孩子不听话用计算机做题,孩子不听话沉迷电脑 家长沟通4大技巧

面对孩子沉迷电子游戏的问题,家长应采取沟通策略。首先,避免在孩子玩游戏时打扰;其次,耐心倾听孩子的想法,了解他们对游戏的喜好;然后,用‘我’陈述法表达游戏对孩子行为的影响;此外,避免争吵,必要时暂停谈话;最后,制定明确的玩游戏规则并严格执行。通过这些方法,家长可以更好地引导孩子控制游戏时间。

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家长提问:孩子沉迷于电子游戏,每天恨不得24小时都能玩游戏。而且他在玩游戏的时候,我们说什么他都听不进。我们非常想跟孩子进行沟通,但是孩子根本不跟我们说话。我们应该怎么与沉迷于游戏的孩子进行沟通呢?

孩子不听话沉迷电脑 家长沟通4大技巧( qinbei.com配图)

专家 观点

如果孩子真的出现游戏成瘾,与孩子沟通是解决这个 问题 最基本的要求。家长能意识到需要跟孩子沟通,这已经是找到了突破的路径。

当然,在与沉迷于游戏的孩子沟通时,可以采用一些沟通的技巧。

第一,当孩子玩电子游戏玩得正投入时,最好不要跟他们说话。如果家长此时一定要跟孩子说话,只会引起孩子更强烈的抵抗情绪。

第二,耐心听听孩子内心的真实想法。家长可以先跟孩子聊聊玩游戏的感觉,“玩游戏为什么觉得很开心”、“为什么不玩游戏觉得很难受”、“喜欢玩什么类型的游戏”等。先耐心等待孩子把话说完。

第三,说话时不要总以“你”开头,多谈谈孩子沉迷游戏对家长自己造成的影响,多以“我”造句。例如“我很担心……”这样,家长与孩子之间的沟通就少了火药味。

第四,尽量不要与孩子争吵。在与孩子沟通时,不要激动,要降低音量。当争吵发生时,家长要试图停止争吵。如果双方都“在气头上”,不妨先把这次谈话暂停,另找一个时间继续。

第四,与孩子一起制定一个具体、详细的玩游戏规则,如哪天可以玩、能玩多久。把这些具体的规定都清楚地写在纸上,贴在电脑桌上。剩下的便是严格执行规定。家长切勿总是含糊地说“放假的时候再玩”,这些含糊回答容易让孩子觉得家长敷衍自己、欺骗自己。

2014-02-20 02:14

本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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