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scikit-learn学习笔记

scikit-learn学习笔记
scikit-learn学习笔记

简介: (2)

主要特点: (2)

scikit-learn安装:(ubuntu版本14.04.1) (2)

Classification (2)

1.监督学习 (2)

1.1广义线性模型: (2)

1.2 支持向量机 (9)

1.3 随机梯度下降 (10)

1.4 最近邻 (10)

1.5 Gaussian Processes (15)

1.6 Cross decomposition (16)

1.7 Naive Bayes (16)

1.8 Decision Trees (17)

1.9 Ensemble methods (20)

1.10 Multiclass and multilabel algorithms (25)

1.11 Feature selection (26)

1.14 Isotonic regression (29)

2 (29)

2.3 Clustering (29)

2.5 Decomposing signals in components (matrix factorization problems) (32)

3.Model selection and evaluation (32)

3.1 Cross-validation: evaluating estimator performance (32)

3.2 Grid Search: Searching for estimator parameters (35)

3.3 Pipeline: chaining estimators (37)

3.4 FeatureUnion: Combining feature extractors (38)

3.5. Model evaluation: quantifying the quality of predictions (38)

3.6. Model persistence (42)

3.7. Validation curves: plotting scores to evaluate models (43)

4 (44)

4.2 Preprocessing data (44)

4.4 Random Projection (49)

简介:

scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,建立在SciPy基础之上。

主要特点:

操作简单、高效的数据挖掘和数据分析

无访问限制,在任何情况下可重新使用

建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上

使用商业开源协议--BSD许可证

scikit-learn安装:(ubuntu版本14.04.1)

安装依赖:

sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy python-setuptools python-scipy libat las-dev libatlas3-base python-matplotlib

安装pip

sudo apt-get install python-pip

安装scikit-learn

sudo pip install -U scikit-learn

标准库

Classification

1.监督学习

1.1广义线性模型:

1.1.1普通最小二乘法:

无偏估计的

通过计算最小二乘的损失函数的最小值来求得参数得出模型

通常用在观测有误差的情况,解决线性回归问题

p

p x w x w w x w y +++=∧

....),(110

求实际观测值与预测值差的平方最小值

数学公式:22

m in

y

Xw w

-

是由sklearn.linear_model 模块中的LinearRegression 类实现回归 LinearRegression 的构造方法:

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True #默认值为True ,表示

计算随机变量,False 表示不计算随机变量

, normalize=False #默认值为False ,

表示在回归前是否对回归因子X 进行归一化,True 表示是

, copy_X=True)

LinearRegression 的属性有:coef_和intercept_。coef_存储1w 到

p

w 的值,与X 的

维数一致。intercept_存储0w 的值。

LinearRegression 的常用方法有: decision_function(X) #返回X 的预测值y fit(X,y[,n_jobs]) #拟合模型

get_params([deep]) #获取LinearRegression 构造方法的参数信息 predict(X) #求预测值 #同decision_function

score(X,y[,sample_weight]) #计算公式为()()?

???

??---221truemean true

pre true y y y y

set_params(**params) #设置LinearRegression 构造方法的参数值

参考示例:

from sklearn import linear_model X= [[0, 0], [1, 1], [2, 2]] y = [0, 1, 2]

clf = linear_model.LinearRegression() clf.fit(X, y) print clf.coef_ print clf.intercept_ print clf.predict([[3, 3]])

print clf.decision_function(X)

print clf.score(X, y)

print clf.get_params()

print clf.set_params(fit_intercept = False) 普通最小二乘法的复杂性:

假设影响因素x为一个n行p列的矩阵那么其算法复杂度为

)

(2

np

O假设p

n≥

缺点:要求每个影响因素相互独立,否则会出现随机误差。

回归用于解决预测值问题

1.1.2 Ridge回归

有偏估计的,回归系数更符合实际、更可靠,对病态数据的拟合要强于最小二乘

数学公式:

2

2

2

2

min w

y

X

w

w

α

+

-

α>=0,α越大,w值越趋于一致

改良的最小二乘法,增加系数的平方和项和调整参数的积

是由sklearn.linear_model模块中的Ridge类实现

Ridge回归用于解决两类问题:一是样本少于变量个数,二是变量间存在共线性Ridge的构造方法:

sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0 #公式中α的值,默认为1.0

, fit_intercept=True

, normalize=False

, copy_X=True

, max_iter=None #共轭梯度求解器的最大迭代次数

,tol=0.001 #默认值0.001

, solver='auto') #

Ridge回归复杂性:同最小二乘法

使用:

from sklearn import linear_model

X= [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]

y = [0, 1, 2]

clf = linear_model.Ridge(alpha = 0.1)

clf.fit(X, y)

print clf.coef_

print clf.intercept_

print clf.predict([[3, 3]])

print clf.decision_function(X)

print clf.score(X, y)

print clf.get_params()

print clf.set_params(fit_intercept = False)

调整参数设置( ):通过广义交叉验证的方式(RidgeCV)设置调整参数RidgeCV构造方法:

sklearn.linear_model.RidgeCV(alphas=array([ 0.1, 1., 10. ])

, fit_intercept=True

, normalize=False

, scoring=None #交叉验证发生器

, cv=None

, gcv_mode=None

, store_cv_values=False)

使用示例:

from sklearn import linear_model

X= [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]

y = [0, 1, 2]

clf = linear_model.RidgeCV(alpha = [0.1, 1.0, 10.0])

clf.fit(X, y)

print clf.coef_

print clf.intercept_

print clf.predict([[3, 3]])

print clf.decision_function(X)

print clf.score(X, y)

print clf.get_params()

print clf.set_params(fit_intercept = False)

1.1.3 Lasso

数学公式:

1

2

2

2

1

min w

y

X

n w

samples

w

α

+

-

估计稀疏系数的线性模型

适用于参数少的情况,因其产生稀疏矩阵,可用与特征提取

实现类是Lasso,此类用于监督分类

较好的解决回归分析中的多重共线性问题

思想:在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化

使用:clf = linear_https://www.doczj.com/doc/b87028875.html,sso(alpha = 0.1)

设置调整参数(α):

交叉验证:LassoCV(适用于高维数据集)或LassoLarsCV(适合于样本数据比观察数据小很多)

基于模式选择的信息标准:LassoLarsIC(BIC/AIC)

1.1.4 Elastic Net

是一个使用L1和L2训练的线性模型,适合于在参数很少的情况下(如Lasso)并保持Ridge 性能的情况,既是多种影响因素依赖与另外一种因素。继承Ridge的旋转稳定性。

数学表达式:

2

2

1

2

22

)

1(

2

1

min w

w

y

X

n w

samples

w

ρ

α

αρ

-

+

+

-

from sklearn.linear_model import ElasticNet

enet = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=0.7)

求取α和

ρ的值使用ElasticNetCV

1.1.5 Multi-task Lasso

用于估计y值不是一元的回归问题

用于估计联合多元回归问题的稀疏系数,y是一个2维矩阵(n_samples,n_tasks)。对于所有的回归问题,选的的因素必须相同,也叫tasks。

使用:clf = linear_model.MultiTaskLasso(alpha=0.1)

1.1.6 Least Angle Regression

是一个计算高维数据的回归算法。实现类是sklearn.linear_model中的Lars类

优点:

当维数大于点数的时候在上下文中是有效的

复杂度和最小二乘相同,但计算很快

产生一个分片解决方案路径用于交叉验证或相似的调整模型方法

如果两个变量响应相关,则会有相同的增长率

很融合修改变成其他的评估方法

缺点:

噪声敏感

使用:clf = linear_https://www.doczj.com/doc/b87028875.html,rs(n_nonzero_coefs=1)

1.1.7 LARS Lasso

是一个使用LARS算法实现的lasso模型。

使用:clf = linear_https://www.doczj.com/doc/b87028875.html,ssoLars(alpha=0.01)

1.1.8 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)

通过固定的非零元素数得到最优解

OMP基于贪心算法实现,每一步的原子项都与残余高度相关。

使用:

omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=n_nonzero_coefs)

omp_cv = OrthogonalMatchingPursuitCV()

1.1.9 贝叶斯回归(Bayesian Regression)

可以再估计过程包含正则化参数,参数可以手动设置,用于估计概率回归问题

优点:

适用于手边数据

可用于在估计过程中包含正规化参数

缺点:

耗时

Bayesian Ridge Regression:BayesianRidge用于估计回归问题的概率模型

用法:clf = linear_model.BayesianRidge() By default

ARD(Automatic Relevance Determination ):类似于Bayesian Ridge Regression,但可产生稀疏的w值

用法:clf =

ARDRegression(compute_score=True)

1.1.10 逻辑回归

可以做概率预测,也可用于分类

仅能用于线性问题

通过计算真实值与预测值的概率,然后变换成损失函数,求损失函数最小值来计算模型参数从而得出模型

使用:

clf_l1_LR = LogisticRegression(C=C, penalty='l1', tol=0.01)

clf_l2_LR = LogisticRegression(C=C, penalty='l2', tol=0.01)

clf_l1_LR.fit(X, y)

clf_l2_LR.fit(X, y)

1.1.11 SGD(Stochastic Gradient Descent )

用于样本数据非常大的情况

由SGDClassifier和SGDRegressor

使用:

clf = linear_model.SGDRegressor()

clf = linear_model.SGDClassifier()

对于SGDClassifier,当loss=”log”时拟合成一个逻辑回归模型,当loss=”hinge”时拟合成一个线性支持向量机

1.1.12 Perceptron

是另一个大规模学习的算法

不需要学习率

不是正则的

只有错误的时候更新模型

使用:同SGDClassifier

1.1.13 Passive Aggressive Algorithms

不要求学习率的时候同Perceptron,与Perceptron不同的是包含正则参数C

使用:同SGDClassifier

1.1.14 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)

是一个从完整数据集中的一个子集中健壮估计参数的迭代算法,是非确定性算法,此算法把数据分成很多子集,根据子集估计

算法步骤:

(1)从原始数据中选择最小的随机样本,并检查数据时候有效(is_data_valid)

(2)根据(1)的随机子集拟合模型(base_estimator.fit),并检查模型是否有效(is_model_valid)

(3)通过计算估计模型的方法来分类数据

(4)如果临近样本数是最大的,并且当前的评估模型有同样的数则保存模型为最优模型。

使用:model_ransac = linear_model.RANSACRegressor(linear_model.LinearRegression())

1.1.15多项式回归

机器学习中的常见模式,使用线性模型训练数据的非线性函数

1.2 支持向量机

拟合出来的模型为一个超平面

解决与样本维数无关,适合做文本分类

解决小样本、非线性、高维

是用于分类、回归、孤立点检测的监督学习方法的集合。

优点:

有效的高维空间

维数大于样本数的时候仍然有效

在决策函数中使用训练函数的子集

通用(支持不同的内核函数:线性、多项式、s型等)

缺点:

不适用于特征数远大于样本数的情况

不直接提供概率估计

接受稠密和稀疏的输入

1.2.1 Classification

由SVC、NuSVC或LinearSVC实现,可进行多类分类

LinearSVC只支持线性分类

SVC和NuSVC实现一对一,LinearSVC实现一对多

使用:

clf = svm.SVC()

lin_clf = svm.LinearSVC()

SVC、NuSVC和LinearSVC均无support_、support_vectors_和n_support_属性

1.2.2 回归

支持向量分类的方法也支持向量回归,有SVR和NuSVR,同分类一样,只是y向量需要是浮点数

使用:clf = svm.SVR()

1.2.3 Density estimation, novelty detection

由OneClassSVM实现,是非监督学习,只需要一个X矩阵,没有类标签

1.2.4 Complexity

and

1.3 随机梯度下降

应用于大量稀疏的机器学习问题,输入数据为稀疏的

常用于文本分类和自然语言处理

是处理大样本数据的非常有效的方法

优点:

高效

易于实施

缺点:

需要一些调整参数

对尺度特征敏感

1.3.1 Classification

使用SGDClassifier实现,拟合参数为X[n_samples,n_features]和y[N_samples]

可以实现多类分类,此时是通过多个binary分类实现实现方式是one-vs-all(OV A),每一个binary分类把其中一个分出来,剩下的作为一个。测试的时候计算每一个分类器的得分并选择得分最高的

1.3.2 Regression

由SGDRegressor实现

1.3.3 复杂度

X为(n,p),则复杂度为

) (p

kn O

1.4 最近邻

无监督的最近邻是其他学习方法的基础,监督的近邻学习分为:分类(数据有离散标记)和回归(数据有连续标记)

最近邻分类:计算待分类样本与训练样本中各个类的距离,求出距离最小的

K紧邻是求出k个最小的,然后计算分别属于某一类的个数,选个数最大的类,若相等则选择跟训练集中的序列有关

近邻分类:解决离散数据

近邻回归:解决连续数据

1.4.1 无监督的最近邻

由NearestNeighbors实现,在sklearn.neighbors中,有三种算法:ball_tree(BallTree)、kd_tree (KDTree)、brute(brute-force)、auto(默认)

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

sklearn.neighbors.NearestNeighbors(n_neighbors=5 #邻居数,默认为5

, radius=1.0 #参数空间范围,默认值为1.0

, algorithm='auto' #用于计算最近邻的算法(ball_tree、kd_tree、brute、auto)

, leaf_size=30 #传递给BallTree或KDTree叶大小

, metric='minkowski'

, p=2

, metric_params=None

, **kwargs)

使用:

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree').fit(X)

distances, indices = nbrs.kneighbors(X)

1.4.1.2 KDTree and BallTree

使用:

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

kdt = KDTree(X, leaf_size=30, metric='euclidean')

kdt.query(X, k=2, return_distance=False)

BallTree用法同KDTree

1.4.2 最近邻分类

是基于实例的非泛华学习,有两种不同的最近邻分类:KNeighborsClassifier和RadiusNeighborsClassifier(非均匀采样时比较合适)

KNeighborsClassifier:实现k近邻,k是一个用户输入的整数,k高度依赖与数据sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5 #邻居数,默认为5

, weights='uniform' #用于预测的权重方法

, algorithm='auto' #用于计算最近邻的算法(ball_tree、kd_tree、brute、auto)

, leaf_size=30 #传递给BallTree或KDTree叶大小

, p=2 #

, metric='minkowski' #用于树的度量距离

, metric_params=None #度量参数

, **kwargs)

使用:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

neigh.fit(X, y)

RadiusNeighborsClassifier:实现基于给定的半径r内的邻居数。用于不是均匀采样的数据,不适合高维参数空间的数据

sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier(radius=1.0

, weights='uniform' #参数空间范围

, algorithm='auto' #用于计算最近邻的算法(ball_tree、kd_tree、brute、auto)

, leaf_size=30 #传递给BallTree或KDTree叶大小

, p=2

, metric='minkowski' #用于树的度量距离

, outlier_label=None #离散群体的标签

, metric_params=None #度量参数

, **kwargs)

使用:

from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsClassifier

neigh = RadiusNeighborsClassifier(radius=1.0)

neigh.fit(X, y)

1.4.3 近邻回归

近邻回归用于标记数据是连续的情况,有两种不同的最近邻分类:KNeighborsRegressor和RadiusNeighborsRegressor

KNeighborsRegressor:实现k近邻,k是一个用户输入的整数

sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=5 #邻居数,默认为5

, weights='uniform' #用于预测的权重方法

, algorithm='auto' #用于计算最近邻的算法(ball_tree、kd_tree、brute、auto)

, leaf_size=30 #传递给BallTree或KDTree叶大小

, p=2 #

, metric='minkowski' #用于树的度量距离

, metric_params=None #度量参数

, **kwargs)

使用:

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

neigh = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)

neigh.fit(X, y)

RadiusNeighborsRegressor:实现基于给定的半径r内的邻居数。

sklearn.neighbors.RadiusNeighborsRegressor(radius=1.0

, weights='uniform' #参数空间范围

, algorithm='auto' #用于计算最近邻的算法(ball_tree、kd_tree、brute、auto)

, leaf_size=30 #传递给BallTree或KDTree叶大小

, p=2

, metric='minkowski' #用于树的度量距离

, outlier_label=None #离散群体的标签

, metric_params=None #度量参数

, **kwargs)

使用:

from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsRegressor

neigh = RadiusNeighborsRegressor(radius=1.0)

neigh.fit(X, y)

1.4.4 最近邻算法

1.4.4.1 Brute Force

搜索时通过sklearn.neighbors中的algorithm参数设置为‘brute’实现,计算是通过sklearn.metrics.pairwise

此种方法计算效率低,D维空间的N个样本时间复杂度为

1.4.4.2 K-D Tree

为了解决BruteForce计算效率低的问题,通过减少计算距离所需的数据实现,思想是:如果A距离B非常远,B距离C非常近,那么认为A与C距离非常远而不需要进行计算。相比于BruteForce,时间复杂度降低为,但高维数据空间效率低

1.4.4.3 BallTree

解决K-DTree高维空间效率低的问题

1.4.4.4 最近邻算法选择

N为样本数,D为维数,k表示邻居数

当N《=30的时候选择BruteForce比较合适

数据集结构化的时候,选择K-D Tree或K-D Tree

当k相当于与N来说变得非常大时选择BruteForce

如果查询点数少时BruteForce

1.4.4.5 leaf_size的影响

1)影响构建树的时间,leaf_size越大,构建树时间越短

2)影响查询时间,leaf_size最合适的值为30

3)影响内存,随着leaf_size的增大,存储内存减小

1.4.5 Nearest Centroid Classifier

构造方法:sklearn.neighbors.NearestCentroid(metric='euclidean'

, shrink_threshold=None)

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])

clf = NearestCentroid()

clf.fit(X, y)

1.5 Gaussian Processes

GPML是一种监督学习方法,主要用于解决回归问题,已经扩展到概率分类,但目前的研究只是一个回归练习的后处理

优点:

预测插值观测

预测是概率的,可以预测经验置信空间,改变预测值

通用

缺点:

非离散

高维空间效率低

分类仅仅是一个后处理

实现类是GaussianProcess

构造方法:sklearn.gaussian_process.GaussianProcess(regr='constant' #回归函数返回信息

, corr='squared_exponential' #自相关信息

, beta0=None #回归权重向量

, storage_mode='full'

, verbose=False

, theta0=0.1

, thetaL=None

, thetaU=None

, optimizer='fmin_cobyla'

, random_start=1

, normalize=True

, nugget=2.2204460492503131e-15

, random_state=None)

import numpy as np

from sklearn.gaussian_process import GaussianProcess

X = np.array([[1., 3., 5., 6., 7., 8.]]).T

y = (X * np.sin(X)).ravel()

gp = GaussianProcess(theta0=0.1, thetaL=.001, thetaU=1.)

gp.fit(X, y)

1.6 Cross decomposition

包括两类算法PLS和CCA,用于计算两个多变数据集的线性相关,需要拟合的多变集X和Y是2D数组

当预测矩阵比实际数据有更多的变量时适合用PLS

1.7 Naive Bayes

Naive Bayes方法是监督学习的集合基于假设每对特征之间都是独立的贝叶斯理论

朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯理论并假设每个特征都是独立的

应用于文档分类和垃圾邮件过滤

需要训练数据比较少

朴素贝叶斯通过计算属于每个类的概率并取概率最大的类作为预测类

naive Bayes is a decent classifier, but a bad estimator

1.7.1 Gaussian Naive Bayes

实现分类的是高斯贝叶斯算法是实现类GaussianNB

构造方法:sklearn.naive_bayes.GaussianNB

GaussianNB类构造方法无参数,属性值有:

class_prior_ #每一个类的概率

theta_ #每个类中各个特征的平均

sigma_ #每个类中各个特征的方差

示例:

import numpy as np

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

clf = GaussianNB()

clf.fit(X, Y)

GaussianNB类无score方法

1.7.2 Multinomial Naive Bayes

用于文本分类

用于处理多项离散数据集的Naive Bayes算法的类是Multinomial NB

构造方法:sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0 #平滑参数

, fit_prior=True #学习类的先验概率

, class_prior=None) #类的先验概率

示例:

import numpy as np

X = np.random.randint(5, size=(6, 100))

y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

clf = MultinomialNB()

clf.fit(X, y)

1.7.3 Bernoulli Naive Bayes

处理根据multivariate Bernoulli离散的训练和分类数据算法,实现类是BernoulliNB

构造方法:sklearn.naive_bayes.BernoulliNB(alpha=1.0 #平滑参数

, binarize=0.0 #样本特征阈值二值比

, fit_prior=True #学习类的先验概率

, class_prior=None) #类的先验概率示例:

import numpy as np

X = np.random.randint(2, size=(6, 100))

Y = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 5])

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

clf = BernoulliNB()

clf.fit(X, Y)

1.8 Decision Trees

是一个无参数的分类和回归的监督学习方法,目标是创建一个模型用于预测目标变量的值,通过学习从数据特征中推断出来的简单规则。

优点:

易于理解

只需要很少的准备数据

复杂度是数据点数的对数

能够同时处理数值和分类数据

能够处理多输出问题

采用白盒模型

使用统计测试可以验证模型

即使假设有点错误也可以表现很好

缺点:

可以创建复杂树但不能很好的推广

不稳定

是NP问题

有很难学习的概念

如果一些类占主导地位创建的树就有偏差

1.8.1 分类

实现类是DecisionTreeClassifier,能够执行数据集的多类分类

输入参数为两个数组X[n_samples,n_features]和y[n_samples],X为训练数据,y为训练数据的标记数据

DecisionTreeClassifier构造方法为:

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini'

, splitter='best'

, max_depth=None

, min_samples_split=2

, min_samples_leaf=1

, max_features=None

, random_state=None

, min_density=None

, compute_importances=None

, max_leaf_nodes=None) DecisionTreeClassifier示例:

from sklearn import tree

X = [[0, 0], [1, 1]]

Y = [0, 1]

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(X, Y)

1.8.2 回归

实现类是DecisionTreeRegressor,输入为X,y同上,y为浮点数DecisionTreeRegressor构造方法为:

sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(criterion='mse'

, splitter='best'

, max_depth=None

, min_samples_split=2

, min_samples_leaf=1

, max_features=None

, random_state=None

, min_density=None

, compute_importances=None

, max_leaf_nodes=None) DecisionTreeRegressor示例:

from sklearn import tree

X = [[0, 0], [2, 2]]

y = [0.5, 2.5]

clf = tree.DecisionTreeRegressor()

clf = clf.fit(X, y)

clf.predict([[1, 1]])

1.8.3 多输出问题

实现类有:DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor. DecisionTreeClassifier构造方法:

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini'

, splitter='best'

, max_depth=None

, min_samples_split=2

, min_samples_leaf=1

, max_features=None

, random_state=None

, min_density=None

, compute_importances=None

, max_leaf_nodes=None) DecisionTreeClassifier示例:

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.cross_validation import cross_val_score

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)

iris = load_iris()

cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=10) DecisionTreeRegressor构造方法:

sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(criterion='mse'

, splitter='best'

, max_depth=None

, min_samples_split=2

, min_samples_leaf=1

, max_features=None

, random_state=None

, min_density=None

, compute_importances=None

, max_leaf_nodes=None) DecisionTreeRegressor示例:

from sklearn.datasets import load_boston

from sklearn.cross_validation import cross_val_score

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

boston = load_boston()

regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=0)

cross_val_score(regressor, boston.data, boston.target, cv=10) 1.8.4 复杂度

1.9 Ensemble methods

目标是结合几种单一的估计方法进行预测值以提高通用和健壮性

两种方式:

1)多种组合方法单独进行估计,平均其得分

读教育理论专著的经典摘录

读教育理论专著的经典摘录 《新教育之梦》读书笔记摘抄 1、理想的智育,应该超越知识,走向智慧,激发创造,健全人格,为学生将来拥有终生幸福的精神生活打下坚实的知识能力基础,智育在整个教育中无疑有着极其重要的位置,但智育的目的是什么?为数不少的教育者认为传授知识是智育的全部内容,或者至少是主要目的,这种认识显然是片面的,而这种片面的认识,正是"唯知识论,唯分数论,的畸形智育得以泛滥的原因之一,智育当然离不开知识传授,但传授知识并不是智育的真正目的。 2、著名科学巨人爱因斯坦在美国高等教育300周年纪念会上,曾说过这样一段发人深省的话,如果一个人忘掉了他在学校里所学到的每一样,那么留下来的就是教育.联合国教科文组织出版的(教育__财富蕴藏其中)一书,在"学会认知时指出,这种学习更多的是为了掌握认识的手段,而不是获得经过分类的系统化知识,既可以个将其视为一种人生手段,也可将其视为一种人生目的,作为手段,它应该每个人学会

了解他周围的世界,至少是使他能够有尊严的生活,能够发展自己的专业能力,和进行交往,作为目的,其基础是乐与理解,认识和发现。 3、在传统农业社会和工业社会,知识更多的是经验,因此,那时智育的主要目的甚至唯一目的就是传授知识,让经验一代代传下去,但在今天这个科学技术不断发展更新的信息时代,学生在学校学的大多数知识今后直接被派上用场的可能性很小,虽然仍有一些知识对学生来说是有用的,但从总体上来说,学生学习知识的主要目的已不是学以致用,而在与学习知识过程本身.在于通过学习而成为一个聪明的人,文明的人,有高尚精神生活的人。 4、这种智育在提高学生应试能力的同时却剥夺了学生精神发展的权利,英国哲学家数学家怀特曾经说过,在你丢失你的课本,焚毁你的听课笔记,忘记你为考试而死记的细节之前,你的学习是无用的。理想的智育是把知识转化成智慧,只有在智慧引导下,才可能有真正意义的心智活动.知识关注点是现成的答案,现成的公式,现成的历史事件的归纳,而智慧关注的是未知的世界,是求知的过程。

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教育理论著作读书笔记 ——读《民主主义与教育》杜威著,王承绪译,人民教育出版社,1990版。 杜威是现代西方教育史上著名的代表人物。他的实用主义教育思想,对世界各国的教育理论和实践都有重要的影响。《民-主主义与教育》是杜威教育思想的代表作,其中闪烁着教育改革思想的光芒,成为一本国际性的教育名著。杜威在《民-主主义与教育》中通过“教育及生活”、“教育即生长”、“教育即经验的不断改造”这三大经典命题来阐述知与行的关系,他的实用主义教育思想鲜明地体现为涵盖课程、教学过程、教学方法等教学所设计的重要方面的“从做中学”原则,故此,人们普遍将杜威与“从做中学”相链接。可以说,“从做中学”理论成为了杜威标志性的教育思想,在全球范围内产生着广泛的影响。 一、对杜威“从做中学”理论的基本理解通过阅读《民-主主义与教育》,我从“是什么”、“为什么”、“怎么样”三个层面对杜威“从做中学”的理论有了初步的理解。 1.“从做中学”的涵义。杜威认为“从做中学”是“涉及一切活动,它包括使用各种中介的材料、用具以及使用各种有意识的用以获得结果的各种技巧,它涉及各种工具和材料去进行的表现和建造一切形式的艺术活动和手工活动,只要它们包括为了达到目的的有意识的或深思熟虑的努力……它们还包括要动手的科学研究,对研究材料的搜集、对器具的管理、工作进行中和记录实验情况所需的活动程序”。[1]因此,杜威的“从做中学”包括艺术创作、手工活动和科学探究三层基本涵义。 2.“从做中学”的合理性依据。 (1)“从做中学”是儿童学习能力发展的第一个阶段。杜威在《民-主主义与育》中,把儿童的学习分为三个阶段,说教学是“连续重建的工作,应从儿童现有的经验进入有组织的真理研究的阶段”。他认为儿童由4至8岁为通过活动和工作而学习的阶段,所学的是怎样做,方法是从做中学,所得的知识得自应用,并为着应用,不是为了储备。由8到12岁为自由注意学习阶段,在这第二阶段中儿童能力渐强,可以开始学习间接的知识,但间接知识必须融合在直接知识之中。第三阶段为12岁以后,属于反省注意学习时间,学生从此开始掌握系统性和理论性的科学知识或事物规律,并且随而习得科学的思维方法。因此,儿童不断发展自己的学习能力是从“从做中学”开始的。 (2)“从做中学”促使儿童发展真正的兴趣。杜威认为生长中的儿童的主要兴趣是活动,对于儿童来说最初的知识就是做事或工作的能力。因此,杜威认为“从做中学”可以促使儿童发展真正的兴趣,“从做中学”能促使儿童用一切的力量和情感去从事他们所感兴趣的活动。儿童所真正需要的思维方式是教会他们如何去做,如何去寻求。所以在学校中必须让儿童既要保持愉快又要保持忙碌,所以需要让儿童从课桌边解放出来,让他们有事可“做”。 (3)“从做中学”表现儿童的天然冲动。杜威认为儿童具有天然的或天赋的冲动,天生就要做事、就要工作。这种冲动来自于儿童的本能,是无法压制的。杜威在《民-主主义与教育》中举了一个儿童搭积木的例子:儿童从事搭积木的活动,尽管他希望积木不要倒塌并且叠的越高越好,但是积木突然倒塌了,他还是会愿意重新开始再搭建。这就表现了儿童无法压制的强烈的做事冲动。杜威认为如果抓住儿童的这个冲动加以引导和发展,满足儿童的天然冲动并让儿童从事真正具有教育意义的活动,这将是儿童一生受益的转折点。

教育专著读书心得一

教育专着读书心得一:教育着作读书心得寒假期间,闲暇之余我翻开了《不要输在家庭教育上》这本书。很快我就发现这的确是一本难得的教育理论与实践结合恰到好处的着作。读后感触颇多,现就自己的一些感想与大家分享,希望和大家一起在孩子的教育上相互补充不足,共同进步,为孩子的成长共同创造美好的环境。家庭是人生的第一环境,父母是孩子天然的老师。亲情的纽带,使家庭教育具有着学校教育、社会教育不可代替的地位和作用。良好的家庭教育,可以引导孩子形成正确的人生观、道德观,帮助孩子走向成功;反之,必然使孩子滑向反面。因此,父母应该尽好教育子女的责任与义务,当好孩子的首任老师。俗话说“近朱者赤,近墨者黑”,说明了环境对人影响的作用不可忽视,这种影响包含了与教育相促进和相矛盾两方面,对儿童的身心发展有时可能是有利的、积极的,有时可能是不良的、消极的。所以,父母要努力创造良好的家庭环境,为孩子健康成长提供的基本保证。家庭教育是一种生活教育,是寓教育于家庭日常生活之中的。孩子的模仿力、可塑性极强,父母是孩子首先学习的对象。父母生活的态度、思想观念和文化素质时刻影响着孩子,孩子的言行举止真实地反映父母教养子女的态度,“孩子是父母的镜子”。这是通过父母在日常生活中对孩子的言传身教、耳濡目染而实现的。因此,为人父母,如果希望自己的孩子品德高尚,自己就不要做违背道德准则的事;如果希望孩子尊重师长,自己首先必须尊重他人、孝敬老人;如果希望孩子有责任心,自己应当对家庭负责、对孩子负责;如果希望孩子好学上进,自己就应该提高自身素质,注重知识的学习积累和更新;如果希望孩子守秩序、守规则,自己就不要闯红灯跨栏杆、开“后门”。优秀的父母都是以自身开朗豁达的个性、民主平等的作风去影响孩子,在言行上做孩子的好榜样,从生活中培养孩子好习惯,从 启发中引导孩子学会宽容他人、感谢生活和珍惜幸福。2 环境改变了教育,而 教育则改变了一切! 《不输在家庭教育上》一书具有极强的可操作性,它让我们深深明白了“只有不懂教的家长,没有教不好的孩子”这句话的含义,让我们共同阅读这份每个家长必做的家庭作业。书中有一个栏目“父母课堂”中的几句话值得借鉴——好父母都是学出来的;好孩子都是教出来的;好习惯都是养出来的;好成绩都是帮出来的;好沟通都是听出来的。确实,没有天生的成功父母,也没有不需要学习的父母,成功的父母都是不断学习提高的结果。只有不断学习和掌握现代家庭教育科学知识和方法,才能扮演好家长这个角色,孩子的健康成长才有基本的保障。总之,家庭是孩子健康成长的第一个生活场所,是孩子最重要的生活基地,家庭教育是任何教育所不能代替的,学校教育、社会教育都是在家庭教育要做到孩子不输基础上的延伸、扩展和提高。要真正了解一个孩子,首先要了解其家庭, 在起跑线上,首先要做到孩子不输在家庭教育上。再次感谢《不输在家庭教育上》给我提供的帮助和启迪。最后祝愿天下的父母都成为家庭教育的首任优秀 教师,培养出成功的孩子。字)1951爱的教育>读书心得(教育专着读书心得二:教育专着<读完了《爱的教育》,我深深得陷入了沉思,爱的教育是什么?

关于爱的教育读书心得总结10篇

关于爱的教育读书心得总结10篇On the education of love 编订:JinTai College

关于爱的教育读书心得总结10篇 小泰温馨提示:心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。语言类读书心得同数学札记相近;体会是指将学习的东西运用到实践中去,通过实践反思学习内容并记录下来的文字,近似于经验总结。本文档根据心得体会内容要求和针对主题是教育的特点展开说明,具有实践指导意义,便于学习和使用,本文下载后内容可随意修改调整及打印。 本文简要目录如下:【下载该文档后使用Word打开,按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1:关于爱的教育读书心得总结 2、篇章2:关于爱的教育读书心得总结 3、篇章3:关于爱的教育读书心得总结 4、篇章4:关于爱的教育读书心得总结 5、篇章5:关于爱的教育读书心得总结 6、篇章6:有关爱的教育读书心得范文 7、篇章7:有关爱的教育读书心得范文 8、篇章8:有关爱的教育读书心得范文 9、篇章9:有关爱的教育读书心得范文

10、篇章10:有关爱的教育读书心得范文 爱是一颗五彩糖,吃了暖人心;爱是一盏灯,让我们走向道路;爱使人间充满温暖;爱是无私的,爱使我们得到呵护。那么小泰今天就给大家带来几篇关于爱的教育读书心得范文! 篇章1:关于爱的教育读书心得总结 《爱的教育》用了日记的方式,讲述了一个叫安利柯的男孩的故事,记录了他十个月在学校、社会的所见所闻、他父母的信和老师讲的感人的每月故事。 在《爱的教育》书中,特别是“精神讲话”《万里寻母》,让我不禁对里面的主人公马珥珂敬意。他的母亲在他11岁时为了让家里的日子过得好一点儿,自己一个人到了阿根廷的首都布宜诺斯艾利斯一个富有的人家,当女佣,后来因为主人连续搬家而断了联系。13岁的主人公马珥珂,不顾路程的危险,向父亲提出了一个人去南美洲寻找母亲的请求。这件事一开始虽然没有成功,可两天后他父亲的一个船长朋友听说了这件事后,便去找到了他父亲告诉他可以免费带马珥珂去南美洲。马珥珂在去南美洲找母亲的路上遇到了许多人,有好人也有坏人,有慈祥的老人,善良的西班牙妇女,热心的小

教育专著读书笔记

教育专著读书笔记文件编码(008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256)

《给教师的建议》读书笔记求学时,我就看过苏霍姆林斯基的《给教师的建议》,那时怀揣教书育人的梦想,知道了苏霍姆林斯基是一位具有三十多年教育实践经验的教育理论家,知道教育的崇高;现在,我又开始读这本书。对于刚刚走上讲台,又初次担任班主任的我来说,再读这本书,就好像有一位智者站在面前,他循循善诱,给我排忧解难,给我指点迷津;又犹如一位和蔼可亲而又博学的老者,在我遇到困难的时候及时给我帮助,让我充满信心…… 书中既有生动的实际事例,又有精辟的理论分析,很多都是苏霍姆林斯基教育教学中的实例,娓娓道来,我觉得找到学生和老师发生的现象的根源,有益于我们开阔眼界。 其中给我印象最深的是第二条“老师的时间从那里来一昼夜只有24小时。”一看这题目我就被深深吸引了。是啊,我们经常听到老师们这样谈论“我忙,没有时间啊。”平常我也是这样抱怨。一昼夜只有24小时,每天在单位工作的时间只有8小时,而且这8各小时挤的满满的:备课、上课、批改作业、辅导学生、给学生谈心等,还要抽出时间搞教研;下班回家还要忙家务。可是教师的时间到底从哪里来呢带着这样的问题和烦恼,我仔细阅读了这一章节。书中写到:“每天不间断地读书,跟书籍结下终生的友谊!潺潺小溪,每天不断注入思想的大河。读书不是为了应付明天的课,而是出自内心的需要和对知识的渴望。如果你想有更多的空闲时间,不至于把备课变成单调乏味的死扣教科书,那你就要读学术着作。”

对啊!这段话发人深省,让我从本质上领悟了一些教育技巧的奥秘。我不应该总是抱怨没有时间,抱怨事情太多,我应该在自己所教学的数学这门学科中,使学校教科书里包含的那点科学基础知识,成为入门的常识,应该只是沧海一粟。明白了这些道理,一切抱怨都抛到了一边。书中所举的那个历史教师的例子就是最好的证明。那位老师说:“对这节课,我准备了一辈子。而且总的来说,对每一节课,我都是用终生的时间来备课的。不过,对这个课题的直接准备,或者说现场准备,只用了大约15分钟。”这段答话启开了一个窗口,使人窥见了教育技巧的一些奥秘。他的成功之处就是用他的终身的时间在扩大自己的知识海洋,持之以恒地提高自己的教育技巧。教师的时间问题是与教育过程的一系列因素密切相关的。常读书和常思考会使我们勇于和善于对自己的教育教学做出严格的反省和内省,既不惮于正视自己之短,又要努力探究补救途径,更要擅于总结自己或同行的成功经验,从中提炼出可借鉴的精华,为理论的突破夯实基础。教师进行劳动和创造的时间好比一条大河,要靠许多小的溪流来滋养它。怎样使这些小溪永远保持活力并有潺潺不断的水流,这是我们安排时间应该首先考虑清楚的! 另外,我还明白阅读不但对老师有益,而且让每一个孩子能够自由支配时间而且要利用得合理,最好莫过于喜欢阅读。阅读应当成为吸引学生爱好的最重要的发源地,应当教会每一个学生怎样在书籍的世界里旅游。阅读是为了能让孩子们扩大视野,汲取更多的精神营养。 面对当今教育改革的新形势,面对新时代的学生,要做一位好教师需要不断地提升自身素质,需要我们老师有较好的心理素质来适应这个多彩纷繁的世界。

教育理论著作读书笔记

杜威是现代西方教育史上著名的代表人物。他的实用主义教育思想,对世界各国的教育理论和实践都有重要的影响。《民-主主义与教育》是杜威教育思想的代表作,其中闪烁着教育改革思想的光芒,成为一本国际性的教育名著。杜威在《民-主主义与教育》中通过“教育及生活”、“教育即生长”、“教育即经验的不断改造”这三大经典命题来阐述知与行的关系,他的实用主义教育思想鲜明地体现为涵盖课程、教学过程、教学方法等教学所设计的重要方面的“从做中学”原则,故此,人们普遍将杜威与“从做中学”相链接。可以说,“从做中学”理论成为了杜威标志性的教育思想,在全球范围内产生着广泛的影响。 一、对杜威“从做中学”理论的基本理解通过阅读《民-主主义与教育》,我从“是什么”、“为什么”、“怎么样”三个层面对杜威“从做中学”的理论有了初步的理解。 1.“从做中学”的涵义。杜威认为“从做中学”是“涉及一切活动,它包括使用各种中介的材料、用具以及使用各种有意识的用以获得结果的各种技巧,它涉及各种工具和材料去进行的表现和建造一切形式的艺术活动和手工活动,只要它们包括为了达到目的的有意识的或深思熟虑的努力……它们还包括要动手的科学研究,对研究材料的搜集、对器具的管理、工作进行中和记录实验情况所需的活动程序”。[1]因此,杜威的“从做中学”包括艺术创作、手工活动和科学探究三层基本涵义。 2.“从做中学”的合理性依据。 (1)“从做中学”是儿童学习能力发展的第一个阶段。杜威在《民-主主义与育》中,把儿童的学习分为三个阶段,说教学是“连续重建的工作,应从儿童现有的经验进入有组织的真理研究的阶段”。他认为儿童由4至8岁为通过活动和工作而学习的阶段,所学的是怎样做,方法是从做中学,所得的知识得自应用,并为着应用,不是为了储备。由8到12岁为自由注意学习阶段,在这第二阶段中儿童能力渐强,可以开始学习间接的知识,但间接知识必须融合在直接知识之中。第三阶段为12岁以后,属于反省注意学习时间,学生从此开始掌握系统性和理论性的科学知识或事物规律,并且随而习得科学的思维方法。因此,儿童不断发展自己的学习能力是从“从做中学”开始的。 (2)“从做中学”促使儿童发展真正的兴趣。杜威认为生长中的儿童的主要兴趣是活动,对于儿童来说最初的知识就是做事或工作的能力。因此,杜威认为“从做中学”可以促使儿童发展真正的兴趣,“从做中学”能促使儿童用一切的力量和情感去从事他们所感兴趣的活动。儿童所真正需要的思维方式是教会他们如何去做,如何去寻求。所以在学校中必须让儿童既要保持愉快又要保持忙碌,所以需要让儿童从课桌边解放出来,让他们有事可“做”。 (3)“从做中学”表现儿童的天然冲动。杜威认为儿童具有天然的或天赋的冲动,天生就要做事、就要工作。这种冲动来自于儿童的本能,是无法压制的。杜威在《民-主主义与教育》中举了一个儿童搭积木的例子:儿童从事搭积木的活动,尽管他希望积木不要倒塌并且叠的越高越好,但是积木突然倒塌了,他还是会愿意重新开始再搭建。这就表现了儿童无法压制的强烈的做事冲动。杜威认为如果抓住儿童的这个冲动加以引导和发展,满足儿童的天然冲动并让儿童从事真正具有教育意义的活动,这将是儿童一生受益的转折点。 3.“从做中学”的实现途径。 (1)建立民-主的师生关系是“从做中学”的前提。杜威在《民-主主义与教育》中指出:“传统的教育

教育类专著读书心得体会3篇

教育类专著读书心得体会3篇 教育理论具有逻辑清晰性、视角片面性与意向理想性的特征,从而使教育理论与教育实践之间具有一种内在张力。下面是为大家准备的教育理论专著读书心得体会,欢迎阅读。 教育类专著读书心得体会篇1 在提倡素质教育的今天,学校、家长对教师要求高,对学生的期望高。而学生又自己却无所谓,在这样的情况下,我们应该怎么做教师?这是我们经常谈论的话题。有时我们自己都觉得茫然,束手无策,不知道如何去教学生。在暑期潜心阅读《给教师的一百条新建议》使我受益非浅。总观全书,我将一些读书体会归纳为以下几点: 一、做一个真实的人,敢于露拙也敢于表现自己。 无论我们多么优秀,和几十个学生比起来,我们不如学生的地方实在太多了,学生在某个方面的知识可能远比我们丰富的多,这是个事实。由于传统的师道尊严,我们有时候不好意思在学生面前露拙。殊不知,这是一个误区。其实,学生也很清楚,老师不会的东西多了,对高中生而言,他们已经不再象小学生那样认为老师无所不知。所以老师如果在学生面前假装什么都懂,反而给学生以假的印象。 反之,如果老师在适当的时候哼上一曲,可以调走得找不着了,在适当的时候露上一小手,哪怕有着明显的破绽,在孩子们哈哈一笑中,让孩子们看到了一个真实的你,一个有血有肉的你,一个和他们

一样在许多方面有着这样那样不足的你,孩子们和你的心理距离一下子拉近了许多。另一方面,如果你在适当的时候慷慨激昂的来几句演讲,声情并茂地来一段朗诵,不经意间很专业地评一下当天的球赛,让学生眼前一亮:原来我们的老师还有这么一手!学生对你的好感马上激增。总之,让学生了解一个真实的你! 做一个有情趣的人不少人说自己不会玩了,如果放两天假,一般也就是睡个大觉。有些退了休的老同志,一天天地老的特别快,大多因为他们没有什么业余爱好。一旦不上班了,整天没事可干,反倒闷出病来了。因此,一个人在工作之余要有一两种业余爱好,这是积极休息,也是提高自己生活情趣的必要的手段,如果整天只知道工作,那他的人生将是多么单调和乏味埃“用艺术来‘宣泄’其实是最佳的方法。比如看悲剧。 悲剧就是把美好的东西撕毁给人看,看到剧中人物遇到巨大不幸,观众的感情得到了宣泄。”“其实更幸福的是创作艺术。在艺术创作过程中,自己的主观世界完全投入了进去,废寝忘食乐此不疲,会使人十分满足。他创作时简直就是神,他无比自由,他感觉到世俗世界对他的限制而使他不自由,他理想中的天国就在他的创作中。”“只有关心老师的心灵世界,才是真正地关心老师和生命质量。” 一个有情趣的老师,他的生命质量才是高的,也才可能得到学生的亲近。谁也不愿意与一个索然寡味的人去和—谐地沟通。谁也不愿意与一个远离自己生活的人去沟通。

《爱的教育》读书笔记(精选8篇)

《爱的教育》读书笔记(精选8篇) 《爱的教育》读书笔记(精选8篇) 当品读完一部作品后,相信你心中会有不少感想,这时就有必须要写一篇读书笔记了!怎样写读书笔记才能避免写成“流水账”呢?下面是小编帮大家整理的《爱的教育》读书笔记(精选8篇),欢迎阅读,希望大家能够喜欢。 《爱的教育》读书笔记1 《爱的教育》是本日记体小说,记载了四年级小学生安利柯整整九个月的生活。有让安利柯深以为傲的好友卡隆的侠义之举,有品学兼优的班长代洛西的助人为乐;也有华梯尼的虚荣狭隘,诺琵斯的傲慢无礼;还有朴实可爱的“小石匠”,坚强不息的克洛西……他们只是普通的孩子,但是他们在用爱感受着生命里的点点滴滴。 整篇小说的主旨就是爱这个字,书里融入了种种人世间最伟大的爱:尽管里面的爱都不是什么惊天动地的,但却都感人肺腑、引人深思。与其他小说不同的是,整部小说以一个小学生最不染世俗的眼光审视着身边的美与丑、善与恶。 作为一个老师同时也是一名家长,这本简单的小说让我明白,我们要用爱,点燃孩子心中的灯,加强对孩子的爱心教育。一味地责骂和批评是没有用的,对于孩子,要用

该教育,用心感受孩子们的想法,才能真正点亮孩子的明天。让管教在创意里轻松化,只有真正对孩子们付出关心、爱心与真心,才能得到孩子的真诚回报;也只有这样才能启发孩子,了解孩子。 读了这本书,我知道了,对于学生们而言,一个单纯的老师是远远不够的。一个好的老师不能仅仅上课,或者做思想教育,而要真正懂得学生们的心理,要了解他们在想什么,理解他们的喜好和行为。我们在教育教学中起的是引导作用,而不是填鸭式灌输教师应该的重视学生存在,以情感去开启学生的心智。我们应以身作则,潜移默化地把中国传统美德传授给学生。并且我们要在教学过程中,多鼓励、赞美学生,培养学生积极性的同时,培养他们对挫折的容忍能力,是学生快乐成长。了解学生的感受,观察学生的反应,聆听学生的心得。同时,我们还要利用各种机会和家长取得联系,适时的提供教育子女的咨询与方法,共同为学生的未来而努力。 作为老师,我们要学会用“爱”来感化学生,真诚地为学生提工服务,在生活中做学生的朋友,而不能训斥学生,不要过分地执着于“立竿见影”,注意学生的人格培养,身心健康。 总而言之,《爱的教育》虽然只是一本小说,但是其中我们所能感悟到的东西却实在不少,而作为一个老师,

教育教学专著读书笔记

教育教学专著读书心得 ----读《什么是最好的教育----教师最需要关注的66个教育细节》有感 什么是最好的教育?这可能是每一位家长和教师都关心的话题。带着这样的疑问,我打开了由江苏人民出版社出版、张平主编的《什么是最好的教育----教师最需要关注的66个教育细节》一书。 什么才是最好的教育?书的序言部分给了我们明确的答案:最好的教育是“无为”的教育:它不为感知、却又深深影响着人心灵的教育。所谓“无为”教育,是指教育者遵循学生身心发展规律和教育规律,隐蔽教育意图的教育情境的熏陶、教育技能的感染、教师自身的示范等为间接教育手段,潜移默化,摒弃单调、枯燥的说教,充分信任学生,因势利导,使学生在没有直接冲突式的说教中自觉接受教育,在获得亲身体验中领悟道理,在以自身为主体的自我教育中达到精神的升华和认识的飞跃的教育。 “无为”教育需要我们教师关注,并从教育的细节入手身体力行。书中从四个部分:做人篇、学习篇、做事篇和交往篇,充分阐述了教师如何有效关注教育的66个细节,如何身体力行地搞好教育工作,成为出色的人民教师。 有位哲人说:“人的一生只在做两件事----做事与做人。”其实,人的一生只在做一件事:那就是做人。因为事是人做的,做事的实质也就是做人。因此,书中的四个部分把做人篇放在了首要位置,学生只有具备了做人的各项品质才能更好地学习、做事,也才能与周围的人和谐交往。因此,教育的首要目的就是教会学生如何做人,然后才是传授知识。 编者将教师最需关注的66个细节一一阐述,而在阐述的手法上也避免了枯

燥的论述,在阐述一个品质细节前,编者都引用了两句名人名言来概括该品质的重要意义,紧接着运用一些鲜活的真人实例来具体论述,最后,编者提出培养这些良好品质的方法和建议,使这本理论性很强的书增加了不少的文学性和趣味性,大大提高了广大教师读者的兴趣。 书中讲述的教师最需关注的教育细节之四----健康是人生最可贵的,给我的印象最深。我们如何理解健康的含义:英国著名教育家洛克曾说过:“健康之精神寓于健康之身体”。可见身心健康是人类的共同追求。著名的作家海明威从小就跟着酷爱体育运动的父亲走村串户,穿林渡水。4岁时,他从父亲那得到一支猎枪,之后开始独立活动,开始了钓鱼、打猎和探险的生活,而年幼时的这些经历成了《老人与海》的写作素材。 强身是重要的,教师在教育学生时,更要强调“强心”。我是一名体育教师,锻炼学生身体,促进学生身体健康是体育教学的目标,然而,作为体育教师更要在教学思想上和教学内容中渗透心理教育,预防学生心理问题的爆发。在一次篮球运球的接力比赛中,女同学小林体型较胖,运球速度较慢,但和她一组的同学并没有嫌弃她。比赛还没有开始,队友们就给她出主意:小林,要运稳不掉球就行了!你别急,心一慌球就不听你话了……比赛开始了,小林小心地运着球一步一步向前走,在弯道处也很平稳,而此时,我也开始带领同学们为小林加油,在同学们的鼓励声中,小林只掉过一次球,而且还很快捡回来了,一圈下来,小林只落后对手五、六米。在后面同学的共同努力下,小林所在的组最终取得了胜利。小林获得了成功的快感,也正是老师和同学们的鼓励和支持,不善运动的小林在体育课上总是积极训练,从不感到自卑,运动能力和体质都得到了明显提高。 《什么是最好的教育----教师最需要关注的66个教育细节》对广大的教师

关于爱的教育读书笔记好词好句

关于爱的教育读书笔记好词好句 爱的教育好词: 伯爵勤奋盛大焦虑不安 神经错乱悲痛欲绝疾风暴雨 缩短灵魂高尚治理促进 气喘吁吁病魔缠身无能为力 炽热嘱咐厉害消耗治理 慷慨大方蓬乱善良遗憾皱纹 孤身一人片刻危机骄傲憔悴 颤抖激怒苍白侮辱卑微可耻 操心包裹祝福胳膊无奈倔强 怜悯斜视恶狠狠轻蔑富裕 爱的教育好句好段(一) 1. 如果黑板就是浩淼的大海,那么,老师便是海上的水手。铃声响起那刻,你用教 职工鞭作浆,划动那船只般泊在港口的课本。课桌上,那难题堆放,犹如暗礁一样布列,你手势生动如一只飞翔的鸟,在讲台上挥一条优美弧线——船只穿过……天空飘不来一片云,犹如你亮堂堂的心,一派高远。 亲情是我们生活中最普遍的感情,也是我体会最深的感情。但我需要的不是单纯的无 条件的溺爱,而是互相的尊敬。家长的行为是最能够作为表率,成为孩子模仿的榜样的。 这要求家长要从日常小事中注意自己的言行,打铁先要本身硬。只有一个能够克制自己严 格要求自己的人才能严格要求别人。书中孩子的父亲就是这么做的,他用他的博爱、无私、热情赢得了孩子敬佩。这一点对我同样也很有帮助,它指导了我怎样和我的学生进行交流。 2、希望源于失望,奋起始于忧患,正如一位诗人所说:有饥饿感受的人一定消化好,有紧迫感受的人一定效率高,有危机感受的人一定进步快。 3、别在树下徘徊,别在雨中沉思,别在黑暗中落泪。向前看,不要回头,只要你勇 于面对抬起头来,就会发现,分数的阴霾不过是短暂的雨季。向前看,还有一片明亮的天,不会使人感到彷徨。

那天夜晚,我因为做错事被妈妈罚站在楼下,其他家人都上楼去睡了。夜晚好黑,我 既后悔又害怕,想等妈妈原谅我而把我叫上去。过了一会儿,我听见楼上有轻微的呼唤声——是妹妹!她怎么来了,她不是做怕黑吗?原来,她们上去后,她就请求妈妈叫我上来, 当时妈妈正在气头上,不肯,她就只好自己下来找我了,而且是摸着黑下来的,可怜的她 小的连电灯开关都找不这着,我被这姐妹之情所深深地感动了…… 他今天穿着一件蓝色上衣,上面缀着金纽扣,仰起金发的头,微闭着双眼,像一尊石 像昂然的站在那里,那种风采,真令人羡慕。 4、柔和的阳光斜挂在苍松翠柏不凋的枝叶上,显得那么安静肃穆,绿色的草坪和白 色的水泥道貌岸然上,脚步是那么轻起轻落,大家的心中却是那么的激动与思绪波涌。 5、生活的海洋并不像碧波涟漪的西子湖,随着时间的流动,它时而平静如镜,时而 浪花飞溅,时而巨浪冲天……人们在经受大风大浪的考验之后,往往会变得更加坚强。 毫无办法飞奔而去和睦相处笑眯眯与众不同热闹非凡蹑手蹑脚睡眼惺忪疲惫不堪不同 寻常一窍不通和颜悦色鞠躬尽瘁坚持不懈不屈不挠英明神武富有智谋手足无措惊叫不止兴 冲冲心旷神怡炯炯有神恍恍惚惚一五一十昏昏沉沉振臂一呼四面八方泪如雨下 《爱的教育》是日记体儿童小说,原名《心》。讲述了一个叫安利柯的小男孩成长的 故事,以下是由为大家收集整理出来的爱的教育读书笔记优秀范文,希望能够帮到大家。 6、当你身临暖风拂面,鸟语花香,青山绿水,良田万顷的春景时,一定会陶醉其中;当你面对如金似银,硕果累累的金秋季节时,一定会欣喜不已。你可曾想过,那盎然的春 色却是历经严寒洗礼后的英姿,那金秋的美景却是接受酷暑熔炼后的结晶。……(何婷婷) 7、倘若希望在金色的秋天收获果实,那么在寒意侵人的早春,就该卷起裤腿,去不 懈地拓荒、播种、耕耘,直到收获的那一天。 8、生活是蜿蜒在山中的小径,坎坷不平,沟崖在侧。摔倒了,要哭就哭吧,怕什么,不要装模作样!这是直率,不是软弱,因为哭一场并不影响赶路,反而能增添一份小心。 山花烂漫,景色宜人,如果陶醉了,想笑就笑吧,不心故作矜持!这是直率,不是骄傲, 因为笑一次并不影响赶路,反而能增添一份信心。 9、爱心是冬日的一片阳光,使用饥寒交迫的人感受到人间的温暖;爱心是沙漠中的 一泓清泉,使用权濒临绝境的人重新看到生活的希望;爱心是洒在久旱大地上的一场甘霖,使孤苦无依的人即刻获得心灵的慰藉。 10、日子总是像从指尖渡过的细纱,在不经意间悄然滑落。那些往日的忧愁和误用伤,在似水流年的荡涤下随波轻轻地逝去,而留下的欢乐和笑靥就在记忆深处历久弥新。 11、忧郁的心情蒸发了。 12、褪色的记忆。 13、硝烟又在和平的家中燃烧。

教育专著读书笔记

教育专著读书笔记 Prepared on 22 November 2020

《给教师的建议》读书笔记求学时,我就看过苏霍姆林斯基的《给教师的建议》,那时怀揣教书育人的梦想,知道了苏霍姆林斯基是一位具有三十多年教育实践经验的教育理论家,知道教育的崇高;现在,我又开始读这本书。对于刚刚走上讲台,又初次担任班主任的我来说,再读这本书,就好像有一位智者站在面前,他循循善诱,给我排忧解难,给我指点迷津;又犹如一位和蔼可亲而又博学的老者,在我遇到困难的时候及时给我帮助,让我充满信心…… 书中既有生动的实际事例,又有精辟的理论分析,很多都是苏霍姆林斯基教育教学中的实例,娓娓道来,我觉得找到学生和老师发生的现象的根源,有益于我们开阔眼界。 其中给我印象最深的是第二条“老师的时间从那里来一昼夜只有24小时。”一看这题目我就被深深吸引了。是啊,我们经常听到老师们这样谈论“我忙,没有时间啊。”平常我也是这样抱怨。一昼夜只有24小时,每天在单位工作的时间只有8小时,而且这8各小时挤的满满的:备课、上课、批改作业、辅导学生、给学生谈心等,还要抽出时间搞教研;下班回家还要忙家务。可是教师的时间到底从哪里来呢带着这样的问题和烦恼,我仔细阅读了这一章节。书中写到:“每天不间断地读书,跟书籍结下终生的友谊!潺潺小溪,每天不断注入思想的大河。读书不是为了应付明天的课,而是出自内心的需要和对知识的渴望。如果你想有更多的空闲时间,不至于把备课变成单调乏味的死扣教科书,那你就要读学术着作。” 对啊!这段话发人深省,让我从本质上领悟了一些教育技巧的奥秘。我不应该总是抱怨没有时间,抱怨事情太多,我应该在自己所教学的数学这门学科中,使学校教科书里包含的那点科学基础知识,成为入门的常识,应该只是沧海一粟。明白了这些道理,

教育类读书笔记

爱的奉献 ——读《把整个心灵献给孩子》有感 寒假期间,我读了前苏联伟大教育家苏霍姆林斯基的著作《把整个心灵献给孩子》,使我的思想受到深深的洗礼。我被这位令教育同仁敬仰的大师的敬业精神、教育机智和灵活性所打动,深深地被大师的理论所折服,被大师的教育实践所吸引。大师书中字里行间充盈着的、流露溢出的是爱。包括他对教育事业的爱,对孩子的爱以及对孩子实施爱的教育,让他们拥有爱心、懂得怎样去爱别人。 作为教师的最基本的条件之一是爱孩子。爱孩子,就要成为他们的知心朋友。苏霍姆林斯基说:“教师不仅要成为一个教导者,而且还要成为学生的朋友,和他们一起克服困难,一起感受欢乐和忧愁;要忘记自己是个教师,而只有这样,孩子才会把一切都告诉他。”这一点,对于我们音乐教师尤为重要.真教育是心心相印的活动,作为教师我们对学生可以说是一种特殊的情感,是一种无私的爱.因为每个学生最初都是以张空白的试卷。我们每一笔书写,都是未来的答案.爱学生就是要及时发现他们身上的闪光点,进行赏识教育,事实上,当孩子们在犯错误的时候,他们迫切要得到的是理解和帮助,而绝不是粗暴的批评和惩罚。学生看起来最不值得爱的时候,恰恰是学生最需要爱的时候。人非圣贤,孰能无过。更何况我们面对的是一群孩子。身为音乐教师,我们更应该利用所任学科的特点,赏识那些后进或处于困境中的学生,赏识那些有缺陷的孩子,帮助他们树立自信,让每个学生

都能在音乐所独有的情感艺术中得到熏陶。由此可见我们爱学生、赏识学生,其根本目的就在于让学生用同样善良,真诚之心去爱他们、爱集体、爱社会,从而的达到受教育的目的。 教师的重要道德要求是尊重孩子的自尊心。苏霍姆林斯基说:“在影响学生的内心世界时,不应挫伤他们心头中最敏感的一个角落——人的自尊心。”我想作为一个教师,要想得到更多孩子们的爱戴,就应该学会尊重、理解、信任孩子,给他们信心,这应该是对所有孩子而言的。对一个腼腆的孩子、对一个木讷的孩子、对一个经常是表现平平的孩子,教师往往一句不经意的称赞的话语,一个微笑,一个亲切的小动作,就会温暖孩子的自卑的心,给他们信心,同时也亮丽了自己在孩子们心中的形象。 感谢学校安排的这次读书活动,感谢书本给我知识与力量,让我感悟到了很多道理。作为一名普通的音教工作者,我要以苏霍姆林斯基为榜样,努力学习他的教育思想,传承和践行他的教育思想,学习他为孩子健康成长,为教育事业发展而忘我工作,鞠躬尽瘁的无私奉献精神。在今后的教学中,我会努力去爱我所教的所有的孩子,并让这种爱在我所教的学生身上得到延续。我想,这就是爱的价值;这就使爱的奉献! 徐家集中心小学 王运玲

教育教学专著读书心得3篇

教育教学专著读书心得3篇 教育教学专著读书心得范文 1 刚开学时经同事介绍,我在学校图书室借了一本德国著名教育家福禄培尔的著作《人的教育》。有关这位教育家的教育思想我早在几年前就学习了许多,今晚再一看,感觉也没什么可读之处,但我还是硬着头皮去读。因为我认为只要是书,它都有读的价值,既借之,则读之。 当我读到这位教育家的生平时,从中读到了一句很值得我去读并且也很让我佩服的一句话,不是福禄培尔说的,而是他的同事巴普罗说的,这句话是这样的:如果不重视和不着手家庭教育改革,学校教育便缺少了正确的和不可缺少的基础。我反复地把这句话读了几遍,的确让我振奋。因为谈到家庭教育使我想起当前学生家长(这里指学生的父母)大部分都在外打工挣钱,把孩子都丢在家里让爷爷,奶奶照顾。虽然有一部分家长在家,却也从不过问孩子的学习,总是只顾挣钱。他们这些做家长的哪里知道孩子们在他们面前和在爷爷奶奶面前的影响和表现完全是不一样的。因此,我认为,有些学生的不良习惯,甚至学坏行为直接与家长有着一定的关系。所以说不重视家庭教育,学校教育就缺少了正确的和不可缺少的基础。只有学校与家庭教育相结合,才能把孩子教育好。 人们常说:父母是孩子的第一任老师。是的,巴普罗也有一句话证实了父母的教育的重要性。但是我认为他的这句

话具有片面性,他是这样认为的:培养精明能干的母亲的必要性居首要地位,因为儿童早期的教育的重要性高于一切。他在这句话中只讲了培养精明能干的母亲的必要性在儿童教育中居首要地位。我认为,在一个健康的家庭中,父亲在孩子的心目中也是同等的重要的。如果作为一个父亲在孩子的眼中不能与母亲同等重要,那么,这个家庭一定不是一个健康的家庭。 不单是母亲要精明能干,父亲也应如此。没有良好的家庭教育环境,既使是好孩子也会养成不良习惯甚至于学坏的。我这里有一个典型的例子:在我们学校六年级有一个男生名叫,在上几年他的学习成绩一直是很好的,然而这两年由于父母离婚,双方又都再娶再嫁,都不问孩子的事,把一个孩子丢在亲戚家。这孩子由于受父母的影响和社会上不良风气的熏陶,已经染上了一些恶习。父母不在跟前,作为亲戚好象又不好管教太严,倒至这孩子经常逃学,即使来到学校上课也不认真学习,不是上课捣乱就是找同学打架,学习成绩可想而知了。他的班主任对他无招可用,因为他现在已经是刀枪不入了,这难道不与他的父母有着直接的关系吗? 因此,我认为只有良好的家庭教育环境配合我们学校的教育才能使孩子成人,成材。否则,就是一种缺陷的、不完整的教育。 教育教学专著读书心得范文2 《人的教育》一书是一本著名的教育论著,作者福禄培尔是德国著名的教育理论家和教育实践家,近代学前教育理论的奠基人,被称作幼儿教育

爱的教育读书笔记6篇

爱的教育读书笔记6篇 《爱的教育》记录了小男孩安利柯在三年级时在校内校外的所见所闻。以及安利柯对家庭、学校、父母、兄弟姐妹、师生之间关系的看法。下面是本人为你带来的爱的教育读书笔记6篇,欢迎阅读。 【篇一:《爱的教育》读书笔记】时间过得像风一样快,很快,寒假来临了,寒假期间我读了老师给我们推荐的好书,一部令全世界亿万人感动的伟大作品—《爱的教育》。 《爱的教育》自从1886年问世以来,已经被翻译成数百种文字和方言,还多次被搬上银幕和舞台,又被改编为连环画,成为了一代又一代读者,尤其是青少年读者爱不释手,百读不厌的读物。 这本书以简洁,通俗的语言和鲜明,精美的插图向我们展现了一个个感人肺腑的故事。 书中有一个小男孩,他叫安利柯。在他的身边,发生了许许多多感人的事情,他把它们用日记记了下来。这个日记本里,还有父母写给他的劝诫启发性的文字,老师在课堂上读到的精彩的“每月故事”…… 安利柯的日记告诉了我们,不要寻求爱,其实爱很简单,自己要去学会创造爱,只要怀着一颗有爱而又善良的心,在别人陷于困境的时候,无论是举手之劳,还是需要一番巨大的付出,都请果断地伸出你的希助之手,尽力助人为乐,那

么,爱就无处不在! 【篇二:《爱的教育》读书笔记】《爱的教育》这本书是一部流传世界各地的著作,它是以一个小孩的日记方式来写的,虽然每篇的篇幅不长,但都有一个感人的故事。"爱",一个多么闪亮,多么令人钟爱的字眼。 人们追求爱,也希望能拥有爱,爱能使人与人之间变得更加美好。我们要完全的拥有它,就必须去充实它,让我们携手,共创出人世间最美好的爱。这本书里也正是想表达这一点。在这本书里其中我最喜欢的是《卖炭者与绅士》还有《义快的行为》这两节,第一节写了一个父亲对他儿子诺琵斯的爱,诺琵斯骂培谛的父亲是个"叫花子",诺琵斯的父亲知道后,非要诺琵斯向培谛和他父亲道歉,虽然培谛的父亲一再拒绝,可诺琵斯的父亲还是坚持要让诺琵斯道歉,从这里可以知道,诺琵斯的父亲是一个多么正直的人啊,他用他的爱来熏陶他的儿子,让他的儿子也变成一个关心别人,不取笑他人的人。 第二节写的是一个墨盒砸到老师的事件,原因是克洛西被人凌*,最后忍受不了了,就拿起墨盒向那些人扔去,没想到扔到了刚从门外进来的老师,最后卡隆要帮他顶罪,但老师知道不是他,让肇事者站起来,并没给他处罚,听他讲完事实后把那些人抓了起来,但卡隆跟老师说了些话,老师就不处罚他们了。

教育教学理论著作读书笔记

教育教学理论着作读书笔记 教育教学理论着作读书笔记范文(精选3篇) 教育教学理论着作读书笔记1 一个人最大的幸福是热爱自己的工作。因为人的一辈子大部分时间都得工作,如果不热爱自己的工作,只是当成谋生的手段,就很难享受工作中的快乐。作为一名教师,如何做到热爱自己的工作,从事业中追求幸福感?这是我一直在思考的问题,直到读了郑杰校长的《给教师的一百条新建议》,才有一种豁然开朗的感觉。 “不妨一读此书,这是一本无害的书。”郑杰在《给教师的一百条新建议》中第一句话,就从一种别样的角度吸引着我。教师首先是一个完整的人,他们应该有自己的精神空间,他们也要享受生活……这样的观点就把教师从“圣人”的位置上拉了下来。要做一个成功的教师,必须首先学会做一个成功的普通人。 郑杰校长一百条建议的四个部分正能给我们这样的启示。 一、教师应设法让知识本身吸引学生 教育不是让学生将书本上枯燥无味的知识、概念简单的复制到学生的大脑中。教师应设法让知识本身吸引学生,这应该成为每一个教师努力的方向。在进行每一节的教学活动前,教师应该精心设计教学过程的每一个环节,做到既能够深入浅出地讲解难懂的知识,又能够让学生体会其中的乐趣,进而激发学生自己去寻求知识,探究知识的形成过程,明白知识的意义、学习的乐趣,让学生真正爱上我们所教

的学科。 二、作一名理性的教育者 教师要有理性,必须把学生当“人”看待,这是我们的工作与其他工作最大的区别。教师要有理性,必须“从四十五分钟里榨出油来”,提高教学效率,那是在为学生节约生命……教师应该是理性的,理性的教师才是优秀的教师,他才有可能把自己的事业做好。 三、继续学习,多带点东西进课堂 教师需要不断学习的理由很多,教师要继续学习,不但是为了使自己的个人素养进一步发展,更是为了使学生得到更好的发展。我们常说:要给学生一滴水,自己就要有一桶水。就我们从事的教育事业而言,从为了学生发展的角度我认为继续学习可以达到:更新教育教学理念,做到与时俱进;学会新的教育教学手段并应用到教学中去。 只有教师自身教育素养的提升,有了一定的知识积淀,在课堂上的教学才不会照本宣科、索然无味。对于知识的理解和驾驭,才能游刃有余、融会贯通。所有这些皆来源于教师平日里的学习与反思,只有这样,才能闪耀出魅人的光彩来。 四、学会赞扬 正所谓“金无足赤,人无完人。”“优生”有缺点,“差生”也有闪光点,在教师心目中每个孩子都应有天才的一面。当你以欣赏的态度去看一件事,你便会看到许多优点,反之,你只会看到无数的缺点。 优秀学生是相似的,“差生”却各有各的“差法”。那些好学生,

爱的教育读书笔记三篇

爱的教育读书笔记三篇 《爱的教育》作品中融入了种种人世间最伟大的爱:老师之爱、学生之爱、父母之爱、儿女之爱、同学之爱……每一种爱都不是惊天动地的,但却感人肺腑。这么好看的小说,人家是怎么写读书笔记,我们来看看吧。 爱的教育读书笔记第一篇 《爱的教育》这一本书用一个个生动的故事,给大家展示了各种不同的爱,有热爱学习的,有热爱朋友的,有热爱父母的,有热爱师长的……我心里跌荡起伏着一阵阵感动,如同决堤的洪水喷涌不断,。同时也受到很深很深的教诲,感觉到了世上的真爱无处不在。 《爱的教育》一书是由意大利的着名作家德·亚米契斯写的。这一本书的主要人物是一个小男孩,他的名字叫做安利柯。他记录下的“每月故事”都是身边一个个感动人心的故事。包括他父母的淳淳教诲,老师的默默辛劳和同学的团结互助,都体现了各种不同程度、但却温暖人心的爱,我仿佛融入到了故事里面,感受到了爱的力量。 感动之中,我也在默默反思着,我想:父母那么疼爱我们,给我们吃饱的,穿暖的,用好的,我们对父母抱有感谢的心吗?我们爱自己的父母了吗?也许,给他们倒一杯水,给他们捶捶背,问一下他们的工作情况或身体状况,听听我们诉说心中的烦恼和分享心中的愉快,父母就能心满意足了。相同,许多老师、同学也曾经帮助过我,我心存感谢吗?我是否将这种无私的爱接力传递给别人呢?我是否尽力去关心别人呢?所以,有爱的社会,才能将爱传递每一个角落,让全世界的人知道爱有多么的重要。 读了《爱的教育》这本书,让我真正懂得了什么是爱,让我从小开始有一颗感恩的心,学会疼爱父母,尊敬老师,关心他人。 《爱的教育》这本书的道理我要时刻铭记心中。 爱的教育读书笔记第二篇爱,一个多么熟悉的字眼,在每个人的心目中都有一份纯洁的爱,爱是无私的,爱是博大的,只有生活在爱的海洋里,才会享受爱,我读了《爱的教育》这本书后,我才真正领悟了爱的境界。

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