【摘 要】
：
＜正＞就目前的小学体育现状而言,教师在授课时应该进行一定程度的教学思路创新,打破传统的体育教学模式。"小先生制"是由我国著名教育专家陶行知先生率先提出的教学理念,他强调即知即传、即传即知,"小先生制"在体育合作教学中的应用,能够形成"小先生引发大学习,人人争当小先生"的学习氛围,利于学生真正掌握体育技能。让学生清楚"小先生"的概念与责任在现代化的教学方式当中,虽然常常会出现一些比较新颖的教学方式,
【机 构】
：
成都市陶行知研究会第十四期教育问题时习会论文集
【出 处】
：
成都市陶行知研究会第十四期教育问题时习会论文集
论文部分内容阅读
＜正＞就目前的小学体育现状而言,教师在授课时应该进行一定程度的教学思路创新,打破传统的体育教学模式。"小先生制"是由我国著名教育专家陶行知先生率先提出的教学理念,他强调即知即传、即传即知,"小先生制"在体育合作教学中的应用,能够形成"小先生引发大学习,人人争当小先生"的学习氛围,利于学生真正掌握体育技能。让学生清楚"小先生"的概念与责任在现代化的教学方式当中,虽然常常会出现一些比较新颖的教学方式,对于学生来说首次接触到这些教学模式便比较陌生。这时,当教师每实施一种新的教学模式时,要尽可能地为学生介绍新的授课模式,在学生树立整体概念的基础上再进行实施,效果会好很多。
其他文献
激光雷达作为一个感知周围环境的传感器,与其他领域的结合具有重要的研究意义。随着科学技术与智能制造的迅速发展,激光雷达技术用于运动物体速度的测量也是研究的热点,特别是大型设备在停靠时,如船舶靠泊时的速度测量。目前用于速度测量的激光雷达要么体积大、成本高,系统结构复杂无法进行实际应用,要么如手持雷达测速仪测量速度精度不高。因此,本文设计了一种体积小、成本低的单线测距激光雷达,并利用算法提高了其对运动物
机载激光雷达获得的点云具有密度低、分布不均匀、分支结构不清晰等特点，其动态扫描过程的数据特征动态偏差很小，无法提取有效的数据去噪特征。为此提出偏度特征约束下的机载激光雷达点云数据实时分类方法。该方法将扫描获取的点云大容量实时数据引入在正态分布中，利用衡量对称性正态分布的关键度量偏度特征作为动态特征分界约束，完成数据滤波；提取机载激光雷达点云特征，从中选取优质特征，以此构建SVM分类器。点云大容量数
在当前经济加速发展和城市化建设持续推进的大背景下,智慧城市中部署了大量用电设备作为数据收集的基础设施,便利了城市环境中海量数据的收集。但是,大量智能用电设备的部署导致城市内部线路盘根错节,给城市治安和居民生命安全带来了巨大隐患。因此,如何有效防范电气线路隐患,避免电气火灾等紧急事件的发生是当前研究的热点问题之一。得益于物联网、人工智能、云计算等新一代信息技术的快速发展,通过智能传感设备从现场采集实
主动源面波勘探被广泛地应用于浅地表地层的速度调查工作，此次南昌城市地质调查利用主动源面波勘探方法，运用于东湖区道路的地下空间探测。为了压制干扰波，优化数据处理结果，获得可靠的地下地层分布情况，利用频率-波数（F—K）滤波方法对地震数据进行处理。F—K滤波方法是根据频率和视速度的内在关系，同时考虑这两方面的影响因素来对数据进行滤波，由于面波的频率较低、视速度也较低，采用F—K滤波器处理原始数据，分离
在交通强国、数字交通背景下,创新引领、数据赋能成为未来交通运输产业升级、品质提升的发展方向。交通运输领域不断推动先进信息技术与传统交通行业的深度融合,但在融合发展过程中,突显当前智慧交通应用在高分辨率、车道级、轨迹级数据的缺失,无法助力智慧交通应用进行交通问题深度解析、交通行为精准研判、交通安全精细防控。环形线圈、地磁感应、微波雷达等传统路侧单元检测器所采集的交通数据仅能反映检测截面的交通流状况,
室内场景的环境感知技术是近几年服务机器人研究领域最受关注的研究内容之一。而我国的室内服务机器人的研究起步相对较晚,虽然已经在一些领域有所应用,但挺多研究还是理论推导与实验仿真居多。激光雷达在获取障碍物的深度信息时能够做到直接准确,与此同时还可以保证一定的扫描范围,在对室内障碍物目标进行检测以及状态估计过程中有着良好的效果。本文针对具有移动障碍物的机器人室内工作场景,研究采用三维激光雷达的障碍物检测
陶行知先生在推动国家教育事业发展中做出了重大贡献,同时陶行知先生的教育思想理念也给后世带来了深刻影响。其中基于教学做合一原理的"小先生制"就给当前的课程改革带来了极大的助力,已经成为课程改革的一个重要思路。为推动小学体育教学改革,为学生提供更大的自我表现舞台,促进学生体育素质的综合发展,教师可以引入"小先生制",让学生成为体育课堂的小先生,充分发挥学生在体育项目当中的优势和特长,增强学生的学习信心
为提高对本船所处海域环境的感知能力，研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法。利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统，获取船舶所处海域环境的点云数据，将其运用形态学滤波算法进行滤波处理，区分出点云数据中的非海洋点，使用灰度共生矩阵提取非海洋点部分的纹理特征，据其采用机器学习算法中的随机森林算法，实现船舶激光雷达点云数据分类。实验结果表明：为获得较理想的船舶激光雷达点云数据滤波性能，需将该方法的结构