对某课程的建议和意见
非常抱歉在期末考试的CheatsheetA4纸上没能来得及写上对课程的建议与意见。学期末5月底至6月初，我因公出国，耽误了三次课程，因此在第16周时期末复习和补交作业都异常艰难，希望老师不介意这份意见与建议的晚交。
1.课堂讲授：
a) 在每节课的最开始的时候讲述本节课程的内容框架的问题：
相比于其他课程(因为很多老师并不强调内容的框架，而只是一张一张ppt的流水账式讲述，同学们只能课下自己去体悟他们讲述的逻辑)，这本是一件非常感人的事情。但是我发现无论我多么努力的去跟上卓老师的思路，我还是无法理解绝大部分的框架讲解。
从我个人的角度说，这番讲解是非常珍贵的，但也是无效的。对此，我提出几点可能的改进建议：
i.可以少说同学们暂时还不理解的知识名词，一句话中只要出现了两个或三个以上的陌生名词，同学们就开始变得茫然无助了。
ii.可以把重点放在本节的学习方法和重要思路上。比如说，可能这一节的内容主要是以二元对应的方式讲述和展开的，或者说这一节的内容是从定义到性质，再从性质的推导反过来对定义的理解，等等。这一部分的内容卓老师也有覆盖到，我此处只是想指出，这一部分是同学们在每节课最开始时唯一能有效地理解吸收的内容。
b)课件的结构和组织的问题：
卓老师的课件公认是清华所有老师中最全面、最智能的。但是因为同学们电脑上没有装卓老师的软件，复习pdf版本的时候还是有些吃力，很多时候如果掌握的不好，就得去学堂在线上再看一遍MOOC才能理解pdf版课件的思路。
我认为pdf版课件难以看懂的原因是排版太具有"各向同性"，很多时候都是中心向四周均匀发散的，看的时候得绕着圈看，不太符合传统的阅读方式，容易漏掉某些内容，或者看着看着就从所在的知识层级上"脱轨"了也找不回来。
虽然确实把每张版面都利用得很好，没有任何版面的浪费，但其实有时候同学们反而希望有更多空的地方来做笔记。
我觉得可以考虑在某些适用的场景还是采用传统的知识导图排版，如下图:
2.作业习题：
a) 提前发布作业讲解的问题：
我觉得这个做法有利有弊，根据题目的类型会有所不同。
i.如果作业的题型在课堂的例题中出现过，或者只需要应用基础定义：
不需要在作业提交之前给出作业讲解，因为同学们完全可以模仿例题或者应用基础定义来解答。如果提前给出作业讲解，同学们有可能就不会去自主理解和掌握这一部分最重要最基础的知识点和解题方法。
对于这部分题目，可以在提交作业后再给出纸质答案，不需要视频讲解。
ii.如果作业的题型比较新颖，其做法没有跟同学们提到过：
这种情况下，我认为可以给出作业讲解。如果不给出作业讲解，同学们会非常困惑，并经常需要花成倍的时间去思考这个问题，而最后往往可能得不出任何结论，这容易加剧同学们在学习过程中的挫败感，也会对作业产生逆反和恐惧心理。
b) 不安排助教批改作业的问题：
我认为不批改作业并不是一件好事情，虽然给出了作业讲解，但是不批改作业就会让同学们不认真思考每一道题，而只是写完作业草草了事。
我觉得可以有以下改进方法：
i.请助教批改作业；
ii.如果没有时间和人手批改，可以用一些简单的方法大致检验同学们完成作业的认真程度。
比如说，要求同学们用三种不同颜色的笔完成作业，如用黑笔独立完成作业，用红笔根据讲解视频自主批改或补充，用蓝笔标记题目中重点和难点的对应知识点或定义。
c)Matlab实验题的形式问题：
Matlab的实验题很多是观察现象，增强对知识的直观理解的，但我觉得还是需要"强迫"同学们去实际设计程序，并让同学们给出答案/数据/结论，不然同学们很可能忽视这部分内容的学习。
因为我觉得这部分内容非常珍贵，很少有老师会像卓老师一样精心设计与课程内容相关的实验题，并以问题为切入点向同学们教授配套的matlab方法，这个问题导向的教学方式非常有用。
在其他课程中，老师们往往只扔给同学们一个pdf文件，类似于《matlab入门指南》，让同学们大脑一片空白地自学matlab的基本命令和语法，在今后遇到实际问题的时候也不知道如何应用matlab解决。
3.期末考试安排：
a)期末考试的时间安排得太早的问题：
我明白对于老师和助教来说，如果期末考试的时间安排得太晚了，会产生更多的工作量，并耽误暑期的科研工作安排。但是对于同学们来说，如果要想真正学好一门课，要想让一学期平时的努力都能发挥价值，我们还是希望期末考试能安排的晚一点。
这是因为期末复习的时候，我们需要足够多的时间去回忆一学期以来对各个知识点的第一印象、思考过程，去真正构建起属于我们自己的知识框架(而不是背下卓老师提供的知识框架)，把课程的内容经二次处理，串联起来，形成一个有充分关联、可以任意调度的逻辑网络。
如果没有足够多的时间，我们就只能去卖力地尽可能"记住"更多的知识和技巧，而没有办法构建起这个课程这个学科的框架，那么这个课程最大的教学目标也就无法达成。
第15、16周往往是各个任选和限选课程的结课任务高峰期，复习时间捉襟见肘，所以希望期末考试能安排在17、18周。
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
对老师课程的评价和建议
【www.myplaymate.cn--个人总结】
老师教学是一项工作，是工作就要做出改进。因此建议就显得很有用处了。下面是我的公文网为大家整理的对老师课程的评价和建议，供大家参考选择。对老师课程的评价和建议一、目的、规范和标准
1、必须写出各门课程要达到的目的和标准，而且要发给每一个学生。这些可写成提纲的形式，包括要回答的所有问题。如果你要学生懂得更多，他就必须学习另一门课程，或者在提纲中增加一些补充材料。学生要经常了解这门课程对他的要求是什么。
2、考试要有预定的计划。如果学生对测验没有准备，他就不该应试，除非作为练习。考试必须是可靠的和合乎标准的（最好是全国性的）。受试者应知道哪些问题很可能要考查。不应采用那种折磨人的考试方法。
二、教师的任务
3、教师的作用就是制约情绪反应。教学的目标是要引起学生对教材的良好的反应。
4、学习是学生的事情。如果教师要得到好学生的信任，①选自《教育心理学》，全国统编教材编写组编《教育心理学参考资料选辑》，济南，山东教育出版社，l987年。本篇由B、R、布格尔斯基著，万云英译，李伯黍校。B、R、布格尔斯基，美国当代教育心理学家，具体情况不详。他们就必须接受学生的批评。
三、个别差异
5、必须这样看待个别差异。每一个学生和教师都值得尊重。他的行为不是受到本性的驱使，就是受到所受训练的指使。了解气质性格的差异尤为重要。并不是每一个人都能同样地学习所有的技能或反应的。要促使每个人发展自己的长处。
6、“最佳的刺激作用”就是要求对不同的对象作不同的学习安排。
四、动机
7、有控制地激起适度的愿望，可以发展注意和“好奇心”。
8、兴趣和注意来自成功。一事成功，事事顺利。
9、注意是一种学习的反应。必须强化学生注意的行为。
五、学习情境的分析
10、要把每一个学习任务分解成必须分别学习的、需要时可以训练的具体成分。训练对于技能作业来说是必要的技术。
11、把各种“行动”分解成各种“动作”，然后教这些动作。力求不要教得抽象。
12、在某些情况下，最初学的东西就是最后要学会的东西。因此有些教学顺序应该是“回过头来”再教。
13、把反应的顺序分解成各个“步子”，然后按这个次序“塑造”行为。
14、学习先要有能作二级强化物的情绪性条件反射的暗示。
15、教师必须记下那些积极的和消极的可能性，或有用的和有害的概括，从而判定需要区别的程度。
16、教学机器的概念与其说是心理学的，不如说是逻辑的。它的机械配件不是主要的。
对老师课程的评价和建议1.教师授课的方式十分适合我们，他根据本课程知识结构的特点，重点突出，层次分明。理化。但授课速度有点快，来不及记录。
2.x教师教学的另一个特点师风趣，它能用日常生活中的简单例子来解释说明课程中的一些专有学。
3.教学体现培养学生学数学思维方式，培养思维本事反思本事和动手操作本事。能够从学生实际出发，充分相信学生自我会学。关注学生已有的知识经验，学生在课堂上能够主动参与进取交往和谐互动。
4.x教师对学生课堂作业的批改总结认真，能及时，准确的发现同学们存在的问题并认真讲解，x教师答疑认真，对同学们提出的问题能够详尽的解答，态度和蔼，十分有耐心，深得学生好x教师在生活工作中给人的感觉是生活朴素，工作认真负责，是一位十分称职的教师！
5.x教师讲课总是给人一种明明白白的感觉，例如在连续信号频域分析这一章节，资料很多，关浅出的表达，让我们能很快的理解，并且从中我们不仅仅知道“其然”，也知道“其所以然”。信号与系统的课堂气氛活跃，师生互动良好。x教师的幽默言语是课堂气氛的绝佳调节剂，从意力。教师的这种授课理念深为广大同学所赞赏。
6.在上课中，郑教师既给予犯错的同学严厉的批评，也表扬提高的同学。但也决不浪费同学们一丝一毫学习的时间，又紧之后神采飞扬的为我们讲课，使我们全身心地投入上课之中。假如有同学在上课时一不细心走了神，教师会及时的提醒，让他重新会到课堂。
7.教师治学严谨，要求严格，能深入了解学生的学习和生活状况，循循善诱，平易近人；注意活跃；上课例题丰富，不厌其烦，细心讲解，使学生有所收获；半数认真工整，批改作业认真及时段教师能虚心并广泛听取学生的意见和反馈信息，做到及时修正和调整自我的教学。
8.课堂活动开展的很有实际性，并且活动很有效果很成功，该教师先是让学生闭上眼然后教师来描述，然后学生再经过回忆教师说的话来话两条直线，这样的教学很有创意，学生的思维会很广，在这样的学习中学生不仅仅学的欢乐同时也学到了知识。要是授课教师的表情更丰富一点就更完美了。
9.当我在语文课堂上遇到难以解决的问题时，语文教师也会十分耐心的为我们讲解，并且是十分乐意的。
10.课后辅导。本课程的课后答疑工作做的也很好，使学习中的疑惑及时得以解决，并且答疑时间。
对老师课程的评价和建议1、老师授课的方式非常适合我们，他根据本课程知识结构的特点，重点突出，层次分明。理论和实际相结合，通过例题使知识更条理化。但授课速度有点快，来不及记录。
2、老师授课有条理，有重点，对同学既热情又严格，是各位老师学习的榜样。
3、老师上课有时非常幽默，有时非常严格，不过还是非常有教授风度的，不妨自己来听听嘛!大家很崇拜他哦!=
4、老师治学严谨，要求严格，能深入了解学生的学习和生活状况，循循善诱，平易近人;注意启发和调动学生的积极性，课堂气氛较为活跃;上课例题丰富，不厌其烦，细心讲解，使学生有所收获;半数认真工整，批改作业认真及时并注意讲解学生易犯错误;最重要的是，段老师能虚心并广泛听取学生的意见和反馈信息，做到及时修正和调整自己的教学。总之，段老师是一个不可多得的好教师。
5、老师对待教学认真负责，语言生动，条理清晰，举例充分恰当，对待学生严格要求，能够鼓励学生踊跃发言，使课堂气氛比较积极热烈。
6、课堂内容充实，简单明了，使学生能够轻轻松松掌握知识。
7、教学内容丰富有效，教学过程中尊重学生，有时还有些洋幽默，很受同学欢迎。
8、老师教学认真，课堂效率高，授课内容详细，我们学生大部分都能跟着老师思路学习，气氛活跃，整节课学下来有收获、欣喜，使人对此门课程兴趣浓厚。
9、一开始这门课的时候确实被教材的厚度吓了一跳，虽然现在已在老师的提纲挈领下掌握了重点，仍然对自己不是很有自信。我认为电子化教学是一种很好的方式，它把教材变薄了，把精华的东西展现在我们面前，使大家的学习和复习更有针对性，也增强了大家学好这门课的信心。感谢老师在百忙之中作出了精美的课件，它对我们学习的帮助非常大。
10、老师上课诙谐有趣，他善于用凝练的语言将复杂难于理解的过程公式清晰、明确的表达出来。讲课内容紧凑、丰富，并附有大量例题和练习题，十分有利于同学们在较短时间内掌握课堂内容。
11、最开始，老师授课速度有些快，但是，后来学生提建议给老师，老师欣然接受并调整了授课速度。所以，总体感觉此刻城段老师讲得很好。
12、老师组织习题课，使同学们在作业中的疑难问题在课堂上得以解决;老师理论联系实际，课上穿插实际问题，使同学们对自己所学专业有初步了解，为今后学习打下基。
13、李老师治学严谨，对学生严格要求。课堂中，他循循善诱，强调独立思考，引导学生进行启发是思维。在这门课中，同学们体会到了学习的乐趣，在解决问题的过程中更懂得了科学探索的艰辛。
14、上课时，李老师能够从学生实际出发，适当缓和课堂气氛，充分调动学生学习的积极性，使学生在学习之余能够在调节气氛的过程中学习做人的道理，帮助我们形成正确的世界观。
15、李老师讲课总是给人一种明明白白的感觉，例如在连续信号频域分析这一章节，内容很多，关系繁杂，而李老师清晰的讲课思路及深入浅出的表达，让我们能很快的接受，并且从中我们不仅知道“其然”，也知道“其所以然”。
16、信号与系统的课堂气氛活跃，师生互动良好。李老师的.幽默言语是课堂气氛的绝佳调节剂，从始之终，同学们总能保持强烈的兴趣及注意力。老师的这种授课理念深为广大同学所赞赏。
17、课堂中，李老师是一个富有经验，工作认真负责的优秀老师。在课外，李老师对同学也很关心，有什么困难找李老师，总会得到一些有益的指导。
18、我们李老师授课时生动形象，极具幽默感，非常能调动课堂气氛，寓教于乐，激发学生无限兴趣。这也是李老师的课到课率极高的原因之一，李老师上课条理清晰，容量大，让同学能真正有兴趣，有目的地集中精力听两节课，学到知识。
19、李老师授课时重点突出，合理使用各种教学形式，比如在重点讲解某一部分时，为了能够确保学生听懂，充分利用黑板推理，演算比较清晰，易于让学生接受的特点。李老师严于律己，从不迟到早退，给学生起到模范表率作用。
20、最让我们喜欢他的原因还有，他不仅仅是传道授业解惑，而且常常对学生进行政治教育，开导学生，劝告我们努力学习，刻苦奋进，珍惜今天的时光。
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