【导语】“Sunnie”通过精心收集，向本站投稿了14篇人工智能下的因材施教心得体会，以下是小编整理后的人工智能下的因材施教心得体会，希望能够帮助到大家。
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篇1：因材施教心得体会
在今后我们的教育教学过程中，要面对各种各样的学生，“有多少个学生就有多少个独特的世界”，每个学生都具有自己的优势智力领域，有其独特的创造潜力，有自己的学习类型和方法。学生所处的文化环境、家庭背景和自身思维方式的不同，决定了他们为人处事方法的不同，导致了他们的个体差异。 面对这些差异，任何整齐划一的做法都是注定要失败的。传统的教学过分强调“同 一性”，忽视了个性的培养。用同一标准培养学生，用统一目标规范学生，用统一进度要求学生，用同样的方法教育学生，用统一的试卷操练学生，这是一种不公平，也不公正的教学，忽视了对学生个性的培养，抑制了学生个性的健康发展，使学生的潜力得不到充分的释放，个性得不到充分施展。
正确的选择应该是尊重差异，正确对待差异，把差异当作一种资源来开发。如何促进学生的学习兴趣并帮助他们提高学业成绩呢？正确的做法应该是尊重学生的差异，正确对待学生的差异，把差异当作一种资源来开发。学校里不存在差生，全体学生都是具有自己的智力特点、学习类型和发展方向的可造就人才。教育工作者应该做的，就是为具有不同智力潜能的学生提供适合他们发展的不同的教育，把他们培养成为不同类型的人才。
我国古代教育家、思想家孔子曾提出育人要“深其深，浅其浅，益其益，尊其尊”，即主张“因材施教，因人而异”，从现在角度来看，其意就是承认差异、进行有差别有层次的教学，目的是通过学习，使每个人都有所得，每个人都有所提高和发展。学生的差异是客观存在的，不以人的意志为转移。
在课堂上，经常会遇到这样的情况：一部分学生表现活跃，发言争先恐后；而另一部分学生则丝毫没有进入思考状态，或者没有优等生那样反应快，还没等他们举手，别人早就说出了答案。其实，学生不积极发言，是一个普遍性的问题，我相信所有的老师都遇到过，这是学生的差异造成的结果。
学生的个体差异大，归结起来，原因是多方面的：学生的智力差异大；教师上课为完成任务赶进度，顾不上关照全体学生，尤其是后进生；备课时忽略了学生个体差异??课堂教学中如何关注学生的个体差异,是教师一直关心并探索的问题。
一、关注个性、照顾差异
不同的学生有不同的思维方式、不同的兴趣爱好以及不同的发展潜能。语文教学中应关注学生的这些个性差异，允许学生思维方式的多样化和思维水平的不同层次。教学中要鼓励与提倡解决问题策略的多样化，尊重学生在解决问题过程中所表现出的不同水平。针对学生差异性，在教学目标、教学内容、教学方法、练习设计、特长培养均应作适当调整。
二、注重评价、及时反馈
传统的评价用单一的量化、标准化测试来评定每一个学生，这种评价方法不能真实地反映每一个学生的真实情况，不利于学生的个性发展。因此，我们对学生的评价应该是动态的、灵活的、具体的，力求做到：口头与书面相结合；单项与综合相结合；集中与分散相结合。要重视学生在评定中的个性化反应，尊重学生的个性特点。在教学评价上，可采用多种的评价方式：自我评价、互相评价等。例如，对作文的评价，可采用多种形式，自评、互评、师生一起评等方式。教师写评语，不应只停留在对主题、结构、方法、字词句的评价上，也应关注到学生的个性差异。对不同性格、不同程度的学生要给不同的评语：对性格较内向的、感情较脆弱的、写作能力较低的学生，要及时捕捉他们在文中的闪光点，给予鼓励、肯定，让他们树立起信心，看到今天比昨天好，相信明天比今天一定会更好；对进取心较强的，但又较容易满足于现状的学生，在肯定成绩的同时，要多指出其存在的问题，给他们以压力，提出更高的要求。
三、加强总结、改进优化
除了在课堂教学中要积极关注学生、了解学生，及时做出正确判断，合理调整自己的教学策略，还应在教学活动中及时记录学生的各个闪光点和出现的一系列问题，在课后经常性的进行思考、整理。师生共同分析成败原因，及时调整教学策略，以使其更加完善、合理化。
面向全体个别差异，教学必须面向全体学生，使他们都能掌握一定的基础知识和基本技能，为提高全民族素质，培养社会主义现代化建设的各级各类人才打下良好的基础。所以在教学中必须面向全体学生，使每个学生在原有基础上都得到最大可能的发展，从而实现全体学生素质的提高。同时又必须正视学生的个别差异，因材施教，使每个学生的才能都得到充分的发展。这样一看来，似乎显
得有一些矛盾，但仔细一分析，两者是有密切关系的，他们符合一般的客观规律。
第一，面向全体与注重个别差异符合学生的实际情况。由于每个学生的先天素质和后天影响在事实上存在着一定的差别，这种差别的结果必然要反映为他们在学习兴趣和动机、学习气质和能力、学习方法和习惯等方面的个别差异。这包括两方面的原因，一方面是先天的，其中主要有：学生智力水平存在个体差异，智力是影响学生学习快慢的最主要因素；学生人格特质存在个体差异，不同的人格特质会影响学生的学习方式；学生习得素质存在个体差异， 学生发展中形成的素质对学习起加速或减速作用。另一方面是后天的，包括家庭的影响，生活学习中意外事情的影响。
第二，面向全体与注重个别差异符合一般的教学原则。教师要从大多数学生的实际出发，确定教学的进程，认真落实课程标准的基本要求。教师在课堂教学中，要面向全班学生，把主要精力放在集体教学上，使教学内容和进度适合大多数学生的知识水平和接受能力，大面积提高教学质量。同时还要在面向多数的集体教学中兼顾两头，重视学生的个别差异，注意因材施教。针对学生的“个别差异”，我们要了解不同发展水平的学生理解运用知识的情况，及时注入不同的信息，有计划地设计一些后进生能回答的问题，保护他们的自尊心，激发他们的求知欲和学习热情，以达到大面积丰收。
对于学习成绩差、学习过程中有困难的学生，不能放任不管，更不能歧视他们。教师对他们要热情关怀，循循善诱，加强个别辅导，帮助他们克服学习上的困难，增强学习的信心，逐步达到教学的基本要求。例如在教学应用题的时候，练习中可以要求差生完成基本的练习题和稍有变化的题目，学习好的学生在做完后，再做一些较难的题目，或者让他们用不同的方法解答，满足他们的求知欲。 总之，我们在教学中应该极为关注学生在学习过程中的个体差异，以学生发展为中心，重视学生的主题地位；关注个体差异与不同需求，确保每个学生受益。只要我们在教育教学的实践中，努力去探索，一定能发现学生个性发展的规律。只要我们确实关注学生的个体差异，因材施教，关爱学生，尊重学生，那么，学生的个性就能得到和谐、全面、健康的最优发展。
[因材施教心得体会]
篇2： 人工智能心得体会
人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5G技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。
在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏，第二师资的缺乏，第三课程实施的场地缺乏，第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习的平台；针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段，第一阶段大班STEM基础教学，第二轮实践教学建立社团校队，第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。
篇3： 人工智能心得体会
人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！
篇4： 人工智能心得体会
一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
篇5： 人工智能心得体会
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1、人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2、逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3、逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4、人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5、结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
篇6： 人工智能心得体会
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的`神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道2以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
篇7： 人工智能心得体会
李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。
下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。
篇8： 人工智能心得体会
一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。主要体现在以下几个方面：
1、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力
在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
2、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
3、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
4、扩大知识面，转换思维方式
在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识
二、中小学机器人教学活动的几点做法：
考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式CPU、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。
篇9： 人工智能心得体会
今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：
一、激趣导入，引入新知
学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。
二、积极探索，形象直观
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。
三、小组合作，积极探究
本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。
篇10：教师因材施教心得体会
在今后我们的教育教学过程中，要面对各种各样的学生，“有多少个学生就有多少个独特的世界”，每个学生都具有自己的优势智力领域，有其独特的创造潜力，有自己的学习类型和方法。学生所处的文化环境、家庭背景和自身思维方式的不同，决定了他们为人处事方法的不同，导致了他们的个体差异。面对这些差异，任何整齐划一的做法都是注定要失败的。传统的教学过分强调“同一性”，忽视了个性的培养。用同一标准培养学生，用统一目标规范学生，用统一进度要求学生，用同样的方法教育学生，用统一的试卷操练学生，这是一种不公平，也不公正的教学，忽视了对学生个性的培养，抑制了学生个性的健康发展，使学生的潜力得不到充分的释放，个性得不到充分施展。
正确的选择应该是尊重差异，正确对待差异，把差异当作一种资源来开发。如何促进学生的学习兴趣并帮助他们提高学业成绩呢？正确的做法应该是尊重学生的差异，正确对待学生的差异，把差异当作一种资源来开发。学校里不存在差生，全体学生都是具有自己的智力特点、学习类型和发展方向的可造就人才。教育工作者应该做的，就是为具有不同智力潜能的学生提供适合他们发展的不同的教育，把他们培养成为不同类型的人才。
我国古代教育家、思想家孔子曾提出育人要“深其深，浅其浅，益其益，尊其尊”，即主张“因材施教，因人而异”，从现在角度来看，其意就是承认差异、进行有差别有层次的教学，目的是通过学习，使每个人都有所得，每个人都有所提高和发展。学生的差异是客观存在的，不以人的意志为转移。
在课堂上，经常会遇到这样的情况：一部分学生表现活跃，发言争先恐后；而另一部分学生则丝毫没有进入思考状态，或者没有优等生那样反应快，还没等他们举手，别人早就说出了答案。其实，学生不积极发言，是一个普遍性的问题，我相信所有的老师都遇到过，这是学生的差异造成的结果。
学生的个体差异大，归结起来，原因是多方面的：学生的智力差异大；教师上课为完成任务赶进度，顾不上关照全体学生，尤其是后进生；备课时忽略了学生个体差异？？课堂教学中如何关注学生的个体差异，是教师一直关心并探索的问题。
一、关注个性、照顾差异
不同的学生有不同的思维方式、不同的兴趣爱好以及不同的发展潜能。语文教学中应关注学生的这些个性差异，允许学生思维方式的多样化和思维水平的不同层次。教学中要鼓励与提倡解决问题策略的多样化，尊重学生在解决问题过程中所表现出的不同水平。针对学生差异性，在教学目标、教学内容、教学方法、练习设计、特长培养均应作适当调整。
二、注重评价、及时反馈
传统的评价用单一的量化、标准化测试来评定每一个学生，这种评价方法不能真实地反映每一个学生的真实情况，不利于学生的个性发展。因此，我们对学生的评价应该是动态的、灵活的、具体的，力求做到：口头与书面相结合；单项与综合相结合；集中与分散相结合。要重视学生在评定中的个性化反应，尊重学生的个性特点。在教学评价上，可采用多种的评价方式：自我评价、互相评价等。例如，对作文的评价，可采用多种形式，自评、互评、师生一起评等方式。教师写评语，不应只停留在对主题、结构、方法、字词句的评价上，也应关注到学生的个性差异。对不同性格、不同程度的学生要给不同的评语：对性格较内向的、感情较脆弱的、写作能力较低的学生，要及时捕捉他们在文中的闪光点，给予鼓励、肯定，让他们树立起信心，看到今天比昨天好，相信明天比今天一定会更好；对进取心较强的，但又较容易满足于现状的学生，在肯定成绩的同时，要多指出其存在的问题，给他们以压力，提出更高的要求。
三、加强总结、改进优化
除了在课堂教学中要积极关注学生、了解学生，及时做出正确判断，合理调整自己的教学策略，还应在教学活动中及时记录学生的各个闪光点和出现的一系列问题，在课后经常性的进行思考、整理。师生共同分析成败原因，及时调整教学策略，以使其更加完善、合理化。
面向全体个别差异，教学必须面向全体学生，使他们都能掌握一定的基础知识和基本技能，为提高全民族素质，培养社会主义现代化建设的各级各类人才打下良好的基础。所以在教学中必须面向全体学生，使每个学生在原有基础上都得到最大可能的发展，从而实现全体学生素质的提高。同时又必须正视学生的个别差异，因材施教，使每个学生的才能都得到充分的发展。这样一看来，似乎显得有一些矛盾，但仔细一分析，两者是有密切关系的，他们符合一般的客观规律。
第一，面向全体与注重个别差异符合学生的实际情况。由于每个学生的先天素质和后天影响在事实上存在着一定的差别，这种差别的结果必然要反映为他们在学习兴趣和动机、学习气质和能力、学习方法和习惯等方面的个别差异。这包括两方面的原因，一方面是先天的，其中主要有：学生智力水平存在个体差异，智力是影响学生学习快慢的最主要因素；学生人格特质存在个体差异，不同的人格特质会影响学生的学习方式；学生习得素质存在个体差异，学生发展中形成的素质对学习起加速或减速作用。另一方面是后天的，包括家庭的影响，生活学习中意外事情的影响。
第二，面向全体与注重个别差异符合一般的教学原则。教师要从大多数学生的实际出发，确定教学的进程，认真落实课程标准的基本要求。教师在课堂教学中，要面向全班学生，把主要精力放在集体教学上，使教学内容和进度适合大多数学生的知识水平和接受能力，大面积提高教学质量。同时还要在面向多数的集体教学中兼顾两头，重视学生的个别差异，注意因材施教。针对学生的“个别差异”，我们要了解不同发展水平的学生理解运用知识的情况，及时注入不同的信息，有计划地设计一些后进生能回答的问题，保护他们的自尊心，激发他们的求知欲和学习热情，以达到大面积丰收。
对于学习成绩差、学习过程中有困难的学生，不能放任不管，更不能歧视他们。教师对他们要热情关怀，循循善诱，加强个别辅导，帮助他们克服学习上的困难，增强学习的信心，逐步达到教学的基本要求。例如在教学应用题的时候，练习中可以要求差生完成基本的练习题和稍有变化的题目，学习好的学生在做完后，再做一些较难的题目，或者让他们用不同的方法解答，满足他们的求知欲。总之，我们在教学中应该极为关注学生在学习过程中的个体差异，以学生发展为中心，重视学生的主题地位；关注个体差异与不同需求，确保每个学生受益。只要我们在教育教学的实践中，努力去探索，一定能发现学生个性发展的规律。只要我们确实关注学生的个体差异，因材施教，关爱学生，尊重学生，那么，学生的个性就能得到和谐、全面、健康的最优发展。
篇11：教师因材施教心得体会
著名教育家陶行知先生说：“松树和牡丹所需要的肥料是不同的，区别不同情况给予施肥浇水和培养教育这叫因材施教”。在我的教育教学中也根据学生的个人不同情况，给予不同的处理方式。
xx，男，喜欢动，上课随意性非常强，很多时候，上课总是给你惹出一堆麻烦，在这种情况下，我采用以静制动，不说不讲直视他，总是及时的给他以提醒，我觉得这样总比通着全班学生的面狠狠的批评一番强得多。
xx，女，不爱说话，即便说上一两句声音也小的几乎听不到。这样的孩子在课上多叫她发言，让她多次到讲台上当小老师，给她锻炼胆量的机会，久而久之，孩子自信了，声音也比以前洪亮了。
xx，男，个性极强，很霸气下课总是第一个冲出教室，站排总是站在最前面，好打架。针对这样的学生我才去冷处理的办法，让他自己先想，给他一定的自省时间，搁搁放放不是件坏事，第二天再去处理，这样学生也对自己的行为有所感悟，在谈话教育效果不错。
因此，教师在教育教学的过程中，总会遇到这样那样的问题学生，我觉得这些并不是工作上的阻力和麻烦，反而感到这样会更好地进行“因材施教”，不但锻炼了自己，而且还帮助教育了学生。
篇12：教师因材施教心得体会
教育心理学的思想源远流长。在中国，古代的教育家和思想家，如：孔子论及教育问题，都饱蕴着教育心理学的观点。“思而不学则罔，学而不思则殆”意思是：学而不思，不深辨其真意所在，必致迷惘无所得。思而不学，则事无验证，疑不能解，将危殆不安。故『学与思』当齐修并进，不可偏废，仅学不思，容易迷失自己。仅思不学，亦是把自己封闭孤立了。）还有“求也退，故进之；由也兼人，故退之”。这是孔子把中庸思想贯穿于教育实践中的一个具体事例。在这里，他要自己的学生不要退缩，也不要过头冒进，要进退适中。同时也生动地反映了孔子教育方法的一个特点，即因材施教。
我在读《数学教育心理学》的时候，一边读一边联系到自己所研究的学困生曹海，从而更加的深入的研究曹海产生学习困难的原因，有哪些学习困难的内容，曹海解决问题的心理特点等等现象。又把曹海在上一个学期每个单元里出现的学习问题，学习困惑，对他有那些应对的策略，都一一写了下来（在课题博客上），做了系统的分析。这样使我自己对三年级教材、三年级学生的特点有了深入研究，也改变了一些自己的教学方法，教学策略，会让下一步教学更加的优化。
篇13：教师因材施教心得体会
在音乐课改的背景下，每一个学生都有权力以自己的兴趣和爱好及独特的方式学习音乐，并从中享受音乐的乐趣，都有同等的权利参与各种音乐学习活动并表达个人的情智。“面向全体学生，注重个性发展”是音乐新课标的基本理念之一。因此全体学生的普遍参与，共同提高的同时，满足不同学生个性发展的需求，有效地与因材施教的教学原则相结合是音乐课程改革的重要课题。
“因材施教”要“针对学习的人和施教的人的能力、性格、志趣以及教材的特点、教学时的情景的不同去施行不同的教育。”我觉得从以下几个方面着手。
1、全面深入地了解学生，并对其个别差异与可变因素作科学分析
十九世纪的俄国教育思想家乌申斯基曾说过：“如果教育学要在一切的关系上培养一个人，它就该首先了解人的一切关系。”可见了解学生之重要，它是“因材施教”的基础，要全面深入地了解学生，就应坚持全面和发展的观点，科学地分析其个别差异与可变因素，引导其向好的方向发展。
2、有针对性地把“因材施教”真正地落实到每个学生身上
在教学中，既要从绝大多数学生的需要出发，又要考虑到个别需要。无论什么样的学生，肯定有其特殊的一面，所以我们要“对症下药”。我们要充满热情地对待学生，对后进生更应关怀备至，以情动人，以理服人。实践已经证明：经过教和学的双方努力之后，根据不同的学生不同的施教，学生都能很好地掌握自己所要学的东西，针对性地因材施教也落实到每个学生的身上了。
3、采取有效措施发挥学生的特长，使其得到充分发展
无论优等生还是后进生，那都是人为划分的，应该认识到每个学生都有自己特有的长处，教师要长所有学生的善扬所有学生的优。可以组织学生参加课外兴趣小组活动，让学生参加校内外的各种音乐竞赛，并在学校开设一些第二课堂，如舞蹈课、音乐表演课、器乐课等等，真正地做到让学生自愿选修，同时加强教师和家长的联系，共同发挥学生的特长。
4、采用不同的教学设计
正如金亚文老师所说的那样，要针对不同条件的学生，不同程度的班级，都要采用不同的教学手段和教学方法，才有可能取得较好的效果。我在课堂上也曾用过多次，效果很好，学生学习主动性也增加了不少。
这是我学习后的一点体会。
篇14：教师因材施教心得体会
著名教育家朱熹曾说过：“圣贤施教，各因其材，小以小成，大以大成，无弃人也。”苏霍姆林斯基也说过：“每个学生的个性都是不同的，而我们的任务，首先是要开发每个学生的这种差异性、独立性和创造性。”可见，因材施教，根据孩子的个性特点，发挥孩子的个性优势，进行个性化教育是非常重要的。
做为一名刚踏上讲台的新教师，工作伊始，我怀揣着满腔热情，认真精心地备着课，怀揣着满腔热情上着每一节课，可几堂课下来，我的热情打了折扣，即便课上得多富有激情，可总有好些个孩子完全游离于课堂之外，或懒洋洋的，或心不在焉，或沉浸在自己的小世界里玩乐。这些状况是我课前并未预设到的，它深深地困扰着我，怎么办？真的就如个别老师所说的这几位孩子学习基础太差，是扶不起的阿斗，只要不影响课堂秩序，就由着他们去吧？不！“我们的教学惠及每一位学生，不让一个孩子掉队！”后来，我通过虚心地向经验丰富的前辈请教，大量阅读有关书籍，重新审视了自己的教学理念并调整了教学策略。于是，课前，我总会充分考虑到学生的个体差异来进行备课，预设教学活动，课堂中，我会特别关注学困的`孩子，一旦发现不在状态，我会立即用眼神示意或默默地走到他身边以示提醒。为激发他们参与课堂的兴趣，帮助他们树立起信心，我会细心挖掘这些孩子的闪光点，有意识地为他们创造表现的机会，比如，有位孩子虽然成绩很不理想，但普通话说得很标准，在进行课文片段朗读时，我特意请他与我合作进行分角色朗读对话，果不其然，他读得字正腔圆，我当即热情地表扬了他，并提出新的期望，如果能用心读书，抓住某些词句，把读出人物的特点来那就更好了，他立马跃跃欲试地投入到课文中去，再次读，尽管读得不算声情并茂，但他读出了自己的情感体会，我带着全班同学为他鼓掌喝彩。以后的课堂中，我欣喜地发现了他挺直的腰板，朗读环节中也总能看到他高高举起的小手。我就是这样通过积极的关注，不断地创设机会，在鼓励与表扬声中激起学困的孩子们主动参与学习的欲望，从而使自己的语文课堂更加有效。
此外，在课后的作业布置中，我发现如果给全班学生布置完全相同的作业，就出现有的“吃不饱”，有的“吃不了”的现象。“吃不饱”的觉得这样的作业没什么意思，而“吃不了”的又觉得是种负担，甚至为了应付而去抄袭别人的作业。这时，我根据全班学生的知识基础、能力、水平的差异，尝试设计多梯级的“超市型”的作业，让学生像逛超市一样，根据自己的需要和能力自主选择作业的数量、内容和形式。这样的作业，由易到难，层层递进，给了学生一个选择的范围，能力强的可选择较难的做，能力弱的，可以做简单的。但是，学生又具有好强的心理，有的学生往往会知难而进，他们会在自己的“最近发展区”去“跳一跳，摘果子”。这样的话，每一个学生都能取得某一层次上的成功，获得轻松、愉快、满足的心理体验，从而提高了他们的学习积极性。
做为一名新手，在因材施教方面我并没有特别好的见地，但我会树立起正确的教育观，承认与尊重学生的个性差异，不断摸索教学方法，对学生进行有的放矢的教育，努力使每一个孩子都能健康和谐地成长。
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人工智能下的因材施教心得体会（集锦14篇）
