1zz=&&&&&&&&&
220100&&&&&&&
3y=x21nx&&&&&&&&&
4{an}&&&&&&&
5x=14&&&&&&&&&
6k&&&&&&&&&&
7xBC&&&&&&&
822PAB&&&&&&&&&
9Px,yxy&1&&&&&&&&&
10Rf(x)xf(x+2)+f(x)=0
&&&&&&& f(4)&&=
11MkRM&&&&&&&&
12y=xx2=8y&&&&&&&&&
13n+1n&&&&&
14xx2ax+2&0[1,2]a&&&&&&&
PABCDABCDBAD=60AB=PB=aECD
xDlDElEDEx8
ABCDAFECAFAECAB=2kmBC=6kmAE=BF=4kmQPREEQRP
1916142735
y=g(x)f(1x)+g(1+x)=2
P(m,3m+1)y=g(x)2m7
xg(x)xxa2a+1(a2a+2)1=0x1x2x1&x2aRx1tx2t5
2018142836
pqn&q|bn1|&6
ABODEAB=10BD=8BEAC
& 6. ABCABCDCCAA=AB
&&&&&&&&&&& 3
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 5
161PB=AB=aPBAB
PBBC&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 2
PBABCD&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 4
PBBEBCDECDBECDBEAB&& 5
PAABBEPABBEPA&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 7
2FPCPF=2FC&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 8
ABCDACBDGBCD
,&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 10
EFPEFPAPEFPABEF
171Ab=1&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 2
&&&&&&&&&&&&& 5
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 6
RtDFGDF1&&&&&&&&&&& 10
k=1D0,1M1,1113
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 14
Mx&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
18x2=y0&x&2
E04C26ECy=x+4&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 6
P(x,x2)x(0,2)PQ=xQE=4x2PR=4+xx2
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 11
S&&&&&&&&&&& 14
19& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 4
& y=g(x)&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 5
& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& (*)
p8q=0.9n&q
ABDBCEADB=BEC=
AFBCEBFBAF=ABC=EBC=BFA
ECCA=EBABAC=AE10
& 3. IMCOC=2
RtOMCOM=OC4
& 6. 1ABOAB=2
A120D01A100B120多元线性回归分析
知识点一：多元线性回归模型与回归方程
前面研究了一元线性回归的问题，它反映的是某一因变量与一个自变量之间的关系，但是客观现象之间的联系是复杂的，许多现象的变动涉及到多个变量之间的数量关系。这种一个因变量同多个自变量的回归就是多元回归，当因变量与各自变量之间为线性关系时，称为多元线性回归。
前面研究了一元线性回归的问题，它反映的是某一因变量与一个自变量之间的关系，但是客观现象之间的联系是复杂的，许多现象的变动涉及到多个变量之间的数量关系。这种一个因变量同多个自变量的回归就是多元回归，当因变量与各自变量之间为线性关系时，称为多元线性回归。
1.多元线性回归模型
多元回归可分为多元线性回归与多元非线性回归。这里只讨论最一般的多元线性回归
多元线性回归方程是用于表达一个因变量与多个自变量之间相互关系及其规律性的一种数学模型。设因变量为y，k 个自变量分别为x1,x2,…,xk 描述因变量y与x1,x2,…,xk之间线性关系的数学结构式，即多元线性回归模型
y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε
其中， β0，β1，β2…βk为回归系数，ε为随机误差项。
通常假定 ε满足：e（ ε）=0，cov(εi ,εj)=0(i=j时）或cov(εi ,εj)=σ2 (i≠j时），这样对
上式两边求数学期望得：
e(y)= β0+β1x1+β2x2+…+βkxk
该式从平均意义上表达了变量y与x1,x2,…,xk之间的统计规律性
理性回归模型中的参数是未知的，回归分析的主要任务就是通过样本观测值（yi, x1i,x2i…,xki)对β0，β1，β2…βk进行估计，在此用b0, b1,b2…,bk分别表示β0，β1，β2…βk的估计值，则称
为估计的线性经验回归方程，或估计的多元线性回归方程
2.参数的最小二乘估计
多元线性回归模型的参数β0，β1，β2…βk仍然是根据最小二乘法求得。
采用普通最小平方法进行参数估计，使全部观测值yt与回归值 的残差平方和最小，即
由此方程，根据微分极值的原理，可求得b0, b1,b2…,bk的值
知识点二：回归方程的评价与检验
一、回归方程的评价
多元线性回归方程的评价可以根据多重判定系数、估计标准误差等统计量来完成。
1.多重判定系数
在多元线性回归中，因变量的总变差平方和sst同样可被分解为两部分：回归平方和 ssr与残差平方和sse
总变成平方和=回归平方和+残差平方和
sst=ssr+sse
同样，判定系数r2能度量多元线性回归方程的拟合程度。它可以解释为：在因变量y的总变差中被估计的多元线性回归方程所揭示的比例。 r2取值范围在【0,1】，取值为1时，是拟合是完全的，即所以观测值都在直线上。取值为0，xy无关
r2取值越接近于1，表明回归平方和占总变差平方和的比重越大，回归直线与各观测点越接近，用x的变化来解释y的变差部分越多，回归直线的拟合程度就越好。反之， r2取值越接近于0，回归直线的拟合程度越差。
在多元线性回归分析中，模型中的解释变量越多，对y的变差的解释程度也就越高，r2值也就越大。但多一个解释变量在进行统计检验时就会减少一个自由度，也可能导致解释变量之间存在着高度的线性关系，导致参数估计的有效性降低。常调整为多重判定系数，或r2值的平方根，复相关系数。
2.估计标准误差
多元线性回归中的估计标准误差是对多元回归模型中的误差项ε方差的一个估计值，其计算公式为：
式中的k为自变量的个数
二、回归方程的检验
在一元线性回归分析时，由于只有一个解释变量，因此t检验与f检验的结果是等价的。但在多元回归中，这两种检验不再等价。线性回归方程的显著性检验主要是检验因变量同多个自变量的整体线性关系是否显著。回归系数的检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，以判断每个自变量对因变量的影响是否显著。
1.线性回归方程的显著性检验—f检验
f检验是从回归效果检验回归方程的显著性。如果是显著的，说明回归方程线性关系是存在的，如果不显著，说明回归方程的线性关系是不存在的。
检验的步骤：
首先，提出假设:h0:
β1=β2…=βk=0
h1: β1,β2…βk至少有一个不为0
然后，计算检验统计量f，并得出对应的概率（伴随概率）值。f=(ssr/k)/[sse/(n-k-1)]~f(k,n-k-1)
最后，根据概率进行判断：如果概率（sig.值）小于我们事前确定的显著性水平α时，拒绝原假设，认为备择假设β1,β2…βk至少有一个不为0的，回归方程的线性关系是存在的。否则，不能拒绝原假设，即回归方程不存在线性关系。
2.回归系数的显著性检验—t检验
回归系数的显著性检验就是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著。
首先，提出检验的假设： h0: βi=0，h1: βi≠0
如果h0成立，则因变量y与解释变量xi之间没有真正的线性关系，即xi的变化对y没有显著的线性影响
其次，计算检验统计量t，并得出对应的概率（伴随概率）值，检验统计量&&&&
~t(n-k-1),( 为回归系数的标准差）
最后，根据概率进行判断：如果概率（sig.值）小于我们事前确定的显著性水平α时，拒绝原假设，认为βi≠0，即自变量xi对y的线性效果显著。否则，不能拒绝原假设，认为自变量xi对y的线性效果不显著。
[例题·单选题] 度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为（&&& ）。
a．相关系数& b．多重相关系数
c．多重判定系数& d．估计标准误差
解析：在统计中，研究一个因变量与多个自变量之间相互关系的理论和方法，称为多元相关分析或复相关分析。回归方程回归方程式,回归方程r
扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='/DocinViewer-4.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口2.4线性回归方程
当前位置：>>>>>>>>>>>>
重难点：散点图的画法，回归直线方程的求解方法，回归直线方程在现实生活与生产中的应．
考纲要求：①会作两个有关联变量数据的散点图，会利用散点图认识变量间的相关关系．
②了解最小二乘法的思想，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程．
经典例题：10．有10名同学高一（x）和高二（y）的数学成绩如下：
⑴画出散点图；
⑵求y对x的回归方程。
当堂练习：
1.下表是某小卖部一周卖出热茶的杯数与当天气温的对比表：若热茶杯数y与气温x近似地满足线性关系，则其关系式最接近的是（&&& ）
A．&&&&& B．&&& C．&&&& D．
2．线性回归方程表示的直线必经过的一个定点是（&&& ）
A． &&&&&&&B． &&&&&&&&C． &&&&&&&&&D．
3．设有一个直线回归方程为 &,则变量x 增加一个单位时 （&&& ）
&A．& y 平均增加 1.5 个单位&&&&&&&&&&&&& B.& y 平均增加 2 个单位
&C．& y 平均减少 1.5 个单位&&&&&&&&&&&&& D.& y 平均减少 2 个单位
4．对于给定的两个变量的统计数据，下列说法正确的是（&&& ）
A．都可以分析出两个变量的关系&& B．都可以用一条直线近似地表示两者的关系
C．都可以作出散点图&&&&&&&&&&&& D. 都可以用确定的表达式表示两者的关系
5．对于两个变量之间的相关系数，下列说法中正确的是（&&& ）
A．|r|越大，相关程度越大
&B．|r|，|r|越大，相关程度越小，|r|越小，相关程度越大
&C．|r|1且|r|越接近于1，相关程度越大；|r|越接近于0，相关程度越小
&D．以上说法都不对
6．“吸烟有害健康”，那么吸烟与健康之间存在什么关系（&&& ）
A．正相关&&&& &&&&&& B．负相关&&&&&&&&&&& C．无相关&&&&&&&&&&& D．不确定
7．下列两个变量之间的关系不是函数关系的是（&&& ）
A．角度与它的余弦值&&&&&&&&&&&&&& B．正方形的边长与面积
C．正n边形的边数和顶点角度之和&& D．人的年龄与身高
8．对于回归分析，下列说法错误的是（& &&）
A．变量间的关系若是非确定性关系，则因变量不能由自变量唯一确定
B．线性相关系数可正可负&
C．如果，则说明x与y之间完全线性相关
D．样本相关系数
9．为了考察两个变量x和y之间的线性相关性，甲、乙两个同学各自独立的做10次和15V次试验，并且利用线性回归方法，求得回归直线分布为和，已知在两人的试验中发现对变量x的观察数据的平均值恰好相等都为s，对变量y的观察数据的平均值恰好相等都为t,那么下列说法正确的是（&&& ）
A．直线和有交点（s,t）&&&& B．直线和相交，但是交点未必是（s,t）
C． 直线和平行&&&&&&&&&&&& D． 直线和必定重合
10．下列两个变量之间的关系是相关关系的是（&&& ）
A．正方体的棱长和体积&&&&&&&&&&&&&&&& B．单位圆中角的度数和所对弧长
C．单产为常数时，土地面积和总产量&&&& D．日照时间与水稻的亩产量
11．对于简单随机抽样，下列说法中正确的命题为（&&& ）
①它要求被抽取样本的总体的个数有限，以便对其中各个个体被抽取的概率进行分析；②它是从总体中逐个地进行抽取，以便在抽取实践中进行操作；③它是一种不放回抽样；④它是一种等概率抽样，不仅每次从总体中抽取一个个体时，各个个体被抽取的概率相等，而且在整个抽样过程中，各个个体被抽取的概率也相等，从而保证了这种方法抽样的公平性.
A．①②③&&&&&&&&& B．①②④&&&&&&&& C．①③④&&&&&&&&& D．①②③④
12．为了解初一学生的身体发育情况，打算在初一年级10个班的某两个班按男女生比例抽取样本，正确的抽样方法是（&&& ）
A．随机抽样&& B．分层抽样&& C．先用抽签法，再用分层抽样&&& D．先用分层抽样，再用随机数表法
13．下列调查中属于样本调查的是（&&& ）
①每隔5年进行一次人口普查&&&& ②某商品的优劣&& ③某报社对某个事情进行舆论调查& ④高考考生的体查
A．②③&&&&&&&&&&& B．①④&&&&&&&& C. ③④&&&&&&&&& D. ①②
14．现实世界中存在许多情况是两个变量间有密切联系,但这种关系无法用确定的函数关系式表达出来,这种变量之间的关系称&&&&&&& ．
15．江苏某中学高一期中考试后，对成绩进行分析，从13班中选出5名学生的总成绩和外语成绩如下表:
外语成绩(y)
则外语成绩对总成绩的回归直线方程是&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& ．
16．对于回归方程y=4.75x+257,当x=28时,y的估计值为&&&&&&&&&& ．
17．相应与显著性水平0.05,观测值为10组的相关系数临界值为&&&&&&&&&&&&&& ．
18．假设关于某设备的使用年限x（年）和所支出的维修费用y（万元）有如下统计资料：
若由资料知，y对x呈线性相关关系，试求：
（1）回归直线方程；
（2）估计使用年限为10年时，维修费用约是多少？
19．假设关于某设备的使用年限和所支出的维修费用(万元),有如下的统计数据由资料知对呈线性相关,并且统计的五组数据得平均值分别为,,若用五组数据得到的线性回归方程去估计,使用8年的维修费用比使用7年的维修费用多1.1万元,
求回归直线方程;(2)估计使用年限为10年时,维修费用是多少?
20．某连锁经营公司所属5个零售店某月的销售额和利润额资料如下表
销售额(x)/千万元
利润额(y)/百万元
(1)画出销售额和利润额的散点图．(2)若销售额和利润额具有相关关系，计算利润额y对销售额x的回归直线方程．(3)对计算结果进行简要的分析说明．
21．已知10只狗的血球体积及红血球的测量值如下
ｘ（血球体积，ｍｍ），ｙ（血红球数，百万）
画出上表的散点图;(2)求出回归直线并且画出图形 （3）回归直线必经过的一点是哪一点？
参考答案：
经典例题：10．解：
⑵& 由已知表格的数据可得，，
又可查表中相应与显著性水平0.05和n－2的相关系数的临界值
因为可知,y与x具有相关关系.
因为y与x具有相关关系，设y=bx+a，
∴所求的回归方程为y=1.22x－14.32．
当堂练习：
1.C; 2.D; 3.C; 4.C; 5.B; 6.B; 7.D; 8.D; 9.A; 10.D; 11.D; 12.C; 13.C; 14. 相关关系; 15. =14.5+0.132; 16. 390; 17. 0.632;
18.（1）列表如下：
∴回归直线方程为
（2）当时，（万元）
即估计用10年时，维修费用约为12.38万元。
19.(1)因为线性回归方程经过定点,将,代入回归方程得; 又;解得, 线性回归方程
(2)将代入线性回归方程得(万元)
&∴线性回归方程;使用年限为10年时,维修费用是21(万元).．
20.（1）如下图：　（2）y=0.5x+0.4　（3）略
21.解：（１）见下图
设回归直线为，
所以所求回归直线的方程为，图形如下:
回归直线必过点（45.50,7.37）.
【上一篇】
【下一篇】已有天涯账号？
这里是所提的问题，您需要登录才能参与回答。
"天涯问答"是天涯社区旗下的问题分享平台。在这里您可以提问，回答感兴趣的问题，分享知识和经历，无论您在何时何地上线都可以访问，此平台完全免费，而且注册非常简单。
曲线回归方程中e代表什么
y=-3E-0.06x2+0.,其中E代表什么含义？
09-04-18 &匿名提问 发布
不是大家不帮 是你没有说明白问题  那个方程中 X Y E R都代表什么 你要说明 毕竟大多数人不是你这个专业的
请登录后再发表评论!
激发学习动机，提高学习兴趣摘要：本文通过阐述学习动机理论及其在英语学习中的重要性，提出激发学习兴趣的几点教学策略，比如成功体验策略、积极归因策略、目标激励策略、及时反馈策略等。以上所提到的动机的几个策略可以帮助教师激发学生的学习兴趣。如果我们和学生一起在每一个动机的层次上取得进步的话，我们就可以激发我们的学生的动机，将教学的中心引入英语课堂。 关键词：动机，学习兴趣主要内容：一、 引言作为一名英语教师，我常发现有的学生学习非常认真不怕苦不怕难；有一些学生对学习缺乏热情，甚至厌学。这些现象都与学习动机有关。学习动机与学习是典型的相辅相成的关系，“高的动机水平有利于取得学习上的成功，学习上的成功又反过来增强动机水平”(Vivian Cook, 2000)。因此，动机，特别是在英语作为二语学习的背景中是非常重要的动机在英语学习中为什么占有如此重要的地位呢？因为，在日常教学过程中，我们所了解的那些对于成功地进行二语语言学习有利的所有的背景都是缺乏的：在这样的背景中，没有足够的语言的输入，可能没有足够的机会与说英语的人进行交流，没有真正的强有力的任务来促进英语的学习，社会也没有一个这样的迫切的要求：说话人必须用流利的英语进行交谈。因为这样的环境是不利于英语的学习的，所以学习者必须有强大的动机来促进英语学习的成功。研究界将动机定义为对于目标的一个定位，动机给学习者提供了一个重要的能源，可以促使学生知道为什么要努力地学习，让他们愿意将这样的学习行为维持多长时间，让他们感觉到他们与学习活动有多大的相关性。许多的研究已经证明了这样的因果关系：动机影响着努力程度，努力程度影响着学习的结果，好的结果导致了能力的提高。正是因为激发和维持积极的学习动机对于最终的英语语言学习的成功的作用是如此的重要，因此，提高和激发学生的学习动机实际上是在增强他们的英语语言学习能力，给他们的英语学习加油。二、动机概述动机是为学习者提供动力和指引方向的一系列因素。学习动机对学习活动起着动力(使人产生学习欲望)、指向(使行动指向一定目标)、强化(决定学习努力的程度)和维持(有助于学生学习毅力的保持)的作用。英语学习中的动机是指学习者学习英语的欲望和动力。动机是学习过程的核心，保持正确和持久的动力是学好英语的前提。Gardner(1985)把习得和学习第二语言的动机分为融合型与工具型两类，前者是对目的语及目的语所在社团的人民和文化感兴趣，并希望有朝一日成为该社团的一员，如移民等。后者是为了日后工作和生活的需要，如为了升学考试、晋升加薪或为了找一份好工作等。中国的绝大多数中学生学习英语是出于升学或工作需要，属于工具型学习者。第二语言学习的早期研究表明，融合型动机是学习成功的主要因素。但后来Zoltan Dornyei(1990)却发现工具型动机对学习外语是非常有效的(Vivian Cook, 2000)。Harter(1981)把动机分为内在动机和外在动机。内在动机来自于对某一学习内容或任务的浓厚兴趣；外在动机来自于外界影响，如获得奖励、升级、升学或避免批评等。学生的学习就是由两种动机的合力所致。内在动机持续时间较长，是外语学习取得长远成就的重要前提。两种动机可以同时存在，也可相互转化。因此，在教学中应坚持激发内部动机为主，同时要充分注意外因的作用。动机是由需要产生，需要是产生动机的基础。所以我们在考虑学生动机时，必须了解他们的需要。学生的需要可分为：(1)安全的需要：学习环境、学习任务和教师的态度应给学生以安全感；(2) 归属和爱的需要：学生需要同学和老师的接受认可、友谊和爱护；(3)尊重的需要：学生需要得到别人的支持、赞许、注意和尊重，以及自尊自信等的获得；(4)认知的需要：每位学生都有探索和解决难题的欲望；(5)自我实现的需要：学生需要体现成功，证实自己的能力，表现自我的潜能(王笃勤,2002)。这些需求的满足程度会直接影响学生的学习动机。但需求的满足又依赖于外部条件的存在。因此，为了满足学生的内部需求，我们必须设法创造相应的外部条件，使学生产生强烈的英语学习动力。三、激发中学生英语学习动机的教学策略（一）发现学生的激情 第一个层次或者是动机的核心就是“发现学生的激情”。所有的学习的成功，从某种意义上来说，都是与学习者的激情连在一起的。激情，就是一个人的生活的中心目标，是学习者最为关注的事情，是情感上使他受到鼓舞的东西。老师可以通过几种方法帮助学习者将他们的激情带入英语语言课堂。第一，为了激发学生的激情，可以在课堂上导入一些“热门的元素”，比如，音乐，电影等时尚的东西，还可以是目前的热门话题，人物，游戏等等来激发学生的兴趣。 （二） 成功体验策略班杜拉认为，只有当人们胜任某些活动、认为自己在这些方面是有能力的，才会产生对这些活动的内在动机。即只有在认识到自身能力的基础上才能够产生对活动的内在动机。最能使人产生自我能力感的方法就是让人获得成功的体验(张大均，2001)。有的心理学家说：“世界上没有什么东西比成功更能增加满足的感觉；也没有什么东西比成功更能鼓起进一步求成功的努力。”渴求成功是人类的基本动机之一。因此，我们教师一定要尽可能地给予每位学生满足和成功的机会，特别是对一个成绩平平的学生来说，哪怕获得了点滴的成功都会激动不已。在教学中，教学目标的设置、内容的安排、作业的设计、问题的准备都要有层次性，既要让差生感到不太难，又让优生感到具有挑战性。如在英语阅读教学中的细节问题叫中差生回答，深层理解的问题叫优生回答；在写作教学中，差生能用正确的句子表达意思就要表扬，优生则要使用高级词汇、复杂句式，且结构紧凑，才会受到表扬。我们永远要记住：“失败乃成功之母；成功更是成功之母。” （三） 积极归因策略当学生把成功归因于自身的能力时，成功就会使其增强自信。当学习差生把失败归因于能力不足时，就可能失去信心，导致习得无助感；若归因于努力不够或学法不当，就会坚持不懈地努力，同时使用各种策略和掌握正确的学习方法，从而提高学生的积极性。能够调动学习积极性的归因方法就叫做积极归因(张大均，2001)。事实上，努力也的确可以弥补能力上的不足，即所谓“勤能补拙”。爱因斯坦的成功秘诀是：成功=艰苦劳动+正确方向+少说废话；爱迪生认为：成功=1分灵感+99分血汗，都说明了这个道理。因此，我们在教学中引导学生，特别是差生进行归因训练是非常重要的。当学生取得进步时，告诉学生这是努力的结果；进步不明显时，告诉学生努力还不够，或者告诉学生“你是进步了，只是感觉不到”，接着告诉陶渊明的这句话：“学如春起之苗，不见其增，但日有所长；辍学如磨刀之石，不见其损，却日有所亏。”同时指导学生外语学习的方法。实践告诉我，这样做对提高学生学习英语的积极性，克服习得无助感是有良好效果的。（四）目标激励策略高尔基说：“一个人追求的目标越高，他的才能就发展得越快…我觉信这是个真理。”所以远大的学习目标必将产生强烈的学习动机。该策略要注意把远景目标同中期目标和近期目标相结合，并且目标要明确具体。明确的学习目标能激发人为之奋斗，坚持不懈，不达目的决不罢休。该策略可通过帮助学生制订自己的学习目标和确定行动的措施。如：一个学生的近期目标是在英语作文中取得A，他的措施是：每天背诵一段精美英语短文；每天结合当天所学课文写下文章的主要内容；每天结合自己的生活或学习写下至少10句话的日记；经常把自己所写的拿给同学校对或给老师批改。然后将该目标和措施制成卡片保存或粘贴在课桌上，以便经常对照检查。此外，我们在每天授课前也应让学生明确该堂课的学习目标，使学生产生达到目标的欲望，才能激发学习动机，提高学习成绩。（五）及时反馈策略布克和诺凡尔(W. F. Book & L. Norvell, 1923)的实验表明，让学生及时知道成绩，比不了解者的学习动机要强(刘善循, 2000)。因为学习结果的反馈具有信息作用，通过结果反馈，学生能够知道在学习上取得了多大的进步，在多大程度上达到了目标，从而进一步激发学习动机。所以，我们对学生的考试成绩，作文或作业的批改评价应及时告诉学生，可以激发学生的学习动机，间隔越短，效果越显著。（六）与学习的活动建立起联系 “联系”指的是在活动中将学习目的，注意力和记忆联合起来。所有的老师都想让自己的学生与老师所准备的学习活动联系起来，但常常没有采取适当的的措施使之发生较好的联系，教师可以采用以下的几种方法来传授教学内容：第一，使用个性化的热身活动，引导学生进入一个活动中，帮助学生融入这种热身活动中，创造一种必要的相关的环境，使学生联想到以前的记忆，更有效地投入课堂的学习。第二，尽可能地使课堂活动生动和切合实际，运用一些刺激性的话题来引起学生的注意，提供多样性的学习材料和学习活动。第三，确保每一位学生都参与活动，并且每一位学生都有自己的目的，在结对活动和小组活动中向学生指派角色。教师要密切地监管学生，特别是那些内向的和程度较差的学生，使他们积极地融入活动中。第四，在课堂上要使学生进行诱导性的学习，让学生有机会自己发现问题——语法要点，语用句型，新的词汇等；给学生机会去进行思考。对于动机以及为什么动机在英语学习中是一个关键的因素这些方面，已经做了大量的研究，与动机相关的问题是复杂的，但是学生的动机是灵活的而不是固定不变的这一点却是非常清楚的。作为教师，我们可以直接地影响我们地学生的学习动机。以上所提到的动机的几个策略可以帮助教师激发学生的学习兴趣。如果我们和学生一起在每一个动机的层次上取得进步的话，我们就可以激发我们的学生的动机，将教学的中心引入英语课堂。
请登录后再发表评论!