游戏评价

摘要： 本真游戏是源于道、遵循道、合于道的一种存在,是自主、自然、自由的游戏。现实幼儿教育实践中,因受功利主义的影响,本真游戏受到不同程度的遮蔽,即游戏目标的本末倒置,游戏物境的失根离道,游戏方法的高控黏缚,游戏评价的偏功利性。幼儿游戏遵道而行是幼儿游戏回归其本真的根本路径。确保本真游戏得以实现,幼儿园必须以幼儿本真的需求为逻辑起点,而后立返本归元的游戏目标,置用之不盈的游戏物境,贯不禁其性的游戏方法,执不见可欲的游戏评价。只有实现幼儿游戏本真之理念与实践的合,才能不断接近本真的幼儿游戏之道,引领幼儿在游戏中自由自在地生长。

摘要： 对幼儿自主游戏进行评价是教师介入和引导幼儿自主游戏的基本手段之一。由于在教师介入之前,幼儿自主游戏通常已经成型,所以对幼儿自主游戏的评价应以幼儿的自评在前,教师的评价在后。教师应支持幼儿开展分享式评价与讨论式评价,再进行补充式评价,并在评价时坚持过程导向、内容具体、方式多元等原则,主要针对幼儿自主游戏的材料、过程、结果及获得的支持进行评价,这不仅有利于幼儿自主游戏水平的提高,而且可以促进教师自身专业实践能力的发展。

摘要： 如何组织幼儿游戏评价环节,使之真正实现价值和意义,这是我们一直在探索的问题。本文以“种植园活动”为例,阐述了评价主体、评价内容、评价策略三个方面的新旧做法和反思,从而发现我们的教育行为正在发生着三个转向,在探索课程游戏化实践中又迈出了重要的一步。

摘要： 研究缘起游戏分享环节是幼儿集体在游戏后,在教师的组织、引导下,自发地分享、讨论他们在游戏中获得的经历、经验、感受、问题的过程,是对游戏的延伸和拓展,是游戏的有机组成部分。~[1]“游戏分享”一词经历了从“游戏评价”到“游戏讲评”的演变。

摘要： 本文从幼儿、教师、家长三个评价主体的视角,以浙江省宁波市鄞州区中河街道华泰剑桥幼儿园的项目化游戏的评价实践为案例,阐述了三方评价模式的过程与方法,并探索如何通过评价来促进游戏的发展与完善。

摘要： 结构游戏是幼儿利用各种不同的结构材料动手造型,构造物体或建筑物,实现对周围现实生活的反映的一种创造性活动。通过结构游戏,既能训练幼儿动手动脑,发展思维能力,又能促进幼儿多元表达,实现认知、情感和社会性的协调发展。游戏评价是结构游戏的重要组成部分,科学有效的游戏评价既能助力幼儿生成生动的结构游戏内容,保证幼儿愉快、有益、自由地活动,又能促进幼儿游戏经验的整理、分享和提升,提高幼儿的建构水平,更能为结构游戏的持续深入发展奠定坚实的基础。

摘要： 在幼儿园教育阶段,游戏与课程是一种共生且相互促进的关系。笔者认为要将《3-6 岁儿童发展指南》中五大领域具体发展目标科学地植入幼儿园的教学活动中,首先要研究游戏与课程的关系,如何让幼儿寓教于乐,在游戏中学习,在学习中游戏,让每个孩子都可以得到科学全面的发展,能够健康快乐成长。

摘要： 幼儿的天性如此,喜欢进行各种各样的游戏,作为幼儿教师,需要明确幼儿阶段的教育重心,应该是引导幼儿在“玩中学”,并通过游戏化教学,营造良好、适宜的游戏环境,规划和设计不同的游戏专区,由此保持幼儿的天真烂漫,促使幼儿自主性的不断增强。同时,针对目前存在的诸多游戏教育弊端,进行有针对性的改革和创新,增强游戏活动之间的关联性,由此促使幼儿进行自主分析和探索,进而实现幼儿的全面健康发展。

摘要： 游戏评价是幼儿园游戏的重要组成部分,是了解游戏指导适宜性、有效性,调整和改进教师指导,促进每一位幼儿全面发展,提高幼儿游戏品质的重要手段。有效的评价策略可以促使教师全面、客观、有效地评价幼儿游戏,从而真正走近幼儿、追随幼儿,给幼儿更适宜、更需要的支持。受艾莉森·克拉克和彼得·莫斯所提出的"倾听幼儿--马赛克方法"的启发,我们在幼儿游戏中积极探索游戏的评价策略.

摘要： 自主性游戏是幼儿活动的主要形式,也是幼儿寻求快乐的重要途径,教师在组织开展幼儿自主性游戏活动的同时,采取行之有效的游戏评价有利于教师了解教育的适宜性,进一步调整、改进工作,提高教育质量。本文从“评价依据”、“评价手段”和“评价形式”出发,简单谈谈幼儿自主性游戏活动的评价策略。

摘要： 本发明提出了一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法。所述方法包括以下步骤：采用emotivepoc+设备进行脑电波数据的采集；使用改进的循环自进化模糊神经网络模型对部分脑电波数据即训练集进行训练；通过训练好的改进的循环自进化模糊神经网络模型对另外的脑电波数据即测试集进行测试。emotivepoc+设备能够采集人脑中的脑电波数值数据。改进的循环自进化模糊神经网络模型是一种神经网络模型，以脑电波数据作为输入，以玩家的情感状态类别作为输出。本发明采用脑电波数据进行情感识别，玩家在游戏中的情感无法被伪造，可以得到在游戏过程中的真实情感，具有较高的情感识别准确率。

摘要： 本公开实施例提供了一种游戏评论的处理方法及相关设备，属于计算机技术领域。该方法包括：获取对游戏评论进行标注得到的标注数据，标注数据包括游戏评论及其标注类别；通过预训练模型对标注数据中的游戏评论进行处理，获得游戏评论的语义表示向量；其中，预训练模型是通过针对无标注的游戏评论预训练获得的；通过全连接层对游戏评论的语义表示向量进行处理，获得游戏评论的目标类别的概率；通过游戏评论的目标类别的概率确定游戏评论的预测类别；根据标注类别和预测类别对预训练模型和全连接层进行训练以得到游戏评论分类模型。

摘要： 在本文描述的一个实施方案中，一种电子游戏的自动评级系统包括：采集器，其被配置来采集与电子游戏有关的游戏数据和采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据；评级处理器，其被配置来基于所采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级；和推荐器，其被配置来根据游戏评级的操作提供推荐。

摘要： 本公开实施例提供了一种游戏评论的处理方法及相关设备，属于计算机技术领域。该方法包括：获取对游戏评论进行标注得到的标注数据，标注数据包括游戏评论及其标注类别；通过预训练模型对标注数据中的游戏评论进行处理，获得游戏评论的语义表示向量；其中，预训练模型是通过针对无标注的游戏评论预训练获得的；通过全连接层对游戏评论的语义表示向量进行处理，获得游戏评论的目标类别的概率；通过游戏评论的目标类别的概率确定游戏评论的预测类别；根据标注类别和预测类别对预训练模型和全连接层进行训练以得到游戏评论分类模型。

摘要： 本发明公开了一种用于游戏评估的基于脑电信号的情感识别方法，包括以下步骤：首先，在输入的将脑电波数据中添加高斯白噪声，作为有噪声的输入样本。然后，使用卷积神经网络，捕获来自不同通道的脑电信号之间的空间特征，并且消除脑电信号中的噪声，从而有效提高了游戏情感识别中的准确性和抗噪性能。接着，使用模糊神经网络有效地提取了玩家不同情感状态的隶属度，从而进一步提高了情绪识别的准确性。由于在整个游戏过程中玩家的当前情绪状态会受到先前情绪状态的影响，因此循环神经网络用于捕获脑电波信号的时间特征，更好地提高情绪识别的准确性。并通过参数学习和结构学习进行神经网络参数调整和结构调整。

摘要： 本发明实施例提供一种游戏评分方法和装置，方法包括：获取若干客户端的有效评分，并获取每一客户端的角色类型；根据每一客户端的角色类型，获得每一客户端的有效评分对应的评分权重；评分权重包括主权重和次权重。根据每一客户端有效评分及其对应的评分权重，计算每一客户端的最终评分，进而获得游戏总评分。本发明考虑到不同角色类型的客户端打分的参考价值不同，针对不同客户端的用户评分，赋予其评分的权重和有效性各不相同。与现有技术收集各类角色的客户端的评分并取平均值相比，本发明提高了游戏评分的可参考性。并且，本发明通过将一天内同一IP地址重复评分的权重归0等手段，避免了客户端的刷分行为，进一步提高了游戏分数的公正性。

摘要： 本发明提出了一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法。所述方法包括以下步骤：采用emotivepoc+设备进行脑电波数据的采集；使用改进的循环自进化模糊神经网络模型对部分脑电波数据即训练集进行训练；通过训练好的改进的循环自进化模糊神经网络模型对另外的脑电波数据即测试集进行测试。emotivepoc+设备能够采集人脑中的脑电波数值数据。改进的循环自进化模糊神经网络模型是一种神经网络模型，以脑电波数据作为输入，以玩家的情感状态类别作为输出。本发明采用脑电波数据进行情感识别，玩家在游戏中的情感无法被伪造，可以得到在游戏过程中的真实情感，具有较高的情感识别准确率。

摘要： 本发明公开一种游戏评估方法、装置及设备。该方法包括：获取参评用户评估游戏的每个维度评分；根据各维度评分之和及总维度数进行平均运算确定用户维度评分值。本发明提供的方案，能实现对游戏进行多维度评分，为用户选择游戏提供更全面更准确的参考信息。

摘要： 本发明公开了一种移动终端显示手机游戏评论的方法，所述方法包括：从客户端接收手机游戏信息请求，所述手机游戏信息请求包括所述手机游戏的标识，所述客户端为安装在所述移动终端上的客户端；根据所述手机游戏的标识获取评论所述手机游戏的多个玩家帐号和各玩家帐号的充值信息；根据各玩家帐号的充值信息对各玩家帐号的评论信息进行优先级排序；向所述客户端发送所述优先级排序的结果，以使所述客户端按照所述优先级排序的结果显示各玩家帐号的评论信息。本发明具有如下优点：根据玩家的充值信息对玩家的评论信息进行优先级排序，从而使得该手机的付费玩家的评论信息可以靠前显示，提高了进行虚假评论的成本。

摘要： 在本文描述的一个实施方案中，一种电子游戏的自动评级系统包括：采集器，其被配置来采集与电子游戏有关的游戏数据和采集与一个或多个用户有关的隐式用户数据；评级处理器，其被配置来基于所采集的游戏数据和隐式用户数据对游戏进行评级；和推荐器，其被配置来根据游戏评级的操作提供推荐。