八岁的中国学生,Pokemon,PiratePad.net和人类灵魂的叙事本质

我每天早上和晚上为中国的孩子们教英语。 有时进步可能很艰难,但有时却很棒。 在过去的16个月里,我每周两次教帕克。 帕克今年八岁,喜欢口袋妖怪。 在我们的课程中,我曾经尝试过使用它,但是它比任何东西都更让人分心。 现在,尽管如此,我们确实正在做一些事情。 我们曾尝试在线阅读或者更确切地说是让Parker阅读了一些神奇宝贝的故事,但是我们遇到了一些麻烦。 首先,一旦我们开始阅读有关口袋妖怪的知识,或者看着它们,或者谈论它们,或者一次也没有提到一个,帕克真的很难集中精力。 我们已经为此工作了一段时间。 轻松进入它。 第二个问题更严重。 网上有大量的神奇宝贝故事。 在线上有许多站点,任何人都可以编写和发布故事,Wattpad非常受欢迎。 《火星人》最初出版于Wattpad。 问题在于大多数故事都是很糟糕的,我不是在谈论情节或描述,叙述或特征,我是在谈论基本的拼写和类似英语的东西。 现在,我对语法有一些不同寻常的看法,并且本人也相当熟悉规则,但这与忘记大写句子的首字母或根本不使用标点符号不同。 因此,在阅读此类故事时,我基本上必须重新编写每一页以演示应该做的事情。 这里最大的问题是,它在学习使用该级别的英语是可以的基础上建立了一个隐含的预设。…

ScriptEd的志愿工作:我所知道,所教和学到的是什么?

奥克兰宪章高中照片 什么是ScriptEd? ScriptEd是一家非营利性组织,于2012年在纽约市成立,并于去年扩展到海湾地区的几所学校。 它的使命是使设备不足的学校的学生具有基本的编码技能,这是在这个瞬息万变的世界中蓬勃发展所必需的。 ScriptEd招募软件开发人员作为自愿指导者,为这些学校提供全年课程。 它的课程包括三个级别:基础,高级和工作室,所有使用的材料和资源都是开源的,任何人都可以教,修改,分发等。链接到课程:http://github.com/ScriptEdcurriculum / curriculum17–18 我决定为他们自愿。 今年早些时候,我帮助在工作场所为ScriptEd的学生计划了一个研讨会。 我们花了一天的时间与学生合作,并向他们介绍了我们的工作以及我们的运作方式。 ScriptEd迎合了我非常愿意与之共事的观众。 我决定为他们志愿服务的原因之一。 另一个原因是,我一直热衷于更多地了解美国的学校文化以及它与印度的家乡有何不同。 我曾与美国的一些学生一起工作,但主要是通过课后活动,我一直在寻找更深刻的经验。 ScriptEd的类结构 一个典型的ScriptEd班大约有20-25名学生(十年级学生),有四位讲师,每周两次,每次运行一个小时十五分钟。 我们的人也是如此,班上的学生大多属于亚洲和拉丁裔背景。…

上学和下学

图片由snappygoat.com提供 学校将于今年八月中旬在我区开学。 当我们爱的孩子背着背包,比较上课时间时,我正在考虑学习的环境。 加利福尼亚四分之一的儿童生活在贫困中。 加州学生与老师的比例是全国最高的。 我们在人均教育经费方面落后于全国平均水平,在每所学校的图书管理员和辅导员人数上排在最后。 英语学习者占该州公立学校的22.1%。 这些令人发人深省的事实,让我们一窥老师和学生在尝试着重于“分形”的含义,如何发表有说服力的论据以及定义健康的生态系统时将要应对的问题。 当然,这也不是个坏消息。 我继续想到公立学校的老师,还有消防员,社会工作者,在免费诊所工作的人,以及那些勇于采摘草莓作为无名英雄的人。 他们中的大多数人都喜欢孩子,并满足于使人麻木的官僚要求。 在教授大学生的那些年里,我经常问到有多少人记得改变生活的小学或中学老师。 每只手都举起来。 但是我希望我们需要少一些的英雄主义,并且能够按地区,按PTA逐个PTA退后一步,并评估加深学校与学习之间的紧张关系。 对我来说,学年伊始似乎是重新审视伊凡·伊利奇(Evan Illych)前卫小巧的经典作品《学龄前教育协会》的好时机。 尽管他建议进行远比大多数人认为是现实的甚至是可取的更为彻底的教育改革,但他的确挑战了人们经常接受的假设,即教室是教育应该并且应该进行的地方(“学生…………受过教育”,使教学与学习,具有教育水平的晋升,具有能力的文凭以及能够说新话的流利能力”)。 自上而下的标准化评估工具在学生,老师,行政人员和学校周围吸引了越来越多的盒子,机会减少了:1)自发的创造性离题;…

随机森林简单解释

通过一个直观的例子了解随机森林 在学习技术概念时,我发现最好从一个高层次的概述开始,然后逐步深入细节,而不是从底部开始并立即迷路。 沿着这些思路,本文将使用一个直观的示例来提供随机森林的概念框架,这是一种功能强大的机器学习算法。 在掌握了基本概念之后,我将继续进行简单的实施,以了解该技术的工作原理以及它是否对我有用,然后再通过深入研究该理论来最终确定细节。 考虑到这一点,在理解了这里随机森林的概述之后,请随意阅读本文的第二部分,这是一个用Python代码编写的端到端示例。 综上所述,这两篇文章将帮助您攻克学习过程的前两个步骤,并为您准备好充分深入研究随机森林和机器学习的准备! 决策树:构建基块 要了解随机森林模型,我们必须首先了解决策树,即随机森林的基本构建块。 我们所有人都在日常生活中使用决策树,即使您不知道这个名字,我也相信您会认识到这一过程。 为了说明这个概念,我们将使用一个日常示例:预测我们城市明天的最高气温。 为使事情顺利,我将使用华盛顿州的西雅图,但请随意选择自己的城市。 为了回答单个最高温度问题,我们实际上需要完成整个系列的查询。 我们首先根据领域知识形成一个初始的合理范围,如果我们不知道一年中的开始前的时间,那么对于这个问题可能是30-70度(华氏度)。 通过一系列问题和解答,我们逐渐缩小了范围,直到我们有足够的信心做出单个预测。 有什么好问的? 好吧,如果我们想尽可能地限制范围,那么考虑与当前问题相关的查询将是明智的。 由于温度高度依赖于一年中的时间,因此一个合适的起点是:什么季节? 在这种情况下,季节是冬季,因此我们可以将预测范围限制在30–50度,因为我们对冬季期间西北太平洋的总体最高温度有所了解。…