学术报告心得体会

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1、学术报告心得体会1、 学术报告题目: 线性代数新教材精彩案例报告人：国家级名师、北京航空航天大学 李尚志教授 时间：2011 年 3 月 17 日下午 3:00地点：西南大学 25 教学术报告厅2011 年 3 月 17 日下午，国家级名师、北京航空航天大学的李尚志教授在西南大学 25教学术报告厅作了题为线性代数新教材精彩案例的学术报告。微积分和线性带数是报告的主题。阐述了代数和几何的相连性：空间解析几何 = 3 维线性代数，线性代数 = n 维解析几何，空间为体，矩阵为用（ 矩阵运算解决到几何解，方程组到几何描述到代数语言描述到矩阵运算求解） 。几何好看不好算，代数好算不好看，两者是相辅相成

2、的：代数可以帮助几何计算，几何可以帮助代数理解。李教授还解释了线性代数题型的难与易。线性代数易可以易到这种地步：即最简单的方程 - 一次方程，最简单的函数 - 一次函数。线性代数之难在于: 抽象。但这并不能怪线性代数抽象，不怪学生，应该怪只为考试死记硬背，而不解决问题，甚至有的学生解方程组只会用中学代入法; 判定方程组解的惟一性不会用线性无关; 算旋转不会用矩阵乘法; 算旋转轴不会用特征向量等等问题。线性代数的教学任务应是学会少量算法，解决大量问题。各种问题 转化(凌波微步) 少量算法，即无招胜有招。通过有招学无招来实现，并积累和使用案例。听取了报告后感觉李教授讲的不是抽象定义和推理，更像是创

3、造发明故事组成的连续剧。学过一点线性代数，不论学得好坏，都会有很大收获。2、 学术报告题目:统计学漫谈报告人：东北师范大学 郭建华教授 时间：2011年9月25日下午三点地点：西南大学 25 教学术报告厅2011 年 9 月 25 日下午，东北师范大学的郭建华教授在西南大学 25 教学术报告厅作了题为统计学漫谈的学术报告。郭教师重点阐述了何为统计学，统计学的基本原理，统计学的基本范畴三个问题。统计学是收集和分析数据的科学和艺术。统计学的目的是在有变异的数据中研究和发现基本规律。统计学的长远目标是从所有类型的数据中提取科学的和有意义的信息。数据是信息的载体，是无处不在的。学习统计学的理念：推行有

4、遇见的积极管理，即主动地在事情发生之前进行管理，将预防性控制与事后检验有机地结合起来。统计学的基本原理就是一切让数据说话。统计学规范：大自然基本上是随机的，真实性只存在于分布函数之中。统计学的根本任务：由 data 信息探知分布的信息。科学真实的主题是数据的分布，这个分布可以通过参数来描述。因此科学的测量结果本身不再是我们感兴趣的问题。相反，我们所感兴趣的事这些测量结果的概率分布，而科学研究的目的就是要估计这些分布的那些参数。把统计学分布视为对他所分析数据集的真实描述，因此只要数据充分多，就能唯一的确知分布函数。统计学的创新主要体现在模型的创新上，数据的产生机制要在建模中体现出来。通过听取此次

5、报告，加深了我对统计学本质的认识以及建模对统计学的重要作用。建模来源于实际问题，需要我们加深课本与现实的联系。3、 学术报告题目:研究生如何做学问报告人：广西大学李世荣教授 时间：2011年10月28日上午 10:30地点：西南大学 25 教学术报告厅2011年10 月28 日上午，广西大学的李世荣教授在西南大学25教学术报告厅作了题为研究生如何做学问的学术报告。李教授指出在国内研究生培养中关于研究生如何做学问的问题是没有受到高度重视的，因此在研究生学习的方面常常出现不知所措的局面，不知道如何去面对研究。作为一名研究生做学问是每个研究者必备的课程，也是每个研究生本质的工作。在我们研究生期间如果

6、学会如何做学问那就说明你是成功的研究者也说明你入门了，否则你将永远被阻止在学问的大门之外。李世荣教授的朴素而简洁的话语使我感觉特别惭愧，因为读研已经一年多了，但是对做学问还是模糊不清，不知所措。但同时也使我感觉比较兴奋，因为我知道李世荣教授会在做学问方面给我只带迷津，为我以后做学问做好准备，因此就带着无比期待和渴望的心态听着李世荣教授谆谆教诲的话语以及孜孜不倦的传授使我在做学问方面有了更深刻和更全面的了解。李世荣教授告诉我们做学问首先要搞懂什么是学问，李世荣教授现场提问了好几个同学，大家都没有作出令李世荣教授满意的答案，当时李世荣教授说学问对每个人有不同的体会和认识，但是学问必须是正确的和严谨

7、的，必须有足够的证据和严格的推理，特别是我们数学方面的学问更是要求严格，最后李世荣教授给我们提了一些做学问的建议，使我受益匪浅。4、 学术报告题目: 有限 P 群研究的进展与结果报告人：张勤海教授 时间：2011 年 11 月 18 日下午 4:00-5:00地点：西南大学 25 教 17 楼学习室三2011 年 11 月 18 日下午，张勤海教授在西南大学 25 教 17 楼学习室三作了题为有限P 群研究的进展与结果的学术报告。报告的主要内容有，有限单群的分类问题作为一个古老而经典的问题，已被完全解决。但是有限 p 群的一般同构分类问题是很困难的，实际上是不可实现的。当 n 增大时，pn 阶

8、群的不同构类型的个数呈指数增长。鉴于有限 p 群的一般同构分类问题的不可实现性，很多学者开始试着在某种限制条件下研究其同构分类问题。因而出现了对内交换 p 群的研究，它是具有最大交换子群的有限 p 群，并得到了完全分类。在研究的过程中提出了比内交换 p 群更一般的概念，即 A_t 群的概念并对此做了研究。通过概念，我们知道内交换 p 群就是 A1 群，在 A1 群得到完全分类后，很多群论学者进而研究 A2 群，并在众多群论研究者的探索和研究中终于得到了完全分类。A3 群的分类是一个古老的问题，很长时间都没得到解决，在很多前人工作的基础上，以及通过张教授团队的努力，经过长时间的不断探索和研究，终

9、于对这个问题得到了完全解决，A3 群的完全同构分类在群论界中又是一个重大的突破，它对以后的很多群论研究工作起到了关键的作用。听取完张教授的报告，我深刻体会到，作为一名研究人员，我们应持有科学严谨不怕困难态度，在研究的道路上不断的探索、创新，这样才有可能突破问题。5、 学术报告题目: 国家课程改革背景下中澳数学教师教学能力比较研究报告人：Max stephens 教授 （博导） 时间：2012年2月22日上午9:3011:30地点：西南大学 25 教 1802 报告厅2012 年 2 月 22 日上午，Max stephens 教授（博导）在西南大学 25 教 1802 报告厅作了题为国家课程改

10、革背景下中澳数学教师教学能力比较研究的学术报告。Pro.Max Stephens 报告过程中，从怎样收集数据、怎样分析数据到最终的结论做了详细的讲授。对数学教师专业行动能力的解释是数学教师所具有的数学知识、对课程标准的理解、教学设计等方面的能力。Pro.Max Stephens 根据不同的标准，把比较研究法分成如下几类。 （1）按属性的数量，可分为单向比较和综合比较；（2）按时空的区别，可分为横向比较与纵向比较； （3）按目标的指向，可分成求同比较和求异比较；（4）按比较的性质，可分成定性比较与定量比较；（5）按比较的范围，可分为宏观比较和微观比较。Pro.Max Stephens 在数据收集

11、方面：从中国选取了 100 多名小学高年级数学教师，采取问卷调查的方法收集数据。因为在澳大利亚调查需要办理严格的调查手续，所以在澳大利亚只选取了 41 名小学高年级数学教师 进行问卷调查，因此在中国收集的数据需要在 100 多名数学教师中抽取 41 名。最后样本为41 名中澳数学教师。借助 SPSS 数据分析软件，对数据进行了编码，再对其做了一致性检验，相关性分析，均值分析。得到的结论是中国数学教师在数学知识、对课程标准的理解、教学设计三方面都要略低于澳大利亚数学教师。原因则为中国数学教师只重视考试的内容，轻视数学知识的生活应用价值。通过这次 Pro.Max Stephens 报告，我对数学教

12、育实证研究有了一定的了解，尤其是在数据分析的时候 ，要借助数据统计分析软件，还要要根据自己的研究目的做恰当的数据分析，并事实就是的分析结果，讨论导致此结果的原因，思考研究拓展。6、 学术报告题目:谈谈数学研究的继承与创新 数学问题的提出与解决报告人：苏州大学 施武杰教授 时间：2012年4月17日下午4:10地点：西南大学25教学术报告厅2012 年 4 月 17 日下午苏州大学的施武杰教授在数学与统计学院 25 教 14 楼学术报告厅做了题为谈谈数学研究的继承与创新 数学问题的提出与解决的报告。在报告中施武杰教授指出任何学科的发展都离不开后人的继承和发展，特别对于我们数学学科必须要对数学研究

13、有一定的继承和创新，但是我们怎么才能继承前人的成果，并在他们的基础上进行创新是我们每个搞研究人必须思考和面对的问题。施武杰教授指出对于数学的这些思考归结到一点就是我们必须要善于提出数学问题，并在提出的问题上下功夫，做研究进而才能很好地解决我们所提出的数学问题。反复通过这样的过程我们就能很好地做到数学研究的继承和创新。通过施武杰教授的点拨是我认识到自己的严重不足。在数学研究上我最缺乏的就是不知道如何提出问题，更不知道怎么解决问题。如果能早点听到施武杰教授的报告或许我现在就是一个很好地数学研究的继承者了。不管怎样以后我肯定会按照施武杰教授的思路去做学问，严格要求自己。绝对不能让自己输在起跑线上。俗

14、话说的好有志者事竟成。经过我的不懈努力肯定会成功的。施武杰教授的这次讲座，使我对数学的研究有很大的启发和帮助，也使我对数学的探索产生了浓厚的兴趣，深深的感谢施武杰教授这次精彩的报告，听了此次讲座，我真的是获益匪浅！7、 学术报告题目: 因果推断的统计方法报告人：北京大学数学科学学院耿直教授 时间：2012年10月24日上午10:00-11:50地点：西南大学25教1楼学术报告厅2012 年 10 月 24 日上午，耿直教授在西南大学 25 教 1 楼学术报告厅作了题为 因果推断的统计方法的学术报告。此次报告针对科学数据分析问题，介绍如何从数据中挖掘因果关系和评价因果作用：（1）如何区别什么是相

15、关关系、什么是因果关系？（2）如何从观察性研究和试验性研究得到的数据构造因果关系网络？（3）如何寻找事物的原因？如何评价外部干预的结果？（4）在科学研究过程中，如何确定中间指标和替代指标？因果推断和因果网络在计算机科学、心理学、人文社会科学等领域有广泛的应用。耿教授并介绍了下面若干因果推断的统计方法：1.井底之蛙：人类就如同井底之蛙，只能观察到自然界的一小部分。如何根据看到的这一小部分推测自然界的奥秘？讨论相关关系与因果关系的区别；介绍为什么利用相关关系进行统计分析可能会产生错误的结论，以及从统计数据如何发现因果关系的方法。2.替罪羔羊：在日常生活中，人们常常替代地使用各种指标来度量某个终点指

16、标或不可观测的潜在指标；例如，血常规化验指标、血压和心电图等作为疾病的生物标记物等。在科学研究中，为了降低成本、缩短时间，或为了现实可行的目的，生命科学家们也常常采用终点目标(endpoint)的替代指标(surrogate point)或中间指标(intermediate point)。我们将介绍目前确定和选择替代指标的准则，以及它们存在的问题。3. 盲人摸象：网络图被广泛应用于复杂科学系统的描述。我们将介绍复杂多因素之间相互联系的因果网络方法，讨论如何根据数据挖掘多因素之间的因果网络关系结构。4. 纲举目张：从数据挖掘调控网络或因果关系网络，常常会存在很多因果方向不能确定。如何利用干预试验有效地确定因果方向？我们希望能干预尽可能少的点位，使得网络中尽可能多的因果方向能被确定；达到壹引起纲，万目皆张的目标。我们将介绍如何设计干预试验来区分相关关系和因果关系的主动学习方法。5.寻根问底 + 顺藤摸瓜：探讨来自外部干预情况下如何进行预测的问题。日复一日、年