高三個人學期總結 篇1
高三可以說是不少學生的夢魘啊，因為在這一年裡的學習任務和壓力大了不少，而且每一門科目的難度都提升了不小，所以作為教師的我有責任來對學生們進行幫助。首先是在教學這方面，我為了照顧更多的學生，在上課前我把備課準備做到了我的極致，任何重要的知識點都被我囊括了，這是為了讓我的學生們能少走點彎路。其次在講課時，我還特意放慢了教學節奏和語速，因為我知道“欲速則不達”，我不能為了趕教學進度就不顧及學生的感受，一定要循序漸進才能讓學生們慢慢適應高三的學習節奏。
在這個學期，我為了不讓學生們牴觸化學，我特意少布置了一些作業和試卷，效果是很明顯的，我的學生們很歡迎我來上課，而且他們也能順利地完成我布置的作業。每當我在上課時，我也會調節一下課堂的氛圍，因為太過壓抑的.學習氛圍不利於學生的學習，要做到鬆弛有度才是最好的。化學這門課，對於學生來言是比較抽象的，因為沒有什麼實驗可以做，都是一些理論知識，所以這需要學生們靠自己的想像力去理解，雖然我能對學生們提供一些幫助，但這也是杯水車薪，學習還是得靠自己花費時間和精力去琢磨才行。
當這學期的工作進行到最後階段時，我的講課也基本結束了，這時候就得靠學生們自己了，我找了不少的經典習題給我的學生們做。在這最後關頭，誰能頂住壓力誰就能取勝，靠著大量的習題，能夠加深學生的熟練度，幫助他們在考試中臨危不亂。
這一批的學生馬上就要離校了，這讓我有點捨不得，看著他們在課堂上開心的笑容，我覺得自己的工作是十分幸福的，引導他們在化學上的學習是我的責任和義務。現在，學生們和我的付出馬上就要得到回報了，真是讓人拭目以待啊。
高三個人學期總結 篇2
高三第二期很快過去了，13班的情況起起伏伏，讓人心上心下。現在回頭看，還是有些值得總結的東西。
一、是班級整體上安靜下來了，也有很多同學很刻苦很認真，但是沒有起到引領作用，因而在班級內部，思想還是不夠統一，情緒不算很高漲。這其中的原因，我認為是學號靠前的男同學沒有起到很好的帶頭引領作用，很多時候還有散漫消極的作用。
二、偏科現象還是沒有從根本上得到解決，尤其是部分目標學生。偏科現象從上期接手之後就在做工作，做安排，但是說到底，還是需要學生主動積極地配合。但是一期以來，效果不佳，影響了高考表現。
三、13班主動解決問題的風氣還是差了一點，學生大多很被動地解決問題。這其中有盲目自信和聽不進建議的因素。這樣的學生很多，班主任的工作，我回過頭來想，是做了很多的。也許是長期見不到改變，看不到成效，後來就有點灰心。
四、最後一周，班級的複習氛圍是很好的，可能是學生終於感受到了高考的緊迫吧。在這樣的一種氛圍里，其實是有利於出好成績的。可是，在高考過程中，運氣可能也差了一點。有很多平時好的同學，成績不理想。
幾點思考：
一、這是我第一次中途接手畢業班，找到問題之後如何快速有效地推進工作，改變現狀，這對我是個經驗教訓。情況其實很早就清楚了，整改的措施主要集中在學習領域，從思想上，心理上，紀律上做的還不夠快，狠。還用老經驗，希望慢慢轉變，以致錯過了好時機。
二、偏科的問題，可以說是我帶的班裡最嚴重的，要解決真的有困難。像王沛沛同學，班級20號，數學是優勢科目，理綜不差，語文也有起色，但是英語，高考最後只有75，她總分是500零幾分。像她這樣的學生數目太多，最後真的就交給了運氣。如何讓學生在高中三年均衡發展，是要關注的現象。
三、對於我來說，如何讓自己在複雜的情形中，始終像有些老師一樣保持高昂的情緒，積極的心態，全情投入，也是個提醒。
高三個人學期總結 篇3
在學期開始時，老師就語重心長的告訴我們：一定要好好聽套用統計分析的課，那個SPSS軟體非常有用，以後寫論文肯定要用到！儘管心裡也是一再暗示自己要好好學，但是因為其他原因，學習的效果並沒有預期中的那么理想，課程結束後依舊是模模糊糊，好多知識還真的是一知半解。通過回顧課程內容，閱讀老師發來的SPSS電子書，我簡略總結一下自己這學期所學到的基本內容。
SPSS社會科學統計軟體是世界著名的統計分析軟體之一，SPSS作為數據統計分析的重要工具，其操作是屬於技術方面的，關鍵在於數據的收集描述和分析以及後期數據處理時的假設檢驗方法的選擇。通俗一點說，使用SPSS可以從一堆看似雜亂無章的數字中找到聯繫，發現數據之間的影響關係。這就是SPSS的神奇之處，這也就是我們作為研究生在實證研究時使用SPSS的目的和用途。
描述性統計是進行其他統計分析的基礎和前提。利用這些基本統計方法，可以對要分析數據的總體特徵有比較準確的把握，同時也為更深入的分析提供了依據。在商業分析中，通常需要進行組與組之間平均水平的比較。t檢驗方法，就是主要用來進行兩個樣本間的比較。t檢驗的基本原理是：首先假設零假設H0成立，即樣本間不存在顯著差異，然後利用現有樣本根據t分布求得t值，並據此得到相應的機率值p，若p≤ɑ，則拒絕原假設，認為兩樣本間存在顯著差異。SPSS中“Analyze”選單中的“CompareMeans”可用於均值檢驗，其子選單中的“One-samplettest”用於單一樣本t檢驗；“Independent-samplesttest”用於兩獨立樣本t檢驗；“Baired-samplesttest”用於兩配對樣本t檢驗。方差分析用於兩個及兩個以上樣本均值差異的顯著性檢驗。方差分析的基本思想是：通過分析研究中不同變數的變異對總變異的貢獻大小，確定控制變數對研究變數影響力的大小。通過方差分析，分析不同水平的控制變數是否對結果產生了顯著影響。如果控制變數的不同水平能夠對結果產生顯著影響，那么它和隨機變數共同作用，必將使結果有顯著變化。單因素方差分析所解決的是一個因素下的多個不同水平之間的相關問題；多因素方差分析的控制變數在兩個或兩個以上，其主要用於分析多個控制變數的作用、多個控制變數的互動作用以及其他隨機變數是否對結果產生了顯著影響；協方差分析將那些很難控制的因素作為協變數，在排除協變數影響的條件下，分析控制變數對觀察變數的影響，從而更準確地對控制因素進行評價。單因素方差分析主要用“Analysis”的“CompareMeans”選單下的“One—WayANOVA”子選單實現；多因素方差分析和協方差分析都是在“Analysis”下“GeneralLinearModel”選單下的“Univariate”子選單實現的。相關分析即是用適當的統計指標來衡量事物之間，以及變數之間線性相關程度的強弱。相關分析的方法很多，包括簡單相關分析、偏相關分析和距離相關分析。簡單相關分析包括定距變數的相關分析和定序變數的相關分析。前者通過計算定距變數間的相關係數來判斷兩個或兩個以上定距變數之間的相關程度。後者則採用非參數檢驗的方法利用等級相關係數來衡量定序變數之間的相關程度；偏相關分析是指在排除了第三者影響的前提下，衡量兩個變數之間的相關程度，當然第三者與這兩個變數之間要有一定的聯繫；距離相關分析是對觀測變數之間差異度或相似程度進行的測量。回歸分析是研究變數與變數之間聯繫的最為廣泛的模型。在實際中，根據變數的個數、類型，以及變數之間的相關關係，回歸分析通常分為一元線性回歸分析、多元線性回歸分析、非線性回歸分析、曲線估計、時間序列的曲線估計、含虛擬自變數的回歸分析和邏輯回歸分析等。一元線性回歸只涉及一個自變數的
回歸問題；多元線性回歸用於解決兩個或兩個以上自變數對一個因變數的數量變化關係問題；非線性回歸主要解決在非線性相關條件下，自變數對因變數的數量變化關係；時間序列的曲線回歸用於研究因變數與時間之間的變化關係；當遇到非數量型變數時，通過引入虛擬變數來構造含虛擬變數的回歸模型；Logistic回歸分析是對定性變數進行的回歸分析。SPSS中“Analyze”/“Regression”選單可用於回歸統計分析。其中，一元線性回歸、多元線性回歸和含虛擬變數的回歸分析可由“Linear”子選單完成；非線性回歸分析、曲線估計和時間序列的曲線估計可由“CurveEstimation”子選單完成；邏輯回歸分析可由“BinaryLogistic”子選單完成。
結構方程模型又稱協方差結構模型，它主要是在心理、行為、教育、和社會科學等學科的實際套用中發展起來的一個研究方向。結構方程模型是驗證性因子分析和因果模型的結合體，所包含的因子模型又稱為測量模型，其中的方程成為測量方程，描述了潛變數與觀察變數之間的關係，所包含的因果模型又稱為潛變數模型，也稱為結構模型，描述了潛變數之間的關係。結構方程模型具有諸多好處，可以同時處理多個因變數，容許自變數和因變數含測量誤差，同時估計因子結構和因子關係，容許更大彈性的測量模型，估計整個模型的擬合程度。
以上是對每一部分內容的簡要概述，其中更深層的內容仍需要更深刻的理解。課程雖然結束了，但是對SPSS的學習不能停止，因為自己還不能獨自熟練的操作這個軟體，還不能依靠這個軟體為自己的論文或科研做出一些成果。SPSS是極其實用的，學習不能止步！很是希望能夠把SPSS的套用熟練操作，並且能把它變為自己的一種技能，使自己在今後的工作與學習中，可以輕鬆運用。