网络学习的优点

第一篇：网络学习的优点

网络学习的优点

1.学习方式简单灵活，考试通过率高

网络教育主要是网上在线视频学习为主，报名录取的考生根据自己的时间登陆学习，回答和定时提交问题就可以的。考试一般通过参加1月和7月份的期中期末考试，考试简单，通过率高。

2.专业选择范围广，学费低

网络教育的专业选择余地大，像是经济类、管理类、教育类、建筑类等都是可以报名的，学费低，学制短，两年半学费一般在4800-6800左右，学费是考试通过后再交，一般是分两次交清，一次一半。

3.网络教育的学习者可以在任何时间 · 任何地点进行学习，还可以掌握自己的学习进度。

4.网络学习能帮助学习者培养自主学习能力，学生自己要阅览大量的书籍，独立思考，独立查阅资料和完成作业，自学量远远大于传统的面授学习方式。

5.良好的交互性。网络教育最重要的一个特性就是具有良好的交互性。在网上可以利用BBS，E-mail等网络工具向老师提问，与同学讨论问题。网络教育不再是以教师为中心，以课堂为中心，而是以学生为中心。

第二篇：关于网络教育学习的优点[最终版]

家庭中的如何实施有效的早期教育

讲早期教育的书很多，可是大多的书让人看了觉得很有道理，可是实际操作起来却无从入手。或者有一些具体的方法，但是没有持续性，今天做了，却不知明天做什么？经过7年的实际培养我家的孩子和3年从事幼儿教育，我摸索出一套自已的方法，写出来供大家参考，希望和大家一起进行讨论，共同提高。

那么我们今天是谈早期教育，不是谈“终身教育“，早期教育除了为了追寻智慧，在他幼小的时候给他打下一个良好基础，还有一个目的，就是要让我们的孩子尽早从被动的接受教育，转向为主动的去学习。我们现在的教育不论是从幼儿园还是到大学，都是老师去讲，我们学生去听，一直到大学毕业都这样。所以我们的家长只要孩子上学，就跟孩子操心，“你怎么还不学习？就知道玩，你怎么不把玩的心用到学习上呢？“，这是为什么，因为孩子从来不会主动的学习！如果我们的孩子尽早地掌握了主动学习的方法，那你还用为孩子的学习操心吗？所以有人说，早期教育是一门经济学，很经济的，你只要在他生命中是头几年去投入，以后基本不用管了，为什么？底子打好了，剩下的事情他都会去做了，他有这个能力。但是，如果你觉得，孩子小，我现在也忙，到大了再说吧，如果这样，你可能在孩子小的时候很省心，往爷爷奶奶家一送，大一些送幼儿园，回家就看电视，如果孩子大了一上学，你就操心去吧！操心操到什么时候呢，要看你的孩子，如果弄不好，会让你操心一辈子。所以说，各位家长，我们的目光要放远一些，做什么事情，都不能急功近利的！

我想从一下几个方面谈；

一，为什么要进行早期教育

有人的一提到早期教育马上就会说，孩子从小最重要的是让他开心，让他多玩，让他多动手，少动脑，到大了，上学才学别的。这是一种普遍的想法。我先不去评论这种想法的正确与否，我先给大家讲一个问题，一个是0-13岁过程中，大脑是怎么发育的，一个胎儿三个月～五个月就有听觉，这个时候他的听觉神经已经在成长。人从胎儿初期大脑开始的最初发育，发育到什么时候呢？到13岁，大脑基本就已经定型了，就是以后成长极其缓慢，25岁之后人的脑细胞每天就要开始死亡一部份。０～３岁人类的听觉神经发展60%～80%，不是只有听觉，而且带动其他神经的成长。人类一生的头脑，大概在０岁～３岁就已经几乎定型了所以现代科学证明，如果人的智力为100%，那么0-3岁人的智力成长到50％，3-6岁成长到80％，6-13岁剩下最后的20％。一个人处理事物的方法，基本是6岁以前就定来了，定下来的是那种思考模式。有三岁看到老的说法。0-6岁，是人生发展的最为关键的时期，大约有80％的大脑神经是在这个阶段构建成的，神经发达与否与接受外界刺激有很大的关系。所以在孩子在脑发育的过程中，如果我们给予他极好的营养，包括物质的和精神的，那么她的大脑就会发育的很好！我们日常

生活有一个误区，就是，孩子只要吃得好，睡得好，大脑就会长好，但这只是其中一个方面，如果只有这一个方面，大脑长的不会好，因为缺少环境的刺激。不单单是人，就是一般的生物，如果给他极好的刺激，它的潜能也会开发出来。

二，怎样开发早期教育呢？

1，要全方位开发孩子的能力。

大多数妈妈认为孩子送到幼儿园就万事大吉了，其实这种想法是错误的，孩子上幼儿园这是锻炼孩子的集体生活和部分学习教育的环境，最主要的学习培养还是来自家庭。刚才我讲了0～6岁孩子的脑袋发育情况，所以我们就在这个时期加强开发孩子的各方面的能力。比如；动手、动脑、锻炼思维、发挥想象的能力。下边我们看一篇文章《均衡开发宝宝的左右脑》。刚才我们上篇文章讲的是左右脑的应用，其实对小脑的锻炼更是不可缺少的。因为小脑是针对锻炼孩子的灵活性，比如；弹琴、跳舞等。

2，加强个性化教育

提起个性化的教育或许好多家长不明白，就是随着时代的发展，越来越多的孩子对新的事物、新的现象产生了个人的理解、看法、思考，如何加强个性化的教育是许多家长比较头痛的问题；我们看看这篇报道《个性化的教育，你做好没有？》。

记得我有一位北京的朋友他的女儿4岁，在幼儿园就是学不好，老师反映上课有小动作，不好学习，但是动手能力，接受能力很强，在家里爱看动画，爱做手工。妈妈很苦恼，为他买的钢琴，请的老师没有

用处，尤其爱在电脑上设计一点简单的图画之类的。我们家长认为这样是不是好现象呢？我个人认为这是很好的。首先孩子有个性是好现象，我们不能过早的给孩子定向，那样不利于他们的发展，孩子只有喜欢才有可能去做。我们可以看看许多著名的专家、学者在幼儿时期都要不同之处。

3．要多鼓励孩子

我们对孩子要多说鼓励的话，即使孩子灰心，丧气的时候。我们看看这位妈妈怎么做的《孩子，需要多鼓励！》。听到这个故事我们会有许多感慨；然而这是一个千真万确的故事，是一清华学子母亲的访谈。然而我们有些家长当你遇到这样的事情的时候，你可能就会类似“你怎么搞的”“别人怎么学的”“你没有脑袋”等类似的话，更有甚者拿起棍棒。下面有你不应该说的几句话《父母不该说的八句话》1180

4教孩子多寻找方法

学习就是奔跑，而且不只是奔跑，更是赛跑。

很多孩子跑得又苦又累，还跑不过别人，不是因为缺少奔跑的能力，而是因为跑鞋不够好，不合脚，不能怪孩子。

那什么是好的“学习跑鞋”？

一是“要合脚”——有一套适合自己的学习方法；二是“性能好”——学习效率高。这样才能“跑得快”，学得好。

怎样才能有一双好“跑鞋”？

很简单，找到一个好“鞋匠”——学习问题研究专家，他们会：

第一、了解孩子的“脚”——学习类型等天赋特性；

第二、找出现在的鞋哪里“不合脚”,里面有没有硌脚的“沙子”；第三、度“脚”定制一双最适合的“学习跑鞋”——学习问题个性化解决方案。

你的孩子穿上这样的跑鞋，当然学得又快又好！

孩子学习好了，你不就轻松了

所以从小就要培养孩子掌握学习的方法，从多方面、多角度训练孩子的动手动脑的能力。

5，不要过早的给孩子定式

我记得有一次我到一个幼儿园去讲座，有一个小女孩说；长大了我要上清华。我问她，这是谁说的，小女孩说是妈妈说的。看来这位妈妈是典型的望女成风、过早的给孩子定式。能上清华固然是好，但是如果不能呢？想想清华的学生有多少？全国的学生有多少？是不是每一位孩子都能考上清华呢？

过早的定式会限制孩子的发展，我们应该锻炼孩子从小的各方面的能力，比如；唱歌，跳舞，绘画，设计，速算，演讲，乐器，体育，应答等。这些方面我们都鼓励孩子去尝试一下，看看孩子到底对哪些有浓厚的兴趣，然后我们在加强孩子的长处。因为我们希望孩子长大以后是有用的人才，有用的人才就是各方面都要有。如果过早的定式往往会造成一定的影响和恶果。

第三篇：3G网络的优点

3G网络对大学生生活方式的积极影响

如今3G网络成为我们生活必不可少的一部分也给我们的生活带来了无穷大方便。3G网络给我们生活带来的便利是有目共睹的。在我们的问卷中，我们通过分析得到的结论也充分证明了这一点。3G网络对我们大学生生活方式的积极影响主要有以下几个方面：

一、3G网络方便了人与人之间的沟通

在我们的调查问卷中，最能体现3G网络对学生生活方式产生积极影响的问题是问卷中的第六题，你认为智能手机的出现是否为你的生活带来了便利？75.09%的人都认为3G网络对自己的生活方式带来了便利。只有21.52%的人认为3G对我们的生活没有太大的改变。在我们的调查问卷第五题，在你的智能手机里，最常用的是哪类软件？75%的人都选择了qq、人人等聊天工具，这说明了3G网络给我们带来的方便有很大一部分是更加促进了沟通和交流，同时使我们的业余生活更加丰富多彩。我们可以随时随地上网聊天，这样消除了人与人之间的隔阂，也使同学们之间的感情更加密切。

二、3G网络给我们的娱乐提供了新的手段和工具

在调查问卷中第六题，还有一大部分的人选择了视音频客户端。我们调查问卷的主要对象是大学生，3G网络的丰富多彩的内容为我们大学生提供了很多便利，3G网络的迅速发展和广泛应用为我们的娱乐提供了新的手段和工具。视音频客户端满足了广大大学生时尚，追求主流的需求，也使得同学们更加方便的通过新闻了解社会的大事。

三、3G网络对我们的学习有很大的促进作用

尤其是智能手机中学习软件的功能强大，也成为学生们不可或缺的好资源。很大一部分同学的只能手机中有很多学习软件，它已经成为我们不可缺少的软件，我们可以在手机中用软件也可以上网搜索我们需要的资料，英语四六级，国家计算机二级，以及考研等等。这为我们的学习提供了巨大的方便，方便我们更好的学习。3G网络也会在校园里形成一阵极有吸引力的旋风，吸引着更多的大学生，希望3G网络能够更好的发展，给大学生们带来更好更多的便利，更好的满足学生们需求。

四、3G网络给我们带来的创新之风

在我们调查问卷的最后一题，如果有一天，失去了3G网络，又恢复到原有2G网络，你的生活会怎样？有60.7%的人都选择了不适应。其确实这样，在网络空间具有的虚拟性、开放性、自由性、隐蔽性、交互性、平等性和创新性为大学生们提供了巨大的便利。3G网络作为知识和信息的载体，作为一个全新的事物进入我们的世界，我们已经对它产生了依赖，在校园中同样引发了创造性极强的大学生群体的极大好奇，它不仅丰富了大学生的生活而且给广大学子带来了极大的创造空间，现在的很多大学生都在研究安卓系统的软件的开发和对手机系统的开发。

3G网络给我们带来了便利，带来了创新，带来了机会与挑战。我们大学生们应该借着3G网络的科技之风，努力学习，建造更好的社会。

第四篇：网络培训的优点

网络培训的优点是打破了时间与空间的限制，让优秀的教学资源实现了共享学习的时间自由。没有固定的时间学员可以自己安排学习时间和地点进行学习，这也同时体现了网络学习的自觉性，而教师也可以自由的安排时间进行上传教学内容和答疑；第二，网上学习学员可以自选的学习内容和进度，自己有什么不足就学什么，想学什么就学什么也可以把它下载来打印后成为自己的学习资料；网上学习的另一个优点是学习的平等性，更有利于互动交流，在网上学习中，每一个人都可以为成为教师，也同时学生，每个人都可以提出问题，每个人都可以回答提问，而学员与教师之间，学员与学员之间都可以平等的交流。这里是畅所欲言的天地。在这里你可以袒露自己的心声与思想创作的灵感。在这个“大家庭”里，每一位会员都是访客，每个人又都是主人，可以客观的评论、策划。在这里，我有了一片属于自己的天地。

第五篇：bp网络优点缺点

BP神经网络的优缺点介绍

人工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果。最近由于人工神经网络的快速发展，它已经成为模式识别的强有力的工具。神经网络的运用展开了新的领域，解决其它模式识别不能解决的问题，其分类功能特别适合于模式识别与分类的应用。多层前向BP网络是目前应用最多的一种神经网络形式, 它具备神经网络的普遍优点，但它也不是非常完美的, 为了更好的理解应用神经网络进行问题求解, 这里对它的优缺点展开一些讨论。

首先BP神经网络具有以下优点：

1)非线性映射能力：BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题，即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。

2)自学习和自适应能力：

BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。3)泛化能力：

所谓泛化能力是指在设计模式分类器时，即要考虑网络在保证对所需分类对 象进行正确分类，还要关心网络在经过训练后，能否对未见过的模式或有噪声污染的模式，进行正确的分类。也即BP神经网络具有将学习成果应用于新知识的能力。4)容错能力：

BP神经网络在其局部的或者部分的神经元受到破坏后对全局的训练结果不会造成很大的影响，也就是说即使系统在受到局部损伤时还是可以正常工作的。即BP神经网络具有一定的容错能力。鉴于BP神经网络的这些优点，国内外不少研究学者都对其进行了研究，并运用网络解决了不少应用问题。

但是随着应用范围的逐步扩大，BP神经网络也暴露出了越来越多的缺点和不足，比如：

1)局部极小化问题：从数学角度看，传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法，它要解决的是一个复杂非线性化问题，网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的，样会使算法陷入局部极值，权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练失败。加上BP神经网络对初始网络权重非常敏感，以不同的权重初始化网络，其往往会收敛于不同的局部极小，这也是很多学者每次训练得到不同结果的根本原因。

2)BP 神经网络算法的收敛速度慢：

由于BP神经网络算法本质上为梯度下降法，它所要优化的目标函数是非常复杂的，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；又由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0 或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；BP神经网络模型中，为了使网络执行BP算法，不能使用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法也会引起算法低效。以上种种，导致了BP神经网络算法收敛速度慢的现象。3)BP 神经网络结构选择不一：

BP神经网络结构的选择至今尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定。网络结构选择过大，训练中效率不高，可能出现过拟合现象，造成网络性能低，容错性下降，若选择过小，则又会造成网络可能不收敛。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。4)应用实例与网络规模的矛盾问题：

BP神经网络难以解决应用问题的实例规模和网络规模

间的矛盾问题，其涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。

BP神经网络预测能力和训练能力的矛盾问题：

预测能力也称泛化能力或者推广能力，而训练能力也称逼近能力或者学习能力。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随着训练能力地提高，预测能力会得到提高。但这种趋势不是固定的，其有一个极限，当达到此极限时，随着训练能力的提高，预测能力反而会下降，也即出现所谓“过拟 合”现象。出现该现象的原因是网络学习了过多的样本细节导致，学习出的模型已不能反映样本内含的规律，所以如何把握好学习的度，解决网络预测能力和训练能力间矛盾问题也是BP神经网络的重要研究内容。

6）BP神经网络样本依赖性问题：

网络模型的逼近和推广能力与学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。