如何指导小学生作文

如何指导小学生作文 2010年04月17日  如何指导 发布:马忠林  时间:2009-10-29 15:53:30  来源:宁夏灵武教育信息网  点击:536 讨论:0 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;}如何指导   是其主体——学生的意识活动的产物,不管是现实生活的记实叙事,还是议论抒情,从根本上说都只能来源于生活外部和内部的刺激,才能激发倾吐的欲望,写作的动机和创造性表达的热情,获得持久的动力。而浓厚的兴趣,却是的一种良性的、有力的刺激和动力的源泉。要积极发展学生的兴趣,首先就必须探究当前学生兴趣,分析其原因,主要有以下几个方面:   一、获取材料的知觉过程不健全   在我们班一次习作课上,我让学生观察带来的布娃娃和小动物玩具,抓住它们各自的特点,考虑它们之间的相互联系,编童话故事。学生观察后如果用话言来表达时,出现过于直白、层次不清、单一形态认识,事物是怎样通过知觉——信息进入大脑的门户,成为材料,走进美丽的童话故事的呢?   二、目标过高,学生情绪受挫   教学离不开知识,认识水平这一基础,两者之间是同步发展,   循序渐进的整体。目前还有不少教师对教学的目的不够明确,常   追随考试这根指挥棒,讲求“近期效益”,教学超纲,拔高的现象极普遍。像我们三年级就要求命题,高年级则要求“面面俱到”。在教学指导中,产生了盲目、偏高、偏难及对学生习作评估要求过高等现象,使学生觉得写作“高不可攀”。   三、封闭式教学,脱离学生实际生活   许多教师在教学中,仿袭用旧有的封闭的教学模式,大多侧重于命题的指导,重形式,轻内容,习惯于教师,学生写,导致学生“举一”有余, “成为无源之水,毫无生活气息和儿童情趣,这样状态导致学生产生僵化的思想模式和机械的思维定势,当然谈不上的兴趣。教学应该以人为本,开放形式,采取规定范围的自己命题的方式进行,充分发挥学生主动性。   四、不作及时鼓励,学生丧失信心   学生学习写作有一定的艰苦性,但是一旦发生兴趣时,就会“乐此不疲”,愉快地学习,这样才能产生主动性和积极性,才能找到的金钥匙。如果教师对学生的习作求全责备,或用命令的方式去禁止或不屑一顾地去挖苦讥讽,使学生觉得无法用自己的理解和想象来表达自己的情感和欲望,多次消极的体验就会发展为对的怨恨,原先掌握的一些技能也会自行消退。特别是一些水平稍差的学生,他们对本身就存在畏惧心理,教师若再不给他们信心,就更是雪上加霜,产生一种反抗的心理和一蹶不振的自卑感。   五、缺少反馈交流,不能调动学生写作积极性   学生每次,只要一写完,上交给老师,似乎就是任务完成了,不管它好还是不好,自己不会再去修改,大部分教师对交上来的也只是打个成绩,大概地写几句,发还给学生,就算是一次教学结束了。学生面对的单一读者——教师,得到的反馈不仅仅是一个分数和一些模棱两可的,当然提不起的的兴趣,每次的教学也不可能收到较好的效果。上述这些原因,我们在教学中,要采取一些相应措施.
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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