小学生的生活常识课件,小学生作业太多.

小学生的生活常识课件，小学生作业太多？

学生作业太多，这个从上初中开始就出现的现象，确实伤害孩子身体的生长发育，更伤害孩子的心理发育。怎么解决呢？

曾经有位初中优秀数学老师，人非常和蔼，也还比较尊重学生，有次她布置作业，学生向她叫苦，说今天布置了政治地理历史等等很多作业，数学再布置作业就雪上加霜。数学老师对学生的抱怨深表同情和理解，她减掉几道数学题，对同学说：“那么我今天少布置几道题吧，你们要知道，如果我不布置作业，那我这门课的时间就被其他学科挤占了，数学成绩下降更影响你们中考分数。”

所以作业就是各科目之间的竞争，表现为哪门课抢到学生时间，哪门课成绩就会提高。

面对素质教育和应试教育之间无法协调的痛苦，作业太多的解决办法有以下几种。

一种方法是家长帮孩子写作业。面对孩子作业相当多，又非常不合理的时候，很多家长干过这样的事情。我周围的家长都干过，把答案从网上查找出来，抄在本子上，让孩子抄到作业本上。我们都是帮孩子写作业的家长，为了避免孩子被摧残。

另一种就是家长和教育体制进行抗争，这条路漫长而艰辛，不是你去抗争就有效果，而且没必要去针对某位老师硬杠，老师只是教育体制的从业者，只是一份工作，他布置作业无非也是按照教育局学校的规定为提升孩子分数的不得已之举，谁愿意改一大堆作业呢？

还有一种就是移民到一个没有作业的国家，这个也不是很现实，人对故土感情深刻，叶落归根更是大多数人到死的执念。何况不是所有国家都没有作业，东南亚地区的教育比之国内教育更加残酷。

以上，只有帮孩子写作业是可行的方法，没有其他，所以，让我们重温一遍初中高中的课业吧，帮孩子写作业，成为我们这一代人下班后的必要工作。

大数据主要学习哪些内容？

前言

要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。

我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。

下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。

编程语言阶段学习

  如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。  JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。  还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。  如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。  JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。  JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。

===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============

  Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。  Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。  也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。

大数据框架阶段学习

  大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。  刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。  来一张推荐系统架构的图，先看看

  一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。

  大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）

一、Linux（基本操作）

  一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。

二、Hadoop（重点中的重点）

  Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。

三、Zookeeper

  Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。

四、Hive（重点）

  Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。

五、Flume

  Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。

六、Kafka（重点）

  Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。

七、HBase（重点）

  HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。

八、Spark（重点中的重点）

  Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。  Spark的组成可以看下图

  Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。

九、Flink（重点中的重点）

  Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。

项目阶段

  其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。  根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点

大数据项目实战

  某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。   相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）

书籍

  书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~）  Java后端书架：

  大数据书架：

  大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。

最后

  大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。  不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。  要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。 

分数的初步认识教学主题是什么？

分数的初步知识，让学生初步理解分数的意义，建立初步的分数概念。首先结合生活中的例子让学生理解，分数就是把单位1平均分成若干份，表示这样的一份或几份的数。

比如，把10块糖，平均分给5个小朋友，每个小朋友分得1/5。让学生把10块糖看作是一个整体，也就是单位1，还要强调平均分的问题。

有什么好的方法可以帮助学生记住课堂上所学的知识？

感谢邀请。

要想帮助学生在课堂上提高学习的效率，记住课堂上所讲的内容，那么老师在授课的过程中，有必要了解一些记忆的规律和特点，把一些记忆技巧和脑科学的研究成果融入到课堂的教学当中。

我们是如何记忆的？

如果把人的大脑比作一台电脑，人的大脑在记忆时，和电脑储存信息的道理非常的相似，记忆的行为大致可以分为信息的输入——记忆的编码——存储和提取这几个过程。

但人的记忆和计算机的存储系统还是有很大的差别，人的记忆分为短期记忆和长期记忆。短期记忆，顾名思义，信息储存的时间有点短，记住之后非常容易遗忘，而长期记忆就是记忆的时间比较长，不容易遗忘。

脑科学家曾经利用核磁成像共振技术，对人的大脑进行扫描，结果发现，我们在学习新的知识，接受新的信息之后，信息首先是储存在大脑中有个叫海马区的地方，这个区域的结构有点像我们平时吃的洋葱。

【上图是海马区】

这个区域的功能有点像我们平时用的U盘，U盘携带比较方便，可以用来临时储存信息，但它有个最大的问题，就是内存比较小，并且容易受到外界的干扰，比如当感染病毒时，U盘所有的信息就会丢失。

为了让信息能够长久的储存，海马区在接收到信息之后，会对信息进行进一步的加工处理，这些信息会进一步的储存到大脑的新皮层当中，会形成一个新的神经回路。

那么这些信息是如何被储存到长期记忆中呢？答案是记忆组块。

当你接触到一个信息之后，这些信息大多是碎片化的，排列方式也是杂乱无章的，如果没有按时复习，那么大脑就会认为这些信息不太重要，很多就会遗忘掉。

当你反复不断的复习时，大脑会认为这个信息比较重要，那么这个信息就会被储存到长期记忆当中。再或者你学习了一个新的知识之后，经过理解、练习，这些信息会和其他信息结合在一起，形成一个网状化的结构，脑科学家，把这种结构称为记忆组块，而长期记忆中的信息大部分是以竹筷的形式储存的。

关于记忆的三个重要规律。第一，要想提高短期记忆的效率，那么就要让自己保持专注。

对于学生来说，听课是获取知识和信息的关键环节。

所有的信息必须要经过短期记忆之后，才能够储存到长期记忆当中。而短期记忆，典型的特点是内存比较小，储存的信息非常有限，这就要求在听课的过程中要保持专注。

而所谓的专注，就是要保证上课时候的注意力集中在老师身上，不能让注意力转向其他无关紧要的事情上，因为这些无关紧要的事情，会占用大脑储存信息的内存，将我们原本应该关注的信息和图像从大脑中赶走。

这也是为什么成绩比较好的学生，在分享自己的学习方法时，都会强调要提高听课的效率，在课堂上要保持专注，紧跟老师的思路。

第二，反复不断的提取，有助于加深记忆。

大脑为了提高记忆的效率，节省信息储存的空间，减少不必要的能量消耗，对于接收到的信息，并不是事无巨细的保留下来，而是随着时间的推移也会有遗忘。

而按时复习，反复不断的对信息进行提取，会让大脑认为这些信息比较重要，有必要储存到长期记忆当中。

还用U盘打个比方，如果你觉得，某个文件比较重要，那就不应该把它放到U盘当中，而是应该把它重新的进行归档分类，放到电脑的硬盘当中，以备不时之需。

第三，大脑更容易储存结构化的信息，而不太擅长长期储存杂乱无章的信息。

在很多领域，高手和普通人之间主要的差距并不是智力水平和方法上的差距，而是大脑中信息足够数量的不同。

就拿国际象棋来说，在一个班有20多个棋子的棋盘上，初学者看到的是20个信息组成的无数的排列组合，而象棋大师才会把整个棋盘分成很多的区域，然后在每一个区域形成固定的“大块头”信息。

脑科学家曾经测算，一个棋手想要成为大师，在大脑中至少要储存5~10万个这样的大块头信息。当他们在下棋时，只需要看到一个点的信息，就能够随时调动一个整块的信息，这样的话就可以节省大量的时间提高思考的效率。

在平时的学习中也是这样的，成绩好的学生和成绩差的学生，并不是单纯的知识数量的差别。而是这些知识能否形成完整的结构。

也就是说高手是在用系统解决问题，而普通人是在用套路解决问题。

因此，要想帮助学生记住课堂上所学的知识，尽可能的提高效率，节省时间，那么可以尝试下面几种方法。

第一，注重随堂小测验。

大部分老师都知道，随堂小测验有助于学生评估自己的学习情况，也方便老师了解学生哪个地方掌握的比较好？哪个地方掌握的不太好？

随堂测验，除了能给老师和学生提供反馈之外，另外一方面有助于信息的提取，增强对于知识的记忆。

脑科学家的研究发现，课堂上的小测验，要比单纯的划重点、复习教材，更能帮助学生增强记忆效果。

这主要是因为信息提取的过程，也是记忆的过程，信息提取的次数越多，大脑会认为这个信息越重要，那么下次在提取的过程中，就反而越简单。

第二，提高学生听课的专注力。

有些老师非常注重知识的单向传授，45分钟的课堂会全部用来，讲解课本上的重点和难点，但是这样高信息密度的课堂，并有利于学生的成绩提高。

想要学生保持专注不难，难的是长时间的保持专注，成年人一般可以连续35分钟保持专注，而中学生和小学生保持高度专注的时间会更短。

因此，在平时的教学设计中，可以借鉴时间管理的方法---番茄工作法。

把四十五分钟的课堂设置成三个时间段，第一个时间段用来讲解新的知识，分析课本上的重难点；第二个时间段，当学生有些疲惫，注意力不能集中时，来个随堂小测验；第三个时间段，对这节课的易错点、重难点进行总结回顾。

当然，也可以在讲课的过程中，穿插点故事或者段子，提高学生的学习兴趣等。

第三，合理的设置课堂中新旧知识的比例。

结构化的信息要比碎片化的信息，更有利于记忆。那么，老师在讲课的过程中，就要有意识的引导学生寻找新旧知识的联系，让所有的知识能过形成完整的框架体系。

在艺术创作的过程中，有一个知名的公式：喜欢=熟悉+意外。就是说要想让别人喜欢你的小说、电影等艺术作品，一定要让读者有一种似曾相识的感觉，降低他们进入的门槛，但同时又要让读者和观众，在看完之后，有收获感。

这种方法也可以用在平时的教学中，课程先从学生熟悉的内容讲起，然后再议延伸到学生不太熟悉的知识上。具体的新旧知识比例，如果想要提高课堂的效率，可以按照5：5的结构，如果是学生的学习习惯比较差，可以按照7：3的结构比例，而后随着学生知识结构的完善，再逐步提高新旧知识的比例。

总结一下，要想让学生在课堂上，提高记忆的效率，老师在讲课的过程中要把记忆技巧和记忆规律，运用到平时的教学中。比如讲课的过程中，穿插一些随堂小测验，根据学生的注意力特点来设计教学流程，以及引导学生构建知识体系等。我是“升学与考试”---分享学习方法，关注教育时事，指导升学规划。期望我的回答能对你有帮助。

有哪些特别管用的人际交往小常识？

一、初次见面，营造良好的第一印象

1.自我介绍前先点头致意，说自己名字时要注视对方，可以同时递上名片，对于自己的评价要客观，不要夸大其词也不要自谦。

2.握手时，用右手；上级、长辈、女士先伸手后，下级、晚辈、男士再伸手。如果你的手很温暖，会立刻让别人对你非常有好感。所以尽量握手前擦掉手心的汗，冬天把手搓热后再握手。

3.初次交谈，不要过分在意交流内容，可以挑不那么深沉的话题切入，注意去关注对方氛围和对方情绪。气氛往往比内容重要。

4.提起别人，不要用代词或者模糊的指代方式，尽量能明确你提到的人的姓名，并在背后真诚地夸奖别人。一方面让对方觉得你的素质较高，另一方面在背后夸人一定会赢得赞赏。

二、懂得餐桌和乘车礼仪，是你的加分项

1.中式餐桌礼仪中，主人右手边是主客，左手边是次重要的客人，离门口最近的人一般负责招呼和陪坐。所以找准位置再就坐。

2.不是和关系非常亲近的人一起就餐时，如果没有服务员分菜，主动要一套公筷和公勺。如果没有公筷，在夹菜时，切忌挑拣和搅拌。

3.领导亲自开车时，上座为副驾驶，即前排为上，后排为下，右尊左卑。有专职司机时，后排为上，前排为下，同样右尊左卑。选好自己的座位，并且如果只是职场新人，可以在适当的时候为领导开门（不需要距离很远时，专门跑过去）。

4.如果是领导或者主人驾车，别让副驾驶座位空下来。这是不冷落最重要的人的表现，同时也为自己创造沟通的机会。

三、学会和同事、朋友相处，堪称人际关系最重要的部分

1.别吝啬。

比如，当在同事群里抢到了红包，也用发红包的方式和大家一起放松；每个人都会在办公室里为自己准备一些零食，在下午茶或者午后时间发给大家，不需要很多，但是可以增加好感度。

2.学会非常自然地赞美领导和同事。

比如，受到自己爱戴的领导的表扬后，可以说，因为受您的精神状态和工作状态的影响，我最近也总结出了自己的工作心得；在和同事合作完成一项任务后，和他说出你看到的他身上的闪光点。

3.帮闺蜜或者好哥们分析问题时，先表达自己的立场与其一致，再说客观现实。

4.多把正能量和积极向上的一面展示给大家，人人都喜欢阳光可爱的人。当然，这需要你多修炼自己的性情。

四、悉心呵护亲密关系，为你赢得幸福生活

1.和另一半一起培养一种新爱好。

比如，最近我们喜欢一起晨练；最近我们每周末一起研究食谱和做饭。

2.学会建立两个人的幽默式沟通方式。

幽默的沟通方式本质上要注意两点，一、关切对方的情感需求；二、能够解决现实问题。

比如妻子说，“天呐，我把手链忘记在沙滩上了。”

丈夫的哪种回答更好呢？

A：“那条手链可是我送给你的生日礼物，你可太不小心了！”

B：“别难过老婆，手链而已。”

C：“亲爱的，你肯定很伤心，我觉得可能这是在提醒我最近没有为你准备新的礼物了，下次我们买更好看的。”

显然，C是最好的回答。

3.学会发现对方身上的闪光点。

可能只是很小的事情，但如果你能把它当做对方的优点，那对方将在你心中越来越可爱。

4.学会享受必须独处的时光。

在对方不在你身边的时候，及时问候和关心就足够了，你更需要做的不是和对方保持不间断的联系，而是学会关注除两个人之外的东西。

比如，春天的树发了芽，小区的公共设施更新了，或者借此机会，多看一本书，多认识一款高质量品牌。做更好的自己，给对方更多彩的爱人。