怎样刷学习通次数_小组合作学习具体怎么做

怎样刷学习通次数，小组合作学习具体怎么做？

小组合作学习怎么做，需要注意什么？

我将从两个方面来回答这个问题。

一、小组合作学习过程中学生和老师都会存在一些问题

学生存在的问题：

（1）个别同学不预习，不参与，作业不上交， 小组成员各行其事，不愿发言，合作性差；

（2）讨论时闲聊，或所说内容与学习或讨论的知识无关；

（3）小组内讨论不充分，小组代表发言的内容并不是小组内合作的结果，而是自己个人的观点；

（4）作业（导学案）写完之后，没时间讨论，仅是对对答案，没有真正的合作；

（5）学习不主动， 讨论合作不好，没有行成讨论的氛围，效率不高，讨论时只有形式,没有实质性结果；

（6）小组讨论与发言成了小组内最优学生的一言堂，学习较差的学生不敢发表自己的意见， 也不敢发言。

教师存在的问题：

（1）教师设计的导学案中的问题过于简单或过难，不适宜小组合作讨论；

（2）教师未留给学生思考的时间就宣布"合作学习开始”，不到两三分钟就叫停， 小组还未真正进入合作学习主题，这样的小组合作学习不但达不到合作学习的目的，而且很容易挫伤学生合作学习的热情，养成敷衍了事的不良习惯；

（3）教师对学生的发言不是点拨， 而是不放心学生的听课效果，做再重复的讲解，这样既挫伤了发言学生的积极性，又培养了听课学生的惰性，不但没有提升课堂效率，反而降低了课堂效率；

(4)教师对小组交流缺少评价或评价不当，评价时偏重于对学生个体的评价，忽略了对小组集体的评价；

(5)偏重于对小组合作学习结果的评价，忽略了对学习过程与方法的评价,教师很少对学生的学习态度、 学习习惯、参与程度以及创新意识、实践能力进行评价，特别是很少关注那些平时性格内向、少言寡语的学生。这种不公正、不全面的评价极易挫伤学生参与合作学习的积极性、主动性， 更不可能很好地发挥“评价促进发展”的功能。

二．应该注意的事项

1.科学组建合作学习小组。

学习小组的组建是合作学习活动顺利开展的前提。组建学习小组，教师要对学生的分组进行认真研究设计，使各个小组总体水平基本 一致，以保证各小组开展公平竞争。小组一般遵循“组内异质，组间同质”的原则进行，由4〜6人组成；分组时不仅要求从学生的年龄特点和思维特点出发，而且在构成上要求小组成员在性别、个性特征、才能倾向、学习水平、家庭背景、 社会背景等方面存在合理差异，以便学习时发挥各自的特长和优势。小组建成后，还必须要求每个小组中的成员相互友爱， 坦诚相见、民主平等，体现小组的团队力量和精神。

2.指导学生进行合作，合作学习的前提是自主学习，因为没有很好的自主学习，也就没有合作学习，只有在独立思考的前提下，才或许发现问题，进而通过合作学习解决何题, 或通过小组合作仍解决不了的问题，在课堂上通过在老师的指导下共同解决。

3.教师可首先做好学困生的思想工作，鼓励他们积极动手，大胆发言，勇于说出自己的意见，即使说错了也要说出来；在组内安排他们优先发言，让学困生先说岀最容易的解题策略，使他们体验成功的快乐；第三，要求他们认真仔细地听取别人意见，听完再动手操作；第四，教师课间指导时，应重点指导学困生学习，了解他们的学习思维状况，帮助他们解决困难。

4.教师要解放思想，大胆放手学生，相信学生，给学生思维的空间，真正成为小组合作学习的组织者、引导者、参与者，而不是替代者。

学习大数据难吗？

大数据这个词在互联网行业中的热度持续走高，各大互联网公司都将大数据纳入战略规划中;国务院和报告中也多次提到“大数据”，将大数据上升为国家战略;最近发布的13个新行业中，大数据工程技术人员也在其中。由此可见，大数据在未来的互联网发展中有着不可估量的作用。大数据为什么这么火呢?以今日头条、小红书、抖音等大热的APP为例，通过大数据算法，给用户推送他们关注的内容，能够更快实现爆发式增长。各大电商平台也通过大数据分析，精准定位，大大提升了消费者购买率。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

让我们来了解一下，大数据需要学习哪些技术?

1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础;

2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;

3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;

4、Avro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型;

5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库;

6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;

7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;

8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;

9、Redis——key-value存储系统;

10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;

11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;

12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;

13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;

14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;

15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;

16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;对于没有基础的人来说，学大数据难吗?

如果是计算机专业的学生，学大数据相对来说还是有一定基础的，会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业，想学大数据的话，到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的，想要学习大数据，难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月，要想在这短短的时间内学有所成，要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理，那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。

当然，除了个人的努力之外，选择好的培训机构也是十分关键的，这决定了你在这段时间内的学习是否有效、有用。建议在选择培训机构时，一定要多方面了解该培训机构的资质，不要随意听信宣传而导致误选，毕竟学习成本高，只有真正学到知识了，花费才是值得的。

学习通考试能考几次？

看你们老师是怎么设置的了，比如我们的选修课，在学习通考试一共有三次机会，但是期末考试就没有三次机会。

由教师登录设置。教师在开考前把考试设置为多次反复考即可。学习通是基于微服务架构打造的课程学习，知识传播与管理分享平台。它利用超星20余年来积累的海量的图书、期刊、报纸、视频、原创等资源，集知识管理、课程学习、专题创作，办公应用为一体，为读者提供一站式学习与工作环境。

交管12123学习减分两次需要间隔的多长时间？

学法免分两次间隔多久得看申请人学习、考试的完成效率，按照相关规则显示，申请学法减分是没有次数限制的，但在一个记分周期内最多可以减免6分。另外，完成一轮学习、考试后才能继续申请参加下一次学法减分。也就是说，学法减分是没有时间限制的，但至于两次间隔多久，具体得看申请人的学习、考试效率。

学法减分学习、考试时间

驾驶人提出学法申请后，系统会在24小时内完成审核。审核通过后申请人就能开始进行学习，在3天内累积学习满30分钟后即可申请考试，考试及格后即为完成一次学法免分，值得注意的是，考试必须在完成学习后的7天内申请。

也就是说，排除提出学习申请、考试申请的审核时间，单单是完成30分钟的学习就要3天时间。由此可以看出，完成一次最快也要3天，而最慢就要10-11天了。

学法减分减6分要多久？

上面有说到，在审核效率高的地方，按照当天申请当天学习的效率去计算，完成一次最快也要3天时间。而参加网上学习，通过考试一次可以减免1分，达到减免6分的程度，最快也要18天。

如何能系统地学习历史学？

实事求是的态度

毛主席曾经提过，我们看待历史应该抱着实事求是的态度，“实事”就是客观存在的一切事物；“是”就是客观事物的内部联系，即规律性；“求”就是要我们去研究。而在读史这个问题上，我们首先就应该实事求是，不去夸大历史，去捏造历史，而要做到出口有据。

同样的，这一点对于历史的记录上显得尤为重要，实事求是的记录历史，我们才能更好的去了解历史，然而有一句古话“历史都是由胜利者书写的”，这句话不无道理，正是因为人性的影响，所以让历史存在了偏差甚至是缺失。

无论是学习还是生活中，实事求是显得尤为重要，它是决定着事物成败的关键因素，客观规律简单的来说就是客观事实，它不受我们我们主观意识的影响。所以我们在看待历史上应该实事求是，把握其内在的客观规律。

客观冷静的心态

王夫之在《读通鉴论》就讲到读史时，曾经说过“设身于古之时势，为己之所躬逢。研虑于古之谋为，为己之所身任。取古人宗社之安危，代为之忧患，而己之去以即安者在矣；取古昔民情之利病，代为之斟酌，而今之兴利以除害者在矣。”

他告诉我们读史要设身处地地进入古人的角色，代其思考，不仅知其成败得失的结果，而且要探究其事事态发展之所以然。我很欣赏这种方法，因为只有这样我们才不会根据自己的潜意识去对看待历史人物或者一段历史。

我们都有自己的偏向和爱好，所以我们在读史的时候很容易带着有色眼镜先入为主的为角色定性，这是一个很错误的方式。比如我们在研究三国时，看到周瑜这个人物首先就能想到小肚鸡肠，然而历史的真相并非如此。这正是因为我们潜意识的干扰所给我读史带来的误导，所以我们读史应该用客观冷静的心态去看待。

独立思考的能力

独立思考，更多着重的是一种自己的见解，我们不能迷信名人或者专家的见解，我们必须要自己独立思考。当然不迷信不代表否定，我们应该抱着思考的想法去正确看待他们的言论，而不是做一台复读机。当然有时候我们自己得出的结论会和别人有很大不同，这个时候你不要害怕，历史的争议有很多，没有争议，历史就不是历史，这也正是历史的有趣之处。

面对不同的见解，我们应该做的就是“以多减少”，用尽可能多的次数去减少相应的分歧，历史存在难点，所以我们就不能怕辛苦，怕麻烦，用最暴力的方法，得到最正确的答案。那就是多读多想，多读史料，多想问题，同时还要去看别人是如何得到这个答案的，书读百遍，其义自见就是这个道理。所以历史研究真的很辛苦，很熬人。

详略得当的处理

上面已经讲了许多概念，而对历史的处理，并不是每个人都所具备的能力，所以我们就来具体说说方法。

一主一辅

我读史喜欢采用这种方式，“一主”主要就是指当事人、目击者或者距离时间较近的著作。这个道理不难理解，因为时间越近，其内容真实性越高；反之时间越久，可靠性越低。就像殷商文明，大部分多是神话记载一样。“一辅”主要是后人记载、传闻、或者是距离时间较远的作品。“这类历史记载多次有点偏差，所以只能用来辅住。但这类记载也并不是没有意义，也许他带给我们的意义甚至超过了“一主”。比如《三国演义》的诞生，三分真七分假是许多人对它评价，但《三国演义》演义对于我们积极的影响仍然不可忽视，它的存在已经超越了历史的真实性。

孤证存疑，神鬼不信

历史的记录都来源于人，这其中难免会造成某些历史的单独性，甚至造成了历史的缺失，然而人都是有感情的，所以前文中就提到要客观冷静。对于孤证，毕竟只是一家之言，所以我们应该存在怀疑去看待，而不是完全相信。

史书中经常会出现神鬼之说，然而面对历史，我们应该保持绝不相信的态度，因为它已经超出我们的认知水平，我们无法确定其真伪，也无法对其评价。

矛盾互通

历史的记载会出现矛盾之处，这是因为史料来源不同，详略互见，字异意同，错字错意，夸张隐讳等原因，正是这些原因造成历史的矛盾或错误，然而面对这些矛盾时，我们就应该去找其他第三方史料来加以考证，如果没有第三方史料，我们就需要依靠自己的能力得出结论，如果无法对自己的结论加以肯定，那么我们就采用孤证存疑的态度。

对待历史的态度，我有一个建议，对于专业历史研究者，应该用【史家四长】学、才、识、德，来要求自己；而对于历史爱好者我们虽然不用以此来要求自己，但也要相应向此看齐，用来提升自己的水平。