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每日一读《思辨性阅读与表达任务群》 教学的四个关键词: 情境圈⭕ 文本故事情境——拓展故事情境——链接生活情境 拓展故事情境‖低年级:续编故事、创编故事;中高年级:提供意义相关联的多个文本,在比较阅读中拓展故事情境。 问题链 基于四种立场提出问题: 字面上立场(对文本的初步印象,是关于信息、事实、外部现实的理解) 解释性立场(进一步解读文本,深层理解概念、主题、价值等) 个性化立场(连结个人经历,唤起情绪感受,发现文本与生活的关系,探索文本对读者产生的言外之意。) 批判性立场(以分析和批判的方式进行阅读,通过评价来质疑作者和文本) 工具箱𐊥﨧化工具(思维地图) 思维策略工具(剥水果法和四要素分析法——是(做)什么?为什么做?在何种情境下做?怎么做?) 实践场 讲故事和做解说 辩论 演讲 写读后感 写观点阐释类短文
任务驱动教学:培养学生的实践与创新能力 教育热点:任务驱动教学 任务驱动教学是一种以任务为核心的教学方法,旨在通过实践操作和合作学习来培养学生的实践能力和合作精神。这种方法可以提高学生的综合素质,尤其适合那些需要实际操作和团队协作的课程。任务设计应具备明确的目标、具体的操作步骤和可评价的成果,同时注重任务的真实性、意义性和可操作性。 论文阅读推荐 王荣生:《语文课程标准文本中的关键词——“语文学习任务”的含义》 窦桂梅:《创新驱动战略下的跨学科阅读实践探索》 教学方法:基于问题驱动 基于问题驱动的教学方法以问题为核心,引导学生主动探究和自主学习。这种方法可以激发学生的学习兴趣,提高学生的思维能力和解决问题的能力。问题可以是学科内的实际问题,也可以是生活实践中的问题,设计时需考虑问题的现实性、开放性和可操作性。
Python开发者必看!LLM指南 近年来,AI在语言理解与生成方面取得了惊人的进展。随着深度学习的快速发展,语言AI系统现在能够更有效地编写和理解文本。这一趋势推动了新功能、产品和整个行业的崛起。对于Python开发者来说,掌握这些能力至关重要。 本书将教你如何利用预训练的大型语言模型(LLM)来执行各种任务,如文本分类、聚类和搜索。你将学习如何构建高级LLM流水线,以聚类文本文档并探索它们所属的主题。此外,你还会了解如何构建超越关键词搜索的语义搜索引擎,使用密集检索和重新排名等方法。 本书还将深入探讨LLMs的训练过程,以及如何为特定应用优化LLMs。你将学习到生成模型微调、对比微调和上下文学习等方法,以适应不同的应用场景。 通过阅读本书,你将掌握如何使用现有库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类,从而更好地理解和应用这些先进的语言技术。
LLM神书:提文本处理力 这本书将带你走进大型语言模型(LLM)的奇妙世界,教你如何利用这些先进的AI工具来处理文本数据。 通过预训练的LLM,你可以轻松实现文本拷贝、摘要等任务,让写作变得更加高效。 超越关键词匹配,构建语义搜索系统,让你的搜索结果更加精准。 利用LLM进行文本分类和聚类,让你能够更深入地理解大量文本文件。 栦줹樿将介绍如何使用现有的库和预训练模型来进行文本分类、搜索和聚类。 构建高级LLM流水线,探索文本文档的主题,让你的文本处理能力更上一层楼。 砦𗱥 夺解LLMs的架构,如BERT和GPT,以及它们是如何被训练的。 ️ 掌握优化LLMs的不同方法,包括生成模型微调、对比微调和上下文学习,以适应特定应用的需求。 通过这些方法,你将能够充分利用LLM的能力,为你的文本处理项目带来巨大的价值。
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如何用八爪鱼采集器抓取网络文本? 大家好!上期我们聊了聊ROST CM6网络文本挖掘分析工具的使用方法,很多朋友对数据获取这一块还是有点晕。今天我就以八爪鱼采集器为例,手把手教大家如何抓取网络文本。 第一步:词云图展示 首先,看看我们用八爪鱼采集器爬取的两千条网络文本做成的词云图。是不是很酷? 第二步:八爪鱼采集器界面 打开八爪鱼采集器,界面非常简洁。下面有很多热门模板,比如关键词、地图坐标、影评等等。今天我们以旅游景点的网络评价为例,来介绍如何自定义任务。 第三步:新建任务 点击“新建任务”,把需要爬取的网址复制上去,然后保存设置。接着,页面会跳转到你复制的网站。 第四步:自动翻页 因为我们需要爬取每一页的内容,所以在网页中点击“下一页”。然后在右侧的操作提示栏中,点击“循环点击下一页”,这样就能实现自动翻页了。 第五步:选择内容 在网页中点击需要爬取的内容,比如评论的文本、昵称、评分、发布时间、IP等等。这里我只选择了评价文本。然后点击操作提示中的“选中全部相似元素”。 第六步:文本内容 接下来,点击操作提示中的文本内容。 第七步:采集模式 𞊦选择的是本地采集中的普通模式,数据会保存在电脑上。 第八步:爬取速度 ⏱️ 爬取速度大概每分钟六百多条,速度还是挺快的。如果前面操作出错,就会一直卡在0,所以需要回去检查一下。采集完毕后导出数据,就可以进行后续的分析了。 第九步:导出数据 爬取完毕后,导出数据就可以进行后续的分析了。 希望这篇教程能帮到大家!如果有任何问题,欢迎在评论区留言哦!
AI工具在手,Excel无忧! 你是不是也觉得用Excel做报表、处理数据简直是个噩梦?别担心,现在有了这些AI工具,做Excel的时间大大缩短,效率提升不止一点点!𑊃hat Excel:自动生成Excel图表 Chat Excel是一个超级方便的AI工具,不需要注册,打开网页就能用。它可以自动生成Excel图表,简直是懒人福音!再也不用记那些复杂的函数和公式了,直接聊天就能搞定。 Excel Labs:关键词自动生成公式 微软官方推出的Excel Labs插件,简直是Excel界的万能钥匙。只要输入关键词,它就能自动生成你需要的Excel公式。而且完全免费,下载配置好API Key就能使用。 AI Excel bot:指令生成公式 AI Excel bot也是一个非常强大的工具。你可以输入简单的文本指令,它就能帮你生成复杂的Excel公式。比如“当单元格B10等于单词hello时对列A求和”,它就会自动生成对应的公式。 Ajelix:文本翻译成VBA脚本 Ajelix不仅能识别关键词并生成Excel公式,还能将文本翻译成VBA脚本。这样你就可以编写Excel程序,与同事一起协作完成复杂任务。简直是Excel编程小能手!ormula Bot:智能分析公式 Formula Bot也是一个非常智能的工具。它会自动分析你提供的文本描述指令,并将其转换为Excel公式。使用起来非常方便,效果和AI Excel bot类似。 总结 这些AI工具真的是Excel用户的救星!再也不用为复杂的公式和操作烦恼了,直接用这些工具就能轻松搞定。赶紧试试吧!
李臻笔记:读书真相 𘥯劲020年2月,武汉国际会展中心“方舱医院”收治首批患者。一名患者躺在病床上在阅读。 “前提”释疑 从第4段中找出标题中的关键词“读书的前提”指的是什么? 明确:教养得有一个可教养的客体作前提,那就是个性或人格。 每个人的“个性或人格”是基于天性的,是与生俱来的,每个人生来都是可以教养的客体。 ᤸ:既然个性或人格是每个人与生俱来的,那么黑塞为什么还要强调读书的前提是个性或人格呢? 明确:每一处否定性表达都指向对读书的一种误解。“黑塞为什么要强调读书的前提是个性或人格呢?”因为我们的个性或人格被关于读书的种种误解遮蔽了。 单元学习任务中所说“文章合为时而著,歌诗合为事而作”。这篇文章针对误解而写,有的放矢。 真正的教养 读书的真正目的是什么? ᤺:请同学们结合其中任一处文本,谈一谈其在王佐良的阅读经历(即《上图书馆》全文)中是否有体现? 事与理 《读书:目的和前提》第5段: 在黑塞文章中有这样一句话“为了说清楚富有个性地、生动热情地与书籍打交道大概是个什么情况,我别无他法,只好将我本人迷恋阅读的一些情形如实相告。” 任务三:请同学们任选文章中的一处读书之事,思考经历之事与感悟之理的关系。 总结: 在事与理的交融中结束这节课。“真正的教养在于帮助我们找到生活的意义,正确认识过去,以大无畏的精神迎接未来”。方舱医院捧书阅读的这位患者生动诠释了这句话。 放大他手中这本书,是“理想国”,系列丛书小标题“看见世界,看见自己”。愿各位同学拨开误解,用真正的阅读在自己与整个人类之间建立起息息相通的生动联系,彼此牵系着共同走向生命的理想国。
ChatGPT互动秘籍 想要更好地与AI语言模型互动吗?通过这本指南,你将学会如何运用提示工程(Prompt Engineering)技术,向ChatGPT等AI模型提出更有效的问题,从而获得高质量的答案。 提示工程简介 提示工程是设计提示(Prompt)的过程,旨在引导语言模型生成符合用户需求的文本。通过明确指令、任务说明和角色设定,用户可以更好地控制模型的输出。 提示公式 提示公式通常包含三部分: 任务(Task):说明你想让模型做什么,例如“生成产品描述”。 说明(Instruction):具体指令,例如“内容应专业且准确”。 角色(Role):指定模型的角色,例如“作为营销专家”。 恦示技术 说明提示技术(Instruction Prompt Technique) 提供清晰的指令,确保生成内容的相关性和质量。 角色提示技术(Role Prompting Technique) 通过设定模型的角色来影响生成的内容风格或角度。 标准提示(Standard Prompts) 设定简单明确的任务。 零样本、单样本和小样本提示(Zero, One, and Few Shot Prompting) 根据提供的范例数量生成内容。 “让我们思考这个”提示(Let's Think About This Prompt) 鼓励模型生成有深度的、反思性的文本。 种子词提示(Seed-word Prompt) 通过指定关键词来引导模型生成相关内容。 知识生成与整合提示(Knowledge Generation and Integration Prompts) 生成新的信息或整合现有知识以回答问题或提供建议。 ᠥ䍦提示技术 问答提示(Question-answering Prompts) 针对特定问题生成答案。 摘要提示(Summarization Prompts) 生成简短版本以保留文本中的主要信息。 对话提示(Dialogue Prompts) 生成多个角色之间的对话,适用于聊天机器人开发。 ᠦ示技术的应用建议 指令需清晰、具体:无论是说明提示还是角色提示,提供明确的指令能有效提升输出质量。 结合多种提示技术:如结合说明提示、角色提示和种子词提示,能更好地控制生成的文本风格和内容。
文化类综艺节目的戏剧化表达与科技赋能 𘀣传统美学的舞台视觉再造与剧式表达: 关键词:对话交流空间+剧目演出空间 1️⃣ 舞台交流空间的传统美学呈现:将传统文化具象化、符号化 2️⃣ 文化剧目演出空间的视觉美学诠释: a. 历史典故作为叙事线索——剧式表达借助戏剧“假定性”,让观众成为历史的“亲历者”,营造出“历史的在场” b. 对文化进行异质形式的再塑——剧式表达将传统美学观念进行“视化”,借助多样化的艺术手法呈现深邃的文化内涵 c. 舞台行动的双重任务:形塑叙事文本、阐释文化精神,既叙述故事内容,又化育观众心灵 젤艺术焕新:科技赋能传统文化剧式表达: 关键词:视听刺激 1️⃣ 数字虚拟舞台 2️⃣ 演剧场面 3️⃣ 复原文物遗址等 ⠤𘉣精准触达策略:强化观念传承与艺术形式共融: 保留对话形式:专家与嘉宾带领观众评赏与解读 剧式演绎下传统文化意蕴的视觉化;对历史故事与人文精神进行舞台化演剧再创作,跳脱出文本的记录与叙事,文化意蕴得到提炼和视觉转化 多元艺术形式共融下的文化表达:艺术融合,多元表达,打通艺术门类的壁垒,创造融汇贯通的传统文化美学场域 总结:将传统文化进行现代转化,搭建古往今朝的对话桥梁,成为艺术形式与人文精神间的纽带
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