反复诵读

摘要： 《义务教育语文课程标准(2011年版)》要求学生9年内课外阅读总量达到400万字以上,且“要重视培养学生广泛的阅读兴趣,扩大阅读面,增加阅读量,提高阅读品位”。我们在“慢阅读”教学实践过程中,引导学生通过多种方式反复诵读品悟,学生由此积累了丰富的语言实践,加深了对文本内容的理解,同时掌握了赏析品读文本的方法,阅读能力、语文素养都有了一定程度的提升。根据课标要求及学生实际情况,我们在“慢阅读”的基础上进行了“漫阅读”的教学实践,选取富有美学意蕴的文本,丰富不同的阅读方式,不断增加阅读的温度,与经典文本一起,构建温暖诗意的阅读教学范式。

摘要： 一、强化朗读,丰富认知古诗词通常简短、精悍,朗读时具有较强的韵律感,但这种简单的表达方式对小学生来说理解较为困难。在实际的教学中,教师可以通过让学生对古诗词进行反复诵读来让学生更好地理解诗词内容。通过多次强化朗读可以让学生进一步感受古诗词的节奏,丰富学生对诗词的认知,进而有效地传承传统文化。为了让学生正确地朗读,掌握诗词的节奏感,教师可以先进行范读,传授给学生朗读的技巧。

摘要： 【设计理念】《桃花源记》的教学设计是建立在学生反复诵读的基础上的。通过诵读,学生品味精美的语言,领会诗文的丰富内涵,进而了解古人的思想、情趣,感受他们的智慧,受到美的熏陶和感染。教师巧妙引导,学生积极思考,最终达成个性化的阅读体验。【课堂实录】师:同学们,上一节课我们学习了《桃花源记》,基本扫除了字词障碍,疏通了文章大意。今天,我们继续学习它,研究作者陶渊明写作本文的真正意图,感受其伟大情怀。

摘要： 古诗词是我国传统文化的精髓,小学生学习古诗词可以陶冶情操,提升审美能力。因此,在教学古诗词时,教师应把握古诗词中的美学元素,从古诗词优美的意境入手,反复诵读,体会古诗词独特的韵律美。古诗词的音节和韵律可以让人感到愉悦。因此,在教学中,教师应该将古诗词教学和学生的生活有机地结合在一起,给学生讲解古诗词的主要内容,指导学生反复诵读古诗词,激发小学生的情感。

摘要： 单元语文要素:抓住关键语句,初步体会课文表达的思想感情。写自己喜爱的某个地方,表达出自己的感受。教学目标:1.能读准“芍、率”等11个生字,能把“构、饰、蹲”等14个生字写正确、端正。2.能抓住乡下人家“独特、迷人”的特点,在反复诵读“瓜藤满架、鲜花竹笋”等场景中感受乡下人家场景美。

摘要： 【专题解释】本专题精读《五代史伶官传序》,联读《过秦论》,通过反复诵读,体会文言政论文赋体重感染力、散体强化逻辑性的艺术特点,并思考政论文不同语体与作者命意寄托之间的关系。【预习任务】根据以下议题,由学生个人对照注释落实字词含义,以圈点勾画的方法阅读两篇文章,梳理常用文言实词、虚词和特殊句式。

摘要： 散文是作者个性化体验和情感的独特表达。建立在语言“口语化”基础上的“反陌生化”,使《春》的语言呈现出独特的天然美。品味这篇散文的美,不妨从其口语化的语言风格”入手,贴近其特点展开诵读。在适切的方法指导下,通过反复诵读,让学生切实体会《春》的写景之美、抒情之美和感受之美。

摘要： 单元语文要素:通过课文中动作、语言、神态的描写,体会人物的内心。教学目标:1.正确、流利、有感情地朗读课文,在反复诵读中感知古诗的内容。2.积累并背诵三首古诗,借助注释、插图,想象诗中描写的画面,从而理解诗的内容,初步了解诗的特点。3.通过反复诵读,链接旧知,感受前两首诗的关联之处并体会诗人的爱国情感。教学重点:借助注释、插图,想象诗中描写的画面从而理解诗的内容,初步了解诗的特点。

摘要： 在小学低年级语文中,识字环节是后期语文学习的基础,也是低年级学生的重要学习内容。教师要想在识字教学当中取得良好的教学效果,就要结合小学生的年龄特点,激发学生的识字兴趣,以教材内容为基础,尽可能地为学生扩大识字范围,探索创新识字教学方法,让学生能够掌握更多的汉字,提升其识字能力。一、诵读儿歌,激发识字兴趣教师可结合汉字的特点,编写适合儿童特点和理解水平的口诀,从而把比较枯燥的汉字记忆编成儿歌,强化学生的记忆,并让学生反复诵读,使学生对字形产生直观印象,从而提高记忆质量。

摘要： 【教学目标】1.指导学生读好小古文,能够读通、读顺古文,并读出停顿和节奏。2.掌握反复诵读、借助注释、联系上下文等读懂小古文的方法,理解课文意思。3.按照故事起因、经过、结果的顺序,用自己的话讲好课文故事,并能在讲和读中,感受精卫征服大自然的愿望和坚持不懈的精神。4.通过学习一类文言文,滋养人文底蕴,培养对祖国古代文化的热爱之情。

摘要： 一种基于CNN的陆空通话复诵差错分类方法。其包括制作语料库；得到增强one‑hot词向量；产生每一复诵对中两个语句的句子矩阵；将句子矩阵输入传统CNN或one‑layer CNN中而产生语义向量；对由传统CNN或者one‑layer CNN输出的语义向量进行匹配而得到匹配向量；利用全连接softmax层对匹配向量进行分类，由此完成陆空通话复诵差错分类等步骤。本发明优点：利用了CNN自动学习文本语义特征优势，能免去人工设计特征的开销，可自动实现陆空通话复诵差错分类，不需对大量数据进行统计分析。利用了CNN参数共享的优势，减少了模型参数以及模型复杂度，从而缩小运行时间，有利于实现实时检测目的。

摘要： 本发明公开了一种调度指令识别及复诵方法，解决了现有技术的不足，包括如下步骤：步骤一，系统接收到调度指令，并对调度指令进行分类识别，调度指令分为标准指令与非标准指令；步骤二，对于标准指令，采用点选复诵的方法进行复诵；对于非标准指令，采用排序复诵的方法进行复诵；步骤三，系统接收相关人员点选复诵或排序复诵的结果，并对点选复诵或排序复诵进的结果进行校验，若校验通过，则判断复诵正确，若校验不通过，则判断复诵错误，系统发出复诵错误提示信息提示相关人员。

摘要： 提供了降低和检测复诵和复听错误的飞行器系统和方法。方法包括获得关于飞行器的当前上下文的上下文数据。使用上下文数据将包括入站语音和出站语音通信的对话转录成文本。比较入站语音通信的文本与出站语音通信的文本，以确定相应的文本之间是否存在差异。如果确定存在差异则输出差异提醒，以指示复诵错误。

摘要： 本发明是有关于一种具有多次复诵功能的计算器，其是包含按键组、微处理器、存储暂存单元、语音模组以及显示幕等主要元件，按键组具有复数运算键以及语音复诵键，该等运算键用以产生运算资料及相关运算元，且该等运算资料及相关运算元是暂存于存储暂存单元中，以供透过按下语音复诵键而产生语音复诵控制信号至微处理器，使得微处理器控制语音模组复诵暂存于存储暂存单元中的该等运算资料及相关运算元。

摘要： 本发明提供一种基于模式匹配的电力调度指令与复诵核对方法及系统，其中方法包括：接收受令人对调度指令的复诵语音并实时转换成复诵文本；将复诵文本与调度指令文本按照权利要求1所述的调度指令整体模式匹配方法核对，若判断复诵正确，则输出复诵正确的结果，核对结束；否则执行下一步；将复诵文本与调度指令文本按照权利要求2所述的调度指令要素模式匹配方法核对。本发明通过模式匹配判别调度指令文本与复诵文本的一致性，实现自动化、智能化的电力调度指令与复诵语句核对，能够为电力调度指令的正确下达与执行增添保障。

摘要： 本发明涉及一种基于BERT‑CRF词向量模型的空管指令复诵检验方法，包括：采集空管指令数据，对其进行数据清洗和标注；挖掘其语法规则、分词规则，构建空管指令复诵数据库；搭建BERT网络结构和CRF网络结构；整合BERT网络结构和CRF网络结构；使用BERT‑CRF模型将空管指令复诵文本转换为词向量模型，实现对文本信息的编码或特征提取；构建包含输入模块、信息交互模块、语义表征模块和语义判断模块的孪生网络，使用BERT‑CRF生成的词向量模型作为孪生网络的输入，判断空管指令复诵文本组合是否一致使用测试集对BERT‑CRF模型进行评估，当评估结果超过预设阈值时，固定模型结构执行本步骤，否则组织数据重复上一步骤；通过BERT‑CRF词向量模型将空管指令和复诵指令转化为词向量序列。

摘要： 本发明公开了一种调度指令识别及复诵方法，解决了现有技术的不足，包括如下步骤：步骤一，系统接收到调度指令，并对调度指令进行分类识别，调度指令分为标准指令与非标准指令；步骤二，对于标准指令，采用点选复诵的方法进行复诵；对于非标准指令，采用排序复诵的方法进行复诵；步骤三，系统接收相关人员点选复诵或排序复诵的结果，并对点选复诵或排序复诵进的结果进行校验，若校验通过，则判断复诵正确，若校验不通过，则判断复诵错误，系统发出复诵错误提示信息提示相关人员。

摘要： 一种基于BiLSTM‑Attention的陆空通话复诵语义自动校验方法。其包括制作中英文陆空通话复诵语料库；获得每一陆空通话复诵语句对中两个语句的词向量序列；得到BiLSTM网络输出的陆空通话复诵语句对的特征向量；得到管制员发送的指令语句语义特征向量和飞行员的复诵语句语义特征向量并拼接，将拼接后的语句语义特征向量输入到多层感知器中，得到语句对的匹配分数和复诵一致或者不一致的分类结果等步骤。本发明优点：能够有效地捕捉到陆空通话指令和复诵间的联系，进而能够提高校验结果，可以降低管制员的工作强度，提高校验精度，对民航运输安全具有重要意义。

摘要： 本发明公开了一种电力调度指令的信息复诵方法，包括如下步骤：调度预下令：调度端将完整的调度指令预发送至厂站端，完整的调度指令包括调令编号、预定操作时间、操作内容；厂站预令签收、调度正式下令、厂站复诵、调度确认、厂站回令、调度收令、厂站确认。本发明公开的电力调度指令的信息复诵方法更加可靠、严谨，并能有效保障调度指令被正确无误传达、完成。

摘要： 一种基于BiLSTM的陆空通话复诵语义自动校验方法。其包括制作陆空通话复诵语料库；对语料库预处理；将每一复诵语句对中两个语句的词向量序列分别输入到两个并列的BiLSTM中，得到两个语句各个时刻的输出；将两个BiLSTM每个时刻的输出向量进行匹配，生成一个复诵语句对间的语义匹配矩阵；对语义匹配矩阵进行k‑Max池化处理，得到前k个匹配特征，由这些匹配特征构成显著匹配特征向量；判定复诵语句对中两个语句复诵是否一致等步骤。本发明利用了BiLSTM网络能够自动学习语句序列的语义特征优势，能够免去人工设计特征的开销，并且BiLSTM网络可以提取出更加丰富的上下文语义特征。