关于学习的演讲稿锦集8篇
演讲稿可以按照用途、性质等来划分，是演讲上一个重要的准备工作。在充满活力，日益开放的今天，演讲稿应用范围愈来愈广泛，在写之前，可以先参考范文，下面是小编收集整理的学习的演讲稿9篇，欢迎阅读与收藏。
学习的演讲稿 篇1
尊敬的各位老师，亲爱的同学们：
大家好！
同学们，我想大家应该都知道，对于我们学生来说最重要的事情就是学习了吧，我们是应该要努力的去学习的，只有努力的学习去提高的成绩，我们才能够学到更多的知识，才能够让自己得到成长。对于我们小学生来说，这一个阶段的学习并不是很难的，想要取得一个好的成绩是不难的，所以我们应该要努力的去学习，而不是把时间都花费在一些对我的成长没有帮助的事情上。
很多同学知道自己应该要努力，但就是控制不好自己的行为，或者是觉得时间还有很多，还可以再玩一会。在很多同学的眼中有很多的事情是比学习要重要一些的，所以就会为了这些事情耽误自己的学习。但我想说的是，现在这个阶段是我们打好基础的关键时刻，我们应该要在这个阶段为自己之后的学习打好基础。比如说学好基础的知识，比如说培养自己一个好的学习习惯，这些都是非常的重要的。
很多同学认为在小学阶段不需要那么的努力，这样的想法是很错误的。很多人在进初中之后跟别人的差距越来越大了，就是对待学习的'态度不同导致的。你现在觉得时间还多，不需要去努力，你之后就会一直这样觉得，你就会一直都不去努力的学习，等到时间来不及的时候才醒悟就已经晚了。所以在应该要学习的时候，我们还是要努力的去学习的。一些同学放学之后的第一件事情是打开电视，而一些同学放学后的第一件事情是去完成作业，这就是对待学习的态度不同。虽然现在成绩的差距并不是特别的明显的，但当我们进入初中之后，差距就会越来越大了。
所以我们是需要去改变自己对学习的态度的，我觉得只有不想学的人，是没有学不好的人的。当你真正的下定决心想要好好学习之后，你是一定能够学好的，学不好只是你不想学的一个借口罢了。别人之所以能够有那么好的成绩，是因为他们对待学习是非常的认真的，所以尽管大家休息的时间都是一样的，但成绩还是会有差距。所以同学们，我们应该要认真的去学习了，用一个好的态度去学习，不仅能够提高效率，也能够让自己学到一些知识。从现在开始认真、努力的去学习吧，你会有很多的收获的。
谢谢大家！
学习的演讲稿 篇2
敬爱的老师，亲爱的同学们：
大家好！
我现在已经是一名五年级的小学生了。虽然我的作文写的不是非常好，但我也有几种好一点的方法，让我的作文语句优美，我来给大家分享一下我的这个方法。
我喜欢读书，不管什么样的书我都爱读。但我不爱读那些漫画书，我提议大家也不要读漫画书。因为它只会让我们的学习分心。我建议大家也不要读作文书，不要刻意的去模仿作文书里面的内容，只会让我们的写作变得被动，失去独立思考的能力。我从来也不模仿作文书上的文章，就算再好也不模仿，始终坚持自己独立思考，写自己的话。我的方法是建议大家，多买一些关于童话故事的书、抒情散文的书，还有一些励志故事的书。当然了，哲理故事的书也要多看。读多了这些书，一定会帮你提高写作水平的。
我喜欢别人对我的作文提出意见。每次写完作文，我都会把自己的`作文拿去让比我写得更好的同学看，请他们给指点一下，就算是遭受了拒绝，我也会主动请教的。哪怕一个错别字，一个错误的标点，我都会去认真的推敲修改，直到改的自己认为比较好的时候，才抄在作文本上。
还要多仔细的去观察身边的事物，每一个东西每一件事情，其实都是写作的素材，我们要认真的观察和积累写作的素材，这样写起文章来，素材就会源源不断的涌现出来。
这就是我写好作文的一点感受和方法。我要继续努力，把我的作文写得更好。我也希望我的这一点感受，能带给大家一点儿启发。
学习的演讲稿 篇3
尊敬的老师、亲爱的同学们：
大家早上好！
非常荣幸能有今天这样的机会与大家分享我在学习上的一些感悟。
我的第一点感悟就是大凡学习成绩出众的同学，都是“三高”。这里的“三高”当然不是高血压、高血脂、高血糖，而是上课效率高、作业质量高、复习水平高。实现“三高”，一要刻苦用功，二要讲究学习方法，两者不可或缺。因此，你想要有出众的成绩，不光要“勤为径、苦作舟”，踏踏实实地学习，更要摸索出适合自己的一套学习方法。
我的第二点感悟是：适当学习一些大学教科书上的知识对学习颇有好处。大学书本往往能把高中的一些知识点讲深讲透，能讲清许多枯燥复杂问题的原理。我在高中甚至初中的假期时就会找一些数理化方面的经典大学教科书进行自学。这样的自学可以加深对高中知识点特别是难点与要点的理解。如果高中学习是地球online的主线任务，那么学习大学知识就好比开挂。我在高中阶段的前五个学期有将近一个学期的时间因参加信息、数学、物理、化学等竞赛而没有正常听课，有超过一半的'晚自修时间因参加这些竞赛班和德语兴趣班而无法在教室里正常做作业或复习，还有很多时间我都呆在学校机房里钻研编程，但我的成绩一直还不错，不但在竞赛上取得了一系列成绩，平常的考试成绩也始终名列前茅，这与我超前学习大学有关学科知识有很大关系。
我的第三点感悟就是参加学科竞赛可以提高学习能力。竞赛知识的难度往往比平时课堂上的难度更大，综合性更强，不但可以锻炼主动学习、刻苦钻研、勇于探索的良好学习习惯，而且学了难点、刷了难题之后，回过头来听平常的课，做平常的题，就会发现平常的题好像变成了小学生的题一样，原来的难点与要点也更容易理解和掌握了。不过在此必须提醒大家，参加竞赛必须要有兴趣、热情和毅力，否则到头来可能只是空耗时间。
我的第四点，也是最后一点感悟，就是多与同学们交流切磋、多刷其他同学不会做的难题也是提高成绩的重要方法。同学和你交流的内容往往是学习的重点与难点，向你请教的题目通常是难度高、综合性强的题目，积极参与交流，帮助同学解答难题，就相当于同学们为你挑选题目啦。在进入二轮复习前我刷的题不多，也几乎不看教辅材料（当然这算不上什么好习惯），我做的大都是同学们有疑问、难度比较大的题，在帮同学解题的过程中很自然地就刷了一道道好题。正是这样，我才能战胜某些刷题比我多好几倍的学霸们。
以上是我总结了学习上成功与失败两方面的经验教训得到的一些拙见。可能有些同学会觉得我在扯淡。的确，每个人都有自己的观点，我的不一定适合大家，大家也可能并不赞同，只求能对同学们有所启发。
最后，预祝大家在本周的期中考试中取得好成绩，特别祝愿与我一同奋斗高考的同学们能更上一层楼！
谢谢大家！
学习的演讲稿 篇4
大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天我给带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天人工智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来解释，那么首先人类对人工智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。
第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜索来研究人工智能，比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。那么他们有一个很强的假设，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发现这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大家又有一部分人着力于研究能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算法被研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。
人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的，我们确实可以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。
紧接着的阶段是，知识就是力量，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不同的媒体我们会获得很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，我们就可以赢得像这样一个电视大赛中的人机对战。
这个之后，刚刚芮勇博士也深入的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处，其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一个数据，同样就可以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。
这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来只能解决一些玩具型的问题，非常小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind，把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得很多强化学习所需要突破的瓶颈，就是状态的个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的游戏，这个游戏的影像是输入端，输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确，到最后会获得一个反馈，这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破。
我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。
包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从60年代到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的这种努力并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的某种结合，比方说多一点搜索，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学习，可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是对人类有用的。
这里我要特别提到一点，我们并不是找到了最后的目标，这也是在不同的人工智能、强化学习，等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我学习，至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子，中文是永动机器学习，就是说这个机器不断的在网上爬一些网页，在每个网页里面都学到一些知识，把这些知识综合起来，变成几千万条知识，这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到上是随着时间，知识量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了，因为知识会自我矛盾。这个时候就需要人进来进行一部分的调节，把一部分不正确的知识去掉，让它继续能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象，就是自我偏差，这种偏差就可以体现在这种统计学的一个重要的概念，就是我们获得的数据也许是一个有偏数据，我们可能建了一个模型，对大部分的数据都有用，但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例，如何来处理我们训练数据和应用数据之间的偏差，这个是我们下一步要研究的内容。
一个非常有希望的技术叫做迁移学习，比方说这个是在深度学习的模型上，在上面这一部分是一个领域已经训练好的模型。那么在一个新的领域，如果这两个领域之间有某种联系、某种相似性的话，我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习，你只需要一小部分。我们之所以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来，我们人有这种能力，但是我们在做这种数据迁移的过程中，我们一定要牢记把这种有偏的数据偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的知识迁移，比方说我们可以让一个计算机来读很多文字，这样的一个计算机去识别图像，应该比没有读这些文字，直接去学习图像来的要容易。这个就更像我们人类的学习。这种学习也离不开从下到上，从粗到细这样的一种特征的选择。
所以我们又得到另外一个概念，就是特征工程。深度学习给我们的一个有力的工具是能够自动的进行不同层次，进行大规模的新特征的抽取和特征的制造。那么这种特征在搜索引擎、广告系统上面，可以达到万亿级，也就是说这个已经完全不是人类所可以控制的级别了。那么智能在这样的级别上才可以产生。
但是现在人工智能仍然有一些困境，比方说如何能够让人工智能来深层的理解文字，有一个著名的类似于图灵测试的比赛，深层次理解文字，这个是在自然语言上问一些有歧异的问题，计算机如果要能正确的回答这个问题，那个模型不仅仅理解这些文字，而且要理解深层的背景文字，要理解周边的文字，有很多文化在里面，如何能达到这一点?也是我们需要解决的。
同时深度模型还可以把它反转，成为一种生成膜型。它不仅可以去对数据做一个决策，它还可以自己产生数据，可以产生新的数据。比方说这个是Google的一些研究员把一个深层模型里面的感知最深刻的那些图像给描述出来，结果是这样的，就非常有趣的生成膜型。
刚刚讲的'不同数字格式之间，文字和图像之间，如果在深层实际上它们的区别已经消失了。那这样我们就可以对图像去问文字的问题，甚至对文字去问图像的问题。这样数据的形式也就不重要了。
如果我们达到了迁移学习的要点，我们想问下一步是不是可以把所有人类经历过的这些学习的任务给沿着时间轴串起来，能够让机器向人一样的，它的学习能力，它的智能在不断的增长，随着时间。那么它所需要学习的努力程度，样本数也是逐渐减少的。这个也是我们在努力的一个方向。
另外最近发表了一篇文章也说明了迁移学习的重要性。这个文章叫做bayesianprogram learning，这是从一个例子就能学会，我们知道深度学习是千万个例子的。实际上它用了我们过去没有涉及到的概念，就叫做结构，如果我们了解了一个问题的结构，那么这个结构的一个具体的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是参数、统计，这一部分我们实际上可以通过迁移学习来学习。也就是说整个这个圆就圆满了，就是一个闭环了。
同时人工智能的应用也不仅仅是在图像方面，这里的一个例子是亚马逊的仓储机器人。亚马逊的仓储机器人是在一个很大的空间，这些机器人会把这些货架，每个货架上面都有不同的货品，把这些货架偷到工人的面前，让工人从货架上面拿所需的货品到箱子里面，然后快递给客户。为什么是这样呢?因为现在的机器人技术在选择，从货架上选择物体还远远不如人的熟练程度，但是它在路径规划，在机械的启动、抬起、放下已经超过人了。所以亚马逊的就很聪明的把机器的优点和人的优点结合在一起，变成一个新的商业模式。如果过去建一个仓储在支持这个城市亚马逊所有的物流的话，需要三个月时间，他用了这个把所有的传送带拆掉，变成机器人以后只用三天时间，这个收益是非常巨大的，也就是我们可以借鉴，可以拓展的一个经验。
下面要讲的，不仅在机器人，在图像识别，实际上在我们的生活当中，人工智能已经深入了。这里举的一个例子是我和我的一个学生戴文渊，建的一个公司，第四范式，这个公司可以让过去在金融领域只能由人来服务重要的客户，由人工智能来把这个能力拓展到几千万人，让每个人都享受到优质的金融服务。这是一个非常大的工程。它背后的技术就是机器学习，我们所熟知的深度学习、知识学习、强化学习。
最后我要说几点，我们看到这么多人工智能的努力，人工智能的有失败的时候，有成功的时候，我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能的成功离不开高质量的大数据，但是并不是未来的人工智能的成功一定需要大数据。那么我们下面要问是不是在未来有小数据也可以让人工智能成功，这就是今天我觉得在大学里面应该做的一个研究，在工业上大家还在开疆拓土，利用大数据的优势在发现新的应用利于。
第二个，就是要培养出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法，这个也是我们今天在大学里面需要努力的一个方向。当然这些都离不开计算能力。
所以从这几点上来看人工智能的努力也不是像有些人说的，今天的人工智能的发展完全在工业，人工智能的发展也应该一部分依靠大学，一部分依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的培养，小数据的研究。那么大数据的开疆拓土更多的应用，和更多的计算能力，确实来自于工业。所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。
最后我要说一点，就是说我们应该说已经了解很多深度学习了，这个可以作为我们昨天的一个成就。那么今天我们在刚刚开始去获得强化学习的一个红利，那么这个可能还不是在很多的领域得到应用的，但是我要告诉大家的是，强化学习比大家想象的要更有用，比方说它不仅仅是在围棋或者是在计算机游戏上。在金融，在我们日常生活当中，甚至在教育上，机器人的规划都离不开强化学习。那么这些应该说都是富人的游戏，也就是说只有富人才能有这么多的大数据，有这么多的计算量去支持深度学习和强化学习这样的实际应用。那么我们明天要看到的应该是迁移学习，因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面，使得千千万万的人都能够受益，也就是说人人都能享受人工智能带来的红利。我今天讲到这儿，谢谢大家。
学习的演讲稿 篇5
亲爱的同学们：
你们好！
在前面的几次考试中，我都获得了不错的成绩，这一切首先要归功于我的努力，当然学习方式也是非常重要的。接下来我给各位介绍一下我的学习经验。
第一我觉得要想学习好先得对学习感兴趣。俗话说：“兴趣就是最好的老师。”有了兴趣才会对学习有动力，自然会越学越好。第二，要想搞好学习，必须掌握好正确的学习方法，学会融会贯通，举一反三，这才是最重要的。在学习当中，我们的脑子里必须有三个字——“为什么”！牛顿被树上掉下来的苹果砸到，他问了个“为什么”，于是他发现了万有引力；瓦特看到开水后，壶盖跳了起来，他问了个“为什么”，于是他发明了蒸汽机……，所以说聪明的人懂得说；智慧的人懂得听；高明的人懂得问。最后就是一定要勤奋，这是最重要的，
连爱迪生都说“天才需要百分之九十九的汗水”。
也许上面我说的很抽象，具体下来就是上课要认真听课，注意要多独立思考，不懂就要问，要锻炼自己的思维能力。要认真细致地做好老师布置的作业，决不能马虎。还有的是，要做好笔记，课前最好预习，先对课文有初步的了解，这对于接下来的`课能更容易地吸收。课后也要进行复习，巩固好老师所讲的知识，打下坚实的基础。古人曾曰：“温故而知新，可以为师矣。”不也是这道理吗？最好要注意劳逸结合。只顾着死读书是没有用的，要让脑子适当地放松一下才行，比如打打球，听听音乐，看看电视新闻等。
以上这些是我个人的学习体会。毕竟学习是因人而异的。但我相信一分耕耘自有一分收获，付出汗水才会收获硕果的！我也会加倍努力，争取在下一次考试中成绩更上一层楼。
最后我想说“你再强也不要和别人比，你再弱也要和自己比，你挑战过了自己，把以前的自己比下去了，你就会收获比别人强。”
我的演讲完毕，谢谢大家！
学习的演讲稿 篇6
1。勤奋出不了天才
听了这句话大家就奇怪了：不是总说勤奋出天才吗 连爱迪生都说“天才是百分之九十九的汗水加百分之一的灵感。”
其实大家都被爱迪生的这“半句话”误导了！这样的结果只能是忙碌一生，而毫无意义。爱迪生的这句话后面还有，那就是：“但那百分之一的灵感比那百分之九十九的汗水更重要。”
成就天才如此，学习亦是如此。我们只有将自己的学习运用于学习之中，才能驾驶好学习这条大船，在知识的海洋里乘风破浪。至于学习的灵感从哪来，那就得靠大家在自己的学习过程中慢慢酝酿了……
但大家要记住一点：勤奋出不了天才，但天才必须得勤奋。
2。聪明的人懂得说；智慧的人懂得听；高明的人懂得问。 在学习中，你的脑子里首先得进三个字————为什么！牛顿被树上掉下来的苹果砸到，他问了个 “为什么”，于是他发现了万有引力；枷利略在听说了铁球落地快慢由其质量决定后， 他问了个“为什么”，于是他发明了“两个铁球同时落地”。瓦特看到开水后，壶盖跳了起来， 他问了个“为什么”，于是他发明了蒸汽机……聪明的人懂得说；智慧的人懂得听；高明的人懂得问。
会问的人，往往收获最大。
3。你再强也不要和别人比，你再弱也要和自己比，你挑战过了自己，把以前的`自己比下去了，你就会收获比别人强。
“没有比较就没有鉴别，那是局外人的看法；我们是局内人，聪明点儿，挑战赢了自己，别人也不在话下。此乃“比”的哲思也。
4。将分数排在“第一位”—————倒数第一位
许多同学都把分数视为自己的命根，这样做的结果往往是伤精劳神，并患上“拒考症”，自负者向自卑前进， 自卑者更进一步。这样只会埋没一批又一批的人才。 有一位德国人对我们中国人说：“你们学生的书比我们多，考试成绩比我们好，但你们还是要买我们的技术我们的产品。”
如果我们学习是为了成绩，那学习就丧失了它的本来意义。我们学习就是在我们的成长作一个铺垫，他教我们的是学习知识的方法，让我们掌握所学的内容，而不是 “死读书”，只为成绩单的好看。考试只是一个过程，掌握知识的多少是我们自己的问题，分数并不代表一切，毕竟“人有失分，马有失蹄。”
将分数踩在脚下，认真学习你所学的知识。
掌握才是王道……
学习的演讲稿 篇7
老师们，同学们：
早上好。
今天晨会演讲主题为：勤奋学习。
勤奋学习是我们可做又必做的事。
十几岁的我们精力旺盛却能力不全面。因此我们都开始期望自己有所作为，却又无处可为。
那么，勤奋学习吧。
大家都说中国的学习是应试教学，学而时测验，并不快乐。而死的知识于生活的用处又是寥寥，总有些不甘死读。然而我却认为，在此过程中，我们也在获取一种深入思考的能力，使我们看事物不只停留在表层，更全面而且深入；我们获得一种可以吃苦的毅力，使我们不懈怠于当天的各种事务，总是越做越顺；我们获得了一种不气不馁的心理素质，面对困难也能乐观渡过。还有我们的责任心，我们的判断力等等，我们在获得一种更为健全的人格和精神世界，这是我们学习十多年，却可受益几十年的财富。
有大学问的人和没有墨水气味的人，眼睛的光是不同的。有大学问的人眼睛深邃，心灵透出智慧。他们必定用这样的眼睛，看到更远，辟出更先进的道路，使自己的勤奋学习有所回应，给十六七岁企望有所作为的`我们划下路标。
记得上学期的一位学长曾经说过非常感谢在学军养成勤奋学习的习惯，这是他一生的财富。我们的历届学长，都曾不懈努力，勤奋学习，为社会做出贡献。着也是我们想要做的，应该努力的方向。
自小我们便在学。我们学会呼吸。我们学会爬。我们学会说话了。我们开始学习走路。我们一步一步，坚强又努力。我们从一个初生的小动物，变成今日个个自恃聪明且有些小才的学生。我们已经努力这么多年，一刻不停地用学习让自己更为优秀。这些必做之事，勤奋地学习，只会做的比别人更快更好。都是要做，何不尽己所能呢？
中国有了火药，西方有了枪炮。他们勤奋学习，我们停滞不前，于是有了耻辱的被侵略；我们愤怒地指控别人，却不究其根本。有时我们一天的懒散浪费，导致脑中一扇大门关闭我们却不为所知。
周恩来要报国，于是勤奋学习，有所成就。我们志向多多，却很少着手运用眼前时光。
我们确是任重而道远。在众人的期望或是自己梦想的光点之中，勤奋学习。紧跟而至的不是卓越的成就，而是我们每天的成长当中，坚实簇新的进步。
学习的演讲稿 篇8
大家好，我叫宋##，我讲话的题目是《我是怎样学习的》。我认为一名优秀的学生，首先应该做到成绩优异。下面就是我的一点感受，与大家共享。
第一：上课认真听讲。上课千万不要走神，即使都会也不能大意，可以听听老师的讲解跟你的理解有什么不同，加深印象，更重要的是养成认真听课一丝不苟的好习惯。我在上课的时候，总是认真地把眼睛和所有注意力集中在老师身上，认真听、认真想、积极回答问题。若是还听不懂就课下问老师，一定要完全弄懂为止。
第二：做好课下复习，课堂听懂的内容课下要及时复习，多做课外练习，否则马上就会忘记，而且，复习的同时还会让你对知识有一个更深的理解。课下，我会把爸爸给我买的练习做一做，把不会的找出来问爸爸妈妈，可爸爸妈妈很少告诉我答案，所以我就自己去思考，因为学而不思则罔，思而不学则殆嘛，所以我努力做到学和思结合起来。当我独立思考出答案来的时候，那高兴劲就甭提了！如果不做练习，学会的知识很快就会烟消云烟了，那样多可惜！
第三：要多读书，而且要读好书。书籍是人类进步的阶梯，读好书不仅能学到很多的好词好句，为以后的写作打好基础，而且，好书还有教育意义，像简·爱，我学习到了简·爱那种坚强不屈、独立自强、能吃苦耐劳的精神。妈妈给我买了一个词语积累本，当我遇到好的成语就赶紧把他们记下来，并且经常看看，这样以后用的时候就很自如了，也就是未雨绸缪的道理，这样就不会出现书到用时方恨少了！
第四：善 于做小老师。当我读到一篇有意义的文章时，我总是当小老师，妈妈当我的学生，我会耐心的讲述给妈妈听，而且我讲完后还要提问题，看看我的“学生”妈妈是不是认真听了。在当小老师的时候，我会更加明白故事的.含义，而且也体会到当老师是多么的自豪！
第五：要勤学好问。知之为知之，不知为不知，圣人孔子能虚心向小孩请教，何况我们呢？三人行，必有我师。当我遇到不会的问题时，我会请教学习好的同学，请教老师，或者查阅词典或字典，或者上网查阅。我们班的许畅同学写字特别好，所以我一有空就到她面前看她写字，学到了她的顿笔，字的间架结构，还有字的钢劲有力。
第六：珍惜时间。没有时间，什么都是空谈，抛弃时间的人，时间也抛弃他，孔子教育他的弟子：逝者如斯夫，不舍昼夜。我每天都是定点起床，洗刷完毕就读英语，中午爸爸做饭的时候我就练练字积累词语什么的，晚上我也定点上床看书，然后睡觉，只有休息好了才能保证第二天的学习效率。
我的演讲到此结束，希望能为您带来一点点的收获，并恳请大家提出宝贵意见！谢谢大家！
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