想想冬至
如何让一个学生主动的学习，这是一个关键的问题。而解决这个问题的方法就是运用心理学，改变以往教学模式，创新教学方法，准确把握学生心理，将心理学巧妙地运用在教学方法之中。下面是我给大家推荐的有关心理学的论文2500字，希望大家喜欢!
《现代认知心理学与物理教学》
摘 要：现代认知心理学的基本理论应用于教学研究便形成了现代认知派的学习论和教学论。该理论认为，教学的核心就是培养学生的迁移能力，教学中要重视迁移能力的培养。学生原有的认知结构对新学习的影响就是迁移，在培养学生能力的时候，重点培养学生迁移能力。
关键词：现代认知心理学 学习论 教学论 迁移
现代教学论的一个重要思想，就是教学研究必须以心理学的研究为基础。我们要突破传统的教学理论，用新的教学思想来指导教学改革，要关心心理学研究的进展。当今世界上较有影响的教学流派都是以心理学的理论为根据的。我们研究物理教学改革一方面要根据我国的国情，从实际出发，另一方面也要了解各国心理学、教育学、教学论的新发展和学习他们的新成果。本文想对现代认知心理学的理论做个简介，以期对物理教学研究与改革提供一些启示。
一、现代认知心理学简介
1.现代认知心理学的兴起
从20世纪50年代起，不少心理学家看到研究认知、智力和思维的重要性，开始了对认知心理的研究，形成了一个学派，叫认知心理学派。与此同时还出现了行为主义的心理学派。它从实用主义立场出发，只研究人的外显行为，拒绝研究人的感性认识，认为心理反应是外界刺激的函数，否认人的自觉能动性，认为一切反应都是刺激的结果，把人的心理水平降低到动物的心理水平，因而心理学内部的理论发展发生了矛盾。现代认知心理学正是这种矛盾的产物，它的产生主要原因是心理学自身发展的继承，具体表现为既是对行为主义心理学的否定，同时又是对行为主义心理学的继承发展。行为主义为了研究人的刺激反应规律，曾设想构成一种“有意识的机器”表明人的活动。现代认知心理学的核心概念，也是把人设想成机器，把人看成是有意识的计算机，认为有机体的行为不完全取决于刺激，还受目的的指导。同时现代认知心理学还继承了行为主义心理学从观察行为入手进行研究的方法，也强调了采用实验室受控制的实验观点与方法，依靠实验去类比真实世界，事先有系统地引进动因，根据反应推证出人的认知过程的规律。
2.现代认知心理学理论的基本观点
现代认知心理学认为人不是机械地接受刺激和做出反应的被动实体，而是有选择地获取和加工环境刺激的有机体。人对刺激的反应，要经过一连串的心理转换活动实现。把人的认知过程和规律用计算机进行类比和模拟，认为人脑和计算机的信息加工原则是一致的，两者都是把信息看作符号加工系统，把人的感知、记忆、思维、行动看作计算机的输入、储存、编码、输出等环节那样构成了完整信息加工系统。它根据计算机的设计程序来分析人的思维规律，认为使用科学手段主要不是去观察、改变或塑造人的外部行为，而是去分析人的认知程序结构和规律。
它之所以能取得心理学的突破性进展而受到人们的重视，是由于它冲破了行为主义对心理学的禁锢，抛弃了“凡经验不能证实其真伪的命题都是无意义的”的观点，使心理学从只研究外部行为，转向研究内部心理机制，从行为主义强调研究“没有心理”的心理学，转变到重视认识的过程研究，把研究意识与行为统一起来，认为行为完全由外界环境决定，把精神现象还原为物质现象，排除了意识成为行为原因的可能性。它认为人是主动的信息探求者，人在发生外显行为时有其内部原因，明确以研究人的认识的高级过程为对象，揭示了人的思维规律，使心理学与人们的实际生活紧密地结合起来。
二、现代认知派的学习论与教学论
现代认知心理学的基本理论应用于教学研究便形成了现代认知派的学习论和教学论。
1.现代认知派的学习论
认为学习就是认知结构的同化和顺应过程，即每个人认识世界都以一个遗传性的图式为基础。如果对所遇到的事物加以同化，就丰富了原有的图式，引起了图式的量的变化，改变了原有的图式或建立新图式，以求新的平衡，这个过程叫顺应，它将使图式发生质的变化。因此，以遗传性图式为出发点，利用同化、顺应来达到平衡，这就是学习的实质。
2.现代认知学派教学论
首先提出了影响学习的各种因素。一是学生本身的智能因素：即认知结构，智能的差异，动机与人格。二是非智能因素即情境外因：教师、教材、班集体、社会影响。这些诸多因素中核心因素是学生认知结构对学习的影响。其次现代认知派教学论认为教学的核心是培养学生的迁移能力，原理与态度的迁移应该是教学过程的核心。
三、现代认知心理学对物理教学改革的启示
在物理教学中要重视迁移能力的培养。学生原有的认知结构对新学习的影响就是迁移。物理学是研究物质运动普遍规律的学科，是自然科学的基础，因而有十分广阔的迁移天地。物理学的学科迁移已屡见不鲜，如生物物理，物理化学等。在研究方法上，物理实验方法被广泛应用，如心理实验、社会试点等。因而如今在大家都强调培养学生能力的时候，如果在物理教学中突出抓住培养学生迁移能力，比起其他学科来有更大的意义，而迁移能力又可为其他能力的形成打下基础。那么，怎样才能有利于塑造、培养学生迁移的认知结构呢?
1.改革教材，促进迁移
学生的认知结构与其知识结构是密不可分的。认知结构是从教材的知识结构转化而来的，好的教材结构有利于简化知识，以便突出那些最具生命力、最活跃、最有价值的知识，有利于知识的运用和迁移，以便充分发挥知识的功能。具体来说，物理教材的知识结构，首先要使学生把握住知识的组成与框架，以便有一个整体概念，了解其相互关系和来龙去脉，这样才有利于把握知识的发展和应用。再者，要有清晰的的逻辑关系，逻辑关系清楚，学生才可能做到扩深和展开，如全部经典物理学就是按照因果关系展开的。同时要注意方法与教学手段的体现，以上所述处理得好将会十分有利于知识的迁移，因此，如能形成一部有独特知识结构的新教材，对物理教学的改革将有重要的价值。
2.在物理教学中要重视演绎推理的运用
当前在物理教学中，人们习惯也重视从特殊到一般的推理过程，特别是实验归纳的方法。这是必要的，也有很大的作用，但它毕竟不是全部的推理方法。同样要看到，从一般到特殊的推理方法也有重要的作用，不重视演绎推理的运用和培养，就不利于学生迁移能力的培养。
3.教学中要注意促进知识的横向联系
知识的迁移既表现在纵向的迁移，也表现在横向的迁移。纵向的迁移主要表现在知识的深度上，物理教学中传统的习惯都比较注意追求知识的深度，而且认为有了深度就可以带动广度，因而有忽视知识间的联系的倾向，表现在物理教学中过于追求严密、完整和定量化，过于强调要掌握好概念、规律本身，对于它的来龙去脉，发生发展及相互之间的联系，就有所忽视。因而在物理教学改革中应该强调的是加强概念和规律之间的联系及章节之间的联系、学科间的联系与渗透，以促进横向的迁移，达到以知识的广度促进深度的目的。
4.教学中要注意培养学生认识的逻辑结构
现代认知心理学告诉我们，人的知识是分结构有规律的，同时强调人的知识也是有逻辑结构的。真正抓住物理学习的逻辑结构，知道物理学是怎样由概念、规律组成了理论体系，对于促进这种理论的迁移是极为有利的。
(作者单位：山东商务职业学院)
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0子爵绿子0
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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