学习的演讲稿模板集锦8篇

1、学习的演讲稿模板集锦8篇祝你成功！学习的演讲稿模板集锦8篇 学习的演讲稿 篇1 大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天我给带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天人工智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来解释，那么首先人类对人工智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜索来研究人工智能，比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。

2、那么他们有一个很强的假设，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发现这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大家又有一部分人着力于研究能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算法被研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是

3、说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的，我们确实可以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。紧接着的阶段是，知识就是力量，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不同的媒体我们会获得很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，我们就可以赢得像这样一个电视大赛中的人机对战。这个之后，刚刚芮勇博士也深入的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处，其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一

4、个数据，同样就可以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来只能解决一些玩具型的问题，非常小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind，把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得很多强化学习所需要突破的瓶颈，就是状态的

5、个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的游戏，这个游戏的影像是输入端，输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确，到最后会获得一个反馈，这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破。我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改正，然后一个一个迭

6、代。这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从60年代到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的这种努力并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的

7、某种结合，比方说多一点搜索，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学习，可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是对人类有用的。这里我要特别提到一点，我们并不是找到了最后的目标，这也是在不同的人工智能、强化学习，等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我学习，至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子，中文是永动机器学习，就是说这个机器不断的在网上爬一些网页，在每个网页里面都学到一些知识，把这些知识综合起来，变成几千万条知识，这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到

8、上是随着时间，知识量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了，因为知识会自我矛盾。这个时候就需要人进来进行一部分的调节，把一部分不正确的知识去掉，让它继续能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象，就是自我偏差，这种偏差就可以体现在这种统计学的一个重要的概念，就是我们获得的数据也许是一个有偏数据，我们可能建了一个模型，对大部分的数据都有用，但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例，如何来处理我们训练数据和应用数据之间的偏差，这个是我们下一步要研究的内容。一个非常有希望的技术叫做迁移学习，比方说这个是在深度学习的模型上，在上面这一部分是一个领域已经训练好的模型。那么

9、在一个新的领域，如果这两个领域之间有某种联系、某种相似性的话，我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习，你只需要一小部分。我们之所以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来，我们人有这种能力，但是我们在做这种数据迁移的过程中，我们一定要牢记把这种有偏的数据偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的知识迁移，比方说我们可以让一个计算机来读很多文字，这样的一个计算机去识别图像，应该比没有读这些文字，直接去学习图像来的要容易。这个就更像我们人类的学习。这种学习也离不开从下到上，从粗到细这样的一种特征的选择。所以我们又得到另外一个概念，就是特征工程。深度学习给我们的一个有力

10、的工具是能够自动的进行不同层次，进行大规模的新特征的抽取和特征的制造。那么这种特征在搜索引擎、广告系统上面，可以达到万亿级，也就是说这个已经完全不是人类所可以控制的级别了。那么智能在这样的级别上才可以产生。但是现在人工智能仍然有一些困境，比方说如何能够让人工智能来深层的理解文字，有一个著名的类似于图灵测试的比赛，深层次理解文字，这个是在自然语言上问一些有歧异的问题，计算机如果要能正确的回答这个问题，那个模型不仅仅理解这些文字，而且要理解深层的背景文字，要理解周边的文字，有很多文化在里面，如何能达到这一点?也是我们需要解决的。同时深度模型还可以把它反转，成为一种生成膜型。它不仅可以去对数据做一个

11、决策，它还可以自己产生数据，可以产生新的数据。比方说这个是Google的一些研究员把一个深层模型里面的感知最深刻的那些图像给描述出来，结果是这样的，就非常有趣的生成膜型。刚刚讲的不同数字格式之间，文字和图像之间，如果在深层实际上它们的区别已经消失了。那这样我们就可以对图像去问文字的问题，甚至对文字去问图像的问题。这样数据的形式也就不重要了。如果我们达到了迁移学习的要点，我们想问下一步是不是可以把所有人类经历过的这些学习的任务给沿着时间轴串起来，能够让机器向人一样的，它的学习能力，它的智能在不断的增长，随着时间。那么它所需要学习的努力程度，样本数也是逐渐减少的。这个也是我们在努力的一个方向。另外

12、最近发表了一篇文章也说明了迁移学习的重要性。这个文章叫做bayesianprogram learning，这是从一个例子就能学会，我们知道深度学习是千万个例子的。实际上它用了我们过去没有涉及到的概念，就叫做结构，如果我们了解了一个问题的结构，那么这个结构的一个具体的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是参数、统计，这一部分我们实际上可以通过迁移学习来学习。也就是说整个这个圆就圆满了，就是一个闭环了。同时人工智能的应用也不仅仅是在图像方面，这里的一个例子是亚马逊的仓储机器人。亚马逊的仓储机器人是在一个很大的空间，这些机器人会把这些货架，每个货架上面都有不同的货品，

13、把这些货架偷到工人的面前，让工人从货架上面拿所需的货品到箱子里面，然后快递给客户。为什么是这样呢?因为现在的机器人技术在选择，从货架上选择物体还远远不如人的熟练程度，但是它在路径规划，在机械的启动、抬起、放下已经超过人了。所以亚马逊的就很聪明的把机器的优点和人的优点结合在一起，变成一个新的商业模式。如果过去建一个仓储在支持这个城市亚马逊所有的物流的话，需要三个月时间，他用了这个把所有的传送带拆掉，变成机器人以后只用三天时间，这个收益是非常巨大的，也就是我们可以借鉴，可以拓展的一个经验。下面要讲的，不仅在机器人，在图像识别，实际上在我们的生活当中，人工智能已经深入了。这里举的一个例子是我和我的一

14、个学生戴文渊，建的一个公司，第四范式，这个公司可以让过去在金融领域只能由人来服务重要的客户，由人工智能来把这个能力拓展到几千万人，让每个人都享受到优质的金融服务。这是一个非常大的工程。它背后的技术就是机器学习，我们所熟知的深度学习、知识学习、强化学习。最后我要说几点，我们看到这么多人工智能的努力，人工智能的有失败的时候，有成功的时候，我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能的成功离不开高质量的大数据，但是并不是未来的人工智能的成功一定需要大数据。那么我们下面要问是不是在未来有小数据也可以让人工智能成功，这就是今天我觉得在大学里面应该做的一个研究，在工业上大家还在开疆拓土，利用大数据的

15、优势在发现新的应用利于。第二个，就是要培养出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法，这个也是我们今天在大学里面需要努力的一个方向。当然这些都离不开计算能力。所以从这几点上来看人工智能的努力也不是像有些人说的，今天的人工智能的发展完全在工业，人工智能的发展也应该一部分依靠大学，一部分依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的培养，小数据的研究。那么大数据的开疆拓土更多的应用，和更多的计算能力，确实来自于工业。所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。最后我要说一点，就是说我们应该说已经了解很多深度学习了，这个可以作为我们昨天的一个成就。那么今天我们在刚刚开始去获得强化学习的一个红利，那么

16、这个可能还不是在很多的领域得到应用的，但是我要告诉大家的是，强化学习比大家想象的要更有用，比方说它不仅仅是在围棋或者是在计算机游戏上。在金融，在我们日常生活当中，甚至在教育上，机器人的规划都离不开强化学习。那么这些应该说都是富人的游戏，也就是说只有富人才能有这么多的大数据，有这么多的计算量去支持深度学习和强化学习这样的实际应用。那么我们明天要看到的应该是迁移学习，因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面，使得千千万万的人都能够受益，也就是说人人都能享受人工智能带来的红利。我今天讲到这儿，谢谢大家。 学习的演讲稿 篇2 尊敬的老师们，同学们：大家好！今天，我要演讲的题目是快乐的学

17、习，快乐的成长！我们常听到这样一句话，叫“学到老，活到老。”学习是伴随一个人终身的事情，尤其是对于我们学生来说，我们的任务就是学习。让我们好好想想，如果没有学习，就不会有传载中华民族悠久历史的方块汉字，就不会有蒸汽机、电灯、电话的发明；如果没有学习，人类将永远生活在愚昧和黑暗的原始社会中，也同样没有了大科学家牛顿所站立的巨人的肩膀；如果没有学习，也就没有今天先进的科技与我们幸福的生活。也许有的同学心里默默的在想，学习，哎，我一天到晚最怕的就是学习，学习很枯燥，也很乏味，是一件痛苦的事情，更谈不上快乐了。可是，同学们，你可知道，在炮火硝烟的战争中，有多少与我们医院打的孩子，他们没有教室，没有学习

18、，哪怕有个学习的地方，也每天都提心吊胆，还必须有人站岗放哨，以防敌人发现；你可还知道，当年为了集中营里可爱的小萝卜头能学到知道，难友们与敌人作了多少次斗争；你可知道，可怜的小凡卡为了看书，被狠心的老板打过多少次；你可知道，为了在艰苦的环境中保护教科书，张指导员付出了生命的代价，孩子们席地而坐，以日月为灯，以石板为桌；你可知道，为了能够进入学校学习，现在还有许多生活中贫困山区的孩子把自己捡破烂的钱作业学费面对这一切，面对他们，我们又有什么资格去说我们学习是痛苦的呢？再看看我们现在的学习环境，宽敞明亮的教室，优美安静的学习环境，各式各样的学习工具，一应俱全的教科书，呕心沥血的老师，还有精心呵护我们

19、成长的父母，我们还有什么不快乐的呢？语文与历史课可以让我们体会到祖国的深远文化，数学课可以锻炼自己的思维，音乐课可以尽展自己的歌喉，体育课可以健康我们的体魄，科学课上我们可以去认识大自然的奥秘，社会课上可以尽览世界风情民俗在不断地学习中，我们的知识越来越丰富，我们的素养在不断地提高，我们在逐渐成为社会的合格公民。当然，我们也只有认真地学习，细心的学习，学习对于我们来说，才是快乐的。我们不应该把学习看成是差事，不应该去敷衍它，只有想去学习的，才会学到真正的知识，才会真正体会到它的快乐。让我们再温故我们敬爱的周总理说过的这句话：“活到老，学到老。”同学们，让我们快乐的学习，快乐的成长，让我们从今天

20、开始认认真真地学习，在学习中体会真正的快乐。我的演讲完毕，谢谢大家！ 学习的演讲稿 篇3 老师们，同学们：大家好！很高兴能够站在这里为大家演讲。今天我演讲的主题是快乐学习。作为一名和大家一样为自己的未来不懈奋斗的高中生，我能够体会到大家现在的心情以及来自学习生活上的压力。也许许多人会消极地认为我们的学习状态又晦涩又阴霭，学习任务繁重又枯燥。但换一种心态，甩开那些无聊的抱怨和焦虑，以微笑的姿态仔细思索一番，其实学习中的快乐无处不在。当我们睁开惺忪的双眼，沐浴在新鲜的阳光中，大跨步走进学习圣殿时，这种希望不就是快乐吗？当我们埋头疾书，在文字与数字间游刃有余时，这种自豪不就是快乐吗？当我们站起来的次

21、数总比跌倒的次数多一次时，这种满足与成就不就是快乐吗？学习的过程并不缺少快乐，缺少的是寻找快乐的心态。期中考试迫在眉睫，复习任务“目不暇接”，我们不仅要保持一颗平静的心态，而且要在短时间内将学习效率达到，那么，我们当然还要讲究方法。孔子尊崇因材施教，我们学习的方法也是因人而异，有的人思维能力强，便不适合走“笨鸟先飞”埋头题海的道路，他们需要不断给予自己更高更强的要求，让自己的羽翼更丰满，并且不能满于现状。有的同学思维较钝，一时无法明白学习中的道理，但我们所要面对的山峰一直都那样高，只要多付一点，结果都会一样，并且不断付出的快乐是其它人无法体味的。适合各自的学习方法需要我们在积累学习经验的基础上

22、总结合成。找到适应的学习方法，我们的学习便可以事半功倍。谈到考试，那我们必须谈一谈诚信的问题。诚信，是人类一种具有普遍意义的传统美德，是中华民族源远流长的思想精髓。孔子曾说过“人而无信，不知其可也”。就是说如果一个人不讲诚信，轻率时待自己的言行，那么，他便失去了做人的其它权利。可见，诚信代表了一个人的行为准则，生活中有许多诚信因素，但现在与我们最贴近的便是考试诚信，我校大部分同学在这方面做得十分优秀，但仍有不和谐的因素存在。我们面临的不仅是质量检测而且是一次诚信考试，希望我们每一个人都会为自己交上一份满意的答卷。一份平和的心态，糅合适合自己的方法，我们的生活、学习没有理由不成功！当然，我还要给

23、予每位同学我的祝福，不求每个人都考高分，但求大家都可以在考试中发挥正常的水平，达到自己的目标！谢谢大家。 学习的演讲稿 篇4 有人说：“不同的大学有着各自的辉煌。”的确，迈进校门时我便感受到，历史的悠久让校园透着浓浓的书香气，花红草绿又为我们平添了一份温馨。学者鸿儒往来于此，更让学校有了一层厚重感。在次学习，我感受到了淡定，执着。新的面孔，新的道路，一切都是陌生，陌生即未知，然而我有信心，用自己的努力，创造一个辉煌，打造一个奇迹。“一沙一世界，一花一天堂，把握手心里的就是无限。”大学生活是我掌心的财富，然而我也知道时间像流沙，一去不再，为了不让大学生活淡然无色，我要用心勾勒每一笔。可以平凡但不

24、可以平庸，知识是心灵活跃的音符，学校为我们提供了如此好的条件，我定会潜心学习，涉猎群书，用知识丰富自己。但我也明白，大学与过去的任一时期都不同，它并不是要求我们要一板一眼的学习，而且还要积极的参加活动，所以我会去尝试，挑战自己的极限，挖掘自己的潜能。大学不是终点，而是一个起点，我渴望登上更高的平台，所以我会坚定不移的学习。我最喜欢的一句话是“一切机会都是留给有准备的人的。”我们留下的每一个脚印都是我们成长的足迹，相信四年，我会有所改变。亲爱的同学，我们天南地北相聚于此，相信我们会结下深厚的友谊，用我们的努力为我们的学校付出。 学习的演讲稿 篇5 第一我觉得要想学习好先得对学习感兴趣。俗话说：“

25、兴趣就是最好的老师。”有了兴趣才会对学习有动力，自然会越学越好。第二，要想搞好学习，必须掌握好正确的学习方法，学会融会贯通，举一反三，这才是最重要的。在学习当中，我们的脑子里必须有三个字“为什么”！牛顿被树上掉下来的苹果砸到，他问了个“为什么”，于是他发现了万有引力;瓦特看到开水后，壶盖跳了起来，他问了个“为什么”，于是他发明了蒸汽机，所以说聪明的人懂得说;智慧的人懂得听;高明的人懂得问。最后就是一定要勤奋，这是最重要的，连爱迪生都说“天才需要百分之九十九的汗水”。也许上面我说的很抽象，具体下来就是上课要认真听课，注意要多独立思考，不懂就要问，要锻炼自己的思维能力。要认真细致地做好老师布置的作

26、业，决不能马虎。还有的是，要做好笔记，课前最好预习，先对课文有初步的了解，这对于接下来的课能更容易地吸收。课后也要进行复习，巩固好老师所讲的知识，打下坚实的基矗古人曾曰：“温故而知新，可以为师矣。”不也是这道理吗？最好要注意劳逸结合。只顾着死读书是没有用的，要让脑子适当地放松一下才行，比如打打球，听听音乐，看看电视新闻等。以上这些是我个人的学习体会。毕竟学习是因人而异的。但我相信一分耕耘自有一分收获，付出汗水才会收获硕果的！我也会加倍努力，争取在下一次考试中成绩更上一层楼。最后我想说“你再强也不要和别人比，你再弱也要和自己比，你挑战过了自己，把以前的自己比下去了，你就会收获比别人强。” 学习的

27、演讲稿 篇6 孔老师曾经说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”首先，我要明确一点，比起学习精神而言，学习方法本身就是下位或者说是次要的东西。学习精神就是指良好的学习态度和饱满的自信心。今天是学习方法的讨论会，那我就主要说一下我的一些学习方法。我认为在课上我们应该怎么做就没必要说了，这个老师们每天不是讲一遍两遍，如果连课上自己应该干什么都不知道，那我后面讲的内容也就没必要去考虑了。什么是好的学习方法？ 严格的说就是适合自己的、有效率的学习方法。它是符合学习者自身特点，并与学习内容紧密相连，可以高效率地完成学习任务、达成学习目标的措施、手段和办法。注意，一定要符合学习者自身特点。任何想要照

28、搬他人的学习方法，以期迅速提高学习效率的想法和做法都是不切实际的，极其错误的。一个总的原则是，不盲从、不迷信，绝不可以走别人的路，那样会让自己无路可走的。虽说每一个人的学习有他自己独特的风格，但肯定有一些具有普遍意义的方法。首先，学习需要有一个相对安静的、良好的外部环境；其次，在学习内容的安排上，必须先易后难、先慢后快；在复习的时间安排上，我们要按照艾宾浩斯“遗忘曲线”所揭示的规律，遵循先多后少、先密后疏的原则；在学习时我们还需要同学、伙伴间相互的支持和鼓励，始终保持积极向上的、乐观自信的心态，等等。这些只是确定了我们学习的一个方向，怎么走就要看自己的了。我首先要强调的是“学习效率”。我们知道

29、效率和时间是成反比的，没有较高的学习效率，我们就要比别人多付出一倍甚至两倍的时间，这是学习中最忌讳的事。怎样才能提高学习效率呢？关键就是要静下心来，一定要做到专心致志，不要在学习的同时干其他事或想其他事。一心不能二用的道理谁都明白，可还是有许多同学在边学习边听音乐。或许你会说听音乐是放松神经的好办法，那么你尽可以专心的学习一小时后全身放松地听一刻钟音乐，这样比带着耳机做功课的效果好多了。然后再说一下时间安排。我觉得应该充分利用好早上的时间，不是指到学校以后的那几分钟，而是早上在家的那段时间。早上的学习时间以半小时为宜，重点应放在背诵上。这段黄金时间学习效率应该是最高的，可用在睡觉上做出的梦也是

30、最美的，一分钟也可以是一个好梦，我都可以理解。能不能用好这段时间就要看大家有多少毅力了。中午的时间应该用来休息，最好是睡上一觉。晚上学习时间不可太长，这只是对极少数同学说。对于大多数同学来说，现在的问题是学习时间太少。效率再高，没有时间也是不实际的。虽然我不赞同晚上到十一二点，但我觉得到十点钟也是应该的，也就是说晚上所学的时间至少应该和在学校上课的时间差不多，大约四个小时，而且一定要有很高的效率。不管对谁来说，学习都是枯燥的，这种耐力只能在平时的学习过程中积累。对于时间的利用，我有以下几点建议：1。突出重点，不要平均用力。这就首先要对自己和所学课程有一个全面的认识。所谓重点，一是指学习中的弱科

31、或成绩不理想的课程或某些薄弱点；二是指知识体系中的重点内容。2。长计划，短安排。要在时间上确定学习的远期目标、中期目标和近期目标。在内容上确定各门功课的具体目标。3。对自己要有时间限制。可以把所定目标分成若干个部分，对每一部分限定时间，这样还不会产生疲劳感。4。计划要留有余地。“好脑瓜不如烂笔头”，养成良好的笔记习惯，能够准确、清晰、简练地笔记本身就是一种良好的学习方法。即使没有老师，抄读法本身也是一种不错的方法，在我学习的经历中，有许多学习中的难点都是在一边抄写一边思考的过程中解决掉的。自己编格言警句、人生妙语，经常拿出来读一读、想一想，对于提高语言能力大有好处。如果你能够为教材编写一本经典

32、例、习题，或者为自己编一本错题集，这对于学习的帮助实在不逊于请了一个好老师。有一点，就是我们在课上除了十分重要的内容以外，不必记很详细的笔记。如果课堂上忙于记笔记，听课的效率一定不高，况且你也不能保证课后一定会去看笔记。课堂上所做的主要工作应当是把老师的讲课消化吸收，适当做一些简要的笔记即可。课下对笔记做详细的总结和归纳也有利于对所学内容的进一步理解。影响一个人智力水平的因素有观察力、想象力、记忆力、思维力、创造力等，因此，学习的方法自然也就包括观察方法、想象方法、记忆方法、思维方法和创造方法，我们应该根据自己不同的思维特点、不同的知识水平和个性特征，不同的学习内容和学习目的采用不同的学习方法

33、。往往是那些最具个性的方法才是最棒、最好的学习方法。 学习的演讲稿 篇7 大家好，今天我想和大家谈谈我的学习心态。我不是成绩很拔尖的学生，但觉得自己的成绩还可以，在此把一些学习心态与大家共同分享面对学习，我们经常感到束手无策，不知道究竟该怎么办，学习方法。勤奋。天资着方面必不可少，但还有一方面也十分重要，那就是经常反省自己。上学期，文晓红老师带课的时候提出让我们在每天的日记后面简要记载自己当天的学习情况，那时，无知的我们只是应付差事，乱写一气，现在想起来，老师让我们那样做不是让我们每天反思自己吗？反省自己，在反省中提高听课效率，在反省中探索适合自己的学习方法，在反省中发现自己的问题以便改正。另外要说的就是带着压力上路，小学时，我的成绩在班里70多个同学间总是数一数二的，但小考的意外失利使我丧失了信心，后来在新的班级里面对新的挑战，适度的压力使我有了前进的动力，才使得我在初一年级成绩稳步向上。还要提到的一点就是要自信，学习中必然会有许多挫折。坎坷，只有自信勇敢的面对，才能砍除荆棘。这次期中考试临考前，老师让我们在家做了一份练兵题，（没有任何限制，查资料都可