无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。写范文的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。
全党大兴调查研究之风发言提纲篇一
9月16日，来到共中开的第一节推磨听课，也是在师傅面前展示的第一课。上完课后，我感触良多。
上课过程中发生了一点小插曲，班级电脑在上课开始和快结束时死机了两次。遇到这样的突发状况，我很快做出应变，把ppt上将要呈现的材料口述出来，并引导学生去发言，解决了当时的尴尬局面。在以后的教学中可能我们还会遇到类似的突发事件，随机应变，沉着冷静，才是上策。作为一名教师，不但应该拥有广博的知识，而且还必须具备驾驭课堂的能力。
接下来，我想谈一谈上课之后对这节课的一些思索。
一、成功之处：
1、由“一封求助邮件”导入。激发学生探究问题的兴趣，效果比较显著。学生能在邮件中产生共鸣，注意力一下子集中到了课堂上。并且邮件中的问题在整节课学习完后会重新给学生探究，运用这节课的学习内容，能顺利解决问题，进一步树立了学生学习思品课的自信心。
2、对于初中学习新特点的探究采用小组合作的方式让学生参与到课堂中来。用表格进一步明确任务，小组活动有的放矢，给学生提供了良好的合作指导，让学生在讨论中自主找寻到了学习的新特点，而不是老师的灌输。
3、在“学会做学习的管理者”环节，通过多种教学手段（案例、游戏、歌曲）使学生在轻松的课堂氛围中学到知识，并提高了学生的思维能力。
4、在本节课中，能切合学生实际去指导学生，真正让学生能学以致用。符合思品课教学的“三贴近”原则，贴近学生、贴近生活、贴近实际。如学习计划的制订、自主学习的`实际操作等。
二、尚待努力的地方：
1、小组讨论时，由于时间和学生合作学习效率不高，致使讨论不够深入充分。究其原因，有以下几点思考：
（1）这与教师能否充分地指导有密不可分的关系。因此，在讨论合作学习中，充分地引导将会极大地提高学生自主、合作学习的实际效果。
（2）这与小组讨论的规则制定也有关系。在各组中应明确人员分工及任务，并责任到人，如讨论小组中可设纪律组长、记录员、汇报员、资料搜集员等。
2、最后一个环节的教师教学风格探究活动可明确讨论具体问题，以指导学生的思考交流，避免偏题的情况。
全党大兴调查研究之风发言提纲篇二
随着互联网的普及，网络学习已经成为现代教育的重要组成部分。作为大学生，我也参与了在线学习，其中包括学习通平台。学习通网络学习让我们可以充分利用网络资源，获取更加全面的知识。在学习通网络学习的过程中，我收获颇丰，也遇到了一些挑战。接下来，我将分享我在学习通网络学习中的体验和心得。
第二段：学习通网络学习的便利性
学习通网络学习的优点在于，时间和空间上的自由度很高。在学习通平台上学习，不必担心时间上的局限性，学生可以自由安排时间来学习。此外，学习通平台的学习资源很丰富，学生可以按照自己的兴趣和需求选择学习内容，从而优化自己的学习计划。
第三段：学习通网络学习的挑战性
纵然学习通网络学习有很多便利性，但是也需要我们克服一些挑战。其中，最重要的挑战，就是需要我们保持学习的动力。因为学习通网络学习不如传统的课堂授课那样具有实体的分心作用，学生容易陷入学习的令人沮丧的孤独中。因此，需要学生不断呼吁自己，坚持自己的学习目标。
第四段：学习通网络学习的互动性
学习通平台的另一个优点是，学生可以随时参与到一些令人兴奋的互动性活动中。在学习通平台上，教师和学生之间的互动不断增加，让我们可以充分利用互联网的优势，分享和交流意见。同时，还可以结交更多志同道合的朋友，一起努力学习。
第五段：结论
总的来说，学习通网络学习对我来说是一次很好的学习机会，让我能够更加有效地学习。和传统的学习方式相比，学习通网络学习有很多的优势。虽然也存在挑战，但经过我的实践，我发现只要坚守学习目标和提高动力，所有的困难都可以克服。希望未来有更多的同学可以充分利用学习通网络学习的机会，获取更多的的学习资源，实现自己的梦想。
全党大兴调查研究之风发言提纲篇三
随着互联网技术的日益成熟，网络学习已经成为了许多人学习知识的重要方式。学习通是我国开展网络教育的重要平台，通过学习通我收获了许多知识和经验，今天我想和大家分享一下我的学习通网络学习心得体会。
第二段：学习通平台的介绍
学习通是我国教育部门主导的网络学习平台，集合了全国各大高校的课程资源，提供了丰富的网络在线学习课程、考试和证书颁发等服务。这个平台涵盖了许多学科领域，比如语言学习、管理经济、计算机科学、艺术文化等，无论是从个人学习的需求还是从职业发展的角度考虑，都非常适合。
第三段：网络学习的优点
网络学习有着自己独特的优点。首先，它能够方便很多人的学习，只要有网络就能随时随地进行学习。其次，网络学习的学习内容更加丰富、可定制化，特别是针对一些特殊的学习需求，网络学习所提供的知识资源更为广泛。此外，网络学习的教材资源也更加现代化、互动化和个性化。最后，网络学习的成本比较低，大多数内容都是免费提供的，可以有效的降低学习成本，提高学习效率。
第四段：我的学习通体验
我的学习通体验非常棒，通过学习通我学习到了很多我想学习的内容，比如Java编程、商业英语等。这个平台的课程质量非常高，教师和讲师都非常专业、耐心，而且教学方法也非常丰富多样。而且学习通的课程资料也非常详细完整，每门课程都提供了学习参考书和习题，同时还提供了丰富的在线交互形式，可以方便学生和教师互动交流。除此之外，学习通还提供了便捷的证书认证和考试系统，使得我的学习成果得以得到更好的体现。
第五段：总结
总的来说，学习通提供了一种非常便捷、优质的学习方式，让我在工作和学习中受益匪浅。充分发挥网络教育的特点，学习通对普及高质量教育作出了重大贡献，同时也为国人的职业发展提供了良好的学习平台。在未来的日子里，我将继续利用学习通这个平台，不断学习、提升自己，为今后的职场发展打下更加坚实的基础。
全党大兴调查研究之风发言提纲篇四
新学期伊始，我系团总支学生会的日常工作也有序的开展起来。为了能够更好的配合我系把常规的工作做好，现学习部将本学期的主要个工作计划归结如下：
1认真做好系里的考勤工作，严格按照考勤制度执行，协助配合各班信息员做好学生的考勤，做到“公正公平”。
2要求各班信息员在每周日的晚上及时把本班的考勤状况递交到系办公室，易使学习部同学及时汇总.统计出来，并配合体育部同学做好晨操汇总，同时将考勤情况存入电子档案。
3为了加强同学们对晚自习的重视，并且让同学们有足够的学习时间，每晚将组织人员对晚自习进行检查并做好汇报。
4每周统计好的考勤将于次周周一在1号教学楼宣传栏中通报，同时为了使各班班主任及时方便的了解本班的考勤信息，学习部将把每周的考勤信息公布在机电系的博客上。
5为了提高各班信息员对考勤工作的热情，学习部将会对信息员进行评比，并给一定的奖励。
1、大学和高中的学习有很大的差别，为使07级新生尽快适应大学生活，及早正确的为自己定位，避免走弯路，举行新生学习经验交流会，由老生向新生介绍经验。这也是学习部每个学期工作的重点。具体计划另附。
2、年是奥运年，提倡全民奥运，为了让大学生对奥运深入了解，让同学们更加重视北京奥运，学习部将在4月份中旬举办“我与北京奥运”的主题知识竞赛。
全党大兴调查研究之风发言提纲篇五
深度学习作为人工智能领域的一种重要技术，其在图像识别、自然语言处理等方面取得了很大的突破。在我学习深度学习的过程中，我深刻认识到其强大的学习能力和广泛的应用前景。同时，我也发现了深度学习的一些挑战和不足。在这篇文章中，我将分享我对于深度学习的学习心得体会。
在学习深度学习的过程中，我首先被其强大的学习能力所吸引。相比于传统的机器学习算法，深度学习可以通过构建深层神经网络来实现更复杂的学习任务。通过多层的神经网络结构，深度学习可以实现对于大量和复杂数据的高级抽象和表征。例如，在图像识别领域，深度学习可以通过学习大量的图像样本，来实现准确识别物体的能力。这种强大的学习能力使得深度学习在各个领域都有着广泛的应用前景。
然而，深度学习也存在一些挑战和不足。首先，深度学习的训练过程需要大量的数据和计算资源。深度神经网络中有大量的参数需要进行学习，而这些参数的训练需要大量的样本数据和计算资源。在实际应用中，这些数据和资源可能并不容易获取，从而限制了深度学习的应用范围。此外，深度学习的模型结构很复杂，解释性较差。由于深度神经网络的结构复杂，一些深度学习模型往往被视为“黑箱”，很难解释模型内部的运行机制和决策过程。这给模型的可解释性和可信度带来了一定的挑战。
在学习深度学习的过程中，我也发现了一些应对挑战的方法和策略。首先是增加数据的方法。数据对于深度学习来说非常重要，而且数据越多，深度学习模型的性能通常越好。因此，我们可以通过收集更多的数据，或者通过数据增强的方法来扩充数据集。其次是优化模型结构的方法。深度学习模型的结构和参数设置对于模型性能的影响非常大。我们可以通过改变模型的结构、调整参数，或者引入一些先进的网络结构来优化模型的性能。另外，我们还可以利用迁移学习的方法来解决数据量不足的问题。迁移学习可以利用已有模型的知识和参数来加速和优化新模型的训练过程，从而提高模型性能。
总结而言，学习深度学习给我带来了很多启示和收获。深度学习的学习能力和广泛应用前景让我对于人工智能和机器学习充满了信心。与此同时，深度学习也存在一些挑战和不足，如数据和计算资源的需求、模型结构复杂等。然而，通过不断的学习和实践，我们可以探索出一些有效的方法和策略来解决这些问题。深度学习的学习心得让我更加深入了解了人工智能领域的发展和挑战，也让我对于未来的学习和研究有了更多的期待和希望。
总的来说，学习深度学习是一项艰巨但有意义的任务。通过掌握深度学习的基本原理和方法，了解深度学习的优势和不足，以及掌握应对挑战的方法和策略，我们可以更好地应用深度学习技术，推动人工智能的发展，实现更多的创新和突破。