鼓励儿童良好行为的5条策略

这是我们上一篇文章“ 5个人身伤害造成的损害”的续集。 处理无纪律/不良行为的最好方法是防止它们。 但是有时候,孩子会以一种不正常的方式对情况做出反应。 当这种情况发生时,成年人应该是合理的,并且要成熟地处理它。 说起来容易做起来难,而且具有挑战性。 首先,让我们了解孩子们正在不断地尝试和学习应对任何情况的新方法。 儿童非常擅长观察成年人,他们的行为很大程度上受到周围成年人的反应的影响。 本文详细介绍了一些对于成年人在调节儿童行为时应考虑的重要策略。 1.锻炼自我控制 大多数父母生气并提高声音,或者在做错事时有时打孩子,这种情况并不罕见。 这种行为可能会使孩子们暂时处于暂时状态,并在短期内使他们服从,但不会纠正他们的行为和态度。 简而言之,愤怒教会孩子们害怕父母,而不是理解他们行为的后果。 父母应该采取的一种策略是获得自我控制,离开“愤怒区”几分钟,然后冷静下来。 用镇定的声音和正常的语气描述问题或情况,而不是指责孩子做错了事,例如“如果孩子不顾您的警告而小心地倒了一杯水”-切勿说“看看您的所作所为”或“坏男孩/女孩,你从不听我说话。” 而是描述情况“哦,哦! 我看到玻璃掉下来,水溅出了。” “您会帮我清理吗?”孩子总是会回答“下次我会小心”。…

适用于吉他演奏者(和其他音乐家)的简单音阶和琶音集成

当我刚开始学习模式和音阶时,我有一个想法,那就是我必须了解所有位置的所有知识。 最终,是的,这是您应该努力的方向。 但是,从一开始,它就是大量学习的东西。 遵循这种方法会导致了解音阶……但是无法使用这些音阶在音乐上演奏任何东西。 也就是说,这种方法几乎毫无价值。 快速说明:尽管本文主要针对吉他演奏者,但没有其他音乐家无法接受这些原理并将其应用于其乐器的理由。 因此,如果您在乐器上学习的内容不能使您能够演奏音乐……那么为什么要学习呢? 一次存储很大比例的音阶通常不会导致能够在音乐上演奏这些音阶。 当涉及到琶音整合时,这种“包罗万象”的方法尤其有缺陷……试图一次记住所有信息然后再应用这些信息,这对于人脑来说实在太难了。 更好的方法是学习一小部分音阶,并使用可以在即兴演奏和独奏中立即实现的想法。 例如,拥有一个很小的想法就可以实际用于琶音融合,比拥有一个您不能用音乐来做的理论想法要强大得多。 “大家好,请稍等,我想出这种琶音的所有可能的倒置” –您不想现场直播。 为了能够使用音乐构想,您必须能够立即回忆并使用该构想。 我并不是说您不应该努力了解所有可能的倒置和位置,但是您想要以一种音乐的方式来构建它,而不是为此而钻秤。 我们的大脑一次只能处理有限的信息,因此我们始终希望牢记目标。 使用吉他,目标是制作音乐。 因此,将模式分解为易于管理的内容。…

想要:一种新的评估模型

如果以项目为基础的学习成为美国学校课程的核心,那么我们大规模标准化测试的问题将比现在更加突出。 当然,这不是放弃基于项目的学习的原因; 相反,这是找到更好的测试方法的原因。 尽管我们目前可能会对它们进行许多不满,但我们确实需要并且将继续需要进行大规模评估。 本地评估本身并不能告诉我们我们需要了解的州或国家级学生表现。 如果没有大规模评估,我们将看不到亚组和地区之间的差异,因此无法就谁需要更多帮助,在哪里最好地投入资源,哪些工作有效,什么情况没有做出充分知情的决定。 大规模评估的许多基本目标值得称赞:公平,改进,良好的管理。 而是它们形式的局限性使测试变得如此成问题。 他们受到严格限制,无法开展和衡量各种学术工作。 因此,在一定程度上,他们要求课堂集中注意力或指导教学,因此他们积极地劝阻真正的学术工作,而这是基于项目的学习的目的。 之所以如此,是因为效率和可伸缩性(而不是真实性)决定了它们的形式。 测试由人工任务(主要是多项选择题)组成,以便可以快速,廉价地记录和评估学生的表现。 它们是在高度人为的条件下进行管理的,因为任务的人为性会造成特殊的安全性和可靠性问题,这些问题只有通过进一步将人为性与严格的时间限制,集中的测试位置以及快照性能隔离在一起才能解决。所有现实世界中的辅助工具和资源,包括彼此之间。 由于格式方面的限制,常规的标准化测试根本无法为学生提供机会来证明构成真实知识工作的技能:例如,产生想法,计划,协作,试验和修改,对最终产品进行吐唾沫。 测试无法激发出这些技能,因为在他们现有的化身中,他们无法容纳完成工作所需的时间,并且因为大规模评估此类学生工作的成本将从一开始就注定了整个企业。 换句话说,以项目为基础的学习为目标的真正的学术工作无法通过常规的大规模标准化测试来捕捉 。 如果PBL成为课程的核心,那么现有的测试范式将完全无法生成首先证明测试合理的学生成绩信息。…

自适应学习平台

本月在Edtech,我们将探讨自适应学习平台(ALP)的世界。 美国研发公司Gartner预测,自适应学习平台的“受益等级”为“变革性”,这是任何新兴教育技术都能获得的最高收益等级。 据Gartner称,ALP将为整个教育行业提供新的经商方式,并将导致行业动态发生重大变化。 简要历史-智能辅导系统 现代适应性学习平台的发展可以追溯到第二次世界大战之后开发的智能辅导系统。 著名的密码破解者,数学家和计算机科学家艾伦·图灵(Alan Turing)概述了现在著名的“图灵测试”,这种假设是人类对两个主体提出相同的问题。 一个是人,另一个是计算机,并收到两个答案。 如果此人无法推断出哪个答案来自计算机,则说明计算机已通过了图灵测试。 在过去的五十年中,这种理论上的计算机开发方法有效地影响了智能辅导系统的发展,通过“程序化指令”交付了教育领域的早期实施,并且“计算机辅助教学”作为一个领域得到了广泛应用。计算机科学本身。 基本组件控制着适应性学习平台的开发,如果将其分解为四个基本阶段,它并不难掌握。 运作方式如下。 首先, 领域模型 。 可以认为它包含了培训对象能够识别的所有可能的正确答案。 其次, 学生模型通过计算机跟踪学生与课程的交互,将这些交互叠加在领域模型上,然后跟踪学生模型与领域模型之间的所有差异。…