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大一工科学生热力学知识的深度学习研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
RESEARCH ON THE DEEP LEARNING OF THERMODYNAMICS KNOWLEDGE OF FRESHMAN ENGINEERING STUDENTS
作者:
张玲;陈玉洁;黄致新
作者机构:
[张玲; 陈玉洁; 黄致新] 华中师范大学物理科学与技术学院
语种:
中文
关键词:
热力学;深度学习;工科学生;学习研究
关键词(英文):
thermodynamics;deep learning;engineering students;learning research
期刊:
物理与工程
ISSN:
1009-7104
年:
2022
卷:
32
期:
2
页码:
60-64
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
摘要:
深度学习注重知识的联结和迁移,有利于提高学生的学习质量。因此,本研究基于深度学习理论,通过问卷调查和个案访谈相结合的研究方法对大一工科学生热力学知识的深度学习质量、学习效果进行量化和质性研究。研究发现大部分学生处于热力学的深度学习水平,具有较高的学习质量和显著的学习效果,且学生的热力学学习具有个体差异性。基于这些研究结果,在提高大学物理的深度学习水平方面,我们建议教师注重引导学生的思维建构、关注学生的知识基础和兼顾学生的个体学习特点,进而促进学生的深度学习。
摘要(英文):
Deep learning pays attention to the connection and transfer of knowledge,which is conducive to improving the quality of students’learning.Therefore,based on the theory of deep learning,this paper uses the research method of questionnaire survey and case interview to analyze the deep learning quality of freshman engineering students’thermodynamics knowledge.It is found that most of students are in the deep learning level of thermodynamics,with high learning quality and significant learning effect,and students’thermodynamics learning has indiv...

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