惩戒教育也是“爱的艺术”[图]

探讨了惩戒在教育中的作用及正确实施方法,强调没有惩戒的教育是不完整的,指出惩戒与体罚的区别,并呼吁合理运用惩戒教育。

老师到底该不该惩罚学生?怎么惩罚既不伤害学生又有效?……在昨天上午召开的河南省中小学教育惩戒研讨会上,与会的专家们均认为,没有惩戒的教育是不完整的教育。

随着“赏识教育”作为素质教育的一种具体表现被广为推广,“惩戒教育”日渐淡出人们的视线,甚至到了谈“罚”色变的地步。面对不服管教的孩子,很多教师纷纷发出“老师越来越难当”的感慨,消极应对的结果是,包括肇事孩子在内的多数学生利益受损。

所谓惩戒,不仅是指对孩子的违纪行为做出惩罚,而且还要帮助他们戒除某种不良的习惯。某种意义上说,教育本身就包含着惩戒的意味。教育的基本功能之一是促进学生的社会化发展,由此不仅意味着要传授知识,同时还要按照社会行为准则规范学生的行为。为了确保法律法规和社会规范的严肃有效,现实社会中充满了惩罚,如果孩子从小就不能学会为自己的错误埋单,他们又该如何去适应今后必然面对的充满惩罚的社会?正因为如此,前苏联著名的教育家马卡连柯指出,“如果学校中没有惩罚,必然使一部分学生失去保障。在必须惩罚的情况下,惩罚不仅是一种权利,而且也是一种义务。”

质疑惩戒教育者显然是模糊了惩戒与体罚两种概念,现实生活中持有此看法者不在少数,甚至包括一些教师。概念的模糊直接导致了学校教育中的两个极端——要么认为惩戒是体罚而对孩子放任自流,要么以为体罚就是惩戒而对孩子大打出手,而这两者无一例外会对孩子造成伤害。惩戒与体罚的根本区别在于,惩戒旨在帮助孩子认识到自己的错误从而增强为自己过失负责的责任感,而体罚不过是教育者个人情绪的宣泄。两种不同的态度导致了截然不同的方式:惩戒是无损身心健康的适度处罚,体罚则是毫无顾忌对身体恶意侵犯。将两者混为一谈的质疑声越强烈,越足以说明教育部门致力于理清惩戒与体罚边界的努力十分必要。

无论“赏识教育”还是“惩戒教育”,教育的本身都是一门“爱的艺术”。因此,衡量一种教育手段是否科学合理,首先就要看是否将满足孩子的需要、呵护孩子的成长放在了首位,而大可不必对其中“惩戒”之类的字眼过度敏感。实际上,只有将“惩戒教育”与“赏识教育”结合在一起,学校教育才谈得上完整——没有惩罚就无从感受赏识,没有赏识也将无从体会惩罚。两者相辅相成,却又同样过犹不及。

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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