МБДОУ Г. АСТРАХАНИ 13 — Образовательные стандарты и требования

 

    Разработчики стандарта заложили в документе несколько принципов, из которых самый главный — сохранение уникальности и самоценности дошкольного детства, как важного этапа в общем развитии человека. Ключевая линия дошкольного детства — это приобщение к ценностям культуры, социализация ребенка в обществе, а не обучение его письму, чтению и счету. И это приобщение происходит через ведущий вид детской деятельности — игру. На основе стандарта дошкольного образования будут утверждены программы и программно — методическое обеспечение.

   С учетом примерных федеральных программ в каждой дошкольной организации будет разработана собственная программа, с содержанием которой может познакомиться каждый педагог и родитель.

Новая система координат, повлиявшая на формирование ФГОС дошкольного образования, призывает, прежде всего, ценить, а не оценивать ребёнка. Кроме того, это серьёзный шаг на пути к повышению ценности и обособлению образования в детских садах как самостоятельного звена общего образования.  Теперь образование в ДОУ рассматривается не как предварительный этап перед обучением в школе, а как самостоятельный важный период в жизни ребёнка, как важная веха на пути непрерывного образования в жизни человека.Это породило главный принцип нового ФГОС дошкольного образования: деятельность ребёнка должна быть максимально разнообразной. Так как ФГОС дошкольного образования поддерживает точку зрения на ребёнка, как на «человека играющего», многие методики и технологии будут пересмотрены и переведены с учебно-дидактического уровня на новый, игровой уровень, в котором дидактический компонент будет непременно соседствовать с игровой оболочкой.

      Новые образовательные программы для ДОУ будут нацелены, прежде всего, на всестороннее развитие ребенка, на основе особых, специфичных видов деятельности, присущих дошкольникам. То есть, на практике мы получим более игровой и разносторонний подход, более индивидуализированный и нацеленный на раскрытие собственного потенциала каждого ребёнка. Диктующая педагогика наконец-то будет полностью изжита, по крайней мере, из области дошкольного образования, и её заменит более современная педагогика развития, педагогика творчества и свободы.

 

Особенности современных детей, принципы воспитания.

 

Все дети рождаются невинными и добрыми, каждый ребенок особенный. Основная задача взрослых помочь детям расти, раскрыть природный талант. Т. е. растить как дерево, окружая любовью, удобрять, поливать, передавать свои знания и опыт и хранить их как сокровище. Современное образование переживает кризис воспитания. Мнение современных родителей, почему трудных детей все больше:

1. Негативные перемены в обществе (реклама, насилие на TV).

2. Вседозволенность из чувства вины перед детьми, что мало времени уделяется воспитанию.

3. Дело в устаревших методах воспитания в детском саду, школе и т. д.

Проблемы детей начинаются дома и могут быть там же, и решены, родители должны понять, что только от них зависит какими вырастут их дети.

Меняется мир – меняются и дети. Старые методы воспитания, такие как запугивание, крик или шлепок не помогают устанавливать контроль над современными детьми, а убивают в ребенке желание слушаться и сотрудничать, побуждают современных детей к бунту и самое главное старые методы воспитания перекрывают канал эмоционального взаимодействия и общения с взрослыми.

Близкие взрослые становятся проблемой современных детей, т. к. мешают им развиваться.Устрашение ограничивает естественное развитие ребенка. Крик на ребенка притупляет его способность слышать. Дети прислушиваются к родителям или учителям, когда взрослые прислушиваются к ним. Если взрослые постоянно, что либо требуют от ребенка, дети перестают их слышать, ребенок «отключается», как если бы включить музыку на всю громкость, то со временем нельзя будет разобрать слов песни, то же происходит и с детьми, а в это время взрослый теряет контроль.В работе с современными детьми необходимо отказаться от наказаний.

Современный ребенок учится всему благодаря подражанию, а не страху. Так дети всегда запрограммированы на подражание родителям и близким взрослым. Мозг детей записывает картинки и затем повторяет то, что увидел. Так если ребенок видит вокруг уважение, то он научиться уважать. Если ребенок видит насилие или производят это над ним, он будет делать то же с окружающими. Насилие научает ребенка в непонятной, сложной для него ситуации насилием достигать своей цели. Новые средства воспитания: сотрудничество, мотивация.

    Современным детям нужна помощь, но для роста и не менеенеобходимы и трудности, проблемы от которых нельзя ограждать, но необходимо помогать их преодолевать.Детские переживания оказывают огромное влияние на дальнейшее развитие психики человека. Любое чувство испытываемое ребенком либо проецируется наружу, либо внутрь.Старые методы воспитания, основанные на страхе, пробуждают в современных детях склонность к саморазрушению. За насилие дети мстят академической неуспеваемостью; порабощенные дети мстят торможением (ЗПР, аутизм, и т.д.). Дети должны чувствовать, что взрослые сильные, опытные, терпеливые в любой момент готовы прийти им на помощь. Росс Кэмпбел пишет, что детей можно сравнить с зеркалом. Они отражают любовь, но не начинают любить первыми (до 10 лет, если их одаривать любовью, они ее возвращают). Если им ничего не дается, то им нечего и возвращать. Безусловная любовь, отражается, безусловно, а обусловленная и возвращается в зависимости от тех или иных условий. Родители, взрослые должны выражать и проговаривать свои чувства искренне, тем самым они будут научать детей уверенному поведению и определению своих эмоциональных состояний и чувств.

Принципы воспитания современных детей

 

    Определяя для детей границы дозволенного поведения, сохраняйте при этом творческий подход к их воспитанию.  Давайте выход их чрезмерной физической энергии. Учитывайте эту необходимость в любой ситуации: например, во время занятия, приучая к правилам поведения, при выполнении задания. Позвольте ребенку самому устанавливать границы, а не наоборот. Вы будете приятно удивлены, когда узнаете, на что способен ребенок.  Обращайтесь с детьми как с взрослыми и равными, но не возлагайте на них взрослые обязанности. Давайте детям подробные объяснения, а также предоставляйте им право высказывать свое мнение при принятии решений по разным вопросам и, более того, предоставляйте им несколько возможностей для выбора. Не говорите с ними свысока. Проявляйте к ним уважение. Если вы говорите, что вы их любите, но относитесь к ним неуважительно, они вам не поверят. Никакие слова в мире не заменят проявлений искренней любви.

   Общение с ребенком – это одновременно тяжелый труд и привилегия. Он заметит любую хитрость. Даже не пытайтесь с ним хитрить. Не забывайте наблюдать за общением детей – у них многому можно поучиться. Всегда приятно, когда дети идут в детский сад с хорошим настроением, когда педагогам в радость работа, когда условия, созданные в детском саду, позволяют сделать каждый день увлекательным, познавательным, насыщенным разнообразными событиями.

 

Нормативно-правовое обеспечение ФГОС ДО

Федеральный государственный стандарт дошкольного образования. pdf

Обрабатывают ли 11-месячные французские младенцы предметы?

Рандомизированное контролируемое исследование

. 2008; 51 (часть 1-2): 23-44.

дои: 10.1177/00238309080510010301.

Пьер А Халле ¹ , Катрин Дюран, Бенедикт де Бойссон-Барди

принадлежность

• ¹ Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS-Paris 3. [email protected]

• PMID: 18561542
• DOI: 10.1177/00238309080510010301

Рандомизированное контролируемое исследование

Pierre A Hallé et al.

Речь Ланга. 2008.

. 2008; 51 (часть 1-2): 23-44.

дои: 10.1177/00238309080510010301.

Авторы

Пьер А Халле ¹ , Катрин Дюран, Бенедикт де Бойссон-Барди

принадлежность

• ¹ Laboratoire de Phonétique et Phonologie, CNRS-Paris 3. [email protected]

• PMID: 18561542
• DOI: 10.1177/00238309080510010301

Абстрактный

В первой части этого исследования изучалось узнавание 11-месячными младенцами (парижанами), изучающими французский язык, шести определенных и неопределенных французских артиклей: le, la, les, un, une и des. Шесть артиклей сравнивались с псевдоартиклями в контексте двусложных или односложных существительных с использованием процедуры предпочтения поворота головы. Псевдоартикулы были аналогичны реальным артиклям с точки зрения фонетического состава и фонотактической вероятности, а настоящие и псевдоименные фразы были похожи с точки зрения общего просодического контура. В трех экспериментах 11-месячные младенцы отдавали предпочтение реальным артиклям, а не псевдо-артериям, что позволяет предположить, что словоформы артиклей хранятся у них в долговременной памяти. Во второй части исследования оценивается несколько гипотез о роли артиклей в распознавании слов 11-месячными младенцами. Данные трех экспериментов подтверждают мнение о том, что артикли помогают младенцам распознавать следующие слова. Мы предлагаем, чтобы 11-месячные дети имели способность разбирать словосочетания с существительными на их составляющие, что согласуется с более общим мнением о том, что служебные слова определяют синтаксический скелет, который служит основой для разбора устных высказываний.

Это предположение сравнивается с конкурирующим отчетом, в котором утверждается, что 11-месячные дети распознают словосочетания с существительными как целые слова.

Похожие статьи

• Фонотактические и просодические эффекты на сегментацию слов у младенцев.

  Мэттис С.Л., Ющик П.В., Люс П.А., Морган Д.Л. Мэттис С.Л. и соавт. Когн Психол. 1999 июнь; 38 (4): 465-94. doi: 10.1006/cogp.1999.0721. Когн Психол. 1999. PMID: 10334878

• «Летучую мышь» легче выучить, чем «вкладку»: влияние относительной фонотактической частоты на изучение слов младенцами.

  Гонсалес-Гомес Н., Полтрок С., Нацци Т. Гонсалес-Гомес Н. и соавт. ПЛОС Один. 2013;8(3):e59601. doi: 10.1371/journal.pone.0059601. Epub 2013 20 марта. ПЛОС Один. 2013. PMID: 23527227 Бесплатная статья ЧВК.

• 14-месячные дети используют синтаксический контекст глаголов, чтобы сформировать ожидания в отношении новых слов.

  Бабино М., Ши Р., Кристоф А. Бабино М. и соавт. Младенчество. 2020 сен;25(5):719-733. doi: 10.1111/infa.12354. Epub 2020 9 июля. Младенчество. 2020. PMID: 32857439

• Языковые просодические предпочтения в течение первого полугодия жизни: данные немецких и французских младенцев.

  Хёле Б., Биельяц-Бабич Р., Герольд Б., Вайссенборн Дж., Нацци Т. Хёле Б. и др. Младенец Поведение Дев. 2009 июнь; 32 (3): 262-74. doi: 10.1016/j.infbeh.2009.03.004. Epub 2009 7 мая. Младенец Поведение Дев. 2009 г.. PMID: 19427039

• Влияние предшествующих фонотактических знаний на сегментацию младенческих слов: случай несмежных зависимостей.

  Гонсалес-Гомес Н., Нацци Т. Гонсалес-Гомес Н. и соавт. J Speech Lang Hear Res. 2013 июнь; 56 (3): 840-9. doi: 10.1044/1092-4388 (2012/12-0138). Epub 2012 28 декабря. J Speech Lang Hear Res. 2013. PMID: 23275409

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Приобретение категорий существительных и глаголов путем начальной загрузки из нескольких известных слов: вычислительная модель.

  Брузини П., Семинк О., Амсили П., Кристоф А. Брусини П. и др. Фронт Псих. 2021 19 августа; 12:661479. doi: 10.3389/fpsyg.2021.661479. Электронная коллекция 2021. Фронт Псих. 2021. PMID: 34489784 Бесплатная статья ЧВК.

• Рейтинги логопедов телеграфных и грамматических высказываний: обзорное исследование.

  Venker CE, McDaniel J, Yasick M. Венкер К.Э. и др. J Speech Lang Hear Res. 20 июль 2020; 63 (7): 2271-2280. doi: 10.1044/2020_JSLHR-19-00132. Epub 2020 24 июня. J Speech Lang Hear Res. 2020. PMID: 32579870 Бесплатная статья ЧВК.

• Как 15-месячные младенцы обрабатывают морфологически сложные формы агглютинативного языка?

  Ладани Э., Ковач А.М., Жервен Дж. Ладаньи Э. и др. Младенчество. 2020 март-апрель;25(2):190-204. doi: 10.1111/infa.12324. Epub 2020 5 февраля. Младенчество. 2020. PMID: 32322180 Бесплатная статья ЧВК.

• Использование телеграфного ввода с детьми с задержкой речи: обзор практики и взглядов логопедов.

  Venker CE, Yasick M, McDaniel J. Венкер К.Э. и др. Am J Speech Ланг Патол. 2019 27 мая; 28 (2): 676-696. дои: 10.1044/2018_AJSLP-18-0140. Эпаб 2019 15 мая. Am J Speech Ланг Патол. 2019. PMID: 31091130 Бесплатная статья ЧВК.

• Извлечение структуры из звука: роль просодического контраста в изучении несмежных зависимостей.

  Grama IC, Kerkhoff A, Wijnen F. Грама И.С. и соавт. J Психолингвист Res. 2016 дек;45(6):1427-1449. doi: 10.1007/s10936-016-9412-8. J Психолингвист Res. 2016. PMID: 26861215 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

[PDF] Быстрая унифицированная модель для синтаксического анализа и понимания предложений0020

 @статья{Bowman2016AFU,
  title={Быстрая унифицированная модель для синтаксического анализа и понимания предложений},
  автор = {Сэмюэл Р.  Боуман, Джон Готье, Абхинав Растоги, Рагхав Гупта, Кристофер Д. Мэннинг и Кристофер Поттс},
  журнал={ArXiv},
  год = {2016},
  объем = {абс/1603.06021}
} 

• Сэмюэл Р. Боуман, Джон Готье, Кристофер Поттс
• Опубликовано 1 марта 2016 г.
• Информатика
• ArXiv

Древовидные нейронные сети используют ценную информацию о синтаксическом анализе предложений при интерпретации предложений. Однако они страдают от двух ключевых технических проблем, которые делают их медленными и громоздкими для крупномасштабных задач НЛП: они обычно оперируют проанализированными предложениями и не поддерживают пакетные вычисления напрямую. Мы решаем эти проблемы, представляя дополненную стеком нейронную сеть синтаксического анализатора-интерпретатора (SPINN), которая сочетает в себе синтаксический анализ и интерпретацию в рамках единого гибрида древовидной последовательности… 

Посмотреть на ACL

NLP.Stanford.edu

Создание моделей парсии и структурированных деревье древовидная модель, которая изучает свою функцию композиции вместе со своей структурой и создает вложения предложений, составляя слова в соответствии с индуцированным синтаксическим деревом, способным поддерживать несколько архитектур синтаксического анализатора.

Расширения древовидно-рекурсивных нейронных сетей для логического вывода на естественном языке TreeL STM и оценивает модели в корпусе Stanford Natural Language Inference (SNLI).

Индексаторы нейронного дерева для понимания текста

• Tsendsuren Munkhdalai, Hong Yu

• Информатика

  EACL

• 2017

Представлена ​​надежная древовидная модель, независимая от синтаксического анализа, индексаторы нейронных деревьев (NTI) и рекурсивные модели на основе синтаксического дерева, превосходящие современные рекуррентные и рекурсивные нейронные сети.

Идентифицируют ли латентные древовидные модели обучения значимую структуру в предложениях?

• Адина Уильямс, Эндрю Дроздов, Сэмюэл Р. Боуман

• Информатика

  TACL

• 2018

древовидные модели классификации предложений и стратегии их синтаксического анализа не особенно согласуются при случайных перезапусках.

Совместное изучение вложений предложений и синтаксиса с помощью неконтролируемых Tree-LSTM

В этом документе представлена ​​модель, основанная на синтаксическом анализаторе диаграмм CKY, и оценивается ее нисходящая производительность в задаче вывода на естественном языке и задаче обратного словаря, и делается вывод, что ее подход конкурентоспособен по сравнению с аналогичными моделями сопоставимого размера и превосходит Tree-LSTM, которые использовать деревья, созданные синтаксическим анализатором.

Надежный инкрементальный анализ нейронных семантических графов

• Ян Байс, П. Блансом

• Информатика

  ACL

• 2017

Синтаксический анализатор на основе перехода нейронного кодировщика-декодера, который является первым семантическим графическим синтаксическим анализатором с полным покрытием для семантики минимальной рекурсии (MRS), а архитектура модели использует функции внедрения на основе стека, прогнозируя графы совместно с нелексикализованными предикатами и их выравнивание токенов.

Обучение анализу семантической цели: это работает. Это синтаксис?

• Адина Уильямс, Эндрю Дроздов, Сэмюэл Р. Боуман

• Информатика

  ArXiv

• 2017

В этой статье воспроизводятся две модели обучения со скрытым деревом в общей кодовой базе и обнаруживается, что они превосходят базовые модели в классификации предложений, но их стратегии синтаксического анализа не особенно согласуются между случайными перезапусками и производимыми ими синтаксическими анализами. имеют тенденцию быть более мелкими, чем синтаксический анализ PTB.

Моделирование нейронного языка путем совместного изучения синтаксиса и лексики

• Икан Шен, Чжоухан Линь, Чин-Вей Хуан, Аарон К. Курвиль

• Информатика

  ICLR

• 2018

Новая нейронная языковая модель, называемая сетями анализа-чтения-предсказания (PRPN), которая может одновременно создавать синтаксическую структуру из неаннотированных предложений и использовать предполагаемую структуру для обучения предлагается лучшая языковая модель.

Сопоставление предложений с учетом синтаксиса с помощью графовых сверточных сетей

• Янфан Лэй, Юэ Ху, Сянпэн Вэй, Лукси Син, Кью Лю

• Информатика

  KSEM

• 2019

Новый метод, который включает синтаксическую структуру в структуру «сопоставления-агрегации» для задач сопоставления предложений и использует механизм селекции для динамического объединения исходного контекстного представления предложения с синтаксическим представление предложения, чтобы уменьшить шум, вызванный потенциально неправильным результатом синтаксического анализа зависимости.

Неконтролируемое обучение объяснимых деревьев синтаксического анализа для улучшенного обобщения

В этой работе предлагается механизм внимания для Tree-LSTM для изучения более значимых и объяснимых структур дерева синтаксического анализа и показано, что обнаруженные лингвистические структуры более объяснимы, семантически значимы и грамматически правильны, чем недавние подходы.

ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 52 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантности Наиболее влиятельные документыНедавность

Когда необходимы древовидные структуры для глубокого изучения представлений?

• Дживей Ли, Тханг Луонг, Дэн Джурафски, Э. Хови

• Информатика

  EMNLP

• 2015

В этом документе рекурсивные нейронные модели сравниваются с последовательными рекуррентными нейронными моделями, в максимально возможной степени применяя сравнение яблок с яблоками, и вводится метод, позволяющий рекуррентным моделям достигать аналогичной производительности: разбиение длинных предложений на клаузоподобные единицы в пунктуации и обработка их по отдельности перед объединением.

Анализ зависимостей Easy-First с помощью LSTM с иерархическим деревом

• Э. Кипервассер, Йоав Голдберг

• Информатика

  TACL

• 2016

Предлагается композиционное векторное представление деревьев синтаксического анализа, которое опирается на рекуррентно-точную комбинацию повторяющихся сетей, основанную на рекурсивной точной комбинации повторяющихся сетей. для английского и китайского языков, не полагаясь на внешние вложения слов.

Генеративный добавочный анализ зависимостей с помощью нейронных сетей

• Ян Байс, П. Блансом

• Информатика

  ACL

• 2015

Модель нейронной сети для масштабируемого генеративного синтаксического анализа зависимостей на основе переходов, которая превосходит по точности и скорости предыдущие генеративные синтаксические анализаторы зависимостей и демонстрирует значительное улучшение по сравнению с языковыми моделями n-грамм, открывая путь к эффективной интеграции синтаксиса в нейронные модели для генерации языка.

Улучшенные семантические представления из древовидных сетей долговременной кратковременной памяти

• Кай Шэн Тай, Р. Сочер, Кристофер Д. Мэннинг

• Информатика

  ACL

• 2015

Введено дерево-LSTM, которое превосходит древовидную структуру сетей по производительности, обобщение LSTM. существующие системы и сильные базовые показатели LSTM по двум задачам: прогнозирование семантической связи двух предложений и классификация настроений.

Быстрый и точный анализатор зависимостей с использованием нейронных сетей

• Danqi Chen, Christopher D. Manning

• Информатика

  EMNLP

• 2014

очень быстро, достигнув улучшения примерно на 2% в оценках немаркированных и помеченных вложений в наборах данных на английском и китайском языках.

Большой аннотированный корпус для изучения естественного языка

• Сэмюэл Р. Боуман, Габор Анджели, Кристофер Поттс, Кристофер Д. Мэннинг

• Информатика

  EMNLP

• 2015

The Stanford Natural Language Inference corpus, новая бесплатная коллекция меток пары, написанные людьми, выполняющими новую обоснованную задачу на основе подписей к изображениям, что позволяет модели на основе нейронной сети впервые конкурентоспособно работать в тестах вывода на естественном языке.

Модель нейронного синтаксического языка

• Ахмад Эмами, Ф. Елинек

• Информатика

  Машинное обучение

• 2005

2005

  наборы и сравнения со стандартными моделями и моделями N-грамм на основе нейронных сетей с произвольными длинными контекстами показывают, что синтаксическая информация на самом деле очень полезна для оценки вероятности цепочки слов.

Свожденная нейронная сеть для моделирования предложений

• Nal Kalchbrenner, Edward Grefenstette, P. Blunsom

• Компьютерная наука

  ACL

• 2014

СЕЛЕЙСКАЯ СЕЛЕВАНА. который используется для семантического моделирования предложений и индуцирует граф признаков над предложением, который способен явно фиксировать короткие и долгосрочные отношения.

Структурированная деревья композиция в нейронных сетях без архитектур, структурированных деревьями,

• Сэмюэл Р.