實用的學習的演講稿集合九篇
演講稿是作為在特定的情境中供口語表達使用的文稿。在生活中，能夠利用到演講稿的場合越來越多，在寫之前，可以先參考范文，下面是小編收集整理的學習的演講稿9篇，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
學習的演講稿 篇1
各位老師、同學們：
大家好！
正處于學習階段的我們，就應該具有像愛迪生、巴爾扎克那樣的刻苦努力、不懈追求得精神，因為只有這樣，我們才能實現(xiàn)自己的目標，在追逐夢想的舞臺上一顯身手。在學習的道路上我們只有勤奮踏實的將一點一滴的知識掌握，才能最終走向成功。若是連學都不想學，吝嗇與付出自己的勞動，怎么會學懂知識，掌握知識，有怎么會品學兼優(yōu)，出類拔萃呢？一分耕耘一分收獲，在耕耘的時候，我們就應該付出辛勤的勞動，收獲的時候才會有滿意的果實，才會成果豐碩，人生能有幾回搏？此時不搏何時搏。人生能有幾個花季，雨季？過去的就沒法改變了。所謂“黑發(fā)不知勤學早，白首方悔讀書遲�！本褪沁@個道理。
也許我們已經(jīng)輸在起跑線上，但是決不能再讓自己輸在終點。后天的勤奮可以彌補先天的不足，珍惜現(xiàn)在的每一刻，努力獲取知識，使自己擁有亮麗的人生。每個人都有自己鮮活的夢想，相信，夢有多遠，我們就能走多遠。
新春佳節(jié)剛剛過去，這是最容易松懈的時候，我們必須抓住這段易逝的時光，好好把握，將知識這閃光的寶石緊緊握在手中。
同學們，努力學習，相互友愛，用學問把自己武裝起來，這樣，你才會使出類拔萃的。
謝謝大家！
學習的演講稿 篇2
老師們、同學們：
大家好！
很榮幸我能在這里與大家分享我的學習經(jīng)驗。
我認為要想取得一個理想的成績，就必須要有一個好的學習方法。學習方法因人而異，但是，好的學習方法絕對離不開課前認真預習、上課認真聽講和課后及時復習這三個方面。
1、認真預習。
預習在整個學習知識的過程中有著不可低估的作用。預習是學生自主的學習行為。在整個學習的過程中，如果學生課前沒有做好準備的話，聽課就會十分被動，而且還會手忙腳亂，課堂效率也不會很高，在復習的時候更是顯的費時費力。如果學生課前有準備，那么上課的時候就會心中有數(shù)，課堂筆記也就有了重點，對老師的提問反應就會更快，這樣不僅提高了課堂效率，而且還能增強學生的自信心。
2、抓住課堂。
學習重在平時的努力上，不適于突擊復習。平日里學習最重要的是課堂的40分鐘，聽講要聚精會神，思維緊跟老師走。要集中注意力聽講，集中注意力、專心致志聽講才能學有所得；心不在焉、心猿意馬肯定會影響上課效率，有時也會一無所獲。其次要帶著問題聽課，帶著問題去聽課，能促使自己積極開動腦筋，緊跟老師的教學節(jié)奏，及時理解和消化教學內(nèi)容。還要積極舉手發(fā)言，積極舉手發(fā)言是一種參與，它既能較好的促使自己專心聽課、動腦筋思考，還能鍛煉語言表達能力。最后要認真做好筆記，筆記不僅是學習新知識的方法，也是復習舊知識的依據(jù)，同時我們還可以從筆記中發(fā)現(xiàn)新的問題。
3、及時復習。
我們在課堂上所學習到的知識，便成為了我們的短時記憶，如果不經(jīng)過及時的復習，這些記住過的東西就會被逐漸遺忘，而經(jīng)過了及時的復習之后，這些短時的記憶就會變成我們的長時記憶，這些知識就會在大腦中保持更長的時間。由此可見，及時復習是我們掌握好所學知識的關(guān)鍵。
所以只有把握好預習、聽講和復習這三個環(huán)節(jié)才能真正做到學有所成。
以上是我學習心得和體會，希望對大家有所幫助。我真誠希望大家學習上都有所思考，有所判斷，早日找到一套屬于自己的學習方法，并堅持不懈地走下去。
我的演講完了，謝謝大家。
學習的演講稿 篇3
敬愛的老師，親愛的同學們：
大家好！
我演講的內(nèi)容是：如何學習更有效。
同學們，我們每天課業(yè)負擔較重是比較正常的。如何分配學習時間顯得尤為重要。
我認為主科中，語文是最難學習的科目。它分為基礎、閱讀、作文三項，知識面十分廣泛。在基礎題中，易錯的音、字等和需要背誦的課文及關(guān)聯(lián)詞語最容易答對。這類題主要考察對基礎知識的熟練掌握。判斷病句，語意連貫等稍有難度的題型要多做課外題，學會解題的方法。閱讀題中，小閱讀較為簡單，只要從文中摘錄信息即可。其余兩個閱讀要多加練習，增強理解能力，也要注意對平時課外音、字的積累。作文也要多積累好詞好句，寫字的速度需要快一些，最好多準備幾篇應考的優(yōu)秀作文。
數(shù)學題最為靈活。在平時練習中，不能死記硬背，要學會解題的思路。做題時也要認真仔細，各種公式必須背熟，它們對考試起著至關(guān)重要的作用。平時如果有不會的題，不能留到最后，要敢于發(fā)問，不能不懂裝懂。
英語注重對單詞、語法的掌握，練習冊也十分重要。要認真完成作業(yè)，背熟單詞、詞組，加強對筆記的復習。閱讀理解、首字母填空為課外題，要學以致用，讀懂文章，注意詞語的形式。
在平時的學習中，不擅長的科目要多用些精力，但其他課程也不能置之不理，否則會寸進尺退。
擅長的科目也要加緊學習，爭取更上一層樓。上課要積極思考，才能吸收更多。學習時勞逸結(jié)合，也會收到事半功倍的效果。每個人情況不同，學習方法也因人而異。但只要努力，又怎能沒有收獲？
祝大家成績進步！
謝謝大家！
學習的演講稿 篇4
尊敬的各位領導、老師、同學們：
下午好！我叫李暢，來自初一二班，今天我跟大家交流的題目是“在快樂中努力學習”。
書山有路勤為徑，學海無涯若作舟。
難忘在上小學的時候，為了練習鋼琴，我的手指磨破了，連寫字都很困難。但是因為我的努力，我代表學校參加的才藝比賽獲得了一等獎，為學校也為自己獲得了好的榮譽。
難忘初中一年級的時候，我沒日沒夜的學習奧數(shù)，為了思索出一道難題，無數(shù)個夜晚我挑燈夜讀到凌晨兩點，為了考好奧數(shù)，有無數(shù)頓的午飯忘了吃，終于，皇天不負有心人，在奧數(shù)比賽中，我獲得了驕人的成績，捧回了沉甸甸的獎杯。
學習必須講究方法，而改進學習方法的本質(zhì)目的，就是為了提高學習效率。 學習效率的高低，是一個學生綜合學習能力的體現(xiàn)。在學生時代，學習效率的高低主要對學習成績產(chǎn)生影響。當一個人進入社會之后，還要在工作中不斷學習新的知識和技能，這時候，一個人學習效率的高低則會影響他（或她）的工作成績，繼而影響他的事業(yè)和前途�？梢姡谥袑W階段就養(yǎng)成好的學習習慣，擁有較高的學習效率，對人一生的發(fā)展都大有益處。
成功是短暫的，而勤奮卻在人類的歷史星河中長存。 以上是我自己學來的加上自己總結(jié)出來的一點體會，希望能給同學們一些借鑒價值，最后預祝各位同學學習快樂，能取得更好的成績和更大的進步。謝謝大家！
學習的演講稿 篇5
親愛的同學們：
你們好！
在前面的幾次考試中，我都獲得了不錯的成績，這一切首先要歸功于我的努力，當然學習方式也是非常重要的。接下來我給各位介紹一下我的學習經(jīng)驗。
第一我覺得要想學習好先得對學習感興趣。俗話說：“興趣就是最好的老師。有了興趣才會對學習有動力，自然會越學越好。第二，要想搞好學習，必須掌握好正確的學習方法，學會融會貫通，舉一反三，這才是最重要的。在學習當中，我們的腦子里必須有三個字“為什么！牛頓被樹上掉下來的蘋果砸到，他問了個“為什么，于是他發(fā)現(xiàn)了萬有引力；瓦特看到開水后，壺蓋跳了起來，他問了個“為什么，于是他發(fā)明了蒸汽機……，所以說聰明的人懂得說；智慧的人懂得聽；高明的人懂得問。最后就是一定要勤奮，這是最重要的，連愛迪生都說“天才需要百分之九十九的汗水。
也許上面我說的很抽象，具體下來就是上課要認真聽課，注意要多獨立思考，不懂就要問，要鍛煉自己的思維能力。要認真細致地做好老師布置的作業(yè)，決不能馬虎。還有的是，要做好筆記，課前最好預習，先對課文有初步的了解，這對于接下來的課能更容易地吸收。課后也要進行復習，鞏固好老師所講的知識，打下堅實的基礎。古人曾曰：“溫故而知新，可以為師矣。不也是這道理嗎？最好要注意勞逸結(jié)合。只顧著死讀書是沒有用的，要讓腦子適當?shù)胤潘梢幌虏判校热绱虼蚯�，聽聽音樂，看看電視新聞等�?/p>
以上這些是我個人的學習體會。畢竟學習是因人而異的。但我相信一分耕耘自有一分收獲，付出汗水才會收獲碩果的！我也會加倍努力，爭取在下一次考試中成績更上一層樓。
最后我想說“你再強也不要和別人比，你再弱也要和自己比，你挑戰(zhàn)過了自己，把以前的自己比下去了，你就會收獲比別人強。
我的演講完畢，謝謝大家！
學習的演講稿 篇6
大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學習心得，題目叫做自學習的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個探索，應該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個很強的.假設，這個假設應該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來自于計算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學習功能的人工智能，就有不同的學習算法，機器學習的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個大家公認的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。
這個之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡。深度神經(jīng)網(wǎng)絡的突破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強調(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學習。強化學習應該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個領域相對深度學習應該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài)，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學習在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個突破是Google的DeepMind，把深度學習和強化學習合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學習所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學習能夠大規(guī)模的應付數(shù)據(jù)，就是說應付大數(shù)據(jù)。它突出的一點叫做端到端的學習，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反饋，這個反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學習在圖像上面的應用，就大不一樣。就更加復雜，更加契合人的行為，所以強化學習也是下一個突破。
我們看到這種端到端的深度學習，應用在強化學習上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學習，自我修煉、自我改正，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學生在學習的過程當中學到的知識越來越多，這個完全是自我實現(xiàn)，一個自學習的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應用了很多自學習的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費，這種努力也是需要的。另外學習也是必不可少的，像我們熟知的深度學習。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點搜索，少一點機器學習，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學習，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點，我們并不是找到了最后的目標，這也是在不同的人工智能、強化學習，等等之類的實驗當中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學習，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學的例子，中文是永動機器學習，就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)頁里面都學到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學習一個很嚴重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計學的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓練數(shù)據(jù)和應用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個非常有希望的技術(shù)叫做遷移學習，比方說這個是在深度學習的模型上，在上面這一部分是一個領域已經(jīng)訓練好的模型。那么在一個新的領域，如果這兩個領域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領域需要那么多的數(shù)據(jù)來學習，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，應該比沒有讀這些文字，直接去學習圖像來的要容易。這個就更像我們?nèi)祟惖膶W習。這種學習也離不開從下到上，從粗到細這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學習給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次，進行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以達到萬億級，也就是說這個已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機如果要能正確的回答這個問題，那個模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達到這一點?也是我們需要解決的。
同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學習的要點，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學習的任務給沿著時間軸串起來，能夠讓機器向人一樣的，它的學習能力，它的智能在不斷的增長，隨著時間。那么它所需要學習的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學習的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個例子就能學會，我們知道深度學習是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個問題的結(jié)構(gòu)，那么這個結(jié)構(gòu)的一個具體的形式只用一個例子就可以學會了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計，這一部分我們實際上可以通過遷移學習來學習。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環(huán)了。
同時人工智能的應用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因為現(xiàn)在的機器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結(jié)合在一起，變成一個新的商業(yè)模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經(jīng)驗。
下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個公司可以讓過去在金融領域只能由人來服務重要的客戶，由人工智能來把這個能力拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務。這是一個非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機器學習，我們所熟知的深度學習、知識學習、強化學習。
最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗呢?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學里面應該做的一個研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應用利于。
第二個，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設計算法，這個也是我們今天在大學里面需要努力的一個方向。當然這些都離不開計算能力。
所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應該一部分依靠大學，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應用，和更多的計算能力，確實來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點，就是說我們應該說已經(jīng)了解很多深度學習了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學習的一個紅利，那么這個可能還不是在很多的領域得到應用的，但是我要告訴大家的是，強化學習比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町斨�，甚至在教育上，機器人的規(guī)劃都離不開強化學習。那么這些應該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計算量去支持深度學習和強化學習這樣的實際應用。那么我們明天要看到的應該是遷移學習，因為遷移學習能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
學習的演講稿 篇7
同學們，今天是個高興的日子，因為大家圓滿畢業(yè)；今天也是個傷感的日子，因為從此就要分別了。當三年后你們中學畢業(yè)想回來再看看母校的時候，可能母校已經(jīng)變成了工廠或者一片農(nóng)田，因為我們馬北小學已經(jīng)在撤并之列。母校不能給同學們留下可資紀念的校園，但有三句話我想讓你們永遠記在心中。
第一句話：讓周圍的人因為你而幸福。畢業(yè)考試的那一天，放學回家的時候，我路過凌民米廠附近，看見路邊有兩位80左右的老人，老漢鋤豆，老太婆坐在手推車上看著。我想老太婆腿腳已經(jīng)不能行走，但坐在手推車上滿頭的白發(fā)卻掩不住滿臉的幸福。這幸福一定來自于把她帶到田頭的老漢。老漢鋤豆或許為生活所迫，或許為減輕兒女的負擔，或許喜歡田頭的勞作，不習慣于家中閑坐。
但老漢沒把老太婆丟在家里，老太婆也因為老漢而幸福。看見這樣的兩位老人，我就想到，同學們能否讓家人因你而幸福，能否讓同學因你而幸福。我想到了我們的班長，每回都將同學們的優(yōu)秀作文不厭其煩地貼在教室的墻上，她的辛苦給全班同學帶來了幸福。也想起了施林，每回都是他為同學們換純凈水桶，甚至還為低年級的學生換水，他也給同學們帶來了幸福。當跨進中學的大門的時候，請記住，要讓中學同學因你而幸福。還請記住，將來走上社會，要讓同事因你而幸福，要讓鄰居因你而幸福。
第二句話：讀書增加生命的厚度。最近看了一場電影《摔跤少年》，主人公老教練有一句話給我留下了深刻印象。當兒子要他看電視時，他說：“電視會讓人變傻的�！边@話雖然片面，但如果你讀書的興趣戰(zhàn)勝了電視的吸引，你的生命一定有厚度！我班的趙瑞楠同學愛讀書，寫作文有思想，有靈氣。后來有好多同學向她學習，也變得愛讀書了，受益匪淺。我曾經(jīng)推薦大家讀三類書：讀名人傳記幫助自己立志，讀文學名著陶冶自己的心靈，讀科普書籍培養(yǎng)創(chuàng)造能力。有位同學作文中的一句話讓我回味了幾天。他寫的是：有空的時候，我便到書中去尋找那“黃金屋”。雖然是句風趣話，但讓我看出了他讀書的興趣，有空時不是玩游戲看電視而是讀書。我看了非常高興。
三、做最好的自己。每個人的天賦不同，有人喜歡音樂，有人喜歡數(shù)學，有人喜愛文學，有人喜愛運動。你千萬不要拿別人手長處來比自己的短處。天生我材必有用。發(fā)現(xiàn)自己的潛能，把自己發(fā)展得最好，你就能獲得成功。
比如錢楠楠同學，他的語文水平原來并不高，但他努力學習，堅持寫好每一篇日記，終于發(fā)現(xiàn)了自己的能力，寫出了令人驚喜的作文。這樣的同學還有很多，再如許天文，他也有著豐富的想象力，只要堅持，他也能有很好的發(fā)展。著名校長蔡林森的女兒當年上初一的時候，連直徑為1厘米的硬幣周長是多少都不知道，但她的父親堅持讓她自主學習，遇到不會做的題目，讓她自己把教材看懂，之后再完成這些題目。別的老師看不下去，說：“蔡老師，您還是教教她吧。”
可蔡老師不答應，硬是讓女兒自己看懂再說。這樣堅持了一個學期，蔡老師的女兒便從班上的倒數(shù)第一名上升到了二十多名。緊持了三年，考上了縣里的重點高中。又堅持了三年考上了重點大學。因此，每個同學只要能夠堅持自主學習，做最好的自己，就會有進步，就會有出息。知識是學會的，是教不會的，同學們小學畢業(yè)了，暑假中就可以自學初中的知識，享受學習的樂趣。
學習的演講稿 篇8
大家好！
我演講的內(nèi)容是：如何學習更有效。
同學們，我們每天課業(yè)負擔較重是比較正常的。如何分配學習時間顯得尤為重要。
我認為主科中，語文是最難學習的科目。它分為基礎、閱讀、作文三項，知識面十分廣泛。在基礎題中，易錯的音、字等和需要背誦的課文及關(guān)聯(lián)詞語最容易答對。這類題主要考察對基礎知識的熟練掌握。判斷病句，語意連貫等稍有難度的題型要多做課外題，學會解題的方法。閱讀題中，小閱讀較為簡單，只要從文中摘錄信息即可。其余兩個閱讀要多加練習，增強理解能力，也要注意對平時課外音、字的積累。作文也要多積累好詞好句，寫字的速度需要快一些，最好多準備幾篇應考的優(yōu)秀作文。
數(shù)學題最為靈活。在平時練習中，不能死記硬背，要學會解題的思路。做題時也要認真仔細，各種公式必須背熟，它們對考試起著至關(guān)重要的作用。平時如果有不會的題，不能留到最后，要敢于發(fā)問，不能不懂裝懂。
英語注重對單詞、語法的掌握，練習冊也十分重要。要認真完成作業(yè)，背熟單詞、詞組，加強對筆記的復習。閱讀理解、首字母填空為課外題，要學以致用，讀懂文章，注意詞語的形式。
在平時的學習中，不擅長的科目要多用些精力，但其他課程也不能置之不理，否則會寸進尺退。
擅長的科目也要加緊學習，爭取更上一層樓。上課要積極思考，才能吸收更多。學習時勞逸結(jié)合，也會收到事半功倍的效果。每個人情況不同，學習方法也因人而異。但只要努力，又怎能沒有收獲？
祝大家成績進步！
謝謝大家！
學習的演講稿 篇9
孔子曰：“三人行，必有我?guī)熝伞！钡拇_是這樣，我身邊就有許多值得我學習的榜樣：同情弱者的賈翔、文靜細心的梁妍婷、自強不息的盧雨薇等等。但我認為最值得學習的人——李張弛，因為他看上去是那么陽光。
他是一個體魄強健、活潑開朗的好少年。
李張馳有四項班級之最：最高、最挺拔、最白皙，也最勇敢。校籃球隊主力隊員，曾為為我們班“三人男女混合籃球賽”取得年級第一立下汗馬功勞。班里誰提起，都會豎起大拇指。那是上學期“三人男女混合籃球賽”的總決賽——我們班對抗五一班。李張弛擔任前鋒，只見他如魚得水般運球，所向披靡般進球。我們都看得眼花繚亂，手掌都拍疼了。只要是他控制球，所有在場的同學都十分激動。一場下來，16比4，我們以絕對優(yōu)勢瀟灑的贏了，而16分當中他一個人竟然占了11分！他是我們心中未來的姚明。
他不但體格強健，球藝超群，而且是勤奮好學、追求上進。
從6歲開始，他就苦練書法，參加了全國名校之一——育英書法班的學習，至今已經(jīng)堅持練習了4年之久。無論刮風下雨，還是身體不適，都從不間斷。書法班的安老師評價他說：“他是書法班中響當當?shù)牡谝弧！边@里不僅指的是書寫水平，還有他的勤奮、好學、謙虛。至今，他每天中午都會自覺的堅持練習一張書法作品，有時甚至更多。每周二、周四的下午放學，都主動的去戶外參加書法班的粉筆字練習，一練就是一、兩個小時。我們班評比書法小能人，他回回都榜上有名。正是上述種種勤奮、好學的表現(xiàn)匯集到一起，他小小的年紀就有了二十多次全國書法大賽金獎、雙金獎（毛筆和鋼筆）。
常言說：字如其人。我們的李張馳同學雖然身懷絕技，但他從不盛氣凌人。他心地善良，多次去探望生病休學的盧雨薇；多次擔任班級中隊活動的主持人……
要論四好少年，李張弛當之無愧！
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