Более слабый ученик: В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова.Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

Содержание

ИХ проблемы. в ПЯТИСТАХ случаях БОЛЕЕ СЛАБЫЙ ученик ОБЕИХ спортсменок

МОДУЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ 1 (ПФ, I семестр)

Мой любимый друг 1. Вчера я рассказал преподавателю. 2. Это друзья. 3. 18 лет. 4. Я всегда на день рождения дарю книгу. 5. Мы занимаемся в одной группе. 6. Я объяснил, почему я купил этот компьютер. 7.

Подробнее

ПРОВЕРЬ СЕБЯ! КОНКУРС «ОДИН ИЗ ЧЕТЫРЁХ»

К поставленному вопросу выберите из предложенных вариантов ответов только один тот, который, на ваш взгляд, является верным, и запишите его в таблице, помещённой в правом нижнем углу. Вторая графа, расположенная

Подробнее

Инструкция по выполнению работы

Русский язык. 9 класс 1 Инструкция по выполнению работы На выполнение экзаменационной работы по русскому языку даётся 4 часа (240 минут). Работа состоит из 3 частей. Часть 1 включает 1 задание (С1) и представляет

Подробнее

Таблица 1. Содержательные блоки. п/п

СПЕЦИФИКАЦИЯ диагностической работы по русскому языку для 8-х классов общеобразовательных организаций г. Москвы. Назначение диагностической работы Диагностическая работа проводится февраля 208 г. с целью

Подробнее

Конспект урока по русскому языку в 8 классе.

Грищенко Юлия Андреевна учитель высшей категории Конспект урока по русскому языку в 8 классе. Тип урока: урок повторения и закрепления материала. Тема урока: «Стилистические возможности использования сказуемых

Подробнее

Рабочая программа по русскому языку 4 класс

Рабочая программа по русскому языку 4 класс Планируемые результаты по учебному предмету «Русский язык» Личностными результатами изучения русского языка в начальной школе являются: осознание языка как основного

Подробнее

2016 학년도 1 학기노어문법 I 중간고사

2016 학년도 1 학기노어문법 I 중간고사 출제교수 : 문성원 2016년 4월 21일 3,4 교시 러시아어과학년학번 : 이름 : А. 주어진단어를변화시켜문장을완성하세요. (* 필요한경우전치사를넣으세요.) 1. синяя тетрадь Я купила. В сумке лежит. Я пишу упражнения. 2. один мой хороший друг

Подробнее

Задание Москва больше (Киев).

ТЕСТ 1. «РОДИТЕЛЬНЫЙ ПАДЕЖ» Вариант 1 1. У меня нет (брат, сестра). 2. В моей комнате нет (телефон, телевизор). 3. Я думаю, завтра не будет (дождь, снег). 4. У него не было (виза). 5. На этой улице нет

Подробнее

ÏÎ ÌÎÑÊÂÅ ÔÈËÜÌ 2. }ohgnd 1

ÔÈËÜÌ 2 ÏÎ ÌÎÑÊÂÅ }ohgnd 1 Серёжа решил показать Кате Москву. Он родился и живёт в Москве, а Катя в Москве первый раз. Серёжа считает, что для англичанки любая информация о Москве будет новой. Но так ли

Подробнее

ПРОВЕРЬ СЕБЯ! КОНКУРС «ОДИН ИЗ ЧЕТЫРЁХ»

К поставленному вопросу выберите из предложенных вариантов ответов только один тот, который, на ваш взгляд, является верным, и запишите его в таблице, помещённой в правом нижнем углу. Вторая графа, расположенная

Подробнее

Русский язык 5 класс

Русский язык 5 класс (105 часов в год, 3 часа в неделю; из них 6 часов на письменные контрольные работы, 2 часа резервные) Мурина, Л. А. Русский язык : учеб. для 5 кл. учреждений общ. сред. образования

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по русскому языку

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя школа 21» РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по русскому языку Классы: 3А, 3 Б, 3 Д Учитель: Шевченко Наталья Викторовна, Гнездилова Лариса Ивановна, Нигматуллина

Подробнее

РУССКИЙ ЯЗЫК И КУЛЬТУРА РЕЧИ

Департамент образования Вологодской области БПОУ ВО «Великоустюгский политехнический техникум» ЗАОЧНОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ ПО ПРЕДМЕТУ: РУССКИЙ ЯЗЫК И КУЛЬТУРА РЕЧИ 2 курс По специальности:

Подробнее

Двадцать седьмое июня, понедельник

Вы знаете его? Я знаю его. Как его зовут? Я никогда не видела его. Сергей сказал, что в пятницу было только 5 человек на уроке. Это правда? Да. Кто был в пятницу на уроке? Он хочет домой, в Китай. Сколько

Подробнее

Контрольная работа 10 класс Часть 1

Контрольная работа 10 класс Часть 1 Ответами к заданиям 1 24 являются слово, словосочетание, число или последовательность слов, чисел. Запишите ответ в поле ответа в тексте работы, а затем перенесите в

Подробнее

1. ты был? (А) Где (Б) Откуда (В) Куда

ЭЛЕМЕНТАРНЫЙ УРОВЕНЬ. ОБЩЕЕ ВЛАДЕНИЕ Субтест 1. Лексика. Грамматика Инструкция по выполнению теста Время выполнения субтеста 60 минут. Тест включает 100 позиций. При выполнении теста пользоваться словарём

Подробнее

Абитуриенты должны: ИМЕТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ:

Программа вступительных испытаний, проводимых по материалам Университета по общеобразовательному предмету «Русский язык», для поступающих на 1 курс в полном объеме соответствует требованиям федерального

Подробнее

Региональный экзамен, 4 класс

Региональный экзамен, 4 класс Комплексная проверочная работа для оценки достижения планируемых результатов освоения программ начального образования в общеобразовательных учреждениях Вариант 2 ЧАСТЬ 1 Город

Подробнее

издательство «Златоуст»

Хорошо’ дое’хали? спроси’л сын, прислу’шиваясь к же’нскому го’лосу из-за две’ри. Он знал, что э’то был го’лос той да’мы, кото’рая встре’тилась ему’ при вхо’де. Да’ма сно’ва вошла’ в вагон. Вро’нский вспо’мнил

Подробнее

Что такое «сильный» и «слабый» ученик с точки зрения учителя?

Что такое «сильный» и «слабый» ученик с точки зрения учителя?

Казалось бы, ответ на этот вопрос несложен и лежит на поверхности. Все правильно: мы, родители привыкли воспринимать педагогику в упрощенном варианте (если, конечно, никогда ее не изучали). И считаем, что учителя должны делать различие между сильными и слабыми учениками по уровню их знаний. Но на самом деле все несколько сложнее.

Прежде всего, опытный учитель за годы практики неоднократно успевает убедиться, что объем реально освоенного учеником материала не равняется хорошо развитой способности воспроизвести эту информацию вслух или на бумаге. Например, довольно большое количество детей, хорошо знакомых с темой ответа, стесняется отвечать у доски или имеет плохие показатели письменной речи – пишет безграмотно, неразборчиво, слишком лаконично и др. Еще больший процент ребят банально не обладает развитым навыком свободно оперировать информацией – скажем, отвечать на вопросы, расставленные в ином смысловом порядке, чем подан материал учебника.

Далее не следует списывать со счетов и тот факт, что работа в классе имеет свою специфику. В частности, детей в нем довольно много, и ответ на заданный вопрос, как правило, знают сразу несколько учеников. Естественно, что среди них есть дети как уверенные в себе, нетерпеливые, смелые, так и колеблющиеся, нерешительные, скромные.

В таком случае одинаковое знание материала по «тихоням» всегда будет менее заметно, чем по «энтузиастам», ведь последние всегда перехватывают инициативу у первых. Конечно, учитель, по традиции, вызывает одного отвечающего из тех, кто поднял руку, по своему усмотрению – то есть может свободно выбрать и среди «скромников». Однако если уж более темпераментный ученик решит ответить первым, ничто не помешает ему опередить одновременно и учителя, и других желающих, выкрикнув ответ с места.

Преподаватели делят учеников на сильных и слабых несколько иначе, чем родители, с учетом разных особенностей их поведения в классе и манеры работать с материалом. А сам уровень знаний материала составляет лишь основу, от которой они отталкиваются, принимая решение, каков данный конкретный ребенок, потому что не знающий совершенно ничего смельчак и «заводила», конечно, не может считаться сильным учеником. Однако дети редко демонстрируют отличную успеваемость сразу по всем предметам, обычно усваивают информацию по каждому из предметов с разной скоростью и степенью легкости.

Кроме того, именно наличие у учеников сразу нескольких качеств, делающих его сильным или слабым в понимании учителя, создает разницу, когда ребенок хорошо успевает по одному предмету и в то же время значительно отстает по другому, схожему.

Скажем, бывает, что явный «математик» (ребенок с предрасположенностью к точным наукам) по физике всегда получает пятерки, а по химии он, напротив, «твердый» хорошист, хотя обе науки относятся к точным. Такой же «разнобой» не редок и среди «гуманитариев». Так что случаи, когда ребенок является круглым отличником лишь по паре школьных предметов, хотя все прочие результаты его учебы блестящими не назовешь, отнюдь не редки.

Родители часто задаются вопросом, как так выходит, что их чадо при общих посредственных показателях вдруг оказывается на «вершине славы» по одной-двум дисциплинам, и почему, если оно знает этот предмет, его, кажется, совершенно, не занимают другие, пусть и похожие, как, например, литература с историей.

Обычно такие противоречия объясняют ярко выраженными, направленными лишь на одну область интересами ребенка – дескать, ну не нравится ему ничего, кроме иностранных языков! Что делать, вырастет единственным в мире полиглотом, которому так и не суждено было узнать, что такое синхрофазотрон!.. Но на самом деле с его успеваемостью могло произойти совсем другое. Допустим, при наличии изначального интереса к теперь нелюбимому предмету ему в свое время не хватило качеств, позволивших привлечь к себе положительное внимание учителя, представить ему себя с лучшей стороны. Учитель не заметил и не оценил его стараний раз, другой, и постепенно ребенок тоже перестал обращать внимание на него и его требования – поступил с ним и его предметом точно так же, как с ним.

Итак, для взрослых людей не секрет, что способность правильно, так сказать, преподнести себя и свои знания – это если не сам успех, то точно его половина. И даже в наиболее специфичных кругах (например, в мире науки) правильное поведение на людях составляет как минимум треть грядущего успеха. В классе же способность перехватить инициативу у других юных «чемпионов», показать свои знания с лучшей стороны, умело скрыв их изъяны, тоже обеспечивает и внимание преподавателя именно к этому ученику. Как правило, она приносит и желание учителя чаще помогать именно этому ученику, мягче воспринимать его откровенные промахи, недостатки характера и отношение к учебе.

Проще говоря, способность продемонстрировать себя с лучшей стороны данному конкретному учителю служит залогом хороших личных взаимоотношений с ним. А поскольку ни одному человеку еще не удалось полностью разделить личное и общественное, не стоит думать, будто это не приносит никаких преимуществ и в учебе. Как бы ни хотел преподаватель относиться ко всем своим ученикам объективно, у него это не получится никогда. Для ученика же особо дружественные или, напротив, натянутые взаимоотношения с преподавателем могут сыграть решающую роль во взаимоотношениях с самим предметом.

Дети очень ориентированы на взрослых, их реакции, поведение и мнение – даже когда они подчеркнуто делают вид, будто это не так. Причем для них авторитетом является любой взрослый, а не только родители, обладающие лишь наибольшим влиянием. Поэтому если кто-то игнорирует попытки взрослого обратить на себя внимание, человек со сложившейся личностью пожмет плечами – без обид. Ребенка же такое игнорирование оскорбляет и очень больно задевает – он способен через некоторое время начать мстить учителю и ответным игнорированием его предмета, и плохим поведением на уроке. Из таких несчастливых сочетаний и вырастают дети, которых именуют «грозой учителей» – как правило, одного или нескольких.

Между тем налицо ошибка, и прежде всего со стороны учителя, но не только: его невнимательность к усилиям одного ребенка из 20–30 учеников класса простительна, ведь классов в одной параллели несколько. А ведь учитель по одному предмету не только ведет, как правило, два или даже более параллельных класса – он еще читает свой предмет в двух-трех старших и младших классах. Вот и получается, что в общей сложности он преподает в год примерно сотне ребят разного возраста. Как ему уследить за ними всеми, отнестись достаточно внимательно к каждому, если он едва успевает вычитать им положенный программой материал и кое-как организовать коллективную работу?

Дети в школе в известном смысле представляют собой довольно большую, слабо дифференцированную массу. Выделить из нее сильных и слабых учеников преподавателю не так уж просто – в силу дефицита времени, занятости собственными жизненными и рабочими проблемами и других естественных при такой организации работы факторов.

С одной стороны, учитель стремится это сделать с целью эффективно организовать деятельность класса на уроке, выделить потенциальных кандидатов на участие в таких мероприятиях, как олимпиады и конкурсы по его предмету. С другой – у преподавателя нет лишних личных ресурсов или времени, чтобы «прощупать» каждого вверенного его заботам школьника на предмет глубины и широты его знаний, если ребенок сам не стремится к этому или не умеет выделиться, обратить на себя внимание учителя и т. д.

В то же время раскрытие детских талантов вменяется учителям в обязанности в числе прочих, поскольку результаты игнорирования определенных дарований ребенка могут обернуться существенным снижением его успеваемости, интереса к учебе как таковой. В этом смысле, конечно, иногда можно говорить о том, что учитель не выполнил свой профессиональный долг.

От родителей требуется лишь принять и смириться с тем фактом, что, если ребенок хочет, чтобы его заметили, ему нужно самому проявить инициативу. От модели поведения, которая сложится у него в результате этих более или менее удачных попыток, во многом будет зависеть, насколько хорошими будут его текущие и даже экзаменационные оценки.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Ансамблевые методы: бэггинг, бустинг и стекинг

«Единство это сила». Эта старая поговорка довольно хорошо выражает основную идею, за которой стоят очень мощные «ансамблевые методы» в машинном обучении. Ансамблевые методы часто занимают топ рейтингов во многих соревнованиях по машинному обучению, в том числе на Kaggle. Если говорить грубо, они основаны на гипотезе о том, что объединение нескольких моделей воедино часто может привести к созданию гораздо более мощной модели.

Перевод статьи Ensemble methods: bagging, boosting and stacking, авторы — Joseph Rocca и Baptiste Rocca , ссылка на оригинал — в подвале статьи.

Цель этой статьи — объяснение различных понятий ансамблевого обучения. Мы обсудим некоторые общеизвестные понятия, такие как бутстрэп, бэггинг, случайный лес, бустинг, стекинг и многие другие, которые являются основами ансамблевых методов. Чтобы сделать связь между всеми этими методами как можно более ясной, мы постараемся представить их в гораздо более широкой и логичной структуре, которую, мы надеемся, будет легче понять и запомнить.

План

В первом разделе этой статьи мы представим понятия слабых и сильных учеников и представим три основных метода обучения в ансамбле: бэггинг, бустинг и стекинг. Затем во втором разделе мы сфокусируем внимание на бэггинге и обсудим такие понятия, как бутстрэп, бэггинг и случайный лес. В третьем разделе мы представим бустинг и, в частности, два его самых популярных варианта: адаптивный бустинг (adaboost) и градиентный бустинг. Наконец, в четвертом разделе мы дадим обзор стекинга.

Что такое ансамблевые методы?

Ансамблевые методы — это парадигма машинного обучения, где несколько моделей (часто называемых «слабыми учениками») обучаются для решения одной и той же проблемы и объединяются для получения лучших результатов. Основная гипотеза состоит в том, что при правильном сочетании слабых моделей мы можем получить более точные и/или надежные модели.

Один слабый ученик

В машинном обучении, независимо от того, сталкиваемся ли мы с проблемой классификации или регрессии, выбор модели чрезвычайно важен, чтобы иметь какие-либо шансы получить хорошие результаты. Этот выбор может зависеть от многих переменных задачи: количества данных, размерности пространства, гипотезы распределения…

Слабое смещение (bias) и разброс (variance) модели, хотя они чаще всего изменяются в противоположных направлениях, являются двумя наиболее фундаментальными особенностями, ожидаемыми для модели. Действительно, чтобы иметь возможность «решить» проблему, мы хотим, чтобы в нашей модели было достаточно степеней свободы для разрешения базовой сложности данных, с которыми мы работаем, но мы также хотим, чтобы у нее было не слишком много степеней свободы, чтобы избежать ее высокого разброса и быть более устойчивой. Это хорошо известный компромисс между смещением и разбросом.

Иллюстрация компромисса между смещением и разбросом

 

В ансамблевой теории обучения мы вводим понятия слабых учеников (или базовых моделей), которых можно использовать в качестве строительных блоков для проектирования более сложных моделей путем объединения нескольких из них. В большинстве случаев эти базовые модели работают сами по себе не так хорошо в связи с тем, что они имеют высокое смещение (например, модели с низкой степенью свободы), либо с тем, что имеют слишком большой разброс, чтобы быть устойчивыми (например, модели с высокой степенью свободы). Тогда идея ансамблевых методов состоит в том, чтобы попытаться уменьшить смещение и/или разброс таких слабых учеников, объединяя несколько из них вместе, чтобы создать сильного ученика (или модель ансамбля), который достигает лучших результатов.

Объединение слабых учеников

Чтобы реализовать ансамблевый метод, нам сначала нужно отобрать наших слабых учеников для агрегирования. В основном (в том числе в хорошо известных методах бэггинга и бустинга) используется единственный базовый алгоритм обучения, так что у нас есть однородные слабые ученики, которые обучаются по-разному. Получаемая нами модель ансамбля называется «однородной». Тем не менее, существуют также некоторые методы, которые используют различные типы базовых алгоритмов обучения: некоторые разнородные слабые ученики затем объединяются в «разнородную ансамблевую модель».

Одним из важных моментов является то, что наш выбор слабых учеников должен быть согласован с тем, как мы агрегируем эти модели. Если мы выбираем слабых учеников с низким смещением, но высоким разбросом, это должно быть с помощью метода агрегирования, который имеет тенденцию уменьшать разброс, тогда как если мы выбираем слабых учеников с низким разбросом, но с высоким смещением, это должен быть метод агрегирования, который имеет тенденцию уменьшать смещение.

Это подводит нас к вопросу о том, как комбинировать эти модели. Мы можем упомянуть три основных типа мета-алгоритмов, которые направлены на объединение слабых учеников:

  • Бэггинг. В этом случае часто рассматривают однородных слабых учеников, обучают их параллельно и независимо друг от друга, а затем объединяют их, следуя некоторому детерминированному процессу усреднения.
  • Бустинг. В этом случае часто рассматривают однородных слабых учеников, обучают их последовательно адаптивным способом (слабый ученик зависит от предыдущих) и объединяет их, следуя детерминированной стратегии.
  • Стекинг. В этом случае часто учитывают разнородных слабых учеников, изучают их параллельно и объединяют их, обучая метамодель для вывода прогноза, основанного на предсказаниях различных слабых моделей.

Грубо говоря, мы можем сказать, что бэггинг будет в основном сосредоточен на получении ансамблевой модели с меньшим разбросом, чем ее компоненты, в то время как бустинг и стекинг в основном будут пытаться производить сильные модели с меньшим смещением, чем их компоненты.

В следующих разделах мы подробно расскажем о бэггинге и бустинге (которые используются немного шире, чем стекинг, и позволят нам обсудить некоторые ключевые понятия ансамблевых методов), прежде чем дать краткий обзор стекинга.

Слабых учеников можно объединить, чтобы получить модель с лучшими показателями. Способ объединения базовых моделей должен быть адаптирован к их типам. Модели с низким смещением и высоким разбросом следует объединять таким образом, чтобы сделать сильную модель более устойчивой, тогда как модели с низким разбросом и высоким смещением лучше объединять таким образом, чтобы сделать ансамблевую модель менее смещенной.

Сфокусируем внимание на бэггинге

В параллельных методах мы рассматриваем разных учеников независимо друг от друга друга и, таким образом, можно обучать их одновременно. Наиболее известным из таких подходом является «бэггинг» (от «bootstrap aggregation»), целью которого является создание ансамблевой модели, которая является более надежной, чем отдельные модели, ее составляющие.

Бутстрэп

Давайте начнем с определения бутстрэпа. Этот статистический метод заключается в генерации выборок размера B (так называемых бутстрэп выборок) из исходного датасета размера N путем случайного выбора элементов с повторениями в каждом из наблюдений B.

Иллюстрация процесса бустрэпа

При некоторых допущениях эти выборки имеют довольно хорошие статистические свойства: в первом приближении их можно рассматривать как взятые непосредственно из истинного базового (и часто неизвестного) распределения данных, так и независимо друг от друга. Таким образом, их можно рассматривать как репрезентативные и независимые выборки истинного распределения данных (почти идентичные выборки). Гипотеза, которая должна быть проверена, чтобы сделать это приближение действительным, имеет две стороны. Во-первых, размер N исходного датасета должен быть достаточно большим, чтобы охватить большую часть сложности базового распределения, чтобы выборка из датасета была хорошим приближением к выборке из реального распределения (репрезентативность). Во-вторых, размер датасета N должен быть достаточно большим по сравнению с размером бутстрэп выборок B, чтобы выборки не слишком сильно коррелировали (независимость). Обратите внимание, что в дальнейшем мы иногда будем ссылаться на эти свойства (репрезентативность и независимость) бутстрэп выборок: читатель всегда должен помнить, что это только приближение.

Бутстрэп выборки часто используются, например, для оценки разброса или доверительных интервалов статистических оценок. По определению статистическая оценка является функцией некоторых наблюдений и, следовательно, случайной величины с разбросом, полученным из этих наблюдений. Чтобы оценить разброс такой оценки, нам нужно оценить его на нескольких независимых выборках, взятых из интересующего распределения. В большинстве случаев рассмотрение действительно независимых выборок потребовало бы слишком большого количества данных по сравнению с реально доступным количеством. Затем мы можем использовать бутстрэп, чтобы сгенерировать несколько бутстрэп выборок, которые можно рассматривать как «почти репрезентативные» и «почти независимые» (почти «независимые одинаково распределенные выборки»). Эти примеры бутстрэп выборок позволят нам аппроксимировать разброс оценки, оценивая его значение для каждой из них.

Бутстрэп часто используется для оценки разброса или доверительного интервала некоторых статистических оценок

Бэггинг

При обучении модели, независимо от того, имеем ли мы дело с
проблемой классификации или регрессии, мы получаем функцию, которая принимает входные данные, возвращает выходные данные и определяется в отношении обучающего датасета. Из-за теоретического разброса обучающего датасета (мы напоминаем, что датасет является наблюдаемой выборкой, исходящей из истинно неизвестного базового распределения), подобранная модель также подвержена изменчивости: если бы наблюдался другой датасет, мы получили бы другую модель.

Идея бэггинга в таком случае проста: мы хотим подобрать несколько независимых моделей и «усреднить» их прогнозы, чтобы получить модель с меньшим разбросом. Однако на практике мы не можем подобрать полностью независимые модели, потому что для этого потребуется слишком много данных. Таким образом, мы полагаемся на хорошие «приблизительные свойства» бутстрэп выборок (репрезентативность и независимость) для подбора моделей, которые практически независимы.

Сначала мы генерируем несколько бутстрэп выборок так, чтобы каждая новая бутстрэп выборка выполняла роль (почти) еще одного независимого датасета, взятого из истинного распределения. Затем мы можем обучить слабого ученика для каждой из этих выборок и, наконец, агрегировать их так, чтобы мы как бы «усреднили» их результаты и, таким образом, получили модель ансамбля с разбросом меньшим, чем ее отдельные компоненты. Грубо говоря, так как бутстрэп выборки являются примерно независимыми и одинаково распределенными, то же самое касается и обученных слабых учеников. Затем «усреднение» результатов слабых учеников не изменяет ожидаемый ответ, но уменьшает его разброс (так же, как усреднение независимых одинаково распределенных случайных величин сохраняет ожидаемое значение, но уменьшает разброс).

Итак, предположим, что у нас есть L бутстрап выборок (аппроксимации L независимых датасетов) размера B. Это обозначается:

Мы можем обучить L почти независимых слабых учеников (по одному на каждый датасет):

А затем объединим их некоторым процессом усреднения, чтобы получить модель ансамбля с меньшим разбросом. Например, мы можем определить нашу сильную модель так, чтобы

Существует несколько возможных способов объединить несколько моделей, обученных параллельно. Для задачи регрессии выходные данные отдельных моделей могут быть буквально усреднены для получения выходных данных модели ансамбля. Для задачи классификации класс, предсказываемый каждой моделью, можно рассматривать как голос, а класс, который получает большинство голосов, является ответом модели ансамбля (это называется мажоритарным голосованием). Что касается задачи классификации, мы также можем рассмотреть вероятности каждого класса, предсказываемые всеми моделями, усреднить эти вероятности и сохранить класс с самой высокой средней вероятностью (это называется мягким голосованием). Средние значения или голоса могут быть простыми или взвешенными, если будут использоваться любые соответствующие им веса.

Наконец, мы можем упомянуть, что одним из больших преимуществ бэггинга является его параллелизм. Поскольку различные модели обучаются независимо друг от друга, при необходимости могут использоваться методы интенсивного распараллеливания.

Бэггинг состоит из нескольких базовых моделей, обученных на разных бутстрэп выборках и построения ансамблевой модели, которая «усредняет» результаты этих слабых учеников

Случайные леса

Деревья решений являются очень популярными базовыми моделями для ансамблевых методов. Сильные ученики, состоящие из нескольких деревьев решений, можно назвать «лесами». Деревья, составляющие лес, могут быть выбраны либо неглубокими (глубиной в несколько узлов), либо глубокими (глубиной в множество узлов, если не в полную глубину со всеми листьями). Неглубокие деревья имеют меньший разброс, но более высокое смещение, и тогда для них лучшим выбором станут последовательные методы, которые мы опишем позже. Глубокие деревья, с другой стороны, имеют низкое смещение, но высокий разброс и, таким образом, являются подходящим выбором для бэггинга, который в основном направлен на уменьшение разброса.

Случайный лес представляет собой метод бэггинга, где глубокие деревья, обученные на бутстрап выборках, объединяются для получения результата с более низким разбросом. Тем не менее, случайные леса также используют другой прием, чтобы несколько обученных деревьев были менее коррелированными друг с другом: при построении каждого дерева вместо выбора всех признаков из датасета для генерации бутстрэпа мы выбираем и сохраняем только случайное их подмножество для построения дерева (обычно одинаковое для всех бутстрэп выборок).

Выборка по признакам действительно приводит к тому, что все деревья не смотрят на одну и ту же информацию для принятия своих решений и, таким образом, уменьшают корреляцию между различными возвращаемыми выходными данными. Другое преимущество выборки по признакам заключается в том, что она делает процесс принятия решений более устойчивым к отсутствующим данным: значения наблюдения (из обучающего датасета или нет) с отсутствующими данными можно восстанавливать с помощью регрессии или классификации на основе деревьев, которые учитывают только те признаки, где данные не отсутствуют. Таким образом, алгоритм случайного леса сочетает в себе концепции бэггинга и выбора подпространства случайных объектов для создания более устойчивых моделей.

Метод случайного леса — это метод бэггинга с деревьями решений в качестве слабых учеников. Каждое дерево помещается в бутстрэп выборку, только с учетом случайного выбора подмножества признаков.

Сфокусируем внимание на бустинге

В последовательных методах различные комбинированные слабые модели больше не обучаются независимо друг от друга. Идея состоит в том, чтобы итеративно обучать модели таким образом, чтобы обучение модели на данном этапе зависело от моделей, обученных на предыдущих этапах. Бустинг является наиболее известным из этих подходов, и он создает ансамблевую модель, которая имеет меньшее смещение, чем составляющие ее слабые ученики.

Бустинг

Методы бустинга работают в том же духе, что и методы бэггинга: мы создаем семейство моделей, которые объединяются, чтобы получить сильного ученика, который лучше работает. Однако, в отличие от бэггинга, которое в основном направлено на уменьшение разброса, бустинг — это метод, который заключается в том, чтобы адаптировать последовательно нескольких слабых учеников адаптивным способом: каждая модель в последовательности подбирается, что придает большее значение объектам в датасете, которые плохо обрабатывались предыдущими моделями в последовательности. Интуитивно, каждая новая модель фокусирует свои усилия на самых сложных объектах выборки при обучении предыдущих моделей, чтобы мы получили в конце процесса сильного ученика с более низким смещением (даже если получится так, что бустинг будет при этом уменьшать разброс). Бустинг, как и бэггинг, может использоваться как для задач регрессии, так и для классификации.

Базовые модели, которые часто рассматриваются для бустинга — это модели с низким разбросом, но с высоким смещением. Например, если мы хотим использовать деревья решений в качестве наших базовых моделей, в основном мы будем выбирать неглубокие деревья решений с глубиной в несколько узлов. Другая важная причина, которая мотивирует использовать модели с низким разбросом, но с высоким смещением в качестве слабых учеников для бустинга, заключается в том, что эти модели, как правило, требуют меньших вычислительных затрат (несколько степеней свободы при подборе гиперпараметров). Действительно, поскольку вычисления для подгонки к различным моделям не могут выполняться параллельно (в отличие от бэггинга), это может стать слишком дорогостоящим для последовательного подбора нескольких сложных моделей.

После того, как слабые ученики выбраны, нам все еще нужно определить, как они будут последовательно подгоняться (какую информацию из предыдущих моделей мы учитываем при подборе текущей модели?) И как они будут агрегироваться (как мы агрегируем текущую модель к предыдущим?). Мы обсудим эти вопросы в двух следующих подразделах, более подробно описывающих два важных алгоритма бустинга: adaboost (адаптивный бустинг) и градиентный бустинг.

В двух словах, эти два мета-алгоритма отличаются тем, как они создают и объединяют слабых учеников в ходе последовательного процесса. Адаптивный бустинг обновляет веса, прикрепленные к каждому из объектов обучающего датасета, тогда как градиентный бустинг обновляет значения этих объектов. Эта разница исходит из того, что оба метода пытаются решить задачу оптимизации, заключающуюся в поиске наилучшей модели, которая может быть записана в виде взвешенной суммы слабых учащихся.

Бустинг состоит в итеративном подборе слабого ученика, агрегировании его в модель ансамбля и «обновлении» обучающего датасета для лучшего учета сильных и слабых сторон текущей модели ансамбля при подборе следующей базовой модели.

Адаптивный бустинг

При адаптивном бустинге («adaboost») мы пытаемся определить нашу ансамблевую модель как взвешенную сумму L слабых учеников.

Поиск лучшей модели ансамбля с этой формой записи ансамблевой модели является сложной задачей оптимизации. Вместо того, чтобы пытаться решить ее за один раз аналитически (находя все коэффициенты и слабых учеников, которые дают лучшую общую аддитивную модель), мы используем итеративный процесс оптимизации, который гораздо более податлив, даже несмотря на то что он может привести к неоптимальному решению. В частности, мы добавляем слабых учеников одного за другим, просматривая каждую итерацию, чтобы найти наилучшую возможную пару (коэффициент, слабый ученик) для добавления к текущей модели ансамбля. Другими словами, мы итеративно определяем (s_l), как

где c_l и w_l выбраны так, что s_l — это модель, которая наилучшим образом соответствует обучающим данным, и, таким образом, это наилучшее возможное улучшение по сравнению с s_(l-1). Затем мы можем определить

где E(.) — ошибка подгонки данной модели, а e(.,.) — функция потерь/ошибок. Таким образом, вместо глобальной оптимизации по всем L-моделям в сумме, мы приближаем оптимум локальной оптимизацией путем построения и добавления слабых учеников к сильной модели по одному.

В частности, при рассмотрении бинарной классификации мы можем показать, что алгоритм adaboost может быть переписан в процесс, который выполняется следующим образом. Во-первых, он обновляет веса объектов в датасете и обучает нового слабого ученика, уделяя особое внимание наблюдениям, неправильно классифицированным текущей ансамблевой моделью. Во-вторых, он добавляет слабого ученика к взвешенной сумме в соответствии с коэффициентом обновления, который выражает эффективность этой слабой модели: чем лучше слабый ученик выполнил свою работу, тем больше он будет учтен в сильном ученике.

Итак, предположим, что мы сталкиваемся с задачей бинарной классификации с N объектами в нашем датасете, и мы хотим использовать алгоритм adaboost с данным семейством слабых моделей. В самом начале алгоритма (первая модель последовательности) все объекты имеют одинаковые веса 1 / N. Затем мы повторяем L раз (для L учеников в последовательности) следующие шаги:

  • обучить наилучшую возможную слабую модель с текущими весами наблюдений
  • вычислить значение коэффициента обновления, который является своего рода скалярной метрикой оценки слабого ученика, которая показывает, насколько вклад этого слабого ученика должен быть учтен в ансамблевой модели
  • обновить сильного ученика, добавив нового слабого ученика, умноженного на его коэффициент обновления
  • вычислить новые веса объектов, которые показывают, на каких наблюдениях мы хотели бы сосредоточиться на следующей итерации (веса ошибочно прогнозируемых объектов увеличиваются в совокупной модели, а веса правильно предсказанных объектов — уменьшаются)

Повторяя эти шаги, мы затем последовательно строим наши L моделей и объединяем их в простую линейную комбинацию, взвешенную по коэффициентам, выражающим эффективность каждого ученика. Обратите внимание, что существуют варианты исходного алгоритма adaboost, такие как LogitBoost (классификация) или L2Boost (регрессия), которые в основном различаются по своему выбору функции потерь.

Adaboost обновляет веса объектов на каждой итерации. Веса хорошо классифицированных объектов уменьшаются относительно весов неправильно классифицированных объектов. Модели, которые работают лучше, имеют больший вес в окончательной модели ансамбля.

Градиентный бустинг

При градиентном бустинге модель ансамбля, которую мы пытаемся построить, также представляет собой взвешенную сумму слабых учеников.

Как мы уже упоминали для adaboost, найти оптимальную модель при этой форме записи модели ансамбля слишком сложно, и требуется итерационный подход. Основное отличие от адаптивного бустинга заключается в определении процесса последовательной оптимизации. Кто бы мог подумать, градиентный бустинг сводит задачу к градиентному спуску: на каждой итерации мы подгоняем слабого ученика к антиградиенту текущей ошибки подбора по отношению к текущей модели ансамбля. Попробуем прояснить этот последний момент. Во-первых, теоретический процесс градиентного спуска по ансамблевой модели может быть записан как

где E (.) — ошибка подгонки данной модели, c_l — коэффициент, соответствующий размеру шага, и

является антиградиентом ошибки подгонки относительно модели ансамбля на шаге l_1. Этот (довольно абстрактный) антиградиент является функцией, которая на практике может оцениваться только для объектов в обучающей выборке (для которой мы знаем входные и выходные данные): эти оценки называются псевдо-остатками, прикрепленными к каждому объекту. Более того, даже если мы знаем для наблюдений значения этих псевдо-остатков, мы не хотим добавлять в нашу модель ансамбля какую-либо функцию: мы хотим добавить только новый экземпляр слабой модели. Таким образом, естественная вещь, которую нужно сделать, это научитьслабого ученика псевдо-остаткам для каждого наблюдения. Наконец, коэффициент c_l вычисляется в соответствии с одномерным процессом оптимизации (линейный поиск для получения наилучшего размера шага c_l).

Итак, предположим, что мы хотим использовать градиентный бустинг с семейством слабых моделей. В самом начале алгоритма (первая модель последовательности) псевдо-остатки устанавливаются равными значениям объектов. Затем мы повторяем L раз (для L моделей последовательности) следующие шаги:

  • Обучить наилучшего возможного слабого ученика псевдо-остаткам (приблизить антиградиент по отношению к текущему сильному ученику)
  • вычислить значение оптимального размера шага, который определяет, насколько мы обновляем модель ансамбля в направлении нового слабого ученика
  • обновить модель ансамбля, добавив нового слабого ученика, умноженного на размер шага (сделать шаг градиентного спуска)
  • вычислить новые псевдо-остатки, которые указывают для каждого наблюдения, в каком направлении мы хотели бы обновить следующие прогнозы модели ансамбля

Повторяя эти шаги, мы последовательно строим наши L моделей и агрегируем их в соответствии с подходом градиентного спуска. Обратите внимание на то, что, хотя адаптивный бустинг пытается решить на каждой итерации именно «локальную» задачу оптимизации (найти лучшего слабого ученика и его коэффициент, который нужно добавить к сильной модели), градиентный бустинг использует вместо этого подход с градиентным спуском и его легче адаптировать к большому количеству функций потерь. Таким образом, градиентный бустинг можно рассматривать как обобщение adaboost для произвольных дифференцируемых функций потерь.

Градиентный бустинг обновляет значения наблюдений на каждой итерации. Слабых учеников обучают подгоняться под псевдо-остатки, которые указывают, в каком направлении корректировать прогнозы текущей модели ансамбля, чтобы снизить ошибку.

Обзор стекинга

Стекинг имеет два основных отличия от бэггинга и бустинга. Во-первых, стекинг часто учитывает разнородных слабых учеников (комбинируются разные алгоритмы обучения), тогда как бэггинг и бустинг учитывают в основном однородных слабых учеников. Во-вторых, стекинг учит объединять базовые модели с использованием метамодели, тогда как бэггинг и бустинг объединяют слабых учеников с помощью детерминистическим алгоритмам.

Стекинг

Как мы уже упоминали, идея стекинга состоит в том, чтобы выучить нескольких разных слабых учеников и объединить их, обучив метамодель для вывода предсказаний, основанных на множественных предсказаниях, возвращаемых этими слабыми моделями. Итак, нам нужно определить две вещи для построения нашей модели стека: L учеников, которых мы хотим обучить, и метамодель, которая их объединяет.

Например, для задачи классификации мы можем в качестве слабого ученика выбрать классификатор KNN, логистическую регрессию и SVM и принять решение обучить нейронную сеть в качестве метамодели. Затем нейронная сеть примет в качестве входных данных результаты трех наших слабых учеников и научится давать окончательные прогнозы на их основе.

Итак, предположим, что мы хотим обучить стековый ансамбль, составленный из L слабых учеников. Затем мы должны выполнить следующие шаги:

  • разделить тренировочные данные на две части
  • выберите L слабых учеников и обучите их на данных первого фолда (части)
  • для каждого из L слабых учеников сделайте прогнозы для объектов из второго фолда
  • обучить метамодель во второй раз, используя в качестве входных данных прогнозы, сделанные слабыми учениками

На предыдущих этапах мы разбили датасет на две части, потому что прогнозы данных, которые использовались для обучения слабых учеников, не имеют отношения к обучению метамодели. Таким образом, очевидным недостатком этого разделения нашего датасета на две части является то, что у нас есть только половина данных для обучения базовых моделей и половина данных для обучения метамодели. Чтобы преодолеть это ограничение, мы можем, однако, следовать некоторому подходу «k-fold кросс-обучение» (аналогичному тому, что делается в k-fold кросс-валидации), таким образом все объекты могут быть использованы для обучения мета-модели: для любого объекта предсказание слабых учеников делается на примерах этих слабых учеников, обученных на k-1 фолдах, которые не содержат рассматриваемого объекта. Другими словами, он обучается по k-1 фолдам, чтобы делать прогнозы для оставшегося фолда для объектов в любых фолдах. Таким образом, мы можем создать соответствующие прогнозы для каждого объекта нашего датасета, а затем обучить нашу метамодель всем этим прогнозам.

Стекинг состоит в обучении метамодели для получения результатов, основанных на результатах, полученных несколькими слабыми учениками нижнего уровня

Многоуровневый стекинг

Возможное расширение стекинга — многоуровневый стекинг. Он заключается в выполнении стекинга с несколькими слоями. В качестве примера давайте рассмотрим стекинг в 3 уровня. На первом уровне (слое) мы подходим к L слабым ученикам, которые были выбраны. Затем на втором уровне вместо обучения одной метамодели к прогнозам слабых моделей (как это было описано в предыдущем подразделе) мы обучаем М таких метамоделей. Наконец, на третьем уровне мы обучаем последнюю метамодель, которая принимает в качестве входных данных прогнозы, возвращаемые М метамоделями предыдущего уровня.

С практической точки зрения, обратите внимание, что для каждой метамодели различных уровней многоуровневой модели стекового ансамбля мы должны выбрать алгоритм обучения, который может быть почти любым, который мы хотим (даже алгоритмы, уже используемые на более низких уровнях) , Мы также можем упомянуть, что добавление уровней может быть требовательным к данным (если k-fold-подобная методика не используется, тогда требуется больше данных) или требовательным к времени (если используется k-fold-подобная техника и должны быть обучены много моделей).

Многоуровневый стекинг предполагает несколько уровней стекинга: некоторые метамодели обучаются на выходных данных, возвращаемых метамоделями более низкого уровня, и так далее. Здесь мы представили 3-х слойную модель стекинга.

Итоги

Основные выводы этой статьи следующие:

  • Ансамблевые методы — это парадигма машинного обучения, в которой несколько моделей (часто называемых слабыми учениками или базовыми моделями) обучаются для решения одной и той же проблемы и объединяются для повышения производительности.
  • Основная гипотеза состоит в том, что, если мы правильно объединим слабых учеников, мы сможем получить более точные и/или надежные модели
  • В методах бэггинга несколько экземпляров одной и той же базовой модели обучаются параллельно (независимо друг от друга) на разных бутстрэп выборках, а затем агрегируются некоторым процессом «усреднения»
  • Вид операции усреднения, выполняемый над моделями, обученными на (почти) независимымых одинаково распределенных выборках в методах бэггинга, в основном позволяет нам получить ансамблевую модель с меньшим разбросом, чем ее компоненты: поэтому базовые модели с низким смещением, но высоким разбросом хорошо приспособлены для бэггинга.
  • В методах бустинга несколько экземпляров одной и той же базовой модели обучаются последовательно, так что на каждой итерации способ обучения текущего слабого ученика зависит от предыдущих слабых учеников и, в особенности, от того, как они работают с данными
  • Эта итеративная стратегия обучения, используемая в методах бустинга, которая адаптируется к недостаткам предыдущих моделей для обучения текущей, в основном позволяет нам получить модель ансамбля с более низким смещением, чем ее компоненты: именно поэтому слабые ученики с низким разбросом, но высоким смещением хорошо приспособлены для бустинга
  • в методах стекинга разные слабые ученики подбираются независимо друг от друга, и в дополнение к этому обучается метамодель для прогнозирования результатов на основе результатов, получаемых базовыми моделями.

В этой статье мы дали базовый обзор ансамблевых методов и, в частности, некоторых основных понятий в этой области: бутстрэп, бэггинг, случайный лес, бустинг (adaboost, градиентный бустинг) и стекинг. Среди оставленных в стороне понятий можно упомянуть, например, метод оценки Out-Of-Bag для бэггинга или также очень популярный «XGBoost» (что означает eXtrem Gradient Boosting), который является библиотекой, реализующей методы градиентного бустинга вместе с множеством дополнительных трюков, которые делают обучение намного более эффективным (и пригодным для больших датасетов).

Наконец, мы хотели бы в заключение напомнить, что обучение ансамблей — это объединение некоторых базовых моделей для получения модели ансамбля с лучшими характеристиками. Таким образом, даже если бэггинг, бустинг и стекинг являются наиболее часто используемыми ансамблевыми методами, возможны варианты, которые могут быть разработаны для лучшей адаптации к некоторым конкретным проблемам. В основном это требует двух вещей: полностью понять проблему, с которой мы сталкиваемся и… проявить творческий подход!

Спасибо за прочтение!

Тест «Морфологические нормы (для ЕГЭ по русскому языку)»

1. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно

пара ЦАПЕЛЬ

требуются ШОФЕРА

БОЛЕЕ СИЛЬНЬIЙ удар

ЗАГЛОХШИЙ мотор

ВОСЬМЬЮДЕСЯТЬЮ ВОСЬМЬЮ книгами

2. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ЧЕТЫРЬМЯСТАМИ строчками

в ВОСЬМИДЕСЯТИ верстах

голос БОЛЕЕ ВЫШЕ

ПРЕДУПРЕЖУ тебя

ПОЛОЩУЩИЙ бельё

3. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 пять КАСТРЮЛЬ

шире ПЛЕЧ

свыше ста семидесяти КИЛОМЕТРАХ

НАПОИВ чаем

НАДЕТЬ наушники

4. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ЛОЖИСЬ в больницу

С ДЕТЬМИ

В ДВУХСТАХ журналах

НАИБОЛЕЕ ТОЧНО

ПОДСКОЛЬЗНУТЬСЯ на льду

5. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 дерево ЗАСОХНУЛО

пять КАСТРЮЛЬ

НАПОИВ чаем

банка КОНСЕРВОВ

чистых ПОЛОТЕНЕЦ

6. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ЛЖЁТЕ

ВЕКТОРЫ движения

у ОБОИХ учеников

в ТЫСЯЧА девяностом году

с днём РОЖДЕНИЕМ

7. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 у ОБОИХ учеников

ВЕКТОРЫ движения

ЛЖЁТЕ

в ТЫСЯЧУ девяностом году

день ИМЕНИН

8. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 нет ЯСЕЛЬ рядом

старые КОНЮХИ

около ДВУХСОТ автомобилей

ВЫЙДИ на дорогу

дамских ТУФЕЛЬ

9. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ТРИ подруги

домишки ДЕРЕВНЕЙ

СНАЙПЕРЫ ушли

в ДВУХСТАХ ШЕСТИДЕСЯТИ домах

спелых АБРИКОСОВ

10. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 известные ЛЕКТОРЫ

пара ЧУЛОК

ИЗРЕШЕЧЁННЫЙ

ЗВОНЧЕЕ

КЛАДИ

11. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 здоровые ДЁСНЫ

растёт в ГРУНТЕ

ЛЯЖЬТЕ

более ШИРОКО

ПОЧЕРК

12. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 страховые ПОЛИСА

ПОЛУТОРА ставок

КОНТЕЙНЕРЫ

мы не ЛЖЁМ

Северный и Южный ПОЛЮСЫ

13. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ночные ВЫЗОВА

ПОЕЗЖАЙТЕ в Крым

не более ПОЛУТОРА метров

ПЕЧЁТ ватрушки

нет ПОГОН

14. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ПРОПОЛОЩИ бельё

около ВОСЬМИСОТ страниц

подпишите ДОГОВОРЫ

НАИЛУЧШИЙ день

с Восьмым МАРТОМ

15. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ВЫСОХНУЛ на солнце

звонят КОЛОКОЛА

несколько пар СЕРЁГ

знал много БАСЕН

ШЕСТЬЮСТАМИ рублями

16. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ДОСТИГНУЛИ

менее ВОСЬМИСОТ страниц

ОБЕИХ учениц

КРАСИВЫЙ тюль

по ДЛИННОЙ авеню

17. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ПЛЕЩЕТ волна

менее ЛЁГКИЙ путь

ИХНИЕ дети

вес в ТЫСЯЧУ двести тонн

несколько ЧЕЛОВЕК

18. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 в ДВЕ ТЫСЯЧИ девятом году

ИХ часы

посадили двадцать ЯБЛОНЕЙ

воздержаться от КОММЕНТАРИЕВ

наиболее ЯРКО

19. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 думать БОЛЕЕ ШИРЕ

на ВЕТРУ

МЯУКАЕТ

на ШЕСТЬСОТ пятом километре

пара ТУФЕЛЬ

20. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ПОКЛАДИ на стол

тридцать ГРАММОВ

земные НЕДРА

ДОГОВОРЫ

туристические ЛАГЕРЯ

21. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 пара ЧУЛОК

цену БЛАГОРОДСТВА

в ДВЕ ТЫСЯЧИ ПЯТОМ году

ВЗГЛЯНЬ

пять АБРИКОСОВ

22. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ИХ книги

ХУДШИЙ поступок

гора АПЕЛЬСИНОВ

со СТА первого экземпляра

тепло СЕРДЕЦ

23. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ИХ часы

воздержаться от КОММЕНТАРИЕВ

в ДВЕ тысячи девятом году

посадили двадцать ЯБЛОНЕЙ

пять КОЧЕРЁГ

24. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 капает со СВЕЧЕЙ

НАИБОЛЕЕ удачно

СЕМЬЮДЕСЯТЬЮ помощниками

ЕХАЙ прямо

новых ПОЛОТЕНЕЦ

25. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ПЕРЕДАЙТЕ привет

ОБОИХ спортсменок

уважаемые ПРОФЕССОРА

в ДВЕ тысячи пятом году

в меню нет ОЛАДИЙ

26. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 КОЛЫШЕТ ветер

квалифицированные ЛЕКТОРЫ

ИХ мнение

в ДВУХ тысячи четвёртом году

ОБОИХ спортсменов

27. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 знающие БУХГАЛТЕРЫ

много ЯБЛОК

в ДВУХТЫСЯЧНОМ году

более ХУДШИЙ

новых ШОРТ

28. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ДЕВЯТЬЮСТАМИ окнами

ЗАЕДЬ завтра

СТРОЖАЙШЕ запрещено

две пары БОТИНОК

несколько ГРАММОВ

29. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ШЕСТИСТАМИ спортсменами

КРАСИВЕЕ

ПОЕЗЖАЙ за ними

ИХ дети

уважаемые ПРОФЕССОРА

30. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 с ДВЕ тысячи третьего года

ДОЛЬШЕ часа

пара ЧУЛОК

большие ТЕРМОСА

десять ОЛАДИЙ

31. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ИХ проблемы

пара ТУФЛЕЙ

в ПЯТИСТАХ случаях

БОЛЕЕ СЛАБЫЙ ученик

ОБЕИХ спортсменок

32. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 ПРОПОЛОЩИ бельё

ДИРЕКТОРА гимназий

около ВОСЬМИСОТ страниц

справились НАИБОЛЕЕ УСПЕШНЕЕ

несколько ГРАММОВ

33. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

опытные ИНЖЕНЕРА

КРАСИВЕЕ дочери

в ТЫСЯЧА девятисотом году

полки для КУХОНЬ

ЗАЕЗЖАЙ завтра

34. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 КРАСИВШЕ

две СЕДЬМЫХ

около ПЯТИСОТ страниц

много ВИШЕН

ПОСАДИ дерево

35. В одном из вьделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 гарантия ВОЗВРАТА

все ДИРЕКТОРА заводов

НАИБОЛЕЕ УМЕСТНЫЙ подарок

ведро ВИШНЕЙ

букет ГЕОРГИНОВ

36. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

хорошо СТРИГЁТ

выгодные ДОГОВОРЫ

длиннее ВСЕГО

много ЯБЛОК

к ДВЕ ТЫСЯЧИ ШЕСТОМУ году

37. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

МЛЕКОПИТАЮЩИЕСЯ животные

ЛЕГЧАЙШЕЕ пёрышко

ВЫЗДОРОВЕЮ

много БРЫЗГ

ЕДКИЙ аэрозоль

38. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

в ШКАФЕ

ВРЕМЯПРЕПРОВОЖДЕНИЕ

неисправные КЛАПАНЫ

ЕЗДИТ

пара НОСКОВ

39. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

пара САПОГ

ПОЛОЖИ книги

КЛАДИ на стол

ПЯТЬСОТЫЙ заказ

НАДЕНЬ перчатки

40. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ЛЯГТЕ

ПЯТИСТАМИ метрами

почетные ТИТУЛЫ

СЛАДЧАЙШИЙ

душистого ШАМПУНЯ

41. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ЗАЖЖЁТСЯ свет

пара ЧУЛОК

МЕНЕЕ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНЫЙ

СЕМЬЮСТАМИ рублями

ПРИЙДУ

41. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

полки для КУХОНЬ

КРАСИВЕЕ дочери

мощные КОМПЬЮТЕРА

в ТЫСЯЧА девятисотом году

НОВЫЙ шампунь

42. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ВЫСОХЛА на ветру

ЛЯЖЬТЕ

свыше СЕМИСОТ пятидесяти тысяч

дальние ДЕРЕВНИ

все ВОЗРАСТЫ

43. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

вместе с ДЕТЬМИ

много ЯБЛОКОВ

искомый ОТВЕТ

НАИЛУЧШИХ снимков

ТОНКИЙ тюль

44. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 пара НОСКОВ

ЛЯГТЕ на спину

ТРЕМЯСТАМИ дисками

более ЧЕСТНЕЕ поступил

летних КАНИКУЛ

45. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

 

гора АПЕЛЬСИНОВ

НАИБОЛЕЕ уместно

ИХНИЕ дела

ПОПРОБУЕТ торт

все ВОЗРАСТЫ

46. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

около ПЯТИСОТ фотографий

ПОЕЗЖАЙТЕ в город

пара НОСКОВ

ПОСКОЛЬЗНУТЬСЯ

брат БОЛЕЕ УМНЕЕ

47. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

ЛЯЖЬ на спину

знаменитые ПРОФЕССОРА

в БОКУ

КРАСИВЕЙШИЙ рисунок

СМОТРЯ вперёд

48. В одном из выделенных ниже слов допущена ошибка в образовании формы слова. Исправьте ошибку и запишите слово правильно.

около ТРИСТА фотографий

ПОЕЗЖАЙТЕ в город

пара НОСКОВ

наиболее УМЕСТНЫЙ

греческих БОГИНЬ

Формы слова (тематический тест для подготовки к ЕГЭ)

1. В одном из вы­де­лен­ных ниже слов до­пу­ще­на ошиб­ка в об­ра­зо­ва­нии формы слова. Ис­правь­те ошиб­ку и за­пи­ши­те слово пра­виль­но.

 

МОКЛА под дождём

все ВОЗ­РАС­ТА возрасты

кос­вен­ных ПА­ДЕ­ЖЕЙ

здо­ро­вые ДЁСНЫ

милых БА­РЫ­ШЕНЬ

 2 со­вре­мен­ных КУ­ХОНЬ

ЧЕ­ТЫРЬ­МЯ­СТА­МИ строч­ка­ми

все ДИ­РЕК­ТО­РА гим­на­зий

КРАТ­ЧАЙ­ШИЙ путь

путь ДЛИНЬ­ШЕ длиннее

 3 ПЛЕ­ЩЕТ волна

менее ЛЁГКИЙ путь

ИХНИЕ дети их дети

вес в ТЫ­СЯ­ЧУ две­сти тонн

не­сколь­ко ЧЕ­ЛО­ВЕК

4 нет ЯСЕЛЬ рядом яслей

ста­рые КО­НЮ­ХИ

около ДВУХ­СОТ ав­то­мо­би­лей

ВЫЙДИ на до­ро­гу

дам­ских ТУ­ФЕЛЬ

 5 пять КА­СТРЮЛЬ

шире ПЛЕЧ

свыше ста се­ми­де­ся­ти КИ­ЛО­МЕТ­РАХ- ста семидесяти километров

НА­ПО­ИВ чаем

НА­ДЕТЬ на­уш­ни­ки

 6 ЛЯЖЬ на спину ляг

зна­ме­ни­тые ПРО­ФЕС­СО­РА

в БОКУ

КРА­СИ­ВЕЙ­ШИЙ ри­су­нок

СМОТ­РЯ вперёд

 7 стра­хо­вые ПО­ЛИ­СА полюсы

ПО­ЛУ­ТО­РА ста­вок

КОН­ТЕЙ­НЕ­РЫ

мы не ЛЖЁМ

 8 ПО­ПРО­БО­ВА­ЕМ попробуем

ки­ло­грамм ЯБЛОК

пара ПО­ЛО­ТЕ­НЕЦ

НАИ­СЛОЖ­НЕЙ­ШИЙ

ИХ труд

9 здо­ро­вые ДЁСНЫ

пара ВА­РЕЖ­КОВ варежек

ска­зать БОЛЕЕ ГРОМ­КО

ИС­ЧЕЗ­НУВ вдали

к ДЕ­ВЯ­ТИ­СТАМ из­би­ра­те­лям

10 ЗАЖЖЁТСЯ свет

пара ЧУЛОК

МЕНЕЕ ПРИ­ВЛЕ­КА­ТЕЛЬ­НЫЙ

СЕ­МЬЮ­СТА­МИ руб­ля­ми

ПРИЙ­ДУ приду

11 из­вест­ные ЛЕК­ТО­РЫ

пара ЧУЛОК

ИЗ­РЕ­ШЕЧЁННЫЙ

ЗВОН­ЧЕЕ звонче

КЛАДИ

12 ИХ про­бле­мы

пара ТУФ­ЛЕЙ пара туфель

в ПЯ­ТИ­СТАХ слу­ча­ях

БОЛЕЕ СЛА­БЫЙ уче­ник

ОБЕИХ спортс­ме­нок 

13 ка­па­ет со СВЕ­ЧЕЙ

НАИ­БО­ЛЕЕ удач­но

СЕ­МЬЮ­ДЕ­СЯ­ТЬЮ по­мощ­ни­ка­ми

ЕХАЙ прямо поезжай

новых ПО­ЛО­ТЕ­НЕЦ

14 лю­би­мые ПРО­ФЕС­СО­РА

НАИ­БО­ЛЕЕ РЕ­ШИ­ТЕЛЬ­НО по­сту­пил

в ДВУХ­СТАХ мет­рах

на ИХ тер­ри­то­рии

ОБ­ГРЫ­ЗАН­НОЕ яб­ло­ко обгрызенное яблоко

 

15 де­ре­во ЗА­СОХ­НУ­ЛО засохло

пять КА­СТРЮЛЬ

НА­ПО­ИВ чаем

банка КОН­СЕР­ВОВ

чи­стых ПО­ЛО­ТЕ­НЕЦ

16 по ИХ же­ла­нию

в ДВУХ ТЫСЯЧ пятом году в две тысячи пятом

КРА­СИ­ВЕЙ­ШИЙ пей­заж

ПРО­ПО­ЛО­ЩИ бельё

пара БО­ТИ­НОК

17 ЛЯГТЕ на ков­рик

пара ВА­РЕЖ­КОВ варежек

в ШКАФУ

к ТРЁМСТАМ со­ро­ка четырём из­би­ра­те­лям

все ВОЗ­РАС­ТЫ

 18 ДЕ­ВЯ­ТЬЮ­СТА­МИ ок­на­ми

ЗАЕДЬ зав­тра заезжай

СТРО­ЖАЙ­ШЕ за­пре­ще­но

две пары БО­ТИ­НОК

не­сколь­ко ГРАМ­МОВ

 19 о ПЯ­ТИ­СТАХ со­ро­ка руб­лях

копчёные ОКО­РО­КИ окорока

ПО­ЕЗ­ЖАЙ домой

МЕНЕЕ ИН­ТЕ­РЕС­НО

ВЫ­КЛА­ДЫ­ВАЙ

 20 не­сколь­ко НОЖ­НИЦ

уме­лые ПО­ВА­РА

быст­ро ВЫ­ЗДО­РО­ВИТ выздоровеет

в ПО­ЛУ­ТО­РА часах

ПЯТЬ ба­ры­шень

Не­вер­но: ПРИЙ­ДУ

Верно: ПРИДУ.

Пра­виль­но на­пи­са­ние лич­ных форм без буквы Й: приду, придёшь, придёт, придём, придёте, при­дут.

Буква Й пи­шет­ся толь­ко в ин­фи­ни­ти­ве, то есть в на­чаль­ной форме дан­но­го гла­го­ла: прий­ти.

В сло­вах «приду», «придёшь», «придёт» и так далее ко­рень со­сто­ит из одной буквы — это буква Д.

 

Ответ: приду

Ответ: приду

ЕДИНЫЙ ГОСЭКЗАМЕН: КАК ЛУЧШЕ? | «Новый компаньон»

Начинающийся новый учебный год школьники опять проведут в экстремальных условиях «экзаменационного эксперимента»

Поделиться

Твитнуть

В 2003 году Пермская область впервые приняла участие во всероссийском эксперименте по отработке Единого государственного экзамена (ЕГЭ). Все выпускники средних школ в обязательном порядке сдавали ЕГЭ по математике. ЕГЭ по химии сдавали те, кто выбрал этот предмет в качестве экзаменационного.

Пермские вузы тогда настороженно отнеслись к нововведению: поскольку экспериментальный режим позволял им некоторую самостоятельность, далеко не все университеты и академии соизволили принять сертификаты ЕГЭ вместо вступительного экзамена. Таким образом, был нарушен главный принцип, та цель, которую преследует введение ЕГЭ, — объединить выпускные и вступительные экзамены. Именно в этом, а не в тестовых технологиях, состоит суть Единого госэкзамена.

В нынешнем году эксперимент был продолжен. Расширилось количество предметов — был добавлен обязательный экзамен по русскому языку и английский язык «по выбору». К эксперименту присоединились средние специальные учебные заведения. Более благосклонным стали вузы…

Александр РЫБИН, ответственный секретарь приемной комиссии Пермского государственного технического университета:

— В этом году все наши факультеты принимали сертификаты ЕГЭ по экзаменационным предметам. Мы только рады, когда кто-то берет на себя наши проблемы и освобождает нас от необходимости устраивать вступительные экзамены.

Тем не менее процедура проведения экзаменов, содержание тестов и отношение вузов к экзаменационным сертификатам все еще вызывают серьезные вопросы и нарекания. Именно им был посвящен «круглый стол», прошедший в обладминистрации 18 августа под председательством вице-губернатора Татьяны Марголиной. На нем собрались представители областного департамента образования, директора школ, руководители Пермского областного института повышения квалификации работников образования, работники вузов, а также… выпускники, которые особенно успешно прошли процедуру сдачи ЕГЭ.

Именно вчерашние школьники оказались самыми горячими приверженцами новой экзаменационной системы. Особенно краток и красноречив был выпускник гимназии №17 Станислав Клюшин, который просто сообщил, что именно благодаря ЕГЭ он поступил в Московскую финансовую академию. Действительно, сложновато «срезать» на вступительных экзаменах сертификат со 100 баллами по математике. Гораздо сложнее, чем заикающегося абитуриента…

Впрочем, наверняка совершенно иные отзывы услышали бы собравшиеся от абитуриентов, которым ЕГЭ не помог, а помешал поступить в вуз. Ведь единый госэкзамен — это еще и отсутствие второго шанса.

Еще одним горячим приверженцем системы ЕГЭ оказался глава управления образования Пермского района Лев Факторович, который ратует за скорейшую унификацию процедуры выпускных и вступительных экзаменов ради объективности их результатов и доступности поступления в вуз.

Лев ФАКТОРОВИЧ, начальник управления образования Пермского района:

— Я против сохранения устных вступительных экзаменов наряду с ЕГЭ, так как это — отступление от заявленных целей. Зачем тогда ЕГЭ? И не надо бояться «натаскивания на тесты». Анализ результатов показал, что «натаскать» на 100 баллов невозможно. Такой результат может быть только после хорошей работы в течение нескольких лет, по-настоящему глубоких знаний и умения рассуждать. В этом году Екатерина Мехоношина из Кондратово поступила в хороший вуз только благодаря ЕГЭ. Она получила 99 баллов по русскому языку и 96 баллов по математике. При этом она никогда не блистала на устных ответах — ну, это такой ребенок…

Впрочем, как систему ЕГЭ принимает вся педагогическая общественность. Возражения вызывают нюансы. Больше всего претензий — по содержанию тестов. Отмечаются неравномерные по сложности варианты. Вполне возможна ситуация, когда более слабый ученик получит высокий балл, потому что у него окажется легкий вариант теста. Многие отметили, что тесты по английскому языку в «резервный» день оказались намного сложнее, чем в день выпускного экзамена. Таким образом, выпускники прошлых лет оказались в невыгодной ситуации при поступлении в вузы.

Председатель экспертной комиссии по русскому языку Елена Рябухина отметила еще и то, что выпускники национальных — татарских, башкирских, коми-пермяцких — школ должны были сдавать те же тесты, что и «природные» русскоговорящие дети, то есть опять-таки ЕГЭ вместо декларируемого «равноправия» создает разные возможности для разных категорий абитуриентов.

Возражения вызывала и процедура сдачи экзаменов. И здесь вновь тест по английскому языку стал чемпионом по количеству нареканий. Этот экзамен выглядел следующим образом: после письменной части теста выпускники должны были «вставать в очередь» к преподавателю, чтобы сдать устную часть. И ждали по 2-3 часа — голодные, нервные, уставшие. Это не могло не сказаться на результатах. При сдаче аудирования в «резервный» день магнитофонная запись была настолько отвратительного качества, что даже преподаватели едва могли разобрать слова. И это тоже сказалось на результатах экзамена.

Интересно, что претензий к экзамену по математике практически нет. Все-таки практика показывает, что тестовые технологии в случае с «точными» науками работают эффективнее, чем с гуманитарными. Об этом настойчиво напоминали на «круглом столе» преподаватели-русисты. В один голос они утверждали, что формальные критерии недостаточны, если придерживаться классической русской педагогики в преподавании классической русской литературы. В своих аргументах русисты ссылались на ректора МГУ Виктора Садовничего и разработчика школьной программы по литературе Татьяну Курдюмову — они возражают против ЕГЭ по литературе. Тем не менее, судя по реакции руководства департамента образования, от полного перехода на ЕГЭ по всем предметам нам никуда не деться.

Именно поэтому экспериментальный режим проведения единого госэкзамена решено продлить еще на год.

Татьяна МАРГОЛИНА, вице-губернатор Пермской области:

— Проделана большая организационно-техническая работа, модель проведения экзаменов сложилась, подготовлена группа специалистов, которые умеют проводить такие экзамены. Эту работу надо продолжать. Но есть и проблемы — досадные моменты, которые дискредитируют идею. Например, проблема информационной безопасности. Она не до конца решена. Еще сложнее психологические проблемы: не все участники процесса к нему готовы. Прежде всего это касается родителей. Много сложностей возникает в связи с тем, что абитуриенты подают документы сразу на несколько специальностей — это делает невозможной планомерную работу вузов. Надо подумать о создании виртуальной базы данных по выпускникам школ.

Итак, ЕГЭ по-прежнему остается экспериментом. Это не очень хорошо для выпускников начинающегося учебного года. Прежде всего, для тех, кто собрался поступать в классический университет. Здесь по-прежнему царит разнобой в требованиях и системах баллов. Единая система требований, которая бы автоматически выстраивала некий рейтинг абитуриентов (а именно в этом смысл 100-балльной системы ЕГЭ), по-прежнему не создана. Другие вузы в этом смысле более последовательны.

Александр РЫБИН:

— Мы полностью перешли на 100-балльную систему, и это сразу уменьшило количество проблемных ситуаций для приемной комиссии.

Проректор ПГУ Игорь Макарихин не очень убедительно оправдывался: мол, 10-балльная, 15-балльная и 35-балльная шкалы со сложной системой пересчета баллов сделаны для того, чтобы произвести отсев абитуриентов. Возникло ощущение, что целью университета становится именно отсев, а не прием наиболее сильных. А между тем, как заметила Татьяна Марголина, еще весной в Пермь приезжают «десанты» московских и питерских вузов для отбора талантливых пермских выпускников.

Лев ФАКТОРОВИЧ:

— Остаются нерешенными некоторые идеологические задачи ЕГЭ. В целом поступление в вуз не стало более доступным. Нет понятных правил игры. Целью ЕГЭ провозглашалась борьба с коррупцией, однако на практике мы видим, что коррупция осталась, только суммы увеличились…

В наступающем учебном году эксперимент по ЕГЭ будет совмещен с еще одним, только начинающимся экспериментом — по профильному образованию. И, возможно, в ближайшем будущем «математики» и «гуманитарии» будут сдавать разные выпускные экзамены.

Подпишитесь на наш Telegram-канал и будьте в курсе главных новостей.

Поделиться

Твитнуть

Методический материал для подготовки к ЕГЭ. | Материал для подготовки к ЕГЭ (ГИА) по русскому языку (10, 11 класс) на тему:

1 безударная проверяемая уст..ревший

игн..рировать

сем..нар

уск..кать

пр..гнозируемый

8 безударная непроверяемая

с..мметрия

бл..стающий

посв..щение

опл..тить

зам..рая

15 безударная проверяемая

к..лючий

ч..мпион

приж..гать

аккорд..он

прил..жит

2 безударная чередующаяся

м…касины

вым..кнуть

д..летант

м..кароны

предск..зание

9 безударная непроверяемая

поздр..вление

к..сметология

выр..щенный

ур…внение

вым…кнуть(под дождём)

16 безударная чередующаяся

об..няние

обм..нять (товар)

сум.. рки

соб..рать

г..роховый

3 безударная непроверяемая

ощ..пать

рест..врация

г…рчица

сл..жение

р..сточек

10 безударная непроверяемая

перекл..каться

разл..ваться

ш..девр

бл..стательный

водор..сли

17 безударная чередующаяся

ав..нтюра

развл..чение

ан..малия

пор…вну

выбр…сил

4 безударная чередующаяся

эк..логия

г..мназист

нач..нающий

с.мпатия

эт..кетка

11 безударная непроверяемая

рез..денция

увл..каться,

попл..вок

сож..леть

ур..внение

18 безударная проверяемая 

компр..мисс

соприк..снувшись

благораспол..жение

кал..рийный

приг..рать

5 безударная проверяемая

зат .. мнённый

выт .. раться

бл .. стеть

комп .. тентность

р .. шение

12 безударная проверяемая

орф..графия

ант..гонизм

рел..гиозный

дикор..стущий

пол..жение

19 безударная непроверяемая

сож..лея

заскр..петь

в..ликолепный

выт..равший

уд..вляться

6 безударная проверяемая

апл..дировать

распроп..гандировать

ижд..венец

непозв..лительно

пол..гать

13 непроверяемая безударная

т..оретик

заг..релый

обозн..чавший

пор..сль

заст..лали (постель)

20 безударная чередующаяся

об..яние

эл..мент

укр..титель

комб..незон

бл..стеть

7 безударная чередующаяся

зак..зать

оз..боченный

апл..дировать

пол…жать( на диване)

пол..гаться

14 безударная проверяемая

п..риодический

з..ря

пол..мизировать

зам..реть (от восторга)

р..сток

1 безударная чередующаяся

с..бака

нач..нать

ук..лоть

р..дители

к..чаться

2 безударная проверяемая

экзам..н

разр..дить (обстановку)

выч..тание

предл..гать

обм..кнуть (в клей)

3 безударная проверяемая

ор..гинальный

интелл..ктуальный

б..гровый

к..вычки

к..снуться

4 безударная проверяемая

инв..стировать

накл..ниться

др..гоценный

пол…жительный

выр..сли

5 безударная чередующаяся

опт..мист

усл..жнять

инв_нтарь

ижд_венец

отл..жить

6 безударная непроверяемая

оп..сание

л…леять

вытв..рять

развл..чение

выч..слять

7 безударная чередующаяся

ц..вилизация

агитк..мпания

к..мпенсация

р..сток

проз…рливый

8 безударная проверяемая

прогр..ммист

бл..стящий

к..лдовать

прик..сновение

изб..рательный

9 безударная чередующаяся

об..яние

к..варный

переб..рёшь

просл..вляя

вр..щение

10 безударная чередующаяся

пол..мический

персп..ктива

декл..рация

зач..сление

з…ря

Есть ли «слабые» студенты? | Блог RichmondShare

08 мар 2015 Есть ли «слабые» ученики?

В своем последнем посте я упомянул книгу Кэрол Двек « Мышление. Как вы можете реализовать свой потенциал », чтобы предложить учителям сосредоточиться на мышлении роста в 2015 году и держаться подальше от идей и практик, которые только помогают увековечить фиксированное мышление. Таким образом, в прошлом месяце я сосредоточился на самих учителях и на том, как их мышление влияет на их профессиональный рост. В этом месяце я собираюсь сосредоточиться на том, как мышление учителей может помочь или помешать росту учащихся, а также опираться на идеи из вдохновляющей книги Двек.

Есть одно утверждение, которое я слышу чаще, чем хотелось бы, и которое, безусловно, использовал в тот или иной момент моей карьеры и которое в последнее время беспокоит меня все больше и больше: «Он слабый ученик» (или, как мы говорим по-португальски, « Эле фракинью «). Что еще хуже, я иногда слышу, как учителя говорят это о учениках в начальных классах!

Если ученик не является «слабым» физически, то есть «не сильным», я предлагаю остановиться и подумать о том, что использование этой идеи «слабости» для разговора о наших учениках на самом деле говорит о том, как мы видим обучение в целом и изучение иностранного языка. язык в частности, а также то, какое мышление представляет эта мысль.

 

Изображение предоставлено freedigitalphotos.net

 

Прежде всего, когда мы разделяем учеников на слабых и сильных или хороших и плохих, мы принимаем допущение, что ученики всегда учатся тому, чему мы их учим, а если нет, то это всегда их вина – я преподаю урок, а студенты должны выучить это. Те, кто это делает, хорошо учатся; те, кто не плохие. Да, в целом верно, что ученики, которые прилагают больше усилий, обычно добиваются успеха, а те, кто прилагает мало усилий или вообще не прилагает никаких усилий, — нет.Но это не всегда так просто. Может быть, ученик приложил много усилий, но не добился успеха, потому что приложил неправильные усилия или использовал неправильную стратегию. Или, может быть, успешный ученик вообще не прилагал никаких усилий; они уже знали содержание. А что же мы, учителя? Может быть, мы использовали неправильный подход, стратегии или методы, чтобы научить наших студентов, чтобы достучаться до всех!

Во-вторых, мы надеемся, что все мы, преподаватели английского языка, изучали освоение второго языка и знаем, что это ни в коем случае не линейный процесс.Мы знаем, что одни языковые элементы усваиваются раньше, чем другие, и что есть ряд факторов, которые могут повлиять на освоение второго языка – родной язык, образование, индивидуальные особенности, отношение к носителям языка, способности, мотивация, и это лишь некоторые из них! Одно только это знание SLA не позволяет нам говорить о студентах как о «слабых». Мы можем сказать, что у учащегося возникают трудности с некоторыми фонемами, что учащемуся требуется некоторое время, чтобы устранить определенные помехи L1, что учащийся использует очень узкий словарный запас, что учащемуся необходимо продолжить работу над инверсией вопросов, что учащемуся нужно больше практики, ориентированной на беглость, что учащемуся необходимо развить большую терпимость к двусмысленности, чтобы справляться с различиями между его L1 и L2 и т. д.Это конкретные аспекты, на которые мы можем обратить внимание и тем самым помочь нашим ученикам их преодолеть. «Слабый» — расплывчато и осуждающе.

Последнее и самое важное: когда мы говорим, что ученики слабы, мы придерживаемся фиксированного мышления, осуждающего мышления. «Когда учителя осуждают их, ученики саботируют учителя тем, что не пытаются. Но когда учащиеся понимают, что школа для них — способ развить свой ум, — они не настаивают на саботаже». (Двек, 2012, стр. 200)

Мышление роста не позволяет нам видеть в учениках слабаков.Это также не позволяет нам видеть их сильными или умными. Это фиксированные идеи. Мышление роста фокусируется не на продуктах, фиксированных состояниях, а на процессах. Ученик, который описывается как слабый для учителя с устойчивым мышлением, для учителя с настроенным на рост учеником, который еще не достиг намеченных результатов, но сделает это при надлежащей помощи и времени.

«Мышление роста дает вам возможность устанавливать высокие стандарты и добиваться их достижения учащимися», — говорит Двек (указ. соч., стр. 211). Мышление роста позволяет нам сосредоточиться на усилиях наших учеников, и когда они делают все возможное и достигают чего-то, даже если это не так высоко, как достижения других учеников, их признают и хвалят.

Значит ли это, что они могут остановиться на месте? Нет! Цель состоит не в том, чтобы убедить учащихся в том, что с ними все в порядке. «Учителя, настроенные на рост, говорят ученикам правду, а затем дают им инструменты, чтобы сократить разрыв. “ (Двек, 2012, стр. 199). «Великие учителя устанавливают высокие стандарты для своих учеников, а не только для тех, кто уже достиг высоких результатов». (там же, стр. 196)

 

Артикул:

Двек, CS (2012). Мышление: как реализовать свой потенциал. Констебль и Робинсон Лимитед.Версия Kindle для iPad.

 

Isabela Villas Boas

Isabela Villas Boas имеет степень магистра преподавания английского как второго языка Университета штата Аризона и степень доктора философии. в области образования от Universidade de Brasília. Она проработала в Casa Thomas Jefferson 33 года, где в настоящее время является корпоративным академическим менеджером. Ее основные академические интересы включают письмо на втором языке, повышение квалификации учителей, методологию ELT и оценивание. Она также руководит магистерскими диссертациями в Бирмингемском университете.Недавно она опубликовала книгу «Обучение письму на английском языке — практический подход к интегрированным навыкам контекстам».

Основная разница между слабыми и сильными учениками

 

Несколько лет я преподавал в школе математики и естественных наук. Все ученики этой школы были приняты по лотерейной системе. А вместо вступительного экзамена школьникам дали вступительный тест по математике. Все поступающие дети были сгруппированы по их уровню математики, а в мой первый год поступающие шестиклассники были разделены на 10 групп!

 

Меня попросили обучить обе группы «выпадающих»: тех, кто показал лучшие результаты на вступительном тесте, и тех, кто показал худшие результаты.Это был увлекательный опыт. Никогда раньше я не вел одновременно два разных класса, одинаковых по возрасту, но таких разных в учебе. И с помощью аналогичных программ!

 

Существует много литературы о различиях между этими двумя группами, но я лично заметил некоторые интригующие сходства и различия.

 

Сходства:

Хотя, судя по моему опыту, некоторое сходство ожидалось, следующее застало меня врасплох:

— Примерно такой же процент озорных детей; примерно одинаковое количество (но не тип) задач по дисциплине;

— Примерно равные организаторские способности, рабочие привычки, отношение к домашнему заданию;

— Схожее происхождение как в этническом, так и в экономическом отношении;

— Аналогичная конкурентоспособность.

— В обоих классах были те ученики, которые были привязаны к использованию алгоритмов, и те, кто был склонен к более интуитивному, нестандартному способу решения задач.

 

Отличия:

Вопросы. Одно из самых поразительных различий в поведении учеников двух моих классов было связано с задаванием вопросов. Сильный класс задавал вдвое, нет, в десять раз больше вопросов, чем слабый. В более сильном классе вопросы задавали как застенчивые, так и более разговорчивые дети, единственная разница заключалась в их громкости.Не все вопросы были особенно умными или хорошими. Помню, как довольно застенчивая девочка, после того как ее попросили решить задачу про кур и кроликов, спросила, сколько ног у курицы. Но сложность вопросов не имела значения. Было ясно, что эти студенты чувствовали себя вправе понимать то, что они слышали или читали, и они были готовы работать, даже бороться, даже преодолевать свою застенчивость, чтобы добиться этого понимания. Они задавали самые разные вопросы: что означает это слово? Это то же самое, что умножение? Имеют ли они в виду, что им нужны все ответы или любой ответ?

Единственный тип вопроса, который не задавали эти ученики, это единственный, который я регулярно слышал в своем другом классе: «Я не понимаю?»

Мои продвинутые ученики работали, чтобы «получить это.Они разбирали проблему, находили понятные части, выделяли источник своей путаницы — и только потом задавали свои вопросы.

 

Время. Несколько раз я давал обоим классам один и тот же тест (например, MCAS или AMC8), несмотря на то, что он был слишком легким для одного класса или слишком сложным для другого. Я был потрясен, когда мои сильные ученики потратили на MCAS почти в два раза больше времени, чем мои слабые; и еще больше времени на AMC8.В то время как мои слабые ученики иногда даже не могли заставить себя прочитать загруженную страницу — ожидая, что они все равно ее не поймут, — мои сильные ученики пытались решить каждую задачу, даже когда она была явно выше их головы. Для них ситуация неспособности решить проблему была совершенно чуждой. Если что-то было сложно, это просто означало, что им нужно было больше думать или, возможно, попробовать другой подход.

 

Способы обучения. Когда я учил своих продвинутых учеников одному способу думать о концепции, а затем показывал им совершенно другой подход к ней, я был встречен сияющими глазами и головокружением.Но мои слабые ученики постепенно приучили меня не осмеливаться предлагать более одного метода или точки зрения: они часто выражали свое раздражение и недоумение: «Значит, то, что мы узнали раньше, было даром?»

Короче говоря, основное различие, которое я увидел между сильными и слабыми учениками-математиками, заключалось не в их математических знаниях или способностях. Это можно свести к их самоуважению и настойчивости в том, что они делали.

Хорошей новостью для родителей является то, что эти характеристики определенно податливы.

 

Нина Дубински, руководитель учебной программы RSM

Как помочь учащимся, у которых проблемы с английским языком

Хотите знать, как помочь слабым ученикам? Вот некоторые общие проблемы и идеи.

Общие советы

Много хвалите их на уроке, но осторожно исправляйте их ошибки, обводя слово/предложение и заставляя повторять правильную форму .

Пусть они потренируются дома .Много хвалите их в отзывах, но дайте понять, что они должны практиковать дома перед следующим занятием.

Проверьте , что будет в их следующей оценке , и сосредоточьтесь на этих предложениях и лексике в классе. Если они получат хорошую оценку, они будут более уверенными в себе и будут добиваться большего успеха в будущем.

Много-много повторений! Для всего, что им трудно. Развлекайтесь глупыми голосами или играми.

Новые студенты

В этом случае, возможно, они быстро учатся, но еще не освоили классную работу или базовый словарный запас, который им нужен.Дайте им уверенность! Пусть они все время выкрикивают слова, которые знают, и все время вознаграждайте их.

Попугай

Многие дети, которые только начинают, будут просто повторять все, что вы говорите. Если вы спросите «Как вас зовут?», они ответят: «Как вас зовут?». Это очень раздражает и трудно исправить, если они у вас есть только на один урок.

Во-первых, убедитесь, что они умеют говорить ответ! Попрактикуйтесь в повторении ответа, прежде чем задать им вопрос.

Тогда воспользуйтесь этими советами:

Используйте марионетку : вы можете продемонстрировать вопросы и ответы с помощью марионетки, задающей вопросы. Заставьте их повторить ваш ответ. Затем попросите марионетку задать им вопрос.

Рот, подсчитайте или разыграйте ответ : Сначала продемонстрируйте вопросы и ответы, выполняя действия или отсчитывая слова ответа. Затем задайте им вопрос и ртом / посчитайте на пальцах / разыграйте то, что вы хотите, чтобы они сказали.

Карточки вопросов и ответов : Напечатайте красный знак вопроса и зеленый восклицательный знак.Держите [?], когда демонстрируете вопрос, и [!], когда демонстрируете ответ. Укажите на [?] или [!], когда вы хотите, чтобы они произнесли вопрос или ответили соответственно.

Словарь

Некоторые дети с трудом запоминают словарный запас или с трудом произносят его.

Делать много повторений нового слова . Высокий голос, низкий голос, пение слова, крики, шепот, куклы говорят это, говорят три раза (сосчитай по пальцам), быстро, медленно.Сделайте некоторые из них в предложении.

После того, как вы продвинетесь и закончите следующий слайд со словарем, вернитесь к первому и просмотрите их оба, пролистывая слайды , чтобы проверить их. Наращивайте от двух слов до трех и так далее. Вы также можете делать это с карточками в любое время урока.

Задайте домашнее задание , чтобы просмотреть словарный запас — предложите родителям распечатать картинки или написать слова и опросить детей. Или отправьте им веселое онлайн-занятие, которое поможет им попрактиковаться.Например. Игра для изучения цветов.

Проблемы с произношением

Существует множество проблем с произношением, в том числе с произношением основного словарного запаса и согласных в конце слов.

Проблема с произношением слов ? Например. гардероб. Скажите «w … w … w ardrobe», чтобы они знали, с какого звука начинать. Или разбить его на «война», а затем «халат». Если они не говорят последнюю согласную, подчеркните ее, чтобы показать им, что такое «гардероб».. б .. б .. шкаф б е’.

Узнайте, как говорить и выполнять действия для акустики VIPKid.

Сообщите родителям в отзывах о том, что они должны следить за произношением во время занятий дома . Например. Убедитесь, что Салли произносит букву «s» в конце слов во множественном числе, когда тренируется.

Иногда неправильно произносят, потому что читают (и английская орфография испорчена). Попросите их закрыть глаза, послушать и повторить .Овощи — это 3 слога, это естественная речь, фаворит — это 2 слога.

Многие учащиеся читают предложения стаккато с каждым словом в отдельности. Попробуйте показать им плавное произношение : вы даже можете напечатать, как слова сочетаются друг с другом и звучат. «Тизар» вместо «Это».

Длинные предложения

Многие ученики борются с длинными предложениями, повторяя их за вами и запоминая позже.

Сломай их! Попросите их отрепетировать каждую часть (смешные голоса, пение и т. д.).), пока они не будут уверены, а затем собрать его обратно. Например. Я вижу /учителя/ на экране.

Выполнить действий для каждой части. Когда они произведут его самостоятельно, разыграйте его, чтобы помочь им, или посчитайте количество слов на пальцах.

Если они хорошо читают, запишите предложение для тренировки, а затем проверьте их, не читая его.

Всегда заставляйте их отвечать полным предложением .

Чтение

Некоторые ученики любят читать, а другим это очень трудно.

Предложите им попрактиковаться в произношении и восприятии слов лотов в классе и дома.

Когда нужно прочитать предложение, посмотрите, смогут ли они произнести по одному слову, подчеркнув его и подсказав. Если нет, читайте сами по одному слову, подчеркивая его, и пусть они смотрят и повторяют.

Предложите родителям написать общие слова на листочках бумаги и проверить их дома . И/или отправьте им дополнительную практику чтения с онлайн-играми или мероприятиями.

Интересный профиль — студенты университетов, посещающие курсы дистанционного обучения, демонстрируют более слабую мотивацию, чем студенты на кампусе


Интересный профиль — Студенты университета, которые держатся на расстоянии Образовательные курсы демонстрируют более слабую мотивацию, чем студенты на кампусе


Э. Куреши
*L.L. Morton

E. Antosz
Университет

Факультет образования
401 Sunset Avenue
Windsor, Ontario, Canada
N9B 3P4
* Адресная переписка доктораЛарри Мортон [email protected]

Реферат

Четыре модели описательных характеристик (демографическая, эмпирическая, мотивационная, Ингибитор) были исследованы с использованием анализа дискриминантной функции для расстояния Образование (DE) и студенты на территории кампуса. Из 240 целевых студентов (120 ДЭ и 120 на кампусе), 174 ответили на анкету, определяющую характеристики студентов, поступающих в DE. Использование только демографической модели 61.5% образец был правильно классифицирован. Были получены более высокие показатели классификации с экспериментальной моделью (73,6%), мотивационной моделью (72,3%) и тормозной моделью. модель (83,9%). Значительные средние различия (одномерный анализ) между две группы позволили построить профиль студентов, выбравших для ДЭ. Они более зрелые, более опытные и чаще сталкиваются с препятствиями. (ситуативные, институциональные и личностные), с одной стороны (предсказуемые отношения), но менее мотивирован, с другой стороны (совершенно неожиданные отношения).Предлагаются направления дальнейших исследований.

онлайн

Дистанционное обучение Демография

В то время как различные характеристики взрослого учащегося DE рассматриваются в В учебной литературе можно выявить общие черты. Роджерс (1989) и Крэнтон (1989) выбрали семь характеристик, которые казались верно для большинства учащихся DE. Эти характеристики, как основа, можно настроить следующим образом:

  • Учащиеся являются взрослыми по определению (зрелость).
  • Все учащиеся вовлечены в непрерывный процесс роста (значение учусь).
  • Студенты приносят пакет опыта и ценностей (experienced).
  • Студенты обычно приходят на обучение с определенными намерениями (мотивированными).
  • Учащиеся привносят зрелые ожидания в отношении самого образования (реализм).
  • У студентов часто есть конкурирующие интересы (работа, семья, социальная жизнь).
  • Учащиеся обладают установленными моделями обучения (развитыми или укоренившимися стратегии).

Обычно считается, что взрослые учащиеся DE ориентированы на достижения, высокомотивированный и относительно независимый с особыми потребностями в гибкости расписания и инструкции, соответствующие их уровню развития (Benshoff и Льюис, 1992 г.; Крест, 1980). Взрослые, кажется, предпочитают более активные подходы учиться и ценить возможности интегрировать академическое обучение со своими жизненный и рабочий опыт в контексте финансовых и семейных проблем.

В 1995 г. Макбрейн сообщил о демографических и мотивационных характеристиках сельских взрослых учащихся DE, зачисленных на дистанционное обучение с получением степени младшего специалиста программа. Анкета, заполненная 672 студентами, показала, что два лучших причины (из 13) ДЭ были связаны с расположением курса и интересом в содержании курса. Затем последовало желание получить степень и важность курса для будущей карьеры. Факторный анализ показал четыре различных фактора, которые были охарактеризованы как мотивационные качества.В В порядке важности для выборки они были следующими: поиск степени, поиск информации, участие (достижение целей) и улучшение работы. Конечно, это не уникальный для DE; они, безусловно, аналогичны мотивационным качествам, которые будут обнаружены у учащихся на территории кампуса.

MacBrayne (1995) сообщил, что женщины набрали больше баллов при поиске степени, поиск информации, участие и факторы местоположения курса. Мужчины забили выше по фактору повышения квалификации.Как правило, младшие студенты DE (возраст 18-22 лет) лет) не были так сильно мотивированы первыми четырьмя факторами, как старшеклассники. (возраст от 31 до 40 лет). Беседы со студентами выявили несколько барьеров, которые препятствовало поступлению студентов в колледж ранее. Наиболее часто упомянутыми препятствиями были нехватка времени и денег, за которыми последовали опасения по поводу академическая подготовка, расстояние, необходимое для поездки на курсы колледжа, и семейные обязанности. Оказывается, студенты, решившие поступить в Курсы ДЭ проводятся мотивированными взрослыми в возрасте 18-40 лет, в основном женщинами, которые из-за их семейные и рабочие обязанности, не хватает времени для участия в учебе в кампусе.

Тем не менее, относительно недавние исследования показывают, что демографические учащиеся могут меняться со временем. Уоллес (1996) исследовал природу и масштабы мотивации и демографические изменения в западно-канадском Университет с использованием архивных данных о зачислении за последнее десятилетие. Эта информация показали, что население Германии смещается в сторону младших школьников, местных резидентов, и очная учебная нагрузка, которая сочетала в себе самостоятельное обучение с курсы на территории кампуса.Уоллес предположил, что эти сдвиги указывают на «конвергенцию». в характеристиках независимых студентов и населения на территории кампуса, а также утверждал, что эту тенденцию, по-видимому, разделяют и другие западно-канадские университеты. Что оказалось самым важным в подталкивании студентов к регистрации в самостоятельном исследовании был вопрос контроля контроля времени, места и темп обучения.

Мотивация дистанционного обучения

Мотивация в образовании – это принуждение, которое удерживает человека в рамках обучения. ситуации и поощряет обучение (Rogers, 1989).Учитывая, что учащиеся, которые участвовать в программах DE имеют различные образовательные потребности (MacBrayne, 1995 год; Портер, 1997; Willis, 1993) может быть множество мотиваторов, от формального давления (например, работа и семья) до личных качеств (например, интересы и особенности).

Первоначально студенты, посещавшие онлайн-курсы, не были типичными подростками. который провел четыре года в жилом кампусе (Россман, 1993). Они стремились быть старше и самодисциплинированным с хорошими словесными навыками.Более половины студенты, обучающиеся на курсах дистанционного обучения, уже имели высшее образование образование, а 80% стремились завершить или ускорить обучение в бакалавриате. Две трети были женщинами, и некоторые из них хотели пройти курсы на дому. потому что они не могли найти или позволить себе надлежащий уход за детьми. Две трети были женаты или разведены, и у половины есть по крайней мере один иждивенец. По сути, студенты DE были более зрелыми, чаще женщинами и чаще испытывали ситуационные барьеры.

Одна из первых попыток навести порядок и структуру в многообразии причины, которые взрослые приводят для участия в DE, были взяты Хоулом (как цитируется в Кресте, 1981). Логическая трехкатегориальная система Хоуля актуальна и сейчас, двадцать лет спустя и классифицирует учащихся DE как (1) целеустремленных учащихся s , те, кто использует обучение для достижения конкретных целей, таких как умение вести дела с конкретными семейными проблемами, или изучение лучших методов ведения бизнеса, или по интересам, (2) деятельностно-ориентированных учащихся, участвующих в первую очередь ради самой деятельности, либо для присоединения к группе, либо для побега несчастливая ситуация, и (3) ориентированных на обучение учащихся, тех, кто продолжать обучение ради самого себя, учащиеся на протяжении всей жизни.

Burgess (цит. по Cross, 1981) предложил более подробную формулировку, основанную на о девяти мотивационных целях как причинах обучения. Этими целями были: знание, личный, общественный, религиозный, социальный, побег, выполнение обязательств, личный самореализация и культурные знания. Хотя это более тонкие градации Берджесса кажется, обращается к тем же общим областям, что и Хоул.

Барьеры для дистанционного обучения

Наиболее часто упоминаемые препятствия для участия в образовательной деятельности взрослыми являются нехватка времени и средств (Cardenas, 2000; Hyatt, 1992; MacBrayne, 1995).Другие барьеры включают домашние обязанности, обязанности на работе, и отсутствие уверенности в себе или заинтересованности. Такие барьеры можно классифицировать как: (1) ситуационный (обстоятельства в жизни человека, такие как семья и работа, география, уход за детьми и т. д.), (2) институциональный (организационный политики и процедуры) и (3) диспозиционный (отношение к Я и обучение) (Cross, 1981).

Даркенвальд и Мерриамс (1982) исследование барьеров расширенной модели Кроссса с добавлением барьера другого типа (т.е., информационная ) о чем свидетельствует отсутствие информации о возможностях получения образования. Кроме того, они переименовали диспозиционных барьеров в психологических барьеров. Психологические (диспозиционные) барьеры включали убеждения, ценности, установки, или представления, препятствующие участию в организованной учебной деятельности. Например, взрослые, указавшие в качестве препятствий «Я слишком стар, чтобы учиться» или «Я устали от школы», выражали убеждения и взгляды, которые сильно повлияли на участие.

Модель

Crosss (1981) использовалась рядом исследователей в Германии (Hezel и Дирр, 1991; Garland, 1993), большинство из которых сосредоточились на ситуационных барьеры, такие как семья, рабочие обязанности и географическое расстояние. Диспозиционный барьеры были исследованы Грейс (1994), которая обнаружила, что женщины чаще испытывают отсутствие уверенности в своих академических способностях и опасения по поводу невозможность пройти курс.

В литературе отражен общий контекст ДО и показано, что студенты ДО часто отличаются от традиционных студентов в отношении демографии, опыта, и мотивация.Теоретические основы, разработанные более 20 лет назад, до сих пор кажутся быть применимым в текущей среде DE, однако, как очевидно в литературе: (1) ранние модели обращались к корреспонденции формат DE, а не «высокотехнологичный» веб-формат, используемый сегодня, и (2) вещи быстро меняются в этой технологической области, и, таким образом, демографический сдвиг не безосновательное ожидание. Чтобы изучить потенциальный эффект «конвергенции» (Уоллес, 1996), текущие профили онлайн-студентов DE, которые отличают их от студентов на кампусе рассмотрены в настоящем исследовании.

Метод

Субъекты

субъекта для этого исследования были выбраны из числа студентов бакалавриата. студенты, обучающиеся на различных курсах дистанционного обучения в университете в г. Онтарио, Канада (приблизительно 13 000 человек). Четыре онлайн-курса (биология, Бизнес, образование и информационные системы), которые требовали широкого использования технологии, программное обеспечение, компакт-диски, электронная почта, онлайн-дискуссии, видеокассеты, и т.п.были случайным образом выбраны из пула профессоров, использующих DE, и которые согласился участвовать. Субъектами были те студенты, которые обучались у профессоров. курс. Это обеспечило размер выборки 120 студентов для экспериментальной группы. Выборка из 120 студентов бакалавриата для контрольной группы была выбрана случайным образом. из числа студентов, обучающихся на курсах в кампусе.

Из 174 респондентов (Германия = 79, В кампусе = 95) большинство составляли женщины (66,7%). То самой большой возрастной группой были 20-24 года (42%), за которыми следовали респонденты, моложе 20 лет (33.9%). Девяносто три процента всех участников были обычными студентами, а 6% были профессионалами. Пятые-три процента были безработных и 30% были заняты неполный рабочий день. Восемьдесят пять процентов респондентов ходили в школу полный рабочий день.

Приборы

Анкета была разработана для выявления характеристик учащихся, поступающих в программе дистанционного обучения. Анкета включала 55 пунктов, основанных на по вопросам, поднятым в научной литературе, и состоял из четырех частей: (1) демографические характеристики, такие как возраст, пол, семейное положение, год учебы и др.(2) опыт, связанный с базовыми компьютерными навыками, такими как базы данных, электронные таблицы, обработка текстов, знание Интернета и обмен электронной почтой, (3) мотивы для поступления на DE или традиционные курсы в кампусе [т.е. (3 пункта), личная выгода (4 пункта), общественные цели (3 пункта), социальные причины (2 шт.), причины побега (2 шт.), исполнение обязательств (2 шт.), личные выполнение (3 пункта) и культурные знания (1 пункт)] и (4) барьеры такие как предпочтения в стиле обучения (3 пункта) и образовательные барьеры, ситуационные (3 пункта), институциональный (2 пункта) и диспозиционный (2 пункта).Студенты попросили оценить себя по 5-балльной шкале Лайкерта, где 1 — сильно согласен и 5 как категорически не согласен. Таким образом, более низкие баллы рассматриваются как более позитивные. Пункты были сформулированы как положительно, так и отрицательно, чтобы предотвратить молчаливое согласие. систематическая ошибка, а затем перекодируется перед анализом.

Процедура

174 ответа на вопросы были сконфигурированы по четырем моделям. В Демографическая модель переменными были: возраст, количество детей, Профессиональный уровень, статус занятости, уровень занятости, доход и год Изучать.В The Experiential Model переменными были: Опыт, базы данных, электронные таблицы, текстовые процессоры, электронная почта и Интернет. В Мотивационная модель переменными были: Приобретение знаний, Личное Выгода, Достижение целей сообщества, Социальные причины, Выход из ситуации, Выполнение обязательств, Личная реализация и получение культурных знаний. В Ингибиторная Модель переменными были: ситуационные барьеры, институциональные барьеры, диспозиционные Барьеры и барьеры стиля обучения.Обследовать две группы (студенты DE и студенты на кампусе) с точки зрения этих четырех моделей, каждая модель оценивалась с помощью дискриминантного функционального анализа.

Результаты

Демографическая модель

Средние значения и стандартные отклонения для переменных в демографической модели приведены в табл. 1. Группы были надежно разделены (Wilks Lambda = 0,899, хи-квадрат = 17,99, df = 7, p < 0,01) с успешной классификацией скорость 61.5%. Как видно из однофакторного анализа в таблице 1, это это количество детей и уровень дохода, которые имеют объяснительную ценность. Студенты в Германии, вероятно, будут иметь больше детей и иметь более высокие доходы. В Кроме того, структурная матрица показывает, что год обучения также загружается в Функция (.412). По сути, считается, что студенты DE находятся на более высоком курсе обучения. «Зрелость», по-видимому, объясняет эту демографическую склонность выбирать «Расстояние». Образование.

Таблица 1.Средние значения и стандартные отклонения для переменных в демографической модели

Демографическая модель Расстояние Эд На территории кампуса  
  Среднее SD Среднее SD Одномерный p
Возраст 2.15 1,20 1,98 1,00 НР
Количество детей 1,34 0,71 1.11 0,34 <.01
Профессиональный уровень 5,86 2,05 5,88 2,06 НР
Статус занятости 3.82 1,25 4,06 1,22 НР
Должность 6,68 1,25 6,68 1,19 НР
Доход 2,38 1,79 1,83 1,49 <0,05
Год обучения 1.96 0,94 1,69 0,99 >0,05<0,1

Экспериментальная модель

Средние значения и стандартные отклонения для переменных в экспериментальной модели представлены в таблице 2. Группы были надежно разделены (лямбда Уилкса = 0,744, хи-квадрат = 50,08, df = 6, p < 0,001) с успешным Классификационный рейтинг 73.6%. Это предыдущий опыт онлайн-обучения и Использование электронной почты, которое различает группы (см. Таблицу 2). Это были только две переменные загружаются на уровне 0,33 или выше (критерий, за который выступает Tabachnick and Fidell, 1996) в матрице структуры. Понятно, что он-лайн опыт важен, и даже больше, чем опыт работы с компьютером.

Таблица 2. Средние значения и стандартные отклонения для переменных в экспериментальной модели

Экспериментальная модель Расстояние Эд На территории кампуса  
  Среднее SD Среднее SD Одномерный p
Веб-интерфейс 1.41 0,49 1,84 0,37 <.001
Электронная почта 1,77 0,72 2,12 1,02 <.01
Базы данных 2,20 0,81 2,38 0,97 НР
Интернет 1.77 0,66 1,92 0,88 НР
WordProcessor 1,71 0,48 1,67 0,68 НР
Электронные таблицы 2,27 0,90 2,26 0,87 НР
  Примечание.Более низкие баллы указывают на более высокую степень использования.

 

Мотивационная модель

Средние значения и стандартные отклонения для переменных в мотивационной модели приведены в табл. 3. Группы достоверно разделены (лямбда Уилкса = 0,769, хи-квадрат = 43,95, df = 8, p < 0,001) с успешным Классификация 72,3%. Почти все мотивационные переменные (кроме Приобретайте знания и выполняйте обязательства) различают группы (т.е., Личная выгода, Достижение целей сообщества, Социальные причины, Выход из ситуации, Личное Исполнение и получение культурных знаний) (см. Таблицу 3). Этот вывод поддерживает представление о том, что мотивационные цели ДО и традиционных студентов существенно различаются. Однако интересно то, что студенты DE менее мотивированы, чем в кампусе. студенты. Этот эффект может быть связан с тем, что студенты в кампусе были готовы вкладывать больше сил и времени в учебу.Это также возможно что здесь замешана личностная переменная. Например, студенты общежития могут быть более общительными и общительными, тогда как студенты DE могут быть более интровертными, отстраненный и независимый. Если студенты в кампусе являются социальными типами с точки зрения личность, которую они могут извлечь из социальных мотиваторов. это обычное дело что часто люди работают лучше, когда кто-то другой наблюдает. В самом по крайней мере, это поднимает потенциально важный и интересный вопрос для будущего исследование.

Таблица 3. Средние значения и стандартные отклонения для переменных в мотивационной модели

Мотивационная модель Расстояние Эд На территории кампуса  
  Среднее SD Среднее SD Одномерный p
Приобретение знаний 3.44 1,05 3,22 1,02 НР
Личная выгода 3.10 0,50 2,79 0,84 <.001
Достижение целей сообщества 3,87 0,97 3,54 1,03 <.05
Социальные причины 4,30 0,69 3,62 1,06 <.001
Побег из ситуации 4,39 0,61 4.11 0,92 <0,05
Выполнение обязательств 2,95 0.65 2,91 0,68 НР
Самореализация 3,89 0,92 3,55 1,09 <0,05
Получить культурные знания 4,28 0,85 3,26 1,27 <.001
  Примечание.Более низкие баллы указывают на более положительный настрой.

 

Модель ингибитора

Средние значения и стандартные отклонения для переменных в ингибиторной модели приведены в табл. 4. Группы были достоверно разделены. (лямбда Уилкса = 0,605, хи-квадрат = 85,41, df = 4, p < 0,001) с успешным Классификация 83,9%. Это ситуационная, институциональная и диспозиционная Барьеры, которые различают группы (см. Таблица 4).Студенты на кампусе менее обеспокоены такими барьерами.

Таблица 4. Средние значения и стандартные отклонения для переменных в тормозной модели

Ингибирующая модель Расстояние Эд На территории кампуса  
  Среднее SD Среднее SD Одномерный p

Ситуационные барьеры

2.25 0,71 3,15 0,75 <.001
Институциональные барьеры 2,63 0,63 3,46 0,74 <.001
Диспозиционные барьеры 2,84 0,83 3,38 0,81 <.001
Барьеры стиля обучения 2.53 0,72 2,38 0,75 НР
 

Примечание. Более низкие баллы указывают на более положительные отношение.

 

Обсуждение

Демография

Самая большая возрастная группа для обоих форматов обучения – 20-24 года (41,8% для DE и 42,1% на территории кампуса).Одно отличие появилось в группе старше 30 лет. лет: 14% всех участников ДЭ попали в эту категорию по сравнению с 5,3% студентов на кампусе. В обоих форматах женщин было в два раза больше, чем женщин. мужчины. Это, вероятно, связано с: (1) тем фактом, что теперь больше женщин в университете, и (2) есть подозрение, что к часть женщин и большую готовность реагировать.

Формат DE привлек больше участников, состоящих в браке, чем формат на территории кампуса: 30.4% против 12,6% соответственно. Логично, что студенты, обучающиеся по программам DE указано большее количество иждивенцев. Почти 3% студентов DE имеют 3 иждивенцев, тогда как в студенческой группе эта категория вообще не проявлялась. Номер студентов без иждивенцев также различались: 90,5% студентов на кампусе не имели иждивенцев по сравнению с 77,2% студентов DE. С точки зрения занятости Статус DE больше, чем у студентов на кампусе, которые были заняты полный рабочий день: 20,3% против 20,3%. 8.4%. Несмотря на то, что годовой доход большинства студентов как в процессе обучения форматы составляли менее 10 000 долларов США, что является вторым по распространенности доходом для студентов немецкого языка. составлял 30-40 000 долларов США (13,9%). Шестьдесят процентов студентов DE указали, что ранее Опыт работы в Интернете по сравнению с 15,8% студентов в кампусе.

Демографические данные, полученные в этом исследовании, согласуются с более ранние исследования (MacBrayne, 1995; Wallace, 1996). студенты DE старше, более зрелые, более опытные и более продуктивно занятые, чем традиционные студенты.Таким образом, «конвергенция» Уоллеса (1996) не кажется очевидной. еще для сегодняшних студентов. Различия по-прежнему бросаются в глаза.

Опыт

Предыдущий опыт работы в Интернете и использование электронной почты были единственными двумя эмпирические переменные, которые различают студентов DE и студентов на территории кампуса. Здравый смысл подсказывает, что студенты будут записываться на онлайн-курсы. обладают более высокой степенью владения и комфорта в Интернете. Для некоторые из этих онлайн-студентов (59.5%), веб-опыт был накоплен в предыдущих онлайн-курсы. Таким образом, сам опыт можно рассматривать как важный мотиватор. для последующего онлайн-обучения.

Мотивация

Шесть из восьми мотивационных переменных различаются между DE и студенты на территории кампуса. В то время как студенты DE считаются более зрелыми, иметь более конкретные цели обучения и демонстрировать ориентацию на достижение (Cranton, 1989; Benshoff & Lewis, 1992) наши результаты показали, что студенты DE были менее мотивированы, чем студенты на кампусе.Этот результат не соответствовал с более ранней литературой (Parrott, 1995; Willis, 2002) и нашим первоначальным прогнозом что студенты DE будут иметь более сильные мотивационные цели, чем традиционные студенты. Мы предварительно предлагаем два объяснения будущих исследований. С одной стороны, эффект может быть связан с тем фактом, что студенты в кампусе готовы вкладывать больше сил в учебу. Возможно, в нынешнем «хайтеке» среде формат DE действительно считается более простым и поэтому привлекательным для тех, с более низким уровнем мотивации.В соответствии с этой интерпретацией демографическое наблюдение, согласно которому учащиеся, изучающие DE, скорее всего, веб-опыт (60%). С другой стороны, может быть и другое объяснение. связаны с мотивационной ценностью сверстников, аудитории или характеристиками личного опыта курсов на кампусе. Необходим более детальный анализ мотивации. что касается DE, возможно, глядя на теорию атрибуции, личностные переменные, теория социального научения, множественный интеллект и так далее.Такой анализ может дать более полное представление о мотивационных характеристиках DE и студенты на территории кампуса.

Барьеры

Как и предполагалось, ситуационные и диспозиционные барьеры были способствуя выбору формата DE вместо формата на территории кампуса. онлайн Студенты сообщили, что нехватка времени и финансовые трудности заставили Режим DE более привлекателен.

Кроме того, мнение о том, что режим DE менее стрессовый и лучше организованный по сравнению с традиционным режимом, может способствовать выбору онлайн-формат, а не в кампусе.В DE поступает большое количество студентов курсы вместо обучения в кампусе из-за диспозиционных барьеров (MacBrayne, 1995). Для тех, кому не хватает уверенности в себе, чтобы поступить в кампус, или испытывает стресс в режиме «лицом к лицу» формат DE выглядел бы проще. Опять же, возможно Здесь может существовать различие личности, и его стоит изучить.

Сводка

При построении демографического, эмпирического, мотивационного и тормозящего профиля студентов DE, мы видим, что они более зрелые, более опытные и более вероятно, сталкиваются с препятствиями, но, что удивительно, менее мотивированы.Ожидаемые результаты характеристика учащегося DE с точки зрения зрелости, опыта и барьеров помогает поместить этот тип учащихся в более широкий университетский контекст. В Кроме того, эти результаты продолжают служить обоснованием для формата DE. а также прогноз на будущее этого формата.

Неожиданная находка: более низкая мотивация студента DE — это находка что требует дальнейшего расследования. Исследование, которое более тщательно изучает мотивации и включает в себя такие конструкты, как типы личности, атрибуция теория, понятия самоэффективности, конструктивизм, социально-когнитивная теория и т. д. могли бы стать богатым источником информации об обучаемом DE.Именно эта мотивационная аномалия наиболее поразительна и наиболее актуальна с точки зрения следующего шага исследования.


Каталожные номера

Беншофф, Дж. и Льюис, Х. (1992). Студенты нетрадиционных колледжей. ЭРИК Информационная служба по консультированию и кадровым службам. Анн-Арбор, Мичиган (Документ ERIC Служба репродукции № ЭД 347483). [В сети] Доступно: http://www.ed.gov/databases/ERIC_Digests/ed347483.html Проверено 3 июня 2000 г.

Карденас, К. (2000 г., 19-22 октября). Мотивы и барьеры против участие в обучении взрослых. Леонардо проект MOBA. Документ представлен на VI конференция «Образование взрослых и рынок труда», Севилья. [Онлайн] Доступно: http://www.evu.ruc.dk/eng/events/seville/moba.html Проверено 10 апреля 2002 г.

.

Крэнтон, П. (1989). Инструктаж по планированию для взрослых учащихся . Торонто: Уолл энд Эмерсон Инк.

Кросс, К.(1981). Взрослые как учащиеся: расширение участия и содействие обучение . Сан-Франциско, Калифорния: Издательство Джосси-Басс.

Кросс, К. (1980, май). Наши меняющиеся студенты и их влияние на колледжи: Перспективы истинно обучающегося общества. Фи Дельта Каппан , 61, 630-632.

Даркенвальд, Г. и Мерриам, С. (1982). Образование для взрослых: основы практики . Нью-Йорк: Харпер и Роу.

Гарланд, М.(1993). Восприятие учащимися ситуативных, институциональных, диспозиционные и эпистемологические барьеры на пути к настойчивости. Дистанционное обучение , 14(2), 181-183.

Грейс, М. (1994). Значения и мотивы: Женский опыт учебы На расстоянии. Открытое обучение , 9(1), 13-21.

Хезель, Р. и Дирр, П. (1991). Барьеры, которые заставляют студентов выбирать телевизионные программы курсы колледжа. Tech Trends , 36(1), 33-35.

Hyatt, S. (1992, 24-27 мая). Разработка и управление мультимодальной дистанцией программа обучения в двухлетнем колледже. Документ, представленный на ежегодном международном Конференция Национального института кадров и организационного развития по педагогическому мастерству и конференции администраторов, Остин, Техас (ED 349 068).

Макбрейн, П. (1995, лето). Сельские взрослые в общественном колледже на расстоянии Образование: что побуждает их поступать? В Новые направления для сообщества колледжи (стр.85-93). Сан-Франциско, Калифорния: Издательство Джосси-Басс.

Паррот, С. (1995). Будущее обучения: Дистанционное обучение в местных колледжах. ERIC Дайджест (ED385311). Доступно [в Интернете] http://www.ed.gov/databases/ERIC_Digests/ed385311.html Проверено 10 апреля 2002 г.

.

Портер, Л. (1997). Создание виртуального класса: дистанционное обучение с Интернет. Нью-Йорк: John Wiley & Sons.

Роджерс, А. (1989). Обучение взрослых. Филадельфия: Открытый университет Нажимать.

Россман, П. (1993). Формирующийся всемирный электронный университет: Информация возрастное глобальное высшее образование. Вестпорт, Коннектикут: Прегер.

Табачник, Б.Г. и Фиделл, Л.С. (1996). Использование многомерной статистики. Издательство Harper Collins College.

Уоллес, Л. (1996, весна). Изменения в демографии и мотивах студенты дистанционного обучения. Журнал дистанционного образования , 11(1), 1-31.

Уиллис, Б. (2002). Краткий обзор дистанционного образования Руководство №9 . Доступный [Онлайн] http://www.uidaho.edu/evo/dist9.html Проверено 10 апреля 2002 г.

.

Интернет-журнал Управления дистанционного обучения, том V, номер IV, зима 2002 г.
Государственный университет Западной Грузии, Центр дистанционного обучения
Назад в Интернет-журнал администрирования дистанционного обучения Содержание

 

Является ли время обеда «слабым звеном» в планах открытия школы?

Мэри Макинтайр, учитель чтения в средней школе округа Албемарл, штат Вирджиния., скрещивает пальцы в надежде на хорошую погоду в середине марта, когда ее округ планирует вновь открыть школьные здания.

Если достаточно тепло, ученики обедают на улице. Но если погода не благоприятствует, она и ее коллеги будут наблюдать за учащимися без масок, пока они едят в своих классах — ситуация, которая беспокоит некоторых учителей по всей стране, чьи школы могут вернуться к очному обучению.

«Вместимость наших местных ресторанов ограничена, — сказал Макинтайр.«Так что это заставляет задуматься, должны ли ограничения вместимости быть одинаковыми в школах».

Выяснение того, как безопасно проводить школьные обеденные часы во время пандемии, не является новой проблемой — многие школы возвращают учащихся в здания на полный день, который может включать завтрак, обед и закуски, не становясь при этом основными центрами распространения COVID-19. коробка передач.

Тем не менее, время приема пищи остается острой проблемой, так как все больше школ рассматривают возможность открытия своих дверей впервые после закрытий прошлой весной или увеличения числа студентов в кампусе.Теперь из-за зимней погоды учащиеся обедают на улице — часто упоминаемая стратегия осенью — в настоящее время не вариант во многих районах страны.

Обед является источником беспокойства как для учителей, так и для районных лидеров: на недавнем вебинаре Центров по контролю и профилактике заболеваний, в котором приняли участие около 400 суперинтендантов, у участников было больше всего вопросов по этой теме.

Денис Нэш, профессор эпидемиологии Высшей школы общественного здравоохранения и политики в области здравоохранения CUNY, сказал, что учителя справедливо беспокоятся о том, что учащиеся едят в школе: аналогия» на обед и перекусы.

«Школы многое делают для снижения риска передачи инфекции, включая групповое обучение и маски, физическое дистанцирование и вентиляцию», — сказал Нэш. «Это здорово, и все эти вещи действительно хорошо работают, и я согласен, что слабым звеном для преподавателей, сотрудников и студентов является все, что находится в помещении, где вам нужно снять маску».

Несмотря на это, Нэш и другие эксперты отметили два ключевых различия между столовыми и ресторанами, которые могут повлиять на расчет риска и пользы в школах.

Во-первых, школы могут принять меры предосторожности, которых нет в ресторанах, например, размещать учащихся в группах, которые обедают в разных местах, требовать, чтобы учащиеся воздерживались от разговоров, пока у них нет масок, или ограничивать обеденный перерыв до 15–15 часов. 20 минут, — сказала Апарна Кумар, доцент кафедры сестринского дела в Колледже сестринского дела Университета Томаса Джефферсона и главный специалист по работе с общественностью Dear Pandemic, сайта часто задаваемых вопросов о COVID-19, созданного сообществом исследователей и клиницистов.

Второе большое отличие, сказал Нэш: «Обед в помещении — это роскошь. Это не должно происходить». Возвращать детей в классы и кормить их, пока они там, — гораздо более важная задача.

Этот аргумент находит отклик у Макинтайр, которая сказала, что хочет быть в здании со студентами.

«Я лично не ел в ресторане с начала этой пандемии. Даже с усиленной вентиляцией и уменьшенной вместимостью я не хочу рисковать», — сказала она.«В некотором смысле я буду рисковать в школе для учеников, во время обеда, потому что я считаю, что они должны иметь это».

Тем не менее, несмотря на то, что школам и преподавателям приходится идти на больший риск, подавая обед, чем проводя урок, некоторые сценарии обеда более рискованны, чем другие, считают эксперты. Например: иметь сотни студентов в одной столовой с минимальным расстоянием между ними «это просто не очень хорошая идея», — сказал Кумар. По ее словам, если это единственный вариант, возможно, было бы лучше возвращать студентов только на полдня и отправлять их домой с обедом.

«Люди говорят об этом так, как будто единственный риск, который мы должны учитывать, — это передача вируса в классе во время занятий», — сказал Джастин Лесслер, доцент эпидемиологии в Школе общественного здравоохранения Блумберга Университета Джона Хопкинса. «Не только обед, но и время посадки и высадки, все те другие действия, которые происходят вокруг школы, — это тоже часть риска».

Планы обеда могут отличаться в теории и на практике

Центры по контролю и профилактике заболеваний предлагают некоторые общие рекомендации по школьному питанию в классах и столовых.

Дистанцирование и вентиляция являются ключевыми факторами: в инструкциях говорится, что учащиеся должны сидеть на расстоянии шести футов друг от друга, а прием пищи должен подаваться в местах с хорошей циркуляцией воздуха — лучше всего снаружи, внутри в хорошо проветриваемом помещении. Центры по контролю и профилактике заболеваний также рекомендуют еду на вынос или в индивидуальной тарелке, чтобы облегчить социальное дистанцирование и избежать прикосновения нескольких людей к одной и той же сервировочной посуде. Учащиеся должны носить маски, когда они не едят, а поверхности, к которым часто прикасаются, такие как обеденные столы, следует часто дезинфицировать. По словам Кристен Э.Гибсон, адъюнкт-профессор пищевой безопасности и микробиологии Арканзасского университета.

«Если бы школы были средой суперраспространения, а обед был бы большой проблемой, вы бы это увидели», — сказал Гибсон, ссылаясь на данные, показывающие, что, когда школы принимают меры предосторожности и распространение среди населения низкое, школы не являются очагами распространения COVID-19. 19 передача. «Я не думаю, что обед должен определять, должна ли школа вновь открываться или нет.Я не думаю, что есть доказательства».

Некоторые школы добились успеха благодаря четко организованным планам. По словам директора школы Эллисон Апси, в начальной школе Куинси в Зеландии, штат Мичиган, ученики обедают на своих местах в своих классах вместе со своей группой. Школа также сократила обед и продлила перемены, сократив до минимума количество времени, которое учащиеся проводят в помещении без масок.

«Мы чувствуем себя довольно уверенно, — сказал Апси, говоря о системе обеденного перерыва. По словам Апси, хотя в школе были случаи заражения COVID-19, им не известно ни о каких вспышках, связанных с передачей инфекции внутри школы.

Но другие педагоги говорили, что даже хороший теоретический план может не сработать на практике.

Нина, воспитательница начальной школы в Аллентауне, штат Пенсильвания, которая попросила называть только ее имя, следит за шестью 25-минутными обеденными перерывами в день в школьном спортзале, по одному для каждого класса. По ее словам, ее школа и округ делают правильные вещи: учащиеся находятся на расстоянии шести футов друг от друга во время еды, заставляют учеников использовать дезинфицирующее средство для рук по пути в спортзал и из него, предоставляют средства индивидуальной защиты, чтобы во время обеда персонал мог носить двойную маску.

Тем не менее, реальность помощи маленьким детям с обедом более грязная, чем идеал, описанный в диаграммах CDC: дети кашляют, прикасаются друг к другу и кричат ​​на друзей через всю комнату без масок, сказала Нина. Она часто приближается к ученикам без масок, чтобы помочь им, например, открыть йогурт или снова надеть маску после еды.

«Уровень стресса у нас зашкаливает», — сказала Нина, не привитая. (За пределами Филадельфии преподаватели Пенсильвании еще не имеют права на вакцинацию.)

Маски — одна из лучших стратегий смягчения последствий COVID-19, поэтому, когда их нужно снимать — например, в обеденное время — еще важнее как можно более точно соблюдать другие меры предосторожности, — сказала Дженнифер Голдман, сотрудник профессор педиатрии Медицинской школы Университета Миссури-Канзас-Сити и эксперт в области детских инфекционных заболеваний.

«Мы видим в опубликованных исследованиях, что как только многие из этих стратегий смягчения начнут действовать, вы сможете увидеть передачу вируса в школе», — сказала она.

Стратегии смягчения последствий во время обеденного перерыва еще более важны в средних и старших классах, где учащиеся подвергаются более высокому риску заражения или распространения COVID-19, сказал Лесслер из Johns Hopkins.

Education Week поговорил с пятью экспертами о том, как школы могут сделать обеденный перерыв более безопасным. Вот пять ключевых тактик:

1) Принимать пищу на открытом воздухе или хорошо проветривать помещение

Все пятеро экспертов сошлись во мнении, что лучший вариант, если позволяет погода и место, — пообедать на улице. «Обед на свежем воздухе, на расстоянии шести футов друг от друга, все моются и надевают маски, прежде чем подойти ближе друг к другу, и у всех есть независимые обеды… это будет самый безопасный разумный сценарий», — сказал Лесслер.

Это примерно такой же уровень риска, как прогулка с чашечкой кофе, сказал Кумар. «У нас очень мало доказательств внешней передачи», — добавила она.

В разгар зимы, когда еда на улице в большей части страны невозможна, по словам экспертов, вентиляция является одним из наиболее важных соображений — гораздо важнее, чем щиты из плексигласа или чистка поверхностей. «Вирус не остановится, потому что есть барьер высотой три или четыре фута. Воздух будет течь так, как будет течь воздух», — сказал Гибсон.

Обновление систем HVAC даст школам «самую большую отдачу» не только во время обеда, но и в течение всего учебного дня, сказал Гибсон. Если это невозможно, сказал Кумар, студенты могут обедать с открытыми окнами.

2) Группа в классах или вне помещений

Эксперты сошлись во мнении, что если внутри находятся студенты, то чем меньше группа и чем больше пространство, тем лучше. Но как это выглядит на практике? «Это так характерно для школы», — сказал Гибсон.

Например: Около 70 процентов школ, опрошенных Ассоциацией школьного питания в сентябре 2020 года, заявили, что планируют, чтобы учащиеся обедали в своих классах.По словам экспертов, у этой стратегии есть несколько больших преимуществ: как учащиеся, так и взрослые одновременно сталкиваются с меньшим количеством разоблаченных лиц, и это может позволить учащимся оставаться в своих небольших группах в классе, если это стратегия, которую использует школа.

Но есть и потенциальные недостатки, сказал Лесслер. «Кафетерий, как правило, представляет собой большую открытую площадку. Часто это еще и тренажерный зал. Классы, как правило, намного меньше, гораздо более закрытые помещения», — сказал он. «Принимая пищу в классах, вы можете уменьшить количество учеников, которые могут подвергаться воздействию во время еды, но увеличить риск воздействия за счет более высокой плотности и менее качественной вентиляции.

Так что же лучше, классы или столовая? Это зависит от школьного контекста.

Если в школе строго соблюдается групповой протокол, то имеет смысл оставлять обед в классах, даже если это означает, что учащиеся едят ближе друг к другу, сказал Лесслер. Но если школа не использует когорты, то есть если учащиеся общаются с разными учащимися в течение дня, может быть меньше преимуществ от того, чтобы держать их в классах на обед. «С тем же успехом вы могли бы получить их в наиболее хорошо проветриваемом помещении, где люди могут находиться на расстоянии друг от друга», — сказал Лесслер.

И уравнение может снова измениться в зависимости от вентиляции — если в классах есть открывающиеся окна, а в столовой, например, нет. «Если воздушный поток вращается быстрее в меньшем пространстве, и он вращается больше, то это, вероятно, будет лучше», чем в большем невентилируемом пространстве, сказал Гибсон.

Несколько экспертов также предложили сократить обеденный перерыв. «Это воняет, потому что в наши дни у детей не так много свободного времени, но чем меньше времени они снимают маски, тем лучше», — сказал Нэш.

3) Ограничить разговоры

Дети должны снимать маски, чтобы поесть. Но данные свидетельствуют о том, что ношение масок также немного расслабляет в оставшуюся часть обеденного периода: в недавнем опросе CDC только 36 процентов студентов сказали, что их сверстники всегда носили маски в столовой, когда не ели, по сравнению с 65 процентами, которые сказали что студенты всегда были в масках в классе.

По словам экспертов, это не лучшая практика: учащиеся должны носить маски все время, когда они не едят.По словам Нэша, персоналу следует подумать о двойном ношении масок — мере предосторожности, которую они должны принимать каждый раз, когда находятся рядом с группами детей без масок, в том числе во время сна для дошкольников и детсадовцев.

И более важный вопрос: студенты должны обедать молча. «Например, мы знаем, что разговоры, крики, пение, смех — все это извергает вирусные частицы», — сказал Кумар. Вместо этого, по ее словам, школы могли бы показывать фильмы или вовлекать детей в тихие занятия. Апси, директор школы из Мичигана, сказала, что некоторые из ее учителей читают вслух, пока дети едят.

«Очень, очень, очень сложно» вносить такие изменения и просить учащихся не общаться во время обеда, но это важная мера предосторожности, говорит Голдман, эксперт по детским инфекционным заболеваниям в UMKC.

4) Рассмотрите выделенные места для сидения

По словам Голдмана, обучение студентов в когортах облегчает отслеживание контрактов в случае возникновения дела. Но если несколько групп учащихся находятся в столовой одновременно, школам следует рассмотреть вопрос о распределении сидячих мест. Таким образом, школы могут знать, какие ученики находились в радиусе шести футов от любого сверстника, у которого положительный результат теста на COVID-19.

В большой столовой вполне возможно, что студенты за пределами этой непосредственной близости тоже могли заразиться, сказал Гибсон — вирус не всегда останавливается на высоте шести футов. Но на практике работа со схемой рассадки может быть «лучшее, что вы можете сделать», — сказала она.

5) Нет обеденной линии

Упакованные или приготовленные ланчи, которые не требуют, чтобы сотрудники столовой и дети выстраивались в очередь в форме шведского стола, лучше всего, сказал Голдман.

«Вы хотите избежать тех фокусных точек, где все находятся близко друг к другу и сгруппированы вместе, где вы теряете социальное дистанцирование», — сказал Лесслер.Он добавил, что поверхности, такие как обеденные столы, следует часто дезинфицировать.

Опять же, аналогичные меры предосторожности могут быть приняты во время сна, сказал Кумар: убедитесь, что учащиеся находятся на максимально возможном расстоянии друг от друга, поскольку они не могут носить маски и не делят одеяла или мягкие игрушки.

По мере того, как все больше школьного персонала и учителей проходят вакцинацию, школы могут рассмотреть вопрос о том, чтобы поставить тех, кто получил прививку, в очередь на обеденный перерыв, дневной сон и другие периоды повышенного риска, сказал Нэш.

«Если есть какая-то гибкость, может быть, можно заменить некоторых людей, которые могут быть менее уязвимыми, для надзора за такого рода деятельностью», — сказал он.

English Student — Мотивируйте и совершенствуйте начинающих

В современном преподавании английского языка существует множество определений «хорошего» ученика, изучающего язык, и это поднимает важный вопрос о том, как улучшить слабых учеников в английском языке. Мы перешли от эпохи учителей как источника явных инструкций к эпохе, когда они часто рассматриваются как фасилитаторы, а занятия сосредоточены на ученике. К счастью, есть много вещей, которые вы, как учитель, можете сделать, чтобы помочь!

Чтобы помочь более слабым ученикам, вам следует сосредоточиться на четырех областях.Во-первых, научите их стратегиям изучения языка. Во-вторых, поощряйте и поддерживайте их, чтобы повысить их уверенность в себе. В-третьих, найдите способы повысить их мотивацию. И, наконец, помогите им научиться быть независимыми учениками.

Читайте дальше, чтобы узнать больше об этих методах…

Как улучшить слабых учеников в английском языке

В классе есть много вещей, которые учитель не может контролировать. От условий до личной жизни студента, есть много факторов, которые вы не можете контролировать.Но вы можете контролировать четыре фактора, упомянутых выше, и действительно улучшить свои уроки. Итак, чтобы помочь своим слабым ученикам, вам необходимо:

Обучайте стратегиям, которые учащиеся могут использовать на каждом занятии.

Научите своих учеников стратегиям, которые они могут использовать в классе и вне его. Более того, помогите им освоить когнитивные стратегии, метакогнитивные, тренировать память, научить компенсаторным стратегиям и приучить их к использованию социальных стратегий.

Поощряйте своих учеников на каждом шагу .

Вы должны убедиться, что они понимают, что ошибки не только нормальны, но и необходимы . Вы не можете приготовить омлет, не разбив несколько яиц, и вы не можете свободно говорить на втором языке, не совершая при этом ошибок. Укрепите их уверенность!

Повысьте мотивацию учащихся, помогая им ставить цели и находить причины для обучения .

Студенты обычно не хотят учиться ради обучения, а потому что у них есть какая-то цель.Если они начали изучать английский для работы, определите, какую квалификацию они хотят получить или для чего они хотят использовать ее на работе. Они хотят проводить презентации на английском языке? Хотят ли они участвовать в видеоконференциях со своими коллегами из других стран? Кроме того, надеются ли они отправиться в зарубежные командировки? Если они изучают английский язык, потому что им нравятся англоязычные СМИ, заставьте их смотреть и пересматривать фильмы, читать интервью с их любимыми звездами, даже писать свои собственные сценарии!

Но что, если ваши ученики не выбрали для изучения английского языка? Что, если им придется — потому что они учатся в школе или их заставляют родители.В этом случае вам нужно найти способы сделать обучение увлекательным ! Мы опишем способы сделать это позже в этой статье.

Поощряйте учащихся контролировать свое обучение.

Изучение языка — непростая задача, и это не то, чему можно учить пассивно. Образ учителя, стоящего перед классом, пишущего и преподающего грамматические упражнения и заставляющего учеников слушать и повторять, грустен и скучен. В большей части современного обучения языку именно ученик находится в центре класса.Поощряйте своих учеников быть независимыми.

Характеристики сильных и слабых учащихся по английскому языку

Чтобы понять, как улучшить слабых учеников по английскому языку, нам нужно четко понимать, что такое «сильный» ученик, изучающий английский язык. Давайте посмотрим на предысторию таких вопросов.

В середине 1970-х было проведено множество исследований, направленных на определение «хорошо изучающего язык». Одним из наиболее известных из них является исследование Джоан Рубин (1975), которое дало несколько ключевых характеристик хорошего изучающего язык, утверждая, что хороший изучающий язык…

  1. — хороший и точный угадыватель.
  2. имеет сильное стремление общаться или учиться на общении.
  3. часто не блокируется.
  4. готов прийти на форму.
  5. практикуется и использует возможности как в классе, так и за его пределами.
  6. следит за своей речью и речью других.
  7. обращает внимание на смысл.

В своей статье 1975 года Рубин также заявила, что есть «множество других вещей, которые делает хороший ученик, которые нужно изучить.В последующие годы было проведено значительное количество разведочных работ, уточняющих список Рубина. Например, Бот, Лоуи и Верспур определили эти дополнительные факторы;

  1. Возраст
  2. Способности и интеллект.
  3. Отношение и мотивация.
  4. Проницаемость эго: «готовность учащихся отказаться от части своей (L1) идентичности».
  5. Языковая тревога.
  6. Нарушения обработки речи.
  7. Поле независимости.
  8. Стратегии изучения языка.
  9. Уверенность в себе.

Хорошо изучающий язык

Итак, что мы здесь видим? Соединяя два приведенных выше списка характеристик в упрощенные наборы, мы получаем следующее:

  • хорошо изучающий язык использует стратегии изучения языка
  • хорошо изучающие языки уверены в себе, раскованы и не страдают от высокого уровня языковой тревожности
  • хорошо изучающий язык мотивирован
  • хорошо изучающие язык часто молодые
  • хорошо изучающий язык имеет высокий уровень независимости от поля
  • хорошо изучающие языки часто умны и имеют «способности» к языкам

 

Как улучшить слабых учеников в английском языке: обучайте стратегиям!

Стратегии — это модели поведения, приемы и привычки, которые изучающие язык используют, чтобы сделать свое обучение более эффективным.Теории изучения языка делят стратегии на категории, включая когнитивные, метакогнитивные, связанные с памятью, компенсаторные, аффективные и социальные (Оксфорд, 2003).

Во-первых, мы должны рассмотреть три ключевые стратегии: точное угадывание , внимание к форме и внимание к смыслу .

Точное угадывание

Точное угадывание — это способность извлекать смысл из лексических сигналов, избыточности, жестов и грамматических структур.Студент должен быть «терпимым к двусмысленности» — очень распространенная фраза в современном обучении английскому языку. По сути, это означает, что учащимся должно быть комфортно, если они не знают всего о языке, прежде чем пытаться его использовать. Студенты лучше всего учатся, используя язык, но некоторые учащиеся не решаются использовать английский язык, когда чувствуют, что им неясно значение и/или использование. Тем не менее, терпимость к двусмысленности во многих случаях коррелирует с языковыми достижениями.

Внимание к форме

Внимание к форме — это внимание учащегося к образцам и элементам, из которых состоит язык.Некоторые студенты могут сосредоточиться на форме, а некоторые студенты могут сосредоточиться на формах, но есть достаточно доказательств, подтверждающих идею о том, что хороший изучающий язык — это тот, кто обращает внимание на форму. Как учитель, важно научить своих учеников, как это сделать. Выше мы упоминали, что урок, ориентированный на учителя, может быть скучным, но при обучении смыслу это часто бывает хорошо. Крайне важно, чтобы ваши ученики понимали грамматические формы и правила языка.

Внимание к смыслу

Внимание к смыслу — это способность учащегося не только воспринимать реплики из языка, который они слышат/видят, но и понимать правила, регулирующие отношения в языке, контекст речевого акта и настроения речи.

 

Когнитивные, метакогнитивные, и социальные/аффективные стратегии

В недавних дискуссиях о стратегиях исследователи добавили несколько дополнительных классификаций. Некоторыми из них являются когнитивные, метакогнитивные, и социальные/аффективные стратегии. Сегодня вы встретите эти категории во многих местах.

Когнитивные стратегии

Когнитивные стратегии являются прямыми стратегиями.Это стратегии, используемые для обучения, например, мнемоника. Когда учащийся использует учебные материалы, он использует когнитивные стратегии. Хотя термин «когнитивная стратегия» звучит сложно, на самом деле они обычно очень просты. Использование изображений для запоминания смысла, заметки, подчеркивание и тестирование — все это примеры когнитивных стратегий. Когда вы задаетесь вопросом, как улучшить слабых учеников в английском языке, эти стратегии просты и легки в обучении, но чрезвычайно полезны.

Метакогнитивные стратегии

Метакогнитивные стратегии используются для размышлений об обучении.Это то, как студент анализирует свое собственное обучение. По сути, они помогают вашему ученику «научиться учиться». Опять же, они также могут быть довольно простыми, и их много. Некоторые примеры включают соединение новой и старой информации или оценку прогресса в обучении. Попросите учащихся обдумать, как они узнали раньше, и спросите, как это соотносится с тем, что они изучают сейчас. Попросите учащихся оценить свой прогресс, решить, в чем их сильные стороны, и определить области, в которых им нужно улучшиться.

Социальные стратегии и аффективные стратегии

Социальные стратегии требуют присутствия другого человека, а аффективные сосредоточены на управлении эмоциями.

 

Как улучшить слабых учеников в английском языке: научите уверенности!

Между успешным изучением языка и уверенностью в себе, и предприимчивостью действительно существует тесная связь. Творческие, прямолинейные учащиеся часто быстрее овладевают языком.Уверенность часто является ключом к изучению английского языка, но эта идея гораздо сложнее, чем вы можете подумать на первый взгляд.

Уверенность лучше рассматривать с точки зрения беспокойства учащихся , поскольку уверенность может быть причиной сильных языковых способностей, она также может быть из-за сильных языковых способностей! Студент может быть уверен в английском языке, потому что знает, что хорошо владеет им. Так что, возможно, лучше подумать о застенчивости и беспокойстве учащихся .

Подводя итог, можно сказать, что тревожность учащихся имеет сильную отрицательную корреляцию с успехами в изучении языка. Нервный, взволнованный или застенчивый ученик часто с трудом продвигается вперед, потому что тревога сдерживает его. Кроме того, страх неудачи и боязнь выглядеть глупо может быть тяжелым бременем для студентов. Важно, чтобы учащиеся не позволяли своему страху перед ошибками мешать им использовать язык. Итак, как учитель, вы должны учить студентов, что ошибок — это нормально, а — естественные .

Это означает создание гостеприимного и теплого пространства в вашем классе, а также развитие командной работы и сотрудничества между вашими учениками.Не поощряйте смех над чьими-то ошибками и поощряйте празднование чьих-то успехов. Вы должны убедиться, что у каждого учащегося есть возможность продемонстрировать свои знания перед своим

.

одноранговых узла и убедитесь, что это не слишком сложно для них. Всегда помните: никогда не ставил сложную задачу, чтобы «наказать» плохо успевающего ученика.

Могут потребоваться месяцы, чтобы завоевать доверие вашего ученика, и всего лишь секунда, чтобы снова все разрушить.

 

Как улучшить слабых учеников в английском языке: сделайте урок веселым!

Работать с высокомотивированными учащимися легко . Они хотят, чтобы учились, и они будут работать с вами, учителем, чтобы достичь своих целей. Но слабые студенты часто не мотивированы, и это может быть более сложной задачей. Однако, как только вы узнаете, какие занятия интересны вашим ученикам, уроки станут гораздо более живыми и интересными. Они становятся… веселыми!

В настоящее время в индустрии EFL крутится огромное количество методологий и теорий, от CLIL до TBLT, PPP и сотен других аббревиатур.О них полезно знать, но вам также нужно знать большое количество игр и занятий. Часто коммуникативные игры являются самыми веселыми и продуктивными, но учитывайте цели и потребности ваших учеников, прежде чем решать, на каких навыках сосредоточиться.

Вам следует использовать разминку и игры на повторение, а также создавать задачи, соответствующие различным этапам ваших планов уроков. Постарайтесь сделать ваш класс приятным, и оставить у учащихся положительное впечатление о классе, которое заставит их вернуться.

Здесь вы можете найти объяснение 4 простых, но очень увлекательных занятий в классе!

Поищите в Интернете дополнительные занятия, любезно предоставленные другими учителями иностранных языков, например, сайт JALT My Share.

 

Как улучшить знания английского языка у слабых учеников: сделайте занятия ориентированными на учащегося!

Вы не можете ожидать, что будете знать все о своем ученике, и вы не должны ожидать, что будете знать все о том, как ваш ученик учится лучше всего. Итак, как лучше всего решить проблемы отстающих учеников? Попросите их взять под контроль собственное обучение.

Методологии, такие как обучение языку на основе задач, полезны для создания класса, ориентированного на учащегося, но любая методология позволяет это. Простой способ сделать ваш класс более ориентированным на учащегося — это побудить учащихся следить за своим обучением и определять свои собственные потребности и цели. Не проверяйте своих учеников — заставьте их проверить самих себя! Почему бы вашим более слабым ученикам не разработать тесты для всего класса? Подобные идеи — это простые способы побудить более слабых учеников использовать то, что они знают.

Кроме того, подумайте о том, что вы, учитель, говорите в классе. Есть ли способ сделать так, чтобы говорили ваши учеников , а не вы? Постарайтесь сократить время разговора учителя и увеличить время разговора ученика. Помните, чем больше студенты говорят, тем больше они учатся использовать английский язык!

 

 

Последние сообщения

ссылка на ПОЧЕМУ МЫ ДОЛЖНЫ ПРИНИМАТЬ ЗАПАДНУЮ КУЛЬТУРУ

ПОЧЕМУ МЫ ДОЛЖНЫ ПРИНИМАТЬ ЗАПАДНУЮ КУЛЬТУРУ

Западная цивилизация постоянно продвигает прогресс по всему миру.Давайте углубимся в исследование и выясним главные причины, по которым нам следует принять западную культуру. Различные причины, почему мы должны принять…

ссылка на ИЗУЧЕНИЕ АНГЛИЙСКОЙ ГРАММАТИКИ ОНЛАЙН: ПОВЫСЬТЕ СВОИ НАВЫКИ И УВЕРЕННОСТЬ

Какие школьные системы сортируют более слабых учеников в меньшие классы? международные доказательства | ИЗА

Необходимо

Эти необходимые файлы cookie необходимы для активации основных функций веб-сайта.Отказ от этих технологий недоступен.

cb-включить

Dieses Cookies speichert den Status der Cookie-Einwilligung des Benutzers für die aktuelle Domain. Срок действия: 1 год

laravel_session

Идентификатор сеанса um den Nutzer beim Neuladen wiederzuerkennen und seinen Login Status wiederherzustellen.Срок действия 2 часа

XSRF-ТОКЕН

CSRF-Schutz для формулы. Срок действия: 2 часа


Аналитика

В целях дальнейшего улучшения нашего предложения и нашего веб-сайта мы собираем анонимные данные для статистики и анализа.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

*