调查恋爱观没有数据可以建模吗

可以。恋爱是一个非常复杂和个人化的主题，涉及到情感、文化、心理和社会因素等多个方面。因此，要建立一个准确的模型，需要收集大量的数据，包括调查问卷、观察数据、实验数据等。同时，需要针对不同的人群和文化背景，进行充分的样本筛选和分析，以确保模型的可靠性和适用性。

在《数学课程标准》我们发现这样一句话——“让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解释与应用的过程，进而使学生获得对数学理解的同时，在思维能力、情感态度与价值观等多方面得到进步和发展。”,这实际上就是要求把学生学习数学知识的过程当做建立数学模型的过程,并在建模过程中培养学生的数学应用意识,引导学生自觉地用数学的方法去分析、解决生活中的问题。明确要求教师在教学中引导学生建立数学模型，不但要重视其结果，更要关注学生自主建立数学模型的过程，让学生在进行探究性学习的过程中科学地、合理地、有效地建立数学模型。

一、数学模型的概念

数学模型是对某种事物系统的特征或数量依存关系概括或近似表述的数学结构。数学中的各种概念、公式和理论都是由现实世界的原型抽象出来的,从这个意义上讲,所有的数学知识都是刻画现实世界的模型。狭义地理解,数学模型指那些反映了特定问题或特定具体事物系统的数学关系结构,是相应系统中各变量及其相互关系的数学表达。数学建模就是建立数学模型来解决问题的方法。《数学课程标准》安排了“数与代数”“空间与图形”“统计与概率”“实践与综合应用”四块学习领域,强调学生的数学活动,发展学生的数感、符号感、空间观念、以及应用意识与推理的能力。这些内容中最重要的部分,就是数学模型。在小学阶段,数学模型的表现形式为一系列的概念系统,算法系统,关系、定律、公理系统等。

二、小学数学教学渗透数学建模思想的可行性

数学模型不仅为数学表达和交流提供有效途径，也为解决现实问题提供重要工具，可以帮助学生准确、清晰地认识、理解数学的意义。在小学数学教学活动中，教师应采取有效措施，加强数学建模思想的渗透，提高学生的学习兴趣，培养学生用数学意识以及分析和解决实际问题的能力。数学在本质上就是在不断的抽象、概括、模式化的过程中发展和丰富起来的。数学学习只有深入到“模型”、“建模”的意义上，才是一种真正的数学学习。这种“深入”，就小学数学教学而言，更多地是指用数学建模的思想和精神来指导着数学教学，“从学生已有的生活经验出发，让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并进行解释与运用的过程，进而使学生获得对数学的理解的同时，在思维能力、情感态度与价值观等多方面得到进入和发展。”

三、小学生如何形成自己的数学建模

数学来源于生活，又服务于生活，因此，要将现实生活中发生的与数学学习有关的素材及时引入课堂，要将教材上的内容通过生活中熟悉的事例，以情境的方式在课堂上展示给学生，描述数学问题产生的背景。情景的创设要与社会生活实际、时代热点问题、自然、社会文化等与数学问题有关的各种因素相结合，让学生感到真实、新奇、有趣、可操作，满足学生好奇好动的心理要求。这样很容易激发学生的兴趣，并在学生的头脑中激活已有的生活经验，也容易使学生用积累的经验来感受其中隐含的数学问题，从而促使学生将生活问题抽象成数学问题，感知数学模型的存在。

四、参与探究，主动建构数学模型

数学家华罗庚通过多年的学习、研究经历总结出：对书本中的某些原理、定律、公式，我们在学习的时候不仅应该记住它的结论、懂得它的道理，而且还应该设想一下人家是怎样想出来的，怎样一步一步提炼出来的。只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法才能沉积、凝聚，从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此，在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。

教师给学生提供多个圆柱、长方体、正方体和圆锥空盒（其中圆柱和圆锥有等底等高关系的、有不等底不等高关系的，圆锥与其他形体没有等底或等高关系）、沙子等学具，学生分小组动手实验。

在上述教学过程中，教师提供丰富的实验材料，学生需要从中挑选出解决问题必须的材料进行研究。学生的问题不是一步到位的，通过不断地猜测、验证、修订实验方案，再猜测、再验证这样的过程，逐步过渡到复杂的、更一般的情景，学生在主动探索尝试过程中，进行了再创造学习，以抽象概括方式自主总结出圆锥体积计算公式。这一环节的设计，不仅发展了学生的策略性知识，同时让学生经历猜测与验证、分析与归纳、抽象与概括的数学思维过程。学习过程中学生有时独立思考，有时小组合作学习，有时是独立探索和合作学习相结合，学生在新知探索中充分体验了数学模型的形成过程。

五、解决问题，拓展应用数学模型

用所建立的数学模型来解答生活实际中的问题，让学生能体会到数学模型的

1 数据和算法的准确性：AI匹配伴侣的可靠性依赖于数据的准确性和算法的精确度。如果输入的数据不准确或者算法设计不合理，则匹配结果可能不可靠。

2 个人主观意愿的考量：AI可能难以考虑到一个人的主观意愿和喜好。虽然AI可以分析大量的数据和行为模式来预测一个人的喜好，但人类的喜好与个性是复杂而主观的，有时候AI可能难以预测。

3 缺乏人类的情感智能：AI虽然可以进行情感分析，但是它没有真正的情感理解和体验能力。寻找伴侣是一个涉及到情感和人际关系的过程，AI难以用纯粹的算法和数据分析来代替人类的情感智能。

4 潜在的偏见和歧视：AI系统的匹配结果可能受到机器学习算法本身的偏见影响，例如基于历史数据的性别、种族或社会经济地位的偏见。这可能会导致不公平的匹配结果。

5 缺乏实践验证：AI匹配的准确性往往需要大量的实践验证和反馈，而目前的AI伴侣匹配系统往往缺乏足够的验证和证据来支持其可靠性。

总的来说，虽然AI人工智能匹配伴侣在某些情况下可以提供参考和帮助，但完全依赖AI来寻找伴侣仍然不太可靠。传统的人际相处和情感理解仍然是寻找伴侣所必需的关键因素。

　人工智能是近来研究热点。分别在人工智能界别、角色、赋予人以及制度等方面重点探讨其可能的情感约束作用，以期达到人工智能技术在很好的发展的同时，不至于因为“情感泛滥”而引发一些严重地后果的影响。 以下是我整理的人工智能对生活的影响论文的相关资料，欢迎阅读!

人工智能对生活的影响论文篇一

　摘 要：人工智能是近来研究热点。分别在人工智能界别、角色、赋予人以及制度等方面重点探讨其可能的情感约束作用，以期达到人工智能技术在很好的发展的同时，不至于因为“情感泛滥”而引发一些严重地后果的目的。

　关键词：人工智能 情感 约束

　中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973(2013)001-085-03

　1引言

　人工智能(Artificial Intelligence，AI)自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

　在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

　本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

　2人工情感发展情况概述

　随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

　目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题;并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

　尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

　3对人工智能的情感约束

　正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

　31根据级别赋予情感

　可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

　根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。　32根据角色赋予情感

　同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

　举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的;但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

　33对赋予人进行约束

　对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

　纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

　另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

　因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

　34制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

　目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：(1)机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观;(2)在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令;(3)在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

　那么对于人工智能情感的约束呢显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

　4结束语

　人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

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数学建模对提升学生数学素养的作用如下：

通过数学建模培养学生的数学素养，能激发学生的原创性与实践性，唤醒其创造性意识；激发学生的求知欲，增强自信心；学生思维发展提供创造性与实践性条件；培养学生的竞争意识，树立最优思想，为学生的终身发展奠定良好的基础。可以说，数学建模是培养学生数学素养的有效途径之一。

数学素养和数学建模的概念

1、数学建模能激发学生的原创性与实践性，唤醒其创造性意识，数学建模能激发学生的求知欲，增强自信心，学生在解决实际问题时，常带有一定的情感和解决问题的动机，这种情感和动机必然会影响解决的效果。情感越强，那么动机就越有意义，对问题的解决难得探索就越积极。

2、数学建模能培养学生的竞争意识，树立最优思想，对一个实际问题而言，一般不是只有一个正确模型，许多不同的模型都可以用来解决相同的问题，而同一个抽象模型又可以用于解决不同的具体问题，它没有固定的方法和规定的数学工具，也没有现成的答案和模式可以遵循，数学建模为学生的思维发展提供创造性与实践性条件。

培养学生分析和解决实际问题的能力仅仅靠常规教学是不够的，要使学生学会提出问题并明确探究方向，能够运用已有知识进行交流，并将实际问题抽象为数学问题，就必须开展数学建模教学活动，让学生在数学建摸中形成比较完整的数学知识结构，从而提高数学素养。

目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在逐步扩展和延伸。对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段，它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。心理学家认为，人工智能下一个重大突破性的发展可能来自与其说赋予机器更多的逻辑智能，倒不如说赋予计算机更多的情感智能。对人的情感和认知的研究是在人工智能理论框架下的一个质的进步。因为从广度上讲它扩展并包容了感情智能，从深度上讲感情智能在人类智能思维与反应中体现了一种更高层次的智能。对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。在这个领域的研究中主要包括情感计算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工学（Kansei Engineering）等。

人工心理理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）的更全面再一次人工机器（计算机、模型算法等）模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。

日本从上世纪九十年代就开始了感性工学（Kansei Engineering）的研究。所谓感性工学就是将感性与工程结合起来的技术，是在感性科学的基础上，通过分析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学[4]。日本已经形成举国研究感性工学的高潮。

欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术（表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等）进行研究。欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。其中比较著名的有：日内瓦大学 Klaus Soberer领导的情绪研究实验室。布鲁塞尔自由大学的D Canamero领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A Sloman领导的 Cognition and Affect Project。在市场应用方面，德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。EMBASSI是由德国教育及研究部（BMBF）资助并由20多个大学和公司共同参与的，以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。

我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代，大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。

当前国际人工智能领域对人工情感合认知领域的研究日趋活跃。美国人工智能协会（AAAI）在1998，1999和2004年连续组织召开专业的学术会议对人工情感和认知进行研讨，国内的研究者也开展了许多的研究工作和学术活动。2003年12月在北京召开了第一届中国情感计算及智能交互学术大会。2005年10月在北京召开的第一届情感计算和智能交互国际学术会议，集合了世界一流的情感计算、人工情绪和人工心理研究的著名专家学者。这说明我国的人工情感和人工心理的研究在逐步展开并向国际水平看齐。

对情感计算的研究大致可以分为情感识别、情感建模和情感反应三大部分，这其中情感识别无疑是最基础，也是最重要的部分。

综上所述，对人的情感和认知的研究，包括对情感识别的研究，无论在理论上还是实践中都已经受到了研究者广泛的关注，对这一问题的研究具有重要的理论和应用价值。对这一问题的研究将最终推动人工智能的进一步发展，实现人机和谐的目标。

如何培养学生的数学建模能力

所谓“高效教学” , 就是要最大程度地发挥课堂教学的功能和作用 , 即在课堂 45 分钟内要最大限度、最完美地完成教学任务、达成育人目标 , 在课堂有限的教学时间内完美地实现教育教学的三维目标整合 , 以求得课堂教学的最大效益。我认为 , 我们平时所说的“轻负担、高质量、向课堂教学要效益” , 就是“高效教学”这种课堂教学理念的反映。但是 , “高效教学”不仅仅是指知识的传授、技能的增进 , 而且还应该包括情感、态度和价值观等方面的要求。那么如何在初中语文教学中实施高效教学呢 我认为应从以下几点做起 :

一、让学生带着问号走进教室

我们知道，新课程理念提倡自主学习，但是由于个性的差异，不同的学生有不同的学情，对问题的理解有时也不是仅仅靠自主学习就能解决的，所以课前预习过程当中难免会遇到各种各样的问题，而这些问题就是学生需要解决的问题，也是值得我们探究的问题。比如，我在布置学生自主学习《社戏》一课时，预设了这样的探究题：鲁迅先生笔下的那场戏好看吗？为什么？不少同学都认为好看，因为他们形成的共识是：要是不好看的话，鲁迅先生为什么还要写呢？甚至还把它作为文章的标题呢？实在没有必要。当然也有同学认为这样戏实在没有什么好看的，但是他们又说不出不好看的理由。这样就把一个带有探究性的问题带进了教室，无疑也就提高了他们听课的效率。 把一个带有探究价值的问题带进了教室，无疑也提高了他们听课的效率。问题是探究性学习的动力，是创新的基石。起初，同学们的问题意识比较薄弱，每天都是习惯以老师的问号进课堂，以铃声的响起为句号出课堂。为了避免这种传统的课堂教学模式，一开始我主动预设一些具有探究价值的问题让学生去思考、研究，然后让他们带着研究的成果走进教室。一段时间之后，同学们发现了老师预设探究性问题的规律，也就能自主设置一些很有价值的探究题，就能使教学效果较佳。

二、利用现代多媒体技术，丰富课堂，寓教于乐

网络已势不可挡地进入每个人的生活，也成为教学中必不可少的工具和资源。大部分中学生学习语文只是在课堂上，除此之外没有更多的时间去积累，现在的中学生很累，作业一天到晚都在做，但是语文学习更多的是在课外的大量阅读中积累，利用网络资源给学生创造一个这样的环境，必然会促进学生对语文的感悟和理解。教师可选择一些跟教材内容相关的**、电视和新闻，可使学生既了解教材内容相关的风土人情、生活方式等，开阔视野，了解世界，这也是促进学生对语文重新认识，产生兴趣的好时机。教师可多搜集与教材相关的照片、漫画等，在适当的时刻呈现给学生，让学生集中注意力，活跃课堂气氛，提高学生的注意力和记忆力，促进学生语言表达能力的形成。利用网络选择适合学生的小游戏、诗歌、典故等，成立语文学习兴趣小组，积极开展语文学习活动，在班级通过语文演讲比赛、诗歌朗诵比赛、作文比赛等，可丰富学生课余生活，巩固课上学习内容，创造学习语文的良好环境和氛围，让学生在活动中，相互学习、相互帮助、追帮赶超、互相感染、交流沟通，共同提高语文学习效果，为打造高效课堂注入新的活力。

三、小组合作互动打造语文高效课堂

小组合作学习模式在课堂教学中的实施形式是各种各样的，可以根据学生的年龄特征、教学要求和教学目标，灵活组织。为此，我采用小组学习和班级学习相结合的方式，让学生尝试着解决所要达到的学习目标。4～6人为一组。如讨论《孔乙己》中孔乙己悲剧命运产生的原因时，先向学生阐明故事发生的时代背景及孔乙己的人生轨迹，在这一基础上通过小组讨论形成共识，使学生真正体会作者的写作意图。

其次合理划分合作小组。我们在构建合作小组时，遵循“组间同质，组内异质，优势互补”的原则，按照学生的知识基础、学习能力、性格特点的差异进行分组，每组6人。这样分组不但有利于学生间的优势互补，而且为全班各小组之间的公平竞争打下了基础。

最后明确小组成员分工。在小组互动学习中，小组成员必须分工明确，承担起自己应尽的责任。每个小组成员都是组长，只是分工不同。学习组长，主要是在课堂上安排学习任务，组织学生讨论，监督学习进程。作业组长，主要是收发作业并检查作业完成情况。小组成员既要积极承担个人责任，又要相互支持、密切配合，发挥团队精神，有效地完成小组学习任务。如翻译《狼》时，学习组长把每段分配给个人，然后大家一起翻译，疑难之处讨论交流，既加深了对课文的理解，又提高了学习效率。