有娃的学,無娃的存,娃大的轉

本篇博客详细阐述了12-18岁青少年成长过程中,父母如何通过尊重来培养他们的独立性、责任感和正确价值观。包括在学业、思想引导、平台搭建、榜样作用等方面的具体方法,强调了平等对话和正面激励的重要性。

(一)一个孩子0-18岁的成长历程分三个不同阶段,在三个不同阶段父母扮演应不同的角色。

切记:一个孩子造型容易,改型难!

(二)0-6岁,爱等于陪伴

1、智力的塑造:

0-6岁智力发育最快,50%的智力在4岁前形成。
聪明不是脑细胞有多少,而是脑细胞间的连接有多少。。。
在某方面刺激多,脑神经元较粗,在某方面的智力就发达。。。

2、情感培养:
左脑发达:逻辑思维。
右脑发达:创造性思维,想象力。

完整的情感才有完整的人格:不要约束太多。。。
陪他玩,让他赢
(每赢一次都增加他的自信)。。。

3、性格的造型:
建立概念,知对错
(6岁之后千万不能动手),把教育放在故事里,少讲道理。
习惯于有求必应,必致骄横无礼;
习惯于有求无应,必致自卑消极。
孩子的自信和自尊最重要!


(三)6-12岁,爱等于教练


孩子拥有第二个世界了:学校!
进入群体社会,他感受到群体的力量。表扬或批评都起到暗示教育的作用。
在语言和行为上传递爱的信息:爱是最伟大的动力。。。
假如他能感受到爱的阳光和雨露,小树苗就茁壮成长。。。
教练正面暗示的力量很重要:
你怎样评价孩子,孩子就会变成怎样;你希望孩子变成怎样,就怎样评价孩子。
始终传递正思维,正语言,正能量。

1、自信养成:
跟着孩子的兴趣走,不是为了让他成名成家。
拇指教育,而不用食指教育!
18岁前要完成2万次的肯定。
赞美一定要及时、当面。。
批评要在宽松中严肃。。。

三明治教育:
缺点夹在优点中讲,批评夹在希望中讲(肯定--但是--相信)。
做错了,错在哪里?
改掉一次错,就会越来越好了。。。

2、习惯养成:
重视细节,所有得到都要经过自己的努力,对自己诚实。

3、奖励和惩罚:
关注他的喜好,等到该奖励的时候给他,让他因肯定而感动。
不当众训斥,保护好他的自尊。
孩子即使做错事,让你生气,也要把事情和爱分开,你犯错,应批评和惩罚,但惩罚不是为了发泄不满,而是为了教育,为了爱。
每一次的教育都与爱连接在一起。。。

4、责任养成:
独立或依赖都是培养出来的,自己的事情自己做,认真做,做完整。
代替他做,无法代替一生,教会他做,他可受用一生。。

5、玩与学:
兴趣是最好的老师。
好好玩,才能好好学。


(四)12-18岁,爱等于尊重

他正走在一条以自我为中心的路上。
我长大了,要求平等了。
你跟朋友怎么说话,就跟孩子怎么说话。

1、家长和老师:
别把老师的话当圣旨。
让老师用欣赏的眼光看孩子:孩子哪些地方有进步?
所有的孩子都怕老师告黑状。
让孩子喜欢老师很重要。

2、学业和成绩:
孩子的心理健康比学习成绩更重要。
一时的成绩,不能代表一生的成败,不断的成长,才能造就一生的成就。
千万不要因为成绩差而让孩子产生歉疚感、负罪感。

3、给思想:
成为什么样的人?
成为正直的人,
善良的人,
成为有故事的人,
成为对家庭有贡献的人,
成为对社会有贡献的人,
赢得别人尊重的人。。。
未来要成为一个领导人,能三吃亏:
出钱的时候吃亏,
出力的时候吃亏,
讲话要舍得吃亏。

4、给平台:
鼓励去图书馆,培养阅读的习惯。
鼓励参加文体团队活动。
鼓励在安全的前提下,行万里路。
让孩子热爱生活。
参加暑期亲子夏令营。。。

5、给榜样:
与谁同行,向谁学习。
恰当的目标,鼓励达成。


多关心
多沟通
多抚摸。
抚摸对孩子心理影响巨大,传递理解、信任、尊重。。。


(五)永远记得让家成为每个孩子心中温暖的港湾,不要让家成为竞技场!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器习基本概念 机器习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值