对话课

摘要： 骨架文本是可适用于小学英语对话课型的一种教学方式。骨架文本要求学生自主"建构"完整文本,因而对学生的思维能力要求也较高。本文提出小学英语教师可创设骨架文本来培养学生的思维能力,具体包括:作好前期铺垫激发思维;在文本建构中综合训练思维能力;以层次性问题为引领,关注视觉信息、训练观察能力;通过补充空白处信息训练推理判断能力;通过在新情境下运用目标语言训练知识迁移能力。而如何突出对话课型特点,是使用骨架文本时需要思考的问题。

摘要： 当前小学英语对话课存在“迁移低层,缺少与真实生活中的连接”“思维浅层,缺少大概念的高阶思维”“评价单层,缺失学生的表现性评价”的问题。笔者在逆向设计教学理念的指导下,以人教版小学《英语》(PEP)六年级下册Unit 4 Part B Let’s talk为例,从明确预期学习结果、确定恰当评估办法、设计相关教学过程三个阶段开展对话课实践,打通了课堂与真实生活的连接,发展了学生的迁移能力与高阶思维,丰富了对话课上的表现性评价。

摘要： 对话课是小学英语教学中的重要课型,是学生实现真实交流和自然交际的重要途径。然而,目前小学英语对话课语篇主题语境较单一,导致词汇教学缺乏语境,语用语境设计脱离生活,情感主线挖掘无法与主题语境相融合。这些问题致使学生在缺乏完整语境的学习下,很容易丧失英语学习的兴趣。有鉴于此,教师在教学中应基于主题语境,合理设计各教学环节,进而让学生感知和理解语言的意义和用法,激发学生主动参与语言实践,深化文本的情感体验。

摘要： 一、教学背景(一)教学内容本堂课为对话课,教学内容选自鲁科版小学《英语》四年级(下)Unit 4,是第一课时。第四单元旨在引导学生围绕话题Weekend学习用英语介绍自己的周末活动,询问并谈论他人的周末活动。(二)学情小学四年级学生的认知处于发展阶段,且经过一年半的英语学习,已经具备了基本的听、说、读、写技能。本堂课旨在进一步夯实学生的基础知识和提升他们的学习能力。

摘要： 小学生思维能力比较差，所以在面对复杂知识的时候，通常会出现思维意识混乱等问题，导致学习效率降低，如果这个时候能够运用思维导图的方式，就可以让学生们更好的理解英语知识。本文将对小学英语如何开展对话教学，怎样利用思维导图的方式进行教学，展开了重点讨论。

摘要： 小学英语教学中,对话教学是锻炼学生英语口语交际能力的重要途径,同时这也是英语教学中的关键组成部分,但是就当前的小学英语教学来看,其中针对具体的对话课型的教学模式非常单一,难以促使小学英语对话教学质量的提升,对此,"四境助说"作为一种非常有效的对话课型模式就应该得到小学英语教师的充分利用。基于这一模式,教师创设良好对话情境.

摘要： 一、前言词汇是英语语言的重要组成部分,是进行语言交流的最基本单位。小学英语词汇教学不仅指向单纯词汇课中对某一类话题词汇的集中教学,更从广义上涵盖了对话课、阅读课、语音课、故事课、复习课等常见课型中的词汇教学活动。词汇教学相对于对话教学和阅读教学而言,语量输入往往受到限制,语言情景相对缺乏,教师往往会因处理上的孤立和零散而使教学偏离话题、脱离语境,教学效果不甚理想。

摘要： 语言的交际性是语言最本质的功能。翻开陕旅版教材,不难发现,教材中的对话(dialogue)占了较大的篇幅,其主要目的就是培养孩子们的语言交际能力。因此,在小学英语教学中必须为学生提供充分的运用英语口语进行交往实践的机会,使学生从中加深理解、熟悉运用、牢固掌握,达到学以致用的目的。

摘要： 随着教育的发展改革,我国的小学英语教学也变得越来越多样化,不再拘泥于固定的教学模板。英语教师在教学工作中,逐渐结合班级学生的学习状况,总结出一套适合自身的教学模式,对于小学英语高效课堂的建设起到积极作用。

摘要： 小学英语教学要关注学生思维品质的培养,而对话课是培养学生思维品质的重要途径之一.教师应结合对话教学课例,通过主题导入、有效提问和话题回归等策略来激活思维、驱动思维以及深化思维,培养学生的思维品质.

摘要： 本发明公开了一种博弈对话中基于对话历史和强化学习的多轮对话方法，属于智能体和强化学习模型领域。该方法包括如下步骤：首先将多轮对话作为一个有限重复博弈的过程，存储已经结束的完整多轮对话，构建既往对话历史信息库；然后在一个新的多轮对话中，基于记忆网络构建对手行动估计模型，用当前对话已经进行的轮次去检索对话历史信息库，通过多步估计产生对手下一步策略的估计向量；最后基于编码‑解码模型融合当前对话的信息和估计向量，做出下一步的应答。本发明在多轮对话过程中，将既往对话历史的估计向量和当前对话历史的回应向量进行融合，能够更充分地利用了历史信息，使得对话机器人(智能体)具备更高的适应性、做出更好的应答。

摘要： 对话系统(100)具备对话机器人ID管理部(23)、对话机器人ID接收部(16)以及变更部(17，18)。对话机器人ID管理部(23)使领域数据与用于识别对话机器人服务器装置的对话机器人ID产生关联并储存。对话机器人ID接收部(16)基于对应于从终端装置侧发送的提问数据而从领域数据推论部(36)输出的领域数据，取得由参照对话机器人ID管理部(23)可得的对话机器人ID。变更部(17，18)基于对话机器人ID接收部(16)所取得的对话机器人ID，变更终端装置(6A，6B，6C)所发送的提问数据的发送目的地的对话机器人服务器装置(3A，3B，3C)。

摘要： 为了即使在比较小规模的装置构成中，也难误辨识利用者的发音，从而顺利地进行对话，可以容易地给予接近自由对话的印象，图像输出部将被广播的图像等与视听者非对话性进行的图像显示在显示部上，对话处理部根据存储于对话数据库内的与上述图像的进展对应的对话数据，输出开始对话用的装置发话数据，同时若从视听者进行发话，则根据从声音辨识部输出的视听者发话数据与上述对话数据，输出用来应答视听者的发话的装置发话数据。

摘要： 本发明公开了一种大学英语课用情景对话应用设备，属于教育领域，包括拆卸讲台，所述拆卸讲台和建筑物底面固定连接，升降盒和拆卸讲台上的矩形开口滑动连接，所述升降盒顶端的边缘设置有圆弧倒角，升降盒的材质为PVC材料，所述升降盒的底端设置有升降动力机构，所述拆卸讲台的一侧设置有银幕挂布机构，且银幕挂布机构安装在离合动力机构上。本发明往复电机通过减速齿轮带动齿轮盘旋转，齿轮盘两侧的驱动圆杆和固定离合盘也会跟随一起旋转，推进气缸通过抵触钢球推进活动离合片，活动离合片脱离固定离合盘，银幕挂布会被发条盒弹回去，如此往复活动的过程中，银幕挂布背面的毛刷布会自动擦黑板，实现了节约讲课的时间。

摘要： 本公开提出了一种对话模型的训练方法、对话机器人的对话方法、装置和电子设备，涉及自然语言理解和深度学习等人工智能领域，其中，方法包括获取不同说话人各自的对话样本数据，其中，对话样本数据包括对话语料和回复语料；将对话样本数据输入目标对话风格识别模型中，获取说话人对应的对话风格数据；将对话样本数据以及对话风格数据，生成对话模型的对话风格样本数据；基于对话风格样本数据，对对话模型进行训练，以生成目标对话模型，其中，目标对话模型用于输出具有对话风格的回复信息。本公开中，使得目标对话模型可以实现具备精准灵活的说话风格的信息回复，优化了人机对话过程中的用户体验度。

摘要： 本发明公开了一种对话生成方法、对话生成装置、对话机器人和存储介质。对话生成方法可以用于对话机器人。对话生成方法包括：获取历史对话信息和多媒体信息；根据历史对话信息和多媒体信息确定关系集合，关系集合包括对话人员之间的关系、及对话机器人与对话人员之间的关系；根据历史对话信息和关系集合生成回复结果。上述对话生成方法、对话生成装置、对话机器人和存储介质中，根据历史对话信息和多媒体信息确定了对话人员之间的关系以及对话机器人与对话人员之间的关系，如此，能够根据不同的人员关系、不同的人机关系生成回复结果，使得生成的对话更加多样性，能够满足不同场景的不同对话需求。

摘要： 本公开涉及一种对话系统、一种具有对话系统的车辆以及一种控制对话系统的方法。对话系统包括：存储装置，被配置成存储关于模糊语言的目标及目标值的目标信息；第一输入装置，被配置成接收语音信号；以及对话管理器，被配置成：将在第一输入装置中接收的语音信号转换成文本；基于所接收的语音信号确定用户意图；以及基于确定所确定的用户意图对应于请求意图并且经转换的文本对应于模糊语言，从存储在存储装置中的目标信息获取与模糊语言对应的目标及目标值。对话系统还包括结果处理器，结果处理器被配置成基于从对话管理器获取的目标及目标值而生成响应并且控制所生成的响应的输出。

摘要： 本申请涉及一种智能对话系统架构和智能对话系统的对话方法。智能对话系统的架构包括：话术数据创建模块、第一知识库、第二知识库。话术数据创建模块，用于获取第一用户输入的话术数据，并基于话术数据的类型，将话术数据存储进对应的知识库，在话术数据的类型为单轮话术数据和多轮问题话术数据的入口节点数据时，将话术数据储存到第一知识库，在话术数据的类型为多轮问题话术数据的非入口节点数据时，将话术数据储存到所述第二知识库；第一知识库用于存储单轮话术数据和多轮问题话术数据的入口节点数据；第二知识库用于存储多轮问题话术数据的非入口节点数据。从而可以提升用户的体验感。

摘要： 本发明公开了对话处理设备、包括对话处理设备的车辆和对话处理方法。对话处理设备包括：配置为接收用户的言语信号的言语输入装置；以及配置为在其中存储接收到的言语信号的第一缓冲器；输出装置；以及控制器。控制器被配置为：基于存储的言语信号来检测话语结束时间点；基于是否从话语结束时间点之前的言语信号所对应的第一言语识别结果中识别出用户的意图，来生成话语结束时间点之后的言语信号所对应的第二言语识别结果；以及控制输出装置输出与基于第一言语识别结果或第二言语识别结果中的至少一个确定的用户的意图相对应的响应。

摘要： 基于车辆(100)的行驶状态、车辆的外部环境的状态以及车辆的乘员的状态中的至少一个状态，来判定乘员的负荷的状态，使用与负荷的状态相应的对话程序来与乘员进行对话。