由于时间短暂，打算介绍大量的专业的知识是不太现实的。老师们讲座的过程中都考虑到了时间限制以及我们有限的知识水平，从大处着眼，为我们大概介绍他们研究方向和内容，同时还会简单向我们介绍这些研究将来的实际意义，以及和我们通信工程专业的联系。总的来说，也许理论上逻辑上的很专业的知识，我们并没有学到多少，但老师们利用不到两小时的时间，就基本上将一个新的领域在我们的脑海中勾勒了出来，使我们这些死啃书本的孩子也有机会现实了一把，真正了解到与百姓的生活有直接联系的科学研究。

各位老师不仅在学术领域给我们打开了新的窗户，使我们眼前一亮，也为我们介绍他们在工作学习中切身的体会及经验，提前向我们预警就业道路及工作生涯可能遇到的问题。

有些老师还将幻灯片写成英语，听讲座的同时，还接触到了一些专业英语。当然，每场讲座只有两小时的时间，没有什么实质性的词汇积累。但看到英语ppt的时候，心里面有了小小的震撼，原来自己还有很多单词不认识，将英语迅速转化成中文的能力也还有欠缺。因此，讲座过后，便暗暗下了决心，寒假要让自己的英语再上一个台阶。

第一次课上，留学澳洲归来的田慧老师给我们讲的是无线传感器网络(energy issues in wireless sensor networks)。主要内容可分为什么是无线传感器网络，其中的主要问题有哪些以及最重要的部分就是如何解决。

第二次课上，黄琳琳老师给我们介绍了模式识别的历史与现状。听了这次讲座之后，才知道其实自己以前就接触过很多模式识别的东西，只不过没有将它们与这个专业的名词联系起来，更不知道自己也有可能成为研究这一领域的一员。众所周知我们人有五大感觉——视觉，嗅觉，味觉，听觉，触觉。正是通过这五种渠道(研究表明最主要的是视觉)，我们才能从外界获取各种各样的信息，这是我们与外界沟通桥梁。我感觉，模式识别就是给机器来构架这样一座桥梁，使计算机模仿人的感知能力，从感知数据中提取信息(判别物体和行为)。它广泛的应用前景是显而易见的。当代社会是信息大爆炸的时代，有用的，没用的;真的，假的;各种各样的信息纷至沓来。人们也已经意识到，仅靠人的力量根本不可能兼顾到每一条信息，那就更别提利用了。利用机器来帮人们获取信息，以减轻人类的压力，就显得很必要啦。模式识别就是这样一种工具，而且它还衍生出很多其他方面的应用，例如利用已获得信息，来进行进一步的判断与分类，已确定下一步的行动。这个梦想是美好的，但从老师的介绍中不难看出，要想实现零误差识别困难也是相当大的。毕竟，信息是多变的，而机器的灵活性几乎为零，这之间就出现一种矛盾，究竟怎么解决，就要靠一辈辈有志之士啦。

第三次课上，周晓波老师介绍了集成电路及可编程逻辑器件的发展与应用。集成电路现在几乎是渗透到生活的各个领域，平常也总是听到这个词，这次讲座第一次了解了它准确的定义：集成电路(integrated circuit，缩写ic)是通过通过一系列特定的加工工艺，将晶体管、二极管等有源器件、电容和电阻等无源器件，按照一定的电路互连，“集成”在一块半导体单晶片(如硅或砷化镓)上，封装在一个外壳内，执行特定电路或系统功能。自己在这学期先修过了计算机硬件技术基础这门课，计算机硬件中最重要的部件是cpu，而cpu究其本质其实就是一块集成电路，在这门课中学习cpu的发展时，其实是离不开集成电路的发展的。有了这门课的基础后，听这次讲座时，感觉跟老师有更多的共鸣点，可以说是两次课相互促进理解。集成电路便不再那么神秘了。它的两个重要指标是集成度和特称尺寸;同时对它的主要设计及制造流程也有了一定的了解;另外还了解了ic产业发展过程中几次技术上的分工。说到可编程逻辑器件，就又想到了这学期学的电类工程素质ii，protel99其实就是电子设计自动化中的一种工具，它是帮助工作人员简便的进行器件的设计。

由于周老师原本是清华通信系的，所以讲课中途，他又向我们介绍了几点他对通信专业的认识以及我们该掌握的必备技能。说真的，对我们专业到底学什么，以前自己真的没有听到过什么真的令我信服的答案，但周老师的话，才让我的头脑渐渐清醒啦：osi七层模型中物理层的研究是我们的主要领域，有频率的调制与解调，信号的接收发送，无线信道等方面的研究。

第四次课上，在无线通信方面颇有建树的钟章队教授给我们介绍了无线通信技术的发展与未来。认真审视我们的生活之后，应该可以发现，无线通信的应用应该可以算是很广泛了吧。但在老师的一番讲解之后，才知道虽然自己觉得这项技术已经算是很成熟了，但科研人员们还有更高的目标，还希望能把无线通信推向另一个高潮，给人们提供更便捷的无线通信。

大致来讲，无线通信经历了前蜂窝时期，蜂窝时期，第一代拟蜂窝通信，第二代数字蜂窝系统，第三代宽带移动通信系统等几个重要时期。当然每一时期的过渡，是建立在各种技术逐步发展的基础上。无线通信的的宽带化与移动化是一直以来的目标，经过各时期经验的铺垫，我们也有理由像老师一样坚信，这样的目标一定会实现。具体来讲，也许就是华为集团提出的.电信行业近十年可能会完成的四个超越——超越人口，超越语音，超越管道，超越行业。

第五次课上，李绍斌老师便给我们介绍了我们生活中已经不可或缺的一种交通——火车，当然是侧重铁路信号方面。由于我国的特殊国情，铁路信号的历史沿革是历尽沧桑。战争年代混乱的局面下是多国制式的共存，解放后原本是完全效仿苏联，可是又因中苏关系的恶化及国内阶级斗争等一系列原因而一度陷入停滞不前的状态。新时代解放了人们的思想之后，铁路信号便迎来了真正的春天。“引进、消化、集成、创新”，以前若听到这几个词，我肯定会觉得它们只不过是几个空头口号，几个官方宣言罢了。这次讲座之后才知道，正是这几个简单的策略将我国的铁路事业推向了世界的巅峰——高铁干线最长，实际运营速度最快。铁路的高速发展，信号的自动控制绝对是功不可没——人们的反应时间已经远不能满足高速运营的要求啦。目前我国普遍使用的是从外国引进并进行优化提高的的ctcs系统(中国列车控制系统)，与欧洲的列车控制系统etcs可谓各有所长。

第六次课，我真的听得有点晕头转向了，老师介绍了很多专业问题的求解，说实在的，没怎么听懂，但老师大概要表达的意思，我觉得还是领会了一些。有一点可以肯定——侯忠生老师绝对是专家。迭代学习控制与交通控制?看到这个题目时，我就犯嘀咕了，这两样有联系吗?答案必然是肯定的。一言以蔽之，我觉得“知错能改”应该是迭代学习控制的核心，每一次运行之后发现与既定目标曲线的误差，在下一次运行过程中能够进行改进。这也有点机器智能化的意味了。突然想到，第一讲中，模式识别遇到的其中一个问题就是机器的灵活性不够，也许与这项研究联系起来之后，结果会有一定的改观。那么，这样的技术若应用在交通领域，也必然是很有帮助的。

知识的海洋是无穷无尽的，老师们在其中游得很尽兴。也许将来我们也可以不要那么浮夸，将利益看得那么重，而是潜心做一些研究。在这样大好的形势下，说不定真的能有所建树，推出利国利民新技术。

学科前沿心得篇2

古人有言：“听君一席话，胜读十年书”，要想达到“胜读十年书”的效果，不仅在于“君”的学识，还在于“一席话”的质量。作为思政专业的学子，聆听思政专业众位名师、专家、教授关于思想政治教育方面的前沿课题，我想那是无上的荣幸。在大三这一年的小学期，思政专业的我们有幸遇此良机，把握好这次机会，我们会有崭新的思路、开阔的视野，这对于我们的未来发展有不可估量的铺垫和帮助。

20xx年的夏天，周边学校纷纷放了暑假，看着外校其他学子奔向自由的身影，被小学期困在学校的我们心里多少有点抱怨，然而我们有我们的任务和责任。我们度过了一个异常繁忙的小学期，任务和作业虽然很多，却也让我们学到了很多——竞争、合作、分享、共赢......在短短的三个星期内，我们先后聆听了陈殿林老师、朱浩老师、魏荣老师、郭芙蓉老师的思想政治教育前沿讲座及其他优秀学术讲座，受益多多。下面我分享一下聆听四位良师精彩讲座的感想与收获，相信这是一次自省与提升。

陈殿林老师是第一个讲的，陈老师的课题是《马克思主义理论教育与学科研究问题》，他主要从三个大方面阐述了这个课题。分别是，理论教育与学科建设面临的现实问题;理论教育与学科研究的同步深化;理论教育与学科研究的八个前沿课题。马克思主义理论一级学科的设立,在马克思主义发展史上是史无前例的。当前马克思主义理论工作者应认清形势,抓住机遇,正视学科建设的现实,明确目标和任务。对此,应着重认真研究马克思主义学科建立与建设、学科队伍的基础与发展、学科建设中“一元与多元”、学科体系与理论体系、学科广义与狭义、学科发展与课程建设等方面的关系。

接下来是我们亲切的朱浩老师，朱浩老师的课题是《思想政治教育学科特点与研究前沿》，朱老师也是从三个大方面阐述了这个课题。分别是，掌握学科特点、培养人才特长;把握学科前沿、推进理论创新;思想政治科研论文写作若干建议。思想政治教育学科是最富有中国特色的理论性、综合性、应用性学科。思想政治教育学科不仅有许多现实的实际与理论问题需要深化研究，而且随着社会的快速发展和人的全面发展，又有许多新的课题被不断提出。思想政治教育学科建设，必须立足于我国改革开放、中国特色社会主义现代化建设和人的全面发展的实际，为推进我国社会科学发展服务，为人的全面发展提供导向和动力。认识和把握思想政治教育的学科特点，其目的就是为了遵循思想政治教育的规律，驾驭思想政治教育的发展趋势，增强思想政治教育专长，提高思想政治教育效果。朱老师的讲座帮助我们更好的了解思想政治教育学科，这对于思政专业的我们今后的发展有很大的帮助。

第三个思政前沿讲座是魏荣老师的《当代思想政治教育效果追问中的三个问题》，顾名思义魏老师以“三个问题”阐述了这个课题。第一，自媒体环境下的思想政治教育的转型;第二，思想政治教育研究方法的选择;第三，思想政治教育研究内容之——心理资本。21世纪经济飞速发展，科技水平相比之前大大的飞跃，网络与多媒体的发展更新更是迅速，自媒体环境下的思想政治教育的转型就充满了多变性与广泛性，这对于思想政治教育既是机遇也是挑战。在网络时代，思想政治教育研究方法的选择更是多种多样，如何运用好这些方法、如何选择合适的方法，需要我们花更多的时间去研究与实践。

最后一个前沿讲座是郭芙蓉老师的《中西法律文化传统视域中守法观的比较》，郭老师大一的时候教我们思修法基与伦理学，可谓学贯中西，通过这次讲座我又看到了芙蓉老师博古通今的一面。芙蓉老师着重讲了中国“法治文化”传统对守法的影响，其中重点讲了先秦时期的的法治思想。随着中国综合国力的增强，国人希望在全球化日益发展的今天，能够在世界民族之林找到自己独一无二的价值归属。特别是近几十年来，当我们研习西方法律体系与法律文化发展路径的时候，这种对价值复归的渴求日益明显。因为，我们在学习西方的时候，越发感到西方的制度不能很好的在中国生根发芽。在21世纪的今天，我们大学生对中国的发展有着绝对的责任，思政专业的学子更应该为中国法制建设出谋划策。

四位老师精彩的讲座为我们打开了一道通往更系统、更前沿、更创新的思想政治教育的桥梁。随着时代的发展、思想的进步，思想政治教育前沿问题将会越来越多，也越来越复杂，作为思政学子机会与挑战也随之而来，我们要时刻准备着迎接挑战。由于时间仓促，还有很多肺腑之言未一一道来，不免遗憾，今后我会挤出更多的时间来学习与自省。

学科前沿心得篇3

文 / 梁吉业

0 引言

从微观世界粒子的相互作用到宏观世界人的社交，从自然生态系统中的食物网到人造互联网中的链接，事物间的关联可谓无处不在。图论起源于欧拉对“哥尼斯堡七桥问题”的研究，是建模事物间关联的有效工具。在大数据时代，事物及其关联前所未有地以数据的形式被记录和收集，具体体现为图数据。图数据，即包含图的数据，其中图的节点代表事物，边代表事物间的关联。进一步地，事物及其关联往往具有特定的性质，这些性质在经典的图论中是被忽略的。

图数据分析在生物制药、智能交通、电子商务、疫情防控等领域发挥着极其重要的基础性作用。图机器学习，即从图数据中学习，是图数据分析的核心方法（见图1）。

图机器学习与网络科学（也称为“复杂网络理论”）相关但又不同。首先，网络科学研究的对象是图，其中的节点和边都是抽象的；而图机器学习研究的对象是图数据，其中的节点和边往往包含特定的性质。此外，网络科学侧重于发现和度量网络本身的性质，以及阐释这些性质产生的机理；而图机器学习则侧重于完成诸如分类、回归、聚类等学习任务。

与传统的机器学习相比，图机器学习以图数据为研究对象并将事物间的关联作为重点考虑因素，打破了传统机器学习独立同分布的基础假设，将引发新的学习理论和范式。

本文从基于构图的机器学习、基于图表示的机器学习和图机器学习应用三方面介绍图机器学习的前沿进展，并对未来可能的研究问题进行展望。

1 基于构图的机器学习

机器学习的目标是从数据中挖掘有价值的信息，而数据的质量对学习结果的好坏具有重要影响。如何利用低质量数据进行有效的学习是机器学习领域一个重要的研究问题。

在图机器学习中低质量数据问题包含两个层面，一是描述事物性质的数据是低质量的；二是描述事物间关联的数据是低质量的。其中第一个问题与传统机器学习所面临的低质量数据问题具有高度相关性，在此不进行展开分析；第二个问题是图机器学习特有的问题，也是本文关注的重点。图数据中图结构的建立可以分为两类，一类是天然存在的图；另一类是通过数据驱动的方法构建的图。这两类图在一定程度上都存在低质量问题。

1.1 低质图的质量提升

在一些实际应用中，图是天然存在的，可以直接作为图机器学习的输入。然而这些图的质量是无法保证的，其中可能包含对学习任务无关、甚至有误导性的关联信息。例如在科学引文网络分析中，跨学科的文献引用是学科交叉研究的体现，但这些引用关系对于将文献按学科分类是不太相关的；在网页搜索时，一些重要内容的链接会被人为篡改并指向恶意网页，这些链接对于网页排序是有害的。

针对低质的图结构信息，一种直接的思路是检测并修正图中对学习任务不利的关联信息，从而提高学习方法的泛化能力。然而，如何度量图中关联信息的好坏是一个具有挑战性的问题，往往涉及到数据分布与具体学习任务的特性，在大部分情况下只能通过具体学习任务的成功与否进行事后评价。另一种可行的思路是将图的修正也作为一个子学习任务并与具体的学习任务纳入统一的学习过程，动态地修正图中不利的关联信息，同时提高学习模型的性能。

1.2 数据驱动的构图

还有一些实际应用中，图并非天然存在，此时需要从数据中构建图。

传统的构图方法利用节点的属性信息直接计算出图，例如近邻构图、高斯核加权构图等。此类方法的优点是简单、高效，然而由于没有考虑数据本身的特性，因此难以反映数据真实的分布信息。另一类方法通过构建优化模型从数据中学习图，例如基于距离度量的方法，其建模的基本准则是样本间距离越小对应连边权重应该越大；基于数据表示的方法利用样本间表示系数度量连边的权重。此类方法可以较好地挖掘数据分布信息，但图的质量严重依赖于建模时采用的数据分布假设的正确性。上述两类构图方法都独立于具体的学习任务，因此难以满足具体学习任务的需求。数据驱动的构图通常面临两方面的挑战，第一，好的图应真实反映数据的分布信息，然而在实际中数据的分布通常是未知的、复杂多样的；第二，图质量的好坏通常是针对学习任务而言的，不同学习任务的需求是各异的。

在实际应用中，上述两个挑战往往同时存在。针对这一问题，动态构图的方法被提出，此类方法将构图与具体学习任务整合在同一个模型中，通过同时优化图和学习任务的解来进一步提升学习方法的性能。2021年，liang 等提出一种自适应构图方法1，在自适应挖掘数据分布信息的同时兼顾具体学习任务的需求。该方法通过生成多个不同的聚类结果用来捕获复杂、多样数据分布信息，并将其权重和具体学习任务整合到一个优化问题中，实现二者的相互指导和动态提升。这种自适应构图的方法在图半监督学习和图嵌入降维两种学习任务中取得了明显效果。

2 基于图表示的机器学习

作为衔接图数据和下游任务的桥梁，图表示学习是进行各类图建模任务的关键环节。现有的图表示学习大致分为传统的图嵌入方法和新兴的图神经网络方法两大类。

2.1 传统图嵌入方法

在过去的几十年间，传统图嵌入方法取得巨大进展，涌现了大量工作，如谱聚类、基于图的降维、deepwalk、line、pte及node2vec等。这类方法的核心思想是将图结构信息转化为低维稠密的向量。这些低维的向量表示能够保留图的多种类型信息，如节点的邻域信息、节点的结构角色和节点状态等，从而使得其表示具有一定的可解释性，同时使得快速高效的算法设计成为可能，而不必再去考虑原本的图结构。2018年，qiu等基于矩阵分解框架统一了传统的图嵌入方法2 ，概括了众多经典图嵌入方法在矩阵分解视角下的形式及作用机理。然而，传统的图嵌入得到的仍是“浅层”表示，且面临节点属性选择、可扩展性、嵌入维度选择等挑战。2020 年《美国国家科学院院刊》（pnas）的一项研究表明，在某些情况下，基于矩阵奇异值分解的传统图嵌入方法无法准确地捕获复杂图中的局部结构，对既稀疏又具有高聚类系数的图难以获得有效的嵌入表示。可见，传统图嵌入方法并不能很好适配复杂的图数据分析场景。

2.2 图神经网络方法

近年来，图神经网络作为一种新型的图表示学习工具迅速崛起，其理论与方法的研究现正处于爆发期。如何构建具有较好表示学习能力的图卷积，从而有效获取图数据的“深层”抽象信息，已经成为图神经网络领域的研究热点。现有的图卷积方法可分为谱方法和空域方法两类，谱方法基于卷积定理及谱图理论来定义图卷积；而空域方法从节点域出发，通过定义不同的消息传递函数来实现中心节点和其邻近节点的信息聚合及更新。bruna等于2014年首次给出了谱图卷积的定义3，提出了基于谱方法的图神经网络模型，同时也指出了谱图卷积的高计算复杂性等问题。后续有关谱方法的研究通常围绕如何构造图上的正交基（如haar基、小波基）、如何实现快速正交变换等问题来设计不同的谱图卷积。空域方法则是类似欧式空间cnn卷积操作，通过设计不同的节点信息聚合及更新函数来完成节点间的消息传递，实现结构信息与节点特征信息的融合及抽象。实质上，不管是谱方法还是空域方法，构造图卷积的关键在于寻找节点信息聚合和更新的空间（频域/时域）及方式（滤波 / 聚合）。换句话说，谱方法在频域内做图信号滤波，空域方法在时域内做信息聚合，殊途同归。2017年kipf等提出的gcn模型就是典型的例子4 ，从谱方法视角看其卷积运算是对chebnet形式的简化，而从空域角度看其等价于1阶近邻节点的消息传递。

目前，关于图神经网络的图表示学习的研究，大多聚焦于大规模图数据分析与深层图神经网络模型构建两个方面。一方面，很多实际应用领域中的图数据规模超大，含百万甚至千万级节点，这对图神经网络模型的高效计算带来了巨大挑战。现有的研究通常基于图采样、图粗糙化、子图构建等策略，主要用来降低图神经网络处理大规模图数据的时间及空间代价。然而，这些方法通常也面临邻域选择的不确定性、采样带来的冗余计算，以及采样偏差、子图表示的信息丢失等问题。另一方面，面向复杂的大规模图数据，浅层图神经网络模型的表示能力有限，通过简单地堆叠图卷积模块构建的深度图神经网络模型表现出弱于浅层模型的表达能力。因此，探索现有图神经网络加深后出现的性能退化机理是目前亟需解决的痛点和难点问题。

基于图神经网络的图表示学习是当前图机器学习领域的一个热门研究方向，除了上述在大规模图数据和深层网络构建方面的进展外，还有很多值得深入研究的问题。例如，图神经网络如何在弱监督环境下进行表示学习、如何从攻防两方面开展图神经网络对抗鲁棒性的研究、如何可视化图神经网络的结构模式并对其进行可解释性分析、如何融合拓扑结构和节点特征设计图池化算子等。此外，实际应用中的异质图、多维图、符号图、动态图和超图等复杂图同样为图神经网络的表示学习研究带来了很大的挑战。

值得注意的是，基于构图的机器学习与基于图表示的机器学习并非是分离的，已有研究尝试将二者结合，以实现构图、图表示与下游图任务的端到端学习。

3 图机器学习应用

近年来，图机器学习在计算机视觉、自然语言处理、网络数据分析、推荐系统、交通预测和生物化学等领域取得了很多成功的应用。总体而言，这些应用呈现出三个趋势。

3.1 面向特定领域的图机器学习

相比仅关注事物性质或仅关注事物间关联的方法，图机器学习提供了更强大的建模能力，因此在特定的领域可以发挥更大作用。例如，在推荐系统中，图神经网络能够更好地整合用户与产品的属性信息及其交互信息，进而学到精准的用户偏好特征，以提升推荐效果；在链接预测中，图机器学习为融入节点和边的属性信息提供了方法，因此可以提高预测质量并完成冷启动预测任务，而这一任务仅利用网络拓扑信息是不能有效完成的。

3.2 面向复杂场景的图机器学习

传统的机器学习如分类、回归旨在学习并预测事物的性质，较少涉及事物间的关联。然而，在某些复杂的应用场景中，事物间关联是解决问题的核心。因此，需要用图建模事物间关联并将其作为学习目标。以图像描述（image caption）这类复杂任务为例，其难点是不仅要检测出图像中的语义目标，而且要理解这些语义目标之间的相互关系，最后还要用合理的语言表达出来。相比于简单的图像分割、目标识别任务，图像描述需要对图像进行更高层次的理解。类似的任务还包括自然语言处理中句法依存树的生成、知识工程中知识图谱的自动构建等。

3.3 融入知识的图机器学习

知识是由各种概念构成的。以概念为节点，以概念间的关联为边便构成了知识图谱。经过多年发展，目前已经积累了大量的领域知识图谱和世界知识。借助图机器学习，这些以图形式表示的知识可以方便地参与到学习过程中，从而提升学习方法的性能和可解释性。例如在机器阅读理解任务中，领域知识图谱可以与图神经网络模型有效结合，从而提高机器阅读理解系统的推理能力与可解释性。

除了上述三种趋势外，图机器学习也在不断地应用到新的领域，例如组合优化、程序分析和医疗健康等。

4 展望

虽然图机器学习在近些年取得了重要进展，但作为一个新兴领域，其仍然存在很多开放性的问题有待进一步探索。

从理论研究层面看，当数据间的关联作为重点考虑的因素时，传统机器学习采用的独立同分布假设将不再适用，以之为基础的传统学习理论也将不再适用，因此需要建立新的图机器学习理论。

从方法研究层面看，大部分现有的图机器学习方法本质上是将图数据嵌入到欧氏空间并在欧氏空间完成学习；然而图数据本身并非欧氏空间数据，因此需要发展可以直接处理图数据的机器学习方法。

从应用研究层面看，图机器学习将在需要重点关注事物间关联的应用场景（如电子商务、智慧交通、疫情防控等）中发挥更大的作用；同时由于考虑了事物本身的特性及其复杂的关联，将图机器学习方法用于自然科学和社会科学中大量存在的图数据，将促使新的科学发现，加快科学研究的进展。

（参考文献略）

link.springer.com/article/10.1007%2fs10994-021-05975-y

dl.acm.org/doi/10.1145/3159652.3159706

arxiv.org/abs/1312.6203

arxiv.org/abs/1609.02907

学科前沿心得篇4

在一些科学网站上早在两年前就浏览过喻伯军老师发表的《浙江省小学科学教学建议30条》，当时看到如此详尽完善的建议之后，我的心情很复杂。现在再次细读，心情依然复杂，也不知道如何来描述这种复杂的心情，兴许有欣喜，有感叹，有沉重；或许还有其他。

我来自诸暨市实验小学，从事小学科学教育已10多年，经历了《常识》到《科学》教材的变革，新课程理念的洗礼。应该说现在看到这样一份针对我们小学科学教师的《建议》的出台，第一反应心中感到无比欣喜！

说欣喜

欣喜一：《建议》的出台更加坚定了小学科学终将缓步走出边缘学科的信心，它就像一位含羞的小姑娘，以一种犹抱琵琶半遮面的含蓄妩媚之美逐渐展现他的刚阳底蕴，成为小学阶段的核心学科。这是一个原因，为小学科学角色的'转换内心感到无比的欣喜。

欣喜二：《建议》的出台即将更加规范小学科学教学课堂，更加规范小学科学老师的教学行为，给我们科学老师制定了一把清晰明朗的标尺来衡量自己的行为。

欣喜三：让我们看到了小学科学教育的希望，看到了小学科学教育的前景无限广阔。

说感叹

感叹一：师资力量的普遍缺乏，科学老师数量不能保证，导致很多科学老师都以兼职老师的身份出现，科学课的质量难以保证。

以我们学校为例，听有关人士调查我们诸暨市实验小学是全市拥有专职科学老师数量最多的一所学校。

学科前沿心得篇5

近年来，对等网络引起了信息产业界的极大关注，2000年8月成立了p2p工作组，成员包括intel、ibm和hp公司等。发展对等网络的其他主要障碍还有版权问题、网络带宽问题、管理问题和安全问题等。如何连接电话、手机和家电、工业设备等，也是对等网络需要解决的问题。国内对等网络市场从2000年开始启动。国内的应用主要有2个方向:文件共享及协同工作。在文件共享方面，国内已经有多家公司推出了自己的产品，目前主要的中文对等网络软件有workslink、ezpeer、jelawat、kuro和toperson等，还有pasp_e-school实时交互多媒体在线课堂教学软件。在未来，企业对等网络应用将是热点，主要将解决企业内部事务处理的协同、企业门户、企业虚拟专网()、远程互动和宽带应用等。国内基于对等网络技术的企业应用产品有km-server中小企业知识管理软件等。云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

这学期学院开设的前沿讲座的课程，很有幸听到了张晨曦教授对于自己在计算机前沿方面研究的讲座，让我对这些知识有了深入浅出的理解，受益匪浅。

3月24号，张晨曦教授在讲座的最开始，对计算机前沿的知识做了简要的说明，然后张教授从对等网络、soa简介、超级计算机、超级计算、云计算等几个方面进行了讲授。由于时间短暂，打算介绍大量的专业的知识是不太现实的。张教授授课的过程中都考虑到了时间限制以及我们有限的知识水平，从大处着眼，为我们大概介绍他们研究方向和内容，同时还会简单向我们介绍这些研究将来的实际意义，以及和我们软件工程专业的联系。总的来说，也许理论上逻辑上的很专业的知识，我们并没有学到多少，但张教授利用紧张的时间，就基本上将一个新的领域在我们的脑海中勾勒了出来，使我们这些死啃书本的学生也有机会现实了一把，真正了解到与生活有直接联系的科学研究。

张教授不仅在学术领域给我们打开了新的窗户，使我们眼前一亮，也为我们介绍他们在工作学习中切身的体会及经验，提前向我们预警就业道路及工作生涯可能遇到的问题。计算机前沿类讲座旨在帮助大家了解相关领域的学科前沿知识，更好地学习、思考。张教授以自己的学识和阅历向同学们展现了当今it业发展的现状以及存在的问题，引导同学们积极思考，使其收获颇多。

这就是我的心得体会，听完这个课，我感到责任重大，即使是一个点，也还有很多方面值得拓展和探索，作为研究生，研究是我们主要的工作，想要取得满意的结果和优异的成绩，我们所要做的就是倍加努力，汲取现有的知识，在新的领域开拓新的研究道路，积极探索，永不止步。

学科前沿心得篇6

为期八天的国培学习结束了，能过听课、讨论、听讲座等形式，理论联系实际，对教育技术有了更深层的理解。因此我重新认识了自我，拓展了自己的视野，并将最大限将所学的应用于自己的教学实践，现将感受最深的几点记录如下：

一、拓展了知识面曾经以为自己是一个计算机能手了，会熟练使用各种媒体了。能过学习之后才知：scienceword功能有多强大，格式工厂可以转换各种文件的格式，星空软件可以看到城市所看不到的天空，上课可在机房查阅各种资料，谷歌地图可以看到全国各地……很多很多，填补了我知识的很多空白。

二、端正了学习态度以前听课时，总是想着如何“找茬”，能过这次学习之后，让我知道，听课是学习，可以学习老师的很多方面，如老师的课堂组织能力、课堂驾驭能力、处理资料的能力、利用资源的能力等等，这些都是值得我们学习的'，至于他的“茬”已经是很次要的了。

三、计算机的辅助作用以前对多媒体的认识是代替一些科学实验，通过看、听、记等方式完成教学任务。能过学习之后，让我明白，计算机多媒体可针对一些无法实现的实验、科学知识、历史故事、尖端科学技术等方面来辅助教学它不能成为教学的主体，更不能代替一些经典的、有利于培养学生各方面能力的实验。

时间虽短，收获却很多，我必将所学与现实教学相结合，将理论应用于实践，为自己的专业成长和学生的个人成长作出最大的努力。

学科前沿心得篇7

上午，我跟随教研室钟英老师来到罗庄区二十一中学，参加了“临沂市小学科学研讨会暨小学生小发明、小制作、小论文评比活动”，下午在二十一中学的会议室里听取了刑丽梅老师执教的五年级上册《地震》、周晓静老师执教的五年级下册《我们的呼吸》、颜世萍老师执教的六年级上册《四季更替》以及吴士珂老师执教的六年级上册《弯弯的月亮》四节课，听完四节课后对我的影响很大，使我重新认识了“解暗箱”教学方法，例如《地震》一课，课文内容是不能直接感知地震的，刑丽梅老师展示了地震的课件影片、毛巾、橡皮泥、三合木板的可感知的外部情况，从而间接推断出地震的内部实质。

女老师在教学的过程中很大优势就是她的亲和力，对小孩来说是很重要的，无形之中孩子们觉得很愿意去接近这位老师。周晓静老师在授课时就注意了这一点，她始终面带微笑。本节课充分体现了“解暗箱”教学的.应用手段，通过憋气运动、呼出与吸入气体的不同、课件展示气体呼出与吸入的流程图以及呼吸系统，辅助在课堂中的两个实验上（二氧化碳使石灰水变浑浊、二氧化碳能使可燃物熄灭），使得不易理解的呼吸系统直观的摆在了学生们的面前，是教师能够顺利的完成教学任务，学生也在快乐中不知不觉的掌握了应该掌握的知识。

总之，我听完这四节课后我感触很多，包括其他们的说课以及各位老师的点评，都使我收获颇丰，我一定在今后教学工作中学习他们的优点，改进自己的不足，把科学教学工作做到细处，把孩子们引向科学的殿堂，让他们感受到科学的快乐，做一个合格的科学老师。

学科前沿心得篇8

双堡小学孔晓琴我参加了本月区教委举办的小学科学实验员培训班，通过学习让我认识到，学生对科学兴趣是学习科学最直接和持久的内部动力，对学生今后的发展有至关重要的作用，增加学生参与实验和探究活动的机会，使学生在实验和探究的过程中体验科学研究的方法，体验学生的学习乐趣，从而激发学生的好奇心和求知欲。小学科学课堂教学效率的提高，首先在于教学思想的优化，应该树立以下新的教学观念。

第一是教学活动要以学生为中心。

尽管教学活动需要师生共同参与，但在实际的`教学活动中，学生应始终处于中心地位，教师所做的一切都应该紧密同绕学生，以学生获得科学知识的需要为目标．学生是课堂的主人，课堂是学生获得知识的平台，这是教学理念中非常重要的一环，没有这种认识，就不能真正树立起有意义的创新教育。

第二是创设教学情境，提高教学艺术。

少年儿童的年龄还小，心智还不成熟，情境教学是一种符合他们心理、生理成长特点的教学方法，情境教学如果运用适当，就能取得良好的效果，否则会弄巧成拙，适得其反。因此，要结合学生的实际情况，设计的“情境”要适合学生的知识基础、认识水平、生活实际和年龄特点，使学生能弄得懂、想得到、学得会，又能激起兴趣和求知欲，受到启迪。

第三是学习过程比获得结论更重要。

教学的目的不仅是为了使学生获得某种知识的结论，更重要的是让学生经历获得知识和运用知识的过程，以此让学生们的心智得到充分发展，让他们逐渐学会怎样去发现问题和解决问题，继而进一步激发他们探索的欲望，获得创造的能力。因此，如何设计好课堂活动，使学生获得发展问题、探索问题、解决问题的丰富而真切的心智发展体验，是教学理念中的要义。

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学科前沿心得8篇