学习者语言模型
深入探讨语言习得与学习的理论模型
深入探讨语言习得与学习的理论模型语言习得与学习是语言学领域的一个重要研究方向。
本文将深入探讨语言习得与学习的理论模型，包括行为主义模型、认知模型和社会交互模型。
首先，我们来讨论行为主义模型。
行为主义模型认为语言习得与学习是一种通过刺激和反馈的过程。
根据行为主义模型，语言学习是通过重复和强化来实现的。
在这个模型中，学习者通过模仿和重复他人的语言表达来获得语言能力，而错误的表达则会受到纠正和强化。
行为主义模型的代表人物是美国心理学家斯金纳。
然而，行为主义模型并不能完全解释语言习得与学习的复杂性。
因此，认知模型应运而生。
认知模型认为语言习得与学习是一种基于认知过程的活动。
在这个模型中，学习者通过思考、推理和解决问题来获得语言能力。
认知模型的代表人物是瑞士语言学家皮亚杰。
与行为主义模型和认知模型不同，社会交互模型强调了社会环境对语言习得与学习的影响。
社会交互模型认为语言习得与学习是一种通过与他人的互动和交流来实现的。
在这个模型中，学习者通过与他人的对话和交流来获得语言能力，并通过社会互动来调整和改进自己的语言表达。
社会交互模型的代表人物是美国社会学家布伦纳。
尽管行为主义模型、认知模型和社会交互模型都对语言习得与学习提供了一定的解释，但它们并不是相互独立的。
实际上，这些模型在一定程度上是相互关联和相互影响的。
例如，行为主义模型中的重复和强化在认知模型和社会交互模型中也起到了一定的作用。
认知模型中的思考和解决问题也可以通过社会交互来实现。
此外，现代语言习得与学习的理论模型还包括了神经科学的研究成果。
神经科学研究发现，语言习得与学习涉及到大脑的多个区域和多个神经网络的协同作用。
这些研究成果为我们深入理解语言习得与学习提供了重要的线索。
总结起来，语言习得与学习是一个复杂的过程，涉及到行为、认知、社会交互和神经科学等多个层面。
行为主义模型、认知模型和社会交互模型为我们解释语言习得与学习提供了不同的视角和理论框架。
泛在学习
普世计算下的新型学习模式-------泛在学习摘要随着计算机和国际互联网络技术的发展, 网络中传输的信息在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。
人们可以通过远程网络进行课程的学习和相互交流。
然而目前人机交互的主要通道是键盘和鼠标, 工作进程中需要手工配置计算机的软硬件, 并显式地把计算任务映射到应用程序中, 这种私有和固定的基于桌面计算的网络传输模式很难满足人们在不同地点和环境, 甚至在移动过程中获取、加工、传输、处理信息的工作需求。
因而人们不再满足于桌面环境的以计算机为中心而非以人为本的网络信息获取方式, 而渴望像使用水、电、纸、笔一样可以随时随地得到信息服务。
普适计算技术和运用该技术的泛在学习方式就是在这样的需求中诞生和发展起来的。
关键词:普适计算; 信息服务;泛在学习AbstractAlong with the development of computer and Internet technology, transmission of information in network is playing a more and more important role in people's life. People can through the remote network to study course and communicate with each other. But now the main channels of human-computer interaction is through the keyboard and mouse, work process need to manually configuring computer hardware and software, and the explicit computing tasks mapping to the application, this kind of private and fixed network transmission based on desktop computing model is hard to meet people’ need in different locations and different environment, even in the mobile process acquisition, processing, transmission and processing of information work demands. So people are no longer satisfied with the desktop environment with computer as the center and the people-oriented network information acquisition modes, and eager to use like water, electricity, paper, pen can at any time anywhere to get the same information service. The pervasive computing technology and use this technology in ubiquitous learning was born and grown in such demand.Keywords: pervasive computing, information service, ubiquitous learning第一章概述1.1普适计算研究综述1.1.1普适计算普适计算(Pervasive Computing) 这一概念最早源自Xerox PARC(Palo Alto Research Center) 计算机科学实验室首席科学家Mark Weiser 在1988 年提出的“Ubiquitous Computing(缩写为Ubicomp 或UC)”的思想。
bialystok二语学习模型和外语教学四项原则
bialystok二语学习模型和外语教学四项原则贝里斯托克二语学习模型是一个四步模型，由英文学习领域的知名学
者朱莉·贝里斯托克（JuliaBialystok）所提出的。
它的四个步骤是：
1、认知活动：通过使用自己的母语与目标语言之间的关联来建立连接，以便学习者能够理解新概念。
2、语用活动：通过实践练习，熟悉使用新学习的语言，从而学习语言。
3、运用活动：学习者将已学习的新语言用于实际语言活动中。
4、独立活动：学习者作为一个独立的学习者，理解新学习的语言，
并能够在不断发展的新环境中独立使用新学习的语言。
外语教学四项原则是指：
1、经典原则：把语言学习作为跨文化沟通的一种经典语言学习技术，通过理解语言的文本和上下文，来理解其含义。
2、参与原则：学习外语时要充分利用合作学习的方式，让学生参与
社会语境中的活动，这样才能够更好地体验和学习外语。
3、可操作原则：学习外语时要开拓学习者的认知技能，让学生能够
掌握外语的听、说、读、写能力。
4、实践原则：学习者要理解外语的重要性，不断练习，参与真实的
语言场景，逐步融入新学的文化背景，一步一步逐渐增加学习的自信心。
CELTS-11 学习者模型标准.doc
CELTS-11 学习者模型标准CELTS-11 学习者模型标准培训CELTS系列标准培训 2006.1华南理工大学陈天讲师2CELTS系列标准培训 2006.1内容目录学习者模型标准简介研究背景国内外相关标准标准主要内容主要应用场合和作用学习者模型标准详解学生身份标识规范学力信息规范标准的应用与测试3CELTS系列标准培训 2006.1标准简介背景2001 年我国成立中国教育信息技术标准委员会(CELTSC ， ) ，其主要目标之一就是要研究与制定中国教育信息技术标准（简称其主要目标之一就是要研究与制定中国教育信息技术标准（简称CELTS）。
华南理工大学作为成员之一负责研究制定学习者相关部分的规范。
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华南理工大学作为成员之一负责研究制定学习者相关部分的规范。
学习者作为一个实体，是教学系统中非常重要的对象和核心概念之一，为整个系统提供学习者相关的信息模型、访问模型、安全控制三维基础学习者作为一个实体，是教学系统中非常重要的对象和核心概念之一，为整个系统提供学习者相关的信息模型、访问模型、安全控制三维基础4CELTS系列标准培训 2006.1标准简介相关标准5CELTS系列标准培训 2006.1标准简介相关标准参考引用的国际标准IEEE ...1.8 扩展元提供了有限度的扩展能力。
提供了有限度的扩展能力。
O 名值对personal_bucket: arraylist(bucket_type,100)// bucket_type: 名值对类型personal_bucket =(( name=社会保险号,value=123-45-6789),( name=付款方式,value=现金) )17CELTS系列标准培训 2006.1学习者模型标准详解ISO/IEC 11404 数据模型XML 绑定DNVP 编码绑定所谓绑定，是指从一个框架或标准到另一个框架或标准的应用或映射。
本规范现在或将来的版本将支持各种编码绑定(XML ，ASN.1 ，C ，LISP), API 绑定(C, C++, Java, ECMAscript, Perl, Tcl, Visual Basic, LISP),和协议绑定(HTTP tunneling, DCTP, CORBA)18CELTS系列标准培训 2006.1学习者模型标准详解XML 绑定personal_infopersonal_hid-_listpersonal_hididentifier_typeCELTS-13 学生身份标识规范/identifier_typeidentifier_value00112233/identifier_value/personal_hid/personal_hid_listname_listnameofficial_nameprimary 阳/primarysecondary 昊/secondary/official_namefull_informal_name 小昊/full_informal_name/name/name_list/personal_info19CELTS系列标准培训 2006.1学习者模型标准详解生成和产生XML规则1: 除了在规则2 中注明的之外，对每个以ISO/IEC11404符号表示的数据元素，将其标识符全部映射成XML标记。
levelt的言语产出模型及其对外语教学的启示
levelt的言语产出模型及其对外语教学的启示《Levelt的言语产出模型及其对外语教学的启示》简介Levelt是荷兰语言学家Willem Levelt的著名论文，他提出的言语产出模型（Language Production Model）被广泛用于各种领域的研究，其中包括外语教学，以解决语言教学中的某些问题。
本文旨在概述Levelt的言语产出模型以及其对外语教学的启示。
Levelt的言语产出模型Levelt的言语产出模型是Levelt首次提出的一套非常复杂的模型，包括多个步骤。
其中，最重要的步骤是思想-意识化步骤，即在思想中联想到所需要说的话。
这是整个模型从思想到实施言语表达的第一步。
在这一步，思想可能会经历多个阶段，像想见识，语言表达，和检查等。
接着是形成阶段，从思想到口头语言字词表达，即把思想表达成口头语言所需要的字词，确定它们的语义和语法。
接着是产出阶段，即将词语的语法形式转换成言语的物理形式，使之能够实体表达出来。
最后是控制阶段，在这一步中会发生修改和监督，以确保讲出来的话是正确的。
Levelt出言语产出模型后，对语言学以及涉及言语表达的其它领域带来了很多改变。
它使得研究人员可以研究和推断熟语言使用者的表达过程，而不只是表面的表达。
此外，Levelt的言语产出模型也提供了外语教学的一种方法，以有效地教授外语和学习者更好地掌握外语。
Levelt的言语产出模型对外语教学的启示Levelt的言语产出模型为外语教学提供了深刻的见解，并引发了许多在语言学，心理学和教育学方面的研究。
具体来讲，它以3个方面来指导外语教学：思维导向，事实知识和认知能力。
第一，思维导向。
Levelt的模型强调思维过程是外语表达的根本原因，提高外语表达能力，最重要的是提高思维能力。
为此，在外语教学中，外语教师可以将语言学习与思考活动相结合，通过激发学习者的思维，不断提高学习者的表达能力。
第二，事实知识。
Levelt的模型还指出，在语言学习过程中，实践知识对于学习表达都有重要的作用。
语言教育中的认知心理学理论研究
语言教育中的认知心理学理论研究在语言教育领域中，认知心理学理论是一门研究重要的领域。
它关注学习者在学习语言过程中所涉及的认知过程以及语言和思维之间的关系。
通过对认知心理学理论的研究，我们可以更好地理解语言教育的本质，并为教学实践提供指导。
一、学习者的认知过程认知心理学研究中，学习者的认知过程是一个核心议题。
学习者在接触新的语言材料时，通过主动处理信息、编码记忆和构建知识结构来对语言进行理解和掌握。
他们通过观察、感知、推理等认知活动来解决问题和获取知识，从而促进语言学习的发展。
教师在课堂教学中可以通过引导学生积极参与思考、提出问题和发散思维等方式，激发学习者的注意力和思维能力。
二、语言和思维的关系语言和思维之间有着密切的关系。
语言是思维的一种表达方式，通过言语传递思想和理解。
同时，语言也是塑造思维的工具。
不同的语言结构和语法规则在一定程度上影响着人们思维的方式和方式。
认知心理学理论研究了语言对思维发展的影响，并通过这一关系来推动语言教育的发展。
语言教育者可以通过设计丰富多样的语言活动和训练，帮助学习者拓宽思维领域，提升思维能力。
三、知觉与语言理解知觉是学习和理解语言的重要基础。
学习者通过感知和识别语音、字母和词汇等来理解语言。
认知心理学理论研究了学习者在知觉过程中的认知策略和模式。
比如，声音辨识和字母识别等训练可以提高学生的听力和阅读理解能力。
通过创设真实语境和情境，教师还可以提供更多的语言输入，帮助学生更好地理解和运用语言。
四、记忆与语言学习记忆在语言学习中起着重要的作用。
学习者需要通过记忆语言材料，建立语言模型和知识结构。
认知心理学研究了学习者记忆的过程和策略，并提出了一些有效的记忆技巧。
例如，通过重复、组块化和联想等方法，学习者可以更好地记忆和运用语言知识。
教师在教学中可以通过引导学生进行记忆训练和提供相关提示，帮助他们更有效地记忆和巩固所学的语言知识。
五、问题解决与批判性思维问题解决和批判性思维是学习者语言运用能力的重要方面。
第10章第二语言习得的多元发展模型
和意义传达的及时性，学习者只能通过简化语言 形式完成言语交际。
2.类推简化
❖ 为了更加接近目的语形式，学习者不但不省略那 些语法上必不可少的成分，反而过度使用这些成 分，从而造成某些规则的过度扩展。
❖ 如：Theys go. He wented. ❖ 类推简化策略的结果使语言形式更加复杂化。但
❖ 这反映了当时的研究缺乏统一的理论框架，因此学 者们试图寻找更加合适的理论框架，这在客观上催 生了多元发展模式。
三、多元发展模式的理论基础
❖ 在ZISA小组的学者看来，“发展顺序”是由 语言发展过程中的一些普遍性因素，即学习 者的‘言语加工策略限制’（processing constrains of strategies）所决定的；
第十章 多元发展模型
❖ “多元发展模式” 实际上也是一项关于第二语言学 习者语言习得发展模式的研究。
❖ 但是，多元发展模式与70年代的第二语言习得顺序 研究在理论导向上完全不同。
❖ 此外，多元发展模式的研究汲取了许多第二语言习 得研究的理论和方法，因此，在整个80年乃至90年 代的影响都很大。
❖ Ellis对这个模式给予了高度评价，认为其全面性仅 次于Krashen的监控模式，其预测力仅次于竞争模式。
末尾的位置上。
❖ 在这一阶段，学习者能够按照德语的要求，使用 这样的句子：
❖ er sagte dass er nach hause kommt ❖ （＝he said that he to home comes）
❖ 五个阶段的蕴涵关系：
❖ 德语第二语言学习者的语序习得严格遵循上述五 个阶段顺序逐步发展。
❖ 这种发展是渐进式的，而不是跳跃式的，学习者 的语言发展不会跳过某一个阶段而直接进入下一 个发展阶段。
教育心理学习风格理论和模型
教育⼼理学习风格理论和模型2019-06-30⼀、学习风格的分析模型(⼀)Riding的基础维度模型通过分析30多种认知和学习模型，Riding等⼈提出信息处理、反馈的两种基础维度:整体－分析和语⾔－形象维度。
整体分析维度代表着个体处理信息的⽅式:整体的处理或是部分的处理。
分析型:逻辑的、汇聚的、批判式的。
整体型:扩张的、⽆限制的、发散的、创造性的。
⾔语－形象思维，描述个体是以⾔语的⽅式还是以形象的⽅式处理信息。
Riding指出，⼤部分的学习风格模型只是集中于描述学习风格的某⼀⽅⾯。
这些风格可以归纳到整体－分析维度和⾔语－形象维度。
这两个维度相互独⽴，相互之间并不影响;⼀个形象型学习风格的⼈，可以是整体型，也可以是分析型。
(⼆)认知中⼼、学习中⼼、⼈格中⼼三种趋向基于斯腾伯格理论和研究，Rayner等⼈学习风格建⽴在⼈格中⼼、认知中⼼、学习中⼼三个趋向的框架之中。
认知中⼼趋向集中于个体在认知和知觉上的差异性。
认知中⼼倾向试图整合Riding等⼈的整体－分析和⾔语－形象原则。
学习中⼼趋向是⼀种新的概念，它关注的是教育情景的设置。
如学习的最佳时间、温度、灯光、是否单独学习。
⼈格模型得到了较少的讨论。
⼆、学习风格理论学习风格的理论综合地囊括了典型的学习风格。
并不侧重于某⼀单⼀的理论和模型，⽽是希望提供多个视⾓，可以发现不同模型间在研究和实践中的重叠之处。
本⽂并不是要总结出⼀个理想的模型，⽽是通过⽐较，来拓宽研究的视野，促进教育⼯作者更好的研究和实践。
(⼀)Witkin的场独⽴/场依存理论场独⽴/场依存理论强调⼈的⼀种对任务特性选择的能⼒，类似于空间智⼒。
这种能⼒与问题解决存在密切关系。
⼀些教育⼼理学家还认为，这种场的空间智⼒，与⼈的⾃我感有结构上的关系。
场独⽴学习者的特征是以内在的体系作为参考对象，以⾃我⽬标为驱动来构建其学习策略。
⽽场依存学习者的特征是，以外在的体系为参考对象，以表现⽬标为驱动，有接受指导的需要和与其他学习者互动的愿望。
语言大模型在教育领域中的应用与个性化学习
语言大模型在教育领域中的应用与个性化学习在当今数字化的时代，科技的飞速发展正深刻地改变着各个领域，教育也不例外。
语言大模型作为一项前沿的技术，正在为教育带来前所未有的机遇和变革，尤其是在个性化学习方面发挥着重要作用。
语言大模型在教育领域的应用范围广泛。
首先，它能够为学生提供智能辅导。
想象一下，学生在学习数学、语文、英语等科目时遇到难题，不再只能依赖老师或家长的帮助，而是可以随时向语言大模型提问。
语言大模型能够迅速理解问题，并以清晰易懂的方式给出解答和解释，帮助学生快速突破学习障碍。
其次，语言大模型可以用于智能写作辅助。
无论是写作文、写报告还是写论文，学生们常常会感到无从下手或者难以表达自己的想法。
这时，语言大模型能够根据学生输入的主题和关键信息，提供写作思路、提纲，甚至是部分内容的示例，激发学生的创作灵感，提高他们的写作能力。
再者，语言大模型能够实现自适应学习。
它可以根据学生的学习历史、答题情况、学习进度等数据，为每个学生量身定制个性化的学习路径和学习计划。
对于已经掌握的知识点，减少重复学习，而对于薄弱环节，则加大学习力度和练习量，从而提高学习效率。
在个性化学习方面，语言大模型具有显著的优势。
每个学生的学习风格、学习速度和知识掌握程度都有所不同。
传统的教育模式往往采用“一刀切”的方式，难以满足每个学生的独特需求。
而语言大模型能够通过对学生的多维度分析，了解他们的兴趣爱好、学习习惯和认知水平，从而为其提供专属的学习内容和学习方式。
例如，对于喜欢通过图像和视频学习的学生，语言大模型可以推荐更多富含多媒体元素的学习资源；对于擅长逻辑推理的学生，提供更多具有挑战性的逻辑思维训练题目。
这种个性化的学习体验能够激发学生的学习积极性和主动性，让他们更加投入地参与到学习中。
语言大模型还可以实时监测学生的学习状态和情绪。
当学生在学习过程中表现出疲劳、焦虑或者失去兴趣时，及时给予提醒和调整建议。
比如，建议适当休息、更换学习内容或者调整学习节奏，以保持学生的良好学习状态。
基于深度学习的学习者情感识别与应用
随着技术的不断发展，深度学习在图像识别领域的应用将会越来越广泛，为人 们的生活带来更多便利和安全。
参考内容二
引言
语音识别技术是一种将人类语音转化为计算机可理解文本的技术。随着和物联 网的快速发展，语音识别技术在智能家居、自动驾驶、医疗保健等领域的应用 越来越广泛。本次演示将探讨基于深度学习的语音识别技术及其应用研究。
深度学习与语音识别
深度学习在语音识别中的应用主要体现在以下几个方面：
1、声学模型：深度学习模型，如LSTM和CNN，能够自动学习语音特征，相较 于传统模型，具有更强的泛化能力和更高的识别准确率。
2、音素建模：深度学习可以解决传统的音素建模问题，如发音变化、噪音干 扰等，提高了语音识别的精度。
3、语言模型：利用深度学习技术，可以构建更加复杂的语言模型，提高文本 预测的准确性。
5、多语种语音识别：拓展语音识别技术至多语种领域，满足更多场景的需求。
3、语言模型：利用深度学习技 术，可以构建更加复杂的语言模 型，提高文本预测的准确性。
1、噪音干扰：现实场景中的语音通常伴有环境噪音、语速变化等问题，对语 音识别精度造成影响。
2、口音和方言：不同地区、不同人群的口音和方言差异较大，给语音识别带 来困难。
在实际应用中，由于数据的质量、光照条件等因素的影响，模型可能会产生一 些误差。因此，研究如何提高深度学习模型的鲁棒性也是一个重要的方向。最 后，深度学习模型的可解释性也是一个需要的问题。虽然深度学习模型的表现 优于传统的机器学习方法，但是其黑箱性质使得模型的可解释性成为了挑战。 未来的研究可以致力于提高深度学习模型的可解释性，以便更好地理解模型的 运行过程和结果。
结论
基于深度学习的图像识别应用研究已经取得了显著的成果。深度学习的出现不 仅提高了图像识别的精度和鲁棒性，还推动了计算机视觉领域的发展。然而， 深度学习在图像识别领域的应用仍面临着少样本学习、鲁棒性和可解释性等挑 战。未来的研究方向可以包括研究如何利用少样本学习和迁移学习来提高模型 的性能，以及如何提高模型的鲁棒性和可解释性。
英语学习者个体影响因素研究——基于多层线性模型的分析
和储 存新 信 息 和技 能 的偏 爱方 式 （ ｉｓｌ ９５ ， Ｋｎｅｌ １９ ） ａ
学 习风格 具 有独 特性 和 稳定 性 ， 个体 在 长 期 的学 是 习过 程 中逐 渐形 成 的 ， 一 形成 ， 经 很少 随学 习 内容 、 学 习环境 的 变化 而变 化 ， 思维 习惯 和应 用倾 向代 取
用 的策 略 和风 格 、 言学 习 的 目的 （ 语 动机 ）使 用 语 、 言 的身份 方式 和 技能 、 所学 语 言 的接受 度 及 对错 对
两个变量因素 ， 根据乐虹 、 文秋芳和戴炜栋 、 束定方 对学习者因素的划分 ， 依据确定影响学习的下列个
体水 平变 量 。
总第 ８ ７期
第 １ ０卷
（ ） 习者个 人 因素 一 学 １学 习态度 ．
原 有 知识 包 括 已有 的母 语 知识 和 外语 知 识 ， 母
语 对 外 语 学 习 的 负 影 响 研 究 较 复 杂 ，由 于篇 幅有
限， 故在 此 只选取 入学 英语成 绩 为原有 知识 变量 。
态 度 对 外 语 学 习 的影 响 主要 体 现 在 以 下 几 个 方 面 ： 是外 语 水平 ： 外语 学 习 抱积 极 态度 者 ， 一 对 其 外 语水 平 较 容易 提高 ， 态度 消极 者 提 高外语 水 平 较
【 ｙｗｏｄ ］ｉｄ ｉｕｌａｔｒ ｈｅａｃｉ ｌｉｅｒ ｄｌ ｎｌ ｉ ｒｓｌ； ｎｉ ｔ ｍ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｎ ｉ ｄ ａ ｆ ｏｓ ｉ ｒｈ ａ ｌ ａ ｍｏｅ ａ ａ ｓ ；ｅｕ ｓｅ ｌｈｅ ｅｔ ｖ ｃ ； ｒ ｃ ｎ ｙｓ ｔ ｇ ｎ
语 言学 习是 学 习者 主 动活 动 的结 果 ， 必须 通 它
论述多维模型理论在语言学习的应用
论述多维模型理论在语言学习的应用1 什么是多维模型(The multidimensional model)理论多维模型这个概念最初是由Slobin设想出来的,他认为二语学习者是有创造语言的能力的,学习者懂得切分语言成分和存储语言信息。
因而,二语的习得是一个可操作的过程。
在20世纪80年代,德国汉堡大学的语言学家Pienemann正式提出第二语言习得的多维模型理论。
他组成了一个第二语言研究小组(ZISA),对意大利语和西班牙语的45名成年人进行了横向观察,对12名成年人进行了两年的纵向观察,提出了第二语言习得的多维模型,企图说明学习者有关普遍性(Language Universals)的内部大纲决定着掌握语言结构发展阶段的顺序,虽然个别学习者的习得顺序可能与一般顺序不尽一致(Pienemann,1986;Pienemann and Johnston,1987)。
Pienemann提出的多维模型详细地描述了第二语言习得的各阶段的发展顺序,其核心内容是:一些句子是通过移动元素的方式构成的。
例如:把英语的陈述句“Anson is naughty.”中的系动词移到句首,就构成了疑问句“Is Anson naughty?”(如图1)。
多维模型理论认为这种移动是语言习得顺序的主要线索。
学习者从最简单的没有移动的结构开始,然后逐步学会在句子中移动各种部分来构成句子的最终形态。
多维模型描述的语言习得分为以下六个阶段:第一阶段:学习者只能使用单个的词,例如“book”、“bag”,或者一些习惯用语,例如“How are you?”在这一阶段,他们只懂单词,不懂语法。
第二阶段:习得语言中最典型的词语顺序“主+谓+宾”如:“Anson likes books.”但不会改变这一顺序,同时还会使用否定词在句首的“No me live here.”或者带疑问声调的“You like me?”第三阶段:会注意把一些成分移到句首,如“Will you be there?”第四阶段:发现如何将介词和它的宾语分离,如“the patient he look after”这种移动需要将句子的一部分分离,改变它的位置;或者找到介词并把它留在原位。
Levelt 的言语产出模型及其对外语教学的启示5页word
Levelt 的言语产出模型及其对外语教学的启示1.引言语言理解（language comprehension）是听者或读者接受别人的语言刺激，把声音或文字转化成意义的过程，包括语言感知、词汇提取、句法和语义分析、推理等过程。
（董燕萍，2005）语言生成（language production）则是说话人或作者把意义转换成声音或文字的过程（同上）。
语言生成包括口头的言语生成和书面的语言生成（同上）。
心理语言学家对日常言语或出错言语进行观察分析，推导研究言语生成机制。
1971年，以Fromkin为代表的心理语言学家首次提出看言语生成的典型模型――串行模型（Gleason&Ratner，1998： 328-331；转引自董艳萍， 2005）。
与之相对另一个模型则把语言生成看成在个个不同层面同时发生的过程，该模型被称之为并行模型或连接主义模型（Gleason&Ratner，1998： 337-338；桂诗春，2000：547-549；转引自董艳萍， 2005）。
Levelt （1989）的模型则同时具备这两种模型的特点。
本文主要介绍Levelt的言语产出模型及其对中国英语学习者的教学启示。
2.Levelt言语产出模型Levelt（1989，1993，1999）的言语生成模型主要由三个水平的表征关系构成的：概念层、词目层和词汇形成层（刘春燕， 2009）。
该产出模型主要由五个成分组成，即概念形成器（conceptualizer）、构成器（formulator）、发音器（articulator）、听觉语音解码器（acoustic-phonetic processor）和句法分析器（parser）。
在言语产生过程中，言语大概如同所示进行加工（同上）。
说话者开口讲话之前必须有观点或者概念。
这种概念或观点通过言语生成转化为命题表征，也就是前言语信息（preverbal message）。
从意图到信息是个较复杂的过程。
对外汉语教学国俗词语在博雅汉语的应用研究
对外汉语教学国俗词语在博雅汉语的应用研究1. 国俗：指各个国家或地区特有的民俗风情、习俗传统等文化特征。
2. 对外汉语教学：指将汉语作为外语传授给非汉语母语者的教学活动。
3. 国俗词语：指具有明显国家或地区特色的词语，用于描述特定的风俗习惯、文化现象等。
4. 博雅汉语：指一种以培养学生的综合语言能力为目标的汉语教学理念和方法。
对外汉语教学国俗词语的应用研究方法5. 调查研究法：通过问卷调查、访谈等方式，收集对外汉语学习者在学习过程中对国俗词语的需求和困惑。
6. 语料库研究法：通过收集和整理大量对外汉语教材、学习资料中的国俗词语，分析其应用情况和使用频率。
7. 实地观察法：通过实地走访国家或地区，观察和记录当地的民俗特点和相关的国俗词语。
8. 对比分析法：比较不同国家或地区的国俗词语，分析其相似之处和差异性。
9. 实验教学法：设计实验教学活动，考察对外汉语学习者对国俗词语的理解和运用情况。
对外汉语教学国俗词语在博雅汉语中的应用研究10. 词汇教学：通过博雅汉语的方式，将国俗词语融入到词汇教学中，帮助学生更好地理解和运用。
11. 语言实践：通过模拟情景、角色扮演等形式，让学生在真实情景中运用国俗词语，增强交际能力。
12. 文化素养：将国俗词语与相关的文化知识结合，培养学生对不同国家和地区的民俗文化的认识和理解。
13. 写作训练：引导学生使用国俗词语来描述和描绘相关的主题，提升学生的写作能力和表达能力。
14. 听力训练：通过听取具有国俗背景的对话或采访，让学生提高对国俗词语的听辨能力和理解能力。
15. 阅读理解：选取包含国俗词语的相关文章，让学生通过阅读来掌握和理解这些词语的应用场景和含义。
16. 口语交际：通过对话练习、辩论赛等形式，让学生使用国俗词语进行口语交际，提高口语表达能力。
17. 翻译实践：要求学生将国俗词语进行翻译，提高学生的翻译能力和对词语的准确理解。
对外汉语教学国俗词语在博雅汉语中的问题与优化建议18. 词义模糊：一些国俗词语的词义可能不明确或有多个含义，需要在教学中对学生进行准确的解释和辨析。
语言学外语教学input和output的关系
语言学外语教学input和output的关系在语言学外语教学中，input和output是相互关联的两个概念，它们在语言学习和教学过程中扮演着重要的角色。
Input（输入）是指学习者接收到的语言输入，即他们在学习过程中接触到的语言材料和信息。
这包括听力材料、阅读材料、教师的讲解和示范等。
Input提供给学习者语言的模型和范例，帮助他们熟悉语言的发音、语法、词汇和语用等方面。
Output（输出）则是学习者自己产生的语言表达，包括口语和书面语。
Output 是学习者将接收到的语言输入转化为语言输出的过程，通过实际使用语言来表达自己的意思和交流。
Output的练习可以通过口语对话、写作练习、角色扮演等方式进行。
Input和output之间存在着密切的关系和互动作用：1.接受输入（Input）：学习者通过接收大量的语言输入，获得对语言的理解和掌握。
Input提供了语言的模型和范例，帮助学习者熟悉语言结构、词汇用法、语境等方面的知识。
2.内部加工（Internal Processing）：学习者在接收到输入后，通过内部加工和思考，对语言进行理解和归纳。
他们会观察语言的规律、发现语言的模式，并将其应用到自己的语言输出中。
3.产生输出（Output）：通过内部加工后，学习者将自己的语言输出表达出来。
他们用所学的语言知识和技能进行口头表达或书面表达，实际运用语言进行交流。
4.反馈与修正（Feedback and Correction）：通过输出的过程，学习者可以获得反馈和修正。
他们可以从教师或其他学习者的回馈中了解自己的错误和不足，并进行修正和改进。
5.增加输入（Input Enhancement）：通过输出后，学习者对自己的语言产出进行反思，并根据反馈和修正的结果来增加新的语言输入。
他们会更加关注自己在输出过程中出现的问题，有针对性地寻找和学习相关的语言知识和技能。
通过不断循环的过程，学习者通过接受输入、进行内部加工、产生输出和修正反馈来提高他们的语言能力。
语言学模型
语言学模型语言学模型（Language Model）是自然语言处理中非常重要的一个概念，它可以帮助计算机理解和处理自然语言。
本文将分步骤讲解什么是语言学模型，它的作用以及如何构建语言学模型。
一、什么是语言学模型？语言学模型是一种数学模型，它能够预测一个句子或是一段文本的出现概率。
在语音识别、机器翻译、自动摘要、问答系统等自然语言处理任务中，语言学模型都发挥着至关重要的作用。
二、语言学模型的作用1.语音识别在语音识别中，使用语言学模型可以帮助判断识别结果是否正确。
比如说，一个语音识别系统在听到“我爱你”这句话时，还有可能把它误识别成“我爱牛”。
但是如果加入语言学模型，根据普遍的语法规则，“我爱牛”这种说法出现的概率要比“我爱你”要小很多，因此语音识别引擎就能够排除这种错误的结果。
2.机器翻译在机器翻译中，语言学模型可以帮助计算机正确地翻译原文。
在翻译过程中，一个单词的含义往往是根据上下文来确定的。
而语言学模型可以帮助计算机确定正确的上下文环境，从而得出准确的翻译结果。
3.自动摘要在文章自动摘要中，使用语言学模型可以帮助计算机快速地找到文章的主要内容。
语言学模型可以帮助计算机识别出哪些句子更具有重要性，从而提取出文章的主要内容，并生成摘要。
4.问答系统在问答系统中，语言学模型可以帮助计算机理解自然语言问题，并给出准确的答案。
通过对大量的问题进行训练，语言学模型可以学习到问题和答案之间的联系，从而回答各种问题。
三、如何构建语言学模型？构建一个好的语言学模型需要考虑很多因素。
通常，我们需要收集大量的文本数据，并且对这些数据进行语言学分析和处理，从而得到一个完整的语言学模型。
具体步骤如下：1.数据收集首先，我们需要收集大量的文本数据，比如论文、新闻、小说、网页等。
数据的来源越广泛，建立的语言学模型就越准确。
2.语言学处理在收集足够的数据之后，需要进行一些语言学处理工作。
这些工作包括分词、词性标注、语法分析等。
深度学习语言模型的研究综述
2023年第35卷第8期深度学习语言模型的研究综述王思丽1,张伶2,杨恒1,刘巍1（1.中国科学院西北生态环境资源研究院文献情报中心，兰州730000；2.新乡医学院管理学院，新乡453003）摘要:[目的/意义]深度学习语言模型是当前提高机器语言智能的主要方法之一，已成为数据资源自动处理分析与知识情报智能挖掘计算不可或缺的重要技术手段，但在图情领域利用其进行技术开发和应用服务仍存在着一些困难。
本研究通过系统梳理与揭示深度学习语言模型的研究进展、技术原理与应用开发方法，以期为图书馆员及同行从业者深入理解与应用深度学习语言模型提供理论依据与方法路径。
[方法/过程]系统地调研和梳理了深度学习语言模型的产生背景、基础性特征表示算法、代表性应用开发工具，揭示其演化发展的动态历程及技术原理，分析各算法模型与开发工具的优缺点与适用性；深入地归纳总结了深度学习语言模型应用开发面临的挑战问题，提出两种拓展其应用能力的方法策略。
[结果/结论]深度学习语言模型应用开发面临的重要挑战包括参数繁多，精度难调；依赖于大量准确的训练数据，变化困难；可能引发知识产权和信息安全问题等。
未来可考虑从面向特定领域和特征工程两方面入手以拓展和提升其应用能力。
关键词:深度学习；语言模型；神经网络；预训练模型；词嵌入中图分类号:G202;G250.73;TP391文献标识码:A文章编号:1002-1248(2023)08-0004-15引用本文:王思丽,张伶,杨恒,等.深度学习语言模型的研究综述[J].农业图书情报学报,2023,35(8):4-18.收稿日期：2023-04-20基金项目：甘肃省哲学社会科学规划项目“基于大数据技术提升新闻媒体舆论监督能力研究”（2021YB158）；甘肃省自然科学基金“甘肃省医疗健康大数据资产管理模式与再利用机制研究”（23JRRA581）作者简介：王思丽（1985-），女，博士，副研究馆员，研究方向为知识发现与知识组织。
语言大模型在教育与学习领域的应用与前景
语言大模型在教育与学习领域的应用与前景随着人工智能技术的不断进步，语言大模型的应用范围也越来越广泛，其中在教育与学习领域的应用备受关注。
语言大模型是指能够理解和生成人类语言的人工智能系统，它可以模仿人类的语言能力，帮助教育者和学习者更好地进行教学和学习。
本文将探讨语言大模型在教育与学习领域的应用，并展望其前景。
一、智能辅助教学语言大模型在教育领域的应用最直观的体现就是智能辅助教学。
传统教学往往是教师与学生之间的线性交流，而语言大模型的引入可以为教育者提供智能化的辅助。
教育者可以利用语言大模型生成的内容来辅助讲课，可以根据学生的不同需求和水平量身定制教学内容，使得教学更加个性化和针对性。
同时，语言大模型还可以帮助教育者更好地分析学生的学习情况，提供针对性的建议和反馈，从而提高教学效果。
二、个性化学习除了辅助教学，语言大模型还可以用于个性化学习。
每个学生的学习方式和节奏都不尽相同，传统教学无法满足每个学生的需求。
而语言大模型可以根据学生的学习情况和偏好提供个性化的学习内容和推荐。
通过分析学生的学习数据和行为，语言大模型可以为学生量身定制学习计划，帮助其更高效地学习。
此外，语言大模型还可以根据学生的反馈和回答提供实时的解答和解释，使学习过程更加互动和引人入胜。
三、教学资源与知识获取语言大模型的另一个应用就是丰富和拓展教学资源。
教育者可以利用语言大模型生成的内容来丰富教材、课件和习题，提供更多的实例和案例，使得教学更加生动有趣。
此外，语言大模型还可以作为知识获取的工具，学生可以通过和语言大模型的交互来获取所需的知识和解答问题。
与传统的资料检索不同，语言大模型可以理解学生的问题，并给出更加符合学生需求的答案，大大提高学习效率和质量。
四、前景展望语言大模型在教育与学习领域的应用前景广阔。
随着技术的不断发展和改进，语言大模型的理解和表达能力将愈发强大。
未来，可以预见的应用场景包括智能化的家庭教育辅助工具、在线教育平台的智能化改进以及学习评估和自适应学习系统等。
语言大模型在教育领域中的应用与个性化学习
语言大模型在教育领域中的应用与个性化学习语言大模型（Language Model），指的是基于大规模文本数据训练出的模型，能够预测下一个单词或者生成连续的文本。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，语言大模型在教育领域中的应用越来越受到关注，尤其是在个性化学习方面。
本文将探讨语言大模型在教育领域中的应用，并重点讨论其在个性化学习中的潜力和挑战。
一、语言大模型在教育领域中的应用语言大模型在教育领域中有着广泛的应用。
首先，语言大模型可以用于智能辅助教学。
传统的教育模式往往只能提供固定的教学内容和标准答案，难以满足不同学生的个性化需求。
而通过使用语言大模型，可以为每个学生提供与其知识水平和学习特点相适应的个性化辅导。
语言大模型能够根据学生的回答情况和表达方式评估其学习水平，并提供相应的反馈和建议，帮助学生更好地理解和掌握知识。
其次，语言大模型可以用于教育内容的智能生成和推荐。
教育资源丰富而繁杂，如何为学生提供合适的学习材料一直是教育工作者面临的难题。
通过使用语言大模型，可以根据学生的兴趣爱好、学习能力和知识背景等特征，智能地生成和推荐适合其个性化学习的教育内容，提高学习者的学习积极性和满意度。
此外，语言大模型还可以用于教学评估和学习分析。
传统的教育评估往往依靠考试和测验，很难全面准确地评估学生的学习状况。
而语言大模型可以通过对学生的学习记录和学习轨迹进行分析，提供更加客观、全面的评估和分析结果。
同时，语言大模型还可以挖掘学生的学习模式和问题解决策略，为教师制定更科学有效的教学策略提供参考。
二、语言大模型在个性化学习中的潜力与挑战语言大模型在个性化学习中具有巨大的潜力，然而也面临着一些挑战。
首先，语言大模型的训练需要大量的文本数据，这对于教育领域来说可能存在数据稀缺的问题。
教育领域的数据往往是以文字和数字的形式存储，难以直接用于语言大模型的训练。
此外，教育数据涉及到个人隐私和敏感信息，需要严密的保护措施。
基于深度学习的自然语言处理模型预训练流程
基于深度学习的自然语言处理模型预训练流程自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的重要研究方向之一。
它涉及到计算机对人类语言的理解和生成，包括语义分析、情感识别、机器翻译等任务。
近年来，深度学习技术的快速发展为NLP领域带来了巨大的突破，其中预训练模型成为了研究的热点之一。
深度学习中的预训练模型是指在大规模数据上进行训练，学习到通用的语言表示，然后在特定任务上进行微调。
这种方法的优势在于可以利用大量的无标签数据进行训练，从而提高模型的泛化能力。
下面将介绍基于深度学习的自然语言处理模型预训练流程。
首先，预训练模型需要大规模的文本数据作为输入。
这些数据可以来自于互联网上的各种文本资源，如维基百科、新闻报道、社交媒体等。
为了提高模型的泛化能力，通常会选择多样化的数据源，包括不同领域、不同风格的文本。
接下来，需要对原始文本数据进行一系列的预处理操作。
首先是分词（Tokenization），将文本划分成一个个单词或子词。
这样可以将连续的字符序列转化为离散的符号，方便模型进行处理。
同时，还需要进行词向量化（Word Embedding），将每个单词映射到一个实数向量，以便于模型对语义信息的理解。
在预处理之后，就可以开始构建深度学习模型进行预训练了。
目前，最常用的预训练模型是Transformer模型。
Transformer模型采用了自注意力机制（Self-Attention）来捕捉文本中的长距离依赖关系，同时还具有较强的并行计算能力，使得训练速度得到了显著提升。
在预训练过程中，模型通过自监督学习的方式进行训练。
自监督学习是指在无监督的情况下，通过模型自身生成标签进行训练。
具体来说，在NLP领域，可以通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）等任务进行训练。
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学习者语言模型L1是母语L2是目的语L2曲线左边是母语负迁移的结果右边是对目标语规则过渡类推的结果Premo 16:29:53当外语学习达到一定阶段时，学习者的语言能力发展缓慢，甚至出现倒退的趋势，即进入了技能学习的“高原期”。
“高原期现象”的形成有生理、心理、反馈性质等方面的因素。
“高原期”的突破应从关注学习者的情感状态、优化认知和技能结构、理顺输出和输入的辩正关系以及培养文化意识、提高教师素质等方面入手。
“高原期”———语言能力的僵化是过渡语发展的一个普遍现象。
即学习者在某一阶段所建立起来的目的语知识系统和由此相互连接而引起的一种连续体。
它兼具学习者母语和目的语的特征，并逐渐向目的语靠近，但并不是目的语。
存在于学习者中介语（又称过渡语）中持续时间很长而又难于改变的语言现象就是语言僵化现象。
僵化的形成一定有其内在的原因，如学习者的年龄、语言心理机制、认知情感等因素。
同时僵化会受社会文化环境、教学方法、学习者策略等外部因素的制约。
如果学习者对目标语文化有抵触情绪，其文化迁移程度低，文化涵养水平低，不能把语言输入内化，也不能超越现有的语言水平，长期下去，便形成僵化。
外语教师在学习者习得第二语言的过程中起着重要作用。
教师对语言知识的教授直接或间接的影响到学习者的发展。
如果把教师的一些不地道的语言形式传授给学习者，这在学习者印象中便会扎根，容易僵化。
在外语教学中，教师在整个教学活动中占主导地位，学习者则是消极被动地接受着语言知识，教学活动始终偏重语言的输入，忽视语言输出，偏重传授知识，忽视语言技能，这种缺乏互动性、缺少实践性的满堂灌式的教学方式，不利于调动学习的主动性和积极性。
如果一项学习任务在开始和持续的阶段都能有力的驱动学习者的内在动机，学习者的成绩远远优于处在外在动机为主的环境中的学习者，将有效的防止语言僵化现象。
要学好语言，学习者就应当缩小与目标语文化方面的差距，增进对其文化方方面面的了解，深刻认识到目标语与本族语之间的差异，加强对文化差异的敏感性，提高对目标语的文化涵养。
学习者具备了充足的背景文化知识，拥有跨文化交际的能力和目标语文化思维的时候，可以有效的防止语言僵化。
Premo 16:30:51这个是关于语言学习中高原期和僵化期的Premo 16:53:53外语学习从本质上看，属于一种技能学习因此，学习过程必然遵循某些技能学习的共同规律，表现为在学习过程的中后期往往出现进步的暂时停顿，甚至退步，即进入一个“高原期”。
而一旦渡过这一时期，进步将突飞猛进。
Premo 17:00:21第二语言与外语的共同特点是：（1）是一种双语现象；（2）在掌握的时间顺序上次于第一语言；（3）熟练程度一般不如第一语言；（4）习得方式一般是学校教育、家庭教育或自学。
异：首先，在语言环境方面，第二语言与外语有着根本的差别。
第二语言学习者一般都有一个比较自然的语言环境。
周围有众多的该语言的本族语使用者。
由于种种原因，他们之间可能会有各种各样的联系。
同时，由于该语言可能是“官方语言的一种（如英语、法语在加拿大，英语在印度等），新闻媒介、官方文件、广告等等为学习者提供了一个比较真实和自然的语言环境，而“外语”学习者一般来说则很难有这样的语言环境。
其次，从语言输入来看，第二语言学习者一方面有自然的语言环境，另一方面，如果他通过课堂教学学习该语言，教师的语言程度、同学的语言程度等都给他提供了较理想的“可理解性输入”（prehensible input），其中包括“针对外国人的谈话”（foreigner talk），“教师语”（teacher talk）、“同伴语”（peer talk）等；而外语学习者则不同，他一般不可能得到foreigner talk之类的输入，由于外语教师语言水平总体上不能与第二语言教师相比，teacher ta1k的质量和数量都不如第二语言教学课堂，peer talk在很大程度上也受到限制。
再者，第二语言学习者和外语学习考在影响学习过程的情感因素方面也有着本质的区别。
在第二语言学习环境中，由于第二语言在本语言社团的特殊地位，学习者往往有强烈的学习愿望和动机。
更为重要的是，由于第二语言、外语与母语之间的关系的不同，母语知识对另一种语言知识的习得的影响也不一样。
最后，由于以上种种原因，第二语言和外语学习者所能掌握的语言熟练程度就大不一样。
第二语言学习者往往能达到native like（与本族语者相似）的程度，特别是在言语表达方面，而外语学习者就很难达到相同的程度。
Premo 17:00:21第二语言与外语的共同特点是：（1）是一种双语现象；（2）在掌握的时间顺序上次于第一语言；（3）熟练程度一般不如第一语言；（4）习得方式一般是学校教育、家庭教育或自学。
异：首先，在语言环境方面，第二语言与外语有着根本的差别。
第二语言学习者一般都有一个比较自然的语言环境。
周围有众多的该语言的本族语使用者。
由于种种原因，他们之间可能会有各种各样的联系。
同时，由于该语言可能是“官方语言的一种（如英语、法语在加拿大，英语在印度等），新闻媒介、官方文件、广告等等为学习者提供了一个比较真实和自然的语言环境，而“外语”学习者一般来说则很难有这样的语言环境。
其次，从语言输入来看，第二语言学习者一方面有自然的语言环境，另一方面，如果他通过课堂教学学习该语言，教师的语言程度、同学的语言程度等都给他提供了较理想的“可理解性输入”（prehensible input），其中包括“针对外国人的谈话”（foreigner talk），“教师语”（teacher talk）、“同伴语”（peer talk）等；而外语学习者则不同，他一般不可能得到foreigner talk之类的输入，由于外语教师语言水平总体上不能与第二语言教师相比，teacher ta1k的质量和数量都不如第二语言教学课堂，peer talk在很大程度上也受到限制。
再者，第二语言学习者和外语学习考在影响学习过程的情感因素方面也有着本质的区别。
在第二语言学习环境中，由于第二语言在本语言社团的特殊地位，学习者往往有强烈的学习愿望和动机。
更为重要的是，由于第二语言、外语与母语之间的关系的不同，母语知识对另一种语言知识的习得的影响也不一样。
最后，由于以上种种原因，第二语言和外语学习者所能掌握的语言熟练程度就大不一样。
第二语言学习者往往能达到native like（与本族语者相似）的程度，特别是在言语表达方面，而外语学习者就很难达到相同的程度。
Premo 17:10:36学习者语言(中介语)有5种来源，分别为：语言（指母语）迁移、培训迁移、第二语言的学习策略、第二语言的交际策略和对目标语言规则的过度概括。
Premo 17:29:40语言习得与语言学习是一对对立的概念。
语言学习指的是有意识地学习外语知识，学习者的注意力集中在语言的形式上；而语言习得则与儿童习得母语的过程相类似，它是在潜意识的情形下自然地获得语言知识和语言技能，通过语言的自然交际获得的。
按照Krashen的第二语言习得理论，“学习”是一个有意识的、系统的、正式的活动过程，而“学得”是一个下意识的、自由的、非正式的活动过程。
语言学习和语言习得是两种截然不同的获得语言能力的过程，语言学习不能自动转化成语言习得。
克拉申（Krashen）五个假说。
一是习得-学习假说(Acquisition-learning Hypothesis)，启示我们语言外语学习和母语习得是不同的两个概念，外语学习理论不能照搬母语习得理论。
二是自然顺序假说(Natural Order Hypothesis)，启示我们教师要多提供给学生接触真实目的语材料的机会，如先听后说，先读后写。
第三是监察假说(Monitor Hypothesis )，他认为，学习只是对运用语言进行编辑或监察，使用者需要有充足的时间，掌握要用的规则，并专门注意到语法的正确性。
该假说给我的启示是课堂上提问学生要有一定的等待时间，据说有人作过调查发现大部分老师在课堂上的实际等待时间都少于他对学生们所说的时间。
第四是输入假说(Input Hypothesis)，启示教师要给学生输入并理解比当前语言稍多一点的语言材料，还有个公式：i+1。
这一点启示我教学中输入的信息要让学生可理解，主要面对中等生，不要讲过于难的东西。
并且所讲的东西要注意趣味性和关联性，同时又要有足够的输入量，但不要过多。
控制为学生原有知识基础上加一点点，才能达到理想的效果。
第五个是情感过滤假说（Affective Filter Hypothesis），他认为，情感因素起着对输入进行过滤的作用。
情感因素因人而异。
学习的情感因素会阻碍或加速语言的习得。
只有在最佳情感条件下，才会产生真正的习得。
最佳情感条件有三：学习者有强烈的学习动机；学习者充满信心和学习者心情舒畅、没有什么过高或过低焦虑感。
对外汉语教案设计:汉语入门一．教学基本情况教学对象: 刚接触汉语的暂居中国的外国友人10人班对象分析: 年龄30左右;母语为英语;文化程度大学本科;对汉语有浓厚兴趣培养目标: 在一定X围内可以使用汉语进行社交。
教学要求：注重听说写能力适当的掌握一些常用汉字的写法教学类型：中期班综合课程本堂课教学时间：45分钟二．教学目标1 知识与能力目标：初步了解现代汉语的构成，包括汉语拼音，边旁白部首，汉字。
掌握部分词汇和实用的句型2 过程与方法：尽量慢，重难点或相对复杂的话进行适当的重复，适当地佐以英语讲解。
教授少量的基础的语法；多一些场景教学及交际性练习；鼓励多开口。
3 教学过程的情感态度价值观：认真专业，给学习者树立信心；相信自己的教学能力；友好热情。
三．本堂课教学重点和难点声调的辩识生字的发音意义和写法重要的语言点就天气进行对话四．具体教学过程（一）师生问好寒暄，点名，组织教学2’使用前几堂学过的句子与学生对话比如：“你好”“早上/下午/晚上好”——基本的招呼问“今天-早上-吃了-什么？”（注意说话节奏及吐字清晰）学生答“我-吃了-**”“味道好极了！”（二）复习上节课的重点内容，加深印象，考查个别学生的掌握情况。
5 At the beginning,let’s review what we have learned last class例如：复习汉语拼音。
给出一些拼音在黑板上，从容易到复杂。
Who can spell these Pinyin ？tian qi qing lei xue feng yu点学生一个一个拼，有错误纠正，考察学生拼音掌握情况（三）新知识讲解1. 字词句18’a 领读对话，展示X文，使得学生有个大致的印象（慢读，有停顿，读出语气）Turn to page **，let’s begin our new lesson.In this lesson,we will learn to talk about the weather . .Read the text first ,and then follow me and read aroud .课文略由于刚接触有关天气的话题,先从基础的词汇和日常对话做介绍.For this is the frist time to recognise something about the weather, we can have a simple realization about it.b认识新字词I’m giving you some basic characters“天气”“晴（天）”“雨（天）”“雷”“雪”“风”“冷”“热”“凉爽”c 对新字词解释意思并找一些表示天气的图或其他道具挂图显示。