学习的演讲稿模板汇总五篇

第学习的演讲稿模板汇总五篇学习的演讲稿篇1

尊敬的老师，亲爱的同学们大家好：

我是理学院20某某级应用化学1班的王兴兴，很荣幸有时机站在这里和大家一起谈谈我走过的大学，相对于在座的其他几位同学，如果是学习、工作、科技竞赛、实践、课余生活其中的某一方面来我做得都没有他们好，唯一觉得可以说的是我在这几个方面都有一定的收获与感悟，能够协调好自己的精力与时间，全面地开展，在这里我就谈谈在走过的路途中我是如何得到进步与提高的。

首先我提出几个问题，在刚进大学的时候，我们或多或少都会被问及这样的问题：第一个：到大学里来你是干什么的?现在作为大一的你们能否为这个问题给自己一个答案?能不能?第二：当我们知道或者意识到自己想做什么的时候，也就是有了方向，我们接下来怎么做?朝着朝阳一路狂奔，即使路边的野花有多么的漂亮也不去理会?是这样吗?最后：在你狂奔的路上问题也不少啊，哪天学习又紧，工作也迫在眉睫，朋友们也在这个时候想起你啦，你能不学习?能不工作?能不义气?不能啊，这时你该干嘛?很简单嘛——该干嘛干嘛。

问题完了，同学们在思考，我也在思考，思考我曾经遇到这类问题时我是怎么做的，现在该怎样和大家一起分享。

大一第一学期，我沉默了一学期，也就是什么也没做，没人知道会有我这个人存在，就像晒干了的茶叶，蜷缩着。下学期，开始把局部精力投放到工作上，在工作中找到乐趣，做任何事都不会觉得累和烦，踏踏实实地去完成每一件事，即使是一个小细节，也从不马虎，记得大二上一次，统计学生成绩，在EXCRL里面做，那时EXCRL不太熟练，只能慢慢来，一个一个输入，一个一个计算，计算一遍检查一遍，两个表格做到半夜很晚。不是因为第二天急需要表，而是在面对一件事情的时候，我有一种提前去完成的冲动，事情都不要等到截止了才匆匆忙忙地赶，结果错误百出。后面的工作中我组织了很多活动，期中包括运动会，晚会，各种学院比赛和竞赛等等，由于工作比拟认真负责，也被评为学校的优秀学生干部。对于我这个过程也就像是茶叶泡在了水里，慢慢地舒展开来。

到了大二，生活开始丰富起来，学习课程不见少，实验每周做两门，在这期间我参加了挑战杯和全国大学生数学建模竞赛，奖没获多少，可我却是在这上面受益匪浅，我做挑战杯的时候，我和班上两个同学一组，每天除了上课就待在实验室，待了一个月的时间，那段时间中毒不少，数据每天测三四次，定时侧，每隔六个小时，一天测四次，那就是早晨6点，中午12点，下午6点，晚上12点，这样也可以防止和上课的冲突。有时候早晨起床校园里一个人都没有，连吃早餐的地方也没有，早餐一般是晚上准备好的面包，晚上回去寝室同学都睡下了，只能“偷偷地〞洗漱然后爬上床躺下，躺下后再总结一下一天的实验，想想哪里有没有问题，有没有遗漏什么。做实验整个的思路得我们自己去想，还得和同学讨论交流，中间我们还因为一些实验细节，争吵过，有一次甚至差点放弃实验，当然最后实验是继续的，不仅如此我们之间消除矛盾，能更好地合作，关系也得到稳固。通过实验改变了我的许多观念，各方面能力也得到了训练。在后面的数模中，我是和其他学院我的两个好朋友一起做的，同样收获了不少。

对于学习，正如我上面问及的问题，到大学里来你是干什么的?用我们老师的语调来答复就是：你是学生，你的任务还是学习，对吧。只要明白这样一个道理，你在学习上就算是成功了一半，剩下的一半就是你能否有方案高效率地学下去了，对于我自己，现在在每个月初我都会写下这个月的学习方案，然后对应分配到每周的方案，每一天也有一定的要求，不过综合各方面原因我是拿不了国家奖学金的，只能拿个国家励志。

课外生活中，刚进大学的时候，我给自己下了一个任务，每两周看一本书，什么书都可以，根据自己的兴趣爱好定，问同学借、图书馆借、自己买的，我看书的兴趣也会在一段时间一段时间地改变，因此看书的种类也就比拟多，包括经管类的，宗教、哲学、教育学、中外的文学和小说，还有一些名著。虽然是理工科男生，不过我一直都比拟喜欢的还是哲学和文学。同学们在大学里有资源有时间就可以多看看书，最好少玩一会游戏，我电脑里是一个游戏也没有的，我认为那样是太浪费时间了，不过对于局部同学，可以适当去玩一会，但一定要把握好一个度。

我的经历也就这样，希望亲爱的同学们能在自己的大学里答复好前面的几个问题，在以后的大学生活中走得自然、顺畅。这里我就冒昧地提出三点小建议：

首先，大学就是要使自己的大学生活大起来，生活得充实，丰富多彩，路边的野花该采还得采哈。

其次，有效地安排时间;有效运筹时间是一种可以学习的技能。善用时间的人往往有一些好习惯，例如拟定长短方案，以比拟实际的观点安排自己的时间和方案，还有一点很重要就是有效地利用时间休息。

再次，切实定下重要方案完成的期限;把重要方案分成几局部。这样的好处是：1使事情变得比拟容易处理;2每完成一小步，你就有成就感;3更容易跟踪自己的进度;4可以防止超之过急(在短时间内做完一大堆事情)或到最后一分钟才匆匆赶工。

然后，特别是作为我们学生一定要培养起团结合作的精神，一定要有集体荣誉感，在我看来一个即使个人再优秀，但是脱离了集体，他还是失败的。

最后，借用王国维的三境界与亲爱的同学们共勉："昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。"此第一境界。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。〞此第二境界。“众里寻他千百度，蓦然回头，那人却在灯火阑珊处。〞此第三境界。三句话的意思大家自己多多理解。

谢谢!

学习的演讲稿篇2

大家好，今天非常快乐、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开展。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，比方下棋、推理，比方说可以去做路径规划等等。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。在之后大家又有一局部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。也就是说在60年代人们的那些假设有一局部是正确的，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忆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应，这个反应不一定是现在得到，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20某某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局部的调节，把一局部不正确的知识去掉，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，这种偏差就可以表达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，对大局部的数据都有用，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，在上面这一局部是一个领域已经训练好的模型。那么在一个新的领域，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，你只需要一小局部。我们之所以能做到这一点是我们可以把大局部的模型给迁移过来，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，可以到达万亿级，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答复这个问题，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，如何能到达这一点?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。

如果我们到达了迁移学习的要点，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bayesianprogramlearning，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。其他的局部，需要很多例子的那一局部可能是参数、统计，这一局部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，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效劳重要的客户，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效劳。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，今天的人工智能的开展完全在工业，人工智能的开展也应该一局部依靠大学，一局部依靠工业。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开展的一个方向。

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3

老师们、同学们：

大家新年好！我是初三〔3〕班的陈天麒。今天我讲的主题是《时不我待勤奋学习》。

作为初三的学生，再过128天就要参加中考了。中考是绝大多数同学必须经历的，也是年少的我们人生中一次最重要的抉择。既然是必经的、最重要的，那不如早点做好准备，坦然面对！事实证明只有实力超群，才能坦然面对，而要做到实力超群就必须以分秒必争之精神，认真过好128天中的每一天，特别是在学校里的85天的每一天。下面我就以我上学期后半学期的学习为例，谈谈平时认真学习的重要性。

在上学期的后半学期里，我突然觉得只要考试前拼命半个月就能考好，在这样的思想支配下，于是乎就降低了对自己的要求。老师虽然及时发现了我的问题并找我谈心，但我听不进老师苦口婆心的奉劝，认为班上那些平时非常抓紧时间学习的同学是因为不够聪明才需要这么用功学习，自以为是的认为自己只要随便用功下就能考出好成绩来，因而一再错过了大好时光。一眨眼，期末考试来临了，等我开始拼命学习的时候，发现有很多知识是一知半解的，更有一些知识是一窍不通，因为死要面子，有不懂也不及时请教老师，就在这样的状态下考完了期末考试。等成绩出来时，我是那样的悲催——差得连我自己都想象不到，而同时发现班上那些拼命学习的同学成绩好得我都不敢相信。这使我明白：初中学习主要靠的是勤奋，真的是“一分耕耘，一分收获〞。我的惨痛教训充分证明了平时抓紧时间学习的重要性，千万不要有“临时抱佛脚〞的心理，否那么下一个失败的就是你。唐代文学家韩愈说：“业精于勤而荒于嬉，行成于思而毁于随。〞当代伟大的数学家华罗庚也说：“聪明在于勤奋〞。不管是我的失败经历还是伟人的谆谆教诲，都告诉我们一定要勤奋学习。所以我在这里大声呼吁：同学们，时不我待，勤奋学习吧！初一、初二的学弟学妹们不要以为时间还长着呢，一眨眼很快就要毕业的。

海涅说：“春天不播种，夏天就不生长，秋天就不能收割，冬天就不能品尝。〞而我更衷心希望同学们在“春天〞这个美丽的季节里更勤奋地播种，这样在这个马上到来的“夏天〞里就能收获颇丰，惊喜连连！

我的演讲完了。谢谢！

学习的演讲稿篇4

尊敬的老师、亲爱的同学们：

你们好！

首先，我代表二年级全体任课老师对大家的到来表示热烈的欢送，感谢大家在百忙之中能抽出珍贵的时间来参加今晚的家长会。单从这一点就可以看出你们对自己子女的关心，对我们学校工作的支持，对我们教育工作的最大帮助。为什么这么说呢?因为我觉得家长会的真正意义在于给孩子鼓励，在孩子们心中，来参加家长会，也就是对他们的关心，对他们的爱，他们会感到无比骄傲、幸福。

那么这次家长会的主要目的也就是让我们坐在一起共同来关心了解孩子的学习情况，希望通过这次家长会能够使这些孩子把学习成绩提高上去，到期末尽可能取得满意的成绩。

孩子是我们的希望，在座的各位家长都希望自己的孩子有长进，但只恨自己帮不上忙。我发现有的家长对孩子太严厉，把打骂当作教育;有的家长那么不管不问，称之为自主开展，其实是放纵溺爱。那我们学校、家长在教育孩子方面有哪些需要共同努力的方面呢?

一，真正关爱孩子

现在的孩子都是父母手心里的宝，平时父母经常买些礼物送给孩子，可是他们除了礼物之外，其实更需要父母的爱。

(一)把你的时间留一点给孩子

1，每天花一定的时间与孩子交流。抽出一定的时间陪孩子。时间的长短并不重要，但是每天要花一定的时间坐下来，问问孩子学习的情况，和孩子交流思想，沟通情感。

2，每天花一定时间和孩子玩耍。不一定要在空闲时，你在做家务时也可以和孩子玩“猜谜语〞等游戏，这样既不影响你做家务，又让孩子在快乐中积累了词汇，岂不一举两得

3，和孩子一起外出。节假日带孩子一同去户外散步，上街购物，去公园赏景，有条件的带孩子出去旅游，参观。拓宽孩子的视野，陶冶孩子的性情。

4，和孩子一起看书，看电视。陪孩子看一些有益于他们身心健康的书和电视节目，并相机交流观后感，培养孩子的鉴赏能力。

(二)，把你爱抚送给孩子

每一个人都希望得到掌声受到表扬，尤其是孩子。其实我们每位家长也有这样体会……每一个孩子都有成为一个好孩子的欲望，家庭教育就应该让孩子找到“我是好孩子〞的感觉。事实上，我们要对孩子的缺点多一些宽容与赏识，多用开展的眼光看待他们，帮助孩子分析落后的原因，提出应对的策略，你一定会发现“那只杯子里的水越来越多〞。当孩子获得成功时，你就应该及时的给予鼓励与表扬。

根据孩子的年龄，让他们适当参与你的工作，他们会对你有所帮助，并分担你的工作。所的孩子都喜欢与大人接近，并做大人的“事情〞。让他参与无疑是对他最大的信任。他会做得比其他任何一件事情都认真。。

二，真正关心孩子的学习

一说到关心孩子的学习许多家长一定会说我是很关心的，我每天都问孩子有没有做作业，在学校表现好不好，那是不是真正的关心呢我看未必。也许有的家长会说，题目我自己都不会，叫我怎么教?面对这些情况，家长应当怎样辅导孩子呢?首先是热情支持。父母对孩子学习上的支持是多方面的，比方在家里给孩子创造一个良好的学习环境。看电视时，尽量控制音量，不干扰孩子学习;孩子学习用的文具，书籍要给他们随时添置。同时在生活上注意孩子的衣食住行，使孩子时时感受到父母对他们的关心。

其次是认真催促。由于孩子的自控能力差，父母心要的催促不能忽略。当遇到孩子放学后把书包一扔就去玩，或一边做作业一边看电视时，父母就应劝导孩子，把孩子的注意力引导学习上来。

第三是仔细检查。并不是所有的父母都能看得懂孩子的作业，但也要仔细检查孩子的作业本，因为作业可以反映出孩子的学习情况。如果发现作业马虎潦草，乱涂乱画，甚至不完成作业，父母就要及时追问原因，要求孩子重新做好。这样，可以逐步培养孩子认真严谨的学习态度和良好的习惯。

第四是积极配合。有些父母认为自己不懂，由学校去教好了，这种态度是不对的。正确的态度应是主动，经常地与老师联系，了解孩子的学习情况，倾听老师的意见，把孩子在家中的学习情况告诉老师，并根据孩子的特点和短处，采取相应的措施，帮助孩子学习好的功课。

一、习惯培养。良好的习惯是成功的保证。因此，我们强化对学生进行良好习惯的培养。习惯包括生活习惯、卫生习惯、学习习惯等。而良好的学习习惯那么包括作业习惯、听课习惯、阅读习惯。在这里，我希望你们给孩子多一份关心，关心他们的学习。贪玩是孩子的天性，大多数孩子缺少自我控制能力，所以希望你们平时多催促孩子认真完成家庭作业，培养他们良好的作业习惯，写字姿势。我们要让学生静得下，活得起，帮助学生养成每天读书的习惯，扩大他们的知识面;多关心他们的生活，个人卫生。有些孩子的卫生习惯不好，不刷牙，不剪指甲，希望你们催促他们勤换衣、勤洗头、勤理发，让孩子学会谦让，学会文明礼仪，做个讲文明、有礼貌的现代学生。孩子一旦养成良好的行为习惯，将有益终身。

二、思想教育。孩子是一张洁白无暇的白纸，他们要在这张纸上描绘出七彩的未来，但这期间需要家长、学校，乃至整个社会的教育和关心，把他们培养成爱集体、爱他人、爱学习、爱劳动、爱钻研的品德高尚的人。有许多人在问：我们怎样才能在孩子身上培养出健康的个性和品质?在这里我用一位观察者的话答复大家：“让一个孩子和一对适宜的父母在一起，这个孩子永远就不会走上邪路。〞

三、平安教育。由于我们很多家长都忙于工作，没有时间接送孩子。那么我希望家长应注意孩子的平安，