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AN UNSUPERVISED MULTISCALE APPROACH FOR THE DYNAMIC CONTOUR-BASED BOUNDARY DETECTION ISSUE

AN UNSUPERVISED MULTISCALE APPROACH FOR THE DYNAMIC CONTOUR-BASED BOUNDARY DETECTION ISSUE
AN UNSUPERVISED MULTISCALE APPROACH FOR THE DYNAMIC CONTOUR-BASED BOUNDARY DETECTION ISSUE

AN UNSUPERVISED MULTISCALE APPROACH FOR THE DYNAMIC CONTOUR-BASED BOUNDARY DETECTION ISSUE IN ULTRASOUND IMAGERY

Max Mignotte Jean Meunier

DIRO,D′e partement d’Informatique et de Recherche Op′e rationnelle,P.O.6128,Montr′e al(Qu′e bec),H3C3J7.

INRIA,Institut National de Recherche en Informatique et Automatique,France.

e-mail:mignotte,meunier@iro.umontreal.ca

ABSTRACT

We1present a new multiscale approach for deformable contour op-

timization.The method relies on a multigrid minimization method

and a coarse-to-?ne relaxation algorithm.This approach consists

in minimizing a cascade of optimization problems of reduced com-

plexity.Contrary to classical multi-resolution algorithms,no re-

duction of image is applied.The family of de?ned energy func-

tions are derived from the original(full resolution)objective func-

tion,ensuring that the same function is handled at each scale and

that the energy decreases at each step of the minimization process.

The ef?ciency and the speed of this approach is demonstrated in

the dif?cult context of the boundary detection of anatomical struc-

tures in ultrasound imagery.

1.INTRODUCTION

Segmentation remains a necessary step in medical imaging to ob-

tain qualitative measurements such as the location of objects of

interest as well as for quantitative measurements such as area,vol-

ume or the analysis of dynamic behavior of anatomical structures

over time.Among these images,ultrasound images play a crucial

role,because they can be produced at video-rate and therefore al-

low a dynamic analysis of moving structures.Moreover,the acqui-

sition of these images is non-invasive,cheap,and does not require

radiations compared to other medical imaging techniques.On the

other hand,the automatic segmentation of anatomical structures

in ultrasound imagery is a real challenge due to speckle noise and

artifacts which are inherent in these images.These artifacts create

open contour and/or ill de?ned boundaries,making ineffective al-

gorithms such as Markov Random Field-based segmentation tech-

nique[1].

Among the existing segmentation techniques,the active con-

tour models,or so-called snakes[2],are an effective way to over-

come these artifacts and to rightly model the fact that the object

to be detected is assumed to be connected.Besides,their ability

to ef?ciently combine both the available a priori knowledge about

the structure of interest and local correspondances with the image

features,makes them very attractive for the segmentation tasks in

ultrasound imagery.Nevertheless,this modeling?nally requires

to solve an intricate energy function minimization problem.The

con?guration space of this optimization problem is generally very

large and the resulting energy function may exhibit many local

minima,especially when the image contains strong noise,which

where is a weighting parameter.int and ext are the internal and external energy terms respectively,also called the constraint forces,of the contour element.These two energy terms play different roles in the energy minimization process.The internal energy allows to express the available a priori knowledge about the contour shape to be detected whereas the external energy allows to pull the snake towards the desired image features[2](such as edges,regions,textures,etc.).

In order to model our a priori knowledge on the smoothness of the anatomical shape boundary to be detected,a commonly used solution consists in measuring the curvature at each node of the contour[5]and then in using this measure as the internal energy term:

int

in

in

in

ordered set of nodes,(with and),giving coordinates of points of this crude contour. Each point(or node)of this contour is indexed on a grid which results from the reduction of()by in each direction and is associated to the block of pixels of size,“descendant”of node(see Fig.2).

Figure2:Hierarchical structure(in this example)involved in the multiscale minimization strategy and block of pixels as-sociated to the node.

The constrained optimization in of our original boundary detection problem is then equivalent to the minimization of the new energy function:

snake int ext

Using a multigrid approach[4],we can easily de?ned ext: ext

out

out

out

The de?nition of int remains similar to the one given in Eq.

(2).However,one has to keep in mind that the angle between the two vectors has to be estimated on the reduced grid.In addition,due to the size of each node at level,we have. From this family of energy functions,we are now able to de?ne our minimization scheme as a cascade(from to)of optimization problems of reduced complexity:

opt snake

These optimization problems are solved using a standard“coarse-to-?ne”multigrid strategy.Starting from a coarse scale,the optimization problem is?rst solved in.This de?nes a?rst (crude)solution to the original problem and the obtained solution, a rough contour,is then used as the initial snake position for the next lower level.This process continues until the contour is opti-mized at the original image level(see Fig.3).Contrary to standard multi-resolution approaches,no reduction of image data is applied. The family of de?ned energy functions uses the original image, ensuring that the same energy function(or more precisely,differ-ent smoothed versions of this energy function)is handled at each scale,and that the energy decreases at each step of the minimiza-tion process.This method has shown to exhibit fast convergence property and robustness against local minima for highly non-linear combinational problem[4].

Each of the associated energy minimization problems can be

ef?ciently solved with a standard deterministic optimization algo-

rithm,such as a classical gradient-based method or a DP algorithm requiring a small search window.In our application,we use simply

the following iterative technique:for each node of the contour, we compute snake for the current position of the node and for the two consecutive points belonging to the perpendicular of the

contour at the current node,respectively located inside and out-

side the contour.At a given iteration,and for each node,we accept

the position of the contour that minimizes snake and this pro-cess is iterated until there is no change in the shape of the contour between two iterations.

In our case,once the optimization problem at level is solved, the initial snake position for the next lower level(level)is then obtained by keeping the descendant(among four)of each node ensuring the minimal external energy(see Fig.

3).

Figure3:“Coarse-to-?ne”minimization strategy.

Finally,in order to initialize the model at the coarsest level ,we exploit the result of a two-class segmentation result achieved in a Maximum Likelihood(ML)sense on the coarsest grid.To this end,let,the set of labels associated to each block of pixels.Each can take two la-bels in out,associated to the two homogeneous regions and distributed according to the conditional distribution in and out. This ML blocky segmentation is given by:

in

if in out

else out

This blocky segmentation is then high-pass?ltered in order to ex-tract the initial crude contour that will be used for the initialization of the optimization procedure at the coarsest level(see Section4 and upper left of the Fig.4a).

4.EXPERIMENTAL RESULTS

In order to take into account the speckle noise phenomenon[9] in the reverberation areas,we model the conditional PDFs in and out

of each homogeneous region of the input ultrasound image by a shifted Rayleigh law[7].The?rst region arises from the low acoustic wave reverberation in the different cavity of anatomical structures,generally?lled with blood.The second region is due to the acoustic signal reverberation on the different organs(car-diac muscles for an echographic image,or wall of arteries for an echobrachial image).In our application,the parameter of these distribution laws are given by a preliminary statistical estimation method called Iterative Conditional Estimation(ICE)[7].

We have validated our multiscale detection method on real echographic and echobrachial images,in order to detect the en-docardial contour or the inner wall of an artery respectively.For

the experiments,we have chosen for the weighting factor penalizing the internal energy with respect to the external energy and for the number of resolution levels.The size of these acoustic pictures is pixels (grey levels).

Fig.4a (at upper left)shows the ML blocky segmentation at

the coarsest resolution level

that is used to extract the initial crude endocardial contour.Figs.4[b-f]show the resulting esti-mated snakes at different resolution levels.Figs.5and 6present the segmentation results obtained on other echographic images and on three echobrachial images respectively.We can notice (Fig.4a)that the ML blocky segmentation maps exhibits unproper blood or muscle areas at lower levels (higher resolution levels)of the pyra-midal structure due to artifacts created by the ultrasound imagery process.The boundary of the endocardial contour cannot be ef-?ciently extracted on these lower levels.Nevertheless,a closed (but crude)contour can be ef?ciently extracted at the highest level of the pyramidal structure.We can notice (Figs.4[a-f])that the proposed multiscale strategy allows ef?ciently to obtain a good initial guess at each level that is re?ned at the ?ner scales.A re-liable detection of the endocardial contour or of the inner wall of an artery is obtained.The proposed boundary segmentation proce-dure is very fast and takes about seconds (average CPU time)on a standard Sun/Sparc 2workstation that makes this procedure compatible with a practical

application.

(a )(b )(c

)

(d )(e )(f )

Figure 4:(a )ML blocky segmentation at different resolution levels and estimated snakes at different resolution levels (b -f

).

Figure 5:Detection of the endocardial contour at different time frames during the cardiac

cycle.

Figure 6:Detection of the inner wall of an artery on echobrachial images.

5.CONCLUSION

In this paper,we have developed a robust algorithm to detect the boundaries of anatomical structures in ultrasound images.We have stated this detection problem in the active contour model frame-work and we hace presented a multiscale framework for the min-imization of the global energy function resulting of this model-ing.The minimization is ef?ciently performed through a multi-grid algorithm which consists in imposing successively weaker and weaker constraints on the searched estimate.In our applica-tion,this procedure results in estimating successively the optimal position of contour models of decreasing thickness.This frame-work can be easily generalized to edge or texture-based energy-minimizing contour model as well as for three-dimensional bound-ary detection.This scheme is fast,exhibits good convergence properties,and is well suited to automatic extraction of anatom-ical structure boundaries in ultrasound imagery.

6.REFERENCES

[1]J.Besag.On the statistical analysis of dirty pictures.Journal

of the Royal Statistical Society ,B-48:259–302,1986.

[2]M.Kass,A.Witkin,and D.Terzopoulos.Snakes:active con-tour models.IJCV ,1(4):321–331,1988.

[3] A.Amini,T.Weymouth,and https://www.wendangku.net/doc/7a15799910.html,ing Dynamic Pro-gramming for solving variational problems in vision.IEEE Trans.on PAMI ,12(9):855–867,1990.[4] F.Heitz,P.P′e rez,and P.Bouthemy.Multiscale minimisation

of global energy functions in some visual recovery problems.CVGIP:Image Understanding ,59(1):125–134,1994.

[5] D.J.Williams and M.Shah.A fast algorithm for active con-tours and curvature estimation.CVGIP:Image understanding ,55(1):14–26,1992.

[6]Geir Storvik.A Bayesian approach to dynamic contours

through stochastic sampling and Simulated Annealing.IEEE Trans.on PAMI ,16(10):976–986,1994.

[7]M.Mignotte and J.Meunier.Deformable template and distri-bution mixture-based data modeling for the endocardial con-tour tracking in an echographic sequence.In Proc.CVPR ,volume 1,pages 225–230,Fort Collins,Colorado,June 1999.[8] D.Geiger, A.Gupta,L.A.Costa,and J.Vlontzos.Dy-namic Programming for detecting,tracking and matching de-formable contours.IEEE Trans.on PAMI ,17(3):294–302,1995.

[9]J.W.Goodman.Some fundamental properties of speckle.

Journal of Optical Society of America ,66(11):1145–1150,1976.

江南营_江南深度研学之旅(1)

诗梦江南,入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水,一架桥,一支橹声,隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南,同时感受一场从远古传说,到春秋的吴越文化,到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中,同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,冶爱国之志,体悟文化魅力;一起走进园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观,探寻园林蕴含的文化涵;一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景;一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆,全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】

上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇,画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往:车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注:因天气交通等原因,组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力,保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人;包含火车(往返高铁)及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”,是世界一大自然奇观,它是天体引力和地球自转的离心作用,加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南,钱塘江畔 月轮山上,是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1:学生面对浩渺的钱塘江,接受审美教育,并结合手册提示,探究钱塘江大潮的在科学原理; 小任务2:学生走进六和塔,收集关于六和塔的传说故事,留下自己与六和塔最美的合照; ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖,是一首诗,一幅天然图画,一个美丽动人的故事,不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人,无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月,西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆,文物品类丰富,年代序列完整。 小任务1:集体创绘,全体学生齐动手,集体协作,面对美景,协作创作最美的西湖; 小任务2:走进博物馆,寻访国宝,找一找最能代表江南文化的文物,向小组同学分享并交流;

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》,国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观,激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情;有利于推动全面实施素质教育,创新人才培养模式,引导学生主动适应社会,促进书本知识和生活经验的深度融合;有利于加快提高人民生活质量,满足学生日益增长的旅游需求,从小培养学生文明旅游意识,养成文明旅游行为习惯。近年来,各地积极探索开展研学旅行,部分试点地区取得显著成效,在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态,良莠不齐,市场认可度不够,家长热度不高(尤其省内)。这是我们的机遇,也是挑战,我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌,让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 (一)方案A:纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点,前期采取跟旅行社合作的方式(合作方式有待探讨),研学的核心(课件+“内容”)内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点:该方案采用跟旅行社合作,研学路线可以借用

旅行社的优势,资源充分整合,老师和家长的路线选择多,可以极大丰富学生的课外知识,并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生,路线过多,会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下: 1、前期工作(3月20日-3月30日): (1)与某个旅行社达成合作关系(目前有合作意向的有康辉旅行社); (2)与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系,负责研学核心内容的开发,包括路线的选择和内容的开发 (3)完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作(4月1日-5月30日) (1)4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线; (2)4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线,来做具体的研学课件和研学内容,研究出研学到底应该让学生学到什么,怎么保证学生能学到这些; (3)同时根据最终确定的研学方案做好定价方案,在这个过程中要充分进行调研,进学校、访家长,做到收费合理; (4)根据做好的方案做好线上推广,把做好的资料全部上传到线上,可以参考北京世纪明德。

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅(1)

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

诗梦江南,入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥,一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南,同时感受一场从远古传说,到春秋的吴越文化,到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中,同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力;一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观,探寻园林蕴含的文化内涵;一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景;一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆,全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 07:23-11:53辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程,研学收获分享 实践-辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程,研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文-体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受,见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

研学

第一单元 课题人与自我?我自信,会成功 学习目标正确认识自我,能够说出自己的优点和不足;增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力;了解树立自信心的方法,培养健全的人格和良好的心理素质;提高心理健康水平,增强自我教育能力,形成健康、自信的人生观。参考主题(1)我自信,会成功;(2)克服考试焦虑;(3)消除孤独感。 实践方式心理测试;收集资料;手工制作。 方法引导发表意见的技巧;如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康,形成健康的生活态度;善于发现其他同学身上的优点并虚心学习;学习名人名言,领悟其深刻含义,并激励自己;进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大,从妈妈怀里的婴儿,长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼?你是怎么解决的? 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案,其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信,会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信,会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天,就我们一起通过探究活动来寻找自信,增强自信! 二、方法与引导: 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式; 2、不能只发表否定性意见,对好的方面要充分肯定; 3、对事不对人,只针对事情发表意见; 4、通过举例等方式,引导他人发现存在的问题; 5、避免个人垄断话题,邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信,会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己,发现自己的优点与不足 2、

研学课程质量管理方案

XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针,以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导,认真落实立德树人的育人目标,以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心,以学生发展为本,全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性,内容的广泛性,时间空间的广域性,展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础,结合学生认知能力和社会实际整合开发课程,保证课程的时效性,实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位,以人为本,以学生活动为主,突出体验实践,培养学生创新精神和实践能力,变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角,把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台,加强教育的生活性,突出生活的教育化程度。 (二)课程内容

1.了解社会状况。通过研学旅行活动,了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题,如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究,发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中,学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 (1)课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效,避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象,就必须把教育性原则放在首位,寻找适切的研学主题和课程教育目标,深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分,研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要,又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上,要与学校的综合实践活动课程统筹考虑,活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等,都应该是落实课标的核心要点。 (2)研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课

青海研学l旅游发展的SWOT分析

青海省研学旅游发展SWOT分析 (一)优势(strength) 1.旅游资源丰富多样 截至目前,全省旅游A级景点多达106处,其中5A级3家;4A级19家,3A级65家,2A级19家。自然与人文旅游资源丰富多样,著名的景区有青海湖景区,金银滩景区、祁连风光旅游区、茶卡盐湖旅游区等,人文旅游资源有藏传佛教塔尔寺景区、互助土族故土园景区、原子城、湟源丹葛尔古城等,独特的地质条件与多样的民族风情为青海省开展研学旅游提供了强大的物质基础。 2.地质旅游资源优势明显 青海省地域辽阔,在漫长的地球演化过程中,在内外力地质共同作用形成、发展并遗留下来类型众多的不可再生的地质资源,青海省凭借丰富的旅游地质资源,现已获批多处地质资源集中分布区开发建设为国家地质公园,知名的有坎布拉国家地质公园、互助北山国家地质公园、贵德国家地质公园、昆仑山国家地质公园等,形成了红色砂砾岩的丹霞地貌、冰蚀地貌景观、高原岩溶景观、古地震鼓包遗迹等地貌景观,除了具有不可估量的科研价值外,还具有开展研学旅游,建设研学旅游教育基地的广阔前景。 (二)劣势(weakness) 1.景区间通达性差 作为研学旅游目的地其集聚性较差,包尤其是潜在的旅游资源,重要景区间的连接道路、景区内的交通体系、景区的道路标示系统等有待进一步加强,与现代“快旅慢游”需求和“井喷式”增长严重不匹配,缺乏全面系统的交通网将研学旅游景区串联起来。旅游各景区发展不平衡,基础设施、服务配套远不能适应人民群众日益增长的多旅游需求。 2.旅游季节差异性明显 旅游季节性是旅游活动的固有特征,青海省旅游季节性明显,由于气候因素旅游旺季集中在夏季,导致旺季游客量多,而到了冬季,气候比较寒冷,草木凋零,研学旅游开展较为困难、使得旅游景点、宾馆饭店、旅行社等资源和设施大量闲置、出租率下降、运营成本上升,旅游企业为争夺客源进而采取降价竞争,导致经济效益低下。 (三)机遇(opportunity) 1.政策支持焕发旅游活力 近年来,一系列决策为全省旅游业提档升级提供了强大的政策支撑。一是《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》以及全国旅游发展“515战略”,将旅游业定位为战略性支柱产业和人民群众满意的现代服务业和实现脱贫的重要产业,破除了旅游发展的认识障碍和制度障碍;二是青海省委、省政府出台了《关于促进旅游业改革发展的实施意见》、《2015年—2020年青海省旅游业行动计划》,将推动县域旅游业发展提向更高层次、更大格局迈进;三是地方政府对各地旅游业的重要战略部署。随着研学旅游的深入开展,其巨大的经济效益、社会效益和生态效益毫无疑问将得到各级政府的高度重视,不断获得政策支持力度,实现研学旅游又好又快发展,引领“旅游+”产业新风向。 2.研学旅游竞争力将持续增强 随着旅游的飞速发展,我省已形成一批骨干旅游企业,将继续提升旅游市场主体的竞争力。旅游发展环境全面改善,形成设施齐全、功能配套、优质高效的

研学旅行实践

研学旅行的实践 为迎接挑战,培养21世纪全能型人才,我们当今的教育格局也在发生剧烈改变,过去把教育理解为有计划、有意识、有目的和有组织的学习。正规教育和非正规教育都是制度化的。但很多人的学习都是非正式的,我们在生活中学到的知识并非有意而为之。这种非正式学习是所有社会化经验的必然体验,所以我们要重视非正式学习。 目前的发展趋势是从传统教育机构,转向混合多样化和复杂的学习格局,我们需要一种更加流畅的一体化学习方法,让学校教育和其他非正规教育更加密切的互动,相互影响,并且相互补充,拓展学习的空间网络。 为更好的开展研学旅行教育,我们应从各个方面做好准备。首先,营地方面需要做好以下几点:课程和线路研发,活动组织和协调服务,师资、专业讲解员,集中食宿服务,交通服务,管理体制,安全保障机制,领导班子。 在研学旅行课程方面,四五六年纪以乡土乡情为主,初中阶段,以县情市情为主,高一高二阶段以省情国情为主。课程主题方面可以分为自然类、地理类、科技类、环保类、历史类、人文类、拓展类、体育类、艺术类、职业探索类、爱国主义革命传统、理念信仰国情教育。研学课程开发的原则应该具有教育性原则,寻找切实的研学主题和课程教育目标,深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机结合,既要结合学生身心特点,接受能力和世纪需求,又要注重知识性、科学性和趣味性。实践性原则,在教师的指导下,以问题为中心,在实际情境中认识和体验客观世界,在实践学习中亲近自然,了解社会认识自我,并在学习过程中提高发现问题,分析问题和解决问题的实践能力。整合性原则,研学旅行基地功能的拓展,研学旅行线路的设计,活动课程资源的开发,都需要进行创造性的整合。安全性原则,研学旅行需要对研学线路课程设计、组织方案、实施过程、实施效果等进行事前、事中、事后评估,切实做到活动有方案,行前有备案,应急有预案,确保研学活动过程中每个环节的

以“研学课堂”促进深度学习的高中

以“研学课堂”促进xx学习的高中 教学典型作者:xx 来源:《江苏教育·中学教学版》2020年第02期 深度学习,是用来自模仿人脑的机制解释图像、声音和文本等数据的人工神经网络研究的术语,又是机器学习研究的一个新领域。从课程和教学论意义上理解的深度学习,高度关注学生能否深刻地把握知识的内在结构,积极鼓励学生思维品质中的深刻性、批判性和创造性,并热忱期待学习者情绪情感有一定深度的卷入。 江苏省如东高级中学在“基于学生深度学习的高中理科‘研学课堂’建构”这一江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目研究过程中,致力于探索以发展学生思维能力和学科核心素养为核心、创建和谐生态课堂为目标、培养学生终身学习研究能力和团队精神为抓手的课堂教学改革,从理念到模式再到行动,扎扎实实地探索和构建“研学课堂”,以提升学生课堂学习热情,使问题导学、合作探究、展示交流逐步成为理科教学的基本形态。 参加项目的教师高度关注学生的学习过程和状态,激励学生追求知识的主动加工、深度理解和不断的自我反思,重视学生应用、分析、评价和创造等高阶思维的发展,合理运用合作、探究、展示和追问等教学手段,使学生在全身心的投入中经历高阶思维过程并获得深度体验的学习。 学校项目组通过图谱构建做到有的放矢,通过专业引领把握正确方向,通过群体研究实现有效建构,通过定期展示实现辐射引领,通过主题攻坚实现定点突破,这些研究经验对同类研究具有重要的启示与参考价值。 展望项目前景,所有关于教的问题的思考和设计,都应以对学的理解和把握为基础,高阶思维能力的发展一定是基于“记忆、理解、應用”基础上的关注,深度学习的实质是结构性与非结构性知识意义的建构过程,是复杂的信息加工过程,也是学生将所学知识与情境建立联系并实现迁移的过程。在这一个过程中,持续评价、及时反馈是引导学生深度反思自己的学习状况并及时调整学习策略、实现深度学习的有效途径。江苏省如东高级中学“研学课堂”项目组

2020研学旅行 5研学旅行深度分析

研学旅行深度分析 跨界“教育+旅游”的研学旅行,既是一种旅游产品形态,更是一个素质教育载体。有自上而下的政策扶持,有持续增长的潜力市场,有活跃追逐的行业投资,研学旅行似乎占尽了天时地利人和,然而,成长必然面临烦恼,研学旅行如何突破瓶颈壮大发展?从政策解读到产品体系,从内容创新到组织管理,2019年3月12日,来也商学院特别策划【遵义首批研学实践教育管理干部培训班】开班,全方位、多角度,解读研学旅行核心要点(点击查看)。 对于广阔的文旅大市场而言,研学旅行是一把星星之火,2018年国内研学旅行市场规模为125亿元,人均消费3117元/次。这把火到底会壮大燎原还是保持微光?研学旅行的市场现状如何?主要类型有哪些?关键要素是什么?未来发展趋势如何? ?研学旅行基地是载体,内容是根本,关键在导师。 ?素质教育强调家庭影响,亲子游也是研学旅行的重要组成。 ?“旅游+教育”,要实现教育和旅游的核心元素跨界融合。 ?研学旅行不是旅游,要避免“只旅不学”“多旅少学”。 《研学旅行政策解读、趋势预测》 授课专家:杨振之(来也商学院首席专家,四川大学旅游学院教授,四川大学中国休闲与旅游研究中心主任,国际休闲度假学会秘书长,来也股份创始人)

从孔子周游列国,到徐霞客搜奇访胜,古人已意识到,真正的知识不仅在课堂书本,更在山水人间。《周礼·保氏》曰:“养国子以道,乃教之六艺:一曰五礼,二曰六乐,三曰五射,四曰五御,五曰六书,六曰九数。”可见,素质教育古已有之,综合发展才是成才之道。 1985年发布的《中共中央关于教育体制改革的决定》中明确指出:“在整个教育体制改革过程中,必须牢牢记住改革的根本目的是提高民族素质,多出人才,出好人才。”此后,在《中华人民共和国义务教育法》、《中共中央关于社会主义精神文明建设指导方针的决议》和中共十三大报告中,都强调“提高整个中华民族的思想道德素质和科学文化素质”的问题。这是素质教育的最初思想源头。 爱尔兰诗人和散文家叶芝曾说:教育不是灌满一桶水,而是点燃一把火。在强调素质教育的当代,启发学生独立思考,培养逻辑思维和协作能力,提升国民综合素质显得尤为重要,研学旅行应运而生,并成为推进综合素质教育的重要手段之一。 概念解析 研学旅行study travel 研学旅行是以中小学生为主体对象,以集体旅行生活为载体,以提升学生素质为教学目的,依托旅游吸引物等社会资源,进行体验式教育和研究性学习的一种教育旅游活动。 研学导师study tutor 在研学旅行过程中,具体制定或实施研学旅行教育方案,指导学生开展各类体验活动的专业人员。 研学营地study camp 研学旅行过程中学生学习与生活的场所。 研学旅行市场有多大?

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