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【精華】學習的演講稿范文集合8篇
演講稿是作為在特定的情境中供口語表達使用的文稿。在社會發(fā)展不斷提速的今天,能夠利用到演講稿的場合越來越多,那么一般演講稿是怎么寫的呢?以下是小編幫大家整理的學習的演講稿8篇,歡迎大家借鑒與參考,希望對大家有所幫助。
學習的演講稿 篇1
大家好,今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學習心得,題目叫做自學習的人工智能。首先大家都知道在60周年之際,我們首先應該記住的是這位人工智能的先驅(qū),圖靈。在他的問題的感召下,我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題,機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋,那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個探索,應該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能,比如下棋、推理,比如說可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個很強的假設,這個假設應該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能,是來自于計算物理符號的排列組合,我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話,人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學習功能的人工智能,就有不同的學習算法,機器學習的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉,第一個大家公認的是里程碑是深藍,這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下,在可能的狀態(tài)空間的搜索,實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設有一部分是正確的,我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是,知識就是力量,這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮,從網(wǎng)上,從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識,我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。
這個之后,剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破,就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡。深度神經(jīng)網(wǎng)絡的突破從計算上來說有幾個好處,其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求,在做到這樣的一個同時呢,又不失掉很多的信息,這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù),同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖,我們在不同的層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強調(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘,這個就叫做強化學習。強化學習應該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具,但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個領域相對深度學習應該說更古老,研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài),這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸,不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學習在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題,非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個突破是Google的DeepMind,把深度學習和強化學習合在一起,這樣的一個議題使得很多強化學習所需要突破的瓶頸,就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學習能夠大規(guī)模的應付數(shù)據(jù),就是說應付大數(shù)據(jù)。它突出的一點叫做端到端的學習,就是說我們在這里看到一個計算機的游戲,這個游戲的影像是輸入端,輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確,到最后會獲得一個反饋,這個反饋不一定是現(xiàn)在得到,也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學習在圖像上面的應用,就大不一樣。就更加復雜,更加契合人的行為,所以強化學習也是下一個突破。
我們看到這種端到端的深度學習,應用在強化學習上,使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒,它做到這樣是通過完全的自學習,自我修煉、自我改正,然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結果,從左到右是一個時間軸,從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的,就像我們一個學生在學習的過程當中學到的知識越來越多,這個完全是自我實現(xiàn),一個自學習的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應用了很多自學習的這種效果,使得我們現(xiàn)在終于認清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設,也就是說以搜索為中心,以邏輯為中心的'這種努力并沒有白費,這種努力也是需要的。另外學習也是必不可少的,像我們熟知的深度學習。所以AlphaGo對我們的啟示,就是我們把兩者結合起來,才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性,也就是說我們對于這兩個技術的某種結合,比方說多一點搜索,少一點機器學習,或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型,端到端的學習,可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物,但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點,我們并不是找到了最后的目標,這也是在不同的人工智能、強化學習,等等之類的實驗當中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學習,至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學的例子,中文是永動機器學習,就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁,在每個網(wǎng)頁里面都學到一些知識,把這些知識綜合起來,變成幾千萬條知識,這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間,知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了,因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調(diào)節(jié),把一部分不正確的知識去掉,讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學習一個很嚴重的現(xiàn)象,就是自我偏差,這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計學的一個重要的概念,就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù),我們可能建了一個模型,對大部分的數(shù)據(jù)都有用,但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例,如何來處理我們訓練數(shù)據(jù)和應用數(shù)據(jù)之間的偏差,這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個非常有希望的技術叫做遷移學習,比方說這個是在深度學習的模型上,在上面這一部分是一個領域已經(jīng)訓練好的模型。那么在一個新的領域,如果這兩個領域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話,我們就不一定在新的領域需要那么多的數(shù)據(jù)來學習,你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來,我們?nèi)擞羞@種能力,但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中,我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移,比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字,這樣的一個計算機去識別圖像,應該比沒有讀這些文字,直接去學習圖像來的要容易。這個就更像我們?nèi)祟惖膶W習。這種學習也離不開從下到上,從粗到細這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個概念,就是特征工程。深度學習給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次,進行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面,可以達到萬億級,也就是說這個已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境,比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字,有一個著名的類似于圖靈測試的比賽,深層次理解文字,這個是在自然語言上問一些有歧異的問題,計算機如果要能正確的回答這個問題,那個模型不僅僅理解這些文字,而且要理解深層的背景文字,要理解周邊的文字,有很多文化在里面,如何能達到這一點?也是我們需要解決的。
同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn),成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策,它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù),可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來,結果是這樣的,就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間,文字和圖像之間,如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題,甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學習的要點,我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學習的任務給沿著時間軸串起來,能夠讓機器向人一樣的,它的學習能力,它的智能在不斷的增長,隨著時間。那么它所需要學習的努力程度,樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學習的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning,這是從一個例子就能學會,我們知道深度學習是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念,就叫做結構,如果我們了解了一個問題的結構,那么這個結構的一個具體的形式只用一個例子就可以學會了。其他的部分,需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計,這一部分我們實際上可以通過遷移學習來學習。也就是說整個這個圓就圓滿了,就是一個閉環(huán)了。
同時人工智能的應用也不僅僅是在圖像方面,這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間,這些機器人會把這些貨架,每個貨架上面都有不同的貨品,把這些貨架偷到工人的面前,讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面,然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因為現(xiàn)在的機器人技術在選擇,從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度,但是它在路徑規(guī)劃,在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結合在一起,變成一個新的商業(yè)模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話,需要三個月時間,他用了這個把所有的傳送帶拆掉,變成機器人以后只用三天時間,這個收益是非常巨大的,也就是我們可以借鑒,可以拓展的一個經(jīng)驗。
下面要講的,不僅在機器人,在圖像識別,實際上在我們的生活當中,人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學生戴文淵,建的一個公司,第四范式,這個公司可以讓過去在金融領域只能由人來服務重要的客戶,由人工智能來把這個能力拓展到幾千萬人,讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務。這是一個非常大的工程。它背后的技術就是機器學習,我們所熟知的深度學習、知識學習、強化學習。
最后我要說幾點,我們看到這么多人工智能的努力,人工智能的有失敗的時候,有成功的時候,我們到現(xiàn)在能總結出什么經(jīng)驗呢?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù),但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功,這就是今天我覺得在大學里面應該做的一個研究,在工業(yè)上大家還在開疆拓土,利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應用利于。
第二個,就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設計算法,這個也是我們今天在大學里面需要努力的一個方向。當然這些都離不開計算能力。
所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的,今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè),人工智能的發(fā)展也應該一部分依靠大學,一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng),小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應用,和更多的計算能力,確實來自于工業(yè)。所以這兩種結合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點,就是說我們應該說已經(jīng)了解很多深度學習了,這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學習的一個紅利,那么這個可能還不是在很多的領域得到應用的,但是我要告訴大家的是,強化學習比大家想象的要更有用,比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融,在我們?nèi)粘I町斨校踔猎诮逃,機器人的規(guī)劃都離不開強化學習。那么這些應該說都是富人的游戲,也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù),有這么多的計算量去支持深度學習和強化學習這樣的實際應用。那么我們明天要看到的應該是遷移學習,因為遷移學習能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面,使得千千萬萬的人都能夠受益,也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒,謝謝大家。
學習的演講稿 篇2
尊敬的老師們,同學們:
大家好!今天,我要演講的題目是《快樂的學習,快樂的成長》!
我們常聽到這樣一句話,叫"學到老,活到老。"學習是伴隨一個人終身的事情,尤其是對于我們學生來說,我們的任務就是學習。讓我們好好想想,如果沒有學習,就不會有傳載中華民族悠久歷史的方塊漢字,就不會有蒸汽機、電燈、電話的發(fā)明;如果沒有學習,人類將永遠生活在愚昧和黑暗的原始社會中,也同樣沒有了大科學家牛頓所站立的巨人的肩膀;如果沒有學習,也就沒有今天先進的科技與我們幸福的生活。
也許有的同學心里默默的在想,學習,哎,我一天到晚最怕的就是學習,學習很枯燥,也很乏味,是一件痛苦的事情,更談不上快樂了。可是,同學們,你可知道,在炮火硝煙的戰(zhàn)爭中,有多少與我們醫(yī)院打的孩子,他們沒有教室,沒有學習,哪怕有個學習的地方,也每天都提心吊膽,還必須有人站崗放哨,以防敵人發(fā)現(xiàn);你可還知道,當年為了集中營里可愛的小蘿卜頭能學到知道,難友們與敵人作了多少次斗爭;你可知道,可憐的小凡卡為了看書,被狠心的老板打過多少次;你可知道,為了在艱苦的環(huán)境中保護教科書,張指導員付出了生命的代價,孩子們席地而坐,以日月為燈,以石板為桌;你可知道,為了能夠進入學校學習,現(xiàn)在還有許多生活中貧困山區(qū)的孩子把自己撿破爛的錢作業(yè)學費——面對這一切,面對他們,我們又有什么資格去說我們學習是痛苦的呢? 再看看我們現(xiàn)在的學習環(huán)境,寬敞明亮的教室,優(yōu)美安靜的學習環(huán)境,各式各樣的學習工具,一應俱全的教科書,嘔心瀝血的老師,還有精心呵護我們成長的父母,我們還有什么不快樂的呢?語文與歷史課可以讓我們體會到祖國的深遠文化,數(shù)學課可以鍛煉自己的.思維,音樂課可以盡展自己的歌喉,體育課可以健康我們的體魄,科學課上我們可以去認識大自然的奧秘,社會課上可以盡覽世界風情民俗——在不斷地學習中,我們的知識越來越豐富,我們的素養(yǎng)在不斷地提高,我們在逐漸成為社會的合格公民。 當然,我們也只有認真地學習,細心的學習,學習對于我們來說,才是快樂的。我們不應該把學習看成是差事,不應該去敷衍它,只有想去學習的,才會學到真正的知識,才會真正體會到它的快樂。讓我們再溫故我們敬愛的周說過的這句話:"活到老,學到老。"同學們,讓我們快樂的學習,快樂的成長,讓我們從今天開始認認真真地學習,在學習中體會真正的快樂。
我的演講到此結束,謝謝大家!
學習的演講稿 篇3
尊敬的老師們,同學們:
大家好!今天,我要演講的題目是《快樂的學習,快樂的成長》!
我們常聽到這樣一句話,叫“學到老,活到老。”學習是伴隨一個人終身的事情,尤其是對于我們學生來說,我們的任務就是學習。讓我們好好想想,如果沒有學習,就不會有傳載中華民族悠久歷史的方塊漢字,就不會有蒸汽機、電燈、電話的發(fā)明;如果沒有學習,人類將永遠生活在愚昧和黑暗的原始社會中,也同樣沒有了大科學家牛頓所站立的巨人的肩膀;如果沒有學習,也就沒有今天先進的科技與我們幸福的生活。
也許有的同學心里默默的在想,學習,哎,我一天到晚最怕的就是學習,學習很枯燥,也很乏味,是一件痛苦的事情,更談不上快樂了?墒,同學們,你可知道,在炮火硝煙的戰(zhàn)爭中,有多少與我們醫(yī)院打的孩子,他們沒有教室,沒有學習,哪怕有個學習的地方,也每天都提心吊膽,還必須有人站崗放哨,以防敵人發(fā)現(xiàn);你可還知道,當年為了集中營里可愛的小蘿卜頭能學到知道,難友們與敵人作了多少次斗爭;你可知道,可憐的小凡卡為了看書,被狠心的老板打過多少次;你可知道,為了在艱苦的環(huán)境中保護教科書,張指導員付出了生命的`代價,孩子們席地而坐,以日月為燈,以石板為桌;你可知道,為了能夠進入學校學習,現(xiàn)在還有許多生活中貧困山區(qū)的孩子把自己撿破爛的錢作業(yè)學費——面對這一切,面對他們,我們又有什么資格去說我們學習是痛苦的呢?
再看看我們現(xiàn)在的學習環(huán)境,寬敞明亮的教室,優(yōu)美安靜的學習環(huán)境,各式各樣的學習工具,一應俱全的教科書,嘔心瀝血的老師,還有精心呵護我們成長的父母,我們還有什么不快樂的呢?語文與歷史課可以讓我們體會到祖國的深遠文化,數(shù)學課可以鍛煉自己的思維,音樂課可以盡展自己的歌喉,體育課可以健康我們的體魄,科學課上我們可以去認識大自然的奧秘,社會課上可以盡覽世界風情民俗——在不斷地學習中,我們的知識越來越豐富,我們的素養(yǎng)在不斷地提高,我們在逐漸成為社會的合格公民。
當然,我們也只有認真地學習,細心的學習,學習對于我們來說,才是快樂的。我們不應該把學習看成是差事,不應該去敷衍它,只有想去學習的,才會學到真正的知識,才會真正體會到它的快樂。讓我們再溫故我們敬愛的周總理說過的這句話:“活到老,學到老!蓖瑢W們,讓我們快樂的學習,快樂的成長,讓我們從今天開始認認真真地學習,在學習中體會真正的快樂。
我的演講完畢,謝謝大家!
學習的演講稿 篇4
同學們:
首先,請允許我代表學校黨委、行政,代表全體師生員工向新同學表示最熱烈的歡迎!
同學們,你們光榮地來到華中科技大學,來到這所全國著名的高等學府,即將開始你們新的學習階段。今天,我不妨就“學習”與同學們說幾句話。
1.為什么學習
你們已經(jīng)知道為了國家、為了民族、為了家庭、也為了你們自己而學習,這是理所當然的。
我要說,還要為了某種未知而學習。這個宇宙和世界中,有太多的未知需要我們學習,需要我們探求。人類的未知還太多,你們的未知就更是沒有窮盡了。對未知的渴求應該是有知識、有抱負的'人的標志之一。
我想說,還要為了某個夢想而學習!拔矣幸粋夢”,這是世界千年名言之首。人之為人,不能沒有夢想,然而夢想的實現(xiàn)一定需要學習。
我還要說,為了生命的過程而學習。其實,學習就是成長過程之關鍵。成長中一定需要學習,人都要在學習中成長。當國家和你們的家庭為你們提供如此好的學習條件的時候,你們更應該珍惜這個機會。
我還想說,既然為了生命的過程而學習,更進一步,就要無為而學習。著名教育家杜威言“教育本身并無目的”,其意義恐怕也在于此。真正的無為乃是無所不為。
2.學習什么
你們已經(jīng)知道要學習馬克思主義,你們已經(jīng)知道要學習科學與人文知識,這是不言而喻的。
我要說,你們還要學習社會。雖然你們來到大學這個知識的殿堂,可千萬不要忘記了解和學習社會。高爾基的大學不就是社會嗎?學習社會,你會充滿希望和激情;學習社會,你會堅定信仰和方向;學習社會,你們可以齊家治國;學習社會,你們可以走向四海八方。
我想說,你們還要學習情感。一個沒有健康情感的人是不健全的人。責任是一種情感,尤其是青年人,對社會、家庭、國家、民族,乃至集體,都應該有一份責任;同情是一種情感,惻隱之心,人皆有之。尤其對于弱勢群體或弱者,現(xiàn)代青年更應該充滿同情;愛心是一種情感,社會因為充滿愛心而更文明,環(huán)境因為人類的愛心而更美好,你們因為充滿愛心而更有魅力、更有前途。
我還要說,你們要學習競爭。生態(tài)的繁榮需要競爭,人類社會的進化需要競爭,你們的發(fā)展一樣需要競爭。競爭需要追求卓越,競爭需要創(chuàng)造。
我還想說,你們要學習和諧。社會需要和諧,環(huán)境需要和諧。為了社會和環(huán)境的和諧,你們能做什么?你們還要學習如季羨林先生所言的自身和諧。沒有自身和諧,你們很難為社會和環(huán)境的和諧作出貢獻;沒有自身和諧,你們可能迷失自我,失去目標,還可能陷入茫然、苦悶、掙扎、甚至崩潰。
3.怎樣學習
你們已經(jīng)知道怎樣在課堂中、在書本里、在實驗室學習,這都是必要的。我還要告訴同學們,懂得情景學習、能動學習、技巧學習。
學習的演講稿 篇5
尊敬的老師,親愛的同學們:
我今天國旗下講話的題目是《掌握科學的學習方法,養(yǎng)成良好的學習習慣》。
在生命的路途中,每個人都會遇到各種各樣的困難,有些人徘徊于岔路的干擾,停在原地,不知所措。而那些具有良好習慣的人,在困難面前從容不迫,應付自如,所以他們脫穎而出。英國著名哲學家培根就曾說過:“習慣真是一種頑強而巨大的'力量,它可以主宰人生。”是的,沒有人天生就擁有超人的智慧,成功的捷徑恰恰在于貌似不起眼的良好習慣。
正所謂“沒有理論的實踐是原始的混亂,沒有計劃的學習是一種低效率的混亂學習”所以,良好的學習習慣和科學的學習策略對于學習都是具有非常重要意義的.
學生時代是各種習慣養(yǎng)成的最佳時期。我們要特別注意培養(yǎng)培養(yǎng)獨立學習、主動探索、積極進取的習慣。在傳統(tǒng)的教學方式中,學生是教育的對象,學生的發(fā)展是被動的,學生只是栓著繩索的羊,教師牽到哪,學生就跟到哪。在這種情況下,教師的“教”與學生的“學”無法擰成一股勁,削弱了教育力量。“自主學習”是學生通過自學、探索、發(fā)現(xiàn)來獲得科學知識的新型教學方式。它強調(diào)學生是學習的主導者,學生可以自主安排學習內(nèi)容、學習方式、學習目標,學生對整個學習過程是心中有數(shù)的。學習是學生自己的事,學生以極大的熱情投身到整個學習過程中,有明確的目的、方向,在自覺狀態(tài)下主動學習,會收到事半功倍的效果。
學習的演講稿 篇6
親愛的老師、同學們:
從我很小識字起,我就發(fā)現(xiàn)書是一個有趣的東西,從此,我愛上了讀書。
我愛讀書的程度就象儀態(tài)瘋狂的機器,哪天不讀書我就哪天抗議!我家的書多得都裝滿了一個大書柜,可是里面的書我已經(jīng)讀了好幾遍,有些書熟得可以倒背如流!
我在三年級的時候語文閱讀理解不太好,媽媽為我買了譯本練習閱讀的書。我覺得書里的文章很好,加上我愛讀《小學生作文》、《小讀者》還有《少年科學畫報》,使我的閱讀水平突飛猛進,有的時候兩三篇閱讀理解一道題也不會錯!我讀書的速度越來越快,可是一個字也不會漏下。
讀書讓我學會了許多好詞,認識了我不認識的字。
讀書還讓我學會了寫作。我喜歡讀充滿了想象的故事書,“唏里呼嚕大俠”的故事是一場夢,下次開船港的`海水竟然比蜂蜜還粘!我隨著書中的情節(jié)時而憤怒,時而憂傷,時而快樂,時而遺憾……在看《會飛的教室》時,我把故事想象成了一段精彩的動畫。
書看的多了,我就學著這些作家的手法寫了一篇充滿想象的文章,故事中絕無現(xiàn)代物品,絕對科幻!
我愛讀書,讀書讓我學會了寫作,陶冶了心情,抒發(fā)了感情……我愛讀書。
學習的演講稿 篇7
尊敬的各位領導、出席開幕式的各位來賓
同志們:
大家好
今天,20__新鄭市“全民終身學習活動周”啟動儀式在這里舉行隆重召開,首先,我代表新鄭市社區(qū)學院向出席開幕式的各位領導及來賓表示熱烈的歡迎。
古語云:“教育興,則國運興;學習盛,則民運盛。”學習是我們每個人開啟智慧和力量之門的鑰匙,是人們職業(yè)發(fā)展和改善生活并不斷地自我完善的內(nèi)在需要,是社會進步、經(jīng)濟繁榮、科技發(fā)展的直接推動力。在人類社會進入21世紀,科學技術迅猛發(fā)展、信息網(wǎng)絡迅速普及,人們社會生活各個領域都在發(fā)生著深刻的變化。面對新世紀的變化和挑戰(zhàn),我們再也不能一勞永逸地獲取知識了,我們必須學會學習,終身學習,從而建立一個不斷演進的知識體系,才能使我們把握機遇,迎接新世紀的挑戰(zhàn)。
黨的提出了“全面建設小康社會”,“形成全民學習、終身學習的學習型社會,促進人的全面發(fā)展”的奮斗目標。這是黨對新時期社會經(jīng)濟發(fā)展的全面部署,也是新時期教育改革發(fā)展的動員令,為此,我們今天在這里隆重舉行新鄭市20__年全民終身學習活動周啟動儀式,正是為了營造“人人終身學習,創(chuàng)建文明新鄭”的'氛圍,通過活動大力宣傳全民終身學習理念,廣泛動員全市人們積極參與到“學習型社會”建設中來,共同推進創(chuàng)建文明新鄭建設,以此提高全市社會的物質(zhì)文明、精神文明和生態(tài)文明水平。
大力倡導和積極推進全民學習、終身學習,是推進和諧社會建設的一項基礎性工作,也是一項長期的系統(tǒng)工程。因此我呼吁大家做好以下幾點:
一要樹立“終身學習”的理念。只有不斷學習,才能獲得新知,增長才干。每一名黨員干部都應該將學習作為一種精神追求,把終身學習作為一種行為習慣,立足本職工作崗位,不斷充實,完善自我,真正做到學以立德、學以增智、學以創(chuàng)業(yè)。
二要正確理解學習與工作的辯證關系。工作的過程就是學習的過程,學習是為了更好地工作,兩者相互滲透,相互促進,相得益彰。黨員干部要在學習中求發(fā)展、求進步,擠出時間多學一些,學透一些,學深一些,努力成為全員學習的帶頭人。
三要整合教育資源、創(chuàng)新學習形式。各社區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)村組要積極組織學習,創(chuàng)新學習活動載體,開展系列主題活動,豐富學習內(nèi)涵,積極為轄區(qū)市民搭建學習成長的平臺,終身學習,快樂學習,幸福生活。
四要完善制度、培養(yǎng)典型。要以這次終身學習活動周為契機,推動全民學習、終身學習,著力構建學習型社會的長效工作機制,確保全民終身學習的有序開展,要樹立學習典型,挖掘?qū)W習亮點,營造“人人終身學習”的良好氛圍。
這次活動周之后,各相關部門要精心組織開展各種有針對性的教育、培訓和科普活動,激發(fā)起群眾對學習的興趣,為群眾參與全民學習活動提供廣泛的機會。針對人民群眾的生產(chǎn)、生活需求,有組織、有計劃地開展送科技下農(nóng)村、進社區(qū)活動。組織群眾充分利用各種途徑和資源,主動參與教育、培訓和群眾性的創(chuàng)造發(fā)明活動,形成樂于學習、善于學習、學以致用的良好社會風尚,推動全民學習、終身學習的學習型社會建設。
同志們,“學習創(chuàng)造未來,知識改變命運”。讓我們從我做起,從點滴做起,從現(xiàn)在做起,以實際行動參與到全民終身學習的活動中來。為把我市建設成為“智慧新鄭、實力新鄭、魅力新鄭、幸福新鄭”的學習型城市作出新的更大的貢獻!
學習的演講稿 篇8
當今社會是一個科學技術日新月異,處處充滿科技的社會,F(xiàn)在,學習知識成了社會生活的頭等大事。顯然,沒有知識,在社會上是寸步難行,很難立足于這個社會,更不要說服務于社會,對社會有所作為了。
知識是非常重要的,它是一種無價之寶。
在社會中,一個國家的發(fā)展,要靠人類用學來的知識去改變它;一個正確理論的產(chǎn)生,也要靠人類用學來的知識去總結;要推翻迷信思想,更需要人類用知識來改造。
俗話說:活到老學到老。如果每一個人都能把學習放在一生中的重要位置上,那么我們的社會每天就會有許許多多在學習的人,那么,我們還會愁社會不進步?還會愁我們的國家不強大?
為了祖國的.強盛,我們要學習;為了人類的進步,我們更應該學習。
不學習,人類很可能會退化為野人;不學習,人類便會失去今天動霸主的地位,使之與其它普通動物”平起平坐”,甚至落后。
為了社會的繁榮,國家的強大,民族的興旺,為了科技的進步和發(fā)展,讓我們一起行動起來,不知疲倦地學習吧!讓我們每一個人都博覽群書;讓我們的社會充滿了朗朗書聲;讓我們每一個城市都籠罩著一股濃濃的學習氣氛;讓我們的社會成為一個實實在在的“學習型社會”。這樣,人們便不會將學習作為一種負擔,而是把它作為一種有益的活動,人們不僅在學習中得到知識,而且從中也感到學習的樂趣。那么我們的科技便會突飛猛進,我們的國家會一天天的強大起來,人民的生活也會一天天好起來。知識使我們的明天一定會更好。