项目的教育理念以及教学方式是什么

[网络教育采取什么样的教学方式呢]网络教育的学习形式主要有那些呢，我们从不同的传播媒体和介质进行分析。一、通过PC端的学习形式，这其中主要涉及到的是利用互联网技术进行学习，我们可以通过音频、视频、课件...+阅读

项目的教育理念以及教学方式是什么

“以学生为中心”是英国高等教育文凭项目课程的教育理念。该课程的课程体系、教学体系和评估体系，处处体现着“以学生为中心”的教育理念。英国高等教育文凭项目课程要求学生了解学习的目标、评估方法和评估过程。教师根据学生学习的不同方式，与学生共同讨论学习中需要解决的问题和解决问题的方法。为了提高教学效率，达到教学效果，该课程采用多种教学媒体和教学方法。如：课堂讨论、案例分析、小组演讲、角色扮演等。课业（Assignment）是英国高等教育文凭实施“以学生为中心”的重要教学形式之一，学生要依据任务内容，采用个人或小组作业形式，对所要完成的任务进行讨论、研究、调研、案例分析、实验等活动，师生之间建立起一种新型的关系，学生成了课堂的主人，教师的作用变成引导、指导和帮助学生。

什么是犯例教学法？它在教学中的运用怎么样啊

应当是范例教学法。这种教学法产生于50年代初的联邦德国，主要代表人物瓦·根舍因、克拉夫基等，尤其马尔堡大学的教育家克拉夫基对＂范例教学＂做过巨大的努力，他的理论在东德、苏联、法国、日本等国家得到了说明，有一定的影响。为了克服教材内容的烦琐，培育学生主动性、创造性，要求从日常生活中选取隐含着本质因素、根本因素、基础因素的典型事例和范例，使学生透过这种范例，掌握科学的知识和方法论，将科学的系统性与儿童的主动性和谐地统一起来。理论依据：为培养出具有真才实学的有教养的人，首先要改革教材，要充实根本的、基础的、本质性的内容，使学生得以借助精选了的教材，通过同＂范例＂的接触，训练学生的独立思考能力和判断能力。＂范例教学＂的主要观点，可以归纳为四句话 1.学内容上坚持三个特性——基本性、基础性和范例性 2.学要求上达到四个统一——与训育的统一；解决问题的学习与系统学习的统一；掌握知识与培养能力的统一；主体与客体的统一。 3.师备课上做到五个分析——基本原理的分析；智力作用的分析；未来意义的分析；内容结构的分析；内容特点的分析。 4.学程序上分为四个阶段——

（1）范例性地阐明＂个＂的阶段；

（2）范例性地阐明＂类型＂和＂类＂的阶段；

（3）范例性地掌握法则性、范畴性关系的阶段；

（4）范例性地获得关于世界关系的经验的阶段。这种教学法主要用于历史、地理和理科的教学。范例教学法教例《蚕姑娘》教学片断

一、以＂又黑又小＂为范例感知蚕在不同时期的外形变化师：请大家读课文第一段，再与第一幅图对照，然后回答：蚕姑娘刚开始是什么样子？生：又黑又小。师：（板书：又黑又小）＂黑＂与＂小＂各写蚕的什么方面的特点？生：＂黑＂是写蚕的颜色，＂小＂是写蚕的形态。师：很好！后来蚕有什么变化？请从各段中找出与＂又黑又小＂结构形同、内容相似的词语来回答。生：又黄又瘦，又白又嫩，又白又胖。师：（板书学生的回答）这三个词与＂又黑又小＂作用一致，都用来写蚕在不同时期的外形特征。你能按顺序说出蚕在颜色和形体两方面各是怎样变化的吗？生：黑-黄-白-白。生：小-瘦-嫩-胖。

二、第一段的动词为范例，理解蚕在不同时期的具体变化师：看课文第一段，作者是用哪几个主要的动词来写蚕初期变化的？生：（边读课文边划词）吃、睡、脱、变。师：蚕吃什么？睡在哪里？脱下什么？变成什么？生：（按课文中有关的句子回答）师：下面用同样的方法自学其他三段，要求自读，自划，自问，自答，有什么不理解的问题请提出来。生：第

三、四段没有＂变＂这个词。师：对！这两段各是用了一个句子来写＂变＂的，哪位同学知道？生：＂身体渐渐发胖＂，＂身体渐渐发亮＂。师：很好！这两句话把＂变＂字具体化了，可见作者选词用句方面很用心。请你再看一下，蚕姑娘一共睡了几次，脱了几次＂衣裳＂？生：睡了四次，脱了四次＂衣裳＂。师：对！蚕一生要眠四次，脱四次皮，方能作茧。。

艾斯纳教育方法

一.我国当前的设计教育形势我国的设计教育课程改革进行了很多年了，但目前我国有许多院校还是停留在表面的口号式工作上，普遍存在着课程设置的教育方向不明确，教学大纲没有清晰的界定，许多院校在课程设置上相互模仿，互相抄袭，同时还导致培养的人才缺乏实践，所学知识难以在其就业的工作中运用等等一系列的问题。，面对信息化带来的多元文化视野，全球信息一体化的激烈竞争，我国的设计艺术作为与生活密切联系的学科在其教育方面，势必要和当前市场、全球先进教育思潮的相适应，美国著名美术教育家艾斯纳（E·W·Eisner）的本质论思想，主要强调科目中心，主张制定有序、严谨的美术课程，实现美术教育的自身价值。该理论对我国当前艺术设计教育课程改革和发展同样有着重要的启示作用。二. 艾斯纳的课程论思想1.艾斯纳的美术教育观艾斯纳认为过去的美术教育的各种侧重可以用一个三角形来表示。三个顶点分别代表以儿童为中心、以社会为中心、以学科为中心。以儿童为中心的科目教育计划内容是激发儿童的潜力，教育内容强调自我意识的发展，教师的责任主要是了解学生并帮助学生发展自己的兴趣和才能。以社会为中心是反映社会需求的尺度。而“以学科为中心的教育计划的目标、内容和教学方法重视学科的完整性，对人类的经验和知识的运用，及其内在价值”。[1]他提出美术课程应体现艺术的内在价值在与艺术的本质特征。这种以学科为中心的课程选取美术教育内容，营造有利于学生发展的学生概念—知觉的教学环境。科目中心的老师的任务是负责执行即定的美术课程计划，整个以学科为中心的教育理论重视课程目标、内容和教学法的研究。设计在线.中国2. 艾斯纳课程论的课程目标在以学科为中心的教育理论中艾斯纳特别强调课程目标的重要性，他认为课程目标是“通过教育的过程学生所能达到教育结果”，它也称为预期结果。[2]他创造性的在指导性目标的基础上提出了表现性目标，而2002年在原来两种目标相互结合的基础上有提出“问题式美术课程目标”，使教育目标和学生的学习联系更加紧密。指导性目标旨在发展表达所必需的某些技能。一旦有了这些技能便可以用于表现性、问题式活动中，表现性目标是帮助学生用获得系统的技能的基础上，从而使他们在表现的过程中能够自由的探究观点、意象和感情。问题式美术课程目标则是一种针对具体美术教育实践的细节提出有待解决的问题的目标。这种问题式目标是以前两种目标的一种特殊化形式，没有包括解决问题的方法。设计在线.中国3. 艾斯纳课程论的课程内容在DBAE理论中艾斯纳将课程划分为美术创作、美术批评、美术史和美学四个领域的知识。DBAE是一种全面综合的美术教学和学习方法，融入了人类学、考古学，传播学、文化学、教育评估学、语言学、哲学以及社会学的内容。他将艺术课程的类型分为三种：着重课程的创作领域的“以工作室为取向的课程”、着重视觉艺术的形体与设计方面的“创造性设计的课程类型”和“着重于与人性或与之相关的艺术方法”。4. 艾斯纳课程论的课程结构艾斯纳在课程的设计上重视课程目标、课程标准，同时还强调课程结构的设计必须具有连续性和顺序性、联系性。联系性指的是课程活动的选择与组织，他使得学生在每个活动中都能运用前面所学到的技能。这也就是说，连续性是锻炼改进的机会。同样意味着：课程安排者应考虑当学生被要求或鼓励使用一种特殊材料时，那么应当对学生的要求有清晰的了解。课程要求独特性的程度和课程间连续性的缺乏程度成正比。[3]顺序性指的是课程的设计安排上要考虑到学生前面所学的课程，以及他们已经学会到的技能能够用于下次课程中。同时艾斯纳认为要是缺乏连续性则会阻碍运用材料做为必要的表现媒介的技能的发展，在课程设计中要注意以下两个原则：第一，不要将学生的学习活动看作简单的独立事件的集合，艺术课程需要足够的连续性以使技能得以发展、精练、内化以成为需要足够的持续性来促进技能的提高和发展。第二，美术活动间的间隔应短到不能让学生兴趣消退。5. 艾斯纳关于学习的活动设计艾斯纳认为学习活动是课程的中心。他提出在设计学习活动时要注意以下五点：

（1）.教学活动的设置必需有教育意义，设计时既要考虑目前活动要在过去的基础上建立，也要与后来课程相联系。

（2）.活动设置的复杂难易程度要与学生的水平相关。

（3）.在学生兴趣的基础上选择课程。

（4）.设计活动课程必须考虑本课程外的社会意义。

（5）.为学生提供亲自实践创作的机会。三.艾斯纳课程论思想给设计教育课程改革的启示中国设计教育中课程改革改什么？我们现阶段的问题出在那里？设计教育课程改革中我们应该从那几方面去改革，应该重点注意那几方面呢？笔者在探研美国著名美术教育家艾斯纳课程论的基础上，借鉴当前多尔（W.E.Doll）的建构性后现代课程论、切瑞霍尔姆斯（C.H.Cherryholmes的解构性后现代课程论、奥利弗（D.W.Oliver）的批判性后现代课程论思想，结合我国社会环境与不同的国情，归纳了艾斯纳课程论带给我们设计教育课程改革的几点启示：1. 从社会的...

大数据开发与人工智能哪个学起来比较难

我的研究方向就是大数据和人工智能，目前我也在带研发团队做相关的落地项目，所以我来回答一下这个问题。大数据的研发围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多，这其中有的岗位有一定的难度，比如数据安全、分析等，有的岗位难度相对较小，比如数据整理、数据清洗等。大数据的发展极大促进了人工智能的发展，因为数据是智能的基础，所以从这个角度来看，大数据的发展与人工智能的发展必然是互相促进的。我就是从大数据研发转向机器学习的，进而进入人工智能领域，这也是很多人进入人工智能领域的途径。机器学习涉及到的核心步骤包括数据收集、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用等，这其中数据是机器学习的基础，只有具备了足够的训练数据才能让机器学习顺利进行，而大数据的特点就是海量数据。

人工智能的研究主要涉及到六大部分，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，可以说人工智能是典型的多学科交叉专业，涉及到的内容多且复杂，所以人工智能虽然经历了半个多世纪的发展，但是目前仍然处在初级阶段。目前随着大数据的发展，在很多特定场景下已经有大量的智能体（Agent）在实际应用，相信未来智能体的应用将更加普遍。大数据和人工智能都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系紧密，可以说你中有我、我中有你。从学习的角度出发，建议从大数据开始学起，这样会更加顺利一些。我目前在带队做基于机器学习的智能诊疗项目，我会陆续在头条上写一些相关的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据或者机器学习方面的问题，也可以咨询我。谢谢！。