色酚酞试液,溶液呈红色。下列结论不正确的是()
A.该溶液一定显碱性 B.该溶液的pH一定大于7
C.该溶液能使紫色石蕊试液变蓝色 D.该溶液一定属于碱溶液
5.下列相关叙述正确的是（）
①为了提高肥效，常常把含有铵根的氮肥和碱性肥料混合使用。
②用稀盐酸或稀硫酸来除铁锈时，酸不能过量但可以长时间浸泡。
③单质是由一种元素组成的物质，由一种元素组成的物质是单质。
④小苏打是焙制糕点的发酵粉主要成分之一。⑤具有相同质子数的粒子是同种原子。
A.1个 B.2个 C.3个 D.4个
6.物质存放在烧杯中一段时间后，质量变大且变质的是()
①浓盐酸 ②浓硫酸 ③烧碱 ④生石灰 ⑤澄清石灰水．
A.③④⑤ B.②③④⑤ C.①②③④⑤ D.④⑤
7.下列选项中物质的名称、俗称、化学式一致的是（）
A.氢氧化钙 生石灰 Ca(OH)2 B.氢氧化钠 纯碱 NaOH
C.甲烷 可燃冰 CH4 D.碳酸钠 苏打 Na2CO3
8.下列各组物质在溶液中不能发生复分解反应的是（）
A.HNO3、Ca(OH)2 B.Ca(NO3)2、BaCl2 C.AgNO3、HCl D.Na2CO3、H2SO4
9.用一种试剂一次性能把HCl、Na2CO3、BaCl2三种溶液区别开，这种试剂是（）
①H2SO4溶液 ②Na2CO3溶液
③紫色石蕊试液 ④无色酚酞试液
A.①②③④ B.①②③ C.②③④ D.①③
10.推理是一种重要的研究和学习方法。下列推理不正确的是（）
①酸溶液都能使紫色石蕊试液变红，因此能使紫色石蕊试液变红的溶液一定是酸溶液
②活泼金属能与稀盐酸反应产生H2，因此能与盐酸反应产生气体的固体一定是活泼金属
③中和反应有盐和水生成，因此有盐和水生成的反应一定是中和反应
④碱中都含有氢氧根离子，所以碱中一定含有氢元素
⑤由金属离子与酸根离子构成的化合物属于盐，但盐不都是由金属离子与酸根离子构成⑥稀硫酸不能与Cu片反应，所以也不能与CuO反应
A.①②③⑥ B.②③④⑤ C.②③④⑥ D.④⑤
11.为达到实验目的，下列实验设计不合理的是（）
实验目的 | 实验方案 | |
A | 除去CaO中的CaCO3 | 高温煅烧 |
B | 鉴别黑色粉末Fe、CuO、C | 滴加足量的稀硫酸后观察现象 |
C | 鉴别白色固体NaOH、CuSO4、NH4NO3 | 加入适量的水溶解后观察现象 |
D | 除去NaCl溶液中的CaCl2 | 加入适量的K2CO3溶液后过滤 |
12.将锌粉加入到一定量的AgNO3、Fe(NO3)2、Mg(NO3)2的混合溶液中，待充分
反应后过滤。则下列叙述正确的个数为（）
①滤液中一定有Mg(NO3)2 Zn(NO3)2
②若向滤渣中加稀盐酸，无明显现象，则滤渣中一定有Ag，可能有Fe，一定无Zn
③若向滤渣中加足量稀盐酸，有气泡冒出，则滤液中一定有Mg(NO3)2 Zn(NO3)2
可能有Fe(NO3)2 一定无AgNO3
④若向滤渣中加稀盐酸，无气泡冒出，则滤液中一定有Mg(NO3)2 Zn(NO3)2Fe(NO3)2
可能有AgNO3
⑤若向滤液中加稀盐酸，无明显现象，则滤渣中一定有Ag，可能有Fe和Zn
⑥若滤液呈浅绿色，则滤渣中一定有Ag，可能有Fe，一定无Zn
A.3个 B.4个 C.5个 D.6个
二.填空题（19分）
13.用化学符号填空
⑴保持水的化学学性质的最小粒子 ；
⑵侯德榜联合制碱法制得的“碱” ；
⑶硫酸中的硫元素的化合价 ；
⑷胃中能帮助消化的酸。
14.某镇硫酸厂排出的尾气中含有二氧化硫，废水中含有硫酸。
⑴酸雨是指 的雨水
⑵酸雨会带来许多不利方面，请你选择下列说法正确的是
①腐蚀金属设备； ②影响作物生长； ③腐蚀建筑物；
④影响人体健康； ⑤改良酸性土壤。
⑶该工厂为了减轻环境污染，利用氢氧化钠溶液吸收SO2，通过一系列反应生产硫酸。
写出氢氧化钠溶液吸收SO2时发生的化学方程式为：。
15.酸在生产生活中有广泛应用.请回答下列问题：
⑴浓硫酸能使蔗糖、衣服等有机物碳化变黑，是由于浓硫酸具有 性.⑵胃液中有助于消化的胃酸。服用含小苏打的抗酸药可治疗胃酸过多症，有关反应的化学方程式为：.⑶写出用稀硫酸除去铁锈的化学方程式
16.如图是甲乙两种固体物质的溶解度曲线图，回答：
⑵若不改变溶质质量分数，将t1℃时c的饱和溶液
变成不饱和溶液可采用的方法是
⑶t2℃时，将30g固体a放入50g水中全部
溶解后得到 g溶液
⑷固体a中含有少量b，提纯a应采用 法
⑸下列说法中正确的是（填序号）
①t2℃时等质量的a、b、c饱和溶液降温到t1℃，析出晶体质量：a>b>c
②t2℃时，a、b、c溶液中的溶质质量分数:a>b>c
③将t2℃时a、b、c饱和溶液降温到t1℃，所得溶液中的溶质质量分数:b>a>c
④t2℃将等质量a、b、c分别加水溶解配制成饱和溶液，所得溶液质量：a>b>c
17.已知A--F是初中化学常见的物质，有如图所示的相互关系.（图中“ ”表示两端的物质能反应，“→”表示物质间存在转化关系，部分物质和反应条件未标出）．
已知A、B、D、E、F五种不同类别的物质，其中C与F可以配制波尔多液．
且D与F溶液均呈碱性．
请按要求回答下列问题：
⑴写出F的化学式： ．
⑵写出下列化学方程式：
B→C： ；
D+F: ；
⑶该图中的转化最多通过 种基本反应类型来实现．
三.实验题(11分)
18.现有A—G 7个装置如下
A B C D E F G
⑴指出标号仪器的名称②________________________.⑵若实验室没有石灰石或大理石，某学生认为可以用碳酸钠粉末来代替。但有学生认为碳酸钠粉末与稀盐酸反应太快，不利于收集CO2,而小明同学认为可以控制反应速率，使产生的气体速率适中。因此小明要选择的发生装置为（填序号）
⑶选择A装置制取O2的化学方程式为_______________________。
⑷若用右图装置收集CO2，气体应从 端通入；
若用右图装置干燥CO2，瓶中应该装。
19.在做“向澄清石灰水滴加稀盐酸”时，小亮滴加盐酸前忘了加入指示剂，导致无法判断该反应进行的程度．于是他对所得溶液的酸碱性进行探究．
【探究目的】探究反应后的溶液的酸碱性
【提出猜想】所得溶液可能呈碱性，也可能呈酸性，还可能呈中性．
【实验验证】某学生进行实验，记录如下表
实验操作 | 实验现象 | 实验结论 |
取少量反应后溶液于试管中，滴入无色酚酞试液 | 酚酞试液不变色 | 恰好中和，溶液呈中性 |
【反思与评价】
⑴该反应的化学方程式为________________________________________
⑵表中结论不正确，原因是________________________________________.⑶某化学学习小组对反应后所得溶液中的溶质，有如下猜想：
猜想Ⅰ：CaCl2 猜想Ⅱ：CaCl2 与HCl
猜想Ⅲ：CaCl2 与Ca(OH)2 猜想Ⅳ:CaCl2 与Ca(OH)2 HCl
【分析与思考】
⑴学习小组讨论后认为猜想Ⅲ、Ⅳ均不成立.请你任选一个并说明理由
你的选择与理由是
⑵学生在做“向澄清石灰水滴加稀盐酸”，可以通过测定反应前后溶液PH来
判断反应是否发生.教师提醒：要使溶液PH由大变小，直至PH小于或等于7，才能确定Ca(OH)2与 HCl发生了反应。
原因是
⑶为了验证剩余的猜想成立。设计如下实验，请你帮助完成。
操作 | 现象 | 结论 |
取少量反应后溶液于试管中，逐滴滴加Na2CO3溶液至过量 | 猜想Ⅰ成立 | |
猜想Ⅱ成立 |
四.计算题（1+2+3=6分）
52.小雨买了一包纯碱（主要成分是碳酸钠，还含有少量的氯化钠）.他称取了
25g纯碱样品溶于100g水中配制成溶液，然后向该溶液中滴加稀盐酸。
当滴加83.8g稀盐酸时，恰好完全反应，得到不饱和溶液为200g。
求⑴生成CO2的质量为 g
⑵通过计算，求出纯碱样品中碳酸钠的质量。
化学学习的诊断 篇6
【关键词】教育评价 学业质量 数据 诊断 改进
【中图分类号】G424【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）23-0253-02
数据时代的到来，使教育研究从客观群体逐渐走向微观个体，让追踪与研究个体学生的学习成为可能。在指导学生学习的方式和策略上源于经验、事实的分析演绎比较多，而基于事实和数据的实证研究比较少，关于数据收集、整理、分析、研讨、诊断、改进等资源来支撑改进学生的学习更是一线教师的重要课题。笔者以诊断和改进学生学习的视角，开发和运用网络阅卷后系统内存留的基础数据，发现学生个体学习的优势与欠缺，制定个性化的学习方案为学生有针对性的开展个性化指导提供实证。
一、反馈个体相对位置，跟踪学生动态变化
学业质量检测后，学生最关注的是自己的成绩和在群体中相对位置及其变化。反馈学生个体成绩和在群体中的相对位置使学生正确认识自我，反思自己的学习状态，努力程度及其学习效果。如表一，考试后，发放给学生个体考试成绩单，其中包括各学科在班级、年级段、全市区域中的相对位置。
在复习阶段，制作排名折线统计图，观察学生学习的波动情况，从而进一步分析学生存在的阶段性问题，老师得以“对症下药”。表二是某同学初中三年的折线统计图为例（横轴表示初中三年的期中、期末考试及九年级的月考共计21次；纵轴表示在年级段的排名。）
表二中第16次成绩波动较大排除学校和老师的因素外，约谈学生家长发现，本次考试时间为农历正月，那段时间亲戚朋友走访拜年多，孩子的父母在那段时间也经常发生口角争吵，影响孩子的学习。班主任与家长沟通后，孩子成绩趋于平稳。这个折线统计图还显示出该生的成绩比较稳定，基本在年级段前5名，临近中考该学生自我调节能力较强。让学生感受这三年的变化情况，给自己最后冲刺阶段的激励。
表三是不同学生在多次考试中的变化情况。让学生清楚自我个体在某群体中相对位置及其变化，认识自己的学习状态，感受“一份辛苦，一份收获”的真实体验。
发现孩子成绩下滑时，反思学校和班级工作后约谈家长，从学生个人家庭方面的微妙变化作出分析查找原因。这种通过数据发现问题和查找解决问题的方式，是对一味逼着孩子提高成绩而不去关注学生个体外的环境影响方式的科学替代，不但能把问题高效对症下药地从源头解决，而且更有利于学生的身心健康和成长。
二、反映学科学习优劣，制定个性学习方案
通过考试评价，逐步了解学生的薄弱学科。收集到各学科每一单元测验的成绩，并且有阶段性的进行评价，利用折线统计图，了解哪门功课属于薄弱学科，并且由科任老师针对薄弱学科加强练习。表四反映该生的理科较薄弱，其中科学与数学学科薄弱。
通过数据分析，指导学生根据自身情况更好的提高学习成绩，发现和培育学生的个性特长及学科优势，也发现某些学科的薄弱。从表五中可以发现学生陈数学、物理学科具有优势，语文学科有待于加强；学生黄则是数学和生物学科有待加强，亟需与任课老师咨询交流，究其原因，制定个性学科学习方案。教学中，不能忽略有发展潜力的学生的培养，除了要引导学生发现优势学科外，还要帮助他深挖学习潜能，加强薄弱学科的学习。
三、发现学科薄弱知识，开出知识点诊断单
网络阅卷能够对每道题的得分情况自动生成，对每位学生个体自动产生成绩条，从中能够很清晰发现某知识点的掌握情况。从表六中学生郑某第1、2、8、9题不得分，结合学科试卷分析发现，语文学科中语言文字运用、常用字音字形及文中理解重要词句不够细致和扎实。
统计多次检测结果，逐步了解学生的每一学科的薄弱知识点。把试卷分成若干个知识点，并对这几个知识点进行阶段性的评价，从表七折线统计图中了解哪一知识点还没有掌握，老师根据这一统计，了解班级学生存在的不同情况，依次制定详尽的复习计划，强化练习。该生在这一学科的知识点2和知识点4较为薄弱，教师则针对这两个知识点，强化练习，突破难点。
针对学生出现的薄弱知识点的不同情况，为学生开出“知识点诊断单”。如表八所示。
对学生成绩分析，可以多角度、多层次、形象地展示出成绩分析结果，能帮助班主任或任课老师对学生个体进行针对性的辅导，做到因材施教。教学中可利用分析结果对学生进行针对性的帮助和学习指导，以期取得更佳的学习效果。
四、关注学科能力差异，进行针对性的训练
根据网络阅卷后存留的数据与图片还可以发现学生个体某学科能力的不足。从表九中可以看出，学生周某物理学科中运用数学工具解决物理问题和实验能力较为薄弱，受力分析、逻辑推理、建模能力应加强和关注，建议对该生设计针对性问题进行个性化辅导。
同样在教学考试中取得90分的学生，他们的学科能力一样吗？如果借用数据，学生的差异性就会清晰展现。
从表十中可以根据对同为90分的考生进行分析，我们发现学生甲更多的是依靠出色的逻辑思维，然而实验能力较为薄弱。而学生乙在第18、19、20、25题中发现逻辑推理能力相对薄弱，是依靠出色的记忆力和勤奋而获得较好的成绩。学生丙则介于他们之间。因此，大数据能够让我们更全面地看待学生的发展，发现以往考试成绩所反映不了的深层次问题。如果老师能对这一情况及时掌握，就能对不同学生进行针对性的训练。
综上所述，还原评价数据的诊断和改进功能是当前教育评价的重要任务。评价反馈应该是善意的，要慎言问责，强调“无伤害”。我们应充分利用数据，从横向比较转向诊断学生的知识技能的掌握和改进学生的学习上来，开展基于评价实证的教学改进行动，让评价数据成为改进教学的有效载体，帮助学生有针对性的学习。
参考文献：
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机器学习技术在胸癌诊断中的应用 篇7
关键词：神经网络,特征参量,支持向量,权值,学习矢量
尽管近年来医学研究取得了较大发展,胸癌仍是威胁人类健康的主要疾病之一。在胸癌研究中,诊断和预测是两个主要研究领域,本文只涉及诊断过程。胸癌诊断通常采用活细胞组织检查来实现,诊断中存在很多和肿瘤相关的特征,特征相互作用使得诊断过程依赖医生的经验。
为了解决传统诊断方法中的主观因素,需要提出自动诊断识别技术。传统的人工智能和神经网络技术已被应用并取得了较好的效果[1,2]。为了进一步提高胸癌诊断模型的识别能力,本文尝试采用三种不同的机器学习方法建立胸癌诊断模型。所采用的机器学习方法分别为BP神经网络、学习矢量量化和支持向量机。其中BP神经网络是一种常用的神经网络模型,学习矢量量化是一种基于竞争学习规则的新型神经网络,支持向量机是基于统计学习理论的机器学习方法。
建模过程采用求解模式识别问题的方法,针对应用问题提取特征参量,选择分类方法建模构造分类器,并对模型进行诊断检测。本文分别采用上述三种机器学习方法构建了诊断模型,验证这些方法在胸癌识别中的有效性。
1 诊断原理
胸癌诊断是根据描述细胞形态和活性检查结果等参量来判断该细胞的类别,本质上一个多元识别问题。应用机器学习建立诊断模型首先基于将诊断过程理解为一个模式识别问题。求解模式识别问题的一般步骤是首先选取特征参量和对参量预处理,第二步采用机器学习方法设计分类器,也是算法的训练过程,最后将特征参量代入建好的模型分类决策[3]。
诊断过程遵循求解模式识别问题的步骤,首先选择描述细胞的特征参量和最终类别建立训练集,训练集的样本是以细胞为单位的输入和输出数据。其中特征参量作为样本输入,如果该细胞经医学诊断为恶性,我们把此样本归为正例样本,样本的输出为+1。否则此样本为反例样本,输出为-1。第二步把建立好的训练集带入机器学习的训练算法创建诊断模型。最后将待识别的细胞得属性参量代入诊断模型就可以诊断其类别。
2 诊断模型描述
本次建模的数据来源于美国Wisconsin大学采集的胸癌数据,由http://www.ailab.si/orange/doc/datasets/breast-cancer-wisconsin-cont.tab下载。数据集中共有683个样本数据,每个样本数据包括9个描述细胞特征的参量和一个类别。具体的描述如下表所示:
下面分别介绍这三种机器学习方法及其在胸癌诊断中的应用。
2.1 基于BP神经网络的诊断模型
BP网络的训练是采用反向传播算法的有教师学习方法[4]。整个学习过程分为正向传播和反向传播。当正向传播时,输入信息从输入层经隐层单元处理后传向输出层;另一个是反向传播过程,将误差信号沿原来的神经元连接通路返回,逐层计算梯度修改各层神经元连接的权值。直至算法收敛。具体的算法如下所述:
Step1 对学习步幅ρ选一个小的正数,对所有神经元的连接权值{wij}赋以小的随机初值。
Step2 重复以下各步直到权的变化以及均方误差ε的变化足够小。
(1)取下一个训练样本E及其对应的正确输出C。
(2)前向传播步骤:由输入层至输出层计算每个神经元的加权和yi以及输出Xi=f(yi)。
(3)反向传播步骤:由输出层开始逐层计算输出层和隐层神经元的如下量:
f′(yi)=xi(1-xi);
(4)更新权值
W′ij=Wij+ρδiyj。
上述算法中ρ为训练步长,0<ρ<1。
应用BP网络诊断模型中,对细胞属性的描述参量作为模式识别问题的输入参量,我们的数据中共有9个属性,表示为向量xi=(xi1, xi2,…,xi9)。细胞的类别作为问题的输出y∈{1,0}:恶性细胞作为正例样本,标记为1;良性细胞作为反例样本,标记为0。诊断模型建立一个
三层的神经网络(图1),包括输入层,隐层和输出层。输入层由9个神经元组成,对应用描述细胞的9个特征参量。隐层单元设为4个神经元,输出层由一个神经元组成。将一类对应于输出1,另一类对应输出0,识别时只要输出大于0.5则决策为第一类,否则决策为第二类。
2.2 基于LVQ的诊断模型
学习矢量量化是在矢量量化基础上对输入向量分类的一种有监督学习技术[5]。LVQ在形式上属于一种竞争学习的神经网络。由输入层和输出层组成,根据竞争学习规则,获胜单元是离输入单元最近的一个输出单元,只有连接输出单元的权值被修改。
我们用{xj}(j=1,2,…,N)表示输入向量集,这里xj代表第j的样本的描述细胞属性的向量。{wj}(j=1,2,…,m)表示网络突触权值向量。我们用Cwj表示与权值向量wj相关的分类,并且Cxi是网络输入向量xi的类标签,对应xi表示的细胞样本为恶性或者为良性。权值向量以下面方式来调整。
如果输入向量与权值向量同类,则权值向量wj沿着输入向量xi方向移动;如果类别不同,根据公式(2),权值向量wj沿着远离xi方向移动。具体的算法如下:
LVQ 算法:
步骤1 初始化所有权值向量wj(0),初始化学习率参数μ(0),并且设置k = 0。
步骤2 检查终止条件。如果失败,继续;如正确,退出。
步骤3 对每个训练向量xj执行步骤4与步骤5。
步骤4 决定权值向量标签 (j = q ),满足
步骤5 更新权值向量wq(k)如下:
如果Cwq=Cxi,则
wq(k+1)=wq(k)+μ(k)[xi-wq(k)];
如果Cwq≠Cxi,则
wq(k+1)=wq(k)-μ(k)[xi-wq(k)]。
步骤6 用k+1代替k,降低学习率参数,再回到步骤2。
2.3 基于SVM的诊断模型
SVM是基于结构风险最小化(structural risk minimization, SRM )原则的机器学习方法,具有较好的推广能力[6]。SVM采用核化技术,用内积核函数映射原始特征空间的样本x到一个高维特征空间的∮(x),在这个空间构造最优分类超平面,即寻求一个特征空间的平面不仅能把样本分开,还是分界面的间隔最大。求解最优分类超平面可以变换为一个不等式约束下的二次优化问题[7],其中(xi,yi)对应训练集中的输入输出样本对,即细胞属性及类别。
约束条件为:
0≤αi,i=1,…,l与
式(2)中αi不为零对应的样本就是支持向量。
训练结束后将带识别的细胞样本x代入下面的分类函数决策
诊断建模中的SVM的网络结构同于图1的BP网络,不同之处是隐层单元为核函数,隐层单元的个数为训练后所求的支持向量的个数。
3 实验结果
实验中采用Bootstrap 方法划分数据集,具体操作为对n个样本的数据集随机抽取n次,将取到的样本去掉重复作为训练样本,余下的样本作为测试样本。这种抽样方法所得到的训练样本集约占总数据集的63.2% 。重复上述操作十次,取平均结果。采用该方法划分得到训练集425个样本,测试集258个样本。
将训练集样本代入上述三种机器学习方法建立各自的诊断模型。其中BP网络建模使用MATLAB神经网络工具箱[7],批梯度下降训练函数traingd,误差精度设为0.01,迭代次数250。LVQ算法是WEKA(Waikato 知识分析环境)开发的软件包,软件用JAVA语言编写,由http://wekaclassalgos.sourceforge.net网站下载。初始参考点的数目设为和正例样本数相同的个数,训练的迭代次数设为10 000,其他参数保持默认设置。SVM模型中核函数选择高斯核函数参数g取值0.005,错误惩罚参数C=5,实验结果如下表1所示。
在训练建立诊断模型后,对诊断模型进行了开放测试。测试集包括258个样本,其中正例样本(恶性细胞类)92个,反例样本(良性细胞类)166个。测试集代入建立的诊断模型,得到测试结果如表2至表4所示。
由表2至表4可以看出三种机器学习方法建立的诊断模型具有较高的胸癌识别率和正确率。三种方法识别良性细胞能力相同,都为163个。对恶性细胞即胸癌的识别率有所不同。其中SVM算法的胸癌识别率最高(98.91%),其次是LVQ算法(97.83%)和BP算法(95.65%)。
原因是SVM算法的分类能力较强,对位于分界面附近的样本有较好的识别能力。LVQ是基于参考点的方法,在很多应用中有稳定的分类性能。BP算法采用了传统的反向传播算法,在诊断模型中的性能较好,在某些应用中会出现过学习和局部最小化现象。
4 结论
胸癌诊断是医学研究的一个主要领域,传统上凭借医生的经验诊断。本文将诊断过程形式化为模式识别问题,应用机器学习算法建立了诊断模型。模型的输入为细胞的特征参量,输出为细胞所属的类别。
机器学习方法选取为BP神经网路,LVQ方法和SVM方法。开放测试结果显示三种方法所建的模型均具有较高的诊断能力。作为传统的神经网络方法,BP网络在诊断问题中体现了较好的识别分类能力,可以作为一种简单可行的诊断方法。LVQ算法也体现了较强的识别性能,算法运行速度快。正如在其他领域中的成功应用,SVM方法在胸癌识别中展示了较好的识别能力。 这三种机器学习方法可以用于将来的胸癌诊断研究和其他医学诊断建模。
参考文献
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化学学习的诊断 篇8
然而电网故障原因复杂, 开关和保护的误动、拒动以及信道的信号干扰均会给传统的浅层智能模型带来困难, 所以需要从更深入的层面表征电网故障, 并对其进行故障诊断。针对这一问题, 本文提出了一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法 (Power Grid Fault Diagnosis Method Based on Deep Learning Algorithm, PGFD-DL) , 该算法利用由Convolution层、Pooling层、Flatten层以及MLP层构成的深度网络结构, 对电网故障信息进行学习获得对应的模型。然后引入电网实际运行数据, PGFD-DL与传统神经网算法、决策树算法及随机森林算法进行对比, 表明PGFD-DL算法具有更好的稳定性与精度。
1 一种基于深度学习算法的电网故障预测方法
本文构造了一种深度学习算法的电网故障预测方法, 其深度网络结构如图1所示。
如图1所示, 本文提出的算法包含4个组成部分:Convolution层、Pooling层、Flatten层及MLP层。卷积层连接输入数据, 对于卷积层其输入为对于一个二维矩阵I, 该卷积层对应的一个m行n列的核K计算产生对应的公式为:
式 (1) 中, s的每一个元素均通过该公式计算获得, 一个卷积层可以对应多个核, 每个核Kernel对应一个输出s。Pooling层连接Convolution, Pooling指定一个filter的大小通过该filter将输入矩阵划分为多个子部分, 而每个子部分经过计算获得一个输出值。该层在默认情况下使用Max求子部分的最大值, 当然也可以选用Mean、Stdv等方式进行计算。Flatten层将Pooling层的输出转换为1维矢量并连接MLP层;MLP层为一个3层神经网连接Flatten层包含一个隐层、一个输出层。对于该深度网络结构, 其训练算法如下:
深度网络结构训练算法Train Model
根据该算法可以基于训练的效果动态地添加核, 直到精度满足要求。在该算法基础上, 模型的获取及故障诊断过程如下: (1) 对于每一个样本数据截取该样本所在时间点之前的s秒所有电网采样数据, 构成一个数据矩阵M, 该矩阵的横向为不同的采样点, 纵向为对应采样点不同的属性, 转换所有样本构成训练样本集合Train Set; (2) 利用Train Model算法获得深度网络结构Deep Model; (3) 对应电网当前的时间点截取该样本所在时间点之前的s秒所有电网采样数据, 构成待分析数据矩阵M, 将M输入给Deep Model获得诊断结果。
2 试验验证
为了验证算法的诊断能力, 本文引入电网2015年的真实的运行数据, 截取其中1 000个存在故障的时间点和1 000个正常运行的时间点作为样本, 随机选取其中100, 200, ……, 1 000共10组数据作为训练数据, 随机选取1 000个样本作为测试数据。PGFD-DL与传统神经网算法、决策树算法及随机森林算法进行对比, 4种算法的诊断精度如表1所示。
从表1中可以看出, 决策树算法的诊断精度在4种算法中是最低的, 传统神经网算法虽然精度略有提高, 随机森林算法分类精度接近神经网稳。PGFD-DL算法对于10组训练样本获得的诊断精度均高于另外3种算法, 在1 000个样本时达到了最高的92%。4种算法诊断精度对比如图2所示。
从图2中可以看出, PGFD-DL在分类精度和稳定性方面均优于另外3种算法。
3 结论
本文提出了一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法, 该算法通过建立一个深度网络结构, 可以对电网故障的信息进行分析获得深层次电网故障知识。通过将PGFD-DL与传统神经网算法、决策树算法及随机森林算法进行对比, 结果表明PGFD-DL在分类精度和稳定性方面均优于另外3种算法。本文提出的算法对保证电网系统安全运行提高供电可靠性具有十分重要的应用价值。
参考文献
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化学学习的诊断 篇9
1 资料与方法
回顾性分析了2014 年12 月至2015 年6 月在我院行MRI上腹部平扫患者的影像资料, 总共36 例, 其中男16 例, 女20例, 年龄26~75岁, 平均49岁。经证实脂肪肝患者29例。所有病例均行超声和MRI检查确诊。
2 影像学检查
采用德国Siemens Magnetom Trio Tim 3.0T超导型MR扫描仪, 八通道相阵控腹部线圈。36 例患者均采用常规T1WI、T2WI、化学位移成像序列, 行轴位扫描。化学位移成像采用扰相GRE T1WI序列, 选用双回波 (dual echo) 技术, 扫描参数如下:TR=206 ms, TE1=2.45 ms, TE2= 3.83 ms, 反转角65°, FOV 380 mm×285 mm, 层厚5.0 mm, 层间距1.5mm, 扫描时间0.18 s。
3 结果
36 例患者均行3.0T的MRI常规上腹部平扫和化学位移成像序列扫描, 其中29 例检出脂肪肝, 发生率为80.5% (29/36) 。29 例有27 例为单纯性脂肪肝, 2 例为脂肪型肝炎。29 例脂肪肝在常规T1WI、T2WI序列上呈均匀等信号, 信号强度没有明显变化, 而在化学位移成像序列上均有显示, 表现为同相位与反相位比较, 呈全部或部分信号衰减。经超声及临床随访证实, 化学位移成像对脂肪肝的检出率、诊断正确率均达100%。
4 讨论
脂肪肝是指肝内脂肪的含量超过肝湿重的5% 或者光镜下每单位面积内含脂滴的肝实质细胞超过30%[1], 在我国现已成为常见的慢性肝病之一。肝活检虽然是目前诊断脂肪肝的金标准, 但是由于它的创伤性及抽样误差, 一定程度上限制了它在临床的应用, 因此寻找无创便捷、安全可靠的检测方法非常有必要[2]。近年来随着影像技术的发展, 超声、CT及MRI在其诊断中的应用[3], 特别是MRI化学位移成像在脂肪肝诊断中的应用, 丰富了临床检查手段, 与肝穿活检、CT等相比MRI检查具有无创伤、无辐射、检查方法安全等诸多突出优点, 临床应用前景广阔。
正常肝脏含有丰富的蛋白质, 较少含量的自由水, MRI信号表现为短T1和T2值, 图像上呈均匀中等信号强度。MRI常规序列由于肝脂肪变性区与正常肝组织呈等信号, 无法分辨病变区而容易漏诊, 尤其是轻、中度脂肪肝[4]。
磁共振化学位移成像也称同相位/ 反相位成像, 同相位图像即普通的T1WI, 反相位图像与同相位图像相比, 可初步判断组织或病灶内是否含脂及其大概比例, 其基本特点是水脂混合组织信号明显衰减、纯脂肪组织的信号没有明显衰减、勾边效应, 故两者对比时, 若反相位上信号强度有明显下降, 说明兴趣区内含有脂肪成分, 而且这种方法对于兴趣区内少量脂肪的检出也很敏感, 因此能检测出组织内的微量脂肪[5]。
综上所述, 磁共振化学位移成像是检查脂肪肝病变的有效手段, 但这项技术也存在一定的缺陷, 在肝铁含量升高时, 量化的准确性差[6], 所以在肝铁含量升高的患者中检测和量化时有必要校正T2* 的效应, 或结合脂肪抑制成像使用, 值得我们今后进一步研究。
摘要：目的:MRI化学位移成像 (chemical shift imagine) 也称同相位 (in phase) /反相位 (out of phase) 成像技术基于脂肪和水分子中质子的化学位移效应, 可在同一次扫描中同时获得反相位和同相位图像, 所获图像更具可比性。同相位图像即普通的T1WI, 反相位图像的衰减程度 (60%) 一般超过频率选择饱和法脂肪抑制技术的衰减程度 (30%) , 水脂混合组织信号可以得到明显衰减, 其目前临床上化学位移成像技术多用在腹部脏器中。本文探讨MRI化学位移成像 (chemical shift imagine) 对脂肪肝患者的诊断价值。方法:回顾性分析36例临床怀疑脂肪肝患者的MRI资料, 与超声结果对照, 比较化学位移成像对脂肪肝的诊断能力。结果:36例患者均行3.0T的MRI常规上腹部平扫和化学位移成像序列扫描, 检出脂肪肝发生率80.5% (29/36) , 与超声结果相符率为100%, 图像显示脂肪肝在常规T1WI和T2WI序列上均呈等信号, 而在化学位移成像反相位图像上信号明显降低。结论:MRI化学位移成像序列能有效地显示脂肪肝病变, 且对比优于常规T1WI及T2WI序列, 对脂肪肝病变的诊断有很高的实用价值。
关键词：化学位移成像,脂肪肝,磁共振成像
参考文献
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[5]王毅, 唐肇普.局灶性脂肪肝的影像学诊断.中国影像技术, 1997, 13 (5) :472-473.
化学学习的诊断 篇10
1 资料和方法
1.1 临床资料
前列腺癌组45例, 年龄40岁～75岁, 均为来我院入住患者, 通过手术或活检标本病理检查证实。正常对照组59例, 年龄35岁～69岁, 均为来我院健康体检合格人员。
1.2 仪器与试剂
北京科美东雅微孔板光子计数分析仪和北京科美东雅生物技术有限公司生产的配套试剂盒。
1.3 检测方法
所有检测对象采血前10 d禁止常规直肠检查、前列腺按摩、前列腺活检、膀胱镜等操作, 晨起空腹采肘静脉血2 ml, 分离血清置-20℃待检。检测原理和方法基于双抗体夹心法的化学发光检测方法。在微孔板上包被PSA的抗体, 捕捉被检者血清中对应的PSA, 结合标有失踪物的二抗, 然后经酶促催化化学反应产生光信号, 用专门的化学发光检测仪读取光信号, 通过软件进行信号值和浓度值的换算, 对PSA进行定量分析。操作步骤按试剂盒操作说明书进行。
1.4 临界值设定
PSA<4μg/L, 结果以高于临界值判定为阳性。
1.5 统计学方法
用SPSS10.0统计学软件包进行统计分析。检测数据以均数±标准差 (x±s) 表示, 组间数据比较用t检验, 阳性率采用χ2检验, P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 各组血清PSA测定结果见表1。
用配对t检验, 结果显示P<0.01。说明前列腺癌组PSA水平与正常对照组比较有显著性差异。
2.2 各组阳性率评价见表2。
用χ2检验, 结果显示P<0.01。说明前列腺癌组阳性率与正常对照组比较有显著性差异。
3 讨论
PSA是一种具有237个氨基酸残基的单链糖蛋白, 分子量约为34 000 Da, 在功能上属于类激肽释放酶的一种丝氨酸蛋白酶。1971年首次发现于精液中, 1979年Wang在前列腺组织中也分离出与其相同的糖蛋白, 并命名为prostate specific antigen (PSA) , 即前列腺特异性抗原。PSA是由位于前列腺腺泡和导管的上皮细胞分泌, 正常生理情况下, 前列腺特异表达的PSA通过导管分泌到精液中, 其在精液中的浓度高于在血清中浓度的100万倍 (0.5～5.5 g/L vs 0.1～4.0μg/L) 。在前列腺的腺泡和导管腔与血液循环系统之间, 存在着明显的组织屏障, 当患有前列腺癌时, 由于肿瘤细胞的异常生长会使这一自然屏障遭受破坏, PSA就会大量渗漏于血中造成血清PSA水平的大幅度升高[3]。由表1可知, 前列腺癌患者血清PSA显著升高, 显著高于正常对照组, 与对照组相比具有极显著性差异 (P<0.01) 。说明血清PSA检测对前列腺癌有一定的鉴别诊断意义, 通过检测PSA可以提高前列腺癌的检出率, 达到早期诊治的目的。
参考文献
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化学学习的诊断 篇11
一、化学解题审题性障碍的特征
化学审题是指对化学题目中的文字、符号、图形及其之间的关系所表达的含义进行认真分析、仔细推敲，弄清楚已知条件如何，求证什么，条件和求证之间的联系，并结合自己的解题经验，旨在制定出切实可行的解题计划，为化学解题做准备的过程[2]。所谓化学解题审题性障碍是指学生在化学审题过程中因审题意识不强、审题缺乏信心、审题方法不当等而导致对题目的要求及目的把握不清，从而影响后续解题的现象。它具有如下特征。
其一，广泛性。主要体现在三个方面：第一是题型的广泛性。学生在选择题、实验题、探究题等很多题型上都存在审题性障碍。第二是化学解题审题性障碍存在于不同年龄阶段或同年龄阶段不同层次的学生中。第三是就某一具体的化学解题审题性障碍而言，它往往是学生中普遍具有的。
其二，缺失性。许多学生，甚至是教师对审题缺乏足够的重视，认为审题就是阅读题目，并不强调利用不同的审题方法对题意进行深层次的剖析和斟酌，因此在日常教学过程中缺乏对学生审题意识的强调、审题方法的传授以及审题心理素质的锻炼等，导致学生在审题能力提升方面的缺失。
其三，肤浅性。学生在审题时常常会遗漏问题的一些相关信息，或者是有些信息被隐藏在题目中，学生不注意挖掘，亦或是抓不住题目的确定条件而无法正确解题，即审题停留在表面。
二、化学解题审题性障碍的类型
1.意识淡薄，粗枝大叶
研究表明：大多数学生没有意识到审题在解题过程中的重要性和必要性，他们认为“多读几遍题目会影响考试和作业时间，根本就没有必要浪费这个时间”[3]。事实却是，由于审题时粗枝大叶，虽题目本身不难，但学生失分严重。
[例1]在体积可变的密闭容器中，反应mA（g）+nB（s）≒pC（g）达到平衡后，压缩容器的体积，发现A的转化率随之降低。下列说法正确的是（）。
A.（m+n）必定小于p B.（m+n）必定大于p
C.m必定小于p D.m必定大于p
解答该题的关键是要看清楚B物质是固体这一点，否则易误选为A。
2.信心不足，临阵脱逃
有些学生克服困难的意志比较薄弱，尤其是当题干叙述冗长、条件繁杂时，便会信心不足，产生畏难心理。其实那些看似庞杂的题目往往是“纸老虎”，只要能够静下心来认真读完题目，理清题目中的各种关系，就能顺利解决问题。
[例2] 在一个6L的密闭容器中，放入3L X（g）和2L Y（g），在一定条件下发生下列反应：4X（g）+3Y（g）≒2Q（g）+nR（g），达到平衡后，容器内温度不变，混合气体的压强比原来增加5%，X的浓度减小1/3，则n为______。
A.3 B.4 C.5 D.6
解答该题时，可能出现两种情况：（1）学生由X的变化量求出各物质的平衡量，再根据反应前后压强比例列方程求解，但过程非常繁琐，于是可能心烦意乱；（2）认为此题较为抽象，无从下手，索性弃“题”而逃。其实仔细审题后发现，同温同体积时，平衡后压强增大，该反应是一个气体体积增大的可逆反应，即2+n>4+3，n>5，所以选D。
3.考虑不周，以偏概全
化学学习要善于总结规律，揭示化学本质，以加深理解，便于记忆。但是，规律性的结论常常有例外或不适用的情况。学生在审题时若考虑不周，忽视了化学规律的特殊性，就易犯以偏概全的错误，之后的解答出错也就在所难免[4]。
[例3]下列所示的变化，需要加氧化剂才能发生的是（ ）。
A.NaF→F2 B.Cr2O72-→CrO42-
C.Cl-→Cl2 D.BiO3-→Bi3+
有些学生认为任何一个反应，只要有氧化剂和还原剂，反应就能发生，选了A、C。但他们没有考虑到化学规律的特殊性，即没有哪一种氧化剂能使F-→F2，因而答案是C。
4.望文生义，错误类比
望文生义是指学生从字面上做出不确切的理解，导致负迁移。错误类比的发生大多源于某一直觉中十分有把握的观念的驱使，使其思路“固化”。
[例4]最近科学家发现一种由钛原子和碳原子构成的气态团簇分子，如图所示。顶角和面心的原子是钛原子，棱的中心和体心的原子是碳原子，则它的化学式是（ ）。
A.TiC B.Ti6C7 C.Ti14C13 D.Ti13C14
解答此类问题，学生望“图”生义，忽视了题中“团簇分子”的暗示。直接从记忆库中提取丰富的晶胞原型，并与之类比、匹配，结果错答A。
5.缺乏思考，视而不见
在审题时必须全面把握题干信息，准确理解题意，尤其是对于隐含条件的挖掘更是解题的关键。
[例5] 2mol MnO2与320mL 12.5mol/L的盐酸在加热时充分反应，制得的氯气为（ ）。
A.小于1mol B.等于1mol
C.等于2mol D.大于2mol
审题时，学生很容易陷入根据化学方程式进行过量问题计算的误区，而对“酸在反应中浓度变化”这一隐含条件视而不见。
6.方法不当，表征缺失
许多学生之所以审题效果不理想，主要原因之一在于审题缺乏有效的方法。具体表现在审题仍停留在浅层阅读上，缺乏有效的信息表征，题目和学生头脑中的知识之间建立不起来联系，一旦遇上综合性较强、灵活度较大的题目，学生往往束手无策。
[例6] 在1L用盐酸酸化的AlCl3溶液中，加入一定浓度的NaOH溶液，发现当加入amL NaOH溶液时开始出现沉淀，当加入bmL和cmL时出现的沉淀一样多（a 学生发现三种溶液（盐酸、AlCl3溶液、NaOH溶液）的物质的量浓度均未知，仅仅依据3个表示体积的字母（a、b、c）如何解题？可能会陷入茫无头绪的慌乱之中。其实这主要是因为不知如何进行正确的表征。认真审题，结合“沉淀量一样多”这一条件，用图示将a、b、c的关系清晰地反映出来，便能独辟蹊径，找到列式的根据。 7.表征不适，举步维艰 表征不适是指由于微观世界的抽象性，加之学生思维受到已有宏观经验的影响、有限概念性知识和贫乏空间可视能力的制约，使其不能在各类表征中灵活转换的现象[5]。 [例7] 物质X和物质Y的反应如图所示，下列哪一个化学方程式描述了这个化学反应： A.3X+8Y=X3Y8 B.3X+6Y=X3Y6 C.X+2Y=XY2 D.3X+8Y=3XY2+2Y 该题是考察微观表征与符号表征转换，要求必须在微观表征向符号表征转换的过程中不断贯穿思考化学反应和化学方程式的宏观含义，即不断地在三者间互译转换。如果学生具有三重表征的思维方式，在看完题后就会形成Y物质没有完全参加反应这一宏观表征，因而将图中两个○划去，然后再进行表征间的转换[6]。 8.盲目乐观，麻痹大意 题目解答出来之后，学生往往认为万事大吉，缺乏对题目终审的意识，于是往往犯一些诸如漏写单位、漏选选项、答案抄写错误等低级错误。 [例8] 由两种有机物组成的混合物，在一定的温度和压强下完全气化为气体。在相同的温度和压强下，只要混合气体体积一定，那么无论混合物以何种比例混合，它在完全燃烧时所消耗的氧气体积也一定。符合这种情况的可能是（ ）。 A甲烷（CH4）和乙酸（C2H4O2） B乙醛（C2H4O）和甲醇（CH4O） C丙醛（C3H6O）和甘油（C3H8O3） D丙酮（C3H6O）和丙二醇（C3H8O2） 题目中没有提到是单选还是多选，因此，常规做法：配平A组中两种物质的燃烧方程式后，即确定答案A，万事大吉，但漏选D。审题意识应该贯穿于解题的始终，这时审题的目的在于查核所得的答案是否符合题设条件的要求。 三、克服化学解题审题性障碍的策略 1.加强审题训练，强化审题意识 教师应注重在习题教学中强化审题意识。如对于一看见题目就说“不会做”的学生，教师应指导他们重新读题，认真分析题意，找出条件和题设，并将他所认为的关键词标注出来，进行合理地联想、猜测和转化，最后引导学生找出突破口，让他意识到审题是能否解答出问题的关键之一。此外，在平时也强调做题的“三审”、“三挖”和“三思”。所谓“三审”是指一审文字表述、读懂命题含意；二审关键词句、理清所给条件；三审纵横联系、揭示解题途径。“三挖”是指一挖参数所含的制约条件；二挖问题表述中的隐含条件；三挖问题叙述中暗示的解题突破。“三思”是指一思题目所要考查的知识范畴；二思题目所要考查的思想方法；三思题目解答的规范性标准和要求。这样久而久之，学生的审题意识就会得到加强。 2.重视审题教学，培养审题习惯 教师在日常教学中要重视审题教学，时刻关注学生在审题中出现的障碍，及时将这些不好的审题习惯遏制住。比如，在学生拿到一道题目之后，告诉学生不要盲目答题，而是应该多想、多分析、多琢磨，引导他们一边读题一边思考。在讲评试卷时，除了多讲做题思路和答题技巧外，还要充分留给学生再审题的时间，先让学生自我分析，充分暴露出存在的审题障碍，然后再有的放矢地给予指导。此外，教师在示范解题时，每讲解一道题，都要有意识地教给学生如何全面分析题意，如何弄清楚各个题干条件之间、条件与题设之间的关系，如何快速挖掘隐含条件等，并及时将自己的审题思路通过板书展现给学生，潜移默化地培养学生认真严谨的审题习惯。 3.聚焦心理构建，增强审题信心 化学学科的特点和性质决定了其对学生的阅读能力、理解能力都有着较高的要求，因此，经常会看见一些题干较长、信息量较大、综合性较高的题目。有些学生看见繁杂冗长的叙述就自乱阵脚，甚至出现“记忆短路”。针对这种情况，教师应聚焦于学生的心理构建，帮助学生树立信心，克服对长题的恐惧。如告诉学生这道题目并不难，帮助学生搭建解题的“脚手架”，引导学生顺着“脚手架”通往解题成功之路。如果学生遇到难题解决不了，就给学生抛个“锚”，提供与这道难题相关但又稍微容易一些的题目，让学生从心理上更易接受，最终找到正确的解题思路。当学生圆满解答之后，教师应及时给予表扬和鼓励，增强学生的审题信心。 4.注重方法传授，提高审题能力 良好的审题方法有助于学生克服审题性障碍，教师要重视审题方法的传授。（1）培养学生认真读题的习惯。读题的目的在于帮助学生理解题意，理清条件和题设的关系，使要解决的问题在学生头脑中能有一个较为清晰的印象。（2）具备随手钩圈“关键词”的意识。要求学生养成“边读题边标注题中关键词”的习惯，有意识地引导学生对易马虎的环节或易混淆的知识反复斟酌、谨慎的学习态度。（3）培养学生挖掘隐含条件的能力。教师应该培养学生在读题时对每一个条件，甚至每一个关键词都仔细、反复推敲的习惯，并与已有的知识、概念、定理等联系起来，挖掘出解题所需要的隐含条件的能力。 在中学化学的学习中，广大教师要认真研究解题审题性障碍产生的原因，科学指导学生认识并运用审题的各种方法和策略，帮助学生打赢克服化学解题审题性障碍的这场攻坚战。 参考文献 [1] [美]G.波利亚.怎样解题.涂泓，冯承大译.上海：上海科技教育出版社，2007. 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[6] 黄婕.宏观微观符号三重表征的化学学习研究.济南：山东师范大学，2005. 【责任编辑 郑雪凌】 课堂教学评价在课堂教学中时时存在,包括教师对学生的回答的肯定与否、在课堂练习中对学生的检查和指导等。本文所讨论的关于学习的诊断和纠治,仅仅指在学习新知识之后,教师在课堂教学中进行的即时的评价,来使得更多的学生能够当堂学会知识、掌握知识并运用知识解决问题。我们常见到不少教师在批改课后作业,特别是批改试卷时抱怨:“学生一代不如一代”“我都讲了好几遍了还不会”等。造成这种情况的原因往往就在于教师在课堂教学中没有对学生实施有效的教学评价。我们在关注新课教学过程的时候,同样也应该关注学生在新课学习之后的即时评价。 因此,怎样在有效的新课教学之后,进行有效的学习评价,来保证学习的巩固和学习的有效。怎样的评价既能够方便教师在课堂教学中实施,又能够评价学生即时的学习状况,从而通过有针对性的纠治来帮助学生较好地掌握所学知识,形成比较完善的认知结构,是当前课堂教学中应予以研究的。 一、基于教师经验的临床诊断和处方纠治 1. 临床诊断与处方纠治 教师在课堂教学中,根据学生学习中所反映出来的问题,来确定学生在学习中所遇到的学习障碍是什么的过程,与医生给病人检查疾病并对病因做出分类鉴别的临床诊断非常相似。因此,课堂教学中可以借鉴医学上的临床诊断的思维基本原则、诊断方法、常用思维方法、诊断的技巧和艺术等,来改变目前教师仅仅凭借主观推测和既往经验来粗糙地对学生的学习过程进行判断,或不予判断而径直授课的现象。由于教师的临床诊断主要是基于经验的,所以需要教师认真学习教育理论,认真总结经验,将感性的经验提升至理性,这样才能开展有效的临床诊断。 处方纠治是借鉴医生根据临床诊断而针对患者病情开具处方来治疗疾病,即“干预或改变特定健康状态的过程”。教师在临床诊断后依据其教学经验判断的学生学习障碍或学习错误原因,以富有针对性的训练来帮助学生纠正错误,巩固所学知识。 临床诊断和处方纠治基本上是通过教师在教学设计中的预设来达到的,当然也需要教师根据学习评价中遇到的问题而临时设计。在教学设计中需要教师理解和把握课程标准,制订适切的教学目标,依据教学目标和教师经验来制订临床诊断测试题,并据此制订处方纠治题。 2. 怎样做好临床诊断的准备 教师要做好临床诊断工作,首先要仔细研究课程标准、学习内容,编写细致的、可检测的教学目标,其次是根据教学内容和教学设计选择适当的问题、例题、内容,再次是编制和选择相应的诊断测试题。同时,我们也要注意以下三点:第一,由于每一次的诊断都只能看到学生学习过程中某一阶段的一个片段,往往要通过多次诊断,才能对学生学习障碍和问题的成因有较完整和明确的认识;第二,学生的学习是具有层次性的,诊断性测试也必须是有层次性的,应该在学习的不同阶段进行诊断,以帮助学生更好地掌握知识,运用知识解决问题;第三,课堂教学中的临床诊断是通过临床诊断测试来进行的。所谓临床诊断测试是指教师通过提问、小测验、实验操作、问题解决等方式,来确定学生是否遇到学习障碍,是怎样的障碍。 3. 怎样做好处方纠治的准备 纠治训练的功能是帮助学生在新的情境中纠正错误认识,从而正确理解、掌握所学知识。因此,纠治训练的设计应该根据临床诊断测试题,通过变式或者提供新的问题情境来进行设计。相应的,纠治训练和诊断测试之间应该是同一水平的。由于处方是用来纠治错误的,所以处方训练题的编制必须依据教学目标和诊断测试题,同时,教师必须编制多种形式的题目来为纠治而备用。此外,学生在学习中遇到的问题随着学习的递进而不断产生,问题产生背后的原因可能有很多,因此要求以递进的方式编制纠治题。 处方纠治训练的过程也是一个反复的过程,我们不能指望学生在一次纠治中就能解决他所遇到的全部学习障碍和问题,所以处方纠治题的数量应该大于诊断测试题的数量,以便能够为不同的学生提供不同的解决方案。 4. 临床诊断和处方纠治的课堂生成 课堂教学中,学生所反映出来的问题是多种多样的,其中有很多是教师在教学设计中所没有预料到的。因此,教师在课堂教学中应该根据学生在学习中产生的未预计到的问题和障碍,运用教学智慧临时编制诊断和处方纠治题,判定问题所在和开展纠治训练。所以,生成性的处方纠治需要教师丰富的教学经验和智慧。此时的诊断和处方一般来说题型不限,但一定是具有针对性、题量小、时间短、内容典型等特点,学生必须有兴趣,能在教师的启发下即时完成,并能从该训练中明确问题,进行矫正,尽量做到在课堂上形成对知识的正确理解。当然,生成法也在课后的学习辅导中存在,如作业面批后教师应该及时跟进纠治。 二、基于认知理论和心理测量学的认知诊断 认知诊断理论是以认知心理学和现代心理测量学为基础的。认知诊断有广义与狭义之分:前者指建立起观察分数和学生的内部认知特征之间的关系;后者指在教育教学领域中,按照学生有没有掌握测验所测的知识的认知属性和认知结构来对学生加以分类。作为一个新的研究和应用领域,可以改变“重结果、轻过程”的经验主义诊断的弊端,能更深入地研究心理现象的本质、结构和功能。 1. 要进行认知结构分析 开展认知诊断工作,教师除了要研究课程标准和教学内容,制订教学目标之外,还需要进行认知结构分析。知识结构是知识本身的逻辑结构,是知识本身的内在的关系,也是独立于学生而客观存在的。而认知结构是学生个体具有知识的数量、清晰度和组织方式,它由事实、概念、命题、理论等构成,是个体对世界的知觉、理解和思考的方式。学生学习的过程就是将新知识纳入到自己的知识结构之中并形成新的认知结构的过程。当然,有时候认知结构的图式可能和知识结构的图式相似或相同,所以,要开展认知诊断,就必须在备课阶段增加对所学知识的认知结构的分析。 2. 研制认知诊断测试题和学习评价表 在认知结构分析以后,研制有效的认知诊断测试题是关键的研究工作。有效的测试题的编制首先依赖于教学目标的制订,科学、细致、清晰和可测的教学目标是制订认知诊断题和纠治题的前提;其次依赖于认知结构分析的准确性,可以使得认知诊断题的编制符合学生的认知规律;再次是依赖于教师的经验和智慧,教师能将认知心理学理论成果应用于测试题的编制。所以,尽管认知诊断的应用存在着应用方面的问题,但是开展这方面的实践研究确实是一个值得追求的方向。教师在认知诊断测验之后应通过学生学习评价表告知学生诊断结果,让学生明白学习中存在哪些问题,以及产生问题的原因和补救策略,这是开展认知诊断的一个重要研究内容。 【化学学习的诊断】推荐阅读： 化学学习的方法06-03 《课堂教学的观察与诊断》学习体会08-01 化学课堂的合作学习06-01 高中化学的学习窍门05-22 化学课程中的合作学习05-16 中学化学中的趣味学习11-07 高中化学的学习方法09-08 关于化学的研究性学习09-11 高一新生的化学学习方法09-29 初三化学学习方法的建议11-08化学学习的诊断 篇12