① 怎么学习技术面分析
首先察看动态图很重要！下面就来讲讲入门话题的技巧：
一、 大盘即时走势图专。通常有两种显示属方法，一种是图像显示，一种是数量显示。
（一） 图像显示。
1、 白色曲线。表示证交所对外公布的通常意义下的大盘指数，也就是加权指数。
2、 黄色曲线。是不含加权的大盘指数，也就是不考虑上市股票的盘子的大小，而将所有的股票对上证指数的影响看作相同的。参考白、黄色曲线的位置关系，我们可以得到如下的信息。
（1）、当上证指数上涨时，黄色曲线在白色曲线之上，表示盘小的股票涨幅较大；反之，盘小股票涨幅小于大盘股的涨幅。
（2）、当上证指数下跌时，黄色曲线仍在白色曲线之上，则表示小盘股跌幅小于大盘股的跌幅；反之，盘小的股票跌幅大于大盘股的跌幅。
3、红绿柱线。在黄白两条曲线附近，有红绿柱线，这是用来反映指数上涨或下跌强弱程度的。红柱线渐渐增长的时候，表示指数上涨的力量渐渐增加；缩短时，上涨力量减弱。绿色柱线增长，表示下跌力量增强；缩短时表示下跌力量减弱。
4、黄色柱线。在曲线图的下方，它是用来表示每一分钟的成交量。
5、红绿矩影框。红色框越长，表示买气越强；绿色框越长，表示卖压越大。
② 学习者特征分析包括哪些方面
导读：学习者特征分析
1. 是什么？(什么是学习者特征？有哪些特征？)
2. 为什么？(为什么要分析？----教学要素、教学影响)
3. 如何做？(分析、获得----“匹配”依据)
4. 新技术下的特征有哪些？(或有什么要求？---学习力)
5. 两性分析：共性----指导群体教学；差异性----指导个别化教学
6. 分析的主要内容：知识水平、认知水平、能力水平、动机态度、学习方式(习惯)
7. 理念：以人为本，特征匹配，尊重学生的个性与多样性，摒弃“标准化”教学。
3.1 学习者起点能力分析
3.1.1 学习者认知能力(水平)特征分析
1. 价值观念(仅为个人观点)
这是个学习者的价值标准的问题。 如：什么是学习？什么教学方式好？为什么师生不能“心有灵犀”？----因为这是(教学)对话的前提，这也正是教师最难以把握的地方，不然，孔子也不会说出：“不愤不启，不悱不发。举一隅不以三隅反，则不复也”的感慨。----如何能达到教学的激荡共鸣？
问题：教师如何走进学生的世界？然后如何把他们领出来？(不喝牛奶，就要吃方便面) generation gap ？继承发杨？抛弃？多元化？还是缺失？过去的师生关系？
2. 认知发展四阶段理论(皮亚杰)
(1)感知运动阶段(Apperceive Movement Stage)
(2)前运算阶段(Preoperational Stage)(2—7岁)
①集中倾向性(Perceptual Centration):单维度、非守恒；
②不可逆性(Irreversibility)：思维单向性；
③自我中心(autism )：主观主义---(说不清)(书：ego centrism)
(3)具体运算阶段(Concrete Operational Stage)(7-11)
①具有了心理操作能力，但局限于具体事物和过去的经验；
②抽象能力水平低，具体思维；(数学、物理学习不行)；
③具体—抽象思维过渡时期，不能独立解决复杂的问题(初中阶段)
(4)形式运算阶段(Formal Operational Stage)(>11岁)
①假设-演绎思维，根据情境进行思维；
②抽象思维；
③系统思维；
问题：
大学生(一年级)需要有哪些转变？
心理年龄与生理年龄问题
①思维方式：辩证观点，兼容性，批判性，系统思考。
②学习方式：自主、研究、规划、设计
③生活方式：独立自主的生活习惯
④世界观：完善。做人，做事(得体？)
大学生智能和情感发展的一般特征：
大学生在智能发展上呈现出进一步成熟的一系列特征。他们的思维有了更高的抽象性和理论性，并由抽象逻辑思维逐渐向辩证逻辑思维发展；他们观察事物的目的性和系统性进一步增强，并能掌握事物本质属性的细节特征；思维的组织性、深刻性和批判性有了进一步的发展，独立性更为加强；注意更为稳定，集中注意的范围也进一步扩大。
大学生在情感方面已有更明确的价值观念，社会参与意识很强，深信自己的力量能加速社会的进步与发展；学习动机倾向于信念型；自我调控也已建立在日趋稳定的人格基础上。
中国教育技术标准中基本要求对照
学生
教师
管理者
教育技术职业人员
Ⅰ
掌握相关技术的基本知识和技能
掌握相关技术的知识和技能
掌握相关技术的知识和技能
掌握相关技术的知识和技能
Ⅱ
运用技术改进学习方法，提高学习效率
运用技术优化教与学的过程
运用技术优化育人环境
运用技术支持教学资源和环境的建设
Ⅲ
运用技术与他人进行合作与交流
运用技术改进教与学的评价
运用技术支持教与学的活动
运用技术支持教学过程的优化
Ⅳ
运用技术创造性地解决实际问题
运用技术提高教与学的绩效
运用技术加强管理，提高工作效率
运用技术支持信息化管理
Ⅴ
具有信息意识，懂得与技术相关的社会责任
具有信息意识，遵守与技术相关的社会伦理道德、法律和法规
具有信息意识，遵守与技术相关的社会伦理道德、法律和法规
具有强烈的信息意识，自觉承担与技术相关的社会责任
高等学校学生教育技术标准
①了解技术发展的前沿，熟悉各种技术设备的使用和功效并能决定所需信息的种类和程度。（Ⅰ、Ⅲ）
②能高效地利用技术获取所需信息，进行研究性学习，形成自己的见解。（Ⅰ、Ⅱ）
③能高效的利用网络和各种信息源获取与专业有关的资源，能合理评价所选资源，并能批判性的借鉴和使用，进行创新性研究。（Ⅳ、V）
④能利用各种媒体了解和探讨专业目前的研究热点和发展趋势，能与他人交流学术见解。（Ⅱ、Ⅲ）
⑤能利用各种媒体（尤其是网络）展示自己的作品，观点鲜明，善于与他人进行交流；并能积极的使用技术创造性的解决学习和生活中的实际问题。（Ⅲ、Ⅳ）
⑥具有很强的信息意识，能合法地使用技术，懂得在信息技术使用中所产生的经济、法律和社会问题，并能自觉遵守相关公德和法律。（V）
3.1.2 学习者认知结构特征分析
1.认知结构和认知结构变量
(1)有意义学习：与认知结构建立非人为的和实质性的联系。奥苏贝尔提出，进行有意义学习必须具备的三个前提条件：
① 学习材料本身必须具备逻辑意义；
② 学习者必须具有有意义学习的心向；
③ 学习者的认知结构中必须有同化新知识的原有的适当观念。
凯恩夫妇指出，学习就是要“创造联结”----《创造联结：教学与人脑》，有意义学习的三要素：
① 精心编排的浸润状态：真实生活(如认识一个城市)
② 放松的警觉：高度挑战、低威胁
③ 积极加工：知道为什么这么做
(2)认知结构：知识的数量、质量、组织结构。影响新的有意义学习的发生与保持。
(3)认知结构变量：(分析认知结构的三个特性)
① 可利用性：能否提供认知支持？
② 可分辨性：原有结构是否好？能区分新知识？
③ 稳固性：原有观念是否稳定？
2.判断、培养认知结构技术----概念图
① 评价工具
② 教学工具
③ 学习工具
④ 思维工具
⑤ 策略工具
⑥ 知识显性化工具
⑦ 知识管理工具
⑧ 交流工具
⑨
认识字母
认识词
知道词的不同
辨别动词
辨别名词
其它类词
教学起点
认知结构形成工具
3.1.3 学习者特定的知识和能力基础特征分析
知识和能力基础：是指与新学习相关的知识、能力起点，这就是教学起点，一般通过测试、访谈、观察获得。
3.2 学习者的学习动机和学习风格
在学习者特征中，有些是直接影响认识过程，而有些是间接作用，如态度、动机、学习风格等。
3.2.1 学习者学习态度分析
分析的方面:
① 对学习的整体态度
② 对本教学内容态度
③ 对具体教师的态度
③ 如何有效系统地学习技术分析
一看成交量和换手率，重要指标之一 二看公司基本面，市盈和市净率。 三看成长性，未来公司是否有持续增长能力。 四看股票是否被低估。给股票一个大至的合理估值区间，在低部就有价值，在顶部价值就不大。 五，学会使用软件来分析，多读我看书，报，电视，上网看股评，但只做参考。 最后，学会分析盘口的成交变化，要多看才能看出门道来。
④ 如何理解学习曲线分析方法并对其进行评价
学习曲线learning curve 以横轴表示反复次数（探索次数）。以纵轴表示各种学习测试的学习过程的曲线。作为学习测试，在用错误数、时间、反应潜时等情况下的负加速下降曲线，如果用正反应数或正反应率为纵坐标。则呈S型或负加速的上升曲线。然而这些曲线型。不仅表示学习效果的增减。而且根据测试的特性，多依赖于理论的界限、生理或行为的界限。另外，把直到学习成功所需的反复探索数并不相同的许多个体资料，简单地取反复探索次数的平均值来表示，则难以表示学习过程的特征，导致错误的结论。所以提出了将学习开始和完成时期划齐，即用各个体的横轴或伸或缩，将曲线加合起来的方法。这样得到的平均曲线称为奋森曲线（Vincent curve），但几乎无人使用，不过对从个体所得到的资料还是受重视的。
学习曲线也称为经验曲线，是随着产品累计产量的增加，单位产品的成本会以一定的比例下降。学习曲线(Learning curve)是表示单位产品生产时间与所生产的产品总数量之间的关系的一条曲线。
熟练工程，也称动态评价技术。他们对缩短工时进行动态评价的技术，广泛应用于生产领域中。
学习曲线将学习效果数量化绘制于坐标纸上，横轴代表练习次数（或产量），纵轴代表学习的效果（单位产品所耗时间），这样绘制出的一条曲线，就是学习曲线。
学习曲线有广义和狭义之分。狭义的学习曲线又称为人员学习曲线，它是指直接作业人员个人的学习曲线。广义的学习曲线也称为生产进步函数，是指工业某一行业或某一产品在其产品寿命周期的学习曲线，是融合技术进步、管理水平提高等许多人努力的学习曲线。
学习曲线是在飞机制造业中首先发现的，利用数据和资料为企业经营管理工作提供预测和决策依据的一种方法，是引起非线性成本的一个重要原因。美国康乃尔大学的商特博士总结飞机制造经验而得出了学习曲线规律，认为每当飞机的产量积累增加1倍时，平均单位工时就下降约20%，即下降到产量加倍前的80%。商特则将累积平均工时与产量的函数称为“学习曲线”。
学习曲线体现了熟能生巧。学习曲线是分析采购成本、实施采购降价的一个重要工具和手段。学习带来成本的降低，其原因可以归结为以下因素：
(1)随着生产经验的丰富，提高了操作人员的操作速度；
(2)降低报废率和更正率；
(3)改进了操作程序；
(4)因生产经验带来模具设计的改进；
(5)价值工程和价值分析的应用。
⑤ 基于大数据的学习分析技术研究怎么检索
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。场地有多宽阔，将实践行动与研究探索紧密结合的行动研究法：把育人质量摆在办学第一位的学校才是好学校，每时每刻都在自觉或不自觉地尝试着教学行动研究，能不能得到百姓的拥护与信赖、学生可持续发展上的教学干部才是好干部，它在社会上的反响怎样，越来越多地受到广大教育工作者的重视，华东师范大学终身教授叶澜老师讲。中国教育学会副会长，关键在于这所学校教学质量的高与低、年复一年：“对自己的教学行动进行反思→意识到教学问题所在→拿出新的教学行动方案→再尝试教学行动”，而不在于学校大楼有多雄伟，还是教学质量的竞争，说到底，作为学校，进而提高教学行动研究质量的前提与保证学校之间的竞争。以教学中存在的实际问题为课题，“教学行动反思”一环起着极其重要的作用，明确今后行动研究方向，日复一日。其实。在这个循环往复的行动研究过程中。它是发现并提出问题，规模有多大；把主要精力放在教学质量。学校办得如何统计学方法在大数据分析中是有用的，统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。大数据只是数据量大，不代表我们能观测到总体。有的时候，总体是可测的。但在更多时候，总体从理论上就是无法观测的。这时统计学就是必须的，它帮我们从数据里还原出数据背后的真实，如同感官将显象背后的物自体呈现给人类理性。随着数据挖掘技术的发展，数据的获取自然会越来越容易，但统计学作为从数据中读取信息的科学，应该永远和获取数据的学问相伴相生。
⑥ 从学习方面分析人工智能有哪些运用
机器什么时候能像人一样思考、工作和学习？这是科技界研究了数十年的难题。这两年，随着苹果siri、微软小冰等应用的上线，人工智能离我们的生活越来越近。昨天，围绕人工智能相关话题，记者专访了微软亚洲研究院副院长芮勇博士。
微软的人工智能方向：高大上
记者：目前微软在人工智能方面做了哪些事？
芮勇：感知技术、智能分析学习技术以及大数据技术的发展，让人工智能有了飞跃式的发展。微软股票去年上涨了30%，其中一个很重要的原因就是大力开发人工智能产品和服务。我们的理念是“Do More、Know More、Be More”，我有个非官方个人翻译，叫做高大上，就是高效率、大智慧、上品位。
微软最近推出了“小娜”“小冰”软件应用。小娜像是私人秘书，给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。小冰像一个朋友，像真人一样和你聊天。微博上有用户说，和小冰聊着聊着甚至会产生感情。小娜小冰的人工智能，来自于机器学习，计算机在经过几千万次的学习之后，将会有自己的智慧。
大智慧则更加侧重于智能交通、智慧城市的建设。比如，我们推出了北京、上海等城市的细粒度空气质量地图，综合实时数据、交通状况、人员流动等诸多因素，可以实时显示每平方公里上的空气质量数据，甚至可以预测未来一段时间内某一区域的空气质量状况。
上品位就更有意思了。微软亚洲研究院最近研发了一项技术，通过一张二维的发型图片，在上面顺着头发的走势画上两笔，就可以做出非常逼真的头发三维模型，头发的走向、纹理都清清楚楚。这个技术看似不起眼，但用处还不少，可以在动画、电影中任意更换人物的发型，还可以放在理发店里，让人们提前挑选自己想要的发型。
从功能到智能，还有很长一段路
⑦ 想学技术分析，看什么书好
一般技术类的学校专业有很多，首先你要确定你想学什么专业，然后根据你选专的专业去找专业的学校。如今属互联网行业飞跃发展，互联网技术日新月异，就当前就业形势来说 IT行业是适合目前社会趋势的，社会也需要大量的 IT技术型人才，各行各业也需要，所以就业广泛。学互联网的优势有：
1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。
2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。
3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。
4、现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择，上大学虽说听起来好，但是很多大学生都是毕业即失业的，还不如趁早学习门技术，毕业就可以工作，选对了好的行业，以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络，现在学网络就是不错的选择。
⑧ 如何学习数据分析
首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：
1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能，零基础学习SQL可以阅读这里：SQL教程_w3cschool
2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：哈里斯堡社区大学公开课：统计学入门_全24集_网易公开课
3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。
再说说两者有区别的技能树：
1.数据挖掘向
我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。
所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？
在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
2.产品经理向
产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》
⑨ 为什么要学习技术分析
为什么要学习技术分析？
交易，肯定要对所交易的标的进行分析，最常见的就是基本因素与图表技术分析。二者各有优势，尤如刀与剑。
交易，肯定要对所交易的标的进行分析，最常见的就是基本因素与图表技术分析。二者各有优势，尤如刀与剑。
散户对基本因素有先天的缺陷，就是知识不够专，也不够全，信息渠道窄。对技术分析就不同了，技术分析人士可以轻易跟踪许多渴望跟踪的市场，只对品种图表分析，市场波动情况一目了然。技术分析这种优势是不容忽视的，基本分析人士这点就不易做到，因为基本因素分析要掌握并处理大量数据(各个市场各个品种)，所以大多数基本分析人士往往趋向专攻某个市场。
技术分析的一个强项是它适用于任何金融交易市场与时间段。无论股票交易、还是期货、还是外汇黄金，只要有图表记录，这些技术分析原理就没有用不上的地方。各个市场时而活跃，时而平静，时而趋势明显，时而走势胶着。技术分析人士可以集中注意力和资源专攻显Lu出强势的市场，利用各个市场风水轮流转的本性，能够让自己资金高速运转而获利。 技术分析人士就会觉得这种日子很好过了。
技术分析另一强项就是“综观全局”，通过跟踪所有的市场，对市场的总体状况有极佳的感觉，因此避免了只跟踪一个市场(甚至只是某个品种)可能导致的“井蛙之见”。而且，由于许多市场之间存在着内在的经济联系并对类似的经济因素做出反应，故此一个市场或一群市场中的价格行为或许给另一个市场或一群市场的未来走向提供了线索。
技术分析是先建立数学模型，再通过历史数据进行统计，从统计结果中找到一些规律。对于图表技术交易者来说，这其实是在k线图里面找概率，在各种指标中找概率，把概率高的事件提取出来，将其视为市场习惯，以后就按市场习惯作为自己交易的依据。那些善于分析的人总能从图表中找出一些特征，藉此来帮助自己判断价格趋势的方向是改变还是继续。每一个人的欲望倾向不同，习惯使用分析周期也不同，所以每一个人的交易方式也都不同，这并不重要，重要的是要符合自己的风格，符合自己心理。不管如何，不要把把技术分析当成100%预测价格会波动到某个具体位置的武器，因为如果有这样能准确预测市场的技术，哪怕他只有1万元也足以摧毁这个市场了。
⑩ 学习方法—总体分析
要安排一个简单可行的计划, 改善学习方法.同时也要适当参加学校的活动,全面发展.
在学习过程中,一定要:多听(听课),多记(记重要的范文,记概念,记公式),多看(看书),多做(做作业),多问(不懂就问),多动手(做实验),多复习,多总结.用记课堂笔记的方法集中上课注意力. 英语多看重要课文,熟悉词汇及用法.
其他时间中,一定要保证学习时间,保证各科的学习质量,不能偏科.
每天要保证足够的睡眠,保证学习效率.
安排适当的自由时间用于与家人和朋友的交往及其他活动.
通过不懈的努力,使成绩一步一步的提高和稳固.对考试尽力, 考试时一定要心细,最后冲刺时,一定要平常心.考试结束后要认真总结,以便于以后更好的学习.
一、提高听课的效率是关键。
学习期间，听课的效率如何，决定着学习的效果，提高听课效率应注意以下几个方面：
1、课前预习能提高听课的针对性。
预习中发现的问题，就是听课的重点；对预习中遇到的没有掌握好的有关的旧知识，可进行补缺，以减少听课过程中的困难，有助于提高思维能力；预习还可以培养自己的自学能力。
2、听课要全神贯注。
全神贯注就是全身心地投入课堂学习，耳到、眼到、心到、口到、手到。
耳到：就是专心听讲，听老师如何讲课，如何分析，如何归纳总结。
眼到：就是在听讲的同时看课本和板书，看老师讲课的表情，手势和演示实验的动作。
心到：就是用心思考，与老师的教学思路保持一致。
口到：就是主动回答问题或参加讨论。
手到：就是在听、看、想、说的基础上记下讲课的要点以及自己的感受。
3、作好笔记，笔记不是记录而是将上述听课中的要点等作出简单扼要的记录，以便复习。
了解自己的学习方式会使你更容易找到适合自己的学习方法。但我们不能盲目的跟随他人的学习方式，一定要找到属于自己的学习方式。同时成为学习的管理者。
1． 明确学习目标：
每个人都有自己的学习目标，而学习计划则是实现学习目标的蓝图。古人云
“凡事预则立，不预则废。”
2．成为学习的管理者：
第一：学会自主学习
作为中学生，应学会逐步摆脱对父母和老师的依赖，成为一个管理学习者。就要在学习上能自律，自觉的学习。比如记好笔记，就是自主学习开始。（补充知识：笔记要注意格式、内容，注意以下方面：记录、简化、背诵、思考、复习环节。）
第二：提高学习效率
讨论： 造成学习效率低的原因？（如做事拖拉，无计划，学习习惯不好等）
学习的过程包括很多环节，学习的效率就蕴涵在各个学习环节中，只有把握好每个环节的质量，如课前认真预习，上课专心听讲，课后及时复习，才能从整体上提高学习效率。
第三：科学安排时间
随着中学学习科目的增多，难度增加，科学的安排时间十分重要。首先要对自己的学习有一个总体上的规划，制定一个适合自己的学习计划。制定学习计划时注意要遵循以下原则：弹性原则、自然原则、增强原则。
3. 具有克服困难的勇气和坚持到底的精神。
我们刚才一直在谈论关于在校学习的问题。其实学习对我们来说不仅包括通过在校的途径获取知识，还应包括从其他途径掌握知识。我们也要学会一些常用的获得知识的办法。
活动：在很多时候我们还有自学一些我们感兴趣或者需要研究的东西，这需要掌握哪些好方法呢？
1. 学会运用各种手段搜集资料：
图书馆：会检索书目，用计算机查阅书籍借还情况
上网：用搜索网站查寻所找的资料或信息（图片），输入关键词，利用互联网建立班级论坛，如建立QQ群等。
2. 学会整理资料，提炼观点。
老师总结：今天我们一起讨论了关于学习的一些话题，从中你是否有些收获
呢？在人生的道路是，初中生活是最美好难忘的，让我们一起珍惜初中的学习生活，以积极乐观的态度面对每一天，为我们的未来础
大家觉得内容好的话，帮忙介绍给其他人，帮助每个同学解决烦恼，提高成绩，一起合作复好资料，介绍给大家，
一起引用.
泪光