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On Modeling data mining with granular computing

On Modeling data mining with granular computing
On Modeling data mining with granular computing

On Modeling Data Mining with Granular Computing

Y.Y.Yao

Department of Computer Science,University of Regina

Regina,Saskatchewan,Canada S4S0A2

E-mail:yyao@cs.uregina.ca

URL:http://www.cs.uregina.ca/~yyao

Abstract

The main objective of this paper is to advocate for for-mal and mathematical modeling of data mining,which un-fortunately has not received much attention.A framework is proposed for rule mining based on granular computing. It is developed in the Tarski’s style through the notions of a model and satis?ability.The model is a database consisting of a?nite set of objects described by a?nite set of attributes. Within this framework,a concept is de?ned as a pair con-sisting of the intension,an expression in a certain language over the set of attributes,and the extension,a subset of the universe,of the concept.An object satis?es the expression of a concept if the object has the properties as speci?ed by the expression,and the object belongs to the extension of the concepts.Rules are used to describe relationships be-tween concepts.A rule is expressed in terms of the inten-sions of the two concepts and is interpreted in terms of the extensions of the concepts.Two interpretations of rules are examined in detail,one is based on logical implication and the other on conditional probability.

1.Introduction

One of the tasks of knowledge discovery and data mining is to search for knowledge,patterns,and regularities deriv-able from data stored in a database.Typically,rules are used to represent such knowledge[3].Extensive studies in the ?eld have been focused on algorithms and methodologies for mining different types of rules,as well as speeding up of existing algorithms[3].Many measures have also been proposed and studied to quantify various aspects of rules, such as con?dence,uncertainty,applicability,quality,ac-curacy,usefulness and interestingness[10].The diversity observed from studies on the interpretations of rules and al-gorithms for mining rules,on the one hand,shows the rich-ness of the?eld,and,on the other hand,suggests the need for a uni?ed framework in which different algorithms and methodologies can be examined and analyzed.

Compared with the vast experimental and algorithmic studies,there is very little attention paid to the formal and mathematical modeling of data mining.While studying dif-ferent algorithms for rule mining is important,it is equally, if not more,important to study formal aspects of data min-ing independent of any particular algorithm.A formal model would provide a common ground on which various methods can be studied and compared.Hopefully,a well accepted model can provide a common interpretation for many basic concepts that have been either de?ned or named differently by researchers.It can be argued that such a model is necessary especially for studying non-algorithmic aspects of data mining.Within a well established model, many fundamental issues can be revisited.For example, one may take a close look at the meanings and interpreta-tions of rules.In doing so,it is hoped that one can clas-sify rules into classes so that they represent speci?c types of knowledge.With each class,one may explicitly state the conditions testable on a database in order to decide if the database contains the speci?c type of knowledge,and to de-sign algorithms most suitable for discovering such knowl-edge.Without satisfactory solutions to those issues,data mining may be mainly an experiment oriented study based on try and error.

While it is easy to argue for the needs and necessity of a formal model for data mining,it may be extremely dif?cult to decide what make up the model.Roughly speaking,data mining,especially rule mining,deals with concept forma-tion and concept relationship identi?cation.Starting with this observation,we will focus on two aspects of a concept, the intension and extension of the concept[2,8].The inten-sion(comprehension)of a concept consists of all properties or attributes that are valid for all those objects to which the concept applies.The extension of a concept is the set of ob-jects or entities which are instances of the concept.A con-cept is thus described jointly by its intension and extension, i.e.,a set of properties and a set of objects.We express the intension of a concept by a formula,or an expression,of a

certain language,and extension as the set of objects satisfy-ing the formula.Our framework is built in the Tarski’s style through the notions of a model and satis?ability.The model is a database consisting of a?nite set of objects.An ob-ject satis?es an expression if the object has the properties as speci?ed by the expression.This formulation enables us to study concepts in a set-theoretic setting.The relationships between concepts are studied based on their corresponding extensions.

A subset of the universe is called a granule in granular computing(GrC).Granular computing is a label of theo-ries,methodologies,techniques,and tools that make use of granules in the process of problem solving[9,11].As the proposed framework is mainly based on granules de?ned by the extensions of concepts,we called it a Granular Com-puting Model for data mining.The proposed model may be considered as an initial step towards formal and mathemat-ical modeling of data mining.Although the model may not immediately offer any new data mining algorithms,the in-sights brought by the model may have a signi?cant impact. 2Granular Computing as a Basis for Data Analysis and Mining

In this section,we demonstrate that granular computing is suitable for modeling rule mining and propose a granular computing model for data mining.

2.1Overview of granular computing

Basic ingredients of granular computing are subsets, classes,and clusters of a universe[9,12].There are many fundamental issues in granular computing,such as gran-ulation of the universe,description of granules,relation-ships between granules,and computing with granules.They have been considered either explicitly or implicitly in many ?elds,such as data and cluster analysis,concept formation, machine learning,and data mining.

Issues of granular computing may be studied from two related aspects,the construction of granules and computing with granules.The former deals with the formation,rep-resentation,and interpretation of granules,while the latter deals with the utilization of granules in problem solving.

Granulation of a universe involves the decomposition of the universe into parts,or the grouping of individual elements into classes,based on available information and knowledge.Elements in a granule are drawn together by indistinguishability,similarity,proximity or functional-ity[12].The interpretation of granules focuses on the se-mantics side of granule constructions.It addresses the ques-tion of why two objects are put into the same granule.Fur-thermore,information granulation depends on the available knowledge.In the construction of granules,it is necessary to study criteria for deciding if two elements should be put into the same granule,based on available information.In other words,one must provide necessary semantics inter-pretations for notions such as indistinguishability,similar-ity,and proximity.It is also necessary to study granulation structures derivable from various granulations of the uni-verse[11].The formation and representation of granules deal with algorithmic issues of granule construction.They address the problem of how to put two objects into the same granule.Algorithms need to be developed for constructing granules ef?ciently.

Computing with granules can be similarly studied from both the semantic and algorithmic perspectives.On the one hand,one needs to interpret various relationships between granules,such as closeness,dependency,and association, and to de?ne and interpret operations on granules.On the other hand,one needs to design methodologies and tools for computing with granules,such as approximation,rea-soning,and inference.

The relevance of granular computing to data mining can be seen from the view point of concept formation and con-cept relationship identi?cation,if they are considered as ba-sic functions of data mining.

In the study of formal concepts,every concept is under-stood as a unit of thoughts that consists of two parts,the intension and extension of the concept[8,2].The inten-sion(comprehension)of a concept consists of all properties or attributes that are valid for all those objects to which the concept applies.The extension of a concept is the set of objects or entities which are instances of the concept.All objects in the extension have the same properties that char-acterize the concept.In other words,the intension of a con-cept is an abstract description of common features or prop-erties shared by elements in the extension,and the extension consists of concrete examples of the concept.A concept is thus described jointly by its intension and extension.This formulation enables us to study formal concepts in a logic setting in terms of intensions and also in a set-theoretic set-ting in terms of extensions.

From the standing point of granular computing,each granule may be interpreted as instances of a concept,i.e., the extension.A name can be associated with a granule to describe or label the concept,i.e.,the intension.Once con-cepts are constructed and described,one can develop com-putational methods using granules[6,9].In particular,one may study relationships between concepts in terms of their intensions and extensions,such as sub-concepts,disjoint and overlap concepts,and partial sub-concepts.These rela-tionships can be conveniently expressed in the form of rules and associated quantitative measures indicating the strength of rules.In summary,one can easily establish connections between tasks of granular computing,concept formation, and rule mining[11].

2.2A granular computing model for data mining

An information table provides a convenient way to de-scribe a?nite set of objects called the universe by a?nite set of attributes[5,11].Formally,an information table can be expressed as:

S=(U,At,L,{V a|a∈At},{I a|a∈At}),

where

U is a?nite nonempty set of objects,

At is a?nite nonempty set of attributes,

L a language de?ned using attributes in At,

V a is a nonempty set of values for a∈At,

I a:U→V a is an information function.

Each information function I a is a total function that maps an object of U to exactly one value in V a.An information table represents all available information and knowledge.That is, objects are only perceived,observed,or measured by using a?nite number of properties.

In an information table,we de?ne a language L for de-scribing objects of the universe.We adopt the decision logic language(DL-language)studied by Pawlak[5].Similar languages have been studied by many authors(see[2]and references there).

In the language L,an atomic formula is given by(a,v), where a∈At and v∈V a.Ifφandψare formulas,then so are?φ,φ∧ψ,φ∨ψ,φ→ψ,andφ≡ψ.The seman-tics of the language L can be de?ned in the Tarski’s style through the notions of a model and satis?ability.The model is an information table S,which provides interpretation for symbols and formulas of L.The satis?ability of a formula φby an object x,written x|=Sφor in short x|=φif S is understood,is given by the following conditions:

(1)x|=(a,v)i?I a(x)=v,

(2)x|=?φi?not x|=φ,

(3)x|=φ∧ψi?x|=φand x|=ψ,

(4)x|=φ∨ψi?x|=φor x|=ψ,

(5)x|=φ→ψi?x|=?φ∨ψ,

(6)x|=φ≡ψi?x|=φ→ψand x|=ψ→φ.

Ifφis a formula,the set m S(φ)de?ned by:

m S(φ)={x∈U|x|=φ},(1)

is called the meaning of the formulaφin S.If S is un-derstood,we simply write m(φ).Obviously,the following properties hold[5]:

(a)m(a,v)={x∈U|I a(x)=v},(b)m(?φ)=?m(φ),

(c)m(φ∧ψ)=m(φ)∩m(ψ),

(d)m(φ∨ψ)=m(φ)∪m(ψ),

(e)m(φ→ψ)=?m(φ)∪m(ψ),

(f)m(φ≡ψ)=(m(φ)∩m(ψ))∪(?m(φ)∩?m(ψ)). The meaning of a formulaφis therefore the set of all ob-

jects having the property expressed by the formulaφ.In other words,φcan be viewed as the description of the set of objects m(φ).Thus,a connection between formulas of

L and subsets of U is established.

A formulaφis said to be true in an information table S,written|=Sφ,if and only if m(φ)=U,namely,φis satis?ed by all objects in the universe.Two formulasφand ψare equivalent in S if and only if m(φ)=m(ψ).By de?nition,the following properties hold[5]:

(i)|=Sφi?m(φ)=U,

(ii)|=S?φi?m(φ)=?,

(iii)|=Sφ→ψi?m(φ)?m(ψ),

(iv)|=Sφ≡ψi?m(φ)=m(ψ).

Thus,we can study the relationships between concepts de-scribed by formulas of L based on the relationships between

their corresponding sets of objects.

With the introduction of language L,we have a formal description of concepts.A concept de?nable in an infor-

mation table is a pair(φ,m(φ)),whereφ∈L.More speci?cally,φis a description of m(φ)in S,the intension of concept(φ,m(φ)),and m(φ)is the set of objects sat-

isfyingφ,the extension of concept(φ,m(φ)).A concept (φ,m(φ))is said to be a sub-concept of another concept (ψ,m(ψ)),or(ψ,m(ψ))a super-concept of(φ,m(φ)),if |=Sφ→ψor m(φ)?m(ψ).A concept(φ,m(φ))is said to be a smallest non-empty concept in S if there does not

exist another proper sub-concept of(φ,m(φ)).It can be easily veri?ed that a smallest non-empty concept must be de?ned by a formula a∈Atδ(a),whereδ(a)is an atomic formula on the attribute a.It consists of objects with exactly the same description in an information table.Two concepts

(φ,m(φ))and(ψ,m(ψ))are disjoint if m(φ)∩m(ψ)=?. If m(φ)∩m(ψ)=?,we say that the two concepts have a non-empty overlap and hence are related.

For an arbitrary subset of the universe,A?U,it may be impossible to?nd a concept(φ,m(φ))such that m(φ)=A.This means the available information in the information table does not allow us to describe every sub-set of the universe precisely.Even if we can describe the subset precisely,we may?nd that the description is not unique.In words,we may?nd two formulas such that m(φ)=m(ψ)=A.It should also be noted that the de?-nition of concepts is based solely on the information in the information table.

The above formulation of concepts is different from the study of Wille[8]on concept lattice.Instead of using a subset of attributes to represent the intension of a concept, we use a formula from L.In our case,we can also form a concept lattice based on logical implication→or set inclu-sion?.More speci?cally,for two concepts(φ,m(φ))and (ψ,m(ψ)),the meet and join are de?ned by:

(φ,m(φ))?(ψ,m(ψ))=(φ∧ψ,m(φ)∩m(ψ)),

(φ,m(φ))?(ψ,m(ψ))=(φ∨ψ,m(φ)∪m(ψ)).(2) In our formulation,one can easily de?ne the extension based on the intension of a concept.However,the reverse is no longer true as in the case of formal concept lattice sug-gested by Wille[8].It may be useful to compare the two formulations of concepts with reference to data mining.

Based on the notions introduced so far,data mining for rules can be viewed as searching for relationship between overlap concepts.A rule can be expressed in the form,φ?ψ,whereφandψare intensions of two concepts.By expressing rules with intensions of concepts,we may eas-ily explain them in natural language,provided that we can explain formulas of the language L.On the other hand,it may also lead to seductive semantics[1].A crucial issue is therefore the characterization,classi?cation,and interpreta-tion of rules.It is reasonable to expect that different types of rules represent different kinds of knowledge derivable from a database.Different quantitative measures should be used and different mining algorithms should be designed.

In many studies of machine learning and data mining,a rule is usually paraphrased by an if-then statement,“if an object satis?esφthen the object satis?esψ.”The interpre-tation suggests a kind of cause and effect relationship be-tweenφandψ.However,it is not clear if such a cause and effect relationship does exist.In fact,the interpretation may lead to a common mistake called seductive semantics[1]. The naming and explanation of rules,as being interpreted in their ordinary(non-scienti?c)usage,convey a far more profound and substantial meaning than can be readily as-certained from the available theoretical and/or empirical ev-idence.One therefore needs to closely look at the meaning and interpretation of rules.

3Interpretation of Rules

In the context of fuzzy logic,Zadeh[12]pointed out that although keywords such as IF and THEN are used in de-scribing fuzzy if-then rules,one should not interpret the rules as expressing logical implications.These keywords are used to simply link concepts together.This argument is particularly applicable to rules derived from a database. Following Zadeh,we treat the symbol?in a ruleφ?ψsimply as a connective linking two concepts,as represented by the intensionsφandψ,together.The meanings and in-terpretations of?are further clari?ed using the extensions m(φ)and m(ψ)of the concepts.Rules can be classi?ed based on different interpretations of?,depending on the type of knowledge to be represented by?.

3.1Logical interpretation

A rule,φ?ψ,can be interpreted by logical implica-tion,namely,the symbol?is interpreted as the logical im-plication→.It may be used to de?ne the so called certain rules[11].If m(φ)=?and|=Sφ→ψ,we obtain a certain rule.If an object x satis?esφ,i.e.,x∈m(φ),by the certain rule,we can conclude that x must satisfyψ,i.e.,x∈m(ψ). One can see that certain rules can only describe sub-concept relationship.In general,two concepts have a non-empty overlap and one is not a sub-concept of the other.In this case,the expressionφ→ψis not true in the information table.Nevertheless,the ratio of objects satisfyingφ→ψcan be used to de?ne a quantitative measure of the strength of the rule:

T(φ?ψ)=

|m(φ→ψ)|

ψ?ψ

φa+b

?φc+d

a+c b+d

Different measures can be de?ned to re?ect various aspects of rules.

The generality ofφis de?ned by:

G(φ)=|m(φ)|

n

,(4)

which indicates the relative size of the conceptφ.Obvi-ously,we have0≤G(φ)≤1.A concept is more general if it covers more instances of the universe.A sub-concept has a lower generality than its super-concept.The quantity may be viewed as the probability of a randomly selected element satisfyingφ.

The absolute support ofψprovided byφis the quantity: AS(φ?ψ)=AS(ψ|φ)

=|m(ψ)∩m(φ)|

a+b

,(5)

The quantity,0≤AS(ψ|φ)≤1,states the degree to which φsupportsψ.It may be viewed as the conditional prob-ability of a randomly selected element satisfyingψgiven that the element satis?esφ.In set-theoretic terms,it is the degree to which m(φ)is included in m(ψ).Clearly, AS(ψ|φ)=1,if and only if m(φ)=?and|=Sφ→ψ. That is,a rule with the maximum absolute support1is a certain rule.The mutual support ofψandφis de?ned by: MS(φ,ψ)=

|m(φ)∩m(ψ)|

a+b+c

.(6) One may interpret the mutual support,0≤MS(φ,ψ)≤1, as a measure of the strength of a pair of rulesφ?ψand ψ?φ.

The change of support ofψprovided byφis de?ned by: CS(φ?ψ)=CS(ψ|φ)=AS(ψ|φ)?G(ψ)

=

an?(a+b)(a+c)

Zhong et al.[13]identi?ed and studied a new class of rules called peculiarity rules.In mining peculiarity rules, the distribution of attribute values is taken into consider-ation.Attention is paid to objects whose attribute values are different from that of other objects.After the isolation of such peculiarity data,rules with low support and high con?dence,and consequently a high change of support,are searched.Although a peculiarity rule may share the some properties with an exception rule,as expressed in terms of support,con?dence,and change of support,it does not ex-press exception to another rule.Semantically,they are very different.

We can qualitatively characterize association rules,ex-ception rules and peculiarity rules in the following table: Rule AS(conf) Association rule:

High Unknown φ?ψHigh

Low High

φ?ψHigh

力 扣 数 据 结 构 与 算 法

前端如何搞定数据结构与算法(先导篇) 「观感度:?」 「口味:锅包肉」 「烹饪时间:20min」 本文已收录在Github? 为什么要学习数据结构与算法? 在0202年的今天,由于每天被无数的信息轰炸,大多数人已经变得越来越浮躁了,并且丧失了独立思考的能力。 你可能会经常听到这样的感慨: 技术人究竟能走多远?我遇到了天花板 35岁的程序员要如何面对中年危机? 技术更新太快,好累,学不动了 然后,你也变得焦虑起来。那你有没有静下心来想过,如何才能抵御年龄增长并且使自己增值呢? 无非是终身学习,持续修炼自己的内功。内功也就是基础知识和核心概念,这些轰轰烈烈发展的技术本质,其实都是基础知识,也就是我们在大学里学过的基础课-程。 操作系统 计算机组成原理 计算机网络 编译原理

设计模式 数据结构与算法 这也就是为什么越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度,为什么越牛的的企业越重视你的算法能力。因为当你拥有了这些,你已经比大多数人优秀了。你的天花板由你自己来决定,大家口中的中年危机可能并不会成为你的危机。新技术来临时,你对它的本质会看得更加透彻,学起来会一通百通。这样的人才,公司培养你也会花费更少的成本。 (不过,一辈子做个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。) 数据结构与算法之间的关系 Rob Pikes 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的: Data dominates. If youve chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming. 数据占主导。如果您选择了正确的数据结构并组织得当,那么这些算法几乎总是不言而喻的。数据结构而非算法是编程的核心。 瑞士计算机科学家,Algol W,Modula,Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本非常经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》,即算法 + 数据结构 = 程序。 我们可以得出结论,数据结构与算法之间是相辅相成的关系。数据结构服务于算法,算法作用于特定的数据结构之上。 数据结构与算法好难,怎么学?

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8. 数据的逻辑结构说明数据元素之间的顺序关系,它依赖于计算机的储存结构. (×) 三、填空 1(数据的物理结构包括数据元素的表示和数据元素间关系的表示。 2. 对于给定的n个元素,可以构造出的逻辑结构有集合,线性结构,树形 结构,图状结构或网状结构四种。 3(数据的逻辑结构是指数据的组织形式,即数据元素之间逻辑关系的总体。而 逻辑关系是指数据元素之间的关联方式或称“邻接关系”。 4(一个数据结构在计算机中表示(又称映像) 称为存储结构。 5(抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性,而与在计算机内部如何表 示和实现无关,即不论其内部结构如何变化,只要它的数学特性不变,都不影响 其外部使用。 6(数据结构中评价算法的两个重要指标是算法的时间复杂度和空间复杂度。 7. 数据结构是研讨数据的逻辑结构和物理结构,以及它们之间的相互 关系,并对与这种结构定义相应的操作(运算),设计出相应的算法。 ( 一个算法具有5个特性: 有穷性、确定性、可行性,有零个或多个输入、 有一个或多个输8 出。 四、应用题 1. 1. 数据结构是一门研究什么内容的学科, 答:数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中,计算机的操作对象 及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科 2. 2. 数据元素之间的关系在计算机中有几种表示方法,各有什么特点, 答:四 种表示方法

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(一)课程的系统性 高鸿业的《西方经济学—微观部分》(第5版)作为微观经济学的经典教材,十分适合本科生学习。该教材共有11章。首先简单介绍西方经济学,然后介绍了消费者理论,包括需求、供给理论、均衡价格和效用论,生产者理论,包括生产论和成本论。接下来讲述不同市场结构下生产者如何生产和定价,包括完全竞争市场和不完全竞争市场理论,以及生产要素的价格决定。最后,在介绍一般均衡的经济效率的基础上,重点分析了市场失灵和政府应如何行使职能避免这一情况。整个微观经济学理论条理清晰、逻辑严密,体现出很强的系统性和连贯性。 (二)理论的抽象性 作为经济学的基础课程,微观经济学对抽象思维有较高的要求。比如,在课程中广泛使用的弹性这一概念,学生在学习过程中就很难理解其含义且很容易混淆;此外,一些距离现实生活比较远的理论,如寡头垄断理论、市场失灵等在现实中也很难找到合适的案例来解释。再者,属于社会科学的微观经济学课程并非如自然科学一般可以在实验室再现,缺乏社会实践经验的学生对于理论的理解缺乏深度。

几种常见内部排序算法比较

常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容,其中内部排序现有的算法有很多种,究竟各有什么特点呢?本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序,直接插入排序,简单选择排序,快速排序,堆排序,针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象:D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系:R1={〈ai-1,ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作: InitList(n) 操作结果:构造一个长度为n,元素值依次为1,2,…,n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果:随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果:进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果:进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果:进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果:进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果:进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果:依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析.

详细设计 1、起泡排序 算法:核心思想是扫描数据清单,寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后,交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key

市幼儿园特色办园情况介绍分析

融合金昌文化资源,探究特色兴园之路——金昌市幼儿园地方文化特色办园经验介绍 《幼儿园教育指导纲要》指出:城乡各类幼儿园都应从实际出发,因地制宜地实施素质教育,要综合利用各种教育资源,为幼儿的发展创造良好的条件,为幼儿一生的发展打好基础。幼儿园的特色教育也应遵从这一新的教育理念,只有有利于幼儿的,才是我们所需要的,特色教育也是如此。 我园认真分析当前幼儿教育形势,认为目前结合地方资源开展园本教学是本市甚至全省幼教工作的一个薄弱环节,而地方文化资源具有不可多得的课程开发与利用价值,又可以与我市发展旅游业的总体方向紧紧结合。因此,近几年,通过园委会及全园教职工反复论证,决定充分提炼和利用地方化特色教育资源,构建适合本地和本园幼儿发展的课程,办出一所凸显地方文化特色教育的优质幼儿园,这将会使金昌市幼儿园处于学前教育行列的领先地位,也是对国家幼教课程和地方幼教课程的有效补充和完善,具有非常重大的意义。 一、特色办园总体目标 (一)借助金昌市发展旅游文化产业的大背景,充分提炼和利用金昌地方特色文化资源,浓缩成核心教育资源,并

结合本园实际,作为核心特色化办园理念融入到环境创设、教学课程及各类幼儿活动中。 (二)通过特色建设,形成一整套体系化的校园文化,让幼儿自觉、自愿、快乐地从任何一个角落都可以得到潜移默化的熏陶,提升幼儿对金昌的认识,激发幼儿对家乡的关注与热爱,让金昌地方文化得以传承和发扬。 (三)充分利用本地多种教育资源,构建和制定出遵循幼儿身心发展规律、适合本园发展的园本课程和教材,从课程、活动等各方面教育中促进幼儿全面发展。 (四)确立“科研兴园、特色兴园”办园方针,科研为先,贯穿始终,不断进行探讨、论证、完善,积极寻找突破口,深入探寻特色办园可持续发展策略。 (五)通过特色办园,从新的高度发挥示范引领作用,增强辐射力,扩展辐射范围,让周边市、县、区幼教同行来园有可看、可学、可借鉴的文化内涵,将金昌市幼儿园打造成一颗学前教育行业的明珠。 二、我园具体做法(分阶段) 第一阶段:前期可行性研究分析 我园的特色教育是在不断的改革与创新中一步一步走 过来的,地方文化特色的确立既不是为了应付一时的检查,也不是为了迎合家长的兴趣,而是从幼儿的实际为出发点,

数据结构(C语言)【经典题库】含标准答案

《数据结构与算法》复习题 选择题 1.在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分为 C 。 A.动态结构和静态结构 B.紧凑结构和非紧凑结构 C.线性结构和非线性结构 D.内部结构和外部结构 2.数据结构在计算机内存中的表示是指 A 。 A.数据的存储结构 B.数据结构 C.数据的逻辑结构 D.数据元素之间的关系 3.在数据结构中,与所使用的计算机无关的是数据的 A 结构。 A.逻辑 B.存储 C.逻辑和存储 D.物理 4.在存储数据时,通常不仅要存储各数据元素的值,而且还要存储 C 。A.数据的处理方法 B.数据元素的类型 C.数据元素之间的关系 D.数据的存储方法 5.在决定选取何种存储结构时,一般不考虑 A 。 A.各结点的值如何 B.结点个数的多少 C.对数据有哪些运算 D.所用的编程语言实现这种结构是否方便。 6.以下说法正确的是 D 。 A.数据项是数据的基本单位 B.数据元素是数据的最小单位

C.数据结构是带结构的数据项的集合 D.一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构 7.算法分析的目的是 C ,算法分析的两个主要方面是 A 。(1)A.找出数据结构的合理性 B.研究算法中的输入和输出的关系C.分析算法的效率以求改进 C.分析算法的易读性和文档性(2)A.空间复杂度和时间复杂度 B.正确性和简明性 C.可读性和文档性 D.数据复杂性和程序复杂性 8.下面程序段的时间复杂度是 O(n2) 。 s =0; for( I =0; i

微观经济学教学大纲

《微观经济学》教学大纲 (Microeconomics) 课程代码:(06110170)学分: 3 总学时数:51理论时数:51实验(实践)时数: 先修课程:无开课对象:工商管理、电子商务、会计 一、课程的性质、目的与任务 1.课程的性质 微观经济学是经济类、管理类本科专业必修的基础课程和核心课程。 2.课程的目的 通过本课程的学习,使学生比较系统地掌握现代微观经济学的基本原理和主要方法,了解现代经济学发展的最新动态,联系实际,运用所学理论和方法分析当前国际经济和中国经济发展的重大问题,为继续学习其他经济和管理专业的基础课和专业课打下良好的基础,并为将来从事经济理论和政策研究或经济管理实际工作提供必要的经济学基础知识和经济分析的基本方法。 3.课程的任务 本课程的任务是使学生掌握微观经济学的基本概念、研究方法、基本理论模型和政策主张,了解现代经济社会市场机制的运行和作用,熟悉政府在市场经济中的作用和相应的微观经济政策。并能够将其运用于对现实问题的理解和分析,提出自己的观点并加以论证。 二、课程内容的基本要求 第一讲经济学十大原理(第一章) [教学目的和要求] 1.介绍经济学的研究对象和十大原理,并简要介绍经济学的基本发展脉络,使学生对经济学的研究对象、研究方法和研究内容先有大致的了解,引起学生学习经济学的兴趣。 2.要求学生掌握经济学研究的典型问题及提出的相应概念。 [教学内容] 1.1 人们如何作出决策 1.2 人们如何相互影响 1.3 整体经济如何运行 [教学重点与难点] 1.经济学的研究对象

2. 十大经济学原理之间的关系 [教学方法与手段] 1.制作内容丰富全面的课件 2.讲授为主,讨论为辅 第二讲像经济学家一样思考(第2章) [教学目的和要求] 1.理解并掌握经济模型的含义、构建过程和运用方法 2.明确经济学中实证分析与规范分析的联系与区别,并能够对各种不同的观点加以甄别。 [教学内容] 2.1作为经济学家的科学家 2.2作为政策顾问的经济学家 2.3经济学家意见分歧的原因 [教学重点与难点] 1.经济学研究的基本方法 2.构建经济模型的过程和步骤 3.如何运用实证分析和规范分析 [教学方法与手段] 1.制作内容丰富全面的课件 2.讲授为主,讨论为辅 3.当堂完成第一次作业 第三讲供给与需求的市场力量(第4章) [教学目的和要求] 1.掌握需求函数和供给函数 2.了解均衡价格的形成和变动 3.理解市场经济的价格机制

对幼儿园开展特色课程的几点建议

特色办学方向:对幼儿园开展特色课程的几点建议案例: 开学前的一天上午,我在幼儿园值班时接待了一位意向报名的家长,她是一名高学历的全职妈妈,这位妈妈自己也是师范专业毕业的,因此对于教育方面的问题懂得也都比较多。 我陪她参观了一下幼儿园的环境,她很满意,但对我们幼儿园的收费有疑问,她对我说:“你们这里的收费在我们柳市镇算是偏高的,如果我选择让我的孩子到你们这儿入学,我的孩子能得到哪些跟其他幼儿园不一样的教育和收获?”于是,我向她解释了我园的特色游泳课程。 对于我的解释和介绍,这位妈妈颇为怀疑的说:“这些都是你们幼儿园的广告,别的幼儿园也都有什么英语特色啊、书法特色啊之类的噱头,但最后还不都是一样,毕业出来的孩子也没听说有什么明明的特别之处的,这些东西也都学得平平的”。其实,对于这样的疑问我听了不在少数,除了这位家长能直观的表达她的怀疑之外,还有很多家长也对现下普遍的特色课程填塞了质疑甚至抱怨。 分析: 随着我国经济体制改革的不断深入,幼儿园之间的竞争也日益激动,以质量求生存、以特色求发展,已成为现今幼儿教育发展的新趋向。但什么才是真正的“特色课程”?特色课程有什么标准呢?我觉得这是在开展特色课程前首要应考虑的问题之一。幼儿园以特色教学创优势,为幼儿园的发展注入活力,这是好事,也应大力提倡。但在此之前,希望我们能把握好正确的方向和方向。但是,纵观大多数幼儿园所宣传并开展的特色课程,我个人所见所知的只是类似于每周上两三节英语课,或开展颇具有争议的珠心算等“超前”能力课程等这样的状态。这跟我作为一个幼儿教师所理解和感受的“特色课程”相差甚远,于是,我疑惑了,什么才是真正的“特色课程”? 措施: 其实,所谓的特色课程是幼儿园根据自己所拥有的资源优势,以及本园教师和幼儿的特点所建立的带有光鲜特色的课程。幼儿园特色课程的项目选择应

数据结构经典例题

数据结构经典例题 1.设计一个算法将L拆分成两个带头节点的单链表L1和L2。 void split(LinkList *&L,LinkList *&L1,LinkList *&L2) { LinkList *p=L->next,*q,*r1; //p指向第1个数据节点 L1=L; //L1利用原来L的头节点 r1=L1; //r1始终指向L1的尾节点 L2=(LinkList *)malloc(sizeof(LinkList));//创建L2的头节点 L2->next=NULL; //置L2的指针域为NULL while (p!=NULL) { r1->next=p; //采用尾插法将*p(data值为ai)插入L1中 r1=p; p=p->next; //p移向下一个节点(data值为bi) q=p->next; //由于头插法修改p的next域,故用q保存*p的后继节点 p->next=L2->next; //采用头插法将*p插入L2中 L2->next=p; p=q; //p重新指向ai+1的节点 } r1->next=NULL; //尾节点next置空 } 2.查找链表中倒数第k个位置上的节点(k为正整数)。若查找成功,算法输出该节点的data域的值,并返回1;否则,只返回0。 typedef struct LNode {int data; struct LNode *link; } *LinkList; int Searchk(LinkList list,int k) { LinkList p,q; int count=0; p=q=list->link; while (p!=NULL) { if (countlink; p=p->link; } if (count

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

数据挖掘十大经典算法,你都知道哪些? 当前时代大数据炙手可热,数据挖掘也是人人有所耳闻,但是关于数据挖掘更具体的算法,外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法,聚类算法和关联规则三大类,这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天,小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法,希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树(决策树,就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法,C4.5相比于ID3改进的地方有: 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(shang),一种不纯度度量准则,也就是熵的变化值,而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益,一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝,在构造决策树的时候,那些挂着几个元素的节点,不考虑最好,不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法

K平均算法(k-means algorithm)是一个聚类算法,把n个分类对象根据它们的属性分为k类(kn)。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似,因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解,最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快,因此常用的一种方法是多次运行k平均算法,选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法,简记为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点: (1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分; (2)它基于结构风险最小化理论之上,在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支

幼儿园健康特色课程的开展方案

幼儿园健康体能特色课程的开展方案 ***实验小学幼儿园 一、健康体能课程开展的指导思想: 幼儿的健康不仅能够提高幼儿期的生命质量,而且为一生的健康赢得了时间。儿童教育学家陈鹤琴先生也提出要把健康放在第一位,他认为“健全的身体是一个人做人、做事、做学问 的基础”。“强国必先强种,强种必先强身,要强身必要注意幼年的儿童。”身体健康是幼儿 身心健全的基础,心理适应为幼儿身心健全的关键。幼儿健康既是幼儿身心和谐发展的结果, 也是幼儿身心充分发展的前提。 在幼儿园的课程中,幼儿健康教育是其中的一个重要组成部分,结合我园“玩中学”的办园理念,把“玩出健康”放在幼儿首要的发展目标。其目的是锻炼幼儿身体,达到增强体质, 培养幼儿的走、跑、跳、钻爬、平衡等多项技能,提高幼儿的运动技能。这就要求我们教师时 刻做个有心人,树立正确的健康观念,根据幼儿的生长发展规律和体育活动规律,创设良好的 环境,以游戏化的形式积极开展各种健康体能游戏,增强幼儿的体质,促进其身心全面健康地 发展。 二、健康体能课程的总目标: “幼儿园健康教育”是以实现幼儿的身心健康为目标,全面提高幼儿对健康的认识水 平,培养幼儿的良好习惯所实施的教育,将为幼儿的未来的健康生活奠定坚实的基础。 幼儿健康教育的目标是使幼儿的身心发展达到预期的健康水平。我们将幼儿健康体能教育的目标归纳为三条: 1促进幼儿身体的正常发育,增强幼儿的体质;促进幼儿身心和谐健康的发展。 2、培养幼儿对体育活动的兴趣和积极参加体育锻炼的习惯,发展幼儿的基本动作, 引导幼儿利用各种器械进行运动,同时培养幼儿活泼、开朗、勇敢、不怕困难等心理品质。 3、帮助幼儿获得基本的运动知识和技能,培养良好的活动习惯以及运动能力。 三、健康体能课程开展的具体举措 由于我园环境条件的限制,因此开展大范围的体育锻炼,或者每天增加更多的户外活动时间都无法得到满足,于是,考虑到在有限的条件中,挖掘出更多的幼儿参与健康体能运动的机会,让孩子能享受更多的运动的快乐,习的更多的运动技能,我们把主题中的体育游戏,民间游戏,各年级组的特长技能锻炼等形式的相结合,力争为孩子提供更多健康运动的机会。

微观经济学课程思政教学大纲

****大学 教学大纲 课程代码: 课程名称:微观经济学 授课专业:金融学 授课教师: 职称/学位:副教授 开课时间:二○二○至二○二一学年第一学期《微观经济学》课程教学大纲

一、课程性质与设置目标要求 《西方经济学》是高等院校经济学和管理学两大一级学科下属各专业的专业核心基础课程,在专业课程体系中起承前启后的作用。内容较多,难度较大,是广大学生顺利完成经济学和管理学本科学业和今后继续深造的重要基础。其基本内容包括:微观经济学和宏观经济学两部分。微观经济学主要包括微观经济学概论,供求理论,消费理论,厂商理论,市场理论,分配理论,一般均衡理论,福利经济理论和市场失灵及政府的微观决策理论。运用马克思主义基本观点、立场和方法学习和理解各章节术语指标分析,熟练掌握思考和研究各类经济发展问题的基础和能力,并为进一步的理论学习打下扎实的专业基础。引入我国经济市场化改革和政府参与经济运行取得的成效,把社会主义核心价值观内容融入教学内容,开展课堂教学,增强学生对社会主义制度和国家经济政策实施的认同感,帮助树立学生民族自尊心和自豪感,增强作为社会主义爱国青年责任感、使命感,增强他们的凝聚力和向心力,并为进一步的理论学习打下扎实的专业基础,最终达到专业育人和育才的统一。 通过理论教学和实践活动,达到以下课程目标: 课程目标1:理解和掌握有关微观经济学的基本概念、基本理论和基本分析方法,了解微观经济学的基本架构和分析逻辑; 课程目标2:能够运用经济学原理观察、分析和解释现实生活中比较简单和典型的经济现象和问题;

课程目标3:初步培养学会运用微观经济学的基本方法、思维方式分析和解决我国市场经济运行中存在的各种经济问题的能力,为进一步学习其他专业知识打下一个坚实的基础。 课程目标4:使学生建立起微观经济学的基础知识框架,为进一步学习经济学及其相关课程提供必要的知识和能力储备 课程目标5:运用马克思主义基本观点、立场和方法学习和理解掌握课程内容重点,引入我国经济市场化改革和政府参与经济运行取得的成效,把社会主义核心价值观内容融入教学内容,开展课堂教学,增强学生对社会主义制度和国家经济政策实施的认同感,帮助树立学生民族自尊心和自豪感,增强他们的凝聚力和向心力。 学习本课程的要求是:(1)通过本课程的学习,使学生全面系统地把握微观经济学的总体内容、主要结论和应用条件;(2)了解市场经济运行的基本规律和微观经济主体的行为方式,认清市场机制和政府的作用及其局限;(3)运用马克思主义的基本立场、观点和方法正确地认识微观经济学,吸收微观经济学中科学的分析方法和对市场机制运行的正确看法;(4)培养学生分析问题、解决问题的能力和团结、协作的团队精神。(5)帮助学生树立民族自尊心和自豪感,增强他们的凝聚力和向心力。 选用教材:《西方经济学》上册.《西方经济学》编写组.高等教育出版社,2019年第2版。 二、课程教学环节及基本要求 教学进程安排表、课程教学详细内容与要求如下: 表1 教学进程安排表

十大经典排序算法

.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: ?比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。 ?非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度

0.3 相关概念 ?稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。 ?不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a 可能会出现在b 的后面。 ?时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。 ?空间复杂度:是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.1 算法描述 ?比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个; ?对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数; ?针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个; ?重复步骤1~3,直到排序完成。 1.2 动图演示 1.3 代码实现 ?

2、选择排序(Selection Sort) 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 2.1 算法描述 n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下: ?初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空; ?第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区; ?n-1趟结束,数组有序化了。 2.2 动图演示 2.3 代码实现 ?

数据结构经典算法 C语言版

//插入排序法 void InsertSort() { int s[100]; int n,m,j,i=0,temp1,temp2; printf("请输入待排序的元素个数:"); scanf("%d",&n); printf("请输入原序列:"); for (i=0; is[n-1]); s[n]=m; for (i=0; im) { temp1=s[i]; s[i]=m; for (j=i+1; j

//堆排序 static a[8] = {0,25,4,36,1,60,10,58,}; int count=1; void adjust(int i,int n) { int j,k,r,done=0; k = r = a[i]; j = 2*i; while((j<=n)&&(done==0)) { if(j=a[j]) done = 1; else { a[j/2] = a[j]; j = 2* j; } } a[j/2] = r; } void heap(int n) { int i,j,t; for(i =n/2;i>0;i--) adjust(i,n); printf("\n初始化成堆===> "); for(i = 1;i < 8;i++) printf("%5d",a[i]); for(i = n-1;i>0;i--) { t = a[i+1]; a[i+1] = a[1]; a[1] = t; adjust(1,i); printf("\n第%2d步操作结果===>",count++); for(j = 1;j<8;j++) printf("%5d",a[j]); } }

常见的八种经典排序方法

常见经典排序算法 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔(Shell)排序法(又称宿小增量排序,是1959年由D.L.Shell提出来的) /* Shell 排序法 */ #include void sort(int v[],int n) { int gap,i,j,temp; for(gap=n/2;gap>0;gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap;i= 0) && (v[j] > v[j+gap]);j -= gap ) /* 比较相距gap远的两个元素的大小,根据排序方向决定如何调换 */ { temp=v[j];

v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } } } } 二.二分插入法 /* 二分插入法 */ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i temp) /* 如果中间元素比但前元素大,当前元素要插入到中间元素的左侧 */

幼儿园特色课程介绍01演示教学

幼儿园特色课程介绍 01

幼儿园特色课程介绍01 以质量求生存、以特色求发展,已成为现今幼儿教育发展的新趋向。幼儿园以特色教学创优势,为幼儿园的发展注入了新的活力。为了促进孩子们全面发展,培养孩子的特长,我园在五大领域教学的基础上,遵循幼儿身心发展特点和教育规律,围绕促进幼儿全面发展的目标,不断探索、创新,在开展特色教学活动方面做出了许多有益的探索。体现为办学特色之一:注重礼仪教育,办学特色之二:注重情商教育,办学特色之三:注重“养成教育”的培养。 本着“园有特色、教有价值、管有新意、班有亮点”的原则,根据孩子们的兴趣爱好,开办了声乐表演、舞蹈、播音主持特长班,增设了英语、国学启蒙、篮球训练、创意美术等特色课程。我们充分挖掘教师自身特长和能力,注重孩子的参与和体验,使全园师生在幼儿园文化的熏陶下得到共同提升和发展。 一、亲子园 孩子都需要关爱,但我们只有发自内心的爱是不够的,科学的、有经验的、系统的爱护方法,才能塑造健康而清丽的自然心灵。 亲子园中园是专为0——3岁宝宝提供亲子游戏和健康娱乐的场所。良好的亲子游戏不仅有益于家长与孩子的感情交流,密切亲子关系,还有益于儿童各方面的发展。而且儿童会把亲子游戏中获得的对待物体的态度、方式、方法以及人际交往中的态度、方式、方法迁移到自己上午现实生活中去。托班、小班在园幼儿每周六免费

开课。亲子园中园是宝宝的乐园,是家长的课堂,是梦想腾飞的地方。 二、节奏乐 节奏是音乐的基础,也是音乐、舞蹈、诗歌的“呼吸”和生命线,每个孩子都喜欢敲敲打打,对声音具有一种天生的敏感性,节奏乐就很适合幼儿这种与生俱来的本能。 德国音乐教育家卡尔.奥尔夫认为,打击乐器是最早为人类所掌握的乐器之一,也是现代社会中儿童最容易掌握的乐器,幼儿从中易获得音乐享受,开展集体的打击乐活动,可以发展幼儿演奏乐器的兴趣,使幼儿在丰富多彩的乐器演奏活动中获得生理上的快感和心理上的满足,从而提高幼儿对音乐作品的熟悉程度及理解能力、审美能力,达到训练和开发右半脑的功能的目的,培养了自我控制、自我表现以及与他人协调合作的能力,使幼儿从中获得快乐和成功的体验。 三、幼儿舞蹈教育 瑞士音乐教育家达尔克洛兹说过:人类的情感是音乐的来源,而人的情感通常是由人的身体动作表现出来的,在人的身体中,包括发展、感受和分析音乐与情感的各种能力。因此学习音乐的起点,不是钢琴等乐器,而是人的体态活动。幼儿期是人一生中生理、心理发展成熟的重要阶段,开展舞蹈教育不仅可以发展幼儿身体运动的机能,陶冶幼儿性格和品德。而且可以发展幼儿的观察

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