中学生常见心理问题辅导课件

人的差异在于业余时间精品]中学生常见心理问题辅导精品]中学生常见心理问题辅导人的差异在于业余时间精品]中学生常见心理问题辅导主讲人杨建寒SodoSe内容提要:适应不良与学习有关的心理问题人际关系失调青春期心理问题不良人格我国小学英语教学肩负了启蒙的重任。由于小学生年龄偏小，从小学三年级算起，大多在9――12岁左右，他们的心理和生理正处于成长阶段，为了让学生能健康发育和成长，能积极较好地完成英语学习任务，小学英语教学中的和谐教学就显得相当重要。笔者在小学英语教学中，比较注重英语课堂和谐教学。一、营造和谐的教学环境营造和谐的教学环境，首先必须是课堂教学环境。因为课堂教学是英语教学的主阵地，大量的教学任务是在课堂上完成的。因此，能否有轻松愉快的教学氛围是教学能否成功的关键。老师关心学生，学生就会信赖和亲近老师，师生之间的这种亲和力会反馈到课堂教学中来。比如，有次上课，教者发现有个比较自卑的学生对动词be的过去式弄不清楚，教者趁学生们做课堂作业的空隙时间主动给这他作讲解，指出动词be的过去式为was和were，第一人称单数和第三人称单数用was，其余用were。为了让他能理解得更为透彻，举例比对讲解，并提出相似问题，让他进行消化。教者选择学生作业的时间单独为学习比较自卑的学生作讲解，目的是不引起其他人的注意，照顾自卑学生的学习心理，并通过教师创造的宽松学习气氛，让学生不感到学习环境的压力，并以此锻炼学生，消除学生自卑心理。课堂上营造宽松和谐的教学环境和氛围，对于小学生特别是胆小的学生的学习是有直接的帮助的。可这一点并未引起一些教师的注意营造和谐的教学环境还必须经常鼓励学生。鼓励能产生自信，提高学生学习的自觉性和积极性。教师在教学中不应吝啬鼓励。特别是在比较难学的知识点时尤其如此。常运用的语言有：“这个知识点并不很复杂，只要大家认真听，肯定每个学生都能学会。”当还有少部分学生没有听懂的时候，可如此说：“成功就在进一步的努力之中，加把油，老师跟你们一道再学一次。”如果还有极个别的学生搞不清楚，而上课又不允许再花时间了，就说：“等下课了，老师来单独和你一起讨论，好吗？”这些作法看上去微不足道，其实对小学生特别重要和需要。除了课堂和谐环境外，作业、考卷的批改也是营造和谐教学不可忽视的一个重要方面。试想，如果一个学生，作业或考卷被批得一无是处，哪怕课堂上再有良好的氛围，学生也高兴不起来，学习会处于压抑状态。所以，在学生的作业本上，教师要多用表扬或鼓励语句，如果实在需要批评，也是尽量用一些委婉的温和的语气，让学生至少能够心悦诚服地接受，实实在在地去改正。必要时，还可找学生个别谈心，找出作业失败的原因，以便改进学习。只要教师坚持这样做了，学生学习会有很大改观。二、提高学生的学习兴趣皮亚杰说：“所有智力方面的工作都要依赖于兴趣。”小学生对于知识的学习很大程度上还是处在对学习的兴趣方面，学生有了学习兴趣，学习的自觉性、探索精神以至创造性学习就会产生和形成。小学英语教学可从三个方面提高学生的兴趣。1．活动教学英语教学以活动为主对小学生来说是大有益处的，活动能够激发儿童对英语的兴趣，提供锤炼语言的契机；活动能够激起儿童热烈的学习情绪，促使儿童以最佳的情绪状态，投入活动，主动参与，积极实践，自主发展。所以，小学课堂教学，多以活动方式进行。如带领学生以表演的方式核对答案，课本上有对话的内容，一般地在学生熟练交谈的基础上搞对话表演。设置情境教学也是活动教学的一个不错的方法。如想象生活中迷路时向别人问路的情境，或有外地的朋友打听本市的风景名胜等等，利用类似活动引导学生运用语言进行交际，提高学生英语口语交际的兴趣。2．运用课件教学课件教学主要是利用教师精心设计的教学方案通过视频音频播放出来，它的最大的好处是让学生充分利用视觉和听觉功能享受学习知识的乐趣。多媒体的多重播放功能如重放、慢放、闪烁、插入等功能的使用，能极大提高学生学习乐趣，也很切合小学生的学习心理需求。3．教学内容生活化由于小学生学习的英语单词和语法相对还比较少，不能够要求学生课后去进行语言的交流，但是，我们可以要求学生在已经掌握的单词基础上，尽量地把它运用到生活中去。这样既可以检验的学习情况，也可以复习巩固已学知识。比如，在学了牛津小学英语6B第六单元后，让学生用打电话的形式与同学自由交谈，渗透lsthat，Yes，speaking。用Doyoulike？Canyou？Whatdoyoudoon?等句子，谈论各自的爱好。还可在周末要求学生运用Whatareyougoingtodo？Andhow？以打电话形式，了解亲朋好友的出行方式，并作好对话记录等。总之，小学英语中和谐教学可以愉悦学生的学习心理，振奋学生的学习情趣，提高学生的认知能力和水平。数据挖掘可以在大量的、不完全的、有噪声的数据中挖掘出有价值的信息。决策树是数据挖掘的常用方法之一。本文在分析数据挖掘基本方法的基础上，详细介绍了决策树挖掘技术，阐述了决策树中ID3算法的思想，并采用ID3算法对学生管理进行了应用研究。1数据挖掘数据挖掘，即DataMining，也称为数据采矿。它是数据库知识发现的一个步骤。数据挖掘从大量的数据中，通过算法，搜索出隐含于其中的有价值的信息。这些数据具有量大、噪声、模糊、随机、不完全等特点。数据挖掘的过程就是从这些数据中找出有价值的、先前不为人所认识的有价值的信息或知识的过程。数据挖掘通常借助于计算机或数学的技术，通过数理统计、机器学习、专家系统、模糊识别等方法来进行“挖掘”。具体而言，数据挖掘所采用的分析方法包含了分类（Classification）、估值（Estimation）、预测（Prediction）、关联规则（associationrules）、聚类（Clustering）以及复杂型数据挖掘如Web挖掘等。数据挖掘的过程有几个步骤，首先是要确定业务对象，要清晰地定义数据挖掘的目的和业务问题；其次要进行数据准备，从与业务对象相关的内部、外部数据中选择适当的、适用于进行数据挖掘的数据，然后进行数据预处理，并将数据进行模型化处理，使数据适合某种挖掘算法的模型；数据挖掘的第三步是是进行具体的数据挖掘，即在前面几步的基础上，根据模型和选定的数据挖掘算法进行具体的挖掘；第四是进行结果分析，对数据挖掘的结果进行评估，明确本次数据挖掘的方法、模型的可信度等；数据挖掘的最后就是数据挖掘结果和模型的运用。数据挖掘的常用操作方法有决策树方法、人工神经网络方法、遗传算法、粗集方法、模糊集方法等。2决策树算法决策树是数据挖掘的常用方法之一。决策树（即DecisionTree），是在已知各种情况发生的概率基础上，通过构建决策树来求取净现值的期望值在大于等于零情况下的概率，由此做项目风险评价，并判断其可行性的分析方法。决策树是一种树形结构，是根据策略抉择而建立起来的一种属性结构。在决策学习中，决策树就是一个预测模型，代表了对象属性与对象值之间的映射关系。决策树中每个节点表示对象的属性，而分支则代表属性的取值，叶子节点代表一个分类。简言之，决策树就是基于分类训练集的预测树，用于预测和归类。决策树的起源源于概念学习系统，到ID3算法的时候真正发展起来。在早期，决策树是人工智能的重要方法，随着数据挖掘技术的发展，决策树成了构建决策支持系统的一种重要工具。在决策树的算法中，ID3算法是比较成熟的算法之一。ID3算法以信息增益来决定属性的选择，选择分支后信息增益最大的属性进行分支。ID3算法的基本思想是：（1）通过自顶向下的贪婪搜索，遍历可能的决策空间构建决策树；（2）确定一个属性作为根节点，而后为每个可能的属性值构建一个分支，并把训练样例归到适当的分支中，也就是将样本分成多个子集，每个子集对应到一个分支中；（3）不断重复这个过程，仅使用真正到达这个分支的样本；（4）如果在一个节点上的所有样本所拥有的类别相同，则停止该部分树的继续扩展。那么，怎么确定哪个属性是最佳的分类属性呢？那就要依靠“信息增益”来确定。信息增益（InfromationGain）是用来衡量给定的属性区分训练样本能力的指标。在属性在分裂中，选择信息增益最大的属性作为分裂属性。信息增益用信息“熵”来具体衡量。熵描述了任意样本集的纯度，可以衡量数据集的不确定性、突发性或不确定性的程度。当一个数据集里面的记录全都属于同一类别时，则熵为零，因为同一个类别，代表着没有不确定性。在决策树分类中，就是要将样例划分为一个个确定的、归类为同一类别的子集，或者说使分裂后的子集的熵尽可能的小。在决策树的分类思想中，熵越小，信息增益就越大，决策树分类就是选择增益最大的属性来作为决策树的分类节点，然后由该属性的不同取值建立不同的分支。而分支中，则采用同样的方法，递归地进行分类，直到所有子集都能归为同一个类别为止。可以这样进行属性的信息增益计算：设C是样本里面的类别数，S是样本，P（s，j）表示样本S里面样本属于第j类的概率，即p（i，j）=sj/S，是样本S中属于类j的样本数。对于一个给定的样本分类，望信息增益为：具有值集的属性T，可以将S划分为不同的子集{S1，S2，...Sk}，其中sj包括了类Ci的Sij个样本，根据T的这种划分的期望信息，称作T的熵。其加权平均为：T的信息增益定义为：3决策树ID3算法在学生管理中的应用在学生的管理中，通常要对学生的学习情况或优秀情况进行评估，或者找出决定学生优秀的几种因素。我们可以通过对学生的智育、德育、体育、美育等因素进行评估，采用决策树算法对学生进行分类，以便确定影响学生优秀度的因素。为了进行数据挖掘，我们先取一些数据样本，然后进行预处理。将数据预处理后的样本如表1所示。根据决策树ID3的原理，我们可以先计算出每个属性的熵。智育得分为例，可以计算智育得分每个分段相对于标类别的熵。“智育90”；I（S12，S22）=0“智育80-90”；I（S13，S23）=0.972如果根据“智育”属性对样本集进行子集划分，信息熵为：E（智育）=（5/14）*I（S11，S21）+（4/14）*I（S12，S22）+（5/14）*I（S13，S23）=0.694得出“智育”属性的信息增益为：Gain（智育）=I（S1，S2-E）-E（智育）=0.251同样地，其他属性“美育”、“体育”、“德育”的信息增益也可以使用同样的方法计算出来。我们选取信息增益最大的作为划分分支的节点。划分出来之后，其他节点的子集划分也可以采用相同样的办法进行划分，一直递归划分到同个类别样本为止。根据该方法构建出来的决策树如图1所示。通过决策树，我们可以看到，智育得分高的学生容易在评比中获得优秀。这是显而易见的。但是，除了智育分数以为，优秀学生还与哪些因素有比较大的关系呢？通过决策树的分析，我们发现德育好的学生更容易获得优秀，而体育好的学生不太容易得到优秀。通过这样的模型，便可以在一定程度上对学生进行类别划分和进行优秀学生预测，以便于学生的管理。4结语决策树是数据挖掘的常用方法之一，它是一种树形结构，代表了一个预测模型，反映了对象属性与对象值之间的映射关系。决策树中每个节点表示对象的属性，而分支则代表属性的取值，叶子节点代表一个分类。决策树可以用于预测和归类，事实上，它就是一种基于分类训练集的预测树，因此，可以采用决策树进行预测分析。本文利用决策树对学生的优秀情况进行评估分析，以寻找影响学生培养质量的因素，达到了较好的效果。主讲人杨建寒SodoSe内容提要:适应不良与学习有关的心理问题人际关系失调青春期心理问题不良人格适应不良1、入学适应不良表现为:焦虑、恐惧、抑郁、孤独、自卑、注意力不集中、学习兴趣丧失、出现行为问题(违反校规、出现攻击或退缩行为)心理实验心理学家们将一只小猫先放进一间背景全是竖线条的生活空间里,让它自由自在的生活了一段时间,然后又将它放入一间背景全是横线条的生活空间里,结果这只小猫却东倒西歪,站不稳了。“开学没几天,但我却感觉很疲惫,压力很大。学习像脱节了一般,以前自己的强项却考得很烂。一切让我万般困惑,心中总有些说不出的滋味。”我无法适应这儿全新的生活,新的老师新的同学、新的课程切都很陌生,所以感觉很难在这自在的学习”新生入学后的现状情绪波动大,易激动、浮躁兴奋、好奇,不能静心学习缺乏学习热情、成绩下降对老师反感、对立与同学不合群,难融入新集体焦虑、不安、失落、迷茫、无助辅导:1、尽快引导新生熟悉并适应新环境以真诚、热情、关爱、宽容的胸怀接纳—他们。3、建立民主、和谐的教学氛围‘形成良好的师生关系4、开展丰富多彩的活动,为师生间、学生间建立和谐的人际关系创造条件。5、满足学生心理需要,使之感受到学校生活的温暖和乐趣尽快适应新生活。6、格外关注学生每一个言行举止、思想动态,及时鼓励,增强学生的自信。2、中途更换教师的适应问题表现为:排斥、敌对心理、人心涣散情绪波动、成绩下降辅导(1)多亲近学生,联络感情,缩短与学生的心理距离。(2)了解前任教师的特点,对学生的要求(3)尽快了解熟悉学生各方面的情况。(4)调整教育教学方法赢得学生