三年级计算机教案 渔舟唱晚,人音版五级上册音乐 渔舟唱晚 教案 .docx

这篇教学内容详细介绍了古筝曲《渔舟唱晚》的教学目标、学情分析和教学过程。教师通过引导学生聆听、感受和模仿乐曲,培养他们的形象思维能力和音乐表达能力,同时让学生了解并体验古筝的演奏技巧和音乐魅力。教学过程中,教师借助沙画和诗词,加深学生对乐曲意境的理解,通过唱谱和形体动作,使学生充分融入音乐情境,感受古典音乐的美。

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渔舟唱晚

教学目标

1.情感态度价值观

2.知识与技能

3.过程与方法

学情分析

教材分析

通过聆听乐曲《渔舟唱晚》,感受音乐,想象音乐,发展学生形象思维的能力,并能运用音乐表情术语进行描述。

2. 体会乐曲的情绪与意境,感受祖国古典音乐的美感。

3. 认识和了解我国民族乐器──筝。

重点难点

通过聆听乐曲《渔舟唱晚》,感受音乐,想象音乐,发展学生形象思维的能力,并能运用音乐表情术语进行正确地描述。

体验我国民族乐器──筝丰富的音乐表现力。

教学过程

师:孩子们,看看,今天我们的音乐课堂与往常有什么不同?是的,多了一架古筝。谁会?(请一生演奏一小片段,然后说,没有戴指甲,所以不尽兴),总结弹法(抓弦、揉弦、......)谁还想试试(请一生划奏)

师:看的我也跃跃欲试,我给大家弹一首,欢迎不?(师弹古筝,播放沙画)

谢幕(求掌声)

师:这首曲子你们听过吗?(生:回答在比赛中、电视上、这首《渔舟唱晚》是近代古筝家娄树华在20世纪30年代中期,根据古曲《归去来辞》的素材,加工改编而成的一首传统筝曲。在古筝曲目中占有非常重要的地位,在音乐的百花园中也占居一席之地,是古筝弹奏者必修曲目之一。有人曾说,会弹古筝的人,没有不会弹《渔舟唱晚》的。(师介绍渔舟唱晚——PPT字幕)

(一)感受音乐

师:今天这节课就让我们走进古筝名曲(渔舟唱晚)。孩子们,请起立,试着在音乐中放松我们的身体。(第一乐段)

1.播放第一乐句和第二乐句,身体呼吸(两拍一呼,两拍一吸)

2.孩子们,音乐带给你一种怎样的感受?生:宁静,祥和,舒服......

3.来,将这份宁静美好传递给每一个人,每个乐句的句尾请用自己喜欢的方式表示(随音乐传打开的扇子,一拍一次,尾音转圈)

4.懂音乐的扇子最美丽,会听音乐的孩子最可爱。

(二)熟悉旋律

1.来,可爱的孩子们,让我们一起来唱唱这段让我们翩翩起舞的旋律吧。(唱两个乐句,唱谱)

2.伸出你的左手,对了,它就是古筝的琴弦,找找弹琴的感觉,用噹来唱唱旋律,唱出古筝抓弦、揉弦、滑音效果。(唱两个乐句,用噹模仿古筝的感觉唱)

3.学生在唱的时候,师朗诵“渔舟唱晚,响穷彭蠡之滨”,孩子们,我忍不住念起了王勃的这首《滕王阁序》,(出示ppt),来,邀请你这个小诗人,一起吟一吟。

4.孩子们,你有什么发现?诗中也有“渔舟唱晚”,是的,这首曲子的标题就取自这句诗。

5.“渔舟唱晚”孩子们,听听这段旋律带给你怎样的画面?(播放16小节至39小节,第一乐段的发展部分)生:很惬意,喜悦的感觉......

6.能不能用动作表现出来?(咦,这位同学很有想法,他用扇子做浆,划舟归来)

7.生一起用扇子做桨,师播放音乐(随音乐走成五人一组的造型)(画外音——晚霞映照着万顷碧波,天水相连,波光粼粼,老渔翁满载而归,怡然自得地唱着渔歌,晚霞把他那饱经风霜的脸,照得通红通红……)

五、聆听第二乐段

1.听,此时音乐又有什么变化?让你感受到怎样的画面?(生:一开始波光粼粼的,慢慢如波浪起伏,似破水飞舟,像桨划起的水波声和浪花的飞溅声)

2.我们一起来唱唱(出示课件(1)平的(2)有高低起伏的,唱出强弱的变化,然后将强拍的音圈出来,正好是1235665321,中国典型的五声音阶作品,旋律特别优美典雅,越是民族的,越是经典)(3)换个角度,如倒影一般,这种创作手法叫模进。(删掉一半,留一半,让孩子模一模,进一进)

(4)在强拍的地方开扇,弱拍处合扇。

3.对了,音乐进入反复后,力度增强,速度更快,宛如渔舟飞快地扬帆前进,橹桨声、流水声、渔歌声交织在一起,表现了百舸竞归的情景和一派欢畅热烈的气氛。

六、尾声

1.在快速的模进音型之后,出现一小节连续的琶音,好像是渔舟过后,在水面上留下的余波。耐人寻味,乐曲在宁静的气氛中结束。

七、完整聆听

1.师提示下,用形体去感受音乐。

八、小结

孩子们,谢谢你们精彩的表现让我感受到了音乐的美好,都说这首《渔舟唱晚》是首养心的名曲,但愿孩子们经常能静下心来聆听,我想,你一定能收获更多......

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器、无车、无机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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