2022年摘要分析与心得体会模板

1、第7页共7页2022年摘要分析与心得体会模板摘要：今年_月，我有幸参加了_省师范大学对_省数学骨干教师培训班的培训，经过学习，使我受益匪浅。我的教育思想、教学观念、等都得到了更新，而且我的教学方法、教学手法、教育教学策略也得到了很大的提高。这次培训的内容相当丰富，有_省师范大学许多专家教授的现场讲座，能拥有此次学习机会，实在值得珍惜。非常感谢_师范大学领导对我们_教师的关爱，给我们创设了共同交流学习的平台。现就将本次培训后的心得体会总结如下：关键词：支点；有效教学；先学后导；渗入一、思想灵魂得到了洗礼多年的教学历程，使我已经慢慢感到倦怠，我已不知从什么时候开始，就老是爱抱怨现在的学生难教难管矣

2、，却把教师的职业当成了一种谋生的职业。所以对待教育教学工作常带有厌倦感，心态老是失衡。可通过这次培训，听了各位名家的故事，他们那曲折的人生历程，勇于克服磨难的精神，使我的心灵受到了震憾，灵魂得到了净化，思想认识得到了提高。让我能以更宽阔的视野去看待我们的教育教学工作。让我学到了更多提高自身素质和教育教学水平的方法和捷径。“爱”是教育的支点，我们知道了怎样更好地去爱自己的学生，怎样让我们的学生在更好的环境下健康茁壮地成长。二、加强学习，促进专业化成长教师要想给学生一滴水，自己就必须具备一桶水。但要想学生永远取之不尽，用之不尽，教师就得时时给予补足，专家的讲座就充分印证了这句话。他们用渊博的科学文

3、化知识旁征博引给我们讲述深奥的理论知识，讲得通俗易懂，让我们深受启发。面对着一群群渴求知识的学生，使我深感到自己责任的重大以及教师职业的神圣。让我对如何进行有效备课和上课指明了方向。特别是教师们对教学中的困惑和争论，更让我体会到了进行终身学习，促进教_年小学教师资格全攻略每日一练历年真题模拟测试章节知识点师专业化成长的必要性。冰冻三尺非一日之寒，我们教师只有不断地学习，不断地完善，不断地提升，才能满足社会的需求，才能适应世纪的挑战，才能胜任教师这一行业。三、有效课堂的建构通过认真地学习，使我对如何有效备课和上课有了全新的认识。面对着新课程、新理念，我们教师就得更新教育教学观念，采取新对策实施有

4、效教学，跟上时代发展的步伐。有效课堂教师要坚持做到先学后导，把先学后导贯穿于课前、课中、课后，并要以建构主义教学为基础，遵循学生认知规律，从学生已有的知识基础经验出发，帮助学生找准新旧知识间的切入点，让学生的思维产生碰撞和冲突。抓住新旧知识之间的转化关系，这需要教师创设真实的情景来互动。教师设问题，学生生成问题，教师引发讨论，使整个课堂的学习活动充满生机活力。有效教学要把评价渗入课堂。教师要使知识问题化、问题能力化，要实现这一目标教师就必须与学生共同建立起知识的桥梁，形成合作、探究解决，并以问题为核心，以学生为本，该如何创设和谐的课堂或情境。指导学生的学习是要科学化，训练的问题是要目标化，内容

5、的评价要全面真实化。一系列的问题教师都必须进行全面的思考与评价。四、积极参加市的_活动和听市优秀老师的观摩课培训期间，有专家教授的知识讲座，还有市举行的数学骨干教师的观摩课，教师们的教学思路相当清晰，环节严谨，重点突出，过渡自然，教师在教学时设计习题，激发学生的学习热情，让学生懂得数学生活中的广泛应用，体现了新课改的理念“人人学有用的数学”。贴近学生的学习生活，学生更乐意接受。培训已拉下帷幕，而我觉得只是一个开端，不过这次培训也使我补足了元气，添了灵气，焕发出无限生机。2022年摘要分析与心得体会模板（二）正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需

6、要一种工具来满足从数据中发现知识的需求。而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为。“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的。人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现(kdd)”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。由此而产生数据挖掘的定义。从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表

7、示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进。2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析。当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种

8、方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析。通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是_有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。由上可见，数据

9、挖掘和数据分析虽然概念上层次清晰，作用上分工明确(数据分析主要以上数理统计为主，数据挖掘主要是挖掘算法为主)。但很明显的是，数据挖掘必须借助数据分析的有关方法来挖掘出有效的，对目标应用有意义的模式和知识。或者可以说：数据挖掘也可以是数据分析的一种。在这样一个信息迅速膨胀的时代，数据挖掘和分析都与大量数据打交道。两者都离不开一种_年代后期兴起的一种高级数据分析技术：数据仓库和联机分析处理。3、数据仓库数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。为便于决策，数据仓库中的数据围绕主

10、题_。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称作联机分析处理(olap)。数据仓库有以下四种关键特征：面向主题的。数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、供应商、产品、和销售_。数据仓库_决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理。因此，数据仓库通常排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。集成的。通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定，编码结构，属性度量等的一致性。时变的。数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构都隐式或显式地包含时间元素。非易失的：数据仓库总是物理地分离存放数据，这些数据源

11、于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并发控制机制。通常，它只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据访问。4、分类及算法分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而极大增加了商业机会。分类算法主要有决策

12、树归纳、贝叶斯分类、使用if-then规则分类、神经网络、支持向量机等。5、聚类分析聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。常用的算法有：划分方法。k-均值算法，k-中心点算法。层次方法：层次聚类算法、平衡迭代归约和算法、chameleon(变色龙)、基于密度的方法：dbscan算法，optics算法，denclue算法。基于网格的方法：sting(统计信息网格)，clique6、广泛应用作为一个应用驱动的领域，数据挖掘融汇来自其他一些领域的技术。这些领域包括统计学、机器学习、数据库和数据仓库系统，以及信息检索。数据挖掘研究与开发的多学科特点极大促进了数据挖掘的成功和广泛应用。数据挖掘已经有许多成功的应用，如商务智能，web搜索，生物信息学，卫生保健信息学