为什么德国禁止学前教育

 在德国弗赖堡大学做学术访问期间,住在湖边的一套公寓里。离公寓不远,有一个小沙坪,里面有一些儿童玩耍的设施。每次经过这个地方,总会看到三四个小孩在沙坪里面玩耍。旁边站着一位女士,目不转睛地盯着这些孩子,即使孩子满脸的泥沙,衣服上到处是沙子,但她并不干涉。一起散步的另一位中国同事不由自主地感叹:“老杨,你看这些孩子脸上好阳光,这在国内孩子的脸上几乎很难见到”。对此我也深有同感。我女儿在一所北京最好的小学之一上学,尽管才8岁,但说话和脸上的表情已经和成人已经没有多大差别。尽管孩子的妈妈感到很满意,但我却有些难过。
  
  湖四周是宽阔的大草坪,不过还有些树木可以遮荫。在阳光明媚的日子里,草坪上有人在打排球、网球、羽毛球, 也有人在踢足球。有的人则在草地上铺上布,三三两两围坐在一起,不知道是有一搭无一搭的聊天还是只想晒晒太阳,有的则在烧烤。我习惯坐在咖啡馆的凉棚下观察草坪上的人,其中一幕至今难以忘怀:在离我不远处有一家子在踢足球:丈夫、妻子、大男孩和小男孩(大约四五岁的样子)。 这四个人分成两组:一组是丈夫和小男孩,另外一组是妻子和大男孩。虽然被分为两对,实际上是丈夫和两个男孩在玩,妻子只是在一边有一搭无一搭地踢上一脚,并不上去争抢,但眼睛从来没有离开丈夫和两个孩子。父亲把球传递给小儿子,大儿子上前去抢球。父亲担心踢伤大儿子,所以动作很轻,有时故意出现失误,让大儿子把球抢到。小儿子比较勇猛,但球技不精,见哥哥跑来,远远就把球传给父亲。给我印象最深的是孩子玩耍的劲头十足,脸上的表情可以用阳光灿烂一词来形容。 
  
  出于好奇心我走过去和这一家子聊天。男士告诉我,两个孩子都在上幼儿园,周末带他们出来玩。我问:“你们不利于周末时间带孩子参加各种学习班?”这位男士用不解的表情看着我:“参加什么学习班?”我说:“比如跳舞、体操、绘画、钢琴、外语、奥数之类的,我女儿在幼儿园期间,除了奥数,几乎把所有的课程都学了”。男士回答:“我们这里,学前教育是被禁止的,孩子在幼儿园期间不允许教授专业知识,社会上也没有类似的培训班”。
  
  原以为只有幼儿园的孩子不允许学习专业知识,后来才发现上小学的孩子也不能学习额外的课程,即使这个孩子的智商超过同龄人。来自科隆的桑德拉写到:“今年我儿子7岁,我向学校老师提出,能否额外教他一些东西,因为他5-6岁的时候就自己在家学会了基本的阅读、书写和简单的数学计算。老师表示反对并说:‘您应该让您的孩子与其他孩子保持同步’。一个星期后我再次去见老师,并出示了孩子高智商的证书,希望得到她的理解和支持,但老师用一种奇怪的眼光看重我,似乎我像来自外星的人一样”。老师进而解释,孩子智力被过度开发并不是一件好事情,因为必须给孩子的大脑留下想象空间。过多的知识会使孩子的大脑变成了计算机的硬盘,常此下去,孩子的大脑就慢慢地变成了储存器,不会主动思考了。
  
  尽管如此,我对德国禁止学前教育的做法还是不太理解。为了搞清楚这个问题,我专门请教了德国的教育人士,他们让我找《基本法》来看看。翻开联邦德国《基本法》(即宪法)。让我大吃一惊。其中第七条第六款明确规定,禁止设立先修学校(Vorschule)。
  
  我还是不明白德国宪法为何这样规定,只好再请教有关的教育专家。他们告诉我,孩子在小学前的“唯一的任务”就是快乐成长。因为孩子的天性是玩耍,所以要做符合孩子天性的事情,而不应该违背孩子的成长规律。如果说在上学前对孩子非要进行“教育”的话,那“教育”的重点只有三个方面:一、基本的社会常识,比如不允许暴力、不大声说话等。二、孩子的动手能力。在幼儿园期间孩子会根据自己的兴趣参与手工制作,让他们从小就主动做具体的事情。三、培养孩子的情商,特别是领导力。
  
  原以为只有德国才有如此奇怪的规定。后来查了一下欧洲有关国家的情况才发现他们对待小孩子的做法基本上大同小异。例如匈牙利立法规定:严格禁止教授幼儿园期间的孩子学习写作、阅读、计算等。幼儿园的教育是免费的。(Ungarn: Es ist strengstens verboten in diesem Jahr den Kindern Schreiben, Lesen, Rechnen, usw. beizubringen. Die p dagogische Arbeit der Kinderg rten ist kostenlos). 
  
  与欧洲相反,中国的孩子在幼儿园期间已经把小学一年级的知识基本上都学完了。人们有理由担心,欧洲的孩子在起跑线上已经输给了中国的孩子。其实,这样的担心是多余的。欧洲人普遍认为,孩子有自身的成长规律,他们在相应的阶段要做相应的事情。表面上看中国的学前教育和基础教育很扎实,但他们的想象力和思考能力已经被破坏掉,由此造成了孩子被动接受知识而疏于主动思考的习惯。
  
  暂且抛开中西教育优劣的争议和评判,让我们来关注德国教育的成果:自诺贝尔奖设立以来,德国人(含移民美国、加拿大等国的德裔)获得的诺贝尔奖人数将近总数的一半。换句话说,8200万的德国人分享了一半的诺贝尔奖,而全球另外60多亿人口只获得了剩下的一半。
  
  难道这是种族的问题?恐怕没有这么简单。让我们重新审视德国的教育,看看他们的做法是否值得我们借鉴。同时也希望中国的教育工作者别沾沾自喜,因为今天所做的事情,其实是毁了中国的一代又一代。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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