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科技论文怎么写?写一篇高质量的科技小论文，要注意以下几点： 一、 选好课题 撰写科技小论文，首先要考虑写什么，也就是课题的选择。选择课题是写好论文的关键。要注意以下原则：价值原则，即选题的理论价值和实用价值。要对其他的同学有启发、指导和参考的意义；可行原则，指主观和客观条件的可能性，即撰稿者个人的专业知识、理论修养、知识面、手头资料、实验条件、周围环境，不可贪大求深，应该量力而行；新颖原则，指课题应是他人未曾研究或研究过但未解决或完全解决，要注意“文贵创新”。 二、 拟定题目 文题如目，好的题目能够叫人拍案叫绝，一眼难忘。它好似推销产品的广告词，对吸引读者起着关键作用。好的科技小论文题目要讲求三个字：准、小、新。准，指的是题目要用精练的文字将论文内容确切的揭示出来。如某位同学撰写的科技小论文的题目是《肥皂的去污原理和最佳洗衣浓度》，一看题目，就可以知道论文阐述的内容，一目了然。小，指的是题目的角度小。角度小，就具有较好的指向性，文章的思路随之明朗，容易写得集中、紧凑。题目过宽，往往由于我们投入研究的精力少，范围窄，专业知识不深，而难以驾驭。如某位中学生撰写的科技小论文的题目是《静电除尘黑板擦的研究与制作》，题目小且具体，学生可以作深刻的阐述。新，指的是力求在题目中透露出新鲜的立意。选题新鲜，才有阅读价值。没有独特的见解，没有新的发现，即使表达再好，论证再有力，也是瞎子点灯白费蜡。 三、 写好开篇 文章开头处于定调的特殊位置，历来为写作者们重视。古人云：”若起不得法，则杂乱浮泛”。开头部分虽短，却是全篇的有机组成部分，提示作者的思绪和对众多材料的截取，因此落笔之前必须对全篇有总体把握。 科技小论文的开头，不一而足，并无固定的格式，但却有章法可循，这就需要对各种开头的技法细加领悟，根据写作实际灵活运用。 1、 例题引路法 写作科技小论文，开篇引题，显示了研究问题的实在性，激发读者顺藤摸瓜的愿望。如某同学撰写的《一道容易解错的力学题》一文，作者开头就摆出了一道同学们很熟悉而又容易出错的力学题，并将错误的解答过程陈述给读者，引起读者的强烈的兴趣，而急于读完全文，以知道这道题究竟错在何处。 2、 揭示背景法 将研究的问题，放置到当前社会经济发展的大环境和大背景下，让读者在较高的层次体味其研究的意义乃至方向性。如《乡镇工业环境污染防治对策》一文是这样开头的：“改革开放以来，乡镇企业迅速崛起和蓬勃发展创造了大量的物质财富，使农村经济发生了一系列深刻变化。在一些发达和比较发达地区，乡镇企业已成为农村经济的重要支柱和国民经济的重要组成部分。但是，伴随着乡镇企业的迅速发展，乡镇工业对环境的污染和对生态的破坏影响日益突出。 这一开头就将研究的问题与命题的发展趋势，当今乡镇工业对环境的污染和对生态的破坏影响紧扣一起，使人们认识到治理环境污染的紧迫性。 3、 指出危害法 许多争鸣、纠错的小论文，常常指出某些弊端，让人们骤然心惊，晓知解决问题的紧迫性。 4、 概述论点法 在前言部分，作者将主要观点集中呈现给读者，给人一种整体感，这无异于交给读者一串钥匙，往下阅读便是尝试去打开一扇扇大门。 5、 设置疑问法 设置疑问主要是给读者留下悬念，让其在好奇心的驱使下迫不及待地关注研讨的问题。 以上是写好科技小论文开头的五种方法，值得说明的是开头的方法不胜枚举，且各种方法常常是有机结合，渗透并用。 四、 分述要点 经验材料繁多复杂，怎样使它们井井有条地统一于中心论点呢？在小论文的主体部分，采用分条论述的方法，往往得心应手。这种写法的好处是条理性强，层次清楚，给人全面深刻的立体感。当然，每个观点，都必须是深思熟虑的结晶，概述性要强，客观性要强，创新性也要强。 五、 用好材料 科技小论文不是简单地将手头材料罗列成文，深透的说理，规律的导引是其本质特征。观点和材料是相辅相成的，论文的价值体现在论题的价值，论题的价值又通过材料的论证体现，二者的有机融合，就会形成一篇很好的科技小论文。 六、文稿写作常识 为了减少编辑发稿时的困难，也为了减少论文排版时的差错，作者在撰写科技小论文时，还要注意掌握一些文稿写作常识。 一般来说，要注意以下问题：文稿用标准稿纸书写清楚（或者用电脑打印）。每格一字，标点单独占一格。不需排印的说明文字一律用铅笔标注。书写时应使用规范的简化字，防止错别字，更不要杜撰生字。除成语、古文和引用文献的数字外，一般数字用阿拉伯数字。公元的世纪、年、月、日、时、分、秒均用阿拉伯数字。年份不能简写（如1999年不能简写成99年）。五位以上的数字可用“亿”、“万”作单位。四位以上的数字连写，不用分节点；外文字母、化学符号等要写得端正清楚。外文应用印刷体书写，大小写必须分明，并用铅笔标明玩儿文种，正斜体和上下角标。此项内容请以中学教材中的写法为准，化学结构式中各个线条位置的排列必须准确；数学公式和化学方程式应另行居中书写，并使用规范字体；使用规范的标点和其它的符号。书写时，破折号占两格、省略号占两格、连接号占半格，其余符号占一格。并注意顿号、逗号、冒号、分号、引号的书写位置；文稿中涉及到的计量单位应使用法定计量单位，文字叙述中用法定汉语名称；文稿中的表格应由作者填写清楚。表号和表名一般在表前，说明在表后。同一表格另页再写时，前面应注明“续表”字样。表内文字末尾不加标点符号，回行顶格；文字能叙述清楚的内容，一般不用插图。使用插图必须起到图文并茂的作用。要注意文字与插图的衔接搭配，插图均应按序编号。撰写科技小论文的方法和技巧 科技小论文是学生科学研究的总结，而不是文学作品。小论文的写法有一定的规范性，它包括以下内容： 1、论文题目：题目要与研究的内容相一致，不能文不对题。题目要求简洁、新颖、吸引读者。如《为什么咸蛋黄会出油？》明了，吸引读者。研究的题目不能太大，不然无从下手。 2、引言：是论文的开场白，简单说明进行该研究的目的或作者是怎样想到要开展这方面的研究工作的起因。 3、材料和研究方法：要写清考察和观察对象、实验的材料及材料来源；采用什么研究方法以及具体研究步骤；使用了哪些仪器等，这都要如实交代清楚，以便经得起他人的重复试验。 4、结果：是论文的论据部分。除了用文字，还可用表格中的数据，图片，照片，这样具有说服力。数据的真实可靠是实验研究的关键所在。 5、讨论：这是论文的论证和论点部分。通过实验得出了什么科学结论。并要在理论的基础上加以说明。论点必须是以科学的研究方法和研究结果为依据，要恰如其分，实事求是。如果脱离实际，故意扩大研究成果，就失去论文的科学性，结果将是一事无成。 本次的科技小论文选题可以参考丛书的有关课题，通过观察、考察、实验等手段。也可围绕自己劳技创意和制作过程等方面内容进行论述。论文的撰写用A4纸张。
有电脑你就多上些关于这方面的网站去多看看资料。再搜下小论文的文范。应该就可以着手了吧！！至少不是一头雾水
这么写：……………………。（列举1000000个字）
一：问题的提出 二:调查方法 三;调查方法和资料整理 四；结论 五；建议
学术论文的格式
导语：学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或预测性上具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录。下面是我整理的学术论文的格式，希望对大家有所帮助。
题名（二号黑体，居中，不超20字）
学校名称 第一作者，第二作者（四号楷体-GB2312，居中）
（1．第一作者单位 至院系部处，省 市 邮编；
2．第二作者单位 至院系部处，省 市 邮编）（ 此处插入作者简介脚注，符号定义为空白）
（5号宋体居中）
（若为已在正式出版物上发表过且标明了获得国家级大学生创新创业训练计划项目资助的
论文，请在此处注明出版物名称及发表时间）
指导教师姓名及职称（四号楷体-GB2312，居中）
摘要：实践教学是高校教学的重要环节，实验室的自动化和智能化管理则是实现教学目标的重要手段。针对这些要求，设计了以单片机技术为核心的.开放实验室管理系统。对两大子系统：基于B/S的实验教学辅助子系统及基于C/S实验室管理系统，给出了系统的需求分析、概要设计、数据库设计和系统详细设计。实验表明，此系统功能全面，可靠性强，具有良好的实用前景。
英文摘要（小五号宋体，加粗）：不超过120个实词（小五号Times New Roman体）
关键词（小五号宋体，加粗）：词1；词2；词3（3-5个反应所研究的领域和关键特征的词，小五号宋体）
下接正文（引言、导论性）或一级标题（引言、导论性）。论文Word文档页面设置为A4纸型，页边距各2，文档网格设置为46字×43行，行距16磅，正文用五号宋体，其中阿拉伯数字、英文用Times New Roman体。论文要求主题明确、数据可靠、逻辑严密、文字精炼，遵守我国著作权法，注意保守国家机密。题名应恰当简明地反映文章的特定内容，?作者简介（小五号宋体，加黑）：姓名（出生年-）、性别，籍贯，专业，年级，研究方向（小五号宋体）。
要便于编制题录、索引和选定关键词，不宜使用非公知的缩略词、代号等。
标题一（四号黑体，居中，上下各空一行）
下接正文或二级标题。参考其他文献，包括引用原文或参考、综述、评论他人观点，要在文中加引注标记，采用顺序编码制，符号按出现的先后顺序为[1][2]??，用上角标，与文后所列参考文献序号一致。参考文献只列出已经公开出版且在文中加注的文献，著录格式另附。文中图、表应有自明性，且随文出现，须注明图名、表名，按顺序标明序号如表1、表2??、图1、图2??，图名、表名及内容、参考文献均为小五号字。请在稿件首页地脚处给出作者简介信息。
（一）标题序号（空两格，加黑）
下接正文。论文标题层次采取如下方式：一级标题用“一、 二、??”来标识，二级标题用“（一）(二)??”来标识，三级标题用“1． 2．?”来标识、四级标题用“（1）（2） ?”来标识，不使用五级标题。标题行和每段正文首行均空二格。各级标题末尾均不加标点。
1．作者简介示例
作者简介：周吴郑（1970-），男，辽宁大连人，教授，博士生导师，主要从事化学工程与工艺等研究。
2．插图和表格
（1）文中只有一个表（或一个图）均不加表（图）序。
（2）插图的图序、图名应放在插图的下方，居中排印。图序与图名之间空一个字。“图注”应排在图的下面（图序上面）各条说明可连排，其中间加分号，末尾一条不加标点。
（3）表格的表名和表序应放在表格的上部，居中排印；表格的左右边框线应去掉；表格中的文字结束时，不加标点。“表注”排在表下，左起空二字，末尾加标点。
（4）图片需提供可供出版的电子格式。图片分辨率不低于72dbi。
3．公式
公式应单占一行并居中排印，末尾不必加标点符号；一行如有两个以上式子的，可用标点符号隔开。
4．数字
以下情况应当使用阿拉伯数字：在书写公历世纪、年代、年、月和时刻时；在记数与计量时（包括正负数、分数、小数、百分比、约数等）。以下情况应当使用汉字：数字作为词素构成定型的词、词组、惯用语、缩略语或具有修饰色彩的语句时；邻近的2个数字并列连用，表示概数的时候应当使用汉字，连用的2个数字之间不应用顿号隔开。
参考文献（小五号宋体，加粗）：
[1]作者姓名，作者姓名. 参考文献题目[J]. 期刊或杂志等名称，年份，卷(期数)：文章起-止页码.
[2]刘凡丰. 美国研究型大学本科教育改革透视[J]. 高等教育研究，2003，5(1)：18-19.没有卷的就直接写2003，（1）（本条为期刊杂志著录格式）
[3]谭丙煜. 怎样撰写科学论文[M]. 沈阳：辽宁人民出版社，1982.5-6.（本条为中文图书著录格式）
[4]作者姓名. 参考文献题目[D]. 南京：南京农业大学，2002.（本条为硕士、博士论文著录格式）
[5]作者姓名. 参考文献题目[N]. 日报，2005-06-12（第几版）.（本条为报纸著录格式）
[6]作者姓名. 电子文献题名[EB/OL]．电子文献的出处或可获地址，发表或更新日期.
[7]作者姓名. 参考文献题目[A].主编. 论文集名[C]. 出版地：出版单位，出版年. 起-止页码.（本条为论文集著录格式）
1.纸张为A4纸，页边距上2.5cm，下2.5cm，左3.0cm，右2.5cm
2论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“3.”
3.[内容摘要]和[关键词]均为宋体小四号加粗，内容宋体小四号，行距1.25cm
4.正文:
(1)标题:黑体二号居中,上下各空一行
(2)正文：小四号宋体，每段起首空两格，回行顶格，行距为多倍,1.25
(3)一级标题格式：一级标题：序号为“一、”，小三号黑体字，独占行，起首空两格，末尾不加标点
(4)二标题序号为“(一)”，四号宋体，加粗，独占行，起首空两格，末尾不加标点。(5)三级标题：序号为“1.”，起首空两格，空一格后接排正文，小四号宋体，加粗。(6)四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。
(7)注释(根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。
在自学考试中，撰写毕业论文是应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，也是对考生应用本专业知识和技能的一次综合性考查。但是大多数考生在面对毕业论文的时候，都很“偏头痛”，肚中无墨，难以下笔，主要的原因在于平时缺乏独立写作的经验。自考本科毕业的最后一个关卡，自然不是随便一篇文章就可以糊弄的，尤其是想要拿到学位证的考生，论文的质量和水平更为重要。下面学术堂整理了一份自考论文的格式供大家进行参考：1.论文标题。2.作者姓名。3.内容摘要。一般为中文摘要，如有要求则要附上英文摘要。摘要应该以研究目的、研究方法、研究结论，围绕主题展开，高度概括全篇论文的精华，一般200-300字为宜。4.关键词。5.正文：序言、正文、结语6.参考文献。在正文的后面，列出参考文献。目的在于表明作者的科学态度和对前人劳动成果的尊重，并方便读者去查阅参考文献的原文。7.如有感谢的话应在正文之后参考文献之前专门列出一项“致谢”。
自考论文的程序：1、按照其他科目一样报名，有论文这个科目的，报名费用大约20元左右。2、报好名后，自考办会联系你这个专业的主考院校，主考院校会通知你参加论文的培训（建议参加论文培训，一般论文是有不通过率的，如果你不参加培训，基本上是不能过关的）3、按照主考院校的通知的时间、费用等事项参加培训，并给你安排指导老师。4、根据主考院校的论文写作时间表，按计划写论文，多与指导老师联系修改你的论文。论文的题目是自己想的，你的指导老师也会根据你的情况和要求，除一些论文题目让你选择。5、按照论文的计划，打印成册上交给主考院校，参加答辩。6、论文的报考是没有有效期的，这次没通过，就算结束了，要到明年重新报名。
脑科学的研究的重要意义就是要发现人脑到底开发了多少，左右脑怎么样取得平衡，人怎么样利用自己的脑袋。这些都是脑科学研究的重要意义所在。
8月27日，由探客柏瑞主办、湛庐文化协办的“脑科学与教育的融合创新”2020主题论坛暨探客柏瑞新品发布会在北京举行。来自脑科学及教育领域的产学研专家围绕脑科学赋能教育产品、脑科学与家庭教育的结合等热点话题，一同迸发思想火花，洞悉前沿趋势。在“脑科学重构教育产品的探索与落地”圆桌论坛，新华网融媒体未来研究院院长杨溟谈到，脑科学给教育带来的颠覆性变革，主要体现在对教育的本质理解，以及教育的技术逻辑这两方面。新华网融媒体未来研究院院长杨溟在活动现场发言“教育的本质就是获得智慧、获得幸福感。如果仅把教育看作是对知识的认知，那就偏离了教育的初衷。”杨溟院长认为，智慧表现在事实的认知、价值的判断，以及审美能力的认知这三个层面，而幸福感则需要对人们的情感、意识有更深层的解读，这些都是脑科学进入教育领域能够发挥能力的地方。而在技术逻辑与工具层面，脑科学也给教育带来重要颠覆。“孔子说的因材施教在这个时代其实就是个性化识别，脑科学对教育的变革也是要实现这一点。”杨溟解释道，“当我们把系统化、定量化的科学观察手段放到教学之中，就会发现教和学的生态、师生间的关系和地位都发生了变化，数据在这里尤为重要。”“脑科学与家庭教育新实践”圆桌论坛现场在“脑科学与家庭教育新实践”圆桌论坛上，北京广播电视台成长日记主持人于浩表示，希望通过更高级的科技手段来解决工作和亲子陪伴之间的矛盾，用技术手段给家庭教育带来更多便利。心理学者、北京交通大学特聘讲师叶壮分享了他的儿子与智能音箱交互的经历，他认为，与成人不同，孩子眼中的科技产品是一种拥有高度人格化的存在，孩子们会像对待伙伴一样对待能和他们交互的科技产品。“我们完全不能代入自己的视角去看待生活在新的科技时代的孩子们。未来的科技会给孩子们带来怎样的影响，是值得我们深入思考的问题。”“许多家长为孩子购买了大量的交互教育产品，但这些对孩子的思维发展和学习方式却不一定都有非常正面或是有价值的影响，因为都是非系统性的。”熊猫格子创始人&CEO李辉表示，“希望找到教育中的规律，用科技化的技术手段去了解孩子为什么会这样做，我们的引导会对孩子带来什么影响。只有这样，才能更好地服务儿童教育。”
了解脑科学促进儿童全面发展
摘要：脑科学是研究心智发展及其机制的一门新兴学科。脑科学的发展趋势及其相关研究成果对教育教学实践具有重要意义，其在教育上的应用，尤其是在教养孩子方面有着至关重要的作用。只有通过对大脑的科学了解，掌握其发育规律，才能让孩子的大脑更自由健康地生长，从而促进儿童全面发展。在此基础上，本篇文章结合脑科学的相关研究表明以及脑认知活动的规律，对教育教学提出了有益的建议。关键词：脑科学；儿童；教育；全面发展
一、前言
为什么要促进孩子身心的全面发展？对于教师来说，这不应仅仅是一个观念，还应了解其背后的科学原理。儿童在生理、认知、情感、社会几个方面的发展是紧密相关、互为影响的。尤其是越小的孩子，整体化发展特征越明显。对于大脑神经机制的科学研究，也深刻揭示了儿童大脑整体性发展的规律。作为教师，需要深刻理解和思考儿童整体性发展的理念，并开展基于脑、适于脑、促进脑的教育，为他们的身心发展提供适宜的环境和教育，才能真正解决在育儿上的拔苗助长、急功近利等问题，真正促进孩子的健康全面发展。
二、正文
儿童青少年时期是脑发育和各项认知能力发展的关键阶段，也是学习能力提升的黄金时期。21世纪脑成像技术的快速发展为人们认识儿童青少年脑发育打开一扇窗。人们可以在不侵入和伤害人体的情况下，观测到脑的结构特征和功能活动。例如，基于结构磁共振影像，能够清晰地对脑的解剖结构进行成像，如各个脑区的空间分布和皮层的沟回；基于弥散磁共振影像，可以追踪负责脑区间信息通讯的白质纤维束的方向。功能影像技术则能够实时探测人脑对外界刺激进行响应和加工的功能活动。在这些先进技术支持下，脑发育的科学研究快速发展，取得了重要的进展，为认识儿童青少年脑发育提供了新的角度和证据。我国有2亿多儿童、青少年，了解和把握脑发育规律，是保护和促进儿童全面发展的重要前提，对国家的可持续发展具有深远影响。
研究证明，脑科学原理帮助我们认识儿童学习的规律。大脑是按整体性原则进行生理和心理活动的。神经元作为人脑信息处理的基本功能单位，迁移到大脑不同区域特定的位置，与其他神经元之间建立联结，从而承担和实现特定的大脑功能，于是我们才会有感知、动作、语言、情绪、思考等心理活动。
“大脑具有跨多个领域的工作机制”，主要是指大脑的学习依赖于神经环路与神经网络的建构。孩子一般是从基本的单一感官刺激到神经元之间建立广泛联系、相互联结，再进行信息加工和整合，这一过程也体现了大脑的工作原理。比如一个小朋友听到音乐后，听觉的刺激让他开始扭动身体，然后他走到小黑板前，拿起粉笔在黑板上涂鸦；他跟着音乐节奏兴奋地在黑板上画了好多线条，一边画一边对老师叫着：“下雨啦！下雨啦！”小朋友的听觉、视觉输入信息后，又转化为动觉和语言，这个信息整合的过程还伴随他愉悦的情绪、积极的社交互动，调动已有的经验与记忆，并进一步建构新的经验，这就是有意义的学习。
脑科学研究证明，刺激越多，电冲动越多，神经元之间的联结就越多，神经网络就越发达，从而形成大脑功能系统的基本框架；这是大脑可塑性的重要来源，也是个体学习和智力的生物基础。幼儿由于感觉、动作的发展，有更多机会与周围的客观世界进行互动，从而在大量的环境刺激下，不断建立越来越发达的神经网络。所以，幼儿阶段被称为大脑发育的黄金时期。也就是说，脑功能发育过程中存在着关键期，在关键期内，某些脑功能的形成与发展比其他时期更容易、更迅速。而某种学习更容易发生的阶段称为敏感期，例如语言学习的敏感期。研究表明，语言习得确实存在敏感期。但语言习得的敏感期出现在哪一个具体时间段，研究者有不同的观点，可有一点是确定的：在童年期（6~7岁）以后，语言习得的能力加速衰退，青春期以前没有接触正常语言环境者将不能获得正常的语言能力。对于第二语言学习的敏感期在哪一年龄段尚有争议。但是第二语言习得肯定受年龄的影响，这种影响既表现在口语水平又表现在语法和写作水平上。这也就为我们的教学提供了一定的启示：教育应在适当的时间，提供适宜的环境与教育，抓住儿童发展和教育的最佳时期，遵守适时的规律，开发儿童的潜能，促进儿童全面发展，从而收到事半功倍的效果。
通过以上研究可以看出，如果只是把孩子的大脑当成容器，一味地灌输知识来把容器填满，实质上违背了儿童大脑发育和学习的规律。既然了解了儿童大脑整体性工作的机制，我们就应该为他们提供适宜的环境刺激，用正确的教养方式来促进他们身心的和谐发展。
首先，教师和家长可以为儿童学习和发展提供丰富适宜的环境刺激。例如为孩子提供促进他多种感官发展的玩具材料，或通过阅读经典图书、欣赏艺术作品、走进博物馆、亲近大自然等体验，刺激其神经元的增长，满足其建构强大的神经网络的需要。
有研究发现，低结构、开放性的材料和活动变化多、玩法多、操作性强，更能刺激大脑突触的增长，更能激发孩子的观察力、想象力和创造力，使兴趣保持得更持久；而高结构、封闭性的材料和活动则由于玩法单一、操作性较弱或与儿童发展水平不相适应，不仅不能促进神经联结，反而还会导致厌学。
比如教师给孩子提供了串珠玩具，可能发现孩子只串了一次就把珠子拿来进行美工创作，或者通过想象进行角色扮演的游戏；因为多样化的游戏比单纯的串珠子可以激发儿童更多的大脑区域，促进他建立更多的神经网络，也更有利于孩子的整体化发展。
同时，环境刺激还应注意适宜适度。过量的信息可能会产生“神经拥挤”现象，带来干扰，进而影响孩子的注意与主动选择，使他无法形成自己的独立意志，不能在一定时间内持续稳定专注于某一件事；过度超前或滞后的信息刺激则可能会给年龄较小的孩子带来情绪压力或造成潜能的浪费，不利于大脑对信息的有效加工。
适宜性还表现为健康和有益。比如优美的音乐是良好的刺激，粗暴的语言、噪声、充满争吵的家庭环境就是不好的刺激；启发认知思维和情感的电视节目或电子游戏可以是良好的刺激，而宣扬暴力的内容则是不良的刺激。
第二，通过生活体验促进学习的过程性与整体性。研究发现，环境的刺激作用可以诱发神经网络多通道多层面的可塑性，从而达到全面开发大脑的目的。学习是认知、生理、动作、情绪和社会性等多个领域整体发展的过程，所以在生活中学习如何做事比学习任何知识都重要。比如孩子帮妈妈晾衣服这个生活事件，就可以使孩子获得多方面能力的发展。首先可以满足孩子的主动性，从而获得内在动力和独立性的发展；其次，可以发展上下肢配合的大肌肉动作和小肌肉精细动作；第三，可以发展感知、观察、比较、模式、秩序、统筹计划等方面的思维能力；第四，可以发展专注力、坚持性、抗挫力、情绪管理能力以及解决问题的能力……
整体性、过程性的学习，是儿童全身心参与体验的过程，是我们必须重视的科学法则。家长要避免片面地理解学习，过早地给幼儿施加机械训练的学业负担，而是要多给幼儿在生活中参与做事的机会，加强他们对生活的体验，多鼓励他们在解决问题的过程中尝试、体验、试错和顿悟，才能使他们得到整体和谐的发展。
然而我们身边的家长受教育焦虑影响，很容易陷入片面追求孩子某一方面发展的误区，比如过早训练孩子的读写、计算或某项技能，忽略孩子满足自身好奇与兴趣、休息与玩耍的需求，剥夺他们在户外奔跑和在生活中感知的机会，结果导致孩子出现感统失调、注意力失调、厌学、抑郁症等心理障碍，给儿童的身心健康成长带来极大伤害。包括学校的应试教育培养的几乎都是思维左脑型的学生，要想培养真正的精英人才甚至天才，就得要把拥有巨大潜能而又处于沉睡状态的'右脑开发和利用起来，这也就是现在为什么要提倡全脑教育的原因。通过全脑教育，重视左右脑在神经系统发育学上的规律，顺其自然地培养孩子的兴趣。在孩子成长过程中，引导其养成良好的学习习惯，不断的学习新的、不同学科的知识，在学习通识知识的同时，有自己的兴趣特长，是比较好的方式。在功能上，每个人的左右脑不可能绝对的平均，所以对于孩子的脑发育，左右脑都要发展、有侧重而相对均衡，从而借助全脑教育促进孩子全面发展，基于孩子本身扬长避短、因材施教！
由此，我们可以看出脑科学研究的新成果为中小学课堂教育教育改革生理学、心理学依据，为根据脑认知活动的规律进行教育教学提供了可能。那么，对于未来即将成为人民教师的我们，应该如何在教学中利用脑科学研究的新成果进行教育教学呢？教学天然是一项动态的、变化的，发生在教师与学生之间的交互活动。以往的教育学以及脑科学的相关研究表明，为了让学生真正的掌握所学知识，我们应该鼓励启发式教学，增加课堂互动，这可以有效促进学生的学业成绩，并且提高学生的社交能力，为学生步入社会做好准备。
首先，教师需要提高自己的互动意识，鼓励学生对教学内容进行实时反馈，让学生产生主动的学习，而不只是被动的接受知识。结合在上半年的实习经历，我观察到在教学过程中，我的指导老师和学生分享彼此的知识，共同设计出丰富的活动。比如在数学课中，柴老师通过设计游戏、展示视频等形式，鼓励学生交流得出新知。在这个过程中，教师和学生分享彼此之间的经验与知识，交流彼此的情感、体验与观念，丰富教学内容，也培养了学生的创造潜能，增强了学生的实践能力，使教、学、做合一。
其次，在互动中，教师需要发挥引导作用，时时注意学生的学习状态和心理状态，调整教学步伐。因为课堂通常是由多个学生组成的，学生们可能存在不同的学习状况，这对教师提出了相对较高的要求，教师需要尽可能的关注所有学生，对学习进度不同的学生们有分层次的理解。
再者，教师可以穿插有趣的教学视频提高学生上课的投入度，同时给予积极的反馈，慎用惩罚。研究发现，积极情绪可以提高注意广度、整体性思维和探索行为，可以让儿童在学习活动和任务中感到愉快，从而激发学习动机。而教师如果能够给孩子创设安全、温暖、开放、鼓励的环境，甚至新颖、有趣的情境，给孩子更多及时的关注理解、反馈鼓励和分享参与，则更能使孩子获得安全感和掌控感；尤其在他们遇到困难或挫败的时候，积极的环境和反馈可以帮他们学习自我调控，促进执行功能，并发展出良好的情绪管理能力，逐渐拥有开放的、创造的和热爱学习的大脑；相反，如果教师的反馈是惩罚的、否定的、拒绝的，那么他们就会逐渐回避冒险，习惯依赖，大脑变得封闭。
最后，小组讨论以及小组作业也是有益的教学方式，教师应该鼓励学生们互相学习互相帮助，协作完成学习任务，这也是培养研究型人才的好方法。
以上的这些方法都离不开与脑科学研究成果的结合，所以，在今天这样一个时代，只有加强对儿童青少年脑智发育的研究，我们才能更好的提升基础教育的质量。只有对孩子大脑的认知功能、心理功能，及其和神经系统的关系有了更深刻的理解，我们才能更好的掌握儿童成长的规律，理解孩子学习的规律，更好的掌握教的规律。
三、总结与展望
随着脑科学研究的扩展与研究技术的进步，对脑的多层面研究已经为素质教育提供了多方面的有益启示，并可能为科学地开展素质教育、促进儿童素质的全面发展提供坚实的基础。 积极开展多学科的研究，并及时概括国内外脑科学研究的成果、特别是与教育密切相关层面的成果，同时重视通过大众传播媒体、教师培训、培训广泛普及有关成果，使全社会认识并高度关注建立基于脑、适于脑、促进脑的教育，这对于我国儿童潜力的开发、人口素质的提高将具有深远的影响。
总而言之，了解大脑的学习机制可以帮助我们更清晰地认识儿童整体性发展的教育原则，也能指导我们从儿童的发展规律和需要出发，树立科学的儿童观，为儿童的全面整体可持续发展提供良好的环境和教育。
理解脑科学对于教育具有的意义：将脑科学的研究成果应用于教育教学，不仅有利于提高学生的 智慧，开发学生的大脑潜能，而且还能推动教育工作者的教育观、教 学观、评价观的转变。近年来，我国已将脑科学研究作为国家发展的 一项战略任务，并将脑科学与教育紧密结合，以促进教育理论和实践 的创新。作为推动教育改革，提高教育教学质量的重要科学依据，脑 科学的研究成果，比如：脑功能发展存在关键期、受环境影响及终身 可塑性等，对我们反思传统教育，探索更加完善的教育方法，深化教 育教学改革及全面推进素质教育，具有重要的指导意义。
前言：我想很多人在看前面的4篇文章的时候，已经被我搞晕了。那么多人名，那么多发现，都记糊涂了，而且题文不符，一点也不有趣。嗯，我同意，我道歉，我改正…… 在本章开始之前，我先想带大家回顾一下我之前的四篇文章里出现的人物们。 我们一直都说，心理学是一门科学也是一门哲学。所以心理学的发展一定是建立在哲学与科学两种基础之上的。但回顾一下我们过去的四篇文章，你会发现科学的部分写的非常少。在古希腊还有希波拉底和阿尔克麦翁撑着，然后就沉默了2000多年，到了18世纪，霍布斯才提出了关于“原子的”思想运动的假设，而这一假设，则是建立在天文学和物理学研究基础上的。到了笛卡尔关于松果体和脑脊液的假说也是建立在解剖学基础上的。 而现代心理学之所以被称作“现代”，也就是它使用了“科学的”研究方法来研究心理活动。因此，在心理学“现代化”的过程当中，科学的发展是起到了很大的推动作用的。以前谈哲学多些，也是因为科学，特别是与心理学相关的生物学的发展是比较有限的，所以没有特别多要谈的。进入19世纪以后，神经科学、脑科学、感觉生理学、心理物理学和进化论等学科的出现与发展，推动了心理学的现代化进程。所以心理学史的第四部分就来谈谈这些科学。 从阿尔克迈翁时代，我们就已经知道了，心理活动发生在脑部，那我们今天就先来谈谈脑科学的进展。 说到脑科学，我们不得不从一个伪科学开始谈起——颅相学。 魏延反骨的故事我们都听过了，我记得我小时候家里有本《麻衣看相书》（别问我为什么会有，也别问我为什么要看），也有关于头型的描述。可见所谓颅相学，在中国早在公元二、三世纪就有了，当然现在还是有很多人相信这个。但在欧洲，这个学说是在19世纪才出现的。 颅相学始于弗兰茨.高尔（1758-1828），他是一名德国的内科医生，以精湛的解剖技术和奢靡的生活方式著称。在他小时候，他就注意到，拥有良好记忆力的人，通常有一双大而突出的眼睛（我个人猜测这是是戴眼镜的人的通病，而为什么会戴眼镜，肯定是爱学习，看书多啊，那拥有良好记忆也就不足为奇。眼镜是17世纪之后就慢慢普及了的，如果你想知道的话），所以后来他就开始思考，人的其他特性是不是也会跟头部的特征有关呢？作为一个解剖学家，他充满热情的，系统的开始了这一领域的研究，弃婴堂、精神病院、监狱和停尸房都是他常去的地方。以至于当时去世的人都要在遗嘱里写上一条，特别要求“保护他们的头颅不受高尔博士的研究”。 不断测量之后，高尔形成了一套自己关于颅相学的假说，他将人的27种特性与27个头部位置联系起来，认为如果该特质发育的好，该部分就应该略微凸起，如果发育的不好，该部分就会微微凹陷。 高尔的《人的构造》被他的合作者施普兹海姆广泛宣传，在高尔1828年死后（顺便说一下，高尔认为，头盖骨厚的人，因为脑容量小，所以比较愚笨，嗯。他自己的头盖骨差不多有常人的两倍厚。）施普兹海姆与他的新搭档库姆继续推广，在施普兹海姆去世之后，库姆还坚持不懈的在欧洲和美国建立了45个颅相学的研究协会。据说当时《人的构造》一书成了家庭必备书，售出10万多本。 在当时的美国，颅相学也被福勒兄弟和他们的姐夫威尔斯推向了一个新高度。他们打着“认识自己”的旗号，出版了一本名为《颅相学自我指导》的畅销书。一些美国企业将颅相学检查作为一个雇用条件；竞选公职的政治家要经过颅相学的分析；打算结婚的年轻人去咨询颅相学家，应该跟谁结婚及婚后会遇到什么情况。等等等等。 在19世纪的文学作品中，正面人物通常拥有巨大的头颅，高额头和分的很开的眼睛，而坏人则有尖尖的脑袋，突出的眉毛和小眼睛。在《蓝宝石案》中，福尔摩斯也曾通过一个大号的帽子推论出它的主人有极高的智商。 既然颅相学曾这么受欢迎，那为什么后来还是失去了人们青睐呢？归根到底，颅相学不过是一种经验的组合，根本无法验证也无法证伪。当人们把注意力从验证颅相学的正确性，转移到验证颅相学的矛盾之处的时候，自然就会发现该学说的不合理之处。 最终，法国外科医生 马里-让.弗卢龙 （1794-1867）这个19世纪最重要的脑机能研究者，在1843年发表了《评颅相学》一书，终结了颅相学的狂热。在该书中，弗卢龙通过许多对动物脑的精确实验，发现了许多脑功能区，且与颅相学说有很大差异。 弗卢龙通过对动物脑精确的手术，证明了大脑各个部分的主要功能。 1）大脑的两个半球（四对脑叶）支配所有的自发动作。切除了脑叶的动物，只会表现出反射动作，而失去主动行为。你不将食物放进嘴里就不会主动寻找食物，你不将鸟儿抛向空中，他就不会主动飞翔。基于这些实验，弗卢龙认为脑叶是知觉、记忆、意志力等高级心理活动的基础。 2）小脑的切除带来的是运动神经的损伤，鸟儿飞行能力下降，小狗无法协调四肢行走。 3）脑叶与小脑切除后，动物仍能存活，但延髓——生命中枢——受到破坏时，动物将立刻死亡。因此，延髓是控制呼吸、心脏等自主活动的核心区域。 虽然发现了不同脑区的功能，弗卢龙也强调，脑是一个相互连接的完整器官，不同脑区需要共同作用才能运转。弗卢龙还发现，如果脑受损的区域不大，受到的影响也会较小，而且有时候，还会逐渐恢复一些已经丧失的功能，这可能是脑的某些区域接管了受损区域的功能。这与人类中风患者遇到的情况类似。中风可能导致某些功能的丧失，但随着时间的推移，许多患者会在一定程度上恢复部分功能。 但动物脑的实验结果可以直接运用在人身上吗？一些特殊意外事件肯定了这个答案，比如菲尼亚斯. 盖奇额叶受伤的故事等（顺便插播一句，我在写完心理学史之后，第二个系列准备写有趣的心理学实验，其中会涵盖这个故事，不过估计还要等很久，有兴趣的朋友自己去百度吧）。 1861年，同样也是一位法国外科医生和神经学家皮埃尔-保罗.布洛卡通过对失语病人的解剖发现，人的语言中枢位于左额叶，而且布洛卡认为语言是人类的最高成就，那么左半脑应该是比右半脑更加发达，也就是优势半脑。左右半脑分工不同的观点，至今还在被沿用。应该说，对脑功能的研究，在19世纪取得了巨大的进步。 同样在19世纪还发明了一种脑研究的方法——脑的直接刺激。最精准有效的方法是电刺激。通过电刺激获得最显著成果的两个人是古斯塔夫.费里奇（1839-1927）和爱德华.希齐格（1838-1907）。费里奇是一个富裕的人，他主要是对这项研究提供经济上的支持。希齐格是一名解剖学家，战时曾担任过军医。两人合作了许多实验，成功定位了5种不同的肌肉群的脑区，并在1870年共同发表了一篇《关于脑的电刺激》的论文。 其他各国实验室也很快复制了这个实验（这是科学的一个重要因素，可验证，所以你知道之前有学者因无法重复自己的实验结果，而被迫撤销论文的原因了吧）。其中英国学者戴维.费里尔（1843-1928）运用刺激法和切除法做了一系列经典实验，成功定位了十五种运动技能（详见《脑的机能》一书）。并由于他定位的精准性，他直接将猴脑的定位图直接转换到人脑中，成功的定位了一次脑瘤切除手术。 后来，费里尔还发现，身体的不同部分在脑中的运动反射区，与这部分的功能有关，而不是与面积有关。举例来说，人手虽然面积并不大，但在脑中反射区却非常大，详见下图。（前方高能，小心！） 关于感觉机能，费里尔发现把视觉定位与枕叶皮层，把听觉定位与颞叶，躯体感觉定位于后中枢神经区域。 虽然19世纪，关于脑的研究取得了很大的成绩。但同时也引发了一些问题。尤其是对于人脑的实验，引起了关于伦理道德方面的强烈的社会议论。这迫使外科医生们无法再通过人体实验获得更准确的实验结果。 这里插一句我对这个问题的一些引申的思考。其实我觉得仔细想想这事还挺有意思的。因为其实所谓科学精神倡导的是一种“唯事实论”。但由于人有“自我”意识的存在，所以会认为“我”与“其他人”不同，“人类”与“动物”不同，“生物”与“非生物”不同，而实际上，这种不同是意识层面，而非事实层面的。所以我觉得，科学对于人类来说，可能快要走到头了，因为人类不可能放下“我”的意识存在。 好啦，关于十九世纪脑的研究，我就先先说到这，下周会跟大家分享在十九世纪神经学、感觉生理学、心理物理学和进化论方面的进展。（我不确定一章能写完，这一部分可能会有上中下，捂脸捂脸）
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]