自考总结

本次自考运用三遍读书法和小组学习,初期了解重点,中期计时做题、交流、标记知识点并画思维导图,后期复习错题。详细介绍了三遍读书法的浏览、发问、阅读、复述、复习步骤,强调发问可提高效率,阅读要带问题,复述能自我检查,复习可巩固知识。

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本次自考中,我们在初期运用三遍读书法和小组学习来完成初步的了解本次的自考内容和要知道的重点 、难点 、和易错点。中期的时候,我们先是用番茄来计时做题和做完题后来进行组与组之间的交流。然后,将不会的知识点返回到书中查找,标记。以此来加深印象方便后期的复习。最后一步来画思维导图,和小组成员进一步商讨。后期,复习错题和用思维导图来回忆知识点。我以为,这次考试,让我收获最多的是三遍读书法和思维导图。下面我来和大家讲解一下,我是如何应用的。
  过程如下:
  浏览:这是读书的第一步,当拿到一本书后,首先以一个小组为单位,应概要地读一读该书的提要、目录,以便以该书有个大体的了解并画出大概的思维导图。方便自己以后找需要的知识点和后期的补充。
  发问:这一阶段,要读书中各章节的标题以及章节承上启下的内容,一边粗读一边提问。这样可以激发学习兴趣,促进自己的钻研。
  阅读:如果说浏览、发问敲开了书本知识的大门,阅读则是登堂入室。阅读就是从头到尾细读,对重要、难解部分反复读。在阅读过程中,要做到眼到、口到、心到、手到,也就是边读、边思考、边圈点、边画杠杠并详细的完善思维导图。要尽可能将自己原有的知识和新知识结合起来,写眉批写心得,做读书笔记。以保存“知识印象”。
  复述:即“回忆印象”,如俗话说的“过电影”。(可以小组成员互相提问)离开书本。回忆书中的内容,看自己发问 题目上否获得了正确的理解这时,可以借助思维导图的力量。这是自我检查学习效果的方法,也是巩固记忆的手段。
  复习:一般在复述后一、二天内进行,隔一段时间再重复一次,可以巩固已有的知识,又能温故而知新,从中获得新的体会。

** 关于上面“阅读”的详细讲解**

在略读的基础上,关注大小标题、黑体字或其他重要标示,并提出一些问题。这样一些问题的提出,可以使随后的阅读阶段更有目的,更有兴趣;也可以使自己的自行解答在阅读过程中得到校正和补充,从而使阅读变成一个有准备的、主动的、批评性的、时时注意的过程。“发问”不仅有助于提高独立思考、解决问题的能力,而且有助于提高学习与记忆的效率。
  阅读这一阶段必须带着问题进行深入的阅读,并积极调动各种感官,努力做到眼到、口到、心到、手到。对于专门术语要搞清楚其准确意义,可作圈点、勾画重点或提示性批评,对章首、章末的关键性文字和重点段落尤应注意,并作笔记以加深理解,增强记忆。复述即“回忆”。在这个阶段中,重新阅读,对各个部分所提出的问题试予解答,并试图合上书复述(回忆)每个部分的主要内容,进行学习和记忆效果的自我检查。这种主动的、及时的回忆,有助于集中注意力,发现尚未掌握好的难点并重点突破,同时,有助于提高记忆效率。
  复习在复述的基础上,根据问题解答满意程度和记忆程度,进行全面而有重点的复习。复习应在学习后的一二天内进行,隔一定时间还要重复进行,以巩固学习和记忆效果。
  下面是我的思维导图,方便大家作参考:
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标题SpringBoot与Vue融合的垃圾分类回收网站研究AI更换标题第1章引言介绍垃圾分类的重要性,SpringBoot与Vue技术融合的优势,以及本研究的意义和价值。1.1研究背景与意义分析当前垃圾分类的紧迫性和SpringBoot与Vue在垃圾分类回收网站开发中的应用前景。1.2国内外研究现状概述国内外在垃圾分类回收系统方面的研究现状和技术应用情况。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和系统开发的创新之处。第2章相关技术概述简述SpringBoot和Vue的技术特点及其在垃圾分类回收网站中的应用。2.1SpringBoot框架介绍介绍SpringBoot框架的主要特点和优势。2.2Vue.js框架介绍阐述Vue.js框架的基本原理和应用范围。2.3SpringBoot与Vue的融合应用探讨SpringBoot后端与Vue前端如何有效融合,提升用户体验。第3章垃圾分类回收网站系统设计详细描述基于SpringBoot和Vue的垃圾分类回收网站的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构设计,包括前后端分离的设计思路。3.2数据库设计介绍系统所使用的数据库结构设计和数据表关系。3.3界面设计阐述基于Vue的前端界面设计,包括用户交互流程和界面展示。第4章系统实现与测试详细介绍垃圾分类回收网站的实现过程和测试情况。4.1系统后端实现说明SpringBoot后端的具体实现,包括接口设计、业务逻辑处理等。4.2系统前端实现Vue前端的具体实现,包括组件开发、状态管理等。4.3系统测试与性能分析对系统进行功能测试和性能测试,分析系统的稳定性和响应速度。第5章结论与展望总结本文的研究成果,展望未来的研究方向和应用前景。5.1研究结论概括性地阐述本文的主要研究结论和系统的实际应用价值。5.2未来研究方向提出未来可能的研究方向,如系统优化、智能分类算法研究等。
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