不到3岁宝宝说“我要杀了你”(转)

本文通过一个具体的例子探讨了孩子说出“恶意话语”时父母应该如何应对。建议家长要理解孩子的行为背后的原因,慎重选择孩子的阅读材料和动画片,并在孩子说出不当词汇时采取恰当的方式进行纠正。

http://www.yxtvg.com/toutiao/5392595/20180303A1603100.html

一天,不知何故,诺诺突然说“我要杀了你。”

我当时一脸愕然,错愕之余,赶紧蹲下来,拉着她,认真地看着她说:“杀了我,你就没有妈妈了。”

“我有爸爸和爷爷。”小脸一脸淡定地说。

“那你再也看不到妈妈了。没有人给你买玩具买衣服陪你玩了。”

“爷爷爸爸会陪。”

“那你就是不需要妈妈了,对吗?我先走了。”

小样儿一下子跟上来叫喊道“妈妈,你别走。”

或许生活中我们也常常听到孩子说的其他的“恶意的话”,比如冷不丁地说“你什么时候死?”“死***”“我要杀死你”等等,听上去十分地不礼貌甚至大逆不道,却也有些让人忍俊不禁。

想想他们的小脸儿一脸正经地说出“你什么时候死?”就觉得十分滑稽。

搞笑规搞笑,家长的应对还是要注意:

1)或许孩子不明白他们所说的词语的意思,只是从哪里学来了一个新的词语就忙不迭地希望使用上。

如果家长一听到“大逆不道”的词就上纲上线地大肆批评,可能会让孩子太过紧张以致以后都不敢自由表达。

有些时候,或许是他们发音不准,如把“喜”说成“死”,把“好”说成“狗”等等。所以,当你听到他们说的“坏”词时,不妨先不要生气,而是耐心等他们把话说完,看看是不是只是发音不准,尤其是低龄的孩子。

据说有一个敏感期叫“诅咒敏感器”,大概是3岁。这阶段的孩子喜欢使用新学来的词“诅咒”别人,家长越批评就是越提醒,孩子就会越说越来劲,因为他们体会到了语言的威力,语言会伤人,他们乐于看到自己有力量。

所以,不大肆批评,只转而示范正确的说法,会更有利于孩子的调整。

2)一定慎重选择给孩子的读物或动画片。教育很大一方面就在于精心的环境准备。

比如,我相信诺诺会说“杀”应该是从《熊出没》听来的。虽然我一直听说《熊出没》不适合孩子看,里面太多暴力,却从未认真放在心上。如果我早点注意这个问题,要求家人不给她看《熊出没》,或许她就不会说。

所以,我要求自己在给她看绘本或者动画片之前,我得自己先了解里面的内容,尽量选择正面的积极的,充满爱与温情的。

比如,我就十分喜欢《永远爱你》这本绘本,满满的,全是温情。睡觉前给她读一读,讲一讲,连我自己似乎都被感动了。

长尾巴对睡着的小尾巴说:“宝贝,妈妈永远爱你,一直爱你……”,给她讲着讲着,我也把自己代入了角色,悄悄地换了台词。

3)遭遇孩子说的不好的词,即使再好笑,家长一定不要当面笑,更不要再向别人宣扬或者重复孩子的“光辉业绩”。

有些爷爷奶奶就喜欢重复“今天,孙子/孙女说了……”,他们觉得好笑,或许只是向别人夸奖孩子的萌言萌语和童言无忌,可是孩子却会以为这是值得表扬的,他们更会重复。

所以,虽然听到他们说出一些不好的词,我们不能上纲上线地批评,却也不能再大肆宣扬,而是应该每次都温柔地纠正,幽默地纠正,次数多了,他们自己就淡化了。

转载于:https://www.cnblogs.com/quietwalk/p/8565159.html

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学习方法,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明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,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学习模块,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,是数据科学项目中的常用工具。 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学习的算法,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、集成学习方法 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,基于机器学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,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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