实训心得体会篇1

转眼间我的实习生涯已经进行了一个月的时间。一个月前我带着对教师职业的神秘感，踌躇满志地来到沧州市第五中学，经过这几个月的实习，我终于尝到了当老师的酸甜苦辣，并学到了不少东西。我在这一个学期学到的东西比我大学三年学到的东西还要多。我们在大学校园里虽然学习了专业课知识、美术教学法和班主任工作等方面的知识，但那毕竟都是纸上谈兵，我们学习的最终目的就是要学以致用，做一名合格的教师，而在这次的实习过程中，我们所学的知识终于得到了实践。回顾这段时间的实习工作，既忙碌，又充实，有许多值得总结和反思的地方。

作为一名实习美术教师，虽然平时觉得我们没有主课老师那么忙碌，但自己实践起来觉得并非想象中的容易。在实习开始的第一周，我便进行了教育见习，主要是到各个班级去听老师的课。开始，我都不知道怎么听课，不知道从什么方面着手，只是按步就班地把老师上课的内容给抄下来，就像回到了当初的高中时候的学习。每个老师都有自己的上课风格，不知道如何去评价。后来和老师交流，发现原来听课要这样听，要听老师如何突破本节课的重难点，要听老师上课的语言，要听老师的问题设置，也要看学生听课的一个状态以及老师的状态。课堂不是老师在上面的表演，而是学生和老师一种互动，一种知识火花的碰撞。

在整个实习过程中，教学工作是最为关键的一个环节，也是这次实习的中心点。在结束了一周的见习后，自然步入了教学工作中，指导老师要求我在上课前，必须有一份详细的教案和几次试讲，这样成功之后，才可以正式步入讲台。所以，教学的第一步，就是备课。为了备好一堂课，我一般都会查阅大量有关的信息，并借鉴一些教案中好的闪光点，比如问题情境的设置，学生的提问，如何突破这节课的重难点以及板书的设计。至于试讲，是一个让自己更加熟练教案和教学语言的过程，只有全面了解了课本知识和熟悉了教案，我们才能在课堂上更好地导入，更好地讲授知识点，更好地加强与学生的互动，这样才能活跃课堂气氛，调动学生上课的积极性，当然教学过程也是一个由生到熟的过程，对于完全没有教学经验的我来讲，肯定会存在这样或那样的不足与缺点。比如我上的第一节课，我就发现了自己的缺点，比如板书设计过于凌乱，上课衔接不到位，语言不够生动与学生的互动很少等。上一堂课容易，上一堂好课很难，这是我实习最深的体会。

上好一节课，不仅要求老师有一个过硬的基本功，包括普通话的标准，教案的熟悉，粉笔字的整洁，而且更重要的是，让学生参与到这堂课，发散他们的思维，培养学习的兴趣，不是简单的传授知识，而是要让学生明白这个道理，然后自主去学习。所以，在上课的时候，我都会强调，不要认为老师讲的都是对的，要抱着怀疑的态度来学习，有不懂的可以跟老师讲，我讲的不对的，你们可以再去查阅资料，务必真正弄懂这个问题。还有就是上课要适当讲究一些方法，比如学生注意力分散的时候，我们可以想办法来吸引学生的注意力，有时穿插一两个幽默小笑话，这样做既活跃了课堂气氛，然后马上又可以进入到课堂中来。经过这几个月的实习时间，美术是最富有情趣的学科，也是一门艺术课。

实训心得体会篇2

本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。

SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。

关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体

均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。

然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用Bonferroni(LSD)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，PostHoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，

直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。

接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适的数据资料；

接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用SPSS来操作，要用AMOS，用起来也很方便。

最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。

这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。

实训心得体会篇3

本次实训中，我在中汽研的智能业务本部网联技术研究部担任实习信息安全研发工程师。我从零开始学习了WEB安全和渗透测试相关知识，由于没有其他同学报我们部门，因此我在两名企业老师的指导下一个人完成了所有的实训任务。在此过程中，我遇到了各种各样的困难，最后在老师的帮助下得以解决。这样的方式也让我更好地锻炼到了与老师沟通的能力，体验了一波了2对1指导的实训，也让我体会到在遇到困难时，多查、多问、多实践，方法总会比困难多。

除此之外，我还担任中汽研的实训负责人，需要每天加班收集和整理大家的实训日报，以及在最后帮大家检查和提交实训报告，并制作最后的实训推送。在两个月的工作中，我充分锻炼了自己的沟通能力、提高了工作效率。我相信通过本次实训的磨练，在以后的工作中，无论是从事技术岗，还是行政岗，我都能具备对应的工作能力，努力提升自己的综合能力。

实训心得体会篇4

不知不觉我已经在律所实习三周，在这短暂的实习期中我主要负责整理卷宗等文书工作。刚进律所时我对很多事情都不熟悉，但有许多热心的同事为我答疑解惑；有一些律师长辈在百忙之中与我交流案情和经验，让我十分感激。作为短期的实习生，虽然不能接触到正在办理中的专业的法律事务，但在整理卷宗的时候我们可以看到案件的司法处理流程和一些案例中法律的适用、发现一些课堂上接触不到的实际问题，也算是有所裨益。

整理卷宗看似枯燥，却是每一位律师入门都必须熟悉的工作。我认为其中整理证据是最能够快速了解案情的一项步骤。此外，我们也需要根据接案笔录、裁定书、判决书中的内容了解案件的大致情况，再按图索骥般将相关联的证据筛选出来排序……如此下来，有种身临其境侦破案件的感觉。

我认为律师的工作和侦探有些异曲同工，都是需要“证明”一些事情。侦探是将证据与真相关联，律师是将证据与法律关联。正如陀思妥耶夫斯基在《罪与罚》中所说：“一百个疑点绝不能构成一件证据”。每一份证据都有它所要证明的事实，不得混淆是非。实事求是，是司法工作的原则。

在实习中，我整理了一份从仲裁到二审，前后开了三次庭的案子。在实际情况不变的情况下，前后的审理人员在裁决中对相关诉求的审理都有所差异。即使最后审理的结果都一样，但这也表明了，证据事实相同的情况下，代理词、辩护词的表达不同也会造成理解上的差异——律师是一门需要话术的职业。如何做到让论据更有说服力，更能维护己方利益，律师不仅要有搜集证据并联系法条的能力，也需要有很强的语言功底。这对于不善言辞的我来说是非常需要学习和磨练的一项技能。

同样，败诉也并不偶然，败诉也许并不是哪一方事实上做错了或违法了，还可能是因为援引证据和法条不够精准完善，不能更好地令法官信服。证据有三性——真实性、合法性、关联性，有时候并不是所有的证据都要用，有时候也并不是所有的法条都能够适用。在做出决策之前，我们还要考虑到对方律师会用什么论据，避免做出对己方不利的行为。总而言之，辩护是一场博弈，知己知彼，才能更好的维护己方权利。在整理卷宗这样看似简单实则大有门道的工作中，我对律师这项职业有了更深刻的了解。

令我感慨的是，在卷宗中我也发现，现在的群众很多都具有一定的法律常识。大家会在权益受损的时候主动寻求法律帮助而非坐以待毙，这也是我国普法教育日趋完善、法治化进程推进的一个体现。但更多时候，群众也会因为对法律认知不完善、诉讼经验匮乏而先行做出不利自己权益的行为。所以当面临重要合同签订、维权申诉等等法律事务时，普通老百姓更应该寻求专业律师的帮助，将维权意识与律师的专业能力结合，才能更好地实现自己合法维权的目的。

实习的时间虽然短暂，但我受益匪浅。在此，非常感谢正帆律师事务所的各位长辈同事们的帮助和指点。各位前辈律师拥有出色的业务素质和对法律坚定维护的信念，这些都是非常值得我去学习的。同样，我也真诚地祝愿大家工作顺利，蒸蒸日上！

实训心得体会篇5

为期两周的实训就这样结束了，这两周让我收获了不少。本次实训主要有两个项目：自动送料装车控制系统的设计和应用plc实现机床液压及主轴控制的设计，安装与调试。当然其中还学习了画图等一些与自己专业关联的知识。

我们组分工比较明确，夏刚主要负责编程，李家祺主要负责画图，杨尔刚主要负责做报告，我主要是做PPT。总的来说我们组比较好的完成了既定任务。每个人都很好的完成了自己的任务，还都不时去帮助组员弄清楚一些问题。

实训让我了解了plc梯形图、指令表、外部接线图有了更好的了解，也让我更加了解了关于PLC设计原理。有很多设计理念来源于实际，从中找出最适合的设计方法。本次实训脱离不了集体的力量，遇到问题和同学互相讨论交流。多和同学讨论。我们在做实训项目的过程中要不停的讨论问题，这样，我们组员可以尽可能的统一思想，这样就不会使在做的过程中没有方向，并且这样也是为了方便最后设计和在一起。讨论不仅是一些思想的问题，还可以深入的讨论一些技术上的问题，这样可以使自己的处理问题要快一些，少走弯路。多改变自己设计的方法，在设计的过程中最好要不停的改善自己解决问题的方法，这样可以方便自己解决问题

总之，这次实训对我真的很有好处，给我弥补了很多我欠缺的知识，像电动机的星、三角的连接方式。在今后的学习过程中，要更加努力的学习自己的专业知识，多多与同学和老师交流，相信不久的将来可以有点成绩。