古诗词研究的主题确定

古诗词研究的主题确定（精选3篇）

古诗词研究的主题确定 篇1

综合实践活动课程是《九年制义务教育课程计划(试验稿)》所规定的必修课程,强调以主题的形式对课程资源进行整合,具有综合性、实践性、开放性、生成性、自主性的特点。当今社会发展迅猛,产生了一系列新的问题,如,环境问题、道德问题、国际理解问题、信息科技问题等等,这些问题都具有跨学科的性质。综合实践活动为学生参与、探究、理解这些新的社会问题提供了机会,但由于没有相应的课程指导纲要,课程在实施中遇到许多问题,而选择和确定活动主题则是开展实践活动的第一步。本文就如何确定小学综合实践活动的主题这一问题,谈谈自己在教学实践中摸索到的一些小策略。

一、主题要源于学生的生活和经验

综合实践活动的总目标是密切学生与生活的联系,推进学生对自然、社会和自我之内在联系的整体认识与体验,发展学生的创新能力、实践能力以及良好的个性品质。因此,选择的主题一定要紧密联系学生的生活实际,符合他们的年龄特征和实践经验,使学生有信心、有兴趣,能够做出很好的研究成果。相反,如果选择的主题脱离学生的生活实际,盲目追求“大”和“新”,就会使研究缺乏条件的支持,难以开展,甚至半途而废,结果不仅造成资源浪费,而且会挫伤学生的自信心和研究热情。

二、主题要由即时“暖问题”引发

综合实践活动强调以学生的经验、社会实际、社会需要及问题为核心,密切联系学生的现实生活,敏锐捕捉生活中即时发生的一个需要学习、需要探究的问题,挖掘其研究价值,推进学生对自然、社会和自我之内在联系的整体认识与体验,发展学生的创新能力、实践能力以及良好的个性品质。在开展“洒扫应对,日行一善”少先中队活动中,学生把自己的活动照片带来和同学分享,其中一位学生的照片拍的喂瘫痪老人吃饭。借此机会,笔者决定开展一次以“奉献爱心”为主题的综合实践活动。因为事情就发生在身边,学生兴趣很高,参与积极,效果特别好。这些即时“暖问题”的实践探究,既丰富了学生的社会实践经验,又培养了学生敬老、爱老、奉献爱心的良好品德,在传授知识和培养能力的同时,将积极的情感、端正的态度、正确的价值观自然融入课程教学的全过程,增强了学生对社会主义核心价值观的感知和认识。

三、主题要“大处着眼,小处着手”

活动主题的确定是开展综合实践活动的一个很重要的环节。活动主题太大,学生的能力有限,难以落到实处;活动主题太小,没有探究的难度,价值肤浅,活动限制过多而导致学生兴趣点下降。所以在选择主题时,应注意完成主题的可行性,既要考虑客观条件,又要注意参与研究的学生的能力、特长、水平、知识、兴趣等,不要选择那些“假大空”的课题。校园里用水浪费、用电浪费、食物浪费、纸张浪费、用笔浪费等现象大量存在,笔者认为非常有必要就此类问题开展一次实践活动。在确定研究主题时,学生七嘴八舌,笔者把他们说的活动主题都罗列在黑板上,让学生分析哪些主题是合理可行的,哪些不合适,为什么,怎样修改。通过分析,最终把“调查校园浪费用电的问题”修改为“调查我校浪费用电的问题”。通过由抽象到具体、由空泛到实际的“缩水”过程,学生真切地体会到了确定切实易操作的主题的方法。

四、主题要由学生自主选择

综合实践活动的开发与实施要以学生的直接经验或体验为基础,倡导学生对主题的自主选择和主动实践是实施综合实践活动的关键。具体体现在将学生的需要、动机和兴趣置于核心地位,充分发挥学生的主动性和积极性,鼓励学生自主选择活动主题,积极开展活动,在活动中发展创新精神和实践能力,让学生自己选择学习的目标、内容、方式及指导教师,自己决定活动结果呈现的形式。指导教师要尊重每一个学生的兴趣、爱好与特长,坚持学生的自主选择和主动参与,只对其进行必要的指导,不包揽学生的工作。

综合实践活动的产生,既继承了我国基础教育的优秀传统,又体现了当前素质教育的内在要求,更符合举国上下积极推进以创新精神和实践能力为重点的素质教育。来源于生活,来源于身边,来源于社会,而且切实可行的综合实践活动主题,都不失为很好的研究主题。教师在今后的教学中还要积极探索,使“良好的开端”成为开展综合实践活动“成功的一半”。

有效确定主题提高校本研修的质量 篇2

2012年底,大连教育学院对北三市的校本研修互助培训网工作进行了全面的检查督导,并对督导中发现的问题开展培训指导。在调研中发现校本研修主题不明确、大而空等问题普遍存在。由于是新形势下的新内容,缺乏理论指导及可分享的经验,校本研修负责人对怎样确定研修主题存在困难。我们及时对小学数学学科校本研修互助培训网的负责人进行了“如何确定小学数学校本研修主题”的培训。校本研修主题引领了整个校本研修互助培训网中小学数学教师学习研究的方向。它能够聚焦研讨话题,突出主题,提高参与度;能够使研修具有针对性、实效性;有利于提炼研修成果,形成资源共享;有利于促进教师专业发展,提高教育教学质量。因此,校本研修主题的确定对提高校本研修的质量起着至关重要的作用。

培训使校本研修互助培训网负责人进一步明确了校本研修包含三层含义:

一是“校本研修必须以学校发展为本”,强调必须从学校实际出发,围绕学校工作中的实际问题,有针对性地开展研修活动,为学校的教育发展服务。

二是“校本研修必须以教师发展为本”,必须确立教师在校本研修中的主体地位。让教师成为研究的主人,通过校本研修来培养教师、提高教师素质,为教师的自我发展和价值实现服务。

三是“校本研修必须以学生发展为本”,教育是培养人、发展人的事业,校本研修要研究学生,遵循学生的身心发展规律,尤其要解决学生发展过程中存在的疑难问题,要有针对性,讲求实效性,反对形式主义。

使校本研修互助培训网负责人了解教师的学习特点:教师学习是一种问题驱动的学习,教师对教育教学问题的认识,往往总是先从面临的现实问题出发,最终又回到解决现实问题的方法策略上来。校本研修的出发点应符合教师的职业特点、认知特征和情感需求,重视教师的“知行合一”的认知方式,所确定的校本研修主题要符合教师的学习特点。

使校本研修互助培训网负责人掌握学科专业校本研修主题提炼的三个方面的内容:

“专业理念与师德”——职业理解与认识,对小学生的态度与行为,教育教学的态度与行为,个人修养与行为。

“专业知识”——小学生发展知识,学科知识,教育教学知识,通识性知识。

“专业能力”——教育教学设计,组织与实施,激励与评价,沟通与合作,反思与发展。

使校本研修互助培训网负责人获得校本研修主题提炼的方法:校本研修强调解决教师自己的问题,真实的问题、现实的问题,但并非任何教学问题都构成研修主题,要从这些问题中提炼共性的有研修价值的主题,可采取“比较→分析→归类”的方法对问题进行整理,然后对照当前教育改革的要求和倡导的教育教学理念,教师专业知识的补充及课堂教学共性的亟待解决的问题,找出有一定代表性的问题,放到当前的教育改革大背景中加以考察,看看它有没有研究的必要性和价值,即通过“对照观念→反思实践→提炼问题→联系背景→考察价值→确定主题”的思维过程,提炼出要修的主题。

使校本研修互助培训网负责人进一步明确了学年研修要突出主体化、系列化、本土化和大众化。在校本研修中,要着眼于教师的专业成长,着眼于学生的成长与发展,着眼于学校教育质量的全面提高和持续发展,走主题化、系列化、本土化和大众化的道路,真正对教师起到促进专业发展、提高课堂教学能力的作用。“主题化”——每学年确定一个校本研修互助培训网的研修主题;“系列化”——把这个研修主题细化为几个系列,分别加以研究。使每次研修的内容比较单一,是主题的某个核心内容,使每次研修有成果;“本土化”——校本研修选题的范围应是教师在教育教学过程中所碰到的实际问题;“大众化”——教师都是校本研修的参与者、研究者、实践者和受益者。

在培训中结合案例使校本研修互助培训网负责人进一步获得对校本研修要主题化、系列化的认识。

案例:“课堂教学的有效性研究”研修主题。这个主题内容的研修不是一次校本研修就能够研修清楚的话题,如果将其作为一次校本研修的主题,显然是个大而空的话题。首先,应清楚“课堂教学的有效性”在小学数学课堂中的核心内容是什么,将其分解为若干个系列主题:

系列一:教学情境创设的有效性;

系列二:问题设计的有效性;

系列三:课堂教学反馈的有效性;

系列四:教学目标设计的有效性;

系列五:小组合作学习的有效性;

系列六:练习设计的有效性。

其次,对各个系列主题的内涵进行进一步的分解,来确定每次研修的小主题,使其内容较单一,其能够较透彻地进行研修。如,将系列一“教学情境创设的有效性”分解为:

研修1:课堂教学无效或低效教学情境的现象分析。课堂教学中学生缺乏积极参与的热情、缺乏引导学生主动去探究的策略。

研修2:有效教学情境的认识。

一是情境能够激发学生学习的内在需求和主动学习的兴趣。

二是情境能够落实知识技能、数学思考、问题解决、情感态度四个方面的教学目标。

三是有利于教师因势利导、循循善诱,达到师生之间配合默契、教学相长的境界。

研修3:提炼出有效教学情境应具备的特性——生活性、形象性、学科性、问题性、情感性。

研修4:总结出创设有效教学情境的途径与呈现形式。

途径:问题情境、生活情境、活动情境、故事情境、知识情境、实验操作情境、游戏、竞赛等情境。

呈现形式:语言描绘、主题图、多媒体课件、教具演示、学具操作、小组活动、实验操作、肢体参与的活动、游戏、竞赛、图画再现、音乐渲染、表演体会等。

研修5:总结出有效教学情境应遵循的基本原则。

目标性:情境的设计仅仅围绕教学目标,并有利于教学目标的达成。

适切性:情境的设计符合学生的认知规律、心理发展规律;设计的教学情境要与所学习内容相适应、相匹配。

体验性:情境能使学生体验知识生成的过程,体验数学与现实生活的关系,体验数学化的过程,体验数学的思想,感受数学的本质。

探索性:有利于学生主动探索,构建自己的知识结构。

挑战性:情境能引起学生的认知冲突和有意义的学习心向,能激发兴趣,促进学生积极参与,接受问题的挑战,并为学生提供更大的思维空间。

可操作性:情境的创设简单易行,有身边可利用的资源,省时、高效。

研修6:总结出教学实践中要关注的要点。

课前,备课时必须备。根据教学目标、教学内容,学生的实际情况,现有的资源及教师自身情况应该创设怎样的教学情境,使得课堂教学更有效。

课中,要观察在情境运用中学生的反映。情感态度、认知、时间、形式等效果。

课后,要反思。创设的教学情境的有效性,有效的体现,无效或低效的分析,修改教案,撰写教学后记。

研修7:明确个人研修成果的提炼要求。

在校本研修互助培训网内教师共同研讨、确定个人研修成果提炼要求,并举案例说明。每名教师要围绕研修专题,写一篇教学案例(或录一段自己的教学片断)及评析,作为自己的阶段研究成果。

研修8:研修成果交流。

每位教师带着自己的研修成果在网内交流展示,形成资源共享。

在培训中使校本研修互助培训网负责人明确2013年校本研修主题确定的要求。

1.在学年初,校本研修互助培训网负责人要收集组内每个教师关于教育教学和研修中的问题和困惑,亟待解决的主要问题,确定组内成员的共同需求,愿意参与的有研修价值的本年度研修主题。将所拟定的本年度校本研修互助培训网研修主题在组内成员及县区教师进修学校研训教师、大连教育学院研训教师中进行研讨,在大家认可的前提下,确定本年度校本研修互助培训网研修主题。

2.确定主题的内涵,并将主题下的核心内容或问题进行分解,确定此主题下的四个单一的、体现主题核心内容的系列研修小主题。

潜在语义分析中主题数的确定方法 篇3

随着计算机技术和互联网的快速发展,人们可获得的信息数量以爆炸式的方式进行增长,高效准确的检索和过滤技术成为获取有用信息必不可少的方法。在信息检索和过滤的过程中,多义词和同义词使得采用精确匹配关键字检索信息的方法效果并不是太好,容易漏掉同义非同关键字所包含的信息。因此,高效准确的检索和过滤技术日益成为关注的焦点。潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)是1990年S.T.Dumais等人提出的一种有效解决此类问题的自然语言处理方法[1],在自然语言理解、信息过滤、文档索引、文本分类与聚类、视频检索等领域得到了广泛的应用。

潜在语义分析的主要思想是通过奇异矩阵分解(Singular Value Decomposition,SVD)[2]的方法将高维向量空间模型表示的文档映射到低维的潜在语义空间,其应用过程中一个关键问题是如何确定奇异矩阵分解后所需保留的奇异值个数。在采用潜在语义分析对自然语言文档进行分类的过程中,如何确定主题数得到正确的分类,一直是开发人员、应用人员和管理人员所面临的首要问题。准确的主题数是自然语言文档正确分类的关键。主题数过大或过小都会导致分类的不准确。本文提出一种自动确定主题数的有效方法为文档分类奠定良好的基础。

1 技术简介及问题概况

1.1 LSA分类方法简介

在文档分类的过程中,确定主题数主要涉及到文档数据实现关键字/文档矩阵化处理、潜在语义分析、奇异矩阵分解和余弦相似度[3]等关键技术和方法。本文假设分类的文档已经进行矩阵化处理,因此重点关注潜在语义分析、奇异矩阵分解和余弦相似度,文档分类技术使用总体流程如图1所示。

潜在语义分析是一种新型的信息检索代数模型,是用于知识获取和展示的计算理论和方法[4],它使用统计计算的方法对大量的文本集进行分析,从而提取出词与词之间潜在的语义结构,并用这种潜在的语义结构,来表示词与文本,达到消除词之间的相关性和简化文本向量实现降维的目的。

奇异矩阵分解是最常见的一种矩阵分解技术。SVD将原始数据集矩阵M分解成U、∑和VT三个矩阵[5]。如果原始数据矩阵M是m行n列,那么U、∑和VT三个矩阵就分别是m行m列、m行n列和n行n列。具体的分解形式如下所示,其中矩阵∑只有对角元素,其它元素全部为0,并且矩阵∑中的对角元素从上到下是从大到小排列的,这些对角元素称为奇异值[2]。每一个奇异值代表一个主题。

在重构原始矩阵的近似矩阵时,保留矩阵∑中前k个奇异值即文档主题数进行降维处理。由于矩阵∑仅为k×k的矩阵,因而只需要使用矩阵U的前k列和VT的前K行,原始矩阵的近似矩阵重构如图2所示。

余弦相似度是通过两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。向量A和B的余弦相似性θ用一个点积形式来表示其大小,如下所示:

产生的相似度范围从-1到1∶-1表示两个向量指向的方向完全相反,1表示两者的指向完全相同,0表示两者的指向完全垂直,而在这之间的值表示相应的相似度或相异度。值得关注的是余弦相似度可以用在任何维度的向量比较中,它在高维正空间中的利用尤为频繁。对于文本分类,向量A和B通常是文档中的词频向量,由于一个词的频率不能为负数,所以两个文档的余弦相似度范围在0到1之内,一个文档是由一个有权值的特征向量表示的,权值的计算取决于词条在该文档中出现的频率,因此余弦相似度可以给出两个文档其主题方面的相似度。

1.2 主题数确定问题概况

本研究重点关注的是文档分类过程中主题数的确定,假设已经将原始文档数据转化为可以处理的矩阵形式,重点介绍确定主题数时遇到的问题。文档分类的主要思路就是通过潜在语义分析将关键字/文档矩阵从高维映射到低维实现分类。在实现的过程中,关键字/文档矩阵被奇异矩阵分解后,再进行降维重构矩阵从而实现分类的过程中,需要确定降低的维数即主题数,然而,在对文档分类的过程中,文档所包含的主题数通常并不是预知的,因而,主题数的确定即是本文解决的关键的问题。

主题数是对关键字/文档矩阵进行奇异矩阵分解得到的对角矩阵中奇异值保留的个数。目前有很多种启发式策略来确定奇异值的个数,其中最典型的一种策略就是确定奇异值的个数后能够保留矩阵中80%~90%的能量信息。矩阵的总能量信息为所有奇异值的平方和,确定奇异值的个数后使其所有保留的奇异值的平方和达到矩阵总能量信息的80%~90%。另一种常用的策略是当矩阵的奇异值个数过大时,仅保留一定数量的奇异值。但是目前存在的这些策略都只是对要保留的奇异值个数的一个假设估计,并不够客观准确。准确的主题数是关系到分类精确的一个关键因素,以现有的启发式策略对主题数进行估计,当估计的主题数过大时,保留的矩阵能量信息虽然很多,但是噪音很多使得原本相同的分类出现冗余;当估计的主题数过小时,矩阵的能量信息丢失严重,使得文档的关键特征丢失,这将使原本不同的分类出现合并。

针对目前潜在语义分析的理论还不够完善,在文档分类时主题数的确定又严重关系到分类的准确性的问题,本文提出一种能够解决目前存在的问题的自动化确定主题数的有效方法。

2 自动化确定主题数方法

2.1 方法流程

本方法是对传统的采用潜在语义分析的文档分类基础上改进设计实现的。主要设计思想是采用从小到大依次递增的方式确定最小合理主题数:在被测主题数递增过程中,将它用于潜在语义分析文档归类,直到获得第一个合理归类时,即可得到最小合理主题数。之所以按照从小到大的顺序是因为采用大于等于最小合理的主题数的设计的分类显然都是合理的,这样就无法给出最小合理的主题数。该方法的总体流程如图3所示。

具体方法如下:

(1)初始化主题数k为已知的最小可能主题数,例如被分类的文档已知至少有3类。

(2)采用潜在语义分析的方法对被测主题数的文档进行分类处理得到一个分类结果。

(3)对分类结果进行分析,判断是否为合理分类,如果分类内出现小于一定相似度(本文取0.8为例)的文档,即可认为不相似的文档被归入了一类,则k不是合理的主题数,应将k的值加1,返回到2)中继续进行判断处理;反之,k即是合理的主题数,则可得到所需要的最小合理的主题数。

2.2 代码实现

自动化确定主题数的方法是在文档数据集进行关键字/文档矩阵化的假设前提下进行的,因此本方法实现实在Windows平台下采用MATLAB R2012a软件[6]作为开发工具进行的。

根据上文的方法描述,代码实现的过程是:(1)采用潜在语义分析的方法对原始数据矩阵做SVD分解,给定一个主题数进行降维处理再重构近似矩阵。(2)对(1)中的近似矩阵进行余弦相似度处理得到余弦相似矩阵。(3)对余弦相似矩阵处理来判断当前主题数是否为最终所要的值,如果是则完成,如果不是选定新的主题数重复(1)和(2)两个过程。因此,代码实现主要分为三大部分:

(1)SVD部分主要代码:

(2)余弦相似度处理函数

(3)确定主题数部分代码

3 实验和分析

3.1 实验目的

验证本方法能否确定实现正确的文档分类的最小主题数。

3.2 实验内容

本文使用一种简化的文档数据进行实验。提供3类文档,每类有3个文档,同类的文档具有相同的4个关键字,总共有9个文档作为实验数据。这组文档可以构成一个12行9列的关键字/文档矩阵。

为了说明文档顺序和关键字顺序对实验结果没有影响,将进行三组实验。第一组实验矩阵中同一类的文档相邻,第二组实验矩阵中三类文档交叉排列,第三组实验矩阵中将第一组实验矩阵中关键字顺序调换。

将上述三个矩阵分别加载到上文的自动确定主题数程序中进行实验。

3.3 实验结果分析

测试结果得到的主题数k全部为3,并且具体的分类结果如图4-6所示。

实验结果图是对文档正确分类后得到的余弦相似度矩阵的图像化表示。横坐标和纵坐标表示各个文档,图中颜色根据右边的指示条表示对应两个文档的相似度。

图4可以看出同类文档正确归为一类;图5可以看出交换文档顺序不影响分类结果;图6可以看出交换关键字顺序也不会影响分类结果。

根据实验数据,可以得出结论:

(1)三组实验所得主题数3与真实的分类数完全一致,满足实验要求。

(2)三组实验分类结果以余弦相似度表示文档之间的相似度,因此结果说明文档在正确的主题数下实现了正确的分类。

4 结束语

本文是在潜在语义分析进行文档分类的基础上进行改进,设计实现了一种自动确定主题数的方法。通过实验结果数据的分析,该方法能够达到所需的要求,实现文档的正确分类。

摘要：潜在语义分析的主要思想是通过奇异矩阵分解的方法将高维向量空间模型表示的文档映射到低维的潜在语义空间。在采用潜在语义分析对自然语言文档进行分类的过程中,一个关键的问题是如何确定主题数。通常的做法是在降维过程中缩减保留奇异值数目,使得保留的奇异值的平方和达到所有奇异值平方和的90%。此保留奇异值的数目即主题数,但这种方式并不够准确有效。为能够更加准确地确定主题数,文中提出了另一种自动确定主题数的有效方法。测试结果表明,该方法能够自动有效确定主题数。

关键词：潜在语义分析,奇异矩阵分解,主题数

参考文献

[1]Dcerwester Scott,Dumais Susan T,Furnas George W,et al.Indexing by latent semantic analysis[J].Journal of the American Society for Information Science,1990,41(6):391-407.

[2]Peter Harrington.Mation Learning in Action[Z].2012.

[3]Saltion G,Mc Gill M J.Introduction to Modern Information Retrieval[M].Mc Graw-Hill,1986.

[4]Landauer T K,Foltz P W,Laham D.Introduction to Latent Semantic Analysis[J].Discourse Processes,1998(25):259-284.

[5]Yamaguchi F,Lindner F,Rieck K.Vulnerability extrapolation:Assisted discovery of vulnerabilities using machine learning[C]∥USENIX Workshop on Offensive Technologies(WOOT),Aug.2011.