学习能力强用英语怎么说(学习力对一个孩子有什么帮助)

学习能力强用英语怎么说，学习力对一个孩子有什么帮助？

在我理解学习力这个词，我倒认为把它表述成：孩子的学习潜能更好。因为孩子天生就是学习者，学霸。

所以，作为父母的我们，要关注孩子的早期经验，这个真的非常重要，我们应该保护这些天生的学霸，同时，避免一些结构化、系统化的教育方法误导孩子。

那么学习潜能，必然就是更好帮

助孩子学习，并更好的掌握一项技能。

所以说，作为潜能。我们家长要如何科学提早激发它呢？

这让我想起一本书《为什么学生不喜欢上学》 此书从认知科学原理来述说。

接下来我就用书中所提，启发广

大家长们咧 （4个板块）

人类天生好奇，但并不是天生擅长思考

首先多提问题给孩子思考，难度要适中。比如使用，梯子方式帮助孩子，让孩子在挑战区学习。其实，每当思考和解决了问题，大脑会产生多巴胺，让人有快乐感。而，孩子正需要这种快乐感

。

事实性知识比技能优先

打个比方：桃子和松子。是孢子植物还是种子植物呢？？而你想立刻分辨出来，就需要懂得，孢子和种子植物的分类与结构———这就是事实性知识。有了大量事实性知识，后天学习技能更简单了。所以，阅读是最好的丰富事实性知识途径

思考是记忆的阶梯

通俗来说，既是经过大脑思考的记忆更加深刻。比如孩子总是记得动画片的台词，但是你教他的。屁都不记得。所以，学习的内容要有趣，可以借助故事的力量，引入大量的因果、冲突、复杂度、来丰富内容，增添思考的空间。

通过已有知识理解新知识，大脑倾向于选择具体的知识

有的时候，你问他：3个苹果还是5个苹果多，他会立马给出答案。但是你

问3颗树还是5颗树多，这个时候，孩子就会犯迷糊了。树和果比起来，树相对陌生了些。所以，平时教导还在的时候，多举例身边的列子

总结来说合理激化学习潜力，固然更重要哦！

人类天生好奇，但并不是天生擅长思考

事实性知识比技能优先

思考是记忆的阶梯

通过已有知识理解新知识，大脑倾向于选择具体的知识

为什么多读书可以提高阅读理解能力？

阅读能力包括：认读能力、理解能力、鉴赏能力、评价能力、活用能力、阅读技巧。

任何一种能力的形成是在大量的习得的基础上，而读书就是这样的一种，训练的工具。

在阅读书籍大量读书的时候，你会对文章的内容有所了解，再理解的基础上，欣赏到好词佳句，美文佳意。

在阅读的过程中，你会对事物的是非曲直，有自己的评价，逐渐形成自己的思想乃至世界观，人生观，乃至一些生活技巧，人与人交往的方法，美好的思想品质，人世间善恶美丑，都会春风化雨的，进入你的心田，使你对自己的世界对人生，都有进一步认识，也许指导了你今后的生活，引领了你的思想。

大量的阅读还会形成一定的写作能力。很多人认为作文，提高非常难，无话可说。如果你有大量的阅读基础的话，优美的语言，思想的沉淀，好的句段行文方式，都会慢慢的形成并影响着你的写作，这正是一个人语文素养的直接体现

所以大量的阅读，对孩子的语文学习起着重要的作用。

学英语真的要背单词吗？

不是

有人说：学英语必须要大量阅读英文小说原著或各种文章，这是最有效的背单词方法

这个说法错得一蹋糊涂。

1、背单词跟学英语没有丝毫关系。

凡是学会了英语的人，都不是因为背单词而学会的。而每天几个小时连续十几年背单词的中国人，绝大多数都没学会英语。

2、阅读文字不可能学会英语。

全世界的人类学会某种语言，都是从声音开始的。2岁会听一些，3岁能讲几个字词，4岁能讲得比较流利，6岁有比较好的母语水平了。然后进入小学，以母语的水平开始学文字的。

中国人学英语刚好相反，从来不听声音，仅对着书本上的文字写啊背啊，结果近几十年来无数个亿的中国人全都学不会英语。

阅读是在掌握了语言之后用来提高的。你的英语水平为零，读的任何内容都记不住，你读什么读。

其实，学习英语和学习汉语的方法一致，当我们在刚学习说话时，父母教我们叫爸爸妈妈，这就是一个词组，然后开始学习句子，到了小学时，便开始让我们朗读文章，其中不会的词语便让我们自己去查去学。其实学英语也是这样，最开始我们学习单词，然后学习阅读理解，最后熟练地运用，不过，我们却总是停留在了单词这一步，导致英语水平一直停留在孩童水平。

我们学习英语也应该逐步渐进，我们应该开始读一些英文文章，不要读中文版的英文文章，而是应该去读一些纯正的英文文章，例如纽约日报，BBC之类的读物，学习正宗的西方思维，了解西方文化，不断地去学习，从文章中寻找自己不认识的单词，然后去学习记住，会发现记单词的效率大大提高，英语的阅读水平也有了显著的提高，自己也成为了英语方面的学霸。

希望我的回答能够帮助到您，

欢迎大家在评论区下方评论，留言，点赞，谢谢😘😘😘

深度学习是指什么？

人工智能

人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。

机器学习

机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。

机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：

如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。

深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。

关系

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。

深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

人工智能（AI）和机器学习（ML）现在是两个非常热门的流行语，通常似乎可以互换使用。但这二者并不完全一样，但是有时会导致人们的看法有一些混乱，因此需要解释这二者之间32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431363039的区别。当大数据、数据分析，以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时，这两个术语都会频繁出现。总之，最好的答案是：人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。而且，机器学习是人工智能的一个最新应用，它基于这样一个想法：真的应该能够让机器访问数据，让他们自己学习。