六西格玛AIC阶段培训总结2015年

第一篇：六西格玛AIC阶段培训总结2015年

AIC阶段培训总结

A阶段：

一、多变量分析

1、“多变量分析”应该持续到输出变量的所有范围都被观测完为止意思：选取的样本能代替整体。

2、（1）确定目标：明确陈述研究的目的，就是研究输入对输出的影响。

（2）确定要研究的KPIVS和KPOVS 关键的数据：

a、来自于因果矩阵和 FMEA 的关键 X’s b、流程图中有可能遗漏的噪音变量或其他变异来源（3）典型的噪音变量

确认每个变量的测量系统分析

（4）选择数据抽样的方法

-简单随机抽样(Simple Random Sample)集群抽样(Cluster Sampling)子群抽样(Subgroup Sampling)

（5）数据收集、计划

（6）流程运行的程序和设定描述（7）组成及培训小组

（8）清楚划分责任（9）确定数据分析的方法（10）运行流程和记录数据（11）数据分析

时间序列图：

功能：判断：趋势、漂移、周期变化 点图：和箱线图一样。主效应图:响应就是Y。

交互作用图：因子之间是否有影响。

多变异图：统计-质量工具-多变异图 散点图：两个连续变量相关性的分析。（12）结论

Order 采用散点图；day：箱线图或者点图；truck type ：箱线图或者点图；assembly person：箱线图或者点图（13）报告结果提出建议。

直方图：直方图代表该区间内数据出现的频次。

帕累托图：帮助聚焦于引起80%不良绩效的20%的问题。

二、中心极限定理

1、抽样

三个原理（样本大于25）：（1）样本平均值分布的平均值非常接近总体的平均值；（2）样本平均值的标准差是总体标准差除以样本大小的平方根；（3）样本平均值的分布非常接近于正态分布。样本平均值分布是T分布，（样本大于25），接近正态分布。卡方分布是从0开始。

三、置信区间

1、全部样本的平均值的95%在总体平均值的两个标准差之内。

群间的变异比群内的变异相对好解决。

2、Z分布

3、置信区间，计算方法:统计-单样本t或者统计-基本统计量-图形化汇总。

T分布是2个标准差之内的分布，t=2。

T分布看的是平均值分布；卡方分布是和标准差有关；F分布是方差分布。流程能力计算

四、假设检验 1、3西格玛 99.7%；2西格玛95%；1西格玛68%。

2、假设检验

3、H0=原假设（0假设或者归属假设）Ha=备择假设（不含等号）

P值=概率值（≥0.05,接受原假设；＜0.05，拒绝原假设）

4、P值≥0.05，正态分布；P值＜0.05，不是正态分布； 怀疑的东西或者原因一般设定为备择假设。风险的大小：0.95；指的是概率分布在置信区间内。

如果错误的拒绝原假设，所承担的风险是α风险，β

显著水平：＜0.05，有显著影响；大于0.05，无显著影响。

检验统计量：T、F、Z值；P值不是检验统计量，只是概率值。

五、T检验与选定的非参数检验

1、T检验

前提：（1）Y连续，X离散；（2）数据正态分布； T值检验（单样本和双样本检验），主要看均值。

一个因子多个水平（2个水平以上样本的），用的是方差分析，主要分析均值之间是否有差异。

2、非参数检验

数据不正态分布的话：采用非参数检验，主要看中位数。数据若不正态度，应先考虑的问题：（1）检查数据为何不正态；考虑是否增加样本量？（2）检验是否有异常点；（3）数据是否分层；（4）分辨率是否不够？

3、单样本t假设（1）稳定性；

（2）正态分布检验；P值大于0.05，正态分布；小于0.05，非正态。（3）单样本t；P值，大于0.05，接受原假设；小于0.05，拒绝原假设。

4、双样本t分布

H0=没有差异；Ha=有差异。均值1=均值2（1）稳定性；

（2）正态分布检验；P值大于0.05，正态分布；小于0.05，非正态。（3）离散度检验；

H0=方差相等；Ha=方差不相等。A、数据堆叠：数据-堆叠。

-B、统计-方差分析-等方差检验

P值大于0.05，不能拒绝原假设，小于0.05，拒绝原假设，备择假设成立。

（3）双样本t；P值，大于0.05，接受原假设；小于0.05，拒绝原假设。若等方差，双样本检验时选择“假定等方差”；若不等方差，不用选择“假定等方差”。

若方差不等，结论：双样本P=0，拒绝原假设，说明存在差异。

总的变异（方差）=群间变异（方差）+群内变异（方差）T越小P值越大；T值越大P值越小。t=群间变异/群内变异 比值越大，P值越小，差异越大。比值越小，T分布中，一个T就对应一个P值。关系是：

数据不正态：统计-非参数-Mann-Whitney。

6、配对T N1=N2，数据成对出现，同一个载体。

7、单因子方差分析 方差和回归方法可以转换。主效应图或者区间图

模型：

τ ：群间差异、μ ：均值、ξ：随机误差

路径：

（1）稳定性；I-MR图

（2）正态分布检验；P值大于0.05，正态分布；小于0.05，非正态。（3）离散度检验；（等方差检验）

A、数据堆叠；B、等方差检验（统计-方差分析-等方差检验）。H0 Ha，P小于0.05 拒绝原假设。

（4）统计-方差分析-单因子分析

P值小于0.05，说明因子对Y有显著影响。（5）残差分析，随机并正态，若残差不正态，K-W检验（主要检验中位数），统计-非参数-KW检验。

单因子方差分析: C4 与 C5

来源 自由度 SS MS F P C5 2 80.386 40.193 44.76 0.000 误差 87 78.116 0.898 合计 89 158.502

S = 0.9476 R-Sq = 50.72% R-Sq（调整）= 49.58% R-Sq = 50.72%代表人对厚度的影响占50.72%，此项为实际占比。

因子的占比可能不是100%，主要原因是因子之间存在交互作用。

来源

自由度

SS ：平方和（变动量），人引起的变动为群间变动，群内变动（残差，error）

MS ：平均平方

群间方差:40.193=80.386/2, 群内方差0.898=78.116/87

F ：群间变异/群内变异

44.76= 40.193/0.898

P : 1-概率分布图里的P值（下图），操作路径:计算-概率分布-F检验。

方差分析检验的是群间和群内差异，ANOVA为了决定平均值是否有差异采用F-T。

方差分析中：数据中有的数据正态不正态，应对不正态的数据进行核实不正态原因，或者加大样本量。

8、卡方检验（X、Y都离散）

操作路径：统计-表格-卡方检验（双向表）

卡方值越大，P值越小，相关； 卡方值越小，P值越大，不相关。

有相关，在检查卡方值，卡方值越大，贡献越大，实际和预期的数据相差比较大，数据越有问题。

9、相关与回归分析（X、Y都连续）

（1）、相关系数；（2）、相关与因果关系，相关不一定因果，因果一定相关；（3）、绘制并分析拟合直线图；

1、相关：

（统计-基本统计量-相关），散点图也可以看相关性。H0=不相关；Ha=相关

P值小于0.05，相关，拒绝原假设接收备择假设；P值大于0.05，不相关，接收原假设。

P代表是否相关，相关系统R是看相关强弱，（-1~+1）

2、回归

拟合回归告诉X和Y的关系，一个模型。

回归分析是一种分析连续变量间相关性的统计工具。“计算最佳拟合直线”。分析路线图:（1）规划分析内容；（2）收集数据；（3）Minitab绘制拟合直线图；（4）评估R2和P值的显著性；（5）评估残差；（6）制定决策。路径：统计-回归-拟合线图（1）拟合直线图

先看P值，再看R

2回归方程为

Braking Distance = 182.8 + 0.4763 Speed S = 13.5571 R-Sq = 69.5% R-Sq（调整）= 67.9% 方差分析

来源 自由度 SS MS F P 回归 1 7955.9 7955.91 43.29 0.000 误差 19 3492.1 183.79 合计 20 11448.0

回归分析一个缺陷： 内推法不适应外推法，意思是X在一定的区间。

（2）看P值和R2 R2越高，相关性越高。

（3）残差分析

X的实际数据点与拟合线上的对应的理论点之间的差值。

Braking Distance 残差图正态概率图992090百分比残差与拟合值100-1050101-30-150残差1530-20340360380拟合值400直方图6.04.5频率残差与顺序20100-103.01.5-200.0-20-100残差10202468101214观测值顺序161820 残差图：右上图，杂乱分布；右下图：数据点受控；左上图应该正态分布；左下图应该是正态分布。残差分析目的：预测更准确点。

图形-概率图，检查残差是否正态。不正态，说明模型预测的不够准确。

（4）制定决策

不是所有数据成为线性的，非线性的选择二次的。下图：

五、精益分析工具

减少浪费，是否增值？？？

整理、整顿、清扫（保持干净）、清洁、（让所有的东西可用）、总结： I阶段：改善

快速换型、5S、拉动系统、差错预防。

SMED“单分钟即时换模”single minute exchange 快速换模 内部作业和外部作业换模

换模指的是：换型前最后一个产品到换型后第一个产品产出。5S 整理：整理要和不要的东西；

整顿：一个能够容纳每样东西并且每样东西都在它自己所在位置的地方。清扫：打扫

清洁：保证所有的设备或者东西全部可用。素养： 差错预防：

缺陷状态：缺陷即将发生；

1、断根原理：从根本上排除掉，使绝不发生错误。

2、保险原理：“共同”动作必须同时执行来完成。

3、自动原理

4、相符原理：借用检核是否相符合动作，来防止错误的发生。

5、顺序原理：

6、隔离原理：借分隔不同区域的方式，来隔离发生。

7、重复原理

8、标示原理

9、警告原理

10、缓和原理

11、条件原理

六、实验设计（DOE）反复实验、单因子法

全因子法：3因子两水平

2K ： K:因子数；2：水平数。

交互作用：

-DOE路径：统计-DOE-因子-分析因子设计

1、建立正交表2、3、看P值

P值，必须知道F值，要知道F值，必须 群间变异/群内变异

无群内变异，所以P值是*

4、缩减模型 逐步缩减

缩减后，缩减的项当成组，全因子设计，一般不建议删除主效应，一般缩减交互因子。

5、图标分析 因子图

交互作用图、等值线图、颜色越深，影响越大。曲面图。

X和Y没有相关性。

6、残差分析

概率分布图

7、响应优化器

望大

望目

8、重叠等值线图

第二篇：六西格玛C阶段试题

附件二：

六西格玛绿带C阶段考试题库

一、单项选择题

LB1C0001.关于项目进度，下列何者思路上不周延而有风险?（E）

A、完成流程分析后，有机会找到项目相关的CTP、输入输出指标 B、完成现状调查与复原有机会获得部分改善成效

C、对重要的量测指标，在确认MSA合乎要求后才能据以收集数据并呈现流程绩效 D、对策试行后，试行结果若未能达到改善预期成效，须回头检讨MAIC各阶段的内容 E、进入管制阶段后所研拟的管制计划，其主要目的是当作高阶主管稽核之用。LB1C0002.FMEA与管制计划的关系为何:（C）

A、FMEA输出给管制计划 B、管制计划输出给FMEA C、两者互为输入输出 D、两者没有关系 LB1C0003.关于管制计划，何描述不慎恰当:（D）

A、意图使流程按管制目标运作，随时监控，随时反映，随时更新 B、须清楚列明过程异常时的纠正措施 C、要标清楚管制的方法 D、与客户需求无关

LB1C0004.关于管制图，何者正确:（D）

A、目的在警示流程中已发生的Special Causes与Common Causes B、目的在预先警报即将发生超出规格的异常

C、改善并消除Special Causes将造成均值的体质上的大幅度改善 D、以上皆非

LB1C0005.关于管制图，何者正确:（D）

A、可分析流程是否稳定

B、依机率观点，定义管制上下限，作为管制之用 C、是侦测特殊事件的工具 D、以上皆是

LB1C0006.关于改善，何者正确:（C）

A、质量异常单改善的是提升整体质量水平

B、8D-CAR通常是在问题发生时，实行矫正与预防对策，所改善的是提升整体质量水平C、六西格玛项目，目的是想要移动平均值、缩小标准偏差，所改善的是提升整体质量水平D、以上皆是

LB1C0007.计量管制图中，何者不正确?（C）

A、每组管制图中均有中心趋势管制图与离散趋势管制图 B、平均-全距管制图中，须先看全距管制图是否稳定 C、I-MR管制图中没有离散趋势管制图 D、管制界限与产品规格无关

LB1C0008.管制图中，下者何者与其他词不是同义词?（D）

A、不稳定 B、O.O.C.C、不可预测 D、无Special Cause LB1C0009.想管制不同抽样数的制程不良率，可运用何管制图?（A）

A、p-chart 或 I-MR-chart B、np Chart C、Xbar-S Chart D、Xbar-R Chart LB1C0010.有关成本效益分析，何说法不恰当?（D）

A、预防性成本节省指的是因项目进行而避免掉的支出效益 B、硬性成本节省指的是直接可估算的效益

C、软性成本节省指的是无法直接体现在资产负债表或损益表上的效益

D、计算效益时，应把节省的成本支出与扩增的产能总产值加在一起 E)评估效益时，要公正客观，不可虚灌效益

LB1C0011.有关防呆法，何论述不恰当?（D）

A、属于防止再发的措施

B、原则上应想办法让流程不可能产生有缺陷的工件

C、原则上先认为所有疏忽和缺陷都可以消除，再来想办法 D、针对人的作业疏失，以提高遵守SOP的意识为首要改善方向 LB1C0012.有关防呆法的作法，不包括?（D）

A、排除化 B、替代化

C、容易化 D、异常检出 E、强化影响 LB1C0013.有关目视化的目的，何论述不恰当?（A）

A、迅速传达基层心声与意图 B、及时识别异常情况 C、自我指导、正确反应 D、明确标准、防止混淆 LB1C0014.关于高阶现场稽核，何叙述不恰当?（E）

A、建议先拟定一稽核查检表作为查检依据 B、核检表应参考项目的管制计划 C、核检表应参考项目的FMEA D、核检应考察项目对策的执行 E)不须查检表，直接看现场、现地、现物、现象、现实 LB1C0015.关于项目移交，何者为非?（A）

A、一旦项目完成，项目即解散，人员归建，但绿带不能离开项目，须持续监控该项目 B、移交会议前，应尽早先对流程拥有者进行沟通 C、要花时间真正教育每一个人know why 与 know how D、移交的内容包括已建立的定期量测系统分析，以及已更新的操作程序和文件 LB1C0016.一根轴的变化的直径不能使用（C）管制图 A、I-MR B、Xbar-R C、C图 D、I-MR或Xbar-R LB1C0017.在分析Xbar-R管制图时应（B）

A、先分析Xbar图然后再分析R图 B、先分析R图再分析Xbar图 C、Xbar图和R图无关，应单独分析 D、以上答案都不对

LB1C0018.为了保持产品质量的持续稳定，最应针对那些过程建立控制用控制图（D）A、所有生产过程 B、过程能力很强Cpk≥2 C、过程能力很差Cpk≤0.5 D、偶发质量问题的关键过程

LB1C0019.计量型测量数据适用的控制图是（D）

A、P图 B、NP图 C、C图 D、Xbar-R图

LB1C0020.画管制图前必需先完成下列步骤，错误的是（B）

A、建立适合措施实施的环境 B、完善该流程

C、确定要画出的流程输入输出特性 D、MSA, 消除特殊因变异、削减共同因变异 LB1C0021.统计制程管制SPC可帮我们错误的说法是（A）

A、监控流程找到改善对策 B、获悉流程已发生的改变 C、满足客户需要，因为我们的客户需要它

D、合DMAIC其他工具，使用SPC来不断改进我们的流程

二、多项选择题

LB2C0001.改善前后，可运用何工具来呈现改善成效?（A、B、C、D）

A、管制图 B、柏拉图 C、直方图 D、推移图 LB2C0002.六西格玛是帮助我们:（A、B、C、D）

A、改善现有流程绩效的落差 B、改善现有产品绩效的落差 C、改善现有作业效率的落差 D、改善现有作业成本的落差

LB2C0003.有关六西格玛，以下选项哪些正确?（A、B、C、D）

A、以客为始，Top-Down驱动 B、流程展开，输入输出改善 C、DMAIC着重严谨逻辑与科学方法 D、以客为终，达成客户满意

LB2C0004.有关目视化的原则，包括以下哪些选项?（A、B、C、D）

A、让问题看得出来 B、让作业人员和管理人员能当场直接地接触到事实 C、公布标准 D、设定目标 LB2C0005.有关于标准化，包括下列何对象?（A、B、C、D）

A、ISO文件 B、管制计划

C、FMEA D、制程、设备参数设定 LB2C0006.何时使用 p管制图(p-chart)(A、B、D)A、当进行数值测量不便或不经济时

B、当需要把不同类型的缺陷组合在一起作为总体比率时 C、当现有资料是属于连续的

D、当数据来自符合二项式分布的流程时

LB2C0007.何时用C或U管制图(B、C)A、当数据是缺陷的连续资料

B、当资料来自泊松分布(Poisson)C、C管制图为暴露于固定机会时缺陷发生次数的管制图

D、U图为暴露于固定或非固定机会时缺陷发生频率比例的管制图 LB2C0008.关于管制计划，正确的是（A、B、C、D）

A、描述如何对一个过程进行控制的一份文件

B、描述各种行动以使产品和过程的变异最小和使过程保持在期望状态 C、是一份随产品及过程要求而变化的动态文件

D、制程所有管制措施的总结

LB2C0009.管制计划的目标是(A、B、C)A.流程改进制度化 B.显示出需要额外教育的地方 C.为监控所需信息提供一次购足式服务(One –stop shopping)D.使流程按管制目标运作，随时监控，随时反映，随时更新 LB2C0010.管制计划的内容包括(A、B、C、D)A.重要的CTQ/CTP/输出/输入 B.规格及允差

C.管制方法、工具及系统 D.抽样计划反应计划

三、判断题

LB3C0001.制程中，对某时段生产的面饼，抽取50个面饼秤重，假如均符合重量规格，表示该时段生产 的面饼重均能符合重量规格。（×）

LB3C0002不用界线的推移图可用于制程管制。（×）

LB3C0003.稳定制程的管制图中，出现在上管制界线以上的机会是0.27%。（×）LB3C0004.质量的变异来源，可归咎于共通因素与特殊因素的影响。（√）LB3C0005.若一日有三班，如果一天抽一次，一次抽15个产品检验，这样的抽法优于三班各抽一组且每组抽5个产品检验更有威力。（×）LB3C0006.CPk的最大值是Cp，其中Cp不可能是负数，CPk可为负数。（√）LB3C0007.制程稳定就可以预测未来的表现，不稳定代表不可预测。（√）LB3C0008.管制图中有OOC代表制程稳定。（×）LB3C0009.管制上下限与规格上下限有关联。（×）LB3C0010.用直方图可以判定数据分布形状，若分布形状符合常态分布，则称为制程稳定。（×）LB3C0011.生产主管应仔细研究制程变异的共通因素，并再发防止。（×）LB3C0012.利用管制图进行制程管制，是比加强产品检验为优的方法。（√）LB3C0013.制程未发生共通因的变异，也未显示警示讯号，这是有可能的。（×）LB3C0014.材料本质不良，反映在产品质量上，归类为共通因。（√）

LB3C0015.加工程序错误或人员疏失，反映在产品质量上，归类为特殊因。（√）

四、填空题

LB4C0001.管制图分为（计量型管制图）和（计数性管制图）。LB4C0002.制程稳定是指没有（特殊因）造成的变异。LB4C0003.Cp的计算公式是（（USL-LSL）/6σ）。

LB4C0004.在计量型管制图中，当样本大小n为(2-9)时使用X-R管制图，当n（≥10）时使用X-S管制图。LB4C0005.在计数型管制图中，当缺点数单位大小相同时使用（C）管制图，否则使用（U）管制图。LB4C0006.均值是表征数据的（集中程度），西格玛是表征数据的（分散程度）。

五、问答题

LB5C0001.请简要说明C阶段有哪些活动？

答：过程的管制，管制计划更新维护，改善绩效确认，成本效益分析。LB5C0002.请简要描述计量管制图中的8种异常讯号？ 答：1.单点超出3倍管制界限； 2.连续9点在中心线同侧； 3.连续六点上升或下降； 4.连续14点上下交错；

5.3点中有2点距离中心线同侧大于2倍标准差； 6.5点中有4点距离中心线同侧大于1倍标准差； 7.连续15点距离中心线1倍标准差以内； 8.连续8点距离中心线大于1倍标准差。

第三篇：六西格玛战略导入培训

“六西格玛战略导入培训”是为企业推行六西格玛的前期决策阶段所设计的培训课程，旨在通过1-2天的培训，在企业决策、管理及技术层面建立清晰的六西格玛概念，为引导企业正确实施六西格玛战略奠定坚实的基础。根据企业推进六西格玛战略正反两方面的经验，前期决策是成功推进六西格玛战略的重要步骤，正确理解什么是六西格玛，明确企业为什么要推行六西格玛，深入了解六西格玛在实施过程中可能遇到的阻力和障碍，并制定相应的实施策略，是成功推进六西格玛的必要条件。中航科创的“六西格玛战略导入培训”课程，是该中心“6西格玛核心动力—企业解决方案”的重要组成部分，课程分为板块（什么是六西格玛、为什么要六西格玛、如何实施六西格玛以及六西格玛突破方法DMAIC），采用模块化设计，可根据企业不同需求、不同培训对象进行剪裁。中航科创导入培训的教师全部由具有多年中国企业工作经历，接受过正规六西格玛培训的人员担任，以中国企业人的视角、用企业熟悉的语言、结合详实的案例，剖析六西格玛在推广应用中可能遇到的问题、困惑、阻力与障碍，分析中国企业所面临的机遇和挑战。导入培训课程面向企业高、中层经营管理人员和技术/管理骨干，内容充实，案例丰富

第四篇：六西格玛绿带培训心得

六西格玛绿带培训心得

2011年6月我参加了品质共享部组织的六西格玛绿带培训，通过近十天的培训让我学习并了解了六西格玛，体会到了六西格玛在质量改进业绩提升中的重要作用，它的核心思想是从定义顾客要求开始，从过程入手，用数据量化客户的关键要求和各个流程问题，通过严密的DMAIC流程模式对影响产品质量和经营过程关键问题进行突破性改善。在本次培训中我有以下较深的三点体会。

一．六西格玛是基于数据和事实的管理，强调对数据的应用和对过程的度量，这体现在DMAIC过程的各个环节。在定义阶段确认顾客要求时，需要将顾客要求转化为过程输出的关键质量特性，六西格玛方法不只是简单进行定性说明，而是采取了矩阵模型，依据重要度、相关性等对特性进行量化分析，最后聚焦于关键特性进行改进，正是基于过程的量化，才能得到正确的过程输出，正是基于数据的分析，才可以识别改进的机会。在分析阶段则采用了探索性的假设检验方法、方差分析法等对数据和过程进行分析。如判定“引入新工艺后产品不良率下降”，“燃气喷嘴孔径变更前后后燃烧效率提升”等问题，六西格玛过程使用了严谨的假设检验方法进行判定，而不是简单的依靠百分比，平均值等统计量进行定论。正是这些分析工具的应用才能保证分析的严谨和可靠，才能在改进中聚焦与关键的过程。

二．六西格玛是一套系统方法，它不是一些简单工具的组合，而是一套基于DMAIC流程，系统的应用相关工具进行分析的方法。例如在进行假设检验，对数据决策前，需要对数据来源的测量系统进行分析评价，这就保证了数据来源的可靠性和决策的正确性。测量系统分析综合考虑了测量设备、测量人员、产品和人员的交互作用等要素，在判定测量系统性能的同时也可以提供改进的方向。又如在进行因果分析时，六西格玛方法不是简单应用头脑风暴列举各要因和次因，而是在分析过程中充分考虑了各种因素相互关联和考察了各因素的权重，应用因果矩阵对列举的各因素进行定量分析，最后聚焦于得分较高的重点项目。这种系统分析问题的方法是传统的QCC改善等方法所没有的。

三．六西格玛是一种聚焦于过程的方法，通过过程的优化实现质量提升和竞争力的提高。众所周知，过程是一组将输入转化为输出的活动，六西格玛项目实施过程就是不断地揭示过程输入与输出的关系，通过对过程的分析和理解进而识别问题的原因。从顾客要求到确定项目，从测量到分析，从分析到改进，我们应用假设检验、方差分析、回归分析和实验设计这一系列工具正是确定关键输入变量和输出的关系，正是聚焦与过程，才能识别该机机会，确定改进方向。

以上是我在整个培训过程中几点感受，在今后工作中我将尽可能多的将学习到的六西格玛这一系统工具应用到实际工作中，提高自己分析问题和解决问题的能力。在此也感谢品质共享部对培训的精心组织和文XX讲师的辛勤付出。

第五篇：远程教育培训阶段总结

远程教育培训阶段总结

通过这段时间的培训、学习,专家的精彩讲座，使得我有机会与专家和同行们进行面对面，零距离的交流，又进一步丰富了自己的教学经验。教师的知识更新包含了两个层面的内容，一是打破，二是重建。即打破传统的、陈旧的甚至是落后的教育理念、理论和教学的方式、方法，建立起一整套全新的、科学的、先进的、合乎时代潮流的教育思想体系。

通过这次培训，我提高了认识，理清了思路，以生为本，求真务实，学生自主选择、自主研读，采用自主、合作、探究方式，致力于学生素养的形成与发展，把课堂真正还给学生，创建真正育人乐园。

通过培训我找到了自身的不足之处，对于今后如何更好地提升自我必将起到巨大的推动作用。实践必须与理论相结合，就像老师说的“只顾低头拉车，不进行理论学习”是不行的。“国培计划”像一缕春风，荡涤着我们的心灵，像一股清泉，注入了新的活力。我将以此为契机，让“差距”成为自身发展的源动力，不断梳理与反思自我，促使自己不断成长。在教中学，在教中研，在教和研中走出自己的一路风彩，求得师生的共同发展，求得教学质量的稳步提升。

通过培训学习，我的确转变了学习观念，深感学习的重要性，只有通过培训才会促进自己的专业知识和理论水平的提升。认识上和学习的自觉性上发生了改变，本次网络培训中的视频和全国各地的老师交流互动，很大程度上体现了网络培训的魅力所在，这种形式从参与的程度上可以看出受到广大老师的认可。

虽然培训即将结束了，但思考没有结束，行动更是没有结束。我将带着收获、带着感悟、带着信念、带着满腔热情，在今后的教学中，继续学习教育教学理论知识，不断反思自己的教学行为，让自己在教学实践中获得成长，使自己的教学水平和教学能力更上一个台阶。