课题选择培训心得体会及感悟 课题研究培训的心得体会(7篇)

我们得到了一些心得体会以后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样能够给人努力向前的动力。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。

最新课题选择培训心得体会及感悟一

本学期我们学校开展了以“小学课堂教学有效组织形式研究”为课题的教研活动，为了提高自己课堂教学中的实效性，真正做到向课堂教学要质量，本学期特制定个人课题研究计划：

一、指导思想：

当前阅读教学中普遍重视了读的问题，学生基本上在课堂上读了起来，听到了琅琅的书声。但阅读教学容易停留在较浅的层次上。阅读教学时教师有读无导，学生有读无效，从理论上讲，多读确实有利于语言的积累、感悟和理解，但多数绝不是一遍又一遍不加思考的读，也绝不是排斥教师应有的引导、指导和讲解的读。宋代学者朱熹提出的“熟读深思”符合阅读规律。“读而不思则罔”有些深奥的课文，如果离开教师适当的引导和精讲，不要说读几遍，就是读一百遍也搞不懂。我们要把握好阅读教学中的度，要有辩证的观点，而不是盲目地读、读、读。阅读教学出现效果不明显的状况，从实践层面上讲，原因主要是教师自身朗读水平不高缺乏朗读指导的方法，因此只能在一个层面上读，不能让学生读出滋味，读出情味，读出韵味来。

二、研究目的：

在阅读教学中有效引导学生读思结合，读导结合，教给方法;力求提高阅读教学的实效性，使学生在读中理解，在读中品悟，在读中体验情感，在读中掌握技巧。

三、研究内容：

阅读教学是语文教育的重心，培养学生对文章的整体感知能力，加强学生在阅读中的创造性思维训练，使之有效地提高阅读效率，关键在于读思结合的实践。在此基础上，通过对重点问题的评析与讨论，训练学生形象与逻辑思维，促进其自主阅读能力的提高，让学生在健康良好的氛围中发表自己的见解，逐步形成自己独立的思考问题与解决问题的方法论。读，是获得素材的重要手段，值得在教学实践中摸索其潜在规律;思，是阅读的灵魂，是学生从语言、表达技巧、文章结构等方面吸取营养的必备武器。

四、研究方法：

在整个语文教学过程中，读是基础。语文教师不仅要重视读，而且要研究读的指导，力求做到：指导不理性化、抽象化;重情感及变化的整体把握;不仅把读作为理解内容的手段，而且把读和品词品句、揣摩表达作用、学习表达方法结合起来。总之要做到读思结合。首先，关注“对话”中的提示语及标点符号，读出表情和语气来。

“对话”中的提示语往往提示了说话人的表情、动作及说话时的语气、语速等，因此读好对话不能忽略了提示语，还包括标点符号，他们都会提示我们该怎样朗读好人物的对话。

其次，引导学生体会感悟，读出各自的感受。

个性化的阅读是学生读出自己独特理解与感悟的阅读。课堂上应没有诸如“该用什么感情读?哪里停顿?哪儿该读重音?”的话语，而是让学生根据各自的感受来朗读，充分尊重学生的个性发展。我们鼓励学生在读中悟情，读中传情，读出自己独特的体验与感受。

五、研究阶段步骤：

3月份：

(1)学习课题组课题总方案。

(2)学习课题组子课题计划，明确研究内容。

(3)制定个人课题研究计划。

4月份：

(1)积极参与课题组开展的专题研讨课。

(2)积极参与专题研讨课的评课及讨论。写好听课感言。

(3)加强学习相关理论知识，认真做好学习笔记。

(4)撰写学生交流与合作习惯养成专题文章，注意及时收集、整理、上传资料。

(5)学习课题理论专题讲座，做好笔记。

5月份：

(1)通过课堂教学，尝试新的教学方法。

(2)认真撰写教学反思，与同伴交流，及时总结课题研究经验与教训。

6月份：

(1)参加课题组进行的课题研讨课。及时上传材料，丰富博客内容。

(2)整理参加课题理论学习的笔记，总结各项课题活动情况，写出心得体会上传个人博客。

(3)及时收集、整理课题组上课教师的教学设计、说课稿、评课内容等。

(4)撰写个人课题小结，并参加校课题小结交流。

(5)撰写课题研究论文，交流课题论文。

最新课题选择培训心得体会及感悟二

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>：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

>：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

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技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

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现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1 a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般