2006年河北省高校教师资格考试试题[部分]

本文提供2006年河北省高校教师资格考试的部分试题,包括《教育学》和《高教心理学》两个科目的简答题及论述题。涉及高校教师的任务、教育方针构成、高校教育科研内容等教育学核心知识点,以及教学效能感、先行组织者、大学生思维发展等高教心理学关键概念。

2006年河北省高校教师资格考试试题[部分]

《教育学》
简答题
1、高校教师的任务
2、教育方针的基本构成
3、高校教育科学研究的内容
4、社会本位价值观
5、高等教育的政治功能
论述题
1、如何建立良好的高校师生关系
2、教师主导作用与学生主动性相结合


《高教心理学》
简答题
1、教学效能感对教师行为的影响
2、什么是先行组织者 及其内涵
3、大学生思维发展的基本特点
4、创造性与人格的关系
5、大学班集体的特点
6、科学探索教学模式的理论基础
论述题
1、教师教学监控能力的发展
2、如何利用学习迁移规律提高教学效果和教学效率

 
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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