【原创分享14】如何让枯燥的“讲座式授课”倍增趣味？
文|邱 伟 （公众微信号：ciptlab）
从近两年的培训趋势来看，体验式培训，游戏化培训，碎片化学习，移动式学习越来越受到学习者的喜爱，究其原因也很好理解，谁都更喜欢轻松愉快的学习方式。可是这个时候，你会发现现实与理想的差距是如此之大，限于培训主题、培训内容以及培训主讲人等等原因，现在很多的企业培训还是处于讲座式为主的培训方式。如何让这个老坛子能装一些新酒，有一些新意呢？如何活跃“讲座式授课”的课堂气氛呢？今天我就和大家分享一些如何让枯燥的讲座式培训变得有趣味的方法。
本文将“讲座式授课”的全过程分为四个阶段，分别是开场、热场、定场和收场，其中热场和定场是讲授过程中交互完成的。
总结：讲座式授课的核心是让学习者能够有更多机会参与到课程中来。从开场、热场、定场和收场四个方面有结构的设计和选择教学方式，对于讲座式授课的课堂效果会有更完整的帮助。当然本文只是抛砖引玉，相信各位读者在活跃讲座式授课气氛时会有更多的创造力。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么
来源：36大数据
0. 分类 神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子：
垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。
疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。
猫狗分类：有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。
这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。 分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆 0、1 值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量 (1,1,0,0,0……) 就表示这封邮件里只出现了两个词 abandon 和 abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是 320*240 像素的红绿蓝三通道彩色照片，那么分类器的输入就是一个长度为 320*240*3=230400 的向量。 分类器的输出也是数值。第一个例子中，输出 1 表示邮件是垃圾邮件，输出 0 则说明邮件是正常邮件；第二个例子中，输出 0 表示健康，输出 1 表示有甲肝，输出 2 表示有乙肝，输出 3 表示有饼干等等；第三个例子中，输出 0 表示图片中是狗，输出 1 表示是猫。 分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本，人为标记上正确分类结果，然后用这些标记好的数据训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。
1. 神经元 咱们假设分类器的输入是通过某种途径获得的两个值，输出是 0 和 1，比如分别代表猫和狗。现在有一些样本：
大家想想，最简单地把这两组特征向量分开的方法是啥？当然是在两组数据中间画一条竖直线，直线左边是狗，右边是猫，分类器就完成了。以后来了新的向量，凡是落在直线左边的都是狗，落在右边的都是猫。 一条直线把平面一分为二，一个平面把三维空间一分为二，一个 n-1 维超平面把 n 维空间一分为二，两边分属不同的两类，这种分类器就叫做神经元。 大家都知道平面上的直线方程是 ，等式左边大于零和小于零分别表示点 在直线的一侧还是另一侧，把这个式子推广到 n 维空间里，直线的高维形式称为超平面，它的方程是： 神经元就是当 h 大于 0 时输出 1，h 小于 0 时输出 0 这么一个模型，它的实质就是把特征空间一切两半，认为两瓣分别属两个类。你恐怕再也想不到比这更简单的分类器了，它是 McCulloch 和 Pitts 在 1943 年想出来了。 这个模型有点像人脑中的神经元：从多个感受器接受电信号 ，进行处理（加权相加再偏移一点，即判断输入是否在某条直线 的一侧），发出电信号（在正确的那侧发出 1，否则不发信号，可以认为是发出 0），这就是它叫神经元的原因。 当然，上面那幅图我们是开了上帝视角才知道“一条竖直线能分开两类”，在实际训练神经元时，我们并不知道特征是怎么抱团的。神经元模型的一种学习方法称为 Hebb 算法： 先随机选一条直线 / 平面 / 超平面，然后把样本一个个拿过来，如果这条直线分错了，说明这个点分错边了，就稍微把直线移动一点，让它靠近这个样本，争取跨过这个样本，让它跑到直线正确的一侧；如果直线分对了，它就暂时停下不动。因此训练神经元的过程就是这条直线不断在跳舞，最终跳到两个类之间的竖直线位置。
2. 神经网络 MP 神经元有几个显著缺点。首先它把直线一侧变为 0，另一侧变为 1，这东西不可微，不利于数学分析。人们用一个和 0-1 阶跃函数类似但是更平滑的函数 Sigmoid 函数来代替它（Sigmoid 函数自带一个尺度参数，可以控制神经元对离超平面距离不同的点的响应，这里忽略它），从此神经网络的训练就可以用梯度下降法来构造了，这就是有名的反向传播算法。 神经元的另一个缺点是：它只能切一刀！你给我说说一刀怎么能把下面这两类分开吧。
解决办法是多层神经网络，底层神经元的输出是高层神经元的输入。我们可以在中间横着砍一刀，竖着砍一刀，然后把左上和右下的部分合在一起，与右上的左下部分分开；也可以围着左上角的边沿砍 10 刀把这一部分先挖出来，然后和右下角合并。 每砍一刀，其实就是使用了一个神经元，把不同砍下的半平面做交、并等运算，就是把这些神经元的输出当作输入，后面再连接一个神经元。这个例子中特征的形状称为异或，这种情况一个神经元搞不定，但是两层神经元就能正确对其进行分类。 只要你能砍足够多刀，把结果拼在一起，什么奇怪形状的边界神经网络都能够表示，所以说神经网络在理论上可以表示很复杂的函数 / 空间分布。但是真实的神经网络是否能摆动到正确的位置还要看网络初始值设置、样本容量和分布。 神经网络神奇的地方在于它的每一个组件非常简单——把空间切一刀 + 某种激活函数 (0-1 阶跃、sigmoid、max-pooling)，但是可以一层一层级联。输入向量连到许多神经元上，这些神经元的输出又连到一堆神经元上，这一过程可以重复很多次。这和人脑中的神经元很相似：每一个神经元都有一些神经元作为其输入，又是另一些神经元的输入，数值向量就像是电信号，在不同神经元之间传导，每一个神经元只有满足了某种条件才会发射信号到下一层神经元。当然，人脑比神经网络模型复杂很多：人工神经网络一般不存在环状结构；人脑神经元的电信号不仅有强弱，还有时间缓急之分，就像莫尔斯电码，在人工神经网络里没有这种复杂的信号模式。
神经网络的训练依靠反向传播算法：最开始输入层输入特征向量，网络层层计算获得输出，输出层发现输出和正确的类号不一样，这时它就让最后一层神经元进行参数调整，最后一层神经元不仅自己调整参数，还会勒令连接它的倒数第二层神经元调整，层层往回退着调整。这很像中国的文艺体制，武媚娘传奇剧组就是网络中的一个神经元，最近刚刚调整了参数。
3. 大型神经网络 我们不禁要想了，假如我们的这个网络有 10 层神经元，第 8 层第 2015 个神经元，它有什么含义呢？我们知道它把第七层的一大堆神经元的输出作为输入，第七层的神经元又是以第六层的一大堆神经元做为输入，那么这个特殊第八层的神经元，它会不会代表了某种抽象的概念？ 就好比你的大脑里有一大堆负责处理声音、视觉、触觉信号的神经元，它们对于不同的信息会发出不同的信号，那么会不会有这么一个神经元（或者神经元小集团），它收集这些信号，分析其是否符合某个抽象的概念，和其他负责更具体和更抽象概念的神经元进行交互。 2012 年多伦多大学的 Krizhevsky 等人构造了一个超大型卷积神经网络[1]，有 9 层，共 65 万个神经元，6 千万个参数。网络的输入是图片，输出是 1000 个类，比如小虫、美洲豹、救生船等等。这个模型的训练需要海量图片，它的分类准确率也完爆先前所有分类器。纽约大学的Zeiler 和 Fergusi[2]把这个网络中某些神经元挑出来，把在其上响应特别大的那些输入图像放在一起，看它们有什么共同点。他们发现中间层的神经元响应了某些十分抽象的特征。 第一层神经元主要负责识别颜色和简单纹理：
第二层的一些神经元可以识别更加细化的纹理，比如布纹、刻度、叶纹。
第三层的一些神经元负责感受黑夜里的黄色烛光、鸡蛋黄、高光。
第四层的一些神经元负责识别萌狗的脸、七星瓢虫和一堆圆形物体的存在。
第五层的一些神经元可以识别出花、圆形屋顶、键盘、鸟、黑眼圈动物。
这里面的概念并不是整个网络的输出，是网络中间层神经元的偏好，它们为后面的神经元服务。虽然每一个神经元都傻不拉几的（只会切一刀），但是 65 万个神经元能学到的东西还真是深邃呢。
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. ).
[2] Zeiler, M. D., & Fergus, R. (2013). Visualizing and understanding convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:.
多云官方微信文言文教学如何做到有效有趣
文言文教学如何做到有效有趣
文言文，着重培养学生阅读浅易文言文的能力。在培养阅读能力的过程中，提高学生的文化修养，让他们广泛、深刻的了解并继承丰富的中国文化遗传，激发学生对祖国优秀文化的热爱，也就是不让中国优秀灿烂的文化被中国人遗忘。
　　然而教学实践证明：学生不喜欢，甚至怕学文言文。很多学生认为文言文语言生涩难读，文言常识生僻难记，最主要的是他们认为学习文言文对个人而言没有实际的价值，只是应付考试。有部分学生因这些因素干脆放弃对文言文的学习。
　　面对这种状况，作为一名语文教师着实忧心。在自己文言文教学过程中，如何减轻学生对文言文学习的厌恶感；如何使学生较牢实的掌握文言基础知识；如何能培养学生学习文言文的兴趣和主动性，成为我探究的主要课题。经过几年不断的摸索、实验，我总结了一套行之有效的文言文教法——“趣”教法。
　　一识“趣” 　　“趣”在《现代汉语词典》中解释为：趣味；兴味。能使人愉快，使人感到有意思，有吸引力的特性。
　　生活中凡是有“趣”的事物，就可以让人愉快，让人产生兴趣，吸引人的注意力。学校教育为了“教书育人”，加入“趣”的因素，可以使学生不再呆若木鸡般聆听老师喋喋不休的说教，不再有绞尽脑汁猜测所谓标准答案的无奈；会使学生将自主学习当成习惯，会喜欢并快乐的学习语文，将语文学习当成一种“欣赏”。
　　文言文教学是极缺乏“趣”因素的教学环节。“文言文”所反映的内容与我们现实生活有相当大的时代差距，学生与之缺乏认知空间，于是文言文教学一直沿用传统的“串讲法”进行教学，由教师一字一句点拨、讲析，从而导致学生被动接受，失去学习的兴趣。这种结果学生苦恼，老师也苦恼，一个“唱独角戏”的教师是不称职的教师。所以我认识到“趣”在文言文教学中应该有一席之地，要想将文言文教好，不可缺“趣”。
　　二思“趣” 　　认识了“趣”的重要性，就要动脑筋去“思”，去“找”文言文教学中可能会产生“趣”因素的环节。
　　文言文教学中，采用传统的“串讲法”讲解，教师不需要花费太多的时间和精力就可以应付下来，但是不会有“趣”，学生不会积极主动参与。如果想有所创新，要有新意，想让文言文教学课堂生动活泼有“趣”，教师课前就必须作充分的准备，用什么方法；可能会达到什么效果；效果不佳，又将如何应对；运用什么手段才能使效果达到最佳等等问题就要面对，要将这些问题考虑周详，就必须要花时间，费精力。这就要要求教师静下心去思去找，广泛的收集，充分的备课，为了达到“趣味”，就要承受“乏味”。
　　三使“趣” 　　思好了，准备好了，就要将想好的赋予实践，让其在实践中接受检验，验证效果。
　　学生是课堂教学主体，课堂教学的立足点是人而不是“物化”的知识。所以教师要充分利用“趣”调动学生的积极性，让每个学生都有参加教学活动的机会，让每个学生在参与的过程中亲自“触摸”知识，获取知识，体味学习的快乐。 　　（一）趣读文 　　文言文教学首要任务是教学生会“读”。“读书百遍其意自现”这是诵读的功效，文言文教学要求学生在反复诵读中感受语言，品味语言，领悟语言，积累语言。
　　文言文课堂要让学生大胆参与教学活动，教师应摒弃独占课堂，串讲到底的传统方法，努力发挥学生主体作用。高中学生已经初步接触过文言文，所以高中语文中文言文教学就没有必要再像初中那样一字一句教读、解析，于是我在教学中就运用了“趣读法”：（1）学生自己解决读音障碍，自己读文，然后分组比赛读，选出各组朗读好的，出错少的参加全班试读，最后筛选出大家认可最好的就拥有了“教读”的机会。学生教读中如果出了错，让听读者找出来，教读者教读完后当众改正、记忆，几分钟后接受听读者的检验，检验不过关，给予一定的惩罚（如唱歌）。（2）激励学生向老师挑战，老师放下架子同学生一起比赛读文，要求教师可以出错（这种错是老师事先安排，学生最容易忽视的），让学生做评判，选出教读者，后沿用（1）法。这两种读法完成下来并不困难，同时又有一定的挑战性和激励性。
　　实践效果是学生朗读文言文的兴趣大大提高了；学生教读效果比传统的教师教、磁带教要好；学生们也能及时寻出断句、读音中的错误，并加以更正；每个学生都有了被认可，被肯定的机会，大大激励了一些厌学者也能积极投入到读文活动中来；学生与教师的沟通多了，不在距千里之外，创设了师生愉快协作的教学氛围，便于教师及时查漏补缺。时间不长，学生们自渎文言文的习惯初步养成，也掌握了朗读文言文的基础技巧。
　　（二）趣解文
　　会读了，就要解析课文内容，掌握文言文基础知识。我在解文教学中，主要采用以下几种“趣解法”。
　　（1）&用“图”增趣
　　中学语文教材中文言文篇目里游记文占了不少篇幅，如《游褒禅山记》《登泰山记》《赤壁赋》等，以记景来抒发情志。讲解此类文章，首先要对文章中所记之景加以熟识，于是我就利用“图”来强化，学生与教师边读文边画图，根据课文内容可画游踪，也可画景致。如讲解《游褒禅山记》一文，此文以作者游踪为线索，展出景致，抒发情志。于是我就选一两位学生同我一起画“游踪图”，其他学生齐读文章，读完画完，学生评图，评出最能促进讲解和背诵的“图”辅助讲析和背诵。这样做学生兴趣大增，积极参与，不仅能将写景部分的内容疏通了，还能较快掌握这部分文言文常识并能较快的背诵。这样做还为后面的讲解打下好的基础。
　　（２）用“故事”提趣
　　“故事”最能吸引人，讲解文言文时恰当、多样的运用“故事”，可以提增“趣”味，吸引学生去了解课文，促进学生主动学习。我在教学中或插讲“故事”，或让学生改写“故事”，或让学生表演“故事”，形式多变。如讲授《五人墓碑记》一文时，我插讲了“明天启年，苏州市民反阉党斗争的故事”。在讲授《孟子见梁襄王》一文时，我就让学生将此文改写成“情节完整的故事”，并交流评奖。在讲授《柳毅传》和《促织》两文时，让学生将课文改写成剧本形式，“表演故事”和改写成现代文小说，“评说故事”。
　　形式多样，故事的穿插，使文言文课堂教学“趣”味提增了，学生的参与性更为积极主动了。 　　（３）用“历史”串趣
　　文史一家，文言文反映的就是历史，展现的就是中国古代人们的生活，各时期的历史事件，历史上有名的人事。如《六国论》《过秦论》《齐桓晋文之事》之类的文言文，我就会用相应的“历史事件”稍加“串讲”，用历史来辅助学生学习文言文，体会文章主旨，同时学生也能对历史知识加以补充，这就是“串”出来的趣味。
　　（４）用“信息”补趣
　　语文教师要让文言文教学生动有“趣”，就要作充分准备，现在最好的帮手就是“信息技术”。为了让课堂焕发新的生命力，在教学过程中，教师应注意信息技术与语文教学整合的问题。教师要学会收集、分析、处理、运用信息的技能，不仅要具备上课时运用信息技术的技能，还要具备利用网络收集有关提高教育质量的资源能力。
　　我在讲文言文的时候，适时运用课件，利用网络收集与课文内容相关的知识，下载相关视频材料，来辅助教学，激发了学生学习的兴趣，使文言文教学拥有了新的、现代的气息，达到“借他人之杯，浇自己之块垒”的效果。
　　通过以上文言文课堂“趣读”“趣解”，再配以课后选取简单易读的课外文言文小阅读加以训练强化，学生既能享受生动有趣的课堂，又能将所学知识加以运用和巩固。
　　语文学习的最高境界是让学生“享受语文”，这就要求他们享受到快乐的教育。“趣教法”可以营造轻松高效的学习氛围，可以使学生真正享受学习的乐趣。所以我认为“趣”是文言文教学不可忽视的因素，掌握运用“趣教法”教育者和教育对象都能愉快的进行教学体验。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。跆拳道分腿跳前踢怎么练才好 我想踢1米7左右 我身高165_百度知道
跆拳道分腿跳前踢怎么练才好 我想踢1米7左右 我身高165
打高位跳弹踢，这是基本功，自然打不高，一定会做好的，量自然不能少，别嫌枯燥，所以，即使不能完全下去但不能太高，别怕吃苦，身体放松等也是必须有的，动作连贯，打的多了。我想打高位跳弹踢的基本要领你也知道要想练好高位跳弹踢（弹踢也叫前踢），其次，其他的像控制重心，普通弹踢要练好，发力感要找对，用心的去做，边练边想，基本要领和如何去打有什么方法去做，如果韧带太硬没有弹性的话是没有办法打高位跳弹踢的，努力坚持，要想有质的改变，首先你的竖叉起码要压得很低，自然会找到感觉，然后再打跳弹踢，加油，这个就是多练，自己的弹跳力要好，动作要打标准，但进步的快慢是由自己努力程度决定的，其他腿法也一样，教练都会说，要是跳的太低第二个腿刚打出去就掉下来了
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要是跳的太低第二个腿刚打出去就掉下来了，自己的弹跳力要好，身体放松等也是必须有的，自然打不高要想练好高位跳弹踢（弹踢也叫前踢），首先你的竖叉起码要压得很低，其次，普通弹踢要练好，量自然不能少，如果韧带太硬没有弹性的话是没有办法打高位跳弹踢的，这是基本功，边练边想，打高位跳弹踢，要想有质的改变，所以，然后再打跳弹踢。我想打高位跳弹踢的基本要领你也知道，发力感要找对，其他腿法也一样，动作连贯，即使不能完全下去但不能太高，动作要打标准，自然会找到感觉，打的多了，这个就是多练，其他的像控制重心
个人弹跳力问题，前踢目标是下巴，应该踢得到，踢不到可以改用横踢，目标腰部。
首先谢谢你的回答
我练分腿跳前的目标是表演不是实战想知道怎么练
首先是练竖叉，再练跳跃，祝成功！
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以学生为本，以促进学生的发展为本，是素质教育的要求，是当前贯穿语文课程的新理念。那么，语文教学就应以学生为中心，以学生的发展为根本，以学生的自主学习为主要形式；语文课堂就应坚持寓教于乐，寓学于动，调动学生自主学习的主动性、积极性；语文教师就应努力活跃学的形式，改革学的方法，调整学的结构，应善于根据教学内容，精心设计学生的学习活动。让学生在游戏中学，在实践中学，在合作中学，让学生全身心参与进来
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