摘抄:教育就是教育(张楚廷)

本文探讨了教育的真实含义,引用康德、罗素等人的观点,强调教育的目的在于培养独立人格而非工具,以及教育对于社会的重要性。

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      曾经我们把教育说成是上层建筑,又曾经把教育说成是生产力。把教育说成是工具,服务的工具,为经济服务,为建设服务,为政治服务。其实,我们把教育看走样了。

     无论按中国词典的解释,还是西方的解释,学校都不是做官的地方,学校本应没有官。学校不是官场,官场却在学校有了市场。

     教育究竟是什么呢?

     康德说:“人的目的是‘做人’,而‘人只是依靠教育才能成为人’”。教育是让人“尽早地使自己受理性的指挥”。

     罗素问:“我们的教育应当旨在使头脑充满可直接实际应用的知识,还是使我们的学生获得其本身有益的精神财富?”,他对此作出回答:“学生应当视为目标而不是工具”,“我们为自己渴望美好的东西”。

     杜威说:“教育即生长”。

     雅斯贝尔斯说“教育即生成”。“所谓教育,不过是将文化遗产教给年经的一代,使他们自由地生成,并启迪其自由的天性”。

     保守和超越是教育的一对孪生姐妹。一方面教育要随时回首过往,随时守护我们的精神家园而不能随波逐流;另一方面,教育又要随时瞻望未来,随时为我们更美好的明天去思索,随时要仰望不能只看着脚下。

     一个没落的社会,需要依附性的人格,相应地,也就需要从属性的教育。一个合理的社会,则会尊重独立人格;一个先进的社会,会培育和强调独立人格, 相应地也就需要有独立个性的教育。也唯有具备独立个性的教育,才能有效地培育独立人格,从而使人和教育一起实际地成为社会万物的尺度。

        当教育真的就是教育自己的时候,我们确实可以豪迈地说:教育是太阳底下最壮丽的事业!

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
内容概要:该论文针对新型电力系统中非线性负荷和分布式电源接入导致的电能质量扰动识别难题,提出了一种结合优化广义S变换(OGST)和混合输入神经网络的方法。OGST通过自适应选取高斯窗函数参数保留扰动信号的幅值和频率特征;混合输入神经网络分别处理原始时间序列和时频矩阵,融合两种特征后识别扰动类型。实验表明,该方法在26种扰动类型的仿真数据上识别准确率达99.77%,在实际电网信号上达到92.5%,优于传统单一输入神经网络。论文还提供了详细的代码实现,包括优化广义S变换、电能质量扰动信号生成、混合输入神经网络模型构建及训练流程。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电能质量监测、信号处理和深度学习感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统中的电能质量监测,特别是智能变电站和新能源电站的并网检测;②通过OGST和混合输入神经网络,提高对复杂电能质量扰动的识别准确率和鲁棒性;③支持实时处理和边缘计算部署,满足工业场景的实时性和资源限制要求。 其他说明:该方法不仅在理论上创新,而且在实际应用中表现出色。通过参数优化和混合输入架构,能够有效应对不同类型的电能质量扰动。此外,论文还提供了完整的代码实现和实验验证,便于读者复现实验结果并应用于实际项目中。
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