2025年師風修養心得體會範文

2025年師風修養心得體會範文 篇1

我校在教師中深入開展師德學習，並就當前師德建設中的熱點問題進行了熱烈討論。通過學習與討論，受益不淺，感觸頗多，我對師德的含義有了更深一層的體會。

教師是人類靈魂的工程師，是青少年學生成長的引路人。教師的思想政治素質和職業道德水平直接關係到大中國小德育工作狀況和億萬青少年的健康成長，關係到國家的前途命運和民族的未來。目前，在市場經濟條件和開放的環境下，學校教育和師德建設工作面臨許多新情況、新問題和新的挑戰;人民大眾對於優質教育日益增長的需求，對教師素質提出了新的更高的要求。我們教師的素質和師德水平，與社會和人民大從的要求還存在著一定的距離，整個教師隊伍的師德水平和素質亟待進一步提高。因此，師德建設工作亟待進一步加強，師德建設的制度環境亟待進一步改善和完善。

教育事業的跨越式發展，國民受教育程度和科學文化素質的提高，為社會主義現代化建設第二步戰略目標的實現提供了有力的人才支撐和知識貢獻。但是，我們也應該看到，我國正處在社會主義初級階段，窮國辦大教育，而且辦了世界上規模的教育。目前，教育面臨的挑戰依然十分嚴峻，整體水平離實現全面建設小康社會目標還有很大差距，廣大人民民眾對優質教育的強烈需求和我國優質教育資源供給不足的矛盾將成為教育在相當長的一個時期的基本矛盾。教育工作還有不少困難和問題，還有很多薄弱環節，特別是農村教育整體比較薄弱的情況還沒有得到根本的扭轉，教育為農村及經濟社會發展服務的能力還亟待加強。

當前，我國已經進入全面建設小康社會，開創中國特色社會主義事業新局面的新的歷史時期。當今世界，科學技術日新月異，知識經濟方興未艾，國力競爭日趨激烈。各國之間的競爭，說到底是人才的競爭，是民族創新能力的競爭。教育作為培養人才和增強民族創新能力的基礎，必須放在優先發展的戰略地位。沒有教育事業的跨越式發展，就無法造就社會主義現代化建設所需要的數以億計的高素質勞動者，數以千萬計的專門人才和一大批拔尖創新人才，就無法把巨大的人口壓力轉化為豐富的人力資源優勢，就難以提高全民族素質，難以提升國家的綜合國力，難以實現中華民族的偉大復興。教育興、民族興。正因為這樣，中央決定堅定不移地實施科教興國戰略和人才強國戰略。

教育發展，教師是關鍵。教育事業的改革發展要堅持以人為本，以人為本體現在兩個主體地位：一是教育要以育人為本，學生是教育的主體;二是辦學要以教師為本，教師是辦學的主體。教師在傳播人類文明、啟迪人類智慧、塑造人類靈魂、開發人力資源方面發揮著重要的、關鍵的作用。教師是社會主義事業建設者和接班人的培育者，是青少年學生成長的引路人。沒有高質量的教師就沒有高質量的教育，沒有高質量的教育就沒有高質量的人才。尊重勞動、尊重知識、尊重人才、尊重創造，首先就要尊重教師，關心教師的發展，重視教育隊伍的建設。我們黨的幾代領導集體對教師都給予了高度的重視。

2025年師風修養心得體會範文 篇2

教師是“人類靈魂的工程師”，對於孩子們的成長和成才的作用不言而喻。古人對教師的職責概括為：傳道、授業、解惑。這其實只指出了老師“教書育人”的職責中教書的一面，而我們日常掛在口頭上的“為人師表”則對老師提出了更高的人格上的要求。學生在學校里學習，既受同學的影響也受教師的影響，而主要是受教師的影響、學生願意接近的教師，比學生不願意接近的教師，對學生的影響要大。作為教師，你要把學生培養成大家都願意接近的人，你就要注意培養學生的道德，而你要使學生成為有道德的人，就要讓學生願意和你接近，以便對學生產生更大的影響。因此，我們自己就首先要成為有道德的人。這是我加入教學教育工作領域來感觸最深的。只有大家相互信任了，才能更好地幫助學生提高成績，做一名合格的中學生。

教師如何提高自身的師德，我有如下體會：

一、教師要經常自省：

我認為教師這項工作，體現師德的意識是很強的。為人師，不僅要對學生負責，也要對社會負責、對科學負責。如果馬馬虎虎教學，也可以應付過去，這只是敷衍塞責履行教學工作。如果我們養成了自省精神，就可以在一日工作完了之後，自檢一下自己是否盡職盡責。反省自己可以激勵自己，這是積極進取的表現。一個人，貴在自知之明，這需要有自省作為手段。不“省”，自己就不知道自己長在哪裡，缺在何處，一個人缺乏自知之明，容易驕傲自滿，時間一長，就會脫離民眾，就會退步，就會降低自己威信。當然，只有自己努力才是的方法。

二、要正確對待學生的意見：

師生之間保持一種人格上的平等。我認為要建立一種和諧的師生關係，教師與學生之間的教與學的關係實際上是一對矛盾，處理得好，會教學相長，形成一種師徒般的師生關係，但處理不好，會產生對立情緒，造成教師不願教，學生不願學的局面。老師應去研究學生的心理，研究人的個性，因為每個學生都有不同的個性，然後根據不同個性的學生去因材施教，去處理一些問題，才能收到良好的效果，老師要多了解學生的要求，不管是在思想工作還是教與學工作中，只要多了解學生的要求，我們的辦法才會更多，處理問題會更慎重，師生間只要形成了一種和諧關係，教學工作、思想工作就會比較順利。

三、必須樹立平等對待觀：

我覺得每個學生都有自身的閃光點，只是我們老師沒有把他發掘出來。每一位學生都是祖國的花朵。我提倡平等對待，教師應服務於全體，不厚此薄彼，想到手心手背都是肉，好生差生都是生，努力做到一碗水端平，讓所有學生同乘一輛前行的車;教師應服務於全面，對每一個學生的思想品質，學習成績以及身體素質都要悉心關照，服務周到，促使其全面發展。

四、建立良好的師生關係，促進學生的智力，潛能開發。

作為教師深感責任重大，對學生嚴格要求固然是必要的，但不能認為師生間就是一種教育與被教育的簡單關係，因為這種不平等的師生關係會阻礙師生間的平等交流，觀點具有“權威性”，久之則會壓抑學生的潛能，不利創新人才的培養。我時常會注意到了學生的一些想法，儘量讓其講完其看法，然後我再講講我的看法，不同之處我們探討，這樣可激發學生的一些有見解的想法和看法。同時對我們教師的思維也有啟發意義。可以說教學應以“人”為本，鼓勵學生積極思考、創新。

“一日為師，終身為父”是學生對老師的尊敬之言。好的師德師風的一個具體表現，就是師生之間保持一種人格上的平等。相互學習、相互尊重。既然做“父親”，就要關心愛護學生，對學生負責。教師切勿將此言理解為可以用“家長”的身份來干涉學生、指使學生甚至利用學生。有句古話說，“人有德於爾，爾不可忘。爾有德於人，爾不可不忘也”。

2025年師風修養心得體會範文 篇3

分開畫Y與每個X散點圖，即矩陣散點圖，只要關注對角線上方的圖即可。因為畫圖依據是重要的變數放在Y軸，即因變數或待分析變數;非重要的變數放在X軸，即自變數;=，SPSS中是標準化係數beta, (i≠j)可以分析主次因子，說明 變數更重要，一般主因子占20%，次因子占80%.強調模型整體情況，觀測是否線性相關，為0圖形為圓，為1圖形為線;一般地通過畫橢圓來分辨。一般解決內生性方法：小數據分析，對y取ln或找穩健模型或用ZSLS;大數據分析直接尋找那個確定因素。小數據分析一定是找歸因;大數據分析無歸因，找的是工具歸因。在[0.35,0.5)範圍，擬合度比較好;在[0.5,0.7)範圍，擬合度很好;在[0.7,0.96)範圍，擬合度非常好;在[0.9,1]範圍，可能過擬合，這個時候需要好好注意模型。

一、數據分析歸類

結構化數據分析和測量數據分析

二、數據分析套用領域歸類

小樣本：小數據分析，用加號連線，市場調查，用SPSS工具

大樣本：大數據分析，用乘除連線，銀行或投行(SAS)，電商(python)

三、數據分析類型

1、流程化分析

1.1 明確需求，搭建業務框架

報告(運營報告，財報)，痛點研究，研究未來

1.2 建立統計關係，即Y的量化

精確Y，確定測量問題，轉化為統計問題

1.3 變數X的選擇

尋找歸因問題，記住一個真理(所有數據分析適用)：跟業務相關的是重要的X，非業務的變數是不重要的X

1.4 做描述

大樣本：研究行，即行分析

小樣本：研究列，列分析

1.5 預分析

為建模做準備

1.6 建模

確定隨機因素和確定因素

1.7 修正模型

為建模做準備

註：1.5、1.6、1.7三個步驟都是建模過程反覆來回調優，大概調校十幾層次

1.8 評估模型

小樣本是用 衡量(表示大約有百分之多少的數據在模型上)，大數據需要老闆認可

需要把模型轉化為領導能理解的信息，比如用錢來形容、用百分比形容、用圖表達、用表表達(看起來像圖)

價格心目表 是把信息轉化為錢的表達形式清單

1.9 套用

歸因(分清主次因子，規則歸因)和預測(老樣本是內衍，新樣本是外推)

1.10 可視化

把模型通過圖或表的形式展現給其他人，特別是老闆，讓其能看明白

2、模組化分析

四、數據分析兩大需求問題

客戶型問題(PM數據挖掘)、最佳化問題(機器學習)

五、描述指標的解讀

中位數/平均值：是大眾表現

方差/標準差：是小眾表現，數據分析重要關注指標

異常值：是小眾中的小眾表現，最大值和最小值

小數據分析建模依據是 標準差和異常值;大數據分析關注指標是平均值和異常值

六、SPSS建立線性回歸(LR)模型過程(圖形-r-回歸分析-ε -套用)

選單中，上側和左側為最重要的信息

pre_1→ (y的預測值)

ZPRED→ (y預測值的標準化)

DEPENDNT→y

res_1→ε

ZRESID→ε(ε標準化)

ANOVA→方差分析(顯著性<0.05，表示y與X存在相關)

ANOV→均值分析

1、看圖形——散點圖，分析相關性、線性趨勢、異常值

分開畫Y與每個X散點圖，即矩陣散點圖，只要關注對角線上方的圖即可。因為畫圖依據是重要的變數放在Y軸，即因變數或待分析變數;非重要的變數放在X軸，即自變數;

2、統計指標——r係數

(Cov(Y,X) 是協方差，Cov(X,X)=X的方差)

r=

∈[0,1](測量模型：T=R+ε;結構模型：y= ;相當於R為 )

~F分布，由P值判斷是否可行

r係數作用：刪除不相關變數(按delete快捷鍵)，X變數一般允許15個範圍內，反映緊湊程度

3、回歸分析

β值:SPSS中是未標準化係數B

= ，SPSS中是標準化係數beta, (i≠j)可以分析主次因子，說明 變數更重要，一般主因子占20%(主要給老闆看的)，次因子占80%

強調模型整體情況，觀測是否線性相關，為0圖形為圓，為1圖形為線;一般地通過畫橢圓來分辨。 會隨著變數數的增多，而單調遞增;而調整不會這樣，而是變數數達到一定數後會遞減。所以，一般地，變數數小於6時，看下 值;變數數大於8時，看調整 。另看Δ =，小於5%，擬合度可行，大於10%變數數出現冗餘情況，需要刪除部分變數。

4、ε 隨機誤分析，值最小為好，必須要檢查

若確定因素與不確定因素相當時，說明模型不可用

ε 出現的情形：

①、+,-,+,-,...,+,-;均值為0 → 橫截面數據會出現

②、+,+,+...,+;均值為+ → 時間序列數據會出現

③、-,-,-...,-;均值為- → 時間序列數據會出現

④、0,0,0...,0;均值為0 →不允許出現這種情形

因誤差是永遠存在，所以①、 ②、③三種情況是正常現象。

好的 ε 滿足兩個條件：

ε ~N(0, )，來判斷隨機性，通過畫直方圖觀測

Cov( , ε )=0，來判斷ε 中是否存在確定性，即發生內生性，通過畫 ε- 散點圖觀測，一般是Y軸為 ZRESID，X軸為ZPRED。畫出X軸和Y軸的平均值輔助線，同時畫一條y=2或y=3的直線，用於分割出異常值，然後圈住異常值的點，點擊轉至個案進入數據視圖模組並選中所有異常值所在行。一般解決內生性方法：小數據分析(即小樣本)，對y取ln或找穩健模型或用ZSLS(兩階段最小二乘);大數據分析直接尋找那個確定因素。

註：當殘差出現各種問題時，優先處理主要問題，即消除最根本原因;然後處理優先權是內生性問題>異常值>其他問題。

另：廣義線性回歸 logy=

5、歸因及因果

因果滿足必須存在時間先後性、必須存在相關性、必須存在因果論三個條件。

小數據分析一定是找歸因;大數據分析無歸因，找的是工具歸因。規則歸因主要強調最好或最差情況的條件是哪些，小數據用聚合分析和對應分析判斷，大數據用貝葉斯和決策樹判斷

6、相關分析

小數據，關注相關性，判斷因果;大數據尋找工具歸因。相關分析工具：皮爾遜係數分析連續型數據的相關性、肯德爾係數分析有序數據的相關性、斯皮爾曼係數分析各種數據的相關性(含有缺失值會很方便)、卡方分析分類數據的相關性。大數據常用斯皮爾曼係數和卡方分析

7、SPSS描述信息查看

首先，看方差分析(ANOVA),是否存在相關性;

然後，看係數a,看哪些X與Y顯著性相關; =y的未標準化係數B+x1的未標準化係數B·x1+x12的未標準化係數B·x2+...;==y的標準化係數beta+x1的標準化係數beta·x1+x12的標準化係數beta·x2+...

再看模型摘要，尋找擬合度最佳的。在[0.35,0.5)範圍，擬合度比較好;在[0.5,0.7)範圍，擬合度很好;在[0.7,0.96)範圍，擬合度非常好;在[0.9,1]範圍，可能過擬合，這個時候需要好好注意模型。