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王红琴 《漯河职业技术学院学报》2012,11(1):156-157
老师的面部表情对教学内容的表达有很大的帮助,具有传神达意的功能。老师在讲台上每一个细微的表情都可能在学生的情感和心灵上引起强烈的感应。本着教师的职业道德,从利于教学的宗旨出发,老师的面部表情一定要恰如其分、恰到好处、把握适度。 相似文献
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教师除了要掌握扎实的专业知识外,还要正确、恰当地运用教学方法,这就对“态势语言”中的面部表情提出了明确的要求。面部表情是课堂上教师常用的一种教学手段,也是课堂上一幅艺术性很高的“板书”。有一个公式这样表述:信息的总效果=7％的文字 38％的声调 55％的面部表情。这个公式形象地表述了面部表情在信息交流中的特殊作用。教学也是一个信息交流和传递的过程。这个公式当然也适用于课堂教学。显而易见,在职高语文教学过程中,面部表情有很大的艺 相似文献
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人们常说：人的表情是内心状态的感光板。在教学活动中，有经验的教师往往善于从学生的表情所提供的信息及时窥探出他们的内心世界，从而及时调整教学方案。如，当学生面部表情丰富而双眼很有神采时，这表明学生对教师所教知识不仅感兴趣，而且能听懂，这时，教学内容可进一步深入， 相似文献
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人与人之间的交流包括文字交流与非文字交流。身体语言是一种重要的非文字交流方式。由于文化的多元化,肢体语言也不同。身体语言包括很多方面,每个方面都能体现出不同国家的文化差异。然而,如今关于身体语言与中西文化差异的这个领域研究不完善、不系统。本文通过分析面部表情在不同的文化中代表的不同含义,探究身体语言的不同所体现出的中西方文化差异。 相似文献
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文中所讨论的文化差异是指中国汉族文化与西方国家(主要是英美国家)文化的差异,特别是容易引起跨文化交际障碍的非语言交际方式——目视行为与面部表情。本文从跨文化交际的角度论述了中西方在目视行为和面部表情方面的文化差异,强调了全面了解和正确对待中西方文化差异的重要意义。 相似文献
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刘莲莲 《黄河之声(科教创新)》2016,(4):108-109
舞蹈表演是指将舞蹈动作、造型和技巧与音乐结合,塑造出不同的舞蹈形象,传达作品的思想内容。面部表情是舞蹈作品的灵魂表现形式,对舞蹈表演起到了决定性作用。面部表情具有感性化、类型化和虚拟化的艺术表现特点。艺术的表现形式多样,但任何艺术形式的表现都是为了完美的表达作品。面部表情与肢体语言相结合才能展现出作品的精髓,塑造近乎完美的舞蹈形象。 相似文献
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活动目标：
1．了解脸部五官的基本构成及表情的变化特征。
2．学习用撕纸的方法，提高幼儿的动手能力、协调能力。
3．进一步学习画面的装饰。[第一段] 相似文献
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人的面部充满丰富的信息,在英语课堂上教师以面部表情表达情感、传递信息。如果面部表情运用得当,不仅能够调节课堂气氛,调动学生的积极性,而且能够促进师生合作,很好地完成教学任务。所以,英语教师在教学中要善于合理运用面部表情,以达到事半功倍的教学效果。 相似文献
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<正>面部表情是一种常见的非语言信息传递手段。人们在活动中受外部环境与内心机制的双重作用,其眼部、颜面和口部肌肉均会做出相应的反应动作来表现人们的情绪状态。面部表情对民族声乐有着不容忽视的重要作用。在演唱中,面部表情肌肉的紧张与松弛将直接影响到演唱者发声、吐字、 相似文献
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面部表情是人类进行沟通的主要手段之一。最基本的人类感情有兴趣、满意、苦恼、惊讶、生气、羞愧等几种。人的面部表情也是丰富多彩的,人的每一种情绪,都 相似文献
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面部表情在社会互动中扮演着重要角色.面部表情研究中主要存在两种观点,即面部表情的生物观和社会观.面部表情和情绪体验既具有一致性,又存在特定的分离性;面部表情既具有跨文化的普遍性,也存在跨文化的变异性. 相似文献
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目的:检验面部表情识别中眼睛的线索作用及发展变化趋势。方法:采用不同情绪中的眼睛和嘴鼻部制成的面部表情合成照片,不同年龄阶段的被试对刺激图片进行主观判断。结果:面部表情识别中眼睛线索和嘴鼻部线索作用存在显著差异;不同情绪条件下的眼睛和嘴鼻部的作用有显著差异;情绪识别中,三个年龄群体的眼睛线索作用存在显著差异。结论:总体上,面部表情识别中眼睛线索作用较弱;识别伤心情绪时,眼睛线索作用较大,识别开心情绪时,眼睛线索作用较小;随着年龄增长,眼睛线索作用逐渐增大。 相似文献
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对他人面部表情的识别是一种重要的心理能力和社交技巧。自闭症儿童在识别他人面部表情时有一定困难,影响了他们的社会交往,因而对自闭症儿童面部表情识别的干预非常必要。通过对自闭症儿童面部表情识别干预的已有研究进行梳理分析,总结了两大类干预方法:一是社会技能课程干预技术,即将面部表情识别作为社交技能的一部分,通过社交技能训练课程,如角色扮演游戏,改善自闭症面部表情识别能力;二是情绪识别干预技术,即设计专门的情绪识别课程或软件改善自闭症儿童面部表情识别能力。最后指出已有研究存在的问题及其发展趋势。 相似文献
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针对面部表情识别算法存在模型结构复杂、训练参数过多等问题，在对卷积神经网络各层分析的基础上，将迁移学习算法融入到面部表情识别模型中，从而对面部表情进行识别和分类.该文提出的算法首先通过数据增强的方法扩充面部表情图片的数量，然后将VGG16模型在ImageNet图像数据集上训练得到的权重参数，通过参数微调的方法，传递到面部表情识别模型中.最后采用全局平均池化层代替传统的全连接层，对表情图片通道信息进行求和运算实现降维，减少模型的网络参数.实验结果表明：提出的模型在KDEF数据集中取得了优异的识别效果，平均测试准确率达到96.23%. 相似文献