МКОУ "СОШ с. Псыншоко"

МКОУ "СОШ с. Псыншоко"

Добро пожаловать на наш сайт!

Задачи в лепке в средней группе: Занятия лепкой в средней группе. Конспект занятия по лепке в средней группе

Конспект НОД в средней группе. Лепка «Человек»

Конспект НОД в средней группе. Лепка «Человек»

Цель: совершенствовать технику лепки.

Задачи:

Образовательные:

— учить детей лепить человека из пластилина, его части (голова, руки, ноги), соблюдая соотношение частей по величине;

— закреплять умение раскатывать пластилин на доске, придавать фигуре нужную форму; соединять части, плотно прижимая их друг к другу;

— закреплять умение работать аккуратно.

Развивающие:

— развивать образные представления, эстетическое восприятие;

— развивать мелкую моторику.

Воспитательные:

— приобщать детей к изобразительному искусству.

Материал к занятию: пластилин, стека, дощечки, салфетки бумажные.

Ход НОД:

Воспитатель: Начинаем занятие с пальчиковой гимнастики.

«Смешные человечки»

Бежали мимо речки смешные человечки

(«Человечки» — пальчики бегут по «дорожкам» — пальчики детей передвигаются по столу).

Прыгали – скакали,

(Пальчиками «попрыгать»).

Солнышко встречали.

(Ласково положить руки на щеки).

Забрались на мостик

(Сложить мостик из рук).

И забили гвоздик,

(Постучать кулачками).

Потом – бултых в речку,

(Наклониться и свободно покачать руками).

Где же человечки?

(Спрятать пальчики под стол).

Воспитатель: О ком говорилось в нашей пальчиковой гимнастике?

Ответы детей.

Воспитатель: Кого мы называем человеком?

Ответы детей.

Воспитатель:

Человек — живое существо, обладающее даром мышления и речи. Один это человек, а если нас много, как нас называют?

Ответы детей.

Воспитатель показывает картинки с изображением одного человека и людей, закрепляя понятия люди и человек.

Воспитатель: На нашей огромной планете живет очень много людей, все они разные. Одни высокие, другие низкие, у одних людей кожа темная, у других светлая, и люди на Земле говорят на разных языках. Но у каждого из нас есть то, чем похожи все люди. Как вы думаете, что же это?

Ответы детей.

Воспитатель: У каждого человека есть тело, и этим мы все похожи.

Сейчас мы вместе рассмотрим тело человека. Тело человека состоит из головы, туловища, верхних конечностей – это руки и нижних конечностей – это ноги.
Дети повторяют названия частей тела.

Воспитатель:Посмотрите, мое тело похоже на ваши, потому, что все мы люди. Для чего человеку руки?

Ответы детей.
Воспитатель:Для чего нужны ноги?

Ответы детей.
Воспитатель:А голова нам зачем нужна?

Ответы детей.
Воспитатель:Что есть у каждого из нас на руках и ногах?

Пальцы.

Воспитатель: Сегодня наши пальчики помогут нам слепить человека.

Воспитатель:Берем пластилин разных цветов, из красного мы будем делать тело, из розового – голова и кисти рук, из коричневого – башмачки, а из желтого я сделаю ему шапочку и шарфик. Отрежем стекой небольшой кусочек красного цвета, это у нас будут руки.

Берем оставшийся кусок и делаем из него цилиндр.

Воспитатель: Берем стеку и разрезаем цилиндр вдоль до середины, чтобы получились две ноги, стараемся чтобы половинки были равные. Слегка расставляю ноги, чтобы фигурка стояла на ножках и не падала.

Воспитатель: Сейчас пальчиками приминаем эти ножки, чтобы они были похожи на две колбаски (валики). Молодцы.

Воспитатель: Тело с ножками у нас готово. Что будем делать дальше?

Ответы детей.

Воспитатель: Правильно, сейчас мы сделаем руки, нашему человеку. Берем два небольших красных кусочков пластилина и делаем две колбаски (валика).

Воспитатель: Прикрепляем руки к телу человека.

Воспитатель: Берем розовый пластилин, отрезаем небольшой кусочек пластилина.

Воспитатель: Делаем из него шар – это у нас голова. Прикрепляем.

Воспитатель: Нам нужны еще два небольших кусочка, делаем из них шарики. Это будут у нас кисти рук. Сейчас берем коричневый пластилин, отрезаем два кусочка.

Воспитатель: Делаем из них два овала, это будут башмачки для нашего человека.

Не может же он ходить босой. Прикрепляем.

Воспитатель: А что мы должны сделать дальше?

Ответы детей.

Воспитатель: Правильно. Делаем нашему человечку глазки и ротик. Нашему человеку нужна шапка и шарфик. Молодцы. Какие у нас у всех получились разные человечки, как мы с вами.

Воспитатель: Вам понравилось сегодня лепить человека?
Как вы считаете: получилось ли у вас?
Понравилось ли вам занятие?
Какой момент понравился?

Конспект интегрированной НОД для воспитанников средней группы
ОО Художественно – эстетическое развитие (лепка)
на тему: «Смешной человек»

Программные задачи

:

— Развивающие:

— развивать интерес к лепке;

-развивать творческое воображение;

— развивать коммуникативные умения детей.

           Образовательные:

            — расширять кругозор.,

            — вызвать у детей интерес к тесту, как художественному материалу;

             —  учить правильно работать с ним; выявить их умения в лепке

             Воспитательные:

            — воспитывать желание доводить начатое дело до конца

             — вызывать положительные эмоции, радость от своей работы.

Интергация: ОО «Речевое развитие», «Социально – коммуникативное развитие»

 

Материалы и оборудование: Игрушка клоун, обручи, дощечки по количеству детей, в лоточках цветное тесто (5 цветов) на каждого ребенка, кассета с музыкой.

Ход :

I.                   Вводная часть

Приветствие

Слышится веселый смех (в записи)

— Ребята, вы слышите, кто-то у нас в группе весело и громко смеется? Как вы думаете, кто это может быть? Пойдемте, посмотрим.

На маленьком стульчике сидит клоун и смеется

— Ребята кто это к нам пришел в гости, вы узнали?

-Здравствуй клоун, это ты смеялся или нет?

Клоун:

— Здравствуйте девочки и мальчики!

Я веселый клоун КЛЕПА.

Не люблю я скучать и грустить,

А люблю я всех смешить.

— Ребята, у меня всегда хорошее настроение и мне весело. Сейчас и у вас будет хорошее настроение (трогает детей за нос, уши, волосы).

— Веселее вам стало? А настроение, у вас какое?

— А раз у вас хорошее настроение, я приглашаю вас присесть в разноцветные обручи, которые я принес из…, а откуда – же я их принес?

— Правильно из цирка.

— Удобно сели? Тогда послушайте меня, самого смешного, веселого и умного клоуна.

 II. Основная часть

-Ребята мне сказали, что вы умеете делать поделки из теста.

-Умеете. Правда? A что вы делали из теста? (ответы детей)

-У меня в цирке много друзей, и я хочу подарить им подарки, но вот поделки делать не умею.

— Помогите мне, научите меня.

— Конечно Клепа, наши ребята помогут тебе, и ты подаришь своим друзьям хорошие подарки.

— Ребята, давайте, слепим из теста смешных человечков, которые будут напоминать Клепу. Его друзьям очень понравятся такие подарки. Как вы думаете, если будем лепить смешного человечка, то, как он должен выглядеть? Смешно это как?

(Ответы детей)

— Волосы, нос, глаза и уши могут быть разного цвета, формы. И обязательно веселая улыбка.

-Лепить мы будем из цветного теста.

— Какого цвета тесто у меня в лотке? (красное, зеленое, желтое, синие, белое).

— Сначала мы сделаем основу: круговыми движениями раскатаем шар и сплющиваем его, придавая форму круга. Это будет лицо нашего человечка.

А потом мы сделаем ему глаза, нос, волосы и уши при помощи приема – “налеп”. Налепы,  могут быть в форме шариков, в форме колбаски или небольших кусочков теста отщипанных от основного куска и налепленных на основу.

— Чтобы наши руки хорошо лепили, давайте их разогреем

 (Проводится любая пальчиковая игра знакомая детям)

Массаж “ Хорошие пальчики”, “Солнышко”

Дети растирают каждый пальчик, гладят его, растирают ладошки, рисуют на ладошках солнышко с лучиками, можно в пара, или предложить нарисовать соседу.

— Руки мы с вами разогрели, у вас у всех в ладошках по солнышку, которое будет греть ваши ручки, с хорошим настроением я приглашаю вас к рабочим столам.

Звучит веселая музыка.

— Ребята, я вам желаю, чтобы у вас получились очень смешные и веселые человечки

(В ходе лепке ведущий осуществляет индивидуальную работу, помощь).

По завершению работы, дети выставляют поделки на общий стол, придумывают необычные имена смешным человечкам. Вместе с Клепой участники обсуждают поделки, в каждой находя что-то смешное и забавное.

 

III.             Заключительная часть

Клепа благодарит ребят за такие поделки и уходит в цирк.

Подведение итогов

Прощание

Конспект НОД по лепке в средней группе

(справка о публикации находится на 2 листе в файле со свидетельством)

Конспект занятия по лепке в средней группе.

Тема «Лепка автомобилей»

Цель: Создавать условия для физического и эмоционального развития детей посредством леки машин из пластилина. Вызывать положительные эмоции от совместной деятельности и её результата

Задачи:

-Развивающие: Развивать воображение, творчество. Развивать мелкую моторику рук в процессе лепки при создании машин.

— Обучающие: Отрабатывать обобщённые способы создания автомобилей в лепке.

— Воспитательные: Воспитывать желание вырабатывать умение создавать необходимые атрибуты для игр.

Материал: пластилин на выбор детей, клеёнки для лепки, макет «Улица» без машин, стэки. Салфетки, игрушки щенок, машинки легковые и грузовые.

Интеграция ОО. Коммуникация, Безопасность, ФЭМП, Здоровье, Художественное творчество

Ход:

Организационный момент.

Сюрпризный момент.

Стук в дверь. Ребята к нам в гости кто-то пришел, пойду посмотрю. Заходит щенок Тяпа.(игрушка)

Тяпа здоровается с ребятами. Воспитатель обращает внимание детей на на то, что щенок почему то грустный

Тяпа ты такой напуганный, кто тебя так напугал?

Ребята, когда я к вам шел, на улице видел что-то такое, они гудят, ездят быстро, быстро, бибикают (сигналят, я так испугался, что это было?)

Воспитатель: Дети, как вы думаете, что так напугало так Тяпу?

Дети: машины

,А давайте расскажем Тяпе все, что знают про машины.

На столе стоят игрушки машины.

Воспитатель: Дети, что вы видите на столе? Это машины, сколько легковых и сколько грузовых?

Что общего у всех машин? колеса, окна, руль.

А это какая машина (рассматриваем разные виды наземного транспорта)

Тяпа ты теперь, знаешь, что такое машины, какие машины бывают.

Ребята, а когда Тяпа пойдет домой, как ему перейти дорогу? Там ведь машины ездят? Вспоминаем ПДД.

Физкультурная минутка

Пока играет музыка, вы ездите как машины, только музыка перестала играть, вы останавливаетесь.

Тяпа, а сейчас ребята, тебе покажут, как они умеют лепить маленькие машины из пластилина.

II. Основная часть.

Повторное рассматривание автомобилей. Предложить детям пофантазировать, как они будут лепить машины.

Показ последовательности действий и приемы лепки.

Чтобы слепить легковую машину, сначала нужно скатать один большой шар, раскатать его между ладоней в овальную форму. Из теста черного цвета скатать четыре маленьких шарика- это будут колеса и прикрепить снизу. Затем можно прикрепить фары, из горошка и окна.

III. Итог занятий.

Рассматривание и обыгрывание готовых работ на макете «Улица». Тяпа хвалит детей за выполненные машины.

Лепка в средней группе «Зонтики» Котовой Т.В.

Лепка » Зонтики»

 (лепка из пластилина с использованием дополнительного материала)

Цель: создание цветной фигуры с применением дополнительных предметов (пластиковой трубочки) «зонта» в объёме.

Задачи:

-закреплять умение детей лепить шар и сплющивать его между ладоней, придавать полученному диску нужную форму. Закреплять умения детей самостоятельно украшать изделие барельефом (налепом пластилина).

-активизировать речь, развивать фантазию, глазомер, мышление, мелкую моторику пальцев рук.

-воспитывать доброжелательное отношение к гостям, интерес к лепке.

Ход занятия:

  1. Организационный момент.

— Ребята, какое время года сейчас? (Весна)

— Назовите признаки весны. (Ответы детей.)

— А о каком природном явлении эта загадка:

В тучах прятался, во мгле,

Он пришел, наполнил кадки.

Поливал усердно грядки,

С шумом окна промывал,

На крыльце потанцевал.

Побродил по крыше вволю

И ушел по лужам в поле.

(Дождь)

— А весной бывают дожди? Верно, весной бывают дожди, но не так часто, как осенью.

Посмотрите на картинки на экране и назовите предметы, которые нужны, когда идет дождь (солнечные очки, плащ дождевик, сапоги резиновые, валенки, шапка, сандали, зонт, санки, шуба)

— Какой из названных предметов самый необходимый в дождь? Верно — это зонт (карт. зонт)

— Почему? (Ответы детей)

(папка Дождь, картинка гуляем под дождём)

В небе туча ой, ой, ой!

Все бегут, спешат домой.

Только я один смеюсь,

Черной тучки не боюсь.

Не страшны мне дождь и гром,

Я гуляю под зонтом.

— Давайте рассмотрим зонт (демонстрация настоящего зонтика).  Из чего он состоит и что у него есть. У него есть ручка и крыша.

— Какие могут быть зонты по форме и цвету?

— Давайте немного отдохнем и проведем разминку:

В понедельник я купался,

А во вторник рисовал,

В среду долго умывался,

А в четверг в футбол играл.

В пятницу я прыгал, бегал, очень долго танцевал.

А в субботу, воскресенье

Я тихонько отдыхал.

— Молодцы. А теперь продолжим.

-Ой смотрите, кто-то пришёл к нам в гости. Кто это? Это ёжик. Давайте с ним поздороваемся. А что у него в лапках? Письмо! Интересно, что в нем написано. Давайте его прочтем:

«Добрый день, мои друзья!

К вам пришел из леса я.

Целый день идет там дождь,

Вы должны скорей помочь.

Просят жители лесные,

Подарить зонты цветные.

Нам без них никак нельзя,

Заболеем ведь, друзья!»

— Ну что, поможем лесным жителям и слепим для них яркие зонты из пластилина?

— Ты ёжик посиди, да посмотри, как ребята делают зонты. (переходим за рабочие столы.)

Практическая часть

— Посмотрите на мой зонт. Какой он, опишите. (яркий, разноцветный, круглая крыша, ручка из пластиковой трубочки из-под сока.)

— Посмотрите как надо делать зонт. Начнем с крыши — катаем шарик, сплющиваем его в лепешку и поднимаем края, как у миски. Крыша готова, осталось украсить ее. Можно шариками, цветочками, колбасками и т.д. После того, как крыша украшена переходим к оформлению ручки. Берем пластиковую трубочки и кончик ее облепливаем кусочком пластилина. И теперь соединяем ручку с крышей. Наш зонт готов.

— Ребята, что бы нам слепить для лесных жителей зонтики, нужно нам подготовиться. Пальчики наши должны поиграть. Давайте загибайте пальчики и повторяйте за мной:

Этот пальчик хочет спать,

Этот пальчик лег в кровать,

Этот пальчик чуть вздремнул,

Этот пальчик уж уснул,

Тише пальчик не шуми

Братиков не разбуди

Встали пальчики – ура!!

В детский сад идти пора!

— Давайте вспомним, на чём работаем с пластилином (досточка). По окончании работы используйте салфетку, чтобы вытереть ручки.

— Задание понятно? Тогда приступаем к работе.

Рефлексия.

Молодцы. Отлично справились. Давайте вспомним, кто пришел к нам в гости и что попросил. Мы помогли ёжику? Он передает вам огромное спасибо и возвращается обратно в лес. Давайте попрощаемся с ним.

«Добрый день, мои друзья!

К вам пришел из леса я.

Целый день идет там дождь,

Вы должны скорей помочь.

Просят жители лесные,

Подарить зонты цветные.

Нам без них никак нельзя,

Заболеем ведь, друзья!»

— Ну что, поможем лесным жителям и слепим для них яркие зонты из пластилина?

— Ты ёжик посиди, да посмотри, как ребята делают зонты. (переходим за рабочие столы.)

Занятие по лепке в средней группе «Чайная пара»

Вводная

Рассматривание образца

Пальчиковая гимнастика

Выполнение работ

Заключительная

Дети, вспомните, о чем мы говорили с вами в понедельник?

Назовите чайную посуду

Что вы  видите на доске?

Как по-другому называют чашку с блюдцем?

Сегодня мы с вами отправимся в гончарную мастерскую, где из глины делают посуду. Там вы научитесь делать чайные пары.

Как вы думаете, на чем мы можем туда поехать?

Мы поедим туда на поезде. Скорее занимайте места в вагонах, поезд уже отправляется.

Посмотрите, вот такие чайные пары вы будите делать. Для ее изготовления вам понадобится 1 кусок пластилина. Как вы думаете, на сколько частей его нужно разделить?

Делить будите на одинаковые части?

Кусок пластилина разделите пополам, у вас получится 2 одинаковых кусочка. Один для блюдца, другой для чашки. Затем от кусочка, из которого вы будете лепить чашку вам нужно отделить еще небольшую часть.

Как вы думаете, для чего вам понадобится маленькая часть?

Затем из самой большой части вы скатаете шар и сплющите его между ладоней, у вас получится диск. Чтобы блюдце получилось красивое, тонкое вы аккуратно расплющите его двумя пальцами от центра к краям и немного приподнимите края вверх. У вас получится блюдце. Затем будите делать чашку. Для этого из части побольше скатаете шар и большим пальцем аккуратно вдавите внутрь, чтобы в чашке получилось углубление. Осторожно немного расплющите стенки  чашки, чтобы она получилась тонкой.

Чего не хватает чашке?

Ручку сделаю из оставшегося маленького кусочка. Раскатаю из него небольшой, тонкий столбик. Присоединю к верхней части чашки, изогну и примажу к нижней.

Поставлю чашку на блюдце, получилась чайная пара.

Олег, с чего начнешь лепить чайную пару?

Что будите делать затем, Максим?

Из какой части будите делать чашку?

Чтобы чайные пары получились красивые и крепкие нужно размять руки

Эй, ребята, не ленись,

На разминку становись,

Мы посуду всё лепили,

И водою руки мыли,

Чашки, блюдца в ряд стоят,

И на солнышке блестят.

Руки размяли, теперь можно приступать к изготовлению посуды.

Длинные рукава закатайте, лепите только на доске.

Гончарная мастерская уже закрывается и нам пора возвращаться в детский сад.

Садимся в поезд, поехали.

Наш поезд сделал остановку на станции, и мы можем немного отдохнуть и подышать лесным воздухом. Снимите очки. Подышим лесным воздухом, вдох носом, выдох. Теперь посмотрим по сторонам, смотреть будем только глазами, голову не поворачиваем. Вправо, влево, вверх, вниз. Мимо летит птичка, поморгали глазами. Белка прыгнула в дупло, закрыли глаза.

Едем дальше на поезде

Где мы сегодня были?

Что делали?

С чего начинали лепить чашку?

Что делали, чтобы чашка получилась тонкой?

Посмотрите, какие разные получились у вас чашки. У кого – то получилось очень тонкое, изящное блюдце, кто – то даже успел украсить свою чайную пару.

О посуде

Чашка, блюдце, сахарница

Чашку с блюдцем

Чайная пара

На машине, автобусе, поезде

На 3 части

Нет

Для ручки

Ручки

Разделю пластилин

Из большей части скатаю шар

Из средней

Хлопают в ладоши

сжать, разжать кулаки

растереть ладошки

соединяют пальцы рук

фонарики

Лепят посуду

Выполняют гимнастику для глаз

В гончарной мастерской

Лепили чайную пару

Делил пластилин на части

Расплющивали стенки

Леву размещаю ближе к себе

Артем, сначала посмотри, что нужно делать

Ульяна, стеку возьми в правую руку

Размещаю детей с учетом рекомендаций

Обращаю внимание на индивидуальные ответы

Детям, которые быстро справились с заданием предлагаю украсить чашку и блюдце

Конспект занятия по лепке в средней группе «Собака – самый верный друг»

Конспект занятия по лепке в средней группе «Собака – самый верный друг»

Подготовила: Белякова К. В Воспитатель 1 кв. категории Муниципальное автономное дошкольное общеобразовательное учреждение «Детский сад № 115 Акварель» Вологда 2017

Интеграция образовательных областей: художественное творчество, коммуникация, познание.

Цель: раскрыть понятие о том, что преданным другом может быть собака, которая приходит на помощь хозяину в трудную минуту.

Задачи:

  • учить детей лепить собак, передавая их характерные особенности (тело овальное, голова круглая, мордочка вытянутая)
  • Развивать глазомер и мелкую моторику
  • познакомить детей с новым способом лепки — из цилиндра, согнутого и надрезанного с двух сторон
  • воспитывать любовь к животным
  • продолжать умения делиться впечатлениями, высказывать свое мнение, выслушивать других детей
  • обогащать словарь детей словами (добрая, умная, преданная собака, дружелюбная)
  • формировать умение оценивать поступки животных и поступки людей

Скачать конспект

Предварительная работа: Рассматривание резиновых и пластмассовых игрушек-собак, знакомство с внешним видом разных пород собак (открытки, альбомы, иллюстрации и пр. ). Беседа о собаках с опорой на опыт детей, в семьях которых живут эти животные. Чтение мордовской сказки «Как собака друга искала», заучивание стихотворений и загадок о собаках, заранее вырезанные и раскрашенные цепочки бумажных кукол.

Материал: скульптура собачки, пластилин, стеки, доски для лепки, влажные и бумажные салфетки.

Содержание непосредственно образовательной деятельности

1. Организационный момент.

Дети садятся на ковер по кругу. Передавая мяч друг другу дети рассказывают свое настроение (веселое, без слез, хорошее и т.д)

Воспитатель: Отлично, что у вас у всех хорошее настроение, давайте тогда пожелаем друг другу хорошего дня.

Дети выполняют физкультминутку

Встанем рядышком по кругу (держась за руки, качаем ими)

Скажем здравствуйте друг другу (киваем головой)

Нам здороваться не лень (грозим пальчиком)

Всем привет и добрый день (руки вверх и машем ими)

Если каждый улыбнется (улыбаемся)

Утро доброе начнется (садимся на ковер)

2 Основная часть

Воспитатель: Ой, ребята, посмотрите нам пришла посылка, что же там может быть? Ага, тут какая то подсказка, давайте ее прочтем!

«С хозяином дружит, дом сторожит

Живет под крылечком, а хвостик колечком» (используем мнемотаблицу «собака»)

Дети: это собака!

Воспитатель: Открывает посылку, а там сидит собака Дружок. Здравствуй, Дружок, давно мы не виделись с тобой, и вот ты снова у нас. Ребята, а давайте вспомним, благодаря какой сказке мы познакомились с Дружком?

Дети: «Как собака друга искала»

Воспитатель: Правильно, ребята! Давайте вспомним, кого собака встретила на своем пути. Вопросы воспитателя:

-Почему собака решила искать друга?

-Кого сначала встретила собака в лесу?

-Стали они друзьями? Почему?

-Кого после зайца встретила собака? Где она встретила волка?

-Стали ли волк и собака друзьями? Почему?

-Кого дальше встретила собака?

-Подружились ли собака и медведь?

-Кому она стала другом?

Ответы детей.

Воспитатель: Молодцы, ребята! Дети, Дружок что то хочет нам сказать. Дружок говорит, что он пришел не один, а с друзьями, но они разбежались по нашей группе, давайте найдем их. Дети ищут бумажных кукол. Оказывается, Дружок рассказал им, как здорово и весело жить с человеком, и маленькие бумажные ребятки тоже захотели иметь такого друга как собака! Давайте поможем бумажным мальчишкам и девчонкам обрести домашнего любимца и слепим для них собак.

Дети: Поможем!

Рассматривание скульптуры собачки, уточнение формы и особенностей частей туловища животного.

Пальчиковая гимнастика. «Дружба».

Дружат в нашей группе
С силой сжимать и разжимать кулачки.
Девочки и мальчики.
Поочередно касаться подушечек пальцев правой и левой руки, начиная с большого пальца.

Мы подружим с вами,
Маленькие пальчики.
Поочередно разъединять пальцы.
Один, два, три, четыре, пять.

Вновь соединить пальцы рук.
Пять, четыре, три, два, один.
Энергично встряхивать кистями рук
Показ и объяснение.

Я покажу вам новый способ лепки- из цилиндра

Вначале нужно размягчить пластилин, раскатать валик между ладонями.

Собака бегает на четырех лапах, поэтому нужно расположить валик горизонтально (показ) и сделать надрез с двух сторон стекой, чтобы получились лапы.

Затем нужно согнуть дугой и сформировать четыре лапы. Осталось слепить голову и хвостик (показ)

Лепка собачки

(Во время работы звучит композиция «Звуки леса»)

В конце занятия воспитатель читает стихотворение и предлагает детям дать вылепленным животным имена.

Имя

Есть у вас и у меня,
Есть у кошки и коня,
У свиньи и поросёнка,
У коровы и телёнка…

Лишь у нашего щенка
Нету имени пока!

(М. Пляцковский)

Рефлексия.

Про кого мы с вами беседовали?

Кого вы себе приобрели?

— Молодцы! Вы очень старались! Дома расскажите родителям о том, что бумажные мальчишки и девчонки приобрели новых друзей. И своих друзей научите лепить таких же собачек как мы с вами сегодня научились.

Выставка детских поделок.

Приложение:

«Как собака искала»

Давно-давно в лесу жила собака. Одна-одинешенька. Скучно ей было. Захотелось собаке друга себе найти. Такого друга, который никого не боялся бы.

Встретила собака в лесу зайца и говорит ему:

— Давай, зайка, с тобой дружить, вместе жить!

— Давай, — согласился зайка.

Вечером нашли они себе местечко для ночлега и легли спать. Ночью бежала мимо них мышь, собака услышала шорох да как вскочит, как залает громко. Заяц в испуге проснулся, уши от страха трясутся.

— Зачем лаешь? — говорит собаке. — Вот услышит волк, придет сюда и нас съест.

«Неважный это друг, — подумала собака. — Волка боится. А вот волк, наверно, никого не боится».

Утром распрощалась собака с зайцем и пошла искать волка. Встретила его в глухом овраге и говорит:

— Давай, волк, с тобой дружить, вместе жить!

— Что ж! — отвечает волк. — Вдвоем веселее будет.

Ночью легли они спать. Мимо лягушка прыгала, собака услышала да как вскочит, как залает громко. Волк в испуге проснулся и давай ругать собаку:

— Ах ты такая-разэтакая! Услышит медведь твой лай, придет сюда и разорвет нас.

«И волк боится, — подумала собака. — Уж лучше мне подружиться с медведем».

Пошла она к медведю:

— Медведь-богатырь, давай дружить, вместе жить!

— Ладно, — говорит медведь. — Пошли ко мне в берлогу.

А ночью собака услышала, как мимо берлоги уж полз, вскочила и залаяла. Медведь перепугался и ну бранить собаку:

— Перестань! Придет человек, шкуры с нас снимет.

«Ну и дела! — думает собака. — И этот оказался трусливым».

Сбежала она от медведя и пошла к человеку:

— Человек, давай дружить, вмести жить!

Согласился человек, накормил собаку, теплую конуру ей построил возле своей избы. Ночью собака лает, дом охраняет. А человек не ругает ее за это — спасибо говорит.

С тех пор собака и человек живут вместе.

< Предыдущая   Следующая >

Блог о здоровом образе жизни. Грыжа позвоночника. Остеохондроз. Качество жизни. Красота и здоровье

План занятия по лепке в средней группе. Конспект занятия по лепке в средней группе «Зайчик» план-конспект занятия по аппликации, лепке (средняя группа) на тему. Заболеем ведь, друзья!»

Татьяна Родионова

КОНСПЕКТ ЗАНЯТИЯ ПО ЛЕПКЕ В СРЕДНЕЙ ГРУППЕ НА ТЕМУ «Пирожное » .

Воспитатель : Родионова Т. А.

Цель : Продолжать учить детей лепить знакомые предметы, передавать форму, величину. Учить детей сдавливать комок пластилина в лепешку, закреплять умение лепить мелкие шарики. Продолжать формировать умение работать аккуратно. Воспитывать стремление делать что-то для других.

Материал : игрушка-пирожное из атрибутов к игре «Магазин» , пластилин, дощечка, салфетка (по количеству детей, игрушечные тарелочки, кукла, кукольный стол с чайным набором.

Предварительная работа : игра «Ждем гостей» , беседа о том, как дома мама угощает гостей.

Ход занятия:

Ребята, к нам сегодня в гости пришла кукла Маша.

Давайте с вами вспомним, как принято встречать гостей? (Ответы детей)

Конечно, когда в дом приходят гости, надо пригласить их за стол, предложить чай и разные угощения.

Как вы думаете, какие угощения подают к чаю? (Ответы детей)

Сегодня на занятии мы с вами будем лепить пирожное . Посмотрите, какое пирожное получилось у меня . (Воспитатель демонстрирует образец работы)

Как же слепить? Сейчас я вам расскажу. Перед вами лежит необходимый для работы пластилин.


Сначала берем пластилин коричного цвета, разминаем его, потом раскатываем его в шарик, и немного прижимаем сверху.


Берем белый пластилин. Раскатываем его в шарик, сплющиваем его в блинчик, это у нас будет помадка для пирожного .


Прилепляем белый пластилин сверху коричного, покрывая его полностью.


Затем начинаем украшать его, для этого раскатываем из маленьких кусочков пластилина разных цветов маленькие шарики.


Украшаем наше пирожное . Для этого прилепляем сверху маленькие разноцветные шарики.


Пирожное готово .

Перед тем как приступить к работе, давайте мы с вами разомнём пальцы : (пальчиковая гимнастика)

Мы спросили нашу печь :

Что сегодня нам испечь?

(«печем» пироги )

Печку мы спросили,

(поднять кверху указательный палец)

тесто замесили.

(сжимаем и разжимаем кулаки)

Тесто скалкой раскатали,

Раскатали — не устали.

(трем ладони)

Начинили творогом

(«печем» пироги )

И назвали пирогом !

(поднять кверху указательный палец)

Ну-ка, печка,

Дай творожнику местечко!

(Вытянуть руки ладонями вверх)

Дети садятся на свои места и выполняют работу. Воспитатель следит за их работой. Во время выполнения задания необходимо помогать детям, напоминая или частично объясняя им приемы лепки . Воспитывать и поощрять самостоятельность, контролировать последовательность выполнения работы.


По окончании лепки все работы дети кладут пирожное на свою тарелочку .

Ребята, какие у вас получились красивые пирожные . Я думаю, что кукле Маше они очень понравились.

Давайте посадим Машу за стол и угостим ее чаем и нашими пирожными .


Вот ребята и закончилось наше занятие . Что мы делали на занятии ? (лепили угощение для куклы) . Вам понравилось наше занятие ? (Ответы детей) . Дети, вы сегодня молодцы, хорошо поработали. У всех получились красивые пирожные !


Конспект по лепке в средней группе «Грибы»

Тема: «Грибы»

Программное содержание:

1. Образовательные задачи: закрепить умение лепить знакомые предметы, используя усвоенные приемы (раскатывание пластилина прямыми и круговыми движениями, сплющивание ладонями, лепка пальцами для уточнения формы).

2. Развивающие задачи: развивать мелкую моторику рук, воображение, творческую самостоятельность.

3. Воспитательные задачи: воспитывать аккуратность, усидчивость.

Оборудование:

Демонстрационный материал – музыка со звуками природы, муляжи грибов, пластилин, доска для лепки, салфетка.

Раздаточный материал — пластилин, доска для лепки, салфетка.

Ход работы:

Воспитатель: Дети, отгадайте загадку:

«Под сосною у дорожки

Кто стоит среди травы?

Ножка есть, но нет сапожек.

Шляпка есть, нет головы»

(В это время звучит запись птичьих голосов, шума леса. Воспитатель в это время расставляет грибы (муляжи) .

Дети: Это гриб!

Воспитатель: Правильно, это гриб. Посмотрите, ребята, куда это мы с вами попали?

Дети: Мы попали в лес.

Воспитатель: Дети, а кого можно встретить в лесу?

Дети: В лесу можно встретить диких животных: лису, зайца, медведя, волка…

Воспитатель: Ребята, а кто еще живет в лесу?

Дети: В лесу живут птицы.

Воспитатель: А что растет в лесу?

Дети: В лесу растут деревья, трава, кусты, ягоды, орехи, грибы.

Воспитатель: А сейчас, дети, я предлагаю вам размять наши пальчики. Смотрите и повторяйте за мной.

Пальчиковая игра «Соберу грибы»

Я корзину в лес беру, показывают удивление, разводят

Там грибы я соберу. руки в стороны

Удивляется мой друг:

«Сколько здесь грибов вокруг! »

Подосиновик, масленок, поочередно сгибают пальчики

Подберезовик, опенок, пальчики на обеих руках, начиная

Боровик, лисичка, груздь – с мизинца правой руки.

Не играют в прятки пусть!

Рыжики, волнушки

Найду я на опушке.

Возвращаюсь я домой,

Все грибы несу с собой.

А мухомор не понесу. Большой палец левой руки отстав-

Пусть останется в лесу!

Воспитатель: Молодцы! Понравилась игра? А теперь, дети, возьмите по донному грибу и рассмотрите его. Скажите, чем они похожи?

Дети: У грибов есть шляпка и ножка.

Воспитатель: Правильно, дети! А чем они отличаются?

Дети: Грибы разного цвета и размера.

Воспитатель: Правильно, дети! Я вам предлагаю слепить такие грибы из пластилина. Сначала надо вылепить ножку гриба. Для этого я беру кусок пластилин и делю его на две части. Одну часть откладываю в сторону, а другую раскатываю между ладоней вперед движениями вперед – назад. Вот так. У меня получилась ножка гриба. Теперь беру другую часть теста, кладу ее на одну ладонь другой накрываю и круговыми движениями скатываю шар. Вот так. Для того чтобы получилась шляпка, надо положить шар между ладонями и расплющить. Вот так. Теперь надо смочить водой место соединения шляпки и ножки и соединить. Вот так. У меня получился вот такой красивый гриб. Дети, всем понятно? С чего мы начинаем лепку? (Еще раз уточнить поэтапность изготовления) Можете приступать к лепке.

Самостоятельная деятельность детей, по необходимости оказывать помощь.

Итог

Воспитатель: Дети, посмотрите, сколько грибов выросло в нашем лесу. Все красивые и не похожие друг на друга. Сегодня все старались и были очень внимательны.

Рефлексия

Считаю, что проведенное занятие достигло поставленных целей. Занятие детям понравилось. Работали они продуктивно – в конце занятия каждый слепил свой гриб.

Конспект занятия по лепке в средней группе «Зайчонок»

Воспитатель Бусыгина Анна Фоминична

Программное содержание.

Учить детей лепить зайца, используя игрушку в качестве натуры; передавать форму частей игрушки: овальную (туловище, округлую (голова, цилиндрическую (ноги) ; передавать пропорциональное соотношение частей и детали (уши, хвост, лапы) ; учить объединять вылепленные части в одно целое, плотно соединять их путем примазывания одной части к другой.

Материал: игрушка заяц, пластилин, доска для лепки, стеки.

Ход занятия

Воспитатель:

Ребята, сегодня к нам в гости пришел необыкновенный гость. Отгадайте, кто это?

Любит красную морковку,

Грызет капусту очень ловко,

Скачет он то тут, то там,

По лесам и по полям,

Серый, белый и косой,

Кто скажите он такой?

Дети:

Зайчик.

Воспитатель:

Посмотрите, какой он замечательный. Ребята, обратите внимание на его части тела. Какие части тела есть у зайца?

Дети:

Туловище, голова, ножки, лапки, ушки, хвостик.

Воспитатель:

Скажите, какой формы туловище? Голова? Лапки? Уши? Хвостик?

Дети отвечают: овальной, круглой.

Воспитатель:

Какая часть тела самая большая?

Дети:

Туловище. После туловища по величине идет голова, потом – ноги, лапки, уши и самая маленькая часть – хвост.

Воспитатель:

Нашему зайчику скучно одному, давайте слепим друзей.

(воспитатель поясняет способ лепки)

Делим брусок пластилина пополам; из одной половинки бруска лепим туловище: кусочек пластилина раскатать круговыми движениями, чтобы получился шар, потом прямыми движениями раскатываем пластилин в форме овала.

Вторую половину бруска еще раз делим пополам. Один из этих кусков делим на неравные части: из большой- лепим круглую голову- раскатать пластилин круговыми движениями в форму шара; из меньшей лепим ушки- катаем из них «колбаски».

Из оставшейся части пластилина отламываем маленький кусочек для хвостика- раскатываем маленький шарик. Оставшуюся часть делим стекой на четыре части (сколько лап у зайца) — катаем из них колбаски.

Обратите внимание.

Сначала к туловищу прикрепляется голова, затем лапки, к голове ушки, потом хвост. Каждую деталь нужно плотно примазывать при соединении.

Глазки и носик делаем из пластилиновых шариков черного цвета.

Физкультминутка

Зайка беленький сидит

И ушами шевелит.

Вот так, вот так,

Он ушами шевелит.

Зайке холодно сидеть,

Надо лапоньки согреть,

Вот так, вот так,

Надо лапоньки согреть.

Зайке холодно стоять,

Надо зайке поскакать.

Воспитатель:

А теперь приступаем к работе.

(дети выбирают пластилин и начинают лепить зайчиков)

По ходу занятия воспитатель оказывает индивидуальную помощь.

Итог.

Воспитатель берет игрушку:

Нашему гостю очень понравились друзья, которых вы слепили. Молодцы! А теперь расставьте зайчиков на подставки.

Дети ставят свои работы на подставку для демонстрации.

Уважаемы родители!

Сегодня на занятии лепкой дети лепили зайчика.

Учились делить пластилин на заготовки, определяем размер и значение (туловище, голова, ушки, лапки, хвостик)

Зайчики сказочные, поэтому цвет у зайчиков разный.

Выучили игру:

Зайка беленький сидит (сидим на стульчике)

И ушами шевелит. (ручками показываем ушки)

Вот так, вот так, (ручками показываем ушки)

Он ушами шевелит. (ручками показываем ушки)

Зайке холодно сидеть, (обнимаем себя руками за плечики)

Надо лапоньки согреть,

Вот так, вот так, (ручками делаем движения пожатия)

Надо лапоньки согреть. (ручками делаем движения пожатия)

Зайке холодно стоять, (встали, отодвинули стульчики)

Надо зайке поскакать. Вот так, вот так, (лёгкие прыжки на месте)

Надо зайке поскакать.

МОЛОДЦЫ! (сели на стульчики)

Любовь Паршукова
Конспект занятия по лепке для средней группы «Медведь»

Конспект занятия по художественному творчеству (лепка ) для средней группы «Медведь » . (4-5 лет) .

Образовательная область – худ

Цель : Формировать эстетические вкусы, развивать творческие способности и мышление.

Задачи : Учить лепить предмет состоящий из нескольких частей, передавая характерные черты (уши, мордочку) . Закреплять знакомые приемы лепки : скатывание, раскатывание, соединение частей приемом примазывания. Развивать самостоятельность, воспитывать интерес к лепке .

Интеграция образовательных областей : познание, физическая культура, чтение художественной литературы, художественное творчество, музыка.

Материал : пластилин; доски для лепки ; изображения медведя ; игрушка «Медведь » .

Предварительная работа :

чтение художественной литературы «Теремок» , «Три медведя » ; «Машенька и медведь » , разговор о зимовке медведя , продуктах его питания, условиях его обитания, рассматривание иллюстраций с изображением медведя , отгадывание загадок, просмотр презентации «Дикие животные» .

Ход занятия:

Воспитатель : Ребята сегодня к нам придет гость, но прежде чем он появится, мы должны отгадать кто это. Я вам загадаю загадку, а вы назовите мне правильный ответ.

Косолапый и большой,

Спит в берлоге он зимой.

Любит шишки, любит мёд,

Ну-ка, кто же назовет?

Дети : Медведь .

Воспитатель : Правильно! Послушайте, небольшой отрывок, в котором рассказывается о медведе «Кто из нас не знает медведя ? Большой, неуклюжий, косолапый. Именно такого мнения мы придерживаемся об этом звере. Но на самом деле медведь не такой . Он очень подвижный и маневренный. Медведь — грозный лесной житель, который никому не даст спуску, если он не в настроении. Относится к семейству медвежьих . Медведь – хищное млекопитающее, хорошо плавает и лазает по деревьям. Один удар – и мишка способен погубить другое животное. Ноги у медведя толстые , голова массивная с небольшими ушами и глазами, цвет шерсти – переменчив. Хотя медведь – это типичный хищник, он любит полакомиться и растительным десертом : ягодами, плодами, зёрнами, травой, корешками растений», но не бойтесь, наш гость очень добрый, он попал к нам из сказочной страны.

(раздается стук в дверь. Воспитатель вносит игрушку) . Ребята, мы забыли поздороваться с нашими гостями, как мы умеем красиво приветствовать?

Дети : Здравствуйте, мы очень рады вас видеть!

Воспитатель : Мишка мне сказал, что ему одному скучно в берлоге зимой, чем мы ему можем помочь?

Дети : Давайте, мы слепим маленьких медвежат .

Воспитатель : Но прежде сыграем с вами в игру. Игра называется «Мишка косолапый» , надо выполнять движения в соответствии с текстом. Итак, пройдем на нашу полянку, встанем вкруг.

Мишка косолапый по лесу идет,

Шишки собирает и в карман кладет,

Вдруг упала шишка, прямо мишке в лоб,

Мишка рассердился и ногою топ.

«Больше я не буду шишки собирать,

Сяду на машину и поеду спать!»

Воспитатель : Рано еще Мишка спать ложиться, лучше пройдем к столу и посмотрим, как наши ребята будут лепить медвежат .

Дети : проходят к столам и садятся на свои места.

Воспитатель : Ребята, из каких частей состоит мишка?

Дети : туловища, головы, лап и хвоста.

Воспитатель : Туловище как мы будем лепить, на что оно похоже?

Дети : туловище овальное.

Воспитатель : А голову?

Дети : Круглую.

Воспитатель : Обратите внимание, что у медведя мордочка вытянута , а на голове есть ушки! Сколько ушей у медведя ? Давайте посчитаем?

Дети : 1 – 2. 2 уха

Воспитатель : Я вчера слепила мишку, хотите вам покажу?

Дети : Да.

Воспитатель : мордочку я пальчиками вытянула, а ушки сделала методом прищипывания пластилина. Как вы думаете, с какой части тела начнем работу? Объясните, почему вы так думаете?

Дети : С туловища, потому что к нему будем присоединять все части тела.

Воспитатель : А что будем лепить после того, как туловище сделали?

Дети : Будем лепить голову.

Воспитатель : Вот у нас будет туловище и голова, нам надо их?

Дети : Соединить.

Воспитатель : А чтобы наша голова держалась крепко, надо использовать прием примазывания. Что же осталось нам слепить, чтобы мишка был готов?

Дети : Лапы и хвост.

Воспитатель : Сколько лап у медведя , давайте посчитаем.

Дети : 1, 2, 3, 4 -4 лапы.

Воспитатель : Мы сделаем их из шариков, но нам понадобится 5 шариков, для чего пятый?

Дети : Для хвостика.

Воспитатель : Ребята, когда вы начнете работать, я включу вам музыку, она поможет вам раскрыть творческие способности. На наших столах лежит пластилин, надо разделить его на 3 части, одна часть должна быть чуть больше, две другие части должны быть одинаковые. Из большей части мы слепим туловище, из другой части – голову, а последнюю часть нам надо разделить еще на 5 равных частей, это будут лапы и хвост. Приступаем к работе. (включается музыка, желательно звуки природы)

Во время работы воспитатель дает детям советы, если необходимо, оказывает помощь.

Анализ :

Посмотрите, ребята, какие симпатичные медвежата у вас получились .

(Спросить детей, чьи работы им понравилась и почему, тактично обратить внимание на недостатки в некоторых работах, предложить в следующий раз постараться их не допускать).

Ребята, давайте предложим нашему гостю выбрать себе новых друзей. (Медвежонок с радостью выбирает все детские работы и благодарит детей за подарки). Дети предлагают ему прийти в гости снова.

Медвежонок угощает детей печеньем и прощается.

Цель:
1. Развивать у детей интерес к работе с пластилином
2. Продолжать закреплять навыки раскатывания, отщипывания и сдавливания.
3. Овладение действием детализации.
4. Способствовать развитию использования пластилина совместно с природным материалом.

Подготовка к занятию:
Домашнее задание накануне занятия по лепке – просмотр дома с родителями мультфильма «Как Ежик и Медвежонок Встречали Новый Год», 1975г.

Материал для занятия:
Пластилин, доска для лепки, стеки, семена подсолнечник, бумажные салфетки. Загадки про ежика.

Ход занятия:
Воспитатель: Здравствуйте ребята! У меня к вам вопрос – все смотрели мультфильм дома «Как Ежик и Медвежонок встречали Новый Год»?
Дети: Да.
Воспитатель: Кто был главным героем этого мультфильма?
Дети: Ежик!
Воспитатель: И что же там делал ежик?
Дети: Он был Новогодней елкой для медвежонка!
Воспитатель: А вы помните чем медвежонок украшал ежика?
Дети: Да, медвежонок украшал ежика грибами, яблоками!
Воспитатель: Правильно, молодцы! А кто из вас видел настоящего ежика?
Дети: Различные ответы детей.

Воспитатель: Как вы думаете что кушает ежик? А для того чтобы точно узнать что кушает ежик, предлагаю вам отгадать несколько загадок:
Он в лесу без сумки ходит
Яблоки, грибы находит
На спине иголки.
Кто это у елки?
Дети: Ежик!

Воспитатель: Правильно! А что у него на спинке?

Дети: Яблоки и грибы!
Воспитатель: Правильно! А вот еще одна загадка:

В день осенний, в день пригожий
На колючий шар похожий
По лесной тропинке шел,
На полянке яблоко нашел.
А яблоки — я вам скажу —
Очень нравятся….
Дети: Ежу!

Воспитатель: Хорошо, вы ответили правильно! И вы, наверно, догадались, что мы с вами сегодня будем лепить ежика.

Воспитатель: (демонстрация) для начала мы берем кусочек черного пластилина и раскатываем толстую колбаску, потом с одной стороны заостряем и вот практически получилась мордочка нашего ежика. Далее берем три маленьких кусочка коричневого пластилина и катаем маленькие шарики. Это будут глазки и носик нашего ежика. Ребята, а как вы думаете для чего у нас приготовлены семечки подсолнечника? Мы будем делать ему необычные иголки из пластилина, а из семян подсолнечника! Берем по одной семечке и аккуратно вставляем ежику в спинку. Помните, мы с вами отгадывали загадки, что кушает ежик?

Дети: Ответы детей.

Воспитатель: Верно, ежик любит кушать яблоки. Нашему с вами ежику мы сделаем тоже яблоки. Возьмем небольшие кусочки салфеток, сомнем в руке и скатаем шарик, который положим на спинку нашему ежику!

Самостоятельная деятельность детей. Выполнение задания по образцу, либо по памяти. По необходимости обращаются за помощью к воспитателю.
Воспитатель: Ребята, какие вы молодцы! У всех получились очень красивые ежики с вкусными яблоками!

Номинация: Детский сад, Конспекты занятий, НОД, лепка, аппликация
Название: Конспект занятия по лепке в средней группе «Лесной ежик»


Должность: воспитатель
Место работы: МБДОУ № 22
Месторасположение: г. Красноярск

«Зимушка-зима.

НОД по лепке в средней группе

Анастасия Линёва

Цели : Продолжать учить скатывать колбаски и конструировать из них задуманный предмет в виде барельефа (изображение выступает над плоскостью фона) . Совершенствовать умение понимать и анализировать содержание стихотворения . Развивать мелкую моторику пальцев, глазомер и воображение. Воспитывать аккуратность.

Предварительная работа : рассматривание картин с зимними пейзажами, знакомство со свойствами снега.

Раздаточный материал. Круги из голубого картона диаметром примерно 12-15 см по количеству детей, белый пластилин, стеки, музыкальное сопровождение «Зимушка-зима »

Дети располагаются на ковре вместе с воспитателем. В группу залетела «снежинка » — письмо. Чтение детям письма.

«Здравствуйте, ребята! Я совсем маленькая девочка – Снежинка . Я недавно появилась на свет. Но я знаю, что моя мама – это Матушка-Водица. У нас большая семья. Есть сыновья у Матушки – Водицы, мои братья – Туман, Дождь, Лёд и мы дочки – Роса и Снежинки . У всех детей разные характеры : все мы любим разные времена года (кто весну и лето, кто осень, кто зиму) . Сейчас на улице зима , а зиму любим мы – Снежинки и мой братец Лёд . Моего братца вы сегодня видели. Лёд приходил к вам в гости. А вот сестриц своих я потеряла! Пока мы опускались с неба, подул сильный Ветер, все мои сестрицы разлетелись! Мне очень грустно одной, помогите мне, пожалуйста, найти моих сестриц! Ваша Снежинка .

Еще Снежинка оставила нам описание свих сестриц, давайте послушаем!

Воспитатель читает детям отрывок из стихотворения К . Бальмонта :

Светло-пушистая

Снежинка белая .

Какая чистая,

Какая смелая!

Воспитатель :

Какая снежинка в стихотворении ? (Смелая, чистая, белая.)

Как еще можно описать снежинку ? (Холодная, колючая, блестящая и т. д.)

А давайте немножко поиграем с нашей Снежинкой ? (Давайте)

Физминутка

Мы снежинки , мы пушинки,

Покружиться мы не прочь.

Мы снежинки-балеринки ,

Мы танцуем день и ночь.

Встанем вместе мы в кружок –

Получается снежок .

Ребята, но мы же совсем забыли, что у нашей Снежинки несчастье ! Поможем, ребята, найти сестриц, Снежинке ? — (Да)

Давайте мы с вами сделаем вот таких сестричек для нашей Снежинки (показ образца)

Проходи к своим местам.

Дети проходят к своим рабочим местам. Играет мелодия «Зимушка-зима »

Лепка :

Скатываем несколько шариков одинакового размера и раскатываем их в тоненькие колбаски. Воспитатель показывает детям, как на круглом картоне составить из пересекающихся в центре колбасок снежинку и украсить ее короткими колбасками или другим способом.

Итог занятия :

Ребята, посмотрите какие красивые сестрицы Снежинки у нас получились ! Теперь нашей Снежинке не будет так грустно! Все вы большие молодцы!


Общероссийский проект конкурсов
методических разработок уроков и внеклассных мероприятий
для педагогов.
«Зимнее очарование»
Интегрированное занятие – лепка
средняя группа
тема: «Вальс снежинок»
Программное содержание:
— закреплять умение детей использовать приёмы лепки усвоенные ранее;
— учить детей лепить снежинки приёмом раскатывания колбасок из пластилина
между ладонью и столом;
— развивать мелкую моторику рук;
— расширить представления детей о зиме, снеге, снежинках;
— воспитывать самостоятельность, активность, творчество.
Материал:
«Зимушка – Зима» — воспитатель в костюме зимы, образцы снежинок, темно-синяя бумага (картон) и пластилин белого цвета.
Приём лепки: раскатывание, соединение деталей, вдавливание.
Связь с другими занятиями и видами деятельности.
Слушание песни: «Ах ты зимушка зима»; чтение сказки «Шутки бабушки зимы»; рассматривание снежинок через лупу; чтение рассказа И.Ильина и Е.Сегала «Снежинки».
Ход занятия:
Тихо играет музыка, входит «Зимушка-зима». Читает стихотворение:
«Снежинки»
Словно пух, летят с небес
Крошки нежные — снежинки,
Покрывая поле, лес,
Горы, долы и ложбинки…
Как причудлив их узор,
Как красив из них ковер!
А. ФедотовЗимушка: «О каком времени года говорится в стихотворении? Как вы догадались, что это зима? Кто приносит зиму? А как мы узнаем зиму?»
Ответы детей (по морозу, снегу, холоду и т.д.)
Зимушка приглашает детей поиграть в подвижную игру «Выпал беленький снежок». Дети стоят кружком, выполняя движения в соответствии с текстом стихотворения:
Выпал беленький снежок, (дети приседают)
Собираемся в кружок. (образуют круг)
Мы потопаем, мы потопаем! (топают ногами)
Будем весело плясать. (кружатся вокруг себя)
Будем ручки согревать. (потирают ладони)
Мы похлопаем, мы похлопаем! (хлопают в ладоши)
Будем прыгать веселей. (прыгают)
Чтобы было потеплей. (прыгают)
Мы попрыгаем, мы попрыгаем! (прыгают)
Зимушка вносит немного снега и предлагает детям рассмотреть, из чего он состоит. Вместе любуются красивыми снежинками. Раздает детям немного снежинок. На ладошках детей снег тает, в это время зимушка читает стихотворение:
Снежинка упала ко мне на ладошку,
Её я согрею дыханьем немножко,
Снежинка, ты в прятки решила играть.
Тебя на ладошке моей не видать.
Зимушка: «Снежинки это капельки воды, которые замерзли на морозе, в тепле они тают. Снежинки – это маленькие льдинки. Давайте посмотрим на вырезанные снежинки. Вы заметили, что все снежинки разные. Настоящая снежинка вся сделана изо льда. Лед в снежинках очень хрупкий: чуть тронешь – и он ломается. Чем сильнее мороз, тем более хрупкими становятся снежинки. А когда снежинки ломаются, то слышится легкий звук. Этот звук мы слышим, когда идем по снегу «скрип-скрип» слышали? Поэтому и говорят: «Скрипучий снег».
Физкультминутка:
Зимушка предлагает детям взять листы бумаги. Вместе с зимушкой дети постепенно начинают сминать их.
Зимушка: «Сейчас мы представим, будто идем гулять по снежку».
Дети идут между столами (слышится хруст бумаги), сминают листы бумаги в «снежные комки».
Затем предлагает поиграть в игру «Попади в цель». Дети кидают «снежные комки» в цель- корзину.
Садятся на свои места.
Зимушка предлагает детям придумать слова о снеге и снежинках (легкий, белый, пушистый, искристый, чистый и т. д.)
Зимушка: « Чудесные слова, чудесный снег! Он несет нам много радости и развлечений! А что можно слепить из снега?»
Ответы детей.
Зимушка: «Посмотрите какие красивые снежинки можно слепить из пластилина, давайте попробуем их слепить.
Показ несколько образцов.
Чтение стихотворения:
Снежинки – картинки,
Взгляни – поскорей.
У каждой по шесть
Серебристых лучей,
И каждая зазубренный лучик –
Зимы заколдованный ключик.
Рассматривание, объяснение.
Рассматривают готовые образцы снежинок, любуются ими.
Вспомнить с детьми приёмы раскатывания, соединения деталей, вдавливания.
Предложить раскатать колбаски (длина 6-8 см., диаметр 0,5см.) и составить снежинки.
Практическая часть.
Дети раскатывают из белого пластилина тонкие колбаски и составляют снежинки.
Зимушка: «Давайте разложим снежинки на темном фоне, словно на вечернем небе белые снежинки»!
Зимушка подзывает детей к себе, взмахивает волшебной палочкой и говорит: «Вокруг себя повернись, и в снежинку превратись!»
Мы снежинки, мы пушинки,
Покружиться мы не прочь.
Мы снежинки – балеринки
Мы танцуем день и ночь.
Встанем вместе мы в кружок –
Получается снежок.
Звучит музыка. Дети вместе с зимушкой танцуют «Вальс снежинок» затем дети подходят к стенду — «окно» прикрепляют свои снежинки.
Зимушка читает стихотворение:
Снежинка – чаровница
Танцует, веселится,
Как бабочка порхает,
Все кружится, летает.
Возьму ее в ладошку,
Приклею на окошко.
Нарядная картинка-
В окошке – чудо – льдинка.
Подведение итогов, любование красотой снежинок.

ЕВГЕНИЯ ЕРМАКОВА

Программные задачи : продолжать обучать детей скатывать колбаски и конструировать из них задуманный предмет в виде барельефа (изображение выступает над плоскостью фона) . Развивать мелкую моторику пальцев, глазомер и воображение. Воспитывать аккуратность.

Предварительная работа : рассматривание картин с зимними пейзажами, знакомство со свойствами снега.

Материал : круги из синего картона диаметром примерно 12-15 см по количеству детей, белый пластилин, стеки, музыкальное сопровождение «Кружатся снежинки » .

Ход занятия:

Дети располагаются на ковре в полукруг вместе с воспитателем. В группу залетела «снежинка » .

«Здравствуйте, ребята! Я совсем маленькая – Снежинка . Я только сегодня появилась на свет. Но я знаю, что моя мама – это вода. Я была маленькой капелькой воды, но сейчас на улице так холодно, что пока я летела к вам с неба,- замёрзла, и превратилась в Снежинку . Со мной с неба падали мои сестрицы- снежинки , но они потерялись и мне очень грустно и скучно одной»

Ребята, как помочь Снежинке ? Давайте сделаем ей сестриц — Снежинок из пластелина . Чтобы они получились красивые и как настоящие их надо рассмотреть. Из каких частей состоит снежинка ?

Есть прямые полоски (показ, какие ровные, длинные, прямые. Но есть и короткие. Покажите длинные полоски и короткие (показ детей) . Вот какая Снежинка .

Воспитатель читает детям отрывок из стихотворения К. Бальмонта :

Светло-пушистая

Снежинка белая .

Какая чистая,

Какая смелая!

Воспитатель :

Хотите слепить такие снежинки ? Скатываем несколько шариков одинакового размера и раскатываем их в тоненькие колбаски. Воспитатель показывает детям, как на круглом картоне составить из пересекающихся в центре колбасок снежинку и украсить ее короткими колбасками или другим способом.

Физкультминутка.

Мы снежинки , мы пушинки,

Покружиться мы не прочь.

Мы снежинки-балеринки ,

Мы танцуем день и ночь.

Встанем вместе мы в кружок –

Получается снежок .

Ребята, сделаем сестриц Снежинке ? — (Да)

Давайте мы с вами сделаем вот таких сестричек для нашей Снежинки (расскладывание образца на столы)

Проходите к своим местам.

Дети проходят к своим рабочим местам. Играет мелодия «Кружатся снежинки »

Лепка детей .

Итог занятия :

Ребята, посмотрите какие красивые сестрицы Снежинки у нас получились ! Теперь нашей Снежинке не будет так грустно! Все вы большие молодцы!

Публикации по теме:

Конспект интегрированного занятия «Снежинка» для детей средней группы Авторский конспект интегрированного занятия в средней группе детского сада Тема: «Снежинка» Задачи: 1. Побуждать детей выразительно передавать.

Конспект НОД в средней группе «Снежинка» Задачи: развивать речь детей расширять представление детей о времени года,о снеге. развивать наблюдательность,интерес к природе развивать.

Конспект интегрированного занятия по лепке в средней группе «Подсолнух» Тема: ПОДСОЛНУХ Программное содержание: Познакомить детей с растением подсолнечник. Учить описывать растение, любоваться его красотой.

Цель: вызвать у детей интерес к занятию, учить детей отражать впечатления, полученные при наблюдении зимней природы, Развивать художественно.

Конспект занятия по лепке в средней группе «Утята» Конспект занятия по лепке в средней группе. Тема»Утята» Цель:учить детей лепить предмет,состоящий из нескольких частей,предавая некоторые.

Конспект занятия по лепке в средней группе «Лепка крокодила» Программное содержание: 1. Учить детей лепить предметы из нескольких частей,правильно располагать части,соблюдая пропорции. Учить соединять.

Конспект занятия по лепке в средней группе «Мы веселые матрешки» Цель: Учить детей лепить человека. Развивать умение объединять свою работу с работами других детей. Закрепить прием примазывания и оттягивания.

Конспект занятия по лепке в средней группе.

Тема недели «Зима». Лепка «Снежинка» (техника — налеп).

Цель: научить детей приёмом налепа изображать снежинку.

Задачи:

Обучающие: продолжать учить детей делить пластилин на части, скатывать колбаски и конструировать из них задуманный предмет в виде барельефа (изображение выступает над плоскостью фона).

Воспитательные:

Развивающие: познавательный интерес детей, мелкую моторику пальцев, глазомер и воображение.

Предварительная работа : рассматривание картин с зимними пейзажами.

Раздаточный материал: круги или квадраты из картона голубого, синего, фиолетового и серого цветов диаметром 12-15см по количеству детей, доска для лепки, белый пластилин, стека, музыкальное сопровождение.

Ход занятия:

Воспитатель: Ребята, послушайте, пожалуйста, загадку:

Белым пледом лес укрыт,

И медведь в берлоге спит.

Снег, как белая кайма.

Кто хозяйничал?

Дети: Зима.

Воспитатель: Правильно, ребята, наступила зима. Как вы думаете, какого цвета больше всего зимой? Почему?

Дети: ответы детей.

Воспитатель: А вы любите зиму?

Дети: Да.

Воспитатель: За что вы любите зиму?

Дети: ответы детей.

Воспитатель: У меня для вас есть ещё одна загадка, послушайте:

С неба звёздочки летят

И на солнышке блестят.

Точно в танце балеринки,

Кружатся зимой…

Дети: Снежинки.

Воспитатель: Молодцы, ребята, правильно отгадали.

А давайте немножко поиграем. Сейчас мы все с вами превратимся в снежинок.

Физминутка

Мы снежинки, мы пушинки,

Покружиться мы не прочь.

Мы снежинки — балеринки,

Мы танцуем день и ночь.

Встанем вместе мы в кружок –

Получается снежок.

Воспитатель: Какие красивые снежинки летали у нас с вами в группе. А теперь я предлагаю вам слепить снежинку. Посмотрите, какие красивые снежинки можно слепить из пластилина, давайте попробуем.

Показ несколько образцов. Чтение стихотворения:

Снежинки – картинки,

Взгляни – поскорей.

У каждой по шесть

Серебристых лучей,

И каждый зазубренный лучик –

Зимы заколдованный ключик. Л.Шеховцова

Лепка: Скатываем несколько шариков одинакового размера и раскатываем их в тоненькие колбаски. Воспитатель показывает детям, как на круглом или квадратном картоне составить из пересекающихся в центре колбасок снежинку и украсить ее короткими колбасками или другим способом.

Итог занятия: Ребята, посмотрите, какие красивые снежинки у нас получились. Вы все большие молодцы.


По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Сценарий организации и проведения прогулки с детьми средней группы. Тема недели » Зима».

Цель:Формировать у детей первые связные представления о зиме, закреплять знания детей о свойствах снега (белый, холодный, лёгкий). Способствовать созданию положительного эмоционального настроя.Задачи:…

Конспект НОД по экологии в средней группе. Тема: «Зимушка-Зима».

Закрепить представление детей о зимних явлениях. Расширить представления о жизни диких животных, растениях в зимнее время года. Формировать представления о пользе природных явлений для животных и бере…

Конспект занятия по лепке в средней группеТема: «Зимушка – зима»
Цели:
Образовательная:
— уточнить знания детей о зимних природных явлениях;
— закрепление знаний художественных выразительных средств (интонация), закрепить умение выразительно читать стихотворения;
— учить отгадывать загадки;
— обогащать активный словарь детей;
— совершенствовать умение детей лепить предметы, состоящие из шаров разной величины.
Развивающие:
— развивать мышление, связанную речь, творческое воображение.
Воспитательные:
— воспитывать умение внимательно слушать, не перебивать других.
Материал:
Картины с изображением зимы, игрушка снеговик, конверт с загадками, пластилин, дощечки для лепки, медальоны виде снежинок.
Предварительная работа:
Заучивание стихотворений о зиме, экскурсии по территории детского сада, беседы о зимних признаках.

Ход занятия:
— Ребята сегодня мы ещё раз с вами поговорим о зиме. Зима прекрасное время года. Ребята, а какие вы знаете признаки зимы? Зимой сильные морозы. Часто идёт снег. Зимой большие сугробы снега. Речка замерзает и покрывается льдом. На деревьях иней.
— Да ребята правильно это всё признаки зимы. А какой первый месяц зимы? (декабрь)
— Второй месяц зимы? (январь)
— Третий месяц зимы? (февраль)
— Да правильно это три месяца зимы. Ребята, а мы с вами учили стихи о зиме и зимних месяцах. Сейчас нам Лиза расскажет стих, а мы послушаем и скажем о каком месяце она рассказала. Утром рано в декабре,
Первый снег уж на дворе.
Расчищаем мы дорожки,
В тёплой меховой одёжке.
— А каком месяце рассказала Лиза? (о декабре). Правильно ребята в декабре высыпает первый снег. Становится холодно и мы одеваем тёплую одежду.
— А сейчас Лиля расскажет стихотворение.
Открываю календарь-
Начинается январь.
В январе, в январе
Много снега на дворе
Снег на крыше, на крылечке
Солнца в небе голубом
В нашем доме топят печки,
В небо дым идёт столбом.
— Про какой месяц рассказала Лиля? (о январе). Почему вы так решили? (С января начинается новый год. В январе много снега). Правильно, молодцы дети.
— Ещё Максим расскажет стихотворение.
Дуют ветры в феврале,
Воют в трубах громко.
Змейкой мчится по земле
Лёгкая позёмка
Поднимаясь мчатся в даль
Самолётов звенья
Это празднует февраль
Армии рожденье.
— А это стихотворение про какой месяц? (февраль). Да правильно в феврале, дуют ветры, на земле позёмка и праздник 23 февраля день защитников Отечества.
— Молодцы мы вспомнили стихи, а в какие игры мы играем зимой? (Катаемся на санках, на коньках, на лыжах, играем в снежки и лепим снеговика).
— Вот как много интересных занятий зимой.
— Ой, ребята, кто – то стучится.(Вношу снеговика).
— Ребята, это снеговик к нам пришёл.
— Здравствуйте ребята, как у вас тут весело, а мне скучно стоять на улице одному вот я и решил к вам прийти. А что вы делаете?
— Мы говорим о зиме.
— Ребята, а у меня есть вот загадки. Отгадаете их?
— Давай попробуем.
Вот уж месяц снег идёт,
Скоро встретим новый год,
В снежной спячке вся природа
Подскажи те время года? (зима)
С неба он летит зимой,
Не ходи теперь босой,
Знает каждый человек,
Что всегда холодный(снег)
Что за звёздочки сквозные
На пальто и на платке?
Всё сквозные вырезные.
А возьмёшь — вода в руке. (снежинки)
Выпал снег чистейшей пробы
Из него везде(сугробы)
С метлой в руке,
С ведром на голове
Стою зимой я на дворе. (снеговик)
— Вот какие молодцы все загадки отгадали.
— А у нас есть ещё интересная игра « Зимушка – зима»
Физкультминутка «Зимушка – зима».
Здравствуй зимушка – зима (кланяется)
Что в подарок принесла? (руки в стороны)
Белый снег пушистый (приседаем, проводим по воображаемому снегу)
Иней серебристый (руки в верх)
Лыжи, санки и коньки (имитируют движения)
И на елке огоньки! (делают фонарики)
— Вот какая весёлая игра.
— Да у вас весело, а мне одному скучно.
— Ребята, а давайте слепим для снеговика друзей снеговиков. Садитесь за столы на свои места.
— Но прежде чем лепить разомнём пальчики.
Пальчиковая гимнастика. «Зимняя прогулка».
(Загибаем пальчики по одному.)
Раз, два, три, четыре, пять
(«Идём» по столу указательным и средним пальчиками.)
Мы во двор пришли гулять.
(«Лепим» комочек двумя ладонями.)
Бабу снежную лепили,
(Крошащие движения всеми пальцами)
Птичек крошками кормили,
(Ведём указательным пальцем правой руки по ладони левой руки)
С горки мы потом катались,
(Кладём ладошки на стол то одной стороной, то другой)
А ещё в снегу валялись.
(Отряхиваем ладошки)
Все в снегу домой пришли.
(Движения воображаемой ложкой, руки под щёки)
Съели суп и спать легли.
— Молодцы, а теперь давайте лепить снеговиков. Вспоминаем, что снеговик состоит из трёх шариков (большой, поменьше и самый маленький), слепите шапочку из коричневого пластилина, нас, глазки, а из веточек палочек сделаете руки снеговику.
Дети лепят снеговиков.
— Вот какие снеговики получились, поставим их на поднос возле снеговика. Теперь тебе не будет скучно.
— Спасибо ребята, а у меня тоже есть для вас подарки, что бы вы помнили о зиме вот такие снежинки медальоны.
— Спасибо снеговик, оставайся с нами посмотришь, как ребята проводят время в детском саду.
— Ребята, скажите, что мы сегодня делали? Беседовали о зиме и зимних забавах. Рассказывали стихи, отгадывали загадки, играли, лепили снеговика.
— Молодцы ребята, но зима закончилась, и давайте с ней попрощаемся. Скажем до свидания Зимушка – зима, до встречи через год.

Heading 1Default Paragraph FontTable Normal
No List-ђHeading 1 Char

Модель развития целевых групп в сложных организациях и стратегия реализации на JSTOR

Абстрактный

Стратегия вмешательства для развития промышленной рабочей группы предлагается на основе четырехступенчатой ​​модели группового развития. Группа отличается от групп терапии и сензитивности своей целью решения задач. Модель отражает акцент на структуре задачи, а не на аффективных отношениях. Четыре стадии: формирование, дифференциация, интеграция и полная зрелость.Учитываются сдерживающие факторы.

Информация о журнале

Журнал Academy of Management Review, которому уже 26 лет, является наиболее цитируемым из справочников по менеджменту. AMR считается одним из самых влиятельных деловых журналов, публикующих академически строгие концептуальные статьи, продвигающие науку и практику управления. AMR — это журнал по развитию теории для специалистов по менеджменту и организациям со всего мира. AMR публикует новые, проницательные и тщательно продуманные концептуальные статьи, бросающие вызов общепринятому мнению относительно всех аспектов организаций и их роли в обществе.Журнал открыт для различных точек зрения, включая те, которые направлены на повышение эффективности, а также те, которые критически относятся к управлению и организациям. Каждая рукопись, опубликованная в AMR, должна содержать новые теоретические идеи, которые могут улучшить наше понимание управления и организаций. Большинство статей также включают обзор соответствующей литературы. AMR издается четыре раза в год тиражом 15 000 экземпляров.

Информация об издателе

Академия управления (Академия; АОМ) является ведущей профессиональной ассоциацией ученых, занимающихся созданием и распространением знаний об управлении и организациях.Основная миссия Академии состоит в том, чтобы улучшить профессию менеджера, продвигая стипендию в области управления и обогащая профессиональное развитие ее членов. Академия также стремится формировать будущее исследований и образования в области управления. Академия управления, основанная в 1936 году, является старейшей и крупнейшей научной ассоциацией менеджмента в мире. Сегодня Академия является профессиональным домом для более чем 18 290 членов из 103 стран. Членство в Академии открыто для всех, кто ценит принадлежность к ней.

Целевые группы и рабочие группы – Моделирование и комплексная оценка

Содержание

Группы задач
Рабочие группы
Группы завершенных задач
Готовая рабочая группа

Целевая группа IWA по надлежащей практике моделирования (GMP1) закончила предисловие к своему Научно-техническому отчету (STR) «Руководство по использованию моделей активного ила» (Rieger et al., 2013) словами:
« В конце мы не знаю, насколько этот отчет будет действителен через 10 лет, но моделирование сточных вод развивается быстро, и мы рекомендуем провести повторную оценку этих руководящих принципов через определенный период времени ».
Всем, кто занимается моделированием объектов восстановления водных ресурсов (WRRF), очевидно, что темпы изменений, отмеченные ранее, продолжаются. Учитывая это, члены GMP1 стимулируют продолжение деятельности Целевой группы по надлежащей практике моделирования, которая должна быть преобразована во Вторую рабочую группу IWA по надлежащей практике моделирования (GMP2).
GMP2 предназначен для оценки принятия предыдущего STR, оценки состояния практики моделирования WRRF и предоставления практикующим специалистам обновленных и расширенных руководств для решения новых задач отрасли.В целом, мотивы для этого начинания можно проследить до двух основных причин: расширение фокуса первого STR GMP и смещение акцента с очистки сточных вод на восстановление водных ресурсов.
Как и в GMP1 TG, GMP2 будет сосредоточен исключительно на технических вопросах и не будет продвигать какое-либо конкретное программное обеспечение для моделирования.
В центре внимания GMP2 TG будет:

  • Расширение Единого протокола : Единый протокол, представленный в Руководстве по использованию моделей активного ила, охватывал и обсуждал все этапы проекта моделирования в равной степени.Были некоторые области, которые могли бы выиграть от пересмотра и адаптации к текущим потребностям и изменениям в отрасли, например:
    • Настройка модели
    • Калибровка и проверка моделей
    • Моделирование
    • Жизненный цикл моделей
  • Учет изменчивости и неопределенности в моделях
  • Рассмотрено расширение матрицы приложений
  • Контактное лицо: Манель Гарридо Басерба (mgbaserba-at-gmail. ком)
  • Веб-сайт: в разработке
  • IWA connect: в процессе подготовки

Целью рабочей группы IWA является подведение итогов уже проделанной работы по теме оценки неопределенности при очистке сточных вод и выявление пробелов в имеющихся методах или знаниях. Он будет основываться на знаниях, уже полученных в результате определенных ключевых усилий в области очистки сточных вод. Кроме того, проект намерен включить работу, проделанную в смежных областях, таких как управление водными ресурсами.Исследование призвано объединить коллективные знания инженеров, ученых и владельцев предприятий из нескольких стран и континентов.

Цели группы можно резюмировать следующим образом:

  1. Предложите общий язык для общения на эту тему.
  2. Предложите исчерпывающий список источников неопределенности.
  3. Задокументируйте и оцените существующие методы оценки и оценки неопределенности (количественной и качественной).
  4. Включение знаний из других областей (водные ресурсы, наука об атмосфере, атомная промышленность и т. д.)) по применению методологий оценки неопределенности.
  5. Выявление пробелов в текущих знаниях. Определить разработки, необходимые для предоставления адекватных инструментов для реализации оценки неопределенности в проектах.

СПО опубликовано: в мягкой обложке или в электронном виде.

Использование моделирования для минимизации выбросов парниковых газов коммунальными предприятиями по очистке сточных вод. Конечные цели Целевой группы двояки:

  1. Понимать процессы , ответственные за основной вклад в выбросы парниковых газов из очистных сооружений и канализационных систем (например,г. гетеротрофная денитрификация, автотрофная нитрификация, автотрофная денитрификация, метаногенез и др.)
  2. Превратите эти знания в математические модели, которые могут быть встроены в модели системы/завода, позволяющие выполнять многокритериальную оптимизацию

Чтобы достичь этого, в общий стратегический подход к решению проблемы включены следующие подцели:

  1. Определить современное состояние, ключевых игроков и текущие проекты во всех перечисленных ниже научных областях; выявление пробелов в исследованиях : использовать существующие вспомогательные каналы, такие как Глобальная исследовательская коалиция по водным ресурсам (GWRC), в качестве средства координации результатов исследований  текущей работы и обеспечения исследований потребностей для будущей работы
  2. Фундаментальные исследования парниковых газов азота : достижение консенсуса в отношении механизмов процесса (предпочтительно с помощью моделирования процесса) и выхода парниковых газов в различных условиях
  3. Разработка моделей азотных парниковых газов : перевод научных знаний в математические модели и встраивание их в ASM; проектные эксперименты, необходимые для калибровки дополнительных параметров модели; обратите внимание, что это требует тесного взаимодействия с фундаментальными исследованиями (возможно, через GWRC)
  4. .
  5. Фундаментальное исследование метана : количественное определение выбросов метана в канализационных коллекторах и тех фракций, которые попадают в очистные сооружения через канализационные и сбросные воды метантенка; количественно определить удаление метана в биологических реакторах
  6. Разработка модели метана : внедрение знаний в модели ASM и гидравлических сетей; эксперименты по проектированию, необходимые для калибровки модели; обратите внимание, что это требует тесного взаимодействия с фундаментальными исследованиями
  7. Полномасштабный мониторинг : что можно измерить с какой точностью; определить случаи для детальных кампаний по измерению выбросов парниковых газов
  8. Общезаводская модель – Сравнительный анализ : полномасштабная интеграция и калибровка модели; разработка стратегии многокритериальной оптимизации, включая моделирование и ICA, для минимизации выбросов N2O, Ch5 и косвенных выбросов ПГ, а также для максимизации образования Ch5 при анаэробном сбраживании; тестирование стратегий контроля с использованием эталонного подхода
    , расширяющего усилия текущей TG по сравнительному анализу стратегий контроля; и руководство по сочетанию с существующими инструментами LCA

Целевая группа была создана для улучшения нашего понимания и представления физико-химических процессов. Эти реакции происходят естественным образом в водной среде без необходимости использования микробного посредника. Они обычно используются в цикле водного хозяйства. Важные примеры включают использование квасцов для коагуляции и удаления фосфора, непреднамеренного образования накипи, переноса газа и кислотно-щелочных реакций. В то время как огромные усилия были затрачены на разработку и применение моделей биологических процессов, модели физико-химических реакций, как правило, рудиментарны и эмпиричны. Это сильно ограничивает нашу способность эффективно манипулировать этими процессами и использовать их.Фактически, основные принципы достаточно хорошо известны, но не подвергались систематической оценке в области водоснабжения и водоотведения. Целевая группа разработает физико-химическую основу с высокой прогностической способностью, которую можно использовать в различных операциях установки как разработчиками моделей, так и конечными пользователями.

В литературе было представлено несколько моделей систем на основе MBR для объяснения особенностей этих систем. Несмотря на усилия, предпринятые в моделировании MBR, эта тема еще не полностью проработана и требует дальнейшей работы.Нет единого мнения относительно использования «стандартной» и хорошо зарекомендовавшей себя математической модели, способной также описывать явления загрязнения.
Основная мотивация создания Целевой группы по моделированию и контролю мембранных биореакторов (TG) заключается в том, чтобы привести исследовательское сообщество к стандартизированным критериям для моделирования систем МБР. Конечные цели TG тройные:

  • Предложение стандартизированных критериев для интеграции биологических, фильтрационных и энергетических моделей для моделирования систем на основе МБР
  • Настройте базу данных, которую можно использовать для общезаводского моделирования, управления и оптимизации систем на основе MBR.
  • Предложить руководство по применению соответствующих моделей для различных целей, таких как академические исследования, оценка экологической и экономической устойчивости, а также контроль и многокритериальная оптимизация систем MBR.

Целевая группа также связана с деятельностью группы специалистов IWA: контрольно-измерительные приборы, управление и автоматизация (ICA).

В сферу интересов РГ входит интеграция моделей всех компонентов круговорота воды в городских районах, включая циклы отходов, питательных веществ и энергии для различных операционных процессов, связанных с круговоротом воды.Основное внимание уделяется вопросам интеграции модели и программного обеспечения, например. о том, как решать проблемы интеграции и как использовать возможности интеграции. Моделирование в этом контексте в основном предназначено для поддержки принятия решений, а не для понимания процессов.

Основными целями РГ являются содействие обмену идеями и опытом в отношении использования и разработки инструментов и методов для MIUWS, а также создание сети экспертов в этой области. Будет предпринято сотрудничество с другими группами IWA, занимающимися тесно связанными темами, например.г. городской дренаж, LCA и т. д., а также с комитетами WEF (например, системы сбора).

Основные цели рабочей группы:

  1. способствовать обмену идеями и опытом использования вычислительной гидродинамики в области очистки воды и сточных вод и
  2. создать сеть экспертов в этой области.

В задачи Рабочей группы (WG) по надлежащей практике моделирования (GMP) входит продолжение работы бывшей TG IWA GMP по продвижению использования численного моделирования на очистных сооружениях в целом и на установках с активным илом в частности.GMP WG — это платформа для продвижения GMP в долгосрочной перспективе.
Целями GMP WG являются

  • Организация и проведение курсов по моделированию заводов по производству активного ила (совместно с конференциями IWA) для продвижения «Надлежащей практики моделирования» (см. IWA STR № 22),
  • для распространения содержания GMP STR в поле

Исходя из целей, задач и обязанностей GMP WG
1. Курсы по моделированию заводов по производству активного ила
2. Инициировать и поддерживать последующую рабочую группу IWA по теме «Надлежащая практика моделирования»

 Рабочая группа по оценке жизненного цикла воды и очистки сточных вод (LCA-Water WG) содействовала обмену идеями и разработала согласованные методологии для содействия более эффективному использованию LCA в городских системах водоснабжения.

Цель рабочей группы заключалась в содействии использованию протоколов эталонного моделирования (BSM1, BSM1_LT и BSM2) и подготовке научно-технического отчета (в рамках серии IWA Publishing).В середине 90-х годов Целевая группа IWA по респирометрии начала работу по разработке основанного на моделировании протокола («эталонной модели»), который будет использоваться для объективного сравнения и оценки стратегий управления очистными сооружениями. Основной причиной для начала этой работы было открытие того, что на протяжении многих лет в литературе предлагались многочисленные стратегии управления очистными сооружениями, однако литература не давала четкой основы для сравнения этих стратегий из-за многих смешанных влияний, которые оказывают влияние. на системах.

«Эталонный протокол» определяется в терминах всестороннего описания
стандартизированной процедуры моделирования и оценки, включая компоновку станции, имитационные модели и параметры моделей, подробное описание возмущений, которые должны применяться во время испытаний, и критерии оценки для тестирования относительных эффективность смоделированных стратегий контроля и мониторинга. Успех BSM с точки зрения публикаций (уже более 500) и большое количество исследовательских групп по всему миру, запрашивающих доступ к инструментам, являются убедительным свидетельством необходимости этого исследования.

Научно-технический отчет (STR) был опубликован в 2014 году, а 15 связанных с ним технических отчетов в настоящее время дорабатываются, и тем самым усилия рабочей группы BSM завершены. Кроме того, программное обеспечение «полируется». Версии Matlab BSM1 и BSM2 доступны для бесплатной загрузки, а также обновленная версия ADM1, включая ионную силу, активность и ионное спаривание (свяжитесь с Ульфом Джеппссоном).


Сопутствующий инструмент — модель генератора входящих сточных вод (Matlab) — также находится в свободном доступе (свяжитесь с доктором Кристом В.Герней). Также доступна предварительная версия программного обеспечения расширенного BSM2, включающая модель водосбора и модель канализационной системы (опубликована в журнале «Экологическое моделирование и программное обеспечение», том 78, стр. 16–30). Однако, поскольку существует так много текущих мероприятий и разработок, связанных с системой BSM и ее расширениями (выбросы парниковых газов, микрозагрязнители и запрещенные наркотики, физико-химическая активность, pH, осадки, фосфор, сера, включение канализационных и приемных вод). модели качества, восстановление ресурсов) мы намерены создать еще один «зонтик» для организации усилий по BSM всех различных участвующих исследовательских групп.На семинаре WWC2014 в Лиссабоне, Португалия, был достигнут консенсус в отношении необходимости создания рабочей группы IWA по «Сравнительному анализу стратегий контроля и мониторинга для городских систем сточных вод». Поддержку такой инициативе оказали как МЧА, так и группы специалистов МВД.

Что такое моделирование данных? | IBM

Узнайте, как моделирование данных использует абстракцию для представления и лучшего понимания природы потока данных в корпоративной информационной системе.

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных — это процесс создания визуального представления либо всей информационной системы, либо ее частей для связи между точками данных и структурами.Цель состоит в том, чтобы проиллюстрировать типы данных, которые используются и хранятся в системе, отношения между этими типами данных, способы группировки и организации данных, а также их форматы и атрибуты.

Модели данных строятся с учетом потребностей бизнеса. Правила и требования определяются заранее на основе отзывов заинтересованных сторон бизнеса, поэтому их можно включить в дизайн новой системы или адаптировать при итерации существующей.

Данные можно моделировать на различных уровнях абстракции. Процесс начинается со сбора информации о бизнес-требованиях от заинтересованных сторон и конечных пользователей. Затем эти бизнес-правила преобразуются в структуры данных, чтобы сформулировать конкретный проект базы данных. Модель данных можно сравнить с дорожной картой, планом архитектора или любой формальной диаграммой, которая способствует более глубокому пониманию того, что проектируется.

Моделирование данных использует стандартизированные схемы и формальные методы. Это обеспечивает общий, согласованный и предсказуемый способ определения и управления ресурсами данных в рамках организации или даже за ее пределами.

В идеале модели данных представляют собой живые документы, которые развиваются вместе с меняющимися потребностями бизнеса. Они играют важную роль в поддержке бизнес-процессов и планировании ИТ-архитектуры и стратегии. Модели данных можно использовать совместно с поставщиками, партнерами и/или коллегами по отрасли.

Типы моделей данных

Как и любой процесс проектирования, проектирование баз данных и информационных систем начинается с высокого уровня абстракции и становится все более конкретным и конкретным. Модели данных обычно можно разделить на три категории, которые различаются в зависимости от степени их абстракции.Процесс начнется с концептуальной модели, перейдет к логической модели и завершится физической моделью. Каждый тип модели данных обсуждается более подробно ниже:

  • Концептуальные модели данных. Их также называют моделями предметной области, и они дают общее представление о том, что будет содержать система, как она будет организована и какие бизнес-правила задействованы. Концептуальные модели обычно создаются как часть процесса сбора исходных требований к проекту.Как правило, они включают классы сущностей (определяющие типы вещей, которые важно для бизнеса представлять в модели данных), их характеристики и ограничения, отношения между ними и соответствующие требования безопасности и целостности данных. Любая нотация обычно проста.
  • Логические модели данных . Они менее абстрактны и предоставляют более подробную информацию о концепциях и отношениях в рассматриваемой области. Используется одна из нескольких формальных систем записи моделирования данных.Они указывают атрибуты данных, такие как типы данных и их соответствующие длины, и показывают отношения между сущностями. Логические модели данных не задают никаких технических требований к системе. Этот этап часто опускается в методах Agile или DevOps. Логические модели данных могут быть полезны в высокопроцедурных средах реализации или для проектов, ориентированных на данные по своей природе, таких как проектирование хранилища данных или разработка системы отчетности.
  • Физические модели данных. Они предоставляют схему физического хранения данных в базе данных. Таким образом, они наименее абстрактны из всех. Они предлагают окончательный дизайн, который можно реализовать как реляционную базу данных, включая ассоциативные таблицы, которые иллюстрируют отношения между сущностями, а также первичные и внешние ключи, которые будут использоваться для поддержания этих отношений. Физические модели данных могут включать свойства, характерные для системы управления базами данных (СУБД), включая настройку производительности.

Процесс моделирования данных

Моделирование данных как дисциплина предлагает заинтересованным сторонам тщательно оценить обработку и хранение данных. Методы моделирования данных имеют различные соглашения, которые определяют, какие символы используются для представления данных, как модели размещаются и как передаются бизнес-требования. Все подходы обеспечивают формализованные рабочие процессы, включающие последовательность задач, которые необходимо выполнять итеративно. Эти рабочие процессы обычно выглядят так:

  1. Идентифицируйте объекты. Процесс моделирования данных начинается с определения вещей, событий или понятий, представленных в наборе данных, который необходимо смоделировать. Каждая сущность должна быть связной и логически обособленной от всех остальных.
  2. Определите ключевые свойства каждой сущности. Каждый тип объекта можно отличить от всех остальных, поскольку он имеет одно или несколько уникальных свойств, называемых атрибутами. Например, сущность под названием «клиент» может обладать такими атрибутами, как имя, фамилия, номер телефона и обращение, а сущность под названием «адрес» может включать название и номер улицы, город, штат, страну и почтовый индекс. .
  3. Определение отношений между сущностями. Самый ранний проект модели данных будет определять характер отношений каждого объекта с другими. В приведенном выше примере каждый клиент «живет по адресу». Если бы эта модель была расширена, чтобы включить объект под названием «заказы», ​​каждый заказ также был бы отправлен и выставлен счет по адресу. Эти отношения обычно документируются с помощью унифицированного языка моделирования (UML).
  4. Полностью сопоставить атрибуты объектам. Это гарантирует, что модель отражает то, как бизнес будет использовать данные. Широко используются несколько формальных шаблонов моделирования данных. Разработчики, ориентированные на объекты, часто применяют шаблоны анализа или шаблоны проектирования, в то время как заинтересованные лица из других областей бизнеса могут обращаться к другим шаблонам.
  5. При необходимости назначьте ключи и определите степень нормализации, которая уравновешивает необходимость сокращения избыточности с требованиями к производительности. Нормализация — это метод организации моделей данных (и баз данных, которые они представляют), в котором числовые идентификаторы, называемые ключами, назначаются группам данных для представления взаимосвязей между ними без повторения данных.Например, если каждому клиенту назначен ключ, этот ключ может быть связан как с их адресом, так и с их историей заказов без необходимости повторять эту информацию в таблице имен клиентов. Нормализация, как правило, уменьшает объем дискового пространства, необходимого для базы данных, но это может сказаться на производительности запросов.
  6. Завершите и проверьте модель данных. Моделирование данных — это повторяющийся процесс, который следует повторять и уточнять по мере изменения потребностей бизнеса.

Типы моделирования данных

Моделирование данных развивалось вместе с системами управления базами данных, причем типы моделей усложнялись по мере роста потребностей бизнеса в хранении данных.Вот несколько типов моделей:

  • Иерархические модели данных представляют отношения «один ко многим» в древовидном формате. В модели этого типа каждая запись имеет единственный корень или родитель, который сопоставляется с одной или несколькими дочерними таблицами. Эта модель была реализована в IBM Information Management System (IMS), которая была представлена ​​в 1966 году и быстро нашла широкое применение, особенно в банковской сфере. Хотя этот подход менее эффективен, чем недавно разработанные модели баз данных, он все еще используется в системах Extensible Markup Language (XML) и географических информационных системах (ГИС).
  • Реляционные модели данных были первоначально предложены исследователем IBM Э. Ф. Коддом в 1970 году. Они до сих пор применяются во многих различных реляционных базах данных, обычно используемых в корпоративных вычислениях. Моделирование реляционных данных не требует детального понимания физических свойств используемого хранилища данных. В нем сегменты данных явно объединяются с помощью таблиц, что снижает сложность базы данных.

Реляционные базы данных часто используют язык структурированных запросов (SQL) для управления данными.Эти базы данных хорошо подходят для поддержания целостности данных и сведения к минимуму избыточности. Они часто используются в системах торговых точек, а также для других типов обработки транзакций.

  • Модели данных «сущность-связь» (ER) используют формальные диаграммы для представления отношений между сущностями в базе данных. Архитекторы данных используют несколько инструментов моделирования ER для создания визуальных карт, передающих цели проектирования базы данных.
  • Объектно-ориентированные модели данных получили распространение как объектно-ориентированное программирование и стали популярными в середине 1990-х годов.Вовлеченные «объекты» являются абстракциями сущностей реального мира. Объекты сгруппированы в иерархии классов и имеют связанные функции. Объектно-ориентированные базы данных могут включать таблицы, но также могут поддерживать более сложные отношения данных. Этот подход используется в мультимедийных и гипертекстовых базах данных, а также в других случаях.
  • Многомерные модели данных были разработаны Ральфом Кимбаллом и предназначены для оптимизации скорости извлечения данных для аналитических целей в хранилище данных.В то время как реляционные модели и модели ER подчеркивают эффективность хранения, многомерные модели увеличивают избыточность, чтобы упростить поиск информации для составления отчетов и поиска. Это моделирование обычно используется в системах OLAP.

Двумя популярными многомерными моделями данных являются звездообразная схема, в которой данные организованы в факты (измеряемые элементы) и измерения (справочная информация), где каждый факт окружен связанными с ним измерениями в виде звезды. Другая схема — это схема «снежинка», которая напоминает схему «звезда», но включает в себя дополнительные слои связанных измерений, что делает структуру ветвления более сложной.

Преимущества моделирования данных

Моделирование данных упрощает для разработчиков, архитекторов данных, бизнес-аналитиков и других заинтересованных сторон просмотр и понимание взаимосвязей между данными в базе данных или хранилище данных. Кроме того, он может:

  • Уменьшение количества ошибок при разработке программного обеспечения и баз данных.
  • Повысьте согласованность документации и проектирования систем на предприятии.
  • Повышение производительности приложений и баз данных.
  • Упростите сопоставление данных во всей организации.
  • Улучшить взаимодействие между разработчиками и группами бизнес-аналитики.
  • Упростите и ускорьте процесс проектирования базы данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях.

Инструменты моделирования данных

В настоящее время широко используются многочисленные коммерческие и открытые решения для автоматизированной разработки программного обеспечения (CASE), в том числе многочисленные средства моделирования данных, построения диаграмм и визуализации. Вот несколько примеров:

  • erwin Data Modeler — это инструмент моделирования данных, основанный на языке моделирования данных Integration DEFinition для информационного моделирования (IDEF1X), который теперь поддерживает другие методологии записи, включая многомерный подход.
  • Enterprise Architect — это инструмент визуального моделирования и проектирования, который поддерживает моделирование информационных систем и архитектур предприятия, а также программных приложений и баз данных. Он основан на объектно-ориентированных языках и стандартах.
  • ER/Studio — это программное обеспечение для проектирования баз данных, совместимое с несколькими наиболее популярными на сегодняшний день системами управления базами данных. Он поддерживает как реляционное, так и многомерное моделирование данных.
  • Бесплатные средства моделирования данных включают решения с открытым исходным кодом, такие как Open ModelSphere.

Моделирование данных и IBM Cloud

Исследователи IBM были одними из пионеров, создавших первые иерархические и реляционные модели данных, а также спроектировавших базы данных, в которых эти модели были первоначально реализованы.

Сегодня IBM Cloud предоставляет платформу с полным стеком, которая поддерживает обширный портфель баз данных SQL и NoSQL, а также инструменты разработчика, необходимые для эффективного управления ресурсами данных в них. IBM Cloud также поддерживает инструменты с открытым исходным кодом, которые помогают разработчикам управлять объектным, файловым и блочным хранилищем данных для оптимизации производительности и надежности.

Хотите узнать больше о моделировании данных в IBM Cloud? Подпишитесь на IBMid и создайте бесплатную учетную запись IBM Cloud уже сегодня.

 

100 чисел, чтобы студенты заговорили

79

ОБНОВЛЕНИЕ ОТ АВГУСТА 2020 ГОДА: можно ли выполнить задание 100 чисел в дистанционном обучении? У меня есть новый пост с ответом на этот вопрос. Проверьте это ЗДЕСЬ

ОБНОВЛЕНИЕ, май 2020 г. . Несколько супертворческих педагогов переосмысливают это занятие для эпохи COVID-19. Прокрутите вниз, чтобы найти ссылки на их идеи.

ОБНОВЛЕНИЕ! (8.17.17) Есть 3 новые версии этой активности — прокрутите вниз, чтобы найти ссылки/загрузки.

У меня есть 5-10 вещей, о которых другие учителя математики спрашивают меня снова и снова. (в конце концов я напишу в блоге обо всех них). Пункт в этом блоге является одним из них. Однако этот отличается, потому что я также получаю массу отзывов о том, насколько он полезен.

Моя подруга Меган Шмидт (@veganmathbeagle) написала на этой неделе в блоге о том, как заставить группы работать, используя задачу, которую она получила от меня.Она призвала меня вести блог о той же задаче, что и она. Следующий пост будет иметь некоторое сходство с Меган с некоторыми дополнениями. Обязательно прочитайте ее пост. ЗАМЕЧАНИЕ С ОДНОЙ СТОРОНЫ: МЭРИЛИН БЕРНС (богиня математики) прокомментировала свой пост об этом упражнении, поэтому в этом упражнении должно быть что-то, на что вы, возможно, захотите взглянуть — просто скажите.

Обновление за январь 2017 г.:   Недавно Том Гибсон снял видео о том, как он выполняет это задание со своими учениками. Проверьте это здесь и читайте дальше, чтобы узнать, как я берусь за эту задачу.   

Моя цель:

Цитата из презентации, которую я видел несколько лет назад, долго не давала мне покоя: « Тот/она, кто больше всего говорит, лучше всего учится» . Я слышал версии этого раньше, но 10 лет назад я решил серьезно заняться изменением процента времени, которое я говорю в классе, и увеличить процент времени, в течение которого говорит КАЖДЫЙ ученик в моем классе. Я много чего поменял. Этот пост посвящен только одной настройке, которую я сделал. Результатом всех этих настроек стало заметное увеличение времени, которое КАЖДЫЙ ученик в моем классе говорил о математике вслух. Моя цель — заставить всех учащихся говорить о математике каждый день.

ЗАДАНИЕ, чтобы каждая группа выглядела так, как в этот День 3 в школе.

— Проведите пальцем влево/вправо, чтобы увидеть больше


Если я собираюсь заставить учеников говорить каждый день на уроке, мне нужно научить их работать в группах и научить их тому, как разговаривать друг с другом.Это моя целевая неделя в школе. Много лет назад Бет Эспозито дала мне это задание (думаю, это задание AVID), которое я адаптировал. Это магия. Это делает группы похожими на картинки выше без особых усилий с моей стороны. Я использовал это упражнение как в средней, так и в старшей школе, и оно отлично работает на обоих уровнях. Вот задача. Я называю это задачей 100#.

Выполнение задания:

  1. Группируйте студентов любым удобным для вас способом (группы первой недели у меня в алфавитном порядке). Лучше всего с этой задачей справляются группы из 4 человек.Также работают группы из 3 и 5 человек.
  2. Это задание занимает не менее 25 минут и может длиться до 55 минут в зависимости от того, как вы выполняете задание. Я провожу больше времени с учащимися средней школы, и, кажется, это происходит быстрее со студентами HS. Я выполнял это задание на 3-й день в школе последние несколько лет.
  3. Вам потребуется по одному маркеру на каждого учащегося и 3 экземпляра на группу первой страницы этого задания. 1-100_group_work_activity  (Примечание. Этот документ представляет собой набор указаний, которые я прикрепил к руководствам по учебной программе округа, в котором содержится некоторая информация, написанная ниже 1-100 Task Directions or Teachers
  4. Сообщите своим учащимся, что на этом уроке от них ожидается разговор о математике вслух каждый день.Много дней они будут разговаривать и работать либо с партнером, либо со своей группой. Сегодня мы собираемся попрактиковаться в том, что значит работать в группах.
  5. Дайте указания по выполнению задания. Показываю задание на Умной доске 1 минуту и ​​выключаю. Затем я говорю, что у их группы будет 3 минуты, чтобы найти как можно больше чисел от 1 до 100 по порядку. Члены группы по очереди ходят по кругу, подсвечивая каждое найденное число. Студент 1 выделит 1, учащийся 2 выделит 2, учащийся 3 выделит 3….когда мы возвращаемся к ученику 1, они выделяют следующий номер. Они могут помогать друг другу находить числа, но каждый учащийся должен по очереди выделить свое число.
  6. Попросите учащихся убрать все со своих столов. Раздайте по одному маркеру каждому ученику. Раздайте по одному экземпляру чисел от 1 до 100 каждой группе ВВЕРХ ВНИЗ.
  7. Поставьте впереди 3-минутный таймер. (примечание для учителей, группы обычно находят 20-40 номеров в первый раз, когда они выполняют это задание). Скажи иди. Пока ученики работают, ДОСТАНЬТЕ СВОЙ ТЕЛЕФОН и начните фотографировать группы, когда они работают.Я фотографирую каждую группу в раунде 1 и 2 этого мероприятия.
  8. Через 3 минуты скажите «Руки вверх». Спросите группы, сколько чисел они нашли. Скажите им, что мы будем делать это снова. Предложите учащимся обсудить со своей группой стратегию, как в следующий раз добиться большего успеха. Дайте группам 2-5 минут, чтобы поговорить. Попросите несколько групп поделиться тем, что было хорошо в первом раунде.
  9. Здесь у вас есть выбор. Вам нужно сделать это 3-минутное упражнение как минимум дважды, но вы можете сделать это 3 или 4 раза. Я делаю 3-минутный раунд дважды со студентами HS и 3 раза со студентами MS.
  10. Если вы сделаете это только дважды, попросите учащихся также рассказать о любых закономерностях, которые они заметили в числах. Скажи им, что в числах есть закономерность. (На второй день я дал им определение математики — изучение закономерностей, и мы поговорили о том, как распознавание закономерностей может сделать нас более эффективными). Попросите учащихся поделиться тем, что они заметили. Я делаю это на умной доске. У меня всегда была по крайней мере одна группа в каждом классе, которая замечала, что первое число было в верхнем левом квадранте, а второе число было в верхнем правом квадранте, как показано ниже (и я показываю это всем на смарт-доске после группа называет его).Если вы выполняете трехминутный раунд 3 раза, подождите, чтобы говорить о шаблонах до между раундами 2 и 3.
  11. В раунде 2 (и 3) скажите учащимся, что их цель — получить больше, чем в раунде 1. (Примечание, я люблю как Меган реализовала эту часть и записала свои результаты в раунде 1 и 2 и посчитала прибавку в %. Так я еще не делала, но сделаю). Установите таймер на 3 минуты. Скажи «иди» и снова СДЕЛАЙ ФОТОГРАФИИ.
  12. В 3 минуты день «руки вверх». Соберите результаты. У меня всегда росли результаты КАЖДОЙ группы.
  13. Затем покажите учащимся фотографии, которые вы сделали, когда они работали в группах. Когда я это делаю, почти каждый ученик говорит: «Я даже не знал, что вы нас сфотографировали». Я тогда спрашиваю, почему вы думаете, что это было? Они говорят, что были настолько сосредоточены на задаче, что не замечали, что происходит вокруг них. Я говорю, что именно так я хочу, чтобы групповая работа выглядела КАЖДЫЙ раз, когда мы проводим групповую работу в моем классе.

  14. Я предлагаю каждому учащемуся достать свою тетрадь и быстро написать ответ на вопрос «Как выглядит отличная групповая работа по математике?» Учащиеся делятся своими идеями со своими группами, а группы делятся идеями с классом, пока я записываю их идеи.
  15. На следующий день я прихожу в класс со сводным списком того, как выглядит групповая работа в классе мисс Ван. Я говорю им, что это рубрика, которую мы будем использовать весь год. Вот копия того, что придумали мои студенты 2015-2016 годов.
  16. На следующий день необходимо подготовить групповое задание для работы учащихся в классе, чтобы они могли попрактиковаться в работе в группах, используя разработанную ими рубрику.
  17. Вот задачи, которые я использовал за последние пару лет. Вы хотите выбрать задачу, которая имеет несколько точек входа для всех уровней учащихся. Что-то, с чем они будут бороться немного, но не слишком сильно. Что-то эмоционально безопасное для класса, поскольку мы только знакомимся друг с другом. Поскольку я использую это на первой неделе в школе, я выбираю задания, которые должны быть повторением материала, который они изучили в прошлом (но, возможно, забыли).Вот мои любимые задачи для этого:
    1. В 7 классе я использовал задачу частичного продукта Дэна Мейера. В 7-й класс учащиеся должны понимать соотношения, и это отличное задание для первой недели.  
    2. В 8-м классе я использовал задание «Вход и выход 100×100» с сайта Роберта Каплинского.
    3. В этом году в AdvAlgebra я использовал задачу Fawn Nguyens Noah’s Ark. Это задание подойдет для большинства классов. Noahs-Ark
    4. ОБНОВЛЕНИЕ 9.14.18:  Меня постоянно спрашивают о других задачах для учащихся.Если есть, поделитесь чем пользуетесь. Один недавний человек прислал электронное письмо с вопросом о задачах для 5-го класса. Моя хорошая подруга Лаура Вагенман ответила, что ей нравится использовать «Четыре четверки» Джо Боулер в качестве первого задания после группового моделирования «100#». ЗДЕСЬ она поделилась всеми своими материалами по началу учебного года в старших классах . (спасибо Лоре).
  18. Потратив время на работу с партнерами над заданием, дайте учащимся выходной билет, чтобы они поразмышляли над своей групповой работой в течение дня.Вот один из них, который я использовал.
  19. Рекомендую распечатать и разместить сделанные вами фотографии работы групп. Каждый раз, когда вы выполняете групповую работу, указывайте на картинки и говорите: «Сегодня мы выполняем групповое задание. Как я ожидаю, ваша группа будет выглядеть/звучать/чувствовать себя сегодня?»
  20. Вы также можете использовать это задание в середине года. Если вы это сделаете, я рекомендую использовать его в начале четверти или семестра.

Вот и все. 25 минут, которые я трачу на это задание в начале года, окупаются за то время, которое я выполняю в группе или с партнером.Учащиеся знают, как должна выглядеть групповая работа, в результате чего больше учащихся говорят в классе. У меня в рукаве есть и другие приемы, чтобы разговорить учеников, но это один из первых, которые я применяю каждый учебный год.

ОБНОВЛЕНИЕ! (8.17.17) Есть 3 новые версии этой активности!

Грета Бергман сделала вторую версию этого задания, чтобы использовать ее со студентами, которые видели мой оригинальный вариант выше. Он включает в себя выражения и новый шаблон. Проверьте это в ее блоге ЗДЕСЬ для получения дополнительной информации и для загрузки pdf.

Тони Рил сделал версию для групп из 3 человек.  Загрузите его версию ЗДЕСЬ: 100s таблица для групп из 3 человек

Я преподаю HS и поделился исходным заданием со многими, многими в моем округе. Я тоже хочу попробовать что-то новое этой осенью. Вот что я придумал для своих занятий по продвинутой алгебре (Alg 2). Меня немного беспокоит использование выражений, состоящих из факторов, а не просто чисел, поскольку это снижает безопасность исходной задачи на первой неделе. Я немного боюсь, что студенты закроются, если не посчитают себя быстрыми в математике. Я планирую определить несколько терминов заранее, напечатав это на пачке их листа задач (я всегда раздаю 100# вверх ногами).

Затем я планирую попросить их перевернуть лист со 100# выражениями и позволить им всем молча посмотреть на него в течение 30-60 секунд, прежде чем мы дадим им некоторое время, чтобы найти их первые несколько чисел.

В этой версии есть несколько замечаний. Каждое выражение представляет собой некоторую факторизованную форму (некоторые с использованием показателей степени) чисел от 1 до 100.Вы заметите, что простые числа записываются как «11» против «11×1». Я планирую позже задать вопросы о том, что они заметили в размещении чисел.

Я переключил начальный квадрант (квадрант 4) и направление (против часовой стрелки) по сравнению с оригиналом. Я немного беспокоюсь о том, чтобы начать с 10 в нулевой степени для 1, посмотрим, как это пойдет. Я буду использовать это на неделе 28 августа. Я буду информировать вас о том, как проходит это мероприятие.

Вот Word-doc моей новой версии с факторами/выражениями:  100# задача FACTORS

Дайте мне знать, если вы обнаружите ошибки или у вас есть предложения по улучшению этой задачи.Удачного начала школьных лет.

ОБНОВЛЕНИЕ 9.14.17

Я решил показать вам, как я показываю фотографии своих учеников, которые работают над заданием 100#. Я только что повесил фотографии этого года в своем классе для нашего дня открытых дверей сегодня вечером. Мне нравится, когда фотографии висят на моих стенах, чтобы я мог обращаться к ним всякий раз, когда мы выполняем групповое задание, и спрашивать: «Какие 4 вещи я хочу, чтобы все группы делали сегодня, пока мы работаем?», указывая на фотографии. (подробнее о том, как я их повесил, см. в моем посте «Заглянуть в мой класс») люблю слышать, что вы думаете.Напишите мне по адресу [email protected] или твитните мне @saravdwerf или прокомментируйте ниже.

 

ОБНОВЛЕНИЕ 21 января 2019 г.

Меня часто спрашивают о других действиях, которые вы можете использовать, если вы уже использовали задачу 100 чисел. Проверьте эту ветку в Твиттере, чтобы узнать о других идеях… Нажмите на твит ниже, чтобы увидеть идеи других.

У кого-нибудь есть хорошие задания первого дня семестра, в которых студенты работают вместе в группах? Я выполнил задание @saravdwerf 100 и построил 3D-фигуры из пряжи.#mtbos

— Юлия Шубе (@jnshube) 21 января 2019 г.

ОБНОВЛЕНИЕ Весна/Лето 2020

По идее учителей, создать слайды и перенести их в комнаты обсуждения ZOOM.

Моделирование с помощью математики

Моделирование с помощью математики — это практика осмысления мира через математическую перспективу. Оглянитесь вокруг и поинтересуйтесь: как вы используете математику для принятия решений в повседневной жизни? Может быть, вы решаете, что приготовить на ужин.Достаточно ли в рецепте порций, чтобы накормить всех, или вам нужно будет изменить его, возможно, удвоив или уменьшив вдвое количество каждого ингредиента? Когда начинать готовить ужин, если вы хотите поесть в 6?

Эти вопросы можно рассматривать с математической точки зрения. Есть что считать, измерять или измерять, и ответы на эти вопросы имеют реальные и интересные последствия для нашей жизни.

Дети также нуждаются в возможности определять математические проблемы в их мире, определять, какая информация поможет им решить проблему, разрабатывать математические модели ситуаций и пересматривать свои модели, чтобы более точно предсказывать явления реального мира.Это работа по моделированию с помощью математики, математическая практика, определенная Общими базовыми стандартами штата как центральная для работы по математике K-12.

Задания из трех актов

Задание в трех действиях — это структура урока, разработанная специально для того, чтобы вовлечь детей в моделирование с помощью математики. Это задание было создано Дэном Мейером, бывшим учителем математики в средней школе и блогером. Учителя по всей стране пробуют выполнять эти задания со студентами и делятся тем, что они узнали. Вот лишь несколько блоггеров, на которых стоит обратить внимание: Грэм Флетчер, Эндрю Стадель, Майк Верники и Брайан Бушар.

В заданиях из трех действий учащимся показывают изображение или видео, изображающее интересную ситуацию. Примеры элементарных заданий могут включать в себя изображение двух сестер, стоящих бок о бок, одна выше другой, или видео, на котором леденцы сыплются в банку. Хорошее задание предложит некоторые математические особенности или взаимосвязи, которые могут заинтересовать детей. После просмотра изображения или видео учащиеся задают математические вопросы, определяют важную информацию, необходимую для ответа на эти вопросы, строят математические модели ситуации и сравнивают свои модели с реальным миром.

Первые два видео из этой серии переносят нас в два начальных класса, где дети работают над задачами из трех действий и моделируют с помощью математики. Когда вы смотрите «Задачи в трех действиях: моделирование сложения» и «Задачи в трех действиях: моделирование вычитания», подумайте:

  • Какие богатые математические идеи дети применяют к этим контекстуальным ситуациям?
  • Чем задачи из трех действий похожи или отличаются от других действий по решению проблем?

Задачи в трех действиях: дополнение к моделированию

Задачи в трех действиях: моделирование вычитания

Две стратегии, поддерживающие обучение учащихся и учителей

В сотрудничестве с учителями. .. Во время обучения мы изучаем, как учителя сотрудничают в классе, чтобы учиться вместе, адаптировать уроки к текущему моменту и развивать свою учебную практику. Учителя используют две стратегии — «Тайм-аут учителя» и «Собрание в кучу» — для совместного обсуждения учебных решений во время уроков. Эти стратегии реализуются парами учителей, работающих вместе, но также могут использоваться небольшими группами учителей, которые изучают новые учебные стратегии или работают вместе над улучшением своей практики.

Наконец, в видеоролике Построение эмоциональной грамотности мы познакомимся с одной небольшой стратегией, которую Сара, Кристин и их коллеги используют, чтобы помочь учащимся развить навыки эмоциональной грамотности и подготовить свое тело к обучению. Они связывают свою работу с программой под названием RULER, которая включает в себя набор скоординированных компонентов для поддержки социально-эмоционального обучения учащихся.

Попробуйте эти стратегии и сообщите нам в комментариях ниже, что узнали вы и ваши ученики.

Дополнительные сведения о моделировании с помощью математики см. на следующих замечательных ресурсах:

.

Трехактные задания

Дэн Мейер: Задания в трех действиях (6–12 классы)
Грэм Флетчер: Задания в трех действиях (классы K–7)
Майк Верники: Задания в трех действиях (2–8 классы)
Эндрю Стадель: Задания в трех действиях (начальная-средняя школа)

Прочие ресурсы

Увлекательная 60-минутная презентация Дэна Мейера: Математика фальшивого мира: когда математическое моделирование идет не так и как сделать это правильно

Краткая запись в блоге Джона Пелеско с предложениями по элементарному математическому моделированию: «Как курица перешла дорогу?»

Повеселитесь с математическим моделированием! На этом веб-сайте Дэна Мейера есть интересные изображения и видео, по которым вы можете задавать математические вопросы.


Эта работа стала возможной благодаря поддержке Национального научного фонда.

Байесовский вывод объясняет выбор человека при групповом принятии решений . Поведение человека в значительной степени зависит от предсказания будущих состояний окружающей среды в условиях неопределенности и выбора подходящих действий для достижения цели.В социальном контексте степень неопределенности в отношении возможных результатов резко возрастает, поскольку поведение других гораздо менее предсказуемо, чем физика окружающей среды. Один из подходов к преодолению неопределенности в социальных условиях — действовать, основываясь на убеждении о других. Этот подход включает вывод о последствиях собственного поведения в условиях неопределенности в отличие от моделей «без убеждений» (

3 ), которые просто выбирают действие, которое было вознаграждено в прошлом, учитывая текущие наблюдения ( 4 , 5 ). ).Разница между моделями, основанными на убеждениях, и моделями без убеждений в принятии социальных решений тесно связана с подходами, основанными на моделях и без моделей ( 6 , 7 ) в несоциальном принятии решений, но с больший акцент на неопределенности из-за большей непредсказуемости поведения человека в социальных задачах. При принятии решений на основе убеждений субъект изучает модель окружающей среды, обновляет модель на основе наблюдений и вознаграждений и выбирает действия на основе вероятностного «убеждение» о текущем состоянии мира ( 5 , 8 , 9 ).В результате связь текущего действия с полученными наградами и текущими наблюдениями носит косвенный характер. Помимо истории полученных вознаграждений и текущих наблюдений, изученная модель может также включать другие факторы, такие как потенциальные будущие вознаграждения и более общие правила, касающиеся окружающей среды. Таким образом, подход, основанный на убеждениях (модели), является более гибким, чем принятие решений без убеждений (без моделей) ( 10 , 11 ). Однако принятие решений на основе убеждений требует больше когнитивных ресурсов, например, для моделирования будущих событий.Таким образом, существует неотъемлемый компромисс между двумя типами подходов, и определение того, какой подход люди используют в различных ситуациях, является важной открытой областью исследований ( 12 ). Несколько исследований представили доказательства в пользу основанного на убеждениях подхода. подход путем количественной оценки сходства между методами, основанными на вероятностных моделях, и поведением человека, когда субъект взаимодействует с другим человеком или рассуждает о нем ( 5 , 13 18 ). По сравнению с рассуждениями об одном человеке принятие решений в группе с большим количеством участников может быть более сложным.С одной стороны, наличие большего количества членов группы непропорционально увеличивает когнитивные затраты на отслеживание мыслей по сравнению со стоимостью отслеживания только истории вознаграждения за каждое действие с учетом текущих наблюдений. С другой стороны, в соответствии с тем значением, которое человеческое общество придает групповым решениям, подход, основанный на убеждениях, может быть оптимальной стратегией. в большой группе? Принятие групповых решений становится еще более сложной задачей, когда действия других членов группы анонимны (т. г., голосование в составе жюри) ( 19 , 20 ). В таких ситуациях невозможно рассуждать о состоянии ума отдельных членов группы, но динамика групповых решений зависит от действий каждого человека. Чтобы исследовать эти сложности, возникающие при групповом принятии решений, мы сосредоточились на дилемме добровольца при этом несколько индивидуумов несут определенные затраты, чтобы принести пользу всей группе ( 21 ). Примеры задач включают охрану, сдачу крови и шаг вперед, чтобы остановить акт насилия в общественном месте ( 22 ).Чтобы имитировать дилемму добровольца в лабораторных условиях, мы использовали пороговую бинарную версию многораундовой игры общественных благ (PGG), в которой действия каждого человека скрыты от других ( 21 , 23 ). Используя оптимальную байесовскую схему основываясь на частично наблюдаемых марковских процессах принятия решений (POMDP) ​​( 24 ), мы предлагаем, чтобы при групповом принятии решений люди моделировали «разум группы», моделируя разум среднего члена группы при принятии своего текущего выбора. Наша модель включает в себя предварительные знания, текущие наблюдения и моделирование будущего на основе текущих действий для моделирования человеческих решений в группе. Мы сравнили нашу модель с бесмодельным подходом к обучению с подкреплением, основанным на истории вознаграждения за каждое действие, а также с предыдущим описательным методом для подбора человеческого поведения в PGG. Наша модель предсказывает поведение человека значительно лучше, чем обучение с подкреплением без использования моделей и описательные подходы. Кроме того, используя интерпретируемый характер нашей модели, мы можем показать потенциальный базовый вычислительный механизм для группового процесса принятия решений.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Поведение человека в бинарной системе PGG

Участниками были 29 взрослых (средний возраст 22,97 года ± 0,37; 14 женщин). Мы проанализировали поведенческие данные 12 PGG, в которых участники сыграли 15 раундов игры в одной и той же группе из 90 579 N 90 580 игроков (90 579 N 90 580 = 5).

В начале каждого раунда каждому игроку давалась 1 денежная единица (ДЕ) (Е). В каждом раунде игрок мог выбрать один из двух вариантов: внести свой вклад или бесплатно. Вклад имел стоимость C = 1 MU, подразумевая, что игрок мог выбирать между сохранением своего первоначального вклада или отказом от него.В отличие от классической PGG, где групповое вознаграждение является линейной функцией общих вкладов ( 25 ), в нашей PGG общественные блага производились как групповое вознаграждение (G = 2 MU каждому игроку) тогда и только тогда, когда по крайней мере тыс. игроков внесли по 1 MU. k устанавливалось на два или четыре случайным образом для каждого сеанса и передавалось членам группы перед началом сеанса. Таким образом, результирующая сумма после одного раунда равна E − C + G = 2 ДЕ для вкладчика и E + G = 3 ДЕ для безбилетника, когда общественные блага были произведены (раунд был УСПЕХОМ).С другой стороны, вкладчик имеет E − C = 0 ДЕ, а безбилетник имеет E = 1 ДЕ, когда общественные блага не производились (раунд был НЕУДАЧНЫМ). На рисунке 1 показан один раунд задачи PGG. После действий субъекта раскрывается общее количество взносов, бесплатных поездок и общий результат раунда (успех или неудача в получении группового вознаграждения в 2 ЕД), но действия каждого отдельного игрока оставались неизвестными. Кроме того, как показано на рисунке, значение k для текущего сеанса всегда представлялось на экране, чтобы испытуемые имели его в виду при принятии решений.Хотя испытуемым говорили, что они играют с другими людьми, на самом деле они играли с компьютером, который генерировал действия всех остальных N − 1 = 4 игроков, используя алгоритм, основанный на данных человека (см. Методы). В каждом сеансе испытуемый играл с разными группами игроков.

Рис. 1 Многораундовый PGG.

На рисунке показана последовательность компьютерных экранов, которые субъект видит в одном раунде PGG. Субъекту назначаются четыре других игрока в качестве партнеров, и в каждом раунде субъект должен принять решение: оставить 1 ЕД (т. т. е., фрирайд) или внести 1 ЕД. Субъект знает, является ли порог для создания общественных благ (награда в 2 ЕД для каждого игрока) двумя или четырьмя взносами (от пяти игроков). После действий субъекта раскрывается общее количество вкладов и общий результат раунда (успех или неудача).

Как показано на рис. 2А, субъекты вносили значительно больший вклад, когда число требуемых добровольцев было выше, со средней скоростью вклада 55% (SD = 0,31) для k = 4 по сравнению с 33% (SD = 0.18) для k = 2 {двухсторонняя парная выборка t test, t (28) = 3,94, P = 5,0 × 10 −4 , 95% доверительный интервал (ДИ) разница = [ 0,11,0,33]}. Кроме того, рис. 2B показывает, что вероятность создания общественного блага была значительно выше, когда k = 2 с вероятностью успеха 87% (SD = 0,09) по сравнению с 36% (SD = 0,29), когда k = 4 {двухвостая парная выборка t тест, t (28) = 10,08, P = 8.0 × 10 -11 , разница 95% ДИ = [0,40,0,60]}. Все испытуемые, кроме шести, внесли больший вклад, когда k = 4 (рис. 2C). Из этих шести игроков пятеро предпочитали фрирайд более чем в 95% случаев. Кроме того, вероятность успеха была выше, когда k = 2 для всех игроков (рис. 2D).

Рис. 2 Поведение человека в задаче PGG.

( A ) Средняя вероятность вклада по субъектам значительно выше, когда задача требует большего количества добровольцев ( k ) для создания группового вознаграждения.( B ) Средняя вероятность успеха по всем субъектам в создании группового вознаграждения значительно выше, когда k ниже. Столбики погрешностей указывают на SE внутри субъекта ( 52 ). ( C ) Средняя вероятность вклада для каждого субъекта для k = 2 против k = 4. Каждая точка представляет предмет. Субъекты, как правило, вносят свой вклад чаще, когда задача требует большего количества добровольцев. ( D ) Средняя вероятность успеха для каждого субъекта была выше для k = 2 по сравнению с k = 4. (E) Средняя вероятность вклада субъектов уменьшается на протяжении всей игры, особенно для k = 4. Пунктирные линии — линейные функции, показывающие эту тенденцию для каждых k . ( F ) Средняя вероятность вклада по субъектам в зависимости от количества сыгранных игр. Вероятность вклада существенно не меняется по мере того, как испытуемые играют в большее количество игр. Коэффициент вклада испытуемых в среднем снижался в ходе испытания, особенно для 90 579 k 90 580 = 4, но оставался выше нуля.На рисунке 2E показана средняя ставка вклада по всем субъектам в зависимости от числа раундов (от 1 до 15). Мы также сравнили средний вклад первых пяти раундов со средним вкладом последних пяти раундов. Для 90 579 k 90 580 = 4 средняя вероятность вклада по всем субъектам для первых пяти раундов составила 0,6 (SD = 0,20) и значительно выше, чем для последних пяти раундов (среднее значение для субъектов = 0,49, SD = 0,19) {двух- хвостатая парная проба т тест, т (28) = 3. 65, P = 0,001, разница 95% ДИ = [0,05, 0,17]}. Для k = 2 разница между первыми пятью раундами (среднее = 0,53, SD = 0,32) и последними пятью раундами (среднее = 0,50, SD = 0,33) незначительна {двухсторонняя парная выборка t тест, t (28) = 1,51, P = 0,14, разница 95% ДИ = [-0,01, 0,06]}. Средняя вероятность вклада существенно не изменилась по мере того, как испытуемые играли в большее количество игр (рис. 2F). В каждом условии большинство игроков сыграло не менее пяти игр (27 игроков для 90 579 k 90 580 = 2 и 26 игроков для 90 579 k 90 580 = 4).Для 90 579 k 90 580 = 2 в их первой игре средняя ставка вклада игроков составила 0,37 (SD = 0,25), а в их пятой игре — 0,30 (SD = 0,24) {двусторонняя парная выборка 90 579 t 90 580 тест , t (26) = 1,34, P = 0,19, разница 95% ДИ = [-0,03,0,17]}. При k = 4 средняя ставка вклада составила 0,57 (SD = 0,30) в первой игре и 0,61 (SD = 0,35) в пятой игре {двусторонняя парная выборка t тест, t (25) = — 0. 69, P = 0,50, разница 95% ДИ = [-0,16, 0,08]}.

Вероятностная модель теории сознания для группы в PGG

Рассмотрим один раунд задачи PGG. Можно ожидать, что игрок выберет действие (вклад или бесплатный проезд) в зависимости от количества вкладов, которые, как он ожидает, сделают другие в этом раунде. Поскольку действия отдельных игроков в игре остаются неизвестными, единственным наблюдаемым параметром является общее количество вкладов. Таким образом, эту ситуацию можно смоделировать, используя одну случайную переменную θ, обозначающую среднюю вероятность вклада любого члена группы.При таком определении общее количество вкладов всех остальных членов группы может быть выражено в виде биномиального распределения. В частности, если θ — вероятность вклада каждого члена группы, вероятность наблюдения 90 579 m 90 580 вкладов от 90 579 N 90 580 − 1 других в группе из 90 579 N 90 580 человек равна P(m∣θ)=(N−1m) θm(1−θ)N−1−m

(1)

Используя эту вероятность, игрок может рассчитать ожидаемое количество взносов от других, сравнить его с k и решить, делать ли вклад или играть бесплатно. соответственно.Например, если θ очень мало, вероятность наблюдения 90 579 k 90 580 − 1 вклада других участников невысока, что означает, что наилучшей стратегией является безбилетник.

Есть два важных факта, которые усложняют процесс принятия решений. Во-первых, игрок не знает θ. θ следует оценивать по поведению членов группы. Во-вторых, у других членов группы также есть теория разума. Следовательно, можно ожидать, что они изменят свою стратегию в зависимости от действий других.Из-за этой способности у других членов группы каждый игрок должен моделировать эффект своего действия на поведение группы в будущем.

Чтобы смоделировать неопределенность в θ, мы предполагаем, что в уме игрока поддерживается распределение вероятностей по θ, отражающее их убеждение о кооперативности группы. Каждый игрок начинает с начального распределения вероятностей, называемого априорным убеждением относительно θ, и обновляет это убеждение в последовательных раундах, основываясь на действиях других. Предыдущее убеждение может быть основано на предыдущем жизненном опыте игрока или на том, что, по его мнению, другие сделали бы в результате фиктивной игры ( 26 ). Например, игрок может начать с априорного убеждения, что группа будет кооперативной, но изменить это убеждение, увидев небольшое количество вкладов других. Такие обновления убеждений можно выполнить с помощью правила Байеса, чтобы инвертировать вероятностную зависимость между θ и количеством вкладов, заданным уравнением. 1. Подходящим априорным распределением вероятностей для оценки параметра θ биномиального распределения является бета-распределение, которое само определяется двумя (гипер) параметрами α и βθ∼Beta(α,β)Beta(α,β):P( x∣α,β)∝xα−1(1−x)β−1

(2)

Начиная с априорной вероятности Beta(α 1 , β 1 ) для θ, игрок обновляет свое мнение о θ после наблюдения за количеством вкладов других в каждом раунде по правилу Байеса.Это обновленное убеждение называется апостериорной вероятностью θ. Апостериорная вероятность θ в каждом раунде служит априорной для следующего раунда.

В экономике способность делать выводы о мнениях других иногда называют изощренностью ( 27 , 28 ). Здесь мы рассматриваем простую форму сложности: мы предполагаем, что каждый игрок думает, что другие члены группы имеют ту же модель, что и он (α и β). Это оправдано из-за вычислительной эффективности и, что более важно, анонимности игроков.В результате с априором Бета(α t , β t ) после наблюдения c вкладов (включая свои собственные, когда они были сделаны) в раунде t , апостериорная вероятность θ для Субъект становится бета-бета (α T + 1 , β T + 1 ), где α T + 1 = α T + C и β T + 1 = β t + N c .Технически это следует из того, что бета-распределение сопряжено с биномиальным распределением ( 29 ). Обратите внимание, что мы включаем собственное действие в обновление убеждения, потому что собственное действие может изменить будущий уровень вклада других.

Интуитивно понятно, что α представляет собой количество вкладов, сделанных на данный момент, а β представляет собой количество бесплатных поездок. α 1 и β 1 (которые определяют априорное убеждение) представляют собой априорное ожидание игрока относительно относительного количества вкладов по сравнению с бесплатными поездками, соответственно, до начала сеанса.Например, когда α 1 больше, чем β 1 , игрок начинает задание с верой в то, что люди внесут больше, чем фрирайд. Большие значения α 1 и β 1 означают, что субъект считает, что средняя вероятность вклада не изменится значительно после одного раунда игры при обновлении относительно небольшим числом c , как указано выше.

Принятие решений в задаче PGG также усложняется тем фактом, что реальная готовность к сотрудничеству самой группы (а не только мнение игрока о ней) может меняться от одного раунда к другому: игроки наблюдают за вкладом других и могут изменить свою собственную стратегию для следующего раунда. Например, игроки могут начать игру, внося свой вклад, но изменить свою стратегию на фрирайд, если заметят большое количество вкладов со стороны других. Мы моделируем это явление, используя параметр 0 ≤ γ ≤ 1, который служит скоростью затухания: Априорная вероятность для раунда t моделируется как Бета (γα t , γβ t ), что позволяет недавним наблюдениям о вкладе других игроков следует придавать большее значение, чем наблюдениям из более отдаленного прошлого.Таким образом, в раунде с 90 579 c 90 580 общими вкладами (включая собственный вклад испытуемого, когда он сделал) убеждение испытуемого в кооперативности группы в целом меняется с Бета(α до , β до ) до бета (α T + 1 , β T + 1 T + 1 ) Где α T + 1 = Γα 0 T + C и β T + 1 = γβ t + N c .

Выбор действия

Как игрок должен решить, вносить свой вклад или фрирайд в каждом раунде? Одна из возможных стратегий состоит в том, чтобы максимизировать вознаграждение за текущий раунд, рассчитав ожидаемое количество вкладов других на основе текущего убеждения. Используя уравнение 1 и априорное распределение вероятностей по θ, вероятность увидеть 90 579 m 90 580 вкладов других, когда мнение о кооперативности группы равно бета(α, β), определяется выражением P(m∣α,β)=∫01P( m∣θ)P(θ∣α,β)dθ∝∫01(N−1m)θm(1−θ)N−1−mθα−1(1−θ)β−1dθ∝(N−1m)∫01θα +m−1(1−θ)β+N−m−2dθ

(3)

Можно рассчитать ожидаемое вознаграждение за вклад по сравнению с бесплатными действиями в текущем раунде на основе приведенного выше уравнения.Однако максимизация этой награды — не лучшая стратегия. Как упоминалось ранее, действия каждого игрока могут изменить поведение других членов группы в будущих раундах. В частности, наша модель предполагает, что собственный вклад в текущем раунде увеличивает среднюю ставку вклада группы в будущих раундах. Уравнение 10 В методах показаны точные предположения нашей модели (с обновлениями α T + 1 = γα 0 T + C и β T + 1 = γβ T + N c за свои убеждения) о динамике фактического (скрытого) состояния окружающей среды.Таким образом, оптимальная стратегия состоит в том, чтобы рассчитать кооперативность группы до конца сеанса и рассмотреть вознаграждение за все будущие раунды сеанса, прежде чем выбирать текущее действие. Таким образом, оптимальный агент будет вносить свой вклад по двум причинам. Во-первых, участие может позволить группе набрать не менее 90 579 000 90 580 добровольцев в текущем раунде. Во-вторых, участие поощряет других участников вносить свой вклад в будущих раундах. В частности, вклад субъекта увеличивает среднюю ставку взноса для следующего раунда за счет увеличения α в следующем раунде (см. функцию перехода в методах).Долгосрочная максимизация вознаграждения (как обсуждалось выше) на основе вероятностного вывода о скрытом состоянии в среде (здесь θ, вероятность вклада членов группы) может быть смоделирована с использованием структуры POMDP ( 24 ). Более подробную информацию можно найти в разделе «Методы», но вкратце, чтобы максимизировать общее ожидаемое вознаграждение, наша модель начинает с последнего раунда, вознаграждение рассчитывается для каждого действия и состояния, а затем модель делает шаг назад на один временной шаг, чтобы найти оптимальное действие. для каждого штата в этом раунде.Этот процесс повторяется рекурсивным образом. На рисунке 3A показана схема эксперимента PGG, смоделированного с использованием POMDP, а на рисунке 3B показан механизм выбора действия в этой модели.

Рис. 3 Модель POMDP многораундового PGG.

( A ) Модель: Субъект не знает среднюю вероятность вклада группы. Модель POMDP предполагает, что субъект поддерживает распределение вероятностей («убеждение», обозначенное b t ) относительно средней вероятности вклада группы (обозначается θ t ) и обновляет это убеждение после наблюдения за результатом. c t (вклад других) в каждом раунде. ( B ) Выбор действия: модель POMDP выбирает действие ( a t ), которое максимизирует ожидаемое общее вознаграждение (∑ r i ) во всех раундах на основе текущего убеждения и последствий действие (вклад «с» или безбилетник «е») на групповое поведение в будущих раундах.

В качестве примера способности модели POMDP выбирать действия для задачи PGG на рис. 4 (A и B) показаны лучшие действия для данного раунда (здесь раунд 9), как это предписано моделью POMDP для k = 2 и k = 4 соответственно (минимальное количество добровольцев).Наилучшие действия показаны как функция различных состояний убеждений, которые может иметь субъект, выраженных в терминах различных возможных значений параметров убеждений α t и β t . Это сопоставление убеждений с действиями называется политикой.

Рис. 4. Оптимальные действия, предписанные политикой POMDP, в зависимости от состояния доверия.

График ( A ) показывает политику для k = 2 и график ( B ) для k = 4. Фиолетовые области представляют те состояния убеждений (определяемые α t и β t ), для которых свободная езда является оптимальным действием; желтые области представляют состояния убеждений, которым способствует оптимальное действие. Эти графики подтверждают, что оптимальная политика сильно зависит от 90 579 k 90 580 числа требуемых добровольцев. Для двух графиков скорость затухания равнялась 1, а 90 579 t 90 580 равнялась 9.g., 50 раундов) вместо 15 раундов лучше соответствовали поведению испытуемых, предполагая, что люди могут быть склонны использовать большие горизонты для групповых задач по принятию решений (см. Обсуждение). Столь длинный горизонт определения оптимальной политики делает модель похожей на модель POMDP с бесконечным горизонтом ( 30 ). В результате оптимальная политика для всех раундов в нашей модели очень похожа на политику для 9-го раунда, показанную на рис. 4 (A и B).

Таким образом, модель POMDP выполняет два вычисления одновременно. Первое вычисление представляет собой вероятностную оценку (скрытой) средней ставки вклада посредством обновлений убеждений. Средняя ставка взноса меняется в ходе игры, когда игроки взаимодействуют друг с другом. Второе вычисление включает в себя выбор действий, которые влияют на эту среднюю норму вклада и максимизируют общее ожидаемое вознаграждение. Это компонент выбора действия, который выполняется путем обратного рассуждения из последнего раунда.

Модель POMDP предсказывает поведение человека в задаче дилеммы добровольца

Модель POMDP имеет три параметра, α 1 , β 1 и γ, которые определяют действия и убеждения субъекта в каждом раунде.Мы подгоняем эти параметры к действиям испытуемого, минимизируя ошибку, т. е. разницу между прогнозируемым действием модели POMDP и действием испытуемого в каждом раунде. Средняя процентная ошибка по всем раундам — это процент раундов, которые модель неправильно предсказывает (вклад вместо бесплатного проезда или наоборот). Мы определили точность как процент раундов, которые модель предсказывает правильно.

Мы также рассчитали точность наших подборов ( 29 ) с перекрестной проверкой (LOOCV), где каждая «исключенная» точка данных представляет собой одну целую игру, а параметры были подобраны для других 11 игр предмет.Обратите внимание, что наша точность LOOCV — это прогноз поведения субъекта в игре без какой-либо настройки параметров на основе этой игры. Кроме того, хотя различные раунды каждой игры сильно коррелированы, игры каждого субъекта независимы друг от друга (с учетом параметров этого субъекта), поскольку другие члены группы меняются в каждой игре. Мы обнаружили, что модель POMDP имеет среднее значение. точность подбора по субъектам 84% (SD = 0,06), в то время как средняя точность LOOCV составила 77% (SD = 0,08). На рис. 5А сравнивается средняя точность подбора и LOOCV модели POMDP с двумя другими моделями.Первая — это не модельная модель обучения с подкреплением, известная как Q-обучение: действия выбираются на основе их вознаграждения в предыдущих раундах ( 31 ) с использованием группового вознаграждения, начальных значений и скорости обучения в качестве свободных параметров. (пять параметров на предмет; см. Методы).

Рис. 5 Производительность и прогнозы модели POMDP.

( A ) Средняя точность установки и LOOCV для всех моделей. Модель POMDP имеет значительно более высокую точность по сравнению с другими моделями (* P P 52 ).( B ) Прогноз модели POMDP вероятности вклада субъекта по сравнению с экспериментальными данными для двух значений k [черные кружки: те же данные, что и на рис. 2C). ( C ) Те же данные, что и (B), но предсказание модели POMDP и экспериментальные данные показаны для каждого k отдельно (синий для k = 2 и оранжевый для k = 4]. ( D ) Прогноз модели POMDP (синие кружки) убеждений субъекта в групповом успехе в каждом раунде (в среднем) по сравнению с фактическими данными (черные кружки, те же данные, что и на рис.2Д). ( E ) Те же данные, что и (D), но прогноз и фактические данные модели POMDP показаны для каждого k отдельно (синий цвет для k = 2 и оранжевый цвет для k = 4). ( F ) Те же данные, что и (B) и (C), но с точками данных, сгруппированными на основе раундов игры. ( G ) Те же данные, что и (D) и (E), но с точками данных, сгруппированными в зависимости от раунда игры.

Средняя точность подбора модели Q-обучения составила 79% (SD = 0,07), что значительно хуже точности подбора модели POMDP, приведенной выше {двусторонний парный тест t , t (28) = − 6.75, P = 2,52 × 10 -7 , разница 95% ДИ = [-0,06, -0,03]}. Кроме того, средняя точность LOOCV модели POMDP была значительно выше, чем средняя точность LOOCV Q-обучения, которая составила 73% (SD = 0,09) {двусторонний парный тест t , t (28) = 2,20, P = 0,037, разница 95% ДИ = [0,004, 0,08]}.

Мы дополнительно протестировали ранее изученную описательную модель в литературе по PGG, известную как линейная двухфакторная модель ( 32 ), которая предсказывает текущее действие каждого игрока на основе собственных действий игрока и вклада других в предыдущем раунде. (эта модель имеет три свободных параметра на предмет; см. Методы).Средняя точность подбора двухфакторной модели составила 78% (SD = 0,09), что значительно ниже точности подбора модели POMDP {двусторонний парный тест t , t (28) = −4,86, P = 4,1 × 10 -5 , разница 95% ДИ = [-0,08, -0,03]}. Более того, точность LOOCV двухфакторной модели составила 47% (SD = 20), что значительно ниже, чем у модели POMDP {двусторонний парный тест t , t (28) = −7,61, P = 2,7 × 10 -8 , разница 95% ДИ = [-0.38, -0,22]}. Основная причина этого результата, особенно более низкой точности LOOCV, заключается в том, что групповой успех также зависит от необходимого количества добровольцев ( тыс. ). Это значение автоматически включается в расчет POMDP ожидаемого вознаграждения. Кроме того, обучение с подкреплением работает непосредственно с вознаграждением и поэтому не требует явного знания k (однако в функции начального значения для Q-обучения необходим отдельный параметр для каждого k ; см. Методы).Учитывая, что количество свободных параметров для описательного и не модельного подходов больше или равно количеству свободных параметров в модели POMDP, более высокая точность POMDP заметна с точки зрения сравнения моделей. Мы проверили прогнозы модели POMDP. вероятности вклада для каждого субъекта для двух значений k с экспериментальными данными (те же данные, что и на рис. 2C; см. Методы). Как показано на рис. 5 (B и C), прогнозы модели POMDP соответствуют модели распределения фактических данных из экспериментов.Модель POMDP, когда она соответствует действиям субъекта, может также объяснить другие события во время задачи PGG, в отличие от других моделей, описанных выше. Например, на основе уравнения 3 и действие, выбранное моделью POMDP, можно предсказать мнение субъекта о вероятности успеха в текущем раунде. Это предсказание нельзя проверить напрямую, но его можно сравнить с реальным успехом. Если мы рассматриваем фактический успех как исходную истину, средняя точность предсказания модели POMDP вероятности успеха для испытуемых составила 71% (SD = 0. 07). Более того, прогнозы совпали с данными об успешности эксперимента (рис. 5, D и E). Другие модели, представленные выше, не могут сделать такой прогноз. Прогнозы модели POMDP также соответствуют экспериментальным данным, когда точки данных группируются на основе раундов игры. Модель правильно предсказывает уменьшение вклада для 90 579 k 90 580 = 4 и отсутствие значительного изменения ставки вклада в среднем для 90 579 k 90 580 = 2 (рис. 5F). Более того, предсказание модели убеждения субъекта в групповом успехе последовательно совпадает с фактическими данными (рис.5G). Дальнейшие сравнения с другими моделями, такими как интерактивная модель POMDP ( 33 ), представлены в дополнительных материалах.

Распределение параметров POMDP

Мы можем получить представление о поведении субъекта, интерпретируя параметры нашей модели POMDP в контексте задачи. Как упоминалось выше, априорные параметры α 1 и β 1 представляют априорные ожидания субъекта в отношении взносов и бесплатных поездок соответственно. Таким образом, отношение α 1 1 характеризует ожидание испытуемым вклада членов группы, а среднее значение этих параметров (α 1 + β 1 )/2 указывает на вес, придаваемый испытуемым к предыдущему опыту с подобными группами до начала игры.Скорость затухания γ определяет вес, придаваемый прошлым наблюдениям по сравнению с новыми: чем меньше скорость затухания, тем больший вес субъект придает новым наблюдениям.

Мы исследовали распределение значений этих параметров для наших испытуемых после подгонки модели POMDP к их поведению (рис. 6, A и B). Отношение α 1 1 находилось в разумных пределах от 0,5 до 2 почти для всех испытуемых (рис. 6C; в нашем алгоритме отношение может достигать 200 или 1/200; см. Методы).Значение (α 1 + β 1 )/2 у испытуемых в основном составляло от 40 до 120 (рис. 6D), что позволяет предположить, что предыдущее мнение о группах действительно играло значительную роль в стратегии игроков, но не единственный фактор, потому что наблюдения за несколькими раундами все еще могут изменить это первоначальное убеждение. Чтобы подтвердить влияние действий во время игры, мы провели сравнение с моделью POMDP, которая не обновляет α и β с течением времени, а использует только свои априорные значения. Точность этой модифицированной модели POMDP составила 66% (SD = 0.17), значительно ниже, чем наша исходная модель {двусторонний парный тест t , t (28) = — 5,47, P = 7,64 × 10 -6 , разница 95% ДИ = [ — 0,23, − 0,11]}. Средние значения α t и β t для каждого из 15 раундов, а также распределения их разности с априорными значениями α 1 и β 1 представлены в дополнительных материалах.

Рис. 6 Распределение параметров POMDP по субъектам.

( A ) Гистограмма α 1 для всех субъектов. ( B ) Гистограмма β 1 по всем субъектам. ( C ) Гистограмма отношения α 1 1 показывает значение от 0,5 до 2 почти для всех субъектов. ( D ) Гистограмма (α 1 + β 1 )/2. Для большинства испытуемых это значение составляет от 40 до 120. ( E ) Гистограмма априорного убеждения Бета (α 1 , β 1 ), переведенная в ожидаемый вклад других в первом раунде.Обратите внимание, что значения после подгонки к поведению испытуемых в основном находятся между 2 и 3. ( F ) Когда k = 2, все испытуемые ожидали высокой вероятности группового успеха в первом раунде (до того, как делать какие-либо наблюдения). о группе). ( G ) Когда 90 579 k 90 580 = 4, почти все испытуемые приписывали шанс менее 60% на групповой успех в первом туре. ( H ) Коробчатая диаграмма скорости распада γ по субъектам показывает, что это значение почти всегда выше 0.95. Медиана составляет 0,97 (оранжевая линия), а среднее значение — 0,93 (зеленая линия).

Мы также рассчитали ожидаемое значение вклада других в первом раунде, которое находится между 0 и N — 1 = 4, на основе значений α 1 и β 1 для испытуемых. Почти для всех испытуемых это ожидаемое значение было между двумя и тремя (рис. 6Е). Кроме того, мы рассчитали предварительное мнение каждого испытуемого об успехе группы (вероятность успеха в первом раунде) на основе α 1 , β 1 и политика POMDP субъекта в первом раунде.Поскольку групповой успех зависит от необходимого количества добровольцев (k ), вероятность успеха различна для k = 2 и k = 4 даже при одинаковых α 1 и β 1 . На рис. 6 (F и G) показано распределение этой априорной вероятности успеха среди всех испытуемых для k = 2 и k = 4. Для k = 2 все испытуемые ожидали высокой вероятности успеха в первой раунде, в то время как большинство испытуемых ожидали менее 60% шансов на успех, когда k = 4.Хотя эти убеждения не могут быть подтверждены напрямую, результаты указывают на важность необходимого количества добровольцев для формирования поведения испытуемых. наблюдения почти всегда был выше 0,95, со средним значением 0,93 и медианой 0,97 (рис. 6H). Только у трех испытуемых скорость распада была меньше 0,95 (не показано на рисунке), что позволяет предположить, что почти все испытуемые полагались на наблюдения, сделанные в течение нескольких раундов, при вычислении своих убеждений, а не на рассуждениях, основанных исключительно на текущих или самых последних наблюдениях.

ОБСУЖДЕНИЕ

Мы представили нормативную модель, основанную на POMDP, для объяснения человеческого поведения в групповой задаче принятия решений. Наша модель сочетает вероятностные рассуждения о группе с максимизацией долгосрочного вознаграждения, моделируя влияние каждого действия на будущее поведение группы. Более высокая точность нашей модели в объяснении и прогнозировании поведения субъектов по сравнению с другими моделями предполагает, что люди принимают решения в групповых условиях, рассуждая о группе в целом.Этот механизм аналогичен поддержанию теории сознания в отношении другого человека, за исключением того, что теория сознания в среднем относится к члену группы.

Насколько нам известно, впервые была предложена нормативная модель для задачи группового принятия решений. Существующие модели для объяснения человеческого поведения в PGG, например, носят описательный характер и не дают представления о вычислительных механизмах, лежащих в основе решений ( 32 ). Хотя описательный метод на основе регрессии, с которым мы сравнили нашу модель POMDP, потенциально может рассматриваться как «обученный» подход без модели к сопоставлению наблюдений с выбором в следующем раунде, наша модель также смогла превзойти этот метод.В дополнение к обеспечению лучшего соответствия и предсказания поведения субъекта наша модель, когда она соответствует действиям субъекта, может предсказывать вероятность успеха в каждом раунде без явного обучения таким предсказаниям, в отличие от других методов. Кроме того, как показано на рис. 6 (C, D и H), при подгонке к действиям испытуемых все параметры находились в разумных пределах, что свидетельствует о важности предварительных знаний и многочисленных наблюдений при принятии решений. Модель POMDP является нормативной и строго ограничена теорией вероятностей и теорией оптимального управления.Бета-распределение используется потому, что оно является сопряженным априором биномиального распределения ( 29 ), а не из-за лучшего соответствия по сравнению с другими распределениями. Политика POMDP согласуется с нашей интуицией в отношении выбора действия в задаче дилеммы волонтера. Игрок выбирает фрирайд по двум причинам: (i) когда кооперативность группы низка и, следовательно, нет смысла вносить свой вклад, и (ii) когда игрок знает, что добровольцев уже достаточно, а участие приводит к потерям. ресурсов.Две пурпурные области на рис. 4А представляют эти два условия для k = 2. Верхняя левая часть представляет большое значение α t и малое значение β t , что указывает на высокую скорость вклада, а правая нижняя часть часть представляет малую α t и большую β t , что подразумевает низкий коэффициент вклада. Когда 90 579 k 90 580 = 4, все, кроме одного, из пяти игроков должны внести свой вклад в групповой успех — это приводит к значительной разнице в оптимальной политике POMDP по сравнению с условием 90 579 k 90 580 = 2.Как видно на рис. 4В, существует только одна область пространства убеждений, для которой наилучшей стратегией является безбилетник, а именно, когда игрок не ожидает вклада достаточного количества игроков (относительно большое β t ). С другой стороны, как и ожидалось, эта область намного больше по сравнению с той же областью для k = 2 (см. рис. 4А). Модель POMDP предсказывает, что игра на халяву не является жизнеспособным действием в случае 90 579 k 90 580 = 4 (рис. 4B), поскольку это действие не только требует, чтобы все остальные четыре игрока внесли свой вклад в создание группового вознаграждения в текущем раунде, но и также такое действие увеличивает вероятность того, что вклад группы будет ниже в следующем раунде, что приведет к меньшему ожидаемому вознаграждению в будущих раундах. Возможна и обратная ситуация, особенно когда k = 2. Игрок может внести свой вклад не для получения группового вознаграждения в текущем раунде, а для того, чтобы побудить других внести свой вклад в следующих раундах. Когда оптимальный игрок выбирает фрирайд из-за низкой кооперативности группы, предполагаемый средний вклад настолько низок, что группа вряд ли получит групповое вознаграждение в следующих раундах даже при увеличении среднего вклада из-за игрока. вклад. С другой стороны, когда оптимальный игрок выбирает фрирайд из-за высокой кооперативности группы, предполагаемая средняя ставка вклада настолько высока, что шансы на успех остаются высокими в будущих раундах даже при снижении средней ставки вклада из-за фрирайд игрока в текущем раунде.В игре с заранее определенным и известным количеством раундов, даже если игрок думает о будущем, можно было бы ожидать, что наиболее полезным действием в последних раундах будет игра на халяву, поскольку будущее практически не нужно учитывать. Однако наши экспериментальные данные не подтверждают этот вывод. Наша модель способна объяснить эти данные, используя гипотезу о том, что испытуемые могут использовать более длинный горизонт, чем точное количество раундов в игре. Такая стратегия обеспечивает значительное вычислительное преимущество, делая политики для разных раундов похожими друг на друга, избегая пересчета политики для каждого отдельного раунда.Недавние исследования в области принятия решений людьми показали, что люди могут использовать такие минимальные модификации политик, основанных на моделях, для повышения эффективности ( 34 , 35 ). В более широком смысле групповое принятие решений происходит среди групп людей (и животных), живущих вместе. Таким образом, любое групповое принятие решений предполагает практически бесконечный горизонт, т. е. всегда есть будущее взаимодействие даже после того, как текущая задача завершена, что оправдывает использование длинных горизонтов.

В дилемме добровольца общая цель не только не достигается, когда добровольцев не хватает, но и наличие большего количества добровольцев, чем требуется, приводит к пустой трате ресурсов. В результате точное предсказание намерений других на основе собственных убеждений имеет решающее значение для принятия точных решений. Это дает основанному на моделях подходу огромное преимущество перед методами без моделей с точки зрения сбора вознаграждения, что делает более выгодным для мозга переносить дополнительные когнитивные затраты. Вполне возможно, что в более простых задачах, где точное предсказание мыслей менее важно, мозг применяет безмодельный подход.

Наша модель была основана на биномиальном и бета-распределениях для двоичных значений из-за характера задачи, но ее можно легко распространить на более общий случай дискретного набора действий с использованием полиномиального распределения и распределения Дирихле ( 36 ).Кроме того, модель может быть распространена на многовариантные состояния, например, когда игроки больше не являются анонимными. В таких случаях убеждение можно смоделировать как совместное распределение вероятностей по всем параметрам состояния. Однако это влечет за собой значительные вычислительные затраты. Интересной областью для будущих исследований является изучение того, могут ли люди при некоторых обстоятельствах моделировать членов группы с похожим поведением как одну подгруппу, чтобы уменьшить количество разумов, о которых следует рассуждать. вероятность вклада члена в начале каждой игры.Однако испытуемые могут попытаться оценить этот априор для новой группы в первые несколько раундов, т. е. «исследовать» свою новую среду, прежде чем пытаться максимизировать свое вознаграждение («эксплуатация») на основе этого априора ( 5 ). Такой подход «активного вывода» изучался при взаимодействии двух человек ( 15 , 16 ) и представляет собой интересное направление исследований в области группового принятия решений.

Подражание человеческому поведению не гарантирует, что модель POMDP (или любая другая модель) внедряется в мозг.Однако обобщаемость модели POMDP и интерпретируемость ее компонентов, таких как существование априорных событий или имитация будущего, делают ее полезным инструментом для понимания процесса принятия решений.

Платформа POMDP может моделировать социальные задачи, выходящие за рамки принятия экономических решений, такие как предсказание намерений и действий других в повседневных ситуациях ( 37 ). В этих случаях нам потребуется изменить определение модели состояния сознания других людей, включив в него такие параметры, как валентность, компетентность и социальное влияние, а не склонность вносить денежные единицы, как в задаче PGG ( 38 ).Интерпретируемость структуры POMDP дает возможность изучить нейрокогнитивные механизмы группового принятия решений в здоровом и больном мозге. POMDP и аналогичные байесовские модели ранее оказались полезными для понимания нейронных реакций при сенсорном принятии решений ( 39 41 ) и в задачах, связанных с взаимодействием с одним человеком ( 13 , 17 , 18 ). Мы считаем, что предложенная нами модель POMDP также может оказаться полезной для интерпретации нейронных ответов и данных нейровизуализационных исследований групповых задач принятия решений. Кроме того, модель можно использовать для исследований, основанных на байесовской теории, в области компьютерной психиатрии ( 42 ). Например, теория умственного дефицита является ключевой особенностью расстройства аутистического спектра ( 43 ), но неясно, какие вычислительные компоненты нарушены и как они затронуты. Модель POMDP может открыть новые возможности для вычислительных исследований таких нейропсихиатрических расстройств ( 44 ).

МЕТОДЫ

Эксперимент

Для этого исследования были набраны 30 студентов-правшей из Пармского университета.Один из них прервал эксперимент из-за беспокойства. Данные от других 29 участников были собраны, проанализированы и представлены. На основании самоотчетов ни у одного из участников не было в анамнезе неврологических или психических расстройств. Это исследование было одобрено Институциональным наблюдательным советом местного комитета по этике Пармского университета (IRB № A13-37030) и проводилось в соответствии с этическими стандартами Хельсинкской декларации 2013 года. Все участники дали информированное письменное согласие.Как упоминалось в разделе «Результаты», каждый испытуемый сыграл 14 сессий PGG (т. е. дилемму добровольца), каждая из которых содержала 15 раундов. В первых двух сеансах испытуемые не получали никакой обратной связи о результатах каждого раунда. Однако в течение следующих 12 сеансов субъекту была предоставлена ​​социальная и денежная обратная связь. Обратная связь включала количество участников и безбилетников, а также вознаграждение субъекта в этом раунде. Однако действия каждого отдельного игрока оставались неизвестными для остальных. Таким образом, отдельные игроки не могут быть отслежены.Представляем анализ игр с отзывами.

В каждом раунде (см. рис. 1) участник должен был принять решение в течение 3 с, нажав клавишу; в противном случае раунд повторялся. После выбора действия (от 2,5 до 4 с) исход раунда демонстрировался испытуемому в течение 4 с. Затем игроки оценивали результат раунда перед началом следующего раунда. Испытуемым сказали, что они играют с 19 другими участниками, находящимися в других комнатах. Всего в PGG одновременно играло 20 игроков в четырех разных группах.Эти группы случайным образом выбирались компьютером в начале каждого сеанса. На самом деле испытуемые играли с компьютером. Другими словами, компьютерный алгоритм генерировал все действия других для каждого субъекта. Каждый испытуемый получил окончательное денежное вознаграждение, равное результату одного PGG, случайно выбранного компьютером в конце исследования.
с двоичным значением ait (1≤i≤N), где ait=1 представляет вклад, а ait=0 представляет собой безбилетник.Предполагается, что субъект-человек является игроком 1. Мы определяем среднюю норму вклада других a¯2:Nt=∑i=2NaitN−1 и генерируем каждое из N − 1 действий других в раунде t , используя следующая вероятностная функцияlogit(a¯2:Nt)=e0a1t−1+e1((1−KT−t+11−K)e2a¯2:Nt−1−K)

(4)

, где K = k / N , в котором k — это необходимое количество вкладчиков. Эта модель имеет три свободных параметра: e 0 , e 1 и

9 1 9Они были получены путем подгонки вышеуказанной функции к реальным действиям испытуемых в другом исследовании PGG ( 45 ), что сделало эту функцию симуляцией поведения человека в задаче PGG. В частности, чтобы генерировать действия других, мы зафиксировали e 2 на 1 для всех игр. e 0 было выбрано случайным образом из диапазона [0,15,0,35] для каждой игры, а e 1 было установлено равным 1 − e 0 . Эта комбинация и случайная выборка 90 579 e 90 580 90 770 0 90 771 в каждой игре имитировали разные стратегии реагирования для других в каждой игре, моделируя новые наборы членов группы.Более высокие значения e 0 повышают вероятность того, что алгоритм выберет свое следующее действие на основе результата группового взаимодействия в предыдущем раунде (особенно действия субъекта). С другой стороны, более низкие значения e 0 повышают вероятность того, что алгоритм будет придерживаться своего предыдущего действия. Для первого раунда каждой игры мы использовали средний уровень вклада каждого субъекта в качестве решения их коллег.

Марковские решающие процессы

Марковский решающий процесс (MDP) представляет собой кортеж ( S , A , T , R ), где S представляет множество состояний среды, A множество действий, T – функция перехода S × S × A → [0,1], определяющая вероятность следующего состояния при заданном текущем состоянии и действии, т. е.е., T ( S , S , S , A ) = P ( S | S , A ), и R — это награда функция S × A R , представляющая вознаграждение, связанное с каждым состоянием и действием ( 30 ). В MDP с горизонтом H (общее количество выполненных действий) при заданном начальном состоянии s 1 цель состоит в том, чтобы выбрать последовательность действий, которая максимизирует общее ожидаемое вознаграждение π*=arg maxa1,a2,… ,aH∑t=1HEst[R(st,at)]

(5)

Эту последовательность, называемую оптимальной политикой, можно найти с помощью техники динамического программирования ( 30 ).Для MDP с временным горизонтом H значение Q , функция значения V и функция действия U на последнем временном шаге t = H определяются как ∀s∈S:{QH (s,a) ←R(s,a)VH(s) ←maxaQH(s,a)UH(s) ←arg maxaQH(s,a)

(6)

Для любого t от 1 до H − 1, функция значения V t и функция действия U t определяются рекурсивно как {Qt(s,a) ←R(s,a)+∑s′∈ST(s′, s,a)Vt+1(s′)Vt(s) ←maxaQt(s,a)Ut(s) ←arg maxaQt(s,a)

(7)

Начиная с начального состояния s 1 в момент времени 1, действие, выбранное оптимальной политикой π* на временном шаге t , равно U t ( с t ).

Когда состояние среды скрыто, MDP превращается в частично наблюдаемую MDP (POMDP), где состояние оценивается вероятностно на основе наблюдений или измерений датчиков. Формально PomDP определяется как ( S , A , Z , T , o , R ), где S , A , T и R определяются так же, как и в случае МДП, Z — множество возможных наблюдений, а O — функция наблюдения Z × S → [0,1], определяющая вероятность любого наблюдения z учитывая состояние s , т.е.е., O ( z , s ) = P ( z s ). Чтобы найти оптимальную политику, модель POMDP использует апостериорную вероятность состояний, известную как состояние доверия, где a 1 , z 2 , …, a t − 1 ). Состояния доверия могут быть вычислены рекурсивно следующим образом:

Если мы определим R ( b t , a t ) как ожидаемое вознаграждение a t , т. е.E., E S T S T ( R ( S T , A T )], Начиная с начальной верования, B 1 , оптимальная политика для POMDP задается как π*=arg maxa1,a2,…,aH∑t=1HEst[R(bt,at)]

(9)

POMDP можно рассматривать как MDP, состояния которого являются состояниями доверия. Однако это пространство состояний убеждений экспоненциально больше, чем лежащее в основе пространство состояний. Следовательно, оптимальное решение POMDP требует больших вычислительных ресурсов, если только состояние доверия не может быть представлено несколькими параметрами, как в нашем случае ( 30 ).Для решения более крупных задач POMDP были предложены различные алгоритмы аппроксимации и обучения. Мы отсылаем читателя к растущей литературе по этой теме ( 46 48 ).

POMDP для двоичного PGG

Состояние среды представлено средней кооперативностью группы или, что то же самое, средней вероятностью θ вклада члена группы. Поскольку θ не поддается наблюдению, задача представляет собой POMDP, и необходимо поддерживать распределение вероятностей (доверие) по θ.Бета-распределение, представленное двумя свободными параметрами (α и β), является сопряженным априором для биномиального распределения ( 29 ). Следовательно, при выполнении байесовского вывода для получения состояния доверия по θ объединение бета-распределения в качестве априорного убеждения и биномиального распределения в качестве вероятности приводит к другому бета-распределению в качестве апостериорного убеждения. Используя бета-распределение для состояния убеждения, наш POMDP превращается в MDP с двумерным пространством состояний, представленным α и β.Начиная с начального состояния уверенности Бета (α 1 , β 1 ) и с дополнительным свободным параметром γ, следующие состояния уверенности определяются действиями всех игроков в каждом раунде, как описано в разделе «Результаты». Для функции вознаграждения мы использовали функцию денежного вознаграждения PGG. Таким образом, элементы нашего нового MDP, полученного из PGG POMDP, следующие: s,a):{P((γα+k′+1,γβ+N−1−k′)∣(α,β),c)=(N−1k′)B(γα+k′,γβ+ N−1−k′)B(γα,γβ)P((γα+k′,γβ+N−k′)∣(α,β),f)=(N−1k′)B(γα+k′ ,γβ+N−1−k′)B(γα,γβ)• R(s,a):{R((α,β),c)=E−C+∑k′=k−1N(N−1k ′)B(α+k′,β+N−1−k′)B(α,β)GR((α,β),f)=E+∑k′=kN(N−1k′)B(α +k′,β+N−1−k′)B(α,β)GB(α, β) – нормирующая константа: B(α,β)=∫01θα−1(1−θ)β−1dθ.Приведенная выше модель POMDP предполагает, что скрытое состояние, то есть θ, является случайной величиной, следующей за распределением Бернулли, которое меняется в зависимости от действий всех игроков в каждом раунде. Эти действия служат выборками из этого распределения, причем α 1 и β 1 являются исходными выборками. Кроме того, скорость затухания γ определяет вес предыдущих выборок. Используя оценку максимального правдоподобия, для любых t θ t равно α t /(α t + β

0 ).Можно также оценить θ рекурсивным способом θt+1 ←1γαt+γβt+N((γαt+γβt)θt+∑i=1Nait)

(10)

, где ait — действие игрока i в раунде t ( ait=1 для вклада и 0 для фрирайда). Согласно эксперименту, временной горизонт должен составлять 15 временных шагов. Однако мы обнаружили, что более длинный горизонт (90 579 H 90 580 = 50) для всех игроков лучше соответствует данным испытуемых, что потенциально отражает присущую людям склонность использовать более длинные горизонты для принятия социальных решений.Для каждого испытуемого мы нашли α 1 , β 1 и γ, благодаря которым оптимальная политика нашего POMDP максимально соответствовала действиям субъекта. Для простоты мы рассматривали только целые значения состояний (целые числа α и β). Процесс подгонки включал поиск целых значений от 1 до 200 для α 1 и β 1 и значений от 0 до 1 с точностью 0,01 (0,01, 0,02, …, 0,99, 1,0) для γ. Критерием подгонки была точность от раунда к раунду. Для согласованности с описательной моделью первый раунд не был включен (несмотря на способность модели POMDP предсказывать его).Поскольку значение полезности общественного блага для субъекта может быть выше, чем денежное вознаграждение по социальным или культурным причинам ( 49 ), мы исследовали влияние более высоких значений группового вознаграждения G в функции вознаграждения POMDP. . Однако это не улучшило посадку. Предварительная версия вышеуказанной модели, но без параметра γ, была представлена ​​в ( 50 ). Как указано выше, наилучшее действие для каждого состояния в раунде t равно U t ( s ).Вероятность вклада (вероятность выбора) можно рассчитать с помощью логит-функции: 1/(1 + exp ( z ( Q t ( s , f ) − 9 Q
0 ) ( s , c )) ( 19 ). Для каждого k мы использовали один свободный параметр z для всех испытуемых, чтобы максимизировать вероятность вероятности вклада с учетом экспериментальных данных [реализация scikit- узнать ( 51 )].Обратите внимание, что параметр z не влияет на точность совпадений и прогнозов, поскольку он не влияет на действие с максимальным ожидаемым общим вознаграждением. В раунде t , если модель POMDP выбирает действие «вклад», вероятность успех можно рассчитать как ∑m=k−1N−1P(m∣αt,βt) (см. уравнение 3). В противном случае вероятность успеха равна ∑m=kN−1P(m∣αt,βt). Это значение вероятности сравнивалось с фактическим успехом и неудачей каждого раунда, чтобы вычислить точность предсказания успеха с помощью модели POMDP.

Безмодельный метод: Q-обучение

Мы использовали Q-обучение в качестве нашего безмодельного подхода. В задаче PGG есть два значения Q , по одному для каждого действия, то есть Q (c) и Q (f) для «вклада» и «бесплатной поездки» соответственно. В начале каждого PGG Q (c) и Q (f) инициализируются ожидаемым вознаграждением для субъекта за это действие на основе свободного параметра p , который представляет априорную вероятность группового успеха.В результате имеем {Q1(c)←p(E−C+G)+(1−p)(E−C)Q1(f) ←p(E+G)+(1−p)E

(11)

Мы настроили функцию полезности для каждого субъекта, сделав групповое вознаграждение G свободным параметром для учета возможного просоциального намерения ( 49 ). Более того, поскольку вероятность успеха различна для k = 2 и k = 4, мы использовали два отдельных параметра p 2 и p 4 вместо p в зависимости от значения из к в PGG. В каждом раунде игры выбиралось действие с максимальным значением Q . Затем значение Q для этого действия было обновлено на основе действий субъекта и группового успеха/неудачи со скоростью обучения η t . Эта скорость обучения была функцией номера раунда, т. е. ηt=1λ0+λ1t, где λ 0 и λ 1 — свободные параметры, а t — номер текущего раунда. Пусть действие субъекта в раунде t будет a t , выбранным действием модели Q-обучения будет ât, а полученное вознаграждение будет r t .Имеем 1≤t≤15:{ât=arg maxa∈{c,f}Qt(a)Qt+1(at) ←(1−ηt)Qt(at)+ηtrt

(12)

Для каждого субъекта мы искали значения λ 0 , λ 1 , группового вознаграждения G и вероятности группового успеха p 2 или p 4 -раундов, точность модели Q-обучения. Как и в случае с другими моделями, первый раунд не был включен в этот процесс подгонки.

Описательная модель

Наша описательная модель была основана на логистической регрессии [реализация scikit-learn ( 51 )], которая предсказывает действия субъекта в текущем раунде на основе их собственных предыдущих действий и общего количества вкладов других в предыдущем раунде.В результате эта модель имеет три свободных параметра (два признака и параметр смещения). Пусть a1t — действие субъекта в раундах t , а a2:Nt — действия других в том же раунде. Затем прогнозируемое действие субъекта в следующем раунде t + 1 определяется следующим образом: 1t+1={cκ0+κ1a1t+κ2(∑i=2Nait)>0, иначе

(13)

Мы использовали одну отдельную регрессионную модель для каждого субъекта. Поскольку прогнозируемое действие модели основано на действиях предыдущего раунда, эта модель не может предсказать действие субъекта в первом раунде.

Перекрестная проверка с исключением одного

Для всех трех подходов LOOCV вычислялся на основе игр, в которые играл каждый субъект. Для каждого предмета мы выделили одну игру, подобрали параметры к другим 11 играм и вычислили ошибку модели с подобранными параметрами для отложенной игры. Мы повторили это для всех игр и указали среднее значение из 12 ошибок как ошибку LOOCV для субъекта.

Статическое распределение вероятностей и жадная стратегия

Если игрок не думает о будущем и только максимизирует ожидаемое вознаграждение в текущем раунде (жадная стратегия) или игнорирует влияние действия на других, оптимальное действие всегда является независимым от безбилетника средней вероятности вклада члена группы.Это связано с тем, что безбилетник всегда приводит к денежному вознаграждению на одну единицу больше (3 ДЕ за успех или 1 ДЕ за неудачу) по сравнению с вкладом (2 или 0 ДЕ), за исключением случая, когда общее количество вкладов других составляет ровно . k − 1. В последнем случае выбор вклада дает на одну единицу больше вознаграждения (2 ДЕ) по сравнению с безбилетником (1 ДЕ). Это означает, что ожидаемая награда за фрирайд всегда больше, чем за вклад, если только вероятность наблюдения ровно 90 579 k 90 580 − 1 вкладов других не превышает 0. 5. Покажем, что это невозможно ни при каком значении θ. Во-первых, обратите внимание, что вероятность точно 90 579 k 90 580 — 1 взносов от 90 579 N 90 580 — 1 игроков максимальна, когда θ = ( 90 579 k 90 580 — 1)/( 90 579 N 90 580 — 1). Далее, для любого θ вероятность k − 1 взносов от N − 1 игроков равна P(k−1∣θ)=(N−1k−1)θk−1(1−θ)N−k≤ (N−1k−1)(k−1N−1)k−1(N−kN−1)N−k=0,753<0,5

(14)

для N = 5 и для любого k = 2 или к = 4.

Связать задачи в проекте

Что ты хочешь сделать?

Связать задачи

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. Удерживая нажатой клавишу Ctrl, выберите две задачи, которые вы хотите связать (в столбце Имя задачи ).

  3. Выберите Task > Link Tasks .

Чтобы удалить связь, выберите две связанные задачи, а затем выберите Задача > Отменить связь задач .

Project по умолчанию создает простую ссылку на задачу «окончание-начало» , что означает, что первая задача (предшественница) должна быть завершена до того, как сможет начаться вторая задача (последующая).

Если вы являетесь подписчиком Project Online, вы также можете выбрать определенные задачи для ссылки, используя раскрывающийся список в столбце предшественников или последователей .

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. Найдите столбец Предшественники или Последователи и выберите ячейку для задачи, которую вы хотите связать.

    Примечание: Столбец «Преемник » не отображается по умолчанию. Чтобы отобразить его, перейдите к последнему столбцу в строке и выберите Добавить новый столбец . Выберите преемников .

  3. В иерархическом списке всех ваших задач прокрутите вверх или вниз, чтобы найти нужную задачу, установите флажок рядом с ней, а затем щелкните в любом месте за пределами раскрывающегося списка.Идентификатор задачи, на которую вы ссылаетесь, появится в ячейке.

Выбор ссылок из раскрывающегося списка особенно полезен, если задача, на которую вы хотите установить ссылку, не расположена рядом с задачей, с которой вы связываетесь.

Вставить задачу между связанными задачами

Вы можете настроить Project таким образом, чтобы при вставке новой задачи между связанными задачами новая задача автоматически связывалась с окружающими задачами.

  1. Выберите Файл > Опции .

  2. В диалоговом окне Project Options выберите Schedule и перейдите к Параметры планирования в этом разделе проекта .

  3. Установите флажок Автоссылка вставленных или перемещенных задач .

  4. Вставьте новую задачу.

Связать задачи в сетевой диаграмме

  1. Выберите Просмотр > Схема сети .

  2. Наведите курсор на центр поля предшествующей задачи.

  3. Перетащите линию в поле последующей задачи.

Связывание задач в календаре

  1. Выберите Просмотр > Календарь .

  2. Укажите на панель календаря предыдущей задачи.

  3. Перетащите линию на панель календаря последующей задачи.

Связать запланированные вручную задачи

При связывании запланированной вручную задачи с другой задачей Project помещает запланированную вручную задачу относительно другой задачи.

Вы можете настроить Project таким образом, чтобы запланированная вручную задача не перемещалась, когда вы связываете ее с другой задачей:

  1. Выберите Файл > Опции .

  2. В диалоговом окне Project Options выберите Schedule и перейдите к Параметры планирования в этом разделе проекта .

  3. Снимите флажок Обновлять запланированные вручную задачи при редактировании ссылок .

Узнайте больше о задачах, запланированных вручную и автоматически.

Другие способы связать задачи

  • Если у вас есть задачи, которые зависят от успешного завершения всего проекта, рассмотрите возможность настройки главного проекта.

  • Чтобы выделить, как одна задача связана с другими задачами, используйте пути к задачам.

Верх страницы

Изменить или удалить зависимости задач

После связывания задач для создания зависимостей задач можно легко изменить или удалить зависимости, если это необходимо, выполнив любое из следующих действий:

Изменить тип ссылки зависимости задачи

По умолчанию Project связывает задачи в зависимости от завершения к началу.Однако вы можете легко изменить тип зависимости задачи на вкладке Advanced диалогового окна Task Information . Чтобы открыть диалоговое окно Информация о задаче , дважды щелкните имя задачи, тип связи которой вы хотите изменить.

Примечание.  Двойной щелчок по ссылке на внешнюю задачу открывает проект, содержащий задачу, если проект доступен. Задачи, связанные с внешними ссылками, отображаются в списке задач неактивными.Если вы хотите изменить тип ссылки для внешней задачи, дважды щелкните внешне связанную задачу, чтобы открыть проект, содержащий задачу, а затем выполните следующие действия, чтобы изменить связанную задачу. Например, если вы связали задачу A в проекте Z с задачей 1 в проекте 5, вы можете изменить тип связи в информации о задаче для задачи 1.

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. Дважды щелкните строку ссылки, которую вы хотите изменить.

    Чтобы изменить тип ссылки, дважды щелкните здесь.

  3. Чтобы изменить тип зависимости задачи, выберите другой тип из списка Введите .

Ссылка на другую задачу

Если у вас есть задача, которая в настоящее время связана с неправильной задачей, вы можете легко изменить ссылку, чтобы она отражала правильную зависимость.

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. В списке задач выберите задачу, для которой вы меняете ссылку.

  3. На вкладке Задача в группе Свойства выберите Информация .

  4. На вкладке Predecessors в столбце Имя задачи выберите задачу, которую не следует связывать, а затем выберите задачу из списка, чтобы определить правильную зависимость.

  5. Измените тип ссылки, время задержки или время опережения в столбцах Type и Lag .

    Совет: Чтобы ввести время выполнения, введите отрицательное значение в столбце Запаздывание , например –2 для двух дней времени выполнения.

Удалить все зависимости для задачи

Если ваша задача больше не зависит ни от каких других задач, вы можете сразу удалить все зависимости задачи.

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. В поле Имя задачи выберите задачи, которые вы хотите отменить.

    Чтобы выбрать несколько задач, которые не перечислены последовательно, удерживайте нажатой клавишу CTRL и выберите каждую задачу. Чтобы выбрать задачи, перечисленные последовательно, выберите первую задачу, удерживая нажатой клавишу SHIFT, а затем выберите последнюю задачу, которую вы хотите выбрать в списке.

  3. На вкладке Задача в группе Расписание выберите Отменить связь задач .

    Задачи перепланированы на основе любых ссылок на другие задачи или ограничения.

Примечание.  Удаление ссылки на задачу удаляет зависимость между двумя задачами, на что указывают линии связи между задачами.Если вы хотите изменить иерархическую структуру задачи или подзадачи как часть общей структуры вашего проекта, вам нужно отодвинуть задачу, а не удалять ссылку на задачу.

Удалить определенные зависимости задач

Если ваша задача связана с несколькими задачами и вам нужно удалить определенные ссылки, оставив некоторые нетронутыми, вы можете выбрать, какие ссылки удалить в диалоговом окне Информация о задаче .

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. В списке задач выберите задачу, для которой вы удаляете зависимости.

  3. На вкладке Задача в группе Свойства выберите Информация .

  4. На вкладке Predecessors выберите удаляемую зависимость и нажмите клавишу DELETE.

Включение или выключение автоматического связывания

Вы можете настроить Project таким образом, чтобы при вставке задачи среди связанных задач новая задача автоматически связывалась с окружающими задачами.Это называется autolinking . Например, если у вас есть три задачи со ссылками «окончание-начало», и вы добавляете новую задачу между ними, новая задача получит связь «окончание-начало» с задачами выше и ниже нее.

По умолчанию автоматическое связывание отключено. Выполните следующие действия, чтобы включить автосвязывание.

  1. Выберите Файл > Опции .

  2. В диалоговом окне Project Options щелкните Schedule и перейдите к Параметры планирования в этом разделе проекта .

  3. Чтобы включить автосвязывание, установите флажок Автоматически связывать вставленные или перемещенные задачи . Чтобы снова отключить автоматическое связывание, снимите флажок.

Типы задач

Когда вы связываете задачи в Project, тип связи по умолчанию — «окончание-начало». Однако связь «финиш-старт» работает не во всех ситуациях.Project предоставляет следующие дополнительные типы ссылок на задачи, чтобы вы могли реалистично смоделировать свой проект:

Тип связи

Пример

Описание

Финиш-старт (FS)

Зависимая задача (B) не может начаться, пока задача, от которой она зависит (A), не будет завершена.

Например, если у вас есть две задачи «Копать фундамент» и «Залить бетон», задача «Заливка бетона» не может начаться, пока не будет завершена задача «Копать фундамент».

Пуск-запуск (СС)

Зависимая задача (B) не может начаться, пока не начнется задача, от которой она зависит (A).

Зависимая задача может начаться в любое время после начала задачи, от которой она зависит. Тип связи SS не требует, чтобы обе задачи начинались одновременно.

Например, если у вас есть две задачи «Заливка бетона» и «Выравнивание бетона», задача «Выровнять бетон» не может начаться, пока не начнется задача «Заливка бетона».

Чистовая отделка (FF)

Зависимая задача (B) не может быть завершена, пока не будет завершена задача, от которой она зависит (A).

Зависимая задача может быть завершена в любое время после завершения задачи, от которой она зависит. Тип ссылки FF не требует, чтобы обе задачи выполнялись одновременно.

Например, если у вас есть две задачи: «Добавить проводку» и «Проверить электропроводку», задачу «Проверить электропроводку» нельзя выполнить, пока не будет завершена задача «Добавить проводку».

От начала до конца (SF)

Зависимая задача (B) не может быть завершена, пока не начнется задача, от которой она зависит (A).

Зависимая задача может быть завершена в любое время после начала задачи, от которой она зависит. Тип связи SF не требует, чтобы зависимая задача была завершена одновременно с началом задачи, от которой она зависит.

Например, стропильные фермы для вашего строительного проекта строятся за пределами площадки. В вашем проекте есть две задачи: «Поставка фермы» и «Сборка крыши». Задание «Собрать крышу» нельзя выполнить, пока не начнется задание «Доставка фермы».

Поиск и устранение неисправностей

Если вы связали свои задачи, но задача-преемник не перемещается, может быть несколько причин:

  • Если к задаче применены какие-либо фактические значения, такие как фактическая дата начала или процент выполненной работы, задача не может быть перепланирована ранее даты фактического начала задачи.Если прогресс не введен и задача имеет жесткое ограничение, ограничение может иметь приоритет над зависимостями задачи.

    Например, если для задачи ограничение «Начать не ранее» (SNET) установлено на 1 июля, задача привязана к этой дате и не будет перенесена на более раннюю дату, даже если ее предшественница завершается 28 июня, а задача-преемник может начаться раньше 1 июля.

  • Если в Project создать задачу, перетащив указатель на диаграмму в представлении диаграммы Ганта, для задач будет установлено ограничение «Начать не раньше» (SNET) для проектов, запланированных с даты начала.Для проектов, запланированных с даты окончания, для задачи устанавливается ограничение «Завершить не позднее» (FNLT).

  • Если последующая задача завершена, она не будет перемещаться, чтобы отразить ссылку.

Вот несколько возможных разрешений:

  • Чтобы сделать ограничение задачи более гибким, выберите задачу, выберите Информация , а затем выберите вкладку Дополнительно .В списке Тип ограничения выберите Как можно скорее . Затем Project назначает дату начала задачи в соответствии с зависимостью задачи.

  • Чтобы зависимости задач переопределяли жесткие ограничения для всех задач, выберите Файл > Параметры > Расписание . В разделе Параметры планирования снимите флажок Задачи всегда будут учитывать даты ограничения .

Эти инструкции относятся к Microsoft Project 2007.

Что ты хочешь сделать?

О связывании задач

Когда вы связываете задачи в Project, тип связи по умолчанию — «окончание-начало». Однако связь «финиш-старт» работает не во всех ситуациях.Project предоставляет дополнительные типы ссылок на задачи, чтобы вы могли реалистично моделировать свой проект.

Тип связи

Пример

Описание

Финиш-старт (FS)

Зависимая задача (B) не может начаться, пока задача, от которой она зависит (A), не будет завершена.

Например, если у вас есть две задачи «Копать фундамент» и «Залить бетон», задача «Заливка бетона» не может начаться, пока не будет завершена задача «Копать фундамент».

Пуск-запуск (СС)

Зависимая задача (B) не может начаться, пока не начнется задача, от которой она зависит (A).

Зависимая задача может начаться в любое время после начала задачи, от которой она зависит. Тип связи SS не требует, чтобы обе задачи запускались одновременно.

Например, если у вас есть две задачи «Заливка бетона» и «Выравнивание бетона», задача «Выровнять бетон» не может начаться, пока не начнется задача «Заливка бетона».

Чистовая отделка (FF)

Зависимая задача (B) не может быть завершена, пока не будет завершена задача, от которой она зависит (A).

Зависимая задача может быть завершена в любое время после завершения задачи, от которой она зависит. Тип ссылки FF не требует, чтобы обе задачи выполнялись одновременно.

Например, если у вас есть две задачи: «Добавить проводку» и «Проверить электропроводку», задачу «Проверить электропроводку» нельзя выполнить, пока не будет завершена задача «Добавить проводку».

От начала до конца (SF)

Зависимая задача (B) не может быть завершена, пока не начнется задача, от которой она зависит (A).

Зависимая задача может быть завершена в любое время после начала задачи, от которой она зависит. Тип связи SF не требует, чтобы зависимая задача была завершена одновременно с началом задачи, от которой она зависит.

Например, стропильные фермы для вашего строительного проекта строятся за пределами площадки. В вашем проекте есть две задачи: «Поставка фермы» и «Сборка крыши». Задание «Собрать крышу» нельзя выполнить, пока не начнется задание «Доставка фермы».

При вставке задачи среди связанных задач вы можете автоматически связать новую задачу или не связывать ее вообще.

  • Чтобы связать новую задачу, выберите задачу, которой должна предшествовать новая задача, а затем выберите Новая задача в меню Вставить .

    Примечание. Если это не работает, в меню Инструменты выберите Параметры , а затем выберите вкладку Расписание .Убедитесь, что установлен флажок Автоссылка вставленных или перемещенных задач .

  • Чтобы добавить новую задачу, не связывая ее, выберите задачу, с которой новая задача будет выполняться одновременно, а затем перетащите, чтобы создать новую задачу в пустой части сетевой диаграммы.

Связывание задач с помощью представления диаграммы Ганта

  1. В меню Просмотр выберите Диаграмма Ганта .

  2. В поле Имя задачи выберите две или более задач, которые вы хотите связать, в том порядке, в котором вы хотите их связать.

    • Чтобы выбрать несмежные задачи, удерживайте нажатой клавишу CTRL и выберите задачи, которые вы хотите связать.

    • Чтобы выбрать смежные задачи, удерживайте нажатой клавишу SHIFT и выберите первую и последнюю задачи, которые вы хотите связать.

  3. Выберите Задачи связи .

    Project по умолчанию создает ссылку на задачу «окончание-начало». Вы можете изменить эту ссылку задачи на начало-начало, окончание-окончание или начало-окончание.

Связывание задач с помощью представления сетевой диаграммы

  1. В меню View выберите Network Diagram .

  2. Поместите указатель в центр поля предшествующей задачи.

  3. Перетащите в поле последующей задачи.

Связывание задач с помощью представления календаря

  1. В меню Просмотр выберите Календарь .

  2. Поместите указатель на полосу календаря для предшествующей задачи.

  3. Перетащите на панель календаря последующей задачи.

Включение или выключение автоматического связывания

По умолчанию, когда вы вставляете задачу среди связанных задач, новая задача автоматически связывается с окружающими задачами.Например, если у вас есть три задачи со ссылками «окончание-начало», и вы добавляете новую задачу между ними, новая задача получит связь «окончание-начало» с задачами выше и ниже нее.

Вы можете легко отключить эту опцию, чтобы вставка новой задачи не связывала ее автоматически с окружающими задачами. Если автоматическое связывание отключено, вы можете легко включить его снова.

  1. В меню Инструменты выберите Параметры , а затем выберите вкладку Расписание .

  2. Чтобы отключить автоматическое связывание, снимите флажок Автосвязывание вставленных или перемещенных задач .

    Чтобы включить автосвязывание, установите флажок Автоматически связывать вставленные или перемещенные задачи .

Верх страницы

Изменить или удалить зависимости задач

После связывания задач для создания зависимостей задач можно легко изменить или удалить зависимости, если это необходимо, выполнив любое из следующих действий:

Изменить тип ссылки зависимости задачи

По умолчанию Project связывает задачи в зависимости от завершения к началу.Однако вы можете легко изменить тип зависимости задачи на вкладке Advanced диалогового окна Task Information . Чтобы открыть диалоговое окно Информация о задаче , дважды щелкните имя задачи, тип связи которой вы хотите изменить.

Примечание.  Двойной щелчок по ссылке на внешнюю задачу открывает проект, содержащий задачу, если проект доступен. Задачи, связанные с внешними ссылками, отображаются в списке задач неактивными.Если вы хотите изменить тип ссылки для внешней задачи, дважды щелкните внешне связанную задачу, чтобы открыть проект, содержащий задачу, а затем выполните следующие действия, чтобы изменить связанную задачу. Например, если вы связали задачу A в проекте Z с задачей 1 в проекте 5, вы можете изменить тип связи в информации о задаче для задачи 1.

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. Дважды щелкните строку ссылки, которую вы хотите изменить.

    Чтобы изменить тип ссылки, дважды щелкните здесь.

  3. Чтобы изменить тип зависимости задачи, выберите другой тип из списка Введите .

Ссылка на другую задачу

Если у вас есть задача, которая в настоящее время связана с неправильной задачей, вы можете легко изменить ссылку, чтобы она отражала правильную зависимость.

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. В списке задач выберите задачу, для которой вы меняете ссылку.

  3. Выберите Информация о задании .

  4. На вкладке Predecessors в столбце Имя задачи выберите задачу, которую не следует связывать, а затем выберите задачу из списка, чтобы определить правильную зависимость.

  5. Измените тип ссылки, время задержки или время опережения в столбцах Type и Lag .

    Совет: Чтобы ввести время выполнения, введите отрицательное значение в столбце Запаздывание , например –2 для двух дней времени выполнения.

Удалить все зависимости для задачи

Если ваша задача больше не зависит ни от каких других задач, вы можете сразу удалить все зависимости задачи.

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. В поле Имя задачи выберите задачи, которые вы хотите отменить.

    Чтобы выбрать несколько задач, которые не перечислены последовательно, удерживайте нажатой клавишу CTRL и щелкните каждую задачу. Чтобы выбрать задачи, перечисленные последовательно, щелкните первую задачу, удерживая нажатой клавишу SHIFT, а затем щелкните последнюю задачу, которую вы хотите выбрать в списке.

  3. Выберите Разъединить задачи .

    Задачи перепланированы на основе любых ссылок на другие задачи или ограничения.

Примечание.  Удаление ссылки на задачу удаляет зависимость между двумя задачами, на что указывают линии связи между задачами. Если вы хотите изменить иерархическую структуру задачи или подзадачи как часть общей структуры вашего проекта, вам нужно отодвинуть задачу, а не удалять ссылку на задачу.

Удалить определенные зависимости задач

Если ваша задача связана с несколькими задачами и вам нужно удалить определенные ссылки, оставив некоторые нетронутыми, вы можете выбрать, какие ссылки удалить в диалоговом окне Информация о задаче .

  1. Выберите Просмотр > Диаграмма Ганта .

  2. В списке задач выберите задачу, для которой вы удаляете зависимости.

  3. Выберите Информация о задании .

  4. На вкладке Predecessors выберите удаляемую зависимость и нажмите клавишу DELETE.

Поиск и устранение неисправностей

Если вы связали свои задачи, но задача-преемник не перемещается, может быть несколько причин:

  • Если к задаче применены какие-либо фактические значения, такие как фактическая дата начала или процент выполненной работы, задача не может быть перепланирована ранее даты фактического начала задачи.Если прогресс не введен и задача имеет жесткое ограничение, ограничение может иметь приоритет над зависимостями задачи.

    Например, если для задачи ограничение «Начать не ранее» (SNET) установлено на 1 июля, задача привязана к этой дате и не будет перенесена на более раннюю дату, даже если ее предшественница завершается 28 июня, а задача-преемник может начаться раньше 1 июля.

  • Если в Project создать задачу, перетащив указатель на диаграмму в представлении диаграммы Ганта, для задач будет установлено ограничение «Начать не раньше» (SNET) для проектов, запланированных с даты начала.Для проектов, запланированных с даты окончания, для задачи устанавливается ограничение «Завершить не позднее» (FNLT).

  • Если последующая задача завершена, она не будет перемещаться, чтобы отразить ссылку.

  • Если вы установите Режим расчета для вашего проекта на Ручной , последующая задача не будет перемещаться.

Вот несколько возможных разрешений:

  • Чтобы сделать ограничение задачи более гибким, выберите задачу, выберите Информация о задаче , а затем выберите вкладку Дополнительно . В списке Тип ограничения выберите Как можно скорее .Затем Project назначает дату начала задачи в соответствии с зависимостью задачи.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>