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Day 50/100 心情不好,没事做

Day 50/100 心情不好,没事做

作者: 饭饭_bms | 来源:发表于2018-05-02 21:33 被阅读2次

现在是2018.5.2,晚上9.26,记录今天的一天。

今日听课

今天上午正好听了一堂数学课,还是曾经自己班级,但是发现录播教室像菜场,没有严谨的课堂氛围,而且还有小朋友跑出来的…真难为情,曾经还教过他们一年呢…

不过在上课过程中,也总结了一些注意点:

1.任何指令,清晰简洁,而且一定是在他们动手前布置。

2.在他们练习过程中,千万别插嘴说太多,他们根本听不进去。

3.在集体活动时,注意桌面整理,以防小动作太多。

4.必要时,要严厉地整顿纪律,以及养成集体听课时的小习惯“123坐端正”等。

5.回答问题要顾及到全班同学,让所有人都有机会发言。

6.在做总结时,要清晰,明确,不能含糊带过。

今日情绪

今天依旧很乱很乱很乱,所以特地看了部电影打发时间,但是依旧觉得很乱很乱很乱很乱…心里糟糟的

今日阅读

今天在看《大数据时代》中的“样本=整体”和大数据不再追求精确性的内容。在传统的数据收集中,采用随机采样或者其他类型的样本数据来对已知的问题进行分析,这样的分析方式是比较局限的,因为如果产生了新的问题,则需要重新采样、分析,劳动重复且效率低下。而大数据时代里,对数据的全部采样,能够解决对已知问题的分析,同样,也能在未知问题出现时,及时进行分析,这样的方式大大减少了重复劳动。

但同样的,这样的便利,会使得大数据的精确性变低,开始不再追求精确的数据分析了,例如朋友圈,会用10小时前、一天前前等字样来显示发布的朋友圈时间,而不再精确到xx年xx月xx日xx时xx分的字样了,因为数据量过大,而这些特别精确的信息已经没有太大的必要了,所以在大数据中,大致确定一个方向和趋势比精确的数据信息重要。

另外,在关于大数据不再追求精确性里提到,科学家会把大量正确和错误的数据都喂给程序,让它进行学习和分析,这种方式:一是因为大数据下不可避免错误,而且错误会是常态不能完美追求正确;二是通过错误的数据信息也可以让机器学会试错,找到最终合适而正确的内容。

联系实际,在学生的学习过程中,也用过很多的“错题改正”、“找找题目的做法是否正确”等题目,目的不仅仅是让学生理解问题背后的知识内容,还有让学生能够避免在自己的解题过程中产生相同的思路,避免错误,所以正向和逆向的思考方式,能从不同的角度更好地让学习者加深对知识的掌握。

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