数学学习中的记忆与理解

数学记忆与数学理解在数学学习中的重要性随着新课程改革悄然发生着变化.对数学记忆和数学理解进行了细致分析,指出数学学习中记忆仍然是重要的,但要科学记忆,数学学习重在理解,理解是不断对知识进行建构的过程.对数学记忆和理解的关系进行了剖析,不可孤立看待记忆和理解,从系统观看,二者交织相融,相互促进.新课程改革中,数学记忆和理解应同时并重.     

论记忆与数学学习

数学记忆是数学能力的组成部分,它和数学学科的特点有关,主要是指概括内容,形式化结构和逻辑模式的记忆。在学习中,要想达到事半功倍的效果,需要注重对数学记忆能力的培养,同时要掌握数学记忆的技巧和规律。文章就记忆与数学学习的关系谈了看法。     

浅谈数学记忆能力的培养

解决数学学习中＂什么都想记,什么都记不住＂这个矛盾,就要利用数学规律,培养学生形成良好的记忆品质,真正提高教学质量。     

结构与记忆--兼论化学学习方法

1 物质结构与性质认识、记忆的关系 学生在化学学习中普遍存在着“化学缠”的问题,即学生并非根本不会,但是总觉得模糊不清,头绪不明。这种现象反映出学生对化学学习既缺乏科学的方法,又缺乏对化学学习规律的整体认识。实际上中学化学教材中,物质结构理论像一根红线贯穿教材始终。结构决定性质,性质反映结构,存在、制备、用途又反映出物质     

数学学习中的理解障碍及其对策分析

在数学学习活动中，理解是首要的．而陈述性知识的相应缺乏、调动或选择了不相称的认知图式以及部分过程性知识的学习脱离了数学情境，都会给理解带来障碍。补充相应的陈述性知识、帮助学生选择相称的认知图式和展现数学知识的数学情境．能有效的促进数学理解。     

数学教育中的学习方法教育

从教学重点、素材来源、方法例示等方面论述了数学教学中学习方法的培养．     

论数学学习理解观

传统的学习心理学一直把对学习结果的掌握等同于实际的学习过程。从哲学解释学角度看，数学学习过程本质上是理解的发生过程，同时也是意义生成的过程。     

英语学习过程中的语篇理解与记忆

连贯是语篇的主要特征,也是理解的基础,如何以获取的信息为线索构建语篇连贯是理解的关键.语篇理解离不开语境,从语篇推导语境可以利用词汇间语义关系的线索建立认知语境、激活图式.理解和记忆有着密切的联系,理解是记忆的前提,同时语篇理解对工作记忆造成巨大的负担.运用语篇理解策略可以加速语言处理提高英语学习效率和质量.     

数学学习中的兴趣培养

作为学生的见证者和引路人,身为数学教育工作者的我们,如何才能让教育更亲近学生、回归童年,是摆在我们面前的一个最为重要的课题。开展数学活动,激发学生的兴趣。尊重学生的生活经验,一起感知数学的魅力。     

指导学生运用好记忆的规律

记忆是学生进行思维活动的基础,在数学教学中要重视理解记忆。     

学习记忆神经机制研究方法与进展

学习记忆作为脑的最基本高级功能之一,其认知和神经机制的研究目前在我国处于炽热阶段,分子神经生物学同行为学、临床神经科学和认知神经科学的有关技术同时或实时的结合起来,将是研究学习记忆机制的必然趋势。本文对学习记忆的神经机制研究方法及研究进展作了概述。     

词汇记忆谈

外语词汇学习的主要问题是词汇记忆。事实证明讲究词汇的记忆技巧比机械记忆要有效得多。本文调查了在三种不同条件下的词汇学习：（1）把新词与已知词进行词形和语义双重联系；（2）进行纯语义性质的词汇联系；（3）使用惯用法。结果表明条件（1）占有优势，也就是说加强把新词与已知词之间的词形和语义联系的训练会有助于新词的记忆。     

英语学习过程中的语篇理解与记忆

连贯是语篇的主要特征,也是理解的基础,如何以获取的信息为线索构建语篇连贯是理解的关键。语篇理解离不开语境,从语篇推导语境可以利用词汇间语义关系的线索建立认知语境、激活图式。理解和记忆有着密切的联系,理解是记忆的前提,同时语篇理解对工作记忆造成巨大的负担。运用语篇理解策略可以加速语言处理提高英语学习效率和质量。     

记忆在学习中的重要作用及其培养

记忆在学习中是非常重要的,记忆是一种学习方法、是一种好的学习习惯、是一种学习能力、是一种智慧。记忆力可以通过后天良好的教育、训练、培养来提高。记忆可分为主动记忆被动记忆,这两种记忆的培育都是孩子记忆力培养的主体。同时,记忆分为初级、次级和高级三个阶梯,不同阶段要求不一样。     

关于数学理解性学习的思考

数学理解性学习是学生在理解基础上的数学学习，是一个不断建构良好数学认知结构的过程．灵活迁移是评判数学理解性学习的核心要素．数学理解性学习是一个动态的过程，要求积极主动的高级智力参与，具有创造性的本质．我们可以通过实施变式教学、引导学生进行反思、加强数学知识的结构化与系统化、注重数学交流等措施来促进学生数学理解性学习．     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。     

学习与记忆

学习和记忆不是单一独立的过程。学习是获得新信息的过程，而记忆则是将学到的知识加以保留的过程。记忆可以分成两类：一类是陈述性记忆，是对人、地点和事物相关知识的有意识的获得，它发生在高度进化的脊椎动物脑部，主要是问脑结构中；另一类是非陈述性记忆，是