[Research Career]Beyond the Five-Paragraph Essay

转载自: http://www.swarthmore.edu/SocSci/tburke1/beyond.html

Beyond the Five-Paragraph Essay When I hand back analytic essays, I try to leave room to do a collective post-mortem and talk about common problems or challenges that appeared in a number of essays. I think it helps a lot to know that the comment you got is a comment that other people got, and also to know how some people dealt more successfully with the same issue. All anonymous, of course, and following my Paula-like nature, nothing especially brutal in terms of the actual grades dispensed.
I usually base my comments on some scrawled meta-notes I keep as I work through each batch of essays. Sometimes there are unique problems that arise in relation to a particular essay question, which is sometimes a consequence of my having given enough rope for certain students to hang themselves in the phrasing of the question. Often there are problems I’ve seen before and commented upon.
1) Some of these perennial comments concern smaller but important stylistic errors and misfires, such as:


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[Research Career]来自MIT人工智能实验室:如何做研究?

转载自: http://slni.blogchina.com/blog/article_61834.232800.html

来自MIT人工智能实验室:如何做研究? 2004年 11月03日   并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功,本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。我来自MIT人工智能实验室:如何做研究?
作者:人工智能实验室全体研究生
编辑:David Chapman
版本:1.3
时间:1988年9月
译者:柳泉波 北京师范大学信息学院2000级博士生
摘要 本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议,对做研究本身(阅读、写作和程序设计),理解研究过程以及开始热爱研究(方法论、选题、选导师和情感因素),都是极具价值的。
Copyright 1987, 1988 作者版权所有
备注:人工智能实验室的Working Papers用于内部交流,包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样,会列出所有的参考文献。
1. 简介 并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功,本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。
目标读者是谁?
本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写,但对于其他机构的人工智能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者,也可以从中发现对自己有价值的部分。
如何使用?
要精读完本文,太长了一些,最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很有效:先快速通读一遍,然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。
 
本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能:阅读, 写作和程序设计,等等。第二部分讨论研究过程本身:研究究竟是怎么回事,如何做研究,如何选题和选导师,如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映,从长远看,第二部分比第一部分更有价值,也更让人感兴趣。
l         如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊,并给出了一些阅读的诀窍。
l         如何成为AI研究领域的一员:与相关人员保持联系,他们可以使你保持对研究前沿的跟踪,知道应该读什么材料



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[Research Career]Computer Science Conference Rankings

转载自: http://www.cc.gatech.edu/people/home/guofei/CS_ConfRank.htm

Computer Science Conference Rankings (2000) Guofei Gu Note: As we all know, conference is more important than journal in computer science area. This is the reason why you see this ranking. This ranking is collected from Internet, only for reference, maybe not accurate and complete. Some conferences accept multiple categories of papers.  The rankings below are for the most prestigious category of paper at a given conference.  All other categories should be treated as "unranked". Please visit my homepage for my opinion on ranking in Security and Networking area. If you have any comment, please email to me. AREA: Artificial Intelligence and Related Subjects
  Rank 1:
       AAAI: American Association for AI National Conference
       CVPR: IEEE Conf on Comp Vision and Pattern Recognition
       IJCAI: Intl Joint



[Research Career]新知识观:研究性学习的知识论基础

转载自: http://www.being.org.cn/inquiry/ilbase.htm

新知识观:研究性学习的知识论基础
作者:王升 高吉魁

  摘 要:新知识观关于知识性质的看法在本质上内含着它在学习方式上对研究性学习的必然选择。世界经合组织从经济学角度对知识的分类为我们进行研究性学习中的内容选择提供了方法论指导,显性知识和缄默知识是我们重视研究性学习的一个理由,从私人知识转化成社会知识需要研究性学习作为教学手段,小知与大知的分类为学生打破学科限制的课题研究提供了理论基础。
  关键词:知识观;研究性学习   知识观是人们对什么知识最有用和掌握什么样知识的根本看法,不同的知识观会形成不同的教学观、课程观,如传统知识观重视陈述性知识,这便产生了接受性教学。一种什么样的知识观需要研究性学习,或者说,研究性学习是建立在什么样的知识观的基础上的,这个的问题的思考对于深入开展研究性学习有重要的价值。 一、新知识观关于知识性质的看法,在本质上内含着它在学习方式上对研究性学习的必然选择   传统知识观认为知识具有客观性、普通性和中立性。所谓“客观性”,即指知识陈述正确地反映了事物的本质属性或事物与事物之间的本质联系,与事物本身的属性及事物与事物之间的本来关系相符合;所谓“普遍性”是指“普遍的可证实性”以及建立在其上的“普遍的可接纳性”;所谓“中立性”,也称“价值中立”,即知识是纯粹经验和理智的产物,只与认识对象的客观属性和认识主体的认识能力有关,而不与认识主体的性别、种族以及所持的意识形态等等有关。在传统知识性质观的影响下,形成了以知识传授为基本特征的教育观。
  新知识观认为,认识对象并不是独立于认识主体的客观存在,缺乏认识主体的认识兴趣及其他许多与认识行为相关的条件,就不会有任何的认识对象。正是这种建立在一定社会政治、经济和文化发展状况的基础上的对知识的价值需要,以及其他许多与认识行为有关的条件,使认识主体“选择”了认识对象,建构了认识对象。而认识活动也是以认识主体的“先有”、“先见”为基础的,这种“先在结构”决定和制约着认识主体在认识活动中进行着某种自觉或不自觉的选择和取舍,它不可能是对纯粹实体的纯粹“复写”和“描述”。从来不存在脱离社会历史和现实的认识主体,也从来不存在脱离社会历史和现实的认识活动、认识产品和对认识产品的辩护,它不可避免地要受到所在的文化传统和文化模式的制约,与一定文化体系中的价值观念、生活方式、语言符号乃至人生信仰不可分割。所以,新知识观认为“文化性”而非“客观性”才是所有知识的基本属性。缘此,没有哪一种人类知识的客观性是绝对、纯粹而不需要进一步质疑的,任何一个时代的人们都需要对前人获得的种种知识进行新的审视、修正或



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