教师培训需求调研报告范例2篇

参考资料，少熬夜！教师培训需求调研报告范例2篇在我们平凡的日常里，报告对我们来说并不陌生，报告根据用途的不同也有着不同的类型。一起来参考报告是怎么写的吧，以下是网友收集分享的教师培训需求调研报告范例2篇，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。需求调研报告【第一篇】为全面了解__市困境儿童的生存、发展现状，积极探索新农村贫困儿童帮扶助学的有效途径，根据省妇联《关于开展儿童慈善需求调研的通知》要求，市妇联利用一周时间，专门深入各县（市、区），村组、学校进行调研，采取以座谈、走访、问卷调查等形式，对全市贫困儿童现状进行了深入调查。现将调查情况报告如下：我市辖11个县（市、区），全市总人口540万。我市的困境儿童共有115328名，主要包括单亲儿童、孤儿、残疾儿童、留守儿童、患大病儿童以及因父母残疾、家庭遭遇意外事故或者父母患大病等原因导致的特困儿童等6个群体类型。这些儿童在全市11个县（市、区）均有分布。他们的生活都很困难，多数单亲家庭儿童生活在贫困之中，%的农村留守儿童家庭年人均收入在1500元以下，他们在家庭教育、学校教育及生活方面都存在许多困难和需求。二、困境儿童当前存在的主要问题及原因困境儿童的这些问题形成,既有家庭原因,也有学校原因,还有社会方面的原因,现具体分析如下。近年来，随着农村留守儿童的日益增多，市妇联在市委、政府的正确领导和支持下，高度重视留守儿童的教育管理工作，围绕建立以学校为主导，学校、家庭、社会三位一体的困境儿童教育管理体系，结合各地的实际，采取了许多行之有效又各具特色的政策措施，创造了一系列成功的典型经验。1、广泛建立困境儿童档案与联系卡制度作为加强困境儿童教育管理的一项基础性工作，为每一个困境儿童建立了内容详尽的学习与生活档案或成长袋，以便于对留守儿童进行动态管理和跟踪服务。2、全面构建留守儿童情感呵护工程：一是广泛推行“代理家长”制度，形成了四支关爱工作队伍（即“爱心妈妈”关爱队伍、“五老”关爱队伍、代理家长关爱队伍、家教指导服务关爱队伍）；二是建立留守儿童帮扶制度，形成了四种关爱工作模式（即结对帮扶式、学校托管式、站所服务式、项目运作式）；三是建立“留守儿童之家”；四是开展心理健康教育，为疏导与调适“留守儿童”因亲情缺失、学习压力过大以及青春期参考资料，少熬夜！等导致的各种心理障碍，开通心理热线等方式，积极开展了有针对性的心理健康教育与学生心理障碍干预，为留守儿童的健康成长保驾护航。3、整合多方资源，实施关爱救助。妇联利用妇联组织机构健全、联系领域宽泛的优势，充分发挥“红凤工程”、“春蕾计划”、贫困妇女儿童维权救助行动、托幼园所补助等各类项目资源的综合效应，帮助农村留守儿童解决实际困难，使她们真正得实惠、普受惠、长受惠。多渠道筹集救助资金帮扶救助贫困儿童。根据初步的摸底调查，就全市范围来看，随着城镇化进程的不断推进，对于经济欠发达的__而言，当前及今后一段时期内，困境儿童仍将呈现稳步、缓慢增长的趋势。因此，进一步加强和改进农民工子女特别是留守儿童学习、生活、教育工作，仍将是__市面临的一项重要任务。下面，根据上述调查结果及初步分析提出如下建议：1、加快区域经济发展，努力发展支柱产业和非公有制企业，以服务当地为基本指针，出台相对优越的条件，吸纳当地农村富余劳动力，实现劳动力的就地转移，从而减少留守儿童的数量。2、建立困境儿童基本生活救助制度，为困境儿童生存提供制度性保障。3、加大对困境儿童的教育救助力度，为他们自强自立奠定基础。形成以政府资助为主体，以社会捐助为补充，惠及所有贫困学生的助学保障体系。建立爱心助学基金，切实保障困难儿童和残疾儿童接受9年义务教育，并资助其高中阶段教育。对考上大中专学校的困难学生实施帮困助学4、村级组织也要加大对留守儿童的关注度。村组干部应对贫困的留守儿童进行走访慰问，了解他们的学习，生活情况，看哪些地方需要帮助。另外，村组干部要组织留守儿童的监护人进行学习，让他们真正承担起这份责任，不仅要给予他们物质上的满足，还要给予他们精神上的鼓励；同时还可以号召年轻党员行动起来，让他们去帮助那些留守儿童、困难儿童，关心他们的学习、生活。5、家庭的作用也至关重大。在外务工的`父母也需要经常和孩子进行交流，了解情况，然后这些父母也需要定期和学校进行交流沟通，反映情况，了解情况，这样有利于留守儿童、困难儿童的健康成长。需求调研报告【第二篇】一问题的提出与分析近年来，对澳门地区的旅游业来说，中国内地旅客是旅游收入的主要来源。目前旅游业已成为澳门地区经参考资料，少熬夜！济发展特别是第二产业发展的支柱。建立科学的可操作的旅游预测模型是实现澳门地区旅游业持续健康稳定发展的理论基石和前提。由于影响某地旅游人数的因素各异，还不存在普遍适用的神经网络模型。基于此，本文拟用3层bp神经网络模型来仿真模拟分析和预测澳门地区旅游需求,以此为旅游需求预测提供一种新的方法。二模型的假设与符号说明1．基本假设1）交通在旅游中通常不是重要的，为了研究的方便（主要是无法获得交通数据），把交通这个影响忽略。2）假设澳门的接待能力都满足需求。3）在本例旅游需求预测模型中，我们考虑的主要因素有：客源地的人口，客源地的总收入，客源地的消费水平，旅游目的地的生活水平。4）为了研究的方便，假定以上四因子之间相互独立，本例旅游需求即为上述四因子的函数，即y=f(gdi,pop,gde,m-gp)。就用这四个因素作为人工神经网络模型输入层的神经元。2．符号说明t澳门内地游客量gdi中国内地国民总收入pop中国内地人口总数gde中国内地国民消费水平m-gp澳门生产总值三．模型的建立与求解1．人工神经网络模型理论原理人工神经网络（artificialneuralnetwork）是由大量的、简单元件（神经元）广泛相互联结而成的非线性的、动态的复杂网络信息处理系统，它是在现代神经学研究成果基础上提出的，能模拟人脑的若干基本功能[1]。它具有并行分布的信息处理结构，可以通过“自学习”或“训练”的方式完成某一特定的工作。它可以从积累的工作案例中学习知识，尽可能多地把各种定性或定量的因素作为变量加以输入，从而建立各种影响因素与结论之间的高度非线性映射，采用自适应模式识别方法来完成预测工作[2]。人工神经网络模型尤其是对处理内部规律不甚了解、不能用一组规则或方程进行描述的复杂的、开放的非线性系统显得较为优越。人工神经网络模型一般由处理单元、激活状态、单元输出、连接模式、激活规则、学习规则等6个部分组成。一个多层神经网络中包含有很多个信息处理单元,分布于不同的层次中。根据每项输入和相应的权重获取一个综合信号，当信号超过阈值则激活神经元而产生输参考资料，少熬夜！出。各类影响因素和最终输出结果之间可以假定存在一种映射,即输出结果＝f（影响因素）。为了寻求最佳的映射关系f，将训练样本集合和输入、输出转化为一种非线性关系，通过对简单非线性函数的复合，从而建立一个高度的非线性映射关系f,最终实现输出值的最优逼近［3］。在人工神经网络的实际应用中，80%~90%的人工神经网络是采用前馈反向传播网络（back-propagation-network,简称bp网络）或它的变化形式。bp神经网络（如图一）是一种单项传播的多层前向神经网络，分为输入层、隐含层和输出层，层与层之间采用全连接方式，同一层单元之间不存在相互连接。它是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分[4]。标准的bp网络是根据w-h学习规则，采用梯度下降算法，对非线性可微函数进行权值训练的多层网络。bp神经网络的每一层的权值通过学习来调节，其基本处理单元为非线性输入－输出关系，选用s型作用函数：其中：xj为该神经元第i个输入；wij为前一层第i个神经元至该神经元j的连接权值，i＝0时的权值为阈值。其计算步骤如下：（1）给定一组随机的权值和阈值初始值及步长系数η与势态因子α；（2）取学习样本数据，根据学习样本、权值及阀值计算输出，并与学习期望输出比较，当误差满足要求时结束训练，否则将误差向后逐层传播，并修正各层连接权值，5）澳门内地旅客人数神经网络模型的建立(一)bp网络设计网络设计是一个综合性问题，它应满足多种不同要求，例如，希望所涉及的网络有较好的推理能力，易于硬件实现，训练速度快等，其中有较好的推理能力是最主要的。一般来说，推广能力决定于3个主要因素，即问题本身的复杂程度、网络结构以及样本量大小。在一般情况下，旅游需求预测研究中样本的数量是一定的，因此可归结为在样本量一定的情况下，如何选择网络规模的问题。在进行bp网络预测模型设计中，我们主要考虑以下因素：网络的层数、每层中的神经元个数、初始值的选择、学习速率和期望误差。i)网络的层数已证明：具有偏差和至少一个s型隐含层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数。所以，本文选择一个3层的bp网络。ii)每层中神经元的个数输入层和输出层神经元的参考资料，少熬夜！个数根据解决具体问题的复杂程度而定。为了提高网络训练的精度，可以通过采用一个隐含层，再加上1到2个神经元以加快误差的下降速度即可。因此，本文输入层神经元个数选择为4个，隐含层神经元个数分别选择了9、12、15个，输出层神经元个数选择为1个。iii)初始值的选择由于人工神经网络是一个非线性系统，初始值的选择对于网络学习是否达到局部最小、是否能够收敛以及训练时间的长短都有较大影响。在初始值的选择上一般是使经过初始值加权后的每个神经元的输出值都接近零，这样可以保证每一个神经元的连接权值都能够在它们的s型激活函数变化最大处进行调解。所以，初始值一般选择在（-1,1）之间的随机数。本文的初始值为默认值。iv)学习速率对于任何一个网络都对应一个合适的学习速率。学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值的变化量。大的学习速率可以导致网络的不稳定，但是小的学习速率又会导致训练时间延长，收敛速度较慢，不能保证网络的误差能最终趋于最小。综合上述考虑，在学习速率的选择上倾向于选择较小的学习速率以保证网络的稳定性，本文选择的学习速率为。v)期望误差值期望误差值的确定也是通过网络对不同误差值分别进行训练比较后确定的最适合值。所谓的最适合值是相对于所需要的隐含层的节点数来确定的，一个较小的误差值的获得需要增加隐含层的节点以及训练时间。本文经过不断测试，选择为期望误差值。（二）1．网络训练模式的选择训练网络有两类模式：逐变模式和批变模式。在逐变模式中，每一个输入被作用于网络后，权重和偏置量被更新一次。在批变模式中，所有的输入被应用于网络后，权重和偏置量才被更新一次。使用批变模式不需要为每一层的权重和偏置量设定训练函数，而只需为整个网络制定一个训练函数，使用起来相对方便，因此，本文在进行网络训练时采用批变模式。2．数据和模型的建立神经网络模型要求数据具有：a、易获得性b、可靠性c、可测度性。本项研究采用很可靠的官方发表的数据作为分析的数据源（见表1），主要来自于中国统计局网。用3层bp网络模型对本例旅游需求进行模拟，根据bp网络的映射原理，对于样本集合x和输出y，可以假设存在一映射f。为了寻求f的最佳映射值，bp网络模型将样本集合的输入、输出转化为非线性优化，参考资料，少熬夜！通过对简单的非线性函数的复合，建立一个高度的非线性映射关系，实现f值的最优逼近。对于本例旅游需求模型的模拟：其输入层结点数（4个神经元）：中国内地国民总收入（gdi）、中国内地人口总数（pop）、中国内地国民消费水平（gde）、澳门生产总值（m-gp）。把澳门内地游客量（t）作为输出结点。从而得出3层前馈反向传播神经网络模型。四．模型结果及分析1网络训练性能的检查。不同个数的隐层单元组成的bp网络训练曲线如图1，2，3所示。通过比较发现，中间层神经元个数为9和12时，网络的收敛速度比较快。2网络预测性能的考查。在数据列表中选取1996年到20xx年的数据作为网络的测试数据。20xx、20xx年的游客量检验误差曲线如图4。其仿真结果令人满意，达到预期的效果。五．模型的应用与评价（优缺点与改进）从上面的分析可以看出，3层bp