做然后知不足——由导师制想到的

导师制下的教学相长

虽有嘉肴,弗食不知其旨也;虽有至道,弗学不知其善也。是故学然后知不足,教然后知困。知不足,然后能自反也;知困,然后能自强也。故曰:教学相长也。 (《礼记.学记》)

这段古文的意思是:

虽然有美味的鱼肉,如果不去品尝就不知道它的味美;虽然有最好的道理,如果不去学习就不知道它的好处。因此,只有先去学习才能知道自己知识的缺乏,只有教了别人之后才能知道自己对知识还理解不清。认识到了自己知识的不足,然后才能反过来要求自己;知道了自己对有些知识还理解不通,然后才能自己努力。所以说:教和学互相促进,教别人也能增长自己的学问。

提高班的“导师制度”是一次新的尝试,更是锻炼我们的一次很好的机会。自从带了九期的学生之后,心里五味杂感,做一个老师不容易,做一个好老师更不容易。只能说“做然后知不足”。

在与九期的学生打交道的这段时间里,最大的感觉就是良好的交流和沟通能力是很有必要的。学习过程中肯定会出现低谷和山峰。学习兴致高的时候应该告诉他们什么该学习,什么不该学习,什么应该学的深入,什么应该一带而过。

这段时间尤其感触很深入,因为所带的学生都很爱学习,所以出现贪玩的时候比较少。但是在跟他们交谈的过程中,能够了解到谁在“真心实意”的学习,谁在“蒙混过关”。对于那些“蒙混过关”学习的学生要怎样跟他们沟通?说的重了人家有怨言,说的轻了都还不知道说自己呢。

其次,因为是刚刚接触vb知识,作品展这段时间了解到了vb的强大无比的威力,自己掌握了一个小技术就想炫耀一番,这种自满的心理是很有必要的,因为这个阶段正是填充他们自满心理的时候。

有些人往往不愿意学习,不愿意学习当然就与未知领域接触的少,也就不知道未知领域有多么宽广,自然就不会感觉到自己的不足,反而以为自己很有知识。正如井底之蛙,不愿意跳出井口,不知天高地厚而自鸣得意。

作为九期的导师,我们有着双重身份:既是他们学习上的老师又是他们生活上的长辈,能够帮助学生解决咋学习,生活,心理等方面的困惑,并进行适当的指导。在这方面关于九期的上次作品展预演我们八期的做的很不好,所以作为导师的责任感应该加强:

关于引导学生方面我们一要承认学生之间的个性差异,善于发现个性;接着就是要跟自己的学生实行亲情化原则,不能让他们感觉到特别明显的上下级的关系。建立平等的师生关系,尊重自己的学生,和学生成为好朋友,多找时间和他们沟通交流,及时制止他们在学生或生活中产生的那些不良的行为,帮助解决他们表现出来的困惑,让他们慢慢和自己成为好朋友。最后是不能图一时之快,学习要遵循循序渐进的原则,学会在挫折中成长。

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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