Методика а и липкиной три оценки: Диагностика уровня сформированности самооценки учащихся

Опубликовано 06.11.197419.09.2021 автором alexxlab

Содержание

Диагностика уровня сформированности самооценки учащихся

Гумар Викторович Шамсутдинов аспирант кафедры социальной педагогики и социологии Оренбургского государственного педагогического университета, г. Оренбург, Россия

Активность учащегося, как субъекта образовательного процесса, заложена в его отношении к учебной деятельности, а также к самому себе, к своим способностям и возможностям, то есть в уровне сформированности самосознания. Самооценка является одним из наиболее поздних личностных образований.

Самооценку рассматривается в качестве эмоционального компонента самосознания, она соотносится с Я-концепцией, ее исследования часто проводят вместе с уровнем притязаний. В исследованиях рассматривают, с одной стороны, взаимосвязь личности с самооценкой, с другой, взаимосвязь самосознания и самооценки. Наличие различных подходов к определению понятия самооценки показывают ее сложность и многозначность в качестве психологического феномена, её вовлеченность в развитие и функционирование различных психологических процессов человека.

В последние годы происходит увеличение интереса к вопросам изучения самооценки, которое осуществляется, преимущественно, при помощи увеличения разнообразия объектов исследования. Очевидна практическая ценность проведения исследований, которые направлены на изучение, например, самооценки учащихся с дивиантным поведением, или самооценки одаренных учащихся. Большое значение также имеет исследование самооценки в рамках развития человеческой личности.

Одной из самых характерных особенностей самооценки является ее изменчивость под влияние различных факторов. Исходя из этого особую ценность приобретают исследования изменений самооценки, происходящих у личности в течении длительных временных отрезков. Однако лонгитюдные исследования самооценки проводятся весьма редко, так как являются достаточно трудоемким процессом, требующем от исследователя значительных усилий и временных затрат.

Проведение педагогической диагностики является важной частью работы педагога, т. к. результаты образовательного и воспитательного процессов нуждаются в оценке, анализе и учете своих результатов. Педагогическая диагностика решает задачи оптимизации образовательного процесса, разделение учащихся по определенным признакам, а также улучшения образовательных программ и методов педагогического воздействия.

Можно выделить ряд методик, которые можно применить для диагностики уровня самооценки учащихся. С одной стороны они не отличаются большой сложности, с другой позволяют достаточно точно определить уровень самооценки учащихся.

Методика А.И. Липкиной «Три оценки»

Для исследования самооценки учащихся подходит методика А.И. Липкиной «Три оценки».

Учащимся дается для выполнения определенное учебное задание, которое они должны выполнить письменно. Исследователь ставит выполненному заданию три отметки: верную, завышенную, заниженную. Перед тем, как раздать работы учащимся говорят: три преподавателя проверили ваши работы. Каждый высказал свое мнение о том, как выполнили задание, и они оценили их по разному. Отметьте ту оценку, которую вы считаете верной. Затем в личной беседе с учащимися его просят дать ответ на ряд вопросов:

1. Как ты оцениваешь уровень своих знаний: средний, низкий или высокий?

2. Твоя работа заслуживает оценки «3», а преподаватель поставил тебе «5». С радостью или огорчением ты это воспримешь?

3. От получения каких отметок ты испытываешь радость ,а от каких горе?

Уровень самооценки учащихся выявляется на основании полученных данных по ряду показателей:

— насколько совпадают самооценки с объективной оценкой педагога;

— характер обоснования самооценки:

а) обоснование, направленное на качество выполненного задания,

б) любое другое обоснование;

— уровень устойчивости самооценки, о котором судят по степени совпадения выставленной самому себе отметки и ответов на поставленные вопросы.

Тест «Оцени себя сам»

Учащимся предлагается выбор из ряда положительных и негативных качеств и шкала, представляющая собой вертикальную линию, вверху которой находятся положительные качества, а внизу — негативные.

При начале проведения тестирования учащимся указывают только на список оцениваемых качеств, из которых они должны выбрать 5-6 желательных и нежелательных для себя. После того как учащиеся выбрали эти качества, им предлагается оценить себя и дается объяснение как размещать качества на шкале.

При анализе результатов внимание обращают на размещение на шкале положительных и негативных качеств. Адекватной можно назвать самооценку, при которой учащийся несколько положительных качеств отмечает вверху шкалы, а одно или два внизу или около середины. Если негативные качества расположены в районе середины шкалы, одно из них попало вниз шкалы, а хотя бы одно вверх, можно сказать, что учащийся в целом принимает себя и свой образ, но не идеализирует его и видит свои отрицательные черты.

Если учащийся все положительные качества отмечает вверху шкалы, а негативные в нижней части или близко к центру, то его самооценка имеет завышенный характер. У него не развиты умения правильной оценки своих действий и поступков, он не обращает внимание на свои недостатки и видит у себя не существующие достоинства.

Если учащийся отмечает положительные качества ближе к центру, или в нижней части шкалы, то уровень расположения негативных качеств не имеет большого значения и можно говорить о наличии заниженной самооценки. Расположение негативных качеств может только немного ухудшить, в том случае, если они располагаются вверху шкалы или ненамного улучшить, если они располагаются внизу, общую структуру самооценки.

Методика «Справлюсь или нет?»

Учащимся с разным уровнем успеваемости по очереди предлагают выполнить три задачи, например: первое по литературе, второе по геометрии (которые основываются на пройденном материале), третье не относящееся к учебе, допустим выполнение рисунка или же вырезание фигур по образцу.

Им задают вопрос, смогут ли они справиться с заданием и какую отметку они за это получат. Затем учащимся предлагается ответить на аналогичный вопрос о трех одноклассниках с разной успеваемостью.

Выявить складывающуюся у учащегося самооценку, помогает следующая информация:

1. Уровень прогнозируемой самооценки у учащихся с различной успеваемостью (адекватная, завышенная, заниженная).

2. Особенности прогнозируемой самооценки этих учащихся.

3. Особенности своей самооценки, направлена ли она на оценку учебных способностей или на личностные качества.

4. Распространение оценочной деятельности при выполнении учебных заданий на учебные ситуации.

Этот анализ дает возможность выявить формирующуюся у каждого учащегося оценочную позицию. Важным моментом является выявление учащихся с низкой успеваемостью уровня самооценки, так как с возрастом у таких учащихся растет тенденция к заниженной оценке своих возможностей. Преобладание неудач над удачами в учебной деятельности, которое подкрепляется низкими отметками, которые ставит педагог за их работы, ведет к росту чувства неуверенности в себе, ощущению своей неполноценности и к заниженному уровню притязаний, который не соответствует реальным возможностям.

Исследование самооценки по методике Дембо-Рубинштейн

Эта методика основывается на непосредственном оценивании учащимися ряда личных качеств, таких как уровень здоровья, внешность, характерологические особенности, уровень способностей и т. д. Испытуемым предлагается на вертикальных линиях обозначить уровень сформированности у них этих качеств, что будет являться показателем самооценки и уровень притязаний, то есть тот уровень сформированности тех же качеств, который является для них удовлетворительным. Каждому из тестируемых предоставляется бланк, который содержит инструкцию и задание.[9]

Проведение исследования

Инструкция. Каждая личность производит оценку своих способностей, возможностей, характера и т.д. Уровень сформированности каждого из качеств мы изобразили вертикальной линией, нижняя граница которой обозначает самый низкий уровень развития, а верхняя — самый высокий. На бланке изображены семь линий. Они обозначают:

— здоровье;

— интеллектуальные способности;

— характер;

— уровень авторитета у одноклассников;

— уровень навыков ручного труда;

— внешность;

— уровень уверенности в себе.

Испытуемому необходимо указать точку на этой линии, которое, как он думает, подходит к текущему уровню развития качества чертой (-). Кокой бы уровень развития качества его удовлетворил, необходимо обозначить кружком (о). Крестиком (х) нужно обозначить ту точку на шкале, где он может оказаться, реалистично оценивая свои характеристики.

Тестируемому выдается бланк, на котором находится семь линий, высота каждой 100 мм, на них четко и точно должны быть обозначены начало и конец, середина отмечается едва заметной точкой.

Исследование может проходить как в групповом, так и индивидуальном варианте. При групповом исследовании необходимо проверить, как каждый учащийся заполнил первую шкалу. Необходимо удостовериться, правильность использования предложенных значков, дать ответ на возможные вопросы. Дальше тестируемый выполняет задание самостоятельно. Время, которое отводиться на заполнение бланка вместе с инструкцией, 10-12 мин.

Обработка и интерпретация результатов

Результаты обрабатываются по шести шкалам (не учитывается первая тестовая шкала здоровье). Ответы преобразуются в баллы. Каждая шкала имеет длину 100мм, соответственно ответы учащихся получают количественную характеристику (например, 54мм = 54 баллам).

Анализируя каждую из шести шкал можно определить:

— уровень притязаний, измеряется расстояние в мм от 0 шкалы, до х;

— уровень самооценки, от 0, до -;

— разница между уровнем притязаний и самооценкой, измеряется измерением расстояния от х до знака -, если уровень притязаний находится ниже уровня самооценки, то он обозначается отрицательным числом.

Затем производится расчет средней величины по каждому показателю уровня притязаний и самооценки по всем шкалам.

Уровень притязаний

Реалистичный уровень притязаний показывает результат от 60 до 89 баллов. Наилучший уровень — от 75 до 89 баллов, характеризуется оптимальным представлением о своих возможностях, что имеет большое значение при формировании полноценной личности. Получение от 90 до 100 баллов обычно говорит о нереалистичном, некритичном отношение учащихся к своему потенциалу. Получение менее 60 баллов характеризует заниженный уровень притязаний, можно говорить о неблагоприятном направлении в развитии личности.

Высота самооценки

Сумма баллов от 75 до 100 и выше говорит о завышенном уровне самооценки и наличии определенных отклонений в формировании личности. Завышенная самооценка указывает на личностную незрелость, неспособность к верному оцениванию результатов своей деятельности, сравнению себя с окружающими. Наличие завышенной самооценки указывает на наличие ряда недостатков в формировании личности: неумение учиться на собственных ошибках, игнорирование мнения и замечаний окружающих. Сумма баллов меньше 45 характеризует заниженный уровень самооценки. Учащиеся с такой самооценкой входят в группу риска, обычно их достаточно мало. Заниженная самооценка свидетельствует о наличии двух совершенно разных психологических явления: настоящая неуверенность в себе и защитная функция, когда личность доказывает самой себе неумение в каком-то деле, отсутствие способностей и подобное, что позволяет не прилагать никаких усилий.

Литература.

Агафонов А. Ю. Исследование Я-концепции учащихся подросткового возраста как средства качественной оценки образовательных систем: Автореф. дис. канд. психологич. наук — Казань – 2000 — 28 с.
Бороздина Л. В. Теоретико-экспериментальное исследование самооценки (Место в структуре самосознания, возрастная динамика, соотношение с уровнем притязаний, влияние на продуктивность деятельности): Дис. д-ра психол. наук — Москва -1999 — 413 c.
Макеева Л. В. Динамика самооценки личности в подростковом возрасте: Дис. канд. психол. наук — Санкт-Петербург — 2002 -185 c.
Немов Р.С. Психология: Учеб. для студ. высш. пед. учеб. заведений: В 3 кн. — 4-е изд. — М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС — 2001 — Кн. 3: Психодиагностика. Введение в научное психологическое исследование с элементами математической статистики. — 640 с.
Нижегородцева Н.В., Шадриков В.Д. Психолого- Педагогическая готовность ребенка к школе: Пособие для практических психологов, педагогов и родителей. – М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС — 2001 – 256 с.
Ширапова Д. Д. Психологические факторы развития профессиональной самооценки студентов: Дис. канд. психол. наук — СПб. — 2005 — 165 с.

Е.Северин Оцени себя сам

Оцени себя сам

ПРОЕКТ БУДУЩЕГО

Самооценка — сложное динамическое личностное образование, один из параметров умственной деятельности. Она выполняет прежде всего регулятивную функцию. Эффективность учебной деятельности школьника зависит не только от системы хорошо усвоенных знаний и владения приемами умственной деятельности, но и от уровня самооценки. Существует тесная связь между успехами, достигнутыми в овладении учебной деятельностью, и развитием личности. Это объясняется тем, что в самооценке интегрируется то, чего достиг ребенок, и то, к чему он стремится, то есть проект его будущего.

Несмотря на несовершенство этого проекта, он имеет важное значение в регуляции поведения в целом, в том числе и в учебной деятельности.

С самооценкой тесно связано такое личностное образование, как уровень притязаний, который рассматривается как устойчивая потребность в определенной положительной оценке. Одних вполне удовлетворяет, когда им говорят, что их работа не хуже остальных. Другие претендуют на оценку выше обычной. Третьи хотят быть лучше всех.

Самооценка в младшем школьном возрасте формируется главным образом под влиянием оценок учителя. Особое значение дети придают своим интеллектуальным возможностям и тому, как они оцениваются другими. Детям важно, чтобы положительная характеристика была общепризнана.

Таким образом, самооценка и связанный с ней уровень притязаний, являясь личностными параметрами умственной деятельности, позволяют судить о том, как проходит процесс развития личности младшего школьника под влиянием учебной деятельности. Поэтому психологу и педагогу важно следить за ее формированием.

Желательно, чтобы школьный психолог с помощью различных методик отслеживал уровень самооценки школьника каждые полгода. Итоги будут более верными и объективными, если срезы самооценки делаются в различных условиях (успеха или неуспеха) различными методиками, с тем чтобы сопоставить и обобщить результаты.

ТРИ ОЦЕНКИ

Для изучения самооценки можно использовать методику А.И. Липкиной «Три оценки».

Ученикам предлагается выполнить любое учебное задание в письменной форме. Психолог вместе с учителем дает работе учеников три оценки: адекватную, завышенную, заниженную. Перед раздачей тетрадей ученикам говорят: «Три учительницы из разных школ проверяли ваши работы. У каждой сложилось свое мнение о выполненном задании, и поэтому они поставили разные оценки. Обведите кружочком ту, с которой вы согласны». Затем в индивидуальной беседе с учениками выясняются ответы на следующие вопросы:

1. Каким учеником ты себя считаешь: средним, слабым или сильным?

2. Твоя работа заслуживает оценки «3», а учительница поставила тебе «5». Обрадуешься ты этому или это тебя огорчит?

3. Какие оценки тебя радуют, какие огорчают?

Уровень самооценки школьников определяется на основе полученных данных по следующим показателям:

— совпадение или несовпадение самооценки с адекватной оценкой учителя;

— характер аргументации самооценки:

а) аргументация, направленная на качество выполненной работы,

б) любая другая аргументация;

— устойчивость или неустойчивость самооценки, о которой судят по степени совпадения выставленной самому себе отметки и ответов на поставленные вопросы.

МОИ ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ

Исследование самооценки детей 7–10 лет можно проводить и при помощи теста «Оцени себя».

Ученикам предлагается набор положительных и отрицательных качеств и шкала — вертикальная линия, в верхней части которой располагаются положительные значения, а в нижней — отрицательные.

Слова, образующие отдельные качества личности:

аккуратность, беспечность, восприимчивость, гордость, грубость, жизнерадостность, заботливость, застенчивость, злопамятство, искренность, изысканность, капризность, легковерие, медлительность, мечтательность, настойчивость, нежность, непринужденность, нервозность, нерешительность, несдержанность, обаяние, обидчивость, осторожность, отзывчивость, педантичность, подвижность, развязность, рассудительность, решительность, самозабвение, сдержанность, сострадание, стыдливость, терпеливость, трусость, увлеченность, упорство, уступчивость, холодность, энтузиазм.

В начале тестирования внимание детей обращают только на список оцениваемых качеств, из которых они выбирают по 5–6 самых привлекательных и самых непривлекательных. После того как эти качества отобраны (выписаны или подчеркнуты в списке), ученикам предлагают оценить себя и объясняют принцип размещения качеств на шкале.

При анализе результатов важно отметить расположение на шкале как положительных, так и отрицательных качеств. Адекватной считается самооценка, при которой ребенок несколько положительных качеств ставит в верхнюю часть шкалы, а одно-два качества — в нижнюю часть или близко к середине. Если отрицательные качества поставлены близко к середине, одно из них попало в нижнюю часть шкалы, а хотя бы одно — в верхнюю часть, можно говорить, что ребенок в целом принимает себя и свой образ, но не идеализирует его и видит свои отрицательные черты.

Если ребенок все положительные качества помещает в верхней части шкалы достаточно высоко, а отрицательные — в нижней или около середины — его оценка неадекватно завышена. Он не может или не хочет правильно себя оценить, не замечает своих недостатков и приписывает себе отсутствующие достоинства.

Эта неадекватность может быть источником агрессивного поведения, конфликтности, так же как и тревожности или нарушения общения. Негативные проявления связаны с тем, что образ, который выстроил ребенок, не совпадает с представлением о нем других людей. Такое несовпадение препятствует контактам и является причиной асоциальных реакций школьника.

Если ребенок располагает положительные черты ближе к середине, или, что еще хуже, в нижней части шкалы, то независимо от того, где поставлены отрицательные качества, можно говорить о неадекватной заниженной самооценке. Расположение отрицательных качеств только ухудшает (если они находятся в верхней части шкалы) или несколько улучшает (если они помещены внизу) общую структуру самооценки.

Для таких детей, как правило, характерны тревожность, неуверенность в себе, стремление расположить к себе собеседника, особенно взрослых. Однако заниженная самооценка может быть связана и с асоциальностью, агрессивностью, особенно в тех случаях, когда от ученика настойчиво требуют выполнения каких-то обязанностей, с которыми он не справляется.

СПРАВЛЮСЬ ИЛИ НЕТ?

Уровень притязаний обнаруживается в прогностической, или априорной, самооценке еще не полученного результата. Для ее выяснения у детей начальных классов может быть использована следующая методика.

Разным по успеваемости ученикам даются поочередно три задания: одно — по русскому языку, другое — по математике (оба на основании изученного и понятного материала), третье — неучебное, например, складывание орнамента по заданным образцам. Им предлагается ответить на вопрос: «Сможешь ли ты выполнить задания, на какую оценку и почему?» Затем дети должны ответить на тот же вопрос относительно трех разных по успеваемости одноклассников.

Анализу, позволяющему выявить складывающуюся у ученика оценочную позицию, подлежат следующие данные:

1. Уровень прогностической самооценки у разных по успеваемости школьников (верная, завышенная, заниженная).

2. Особенности прогностической оценки этих школьников.

3. Особенности адаптационной оценочной деятельности, ее направленность — на оценку способностей к учебе или на качества личности.

4. Распространение оценочной деятельности при выполнении учебных заданий на учебные ситуации.

Данный анализ позволяет выяснить складывающуюся у каждого ученика оценочную позицию. Важность выявления у слабоуспевающих школьников формирующейся оценочной позиции доказана в исследованиях отечественных психологов: с возрастом у таких школьников нарастает тенденция к недооценке своих возможностей. Преобладание неуспеха над успехом, подкрепляемое низкими оценками их работы учителем, ведет к увеличению неуверенности в себе, чувству неполноценности и к заниженному, по сравнению с реальными возможностями, уровню притязаний.

В учебном процессе складывающаяся у младших школьников оценочная позиция в большей степени зависит от оценочных воздействий учителя и учеников в классе, чем от собственных объективных возможностей. Большую роль в процессе формирования самооценки и уровня притязаний играет мотив достижения успеха. Если ребенок постоянно не справляется с заданиями и получает низкие отметки, то мотив достижения успеха значительно ослабевает. Сначала возникает переживание, затем безразличное отношение к отрицательной оценке своей деятельности другими. В результате может возникнуть ценностная переориентация личности.

Елена СЕВЕРИН,
психолог

Совершенствование адекватности самооценки у детей младшего школьного возраста с задержкой психического развития в работе специального психолога

%PDF-1.5 % 1 0 obj > /Metadata 4 0 R >> endobj 5 0 obj /Title >> endobj 2 0 obj > endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > stream

Совершенствование адекватности самооценки у детей младшего школьного возраста с задержкой психического развития в работе специального психолога

Хазиахметова А.

И.1.52019-05-18T10:29:00+05:002019-05-18T10:29:00+05:00 endstream endobj 6 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] /XObject > >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents [95 0 R 96 0 R 97 0 R] /Group > /Tabs /S /StructParents 0 /Annots [98 0 R] >> endobj 7 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 101 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 1 >> endobj 8 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 102 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 2 >> endobj 9 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 103 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 3 >> endobj 10 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 104 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 4 >> endobj 11 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 105 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 5 >> endobj 12 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 107 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 6 >> endobj 13 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 108 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 7 >> endobj 14 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 109 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 8 >> endobj 15 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 110 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 9 >> endobj 16 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 111 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 10 >> endobj 17 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 112 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 11 >> endobj 18 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 113 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 12 >> endobj 19 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 114 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 13 >> endobj 20 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 115 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 14 >> endobj 21 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 116 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 15 >> endobj 22 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 117 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 16 >> endobj 23 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 118 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 17 >> endobj 24 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 120 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 18 >> endobj 25 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 121 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 19 >> endobj 26 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 124 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 20 >> endobj 27 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 125 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 21 >> endobj 28 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 126 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 22 >> endobj 29 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 127 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 23 >> endobj 30 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 128 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 24 >> endobj 31 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 129 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 25 >> endobj 32 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 130 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 26 >> endobj 33 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 131 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 27 >> endobj 34 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 132 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 28 >> endobj 35 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 133 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 29 >> endobj 36 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 134 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 30 >> endobj 37 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 135 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 31 >> endobj 38 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 136 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 32 >> endobj 39 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 137 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 33 >> endobj 40 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 138 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 34 >> endobj 41 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 139 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 35 >> endobj 42 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 141 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 36 >> endobj 43 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 142 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 37 >> endobj 44 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 146 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 38 >> endobj 45 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 147 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 39 >> endobj 46 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 148 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 40 >> endobj 47 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 149 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 41 >> endobj 48 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 150 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 42 >> endobj 49 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 151 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 43 >> endobj 50 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 152 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 44 >> endobj 51 0 obj > /ExtGState > /XObject > /Pattern > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 159 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 45 >> endobj 52 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 160 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 46 >> endobj 53 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 161 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 47 >> endobj 54 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 162 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 48 >> endobj 55 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 163 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 49 >> endobj 56 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 164 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 50 >> endobj 57 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 165 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 51 >> endobj 58 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 167 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 52 >> endobj 59 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 168 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 53 >> endobj 60 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 169 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 54 >> endobj 61 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 170 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 55 >> endobj 62 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 171 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 56 >> endobj 63 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 172 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 57 >> endobj 64 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 173 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 58 >> endobj 65 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 174 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 59 >> endobj 66 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 175 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 60 >> endobj 67 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 176 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 61 >> endobj 68 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 177 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 62 >> endobj 69 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 178 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 63 >> endobj 70 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 179 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 64 >> endobj 71 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 180 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 65 >> endobj 72 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 181 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 66 >> endobj 73 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 182 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 67 >> endobj 74 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 183 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 68 >> endobj 75 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 184 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 69 >> endobj 76 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 185 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 70 >> endobj 77 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 186 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 71 >> endobj 78 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.

2 841.92] /Contents 190 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 72 >> endobj 79 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 191 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 73 >> endobj 80 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 192 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 74 >> endobj 81 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 193 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 75 >> endobj 82 0 obj > /ExtGState > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB /ImageC /ImageI] >> /MediaBox [0 0 595.2 841.92] /Contents 194 0 R /Group > /Tabs /S /StructParents 76 >> endobj 83 0 obj > endobj 84 0 obj > endobj 85 0 obj > endobj 86 0 obj > endobj 87 0 obj > endobj 88 0 obj > endobj 89 0 obj > endobj 90 0 obj > endobj 91 0 obj > endobj 92 0 obj > endobj 93 0 obj > endobj 94 0 obj > stream x

Презентация на тему: Влияние самооценки на уровень успеваемости младших школьников

Первый слайд презентации: Влияние самооценки на уровень успеваемости младших школьников

Выпускная квалификационная работа Змеева Анастасия Николаевна Научный руководитель: Буйдина Валентина Георгиевна

Изображение слайда

Слайд 2

Сегодня основной уклон в вопросе воспитания детей заключается в ориентировании на каждого отдельного ребенка, что, безусловно, нашло отражение и в содержании образовательного процесса. Оценивание трудов ученика сегодня также приобретает высокую значимость, что послужило для выделения педагогической оценки и самооценки школьников в самостоятельное направление в научных трудах. Сегодня вопрос педагогического оценивания, его сущности, структуры и основных положений еще слабо разработан в научной литературе. Кроме того, вопрос оценивания не рассматривался особо внимательно с позиций психологии, хотя в вопросе школьной деятельности и в особенности оценки учащихся часто возникают аспекты, носящие чисто психологический характер. Качество обучения в свою очередь зачастую зависит от личности самого школьника, и в этой связи важным становиться определение тех личностных качеств ученика, которые негативно влияют на его образование. Следовательно, эта тема актуальна.

Изображение слайда

Слайд 3: Цель: изучить уровень успеваемости младших школьников и посредством экспериментальных исследований сделать вывод о влиянии самооценки детей на качество их учебной деятельности

Задачи: 1. рассмотреть проблемы успешности обучения; 2. дать понятие самооценки младшего школьника; 3. проанализировать зависимость успешности обучаемости младших школьников от их самооценки на базе гимназии №8 г. Сочи; 4. разработать и реализовать план мероприятий, направленный на повышение уровня самооценки младших школьников. .

Изображение слайда

Слайд 4

Объект исследования: успеваемость младших школьников 4-х классов гимназии №8 г. Сочи. Предмет исследования: самооценка учащихся младшего школьного возраста как один из факторов успешного обучения.

Изображение слайда

Слайд 5: Гипотеза: самооценка оказывает большое влияние на успеваемость младших школьников: чем выше самооценка школьника, тем успешнее осуществляется процесс обучения

Изображение слайда

Слайд 6

Глава I. Теоретические аспекты влияния самооценки на успешность обучаемости младших школьников 1.1. Понятие самооценки младшего школьника 1.2. Проблемы успешности обучения

Изображение слайда

Слайд 7: Глава 2. Исследование влияния самооценки на успешность обучаемости младших школьников

1. Анализ зависимости успешности обучаемости младших школьников от их самооценки на базе гимназии №8 г. Сочи. Констатирующий этап. 2. Внедрение мероприятий по повышению самооценки младших школьников. Формирующий этап. 3. Анализ зависимости успешности обучаемости младших школьников от их самооценки. Контрольный этап.

Изображение слайда

Слайд 8: Методы исследования: — наблюдение; — беседа; — анкетирование; — анализ школьной документации. Методики исследования: 1. Определение склонности к отклоняющемуся поведению (А.Н.Орел). 2. Комплексная диагностика социально – педагогической запущенности детей (Р.В.Овчарова). 3. Социальный паспорт личности ребенка. 4. Анкета изучения личности ребенка

Изображение слайда

Слайд 9: Экспериментальная площадка

Изображение слайда

Слайд 10: Констатирующий этап Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн»

Изображение слайда

Слайд 11: Методика «Три оценки» А.

И. Липкиной Выбор оценки учениками

Изображение слайда

Слайд 12: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Изображение слайда

Слайд 13: Методика «Три оценки» А.

И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Изображение слайда

Слайд 14: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Изображение слайда

Слайд 15: Методика сопоставительного анализа

Изображение слайда

Слайд 16: Формирующий этап.

План мероприятий по повышению самооценки младших школьников. 1. Упражнение «Ладошки» 2. Упражнение «Закончи предложение» 3. Упражнение «Конкурс хвастунов» 4. Упражнение «Комплименты» 5. Упражнение «Волшебные очки» 6. Упражнение «Солнышко»

Изображение слайда

Слайд 17

Упражнение «Ладошки»

Изображение слайда

Слайд 18

Упражнение «Солнышко» Методика « Дембо -Рубинштейн»

Изображение слайда

Слайд 19: Контрольный этап Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн » Ум

Изображение слайда

Слайд 20: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Аккуратность

Изображение слайда

Слайд 21: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Хороший-плохой

Изображение слайда

Слайд 22: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Сила

Изображение слайда

Слайд 23: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Внешность

Изображение слайда

Слайд 24: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Оценка окружающих

Изображение слайда

Слайд 25: Методика «Три оценки» А.

И. Липкиной Выбор оценки учениками

Изображение слайда

Слайд 26: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Изображение слайда

Слайд 27: Методика «Три оценки» А.

И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Изображение слайда

Слайд 28: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Изображение слайда

Слайд 29: Методика сопоставительного анализа

Изображение слайда

Слайд 30: Выводы

1. Самооценка – это определение школьником самого себя, способность оценить свои действия, дать оценку своим знаниям, своим физическим возможностям и возможность увидеть себя как бы со стороны, находясь в обществе окружающих его людей. 2. Выделяется 3 типа самооценки: правильная, завышенная адекватная и неадекватная заниженная самооценка. В работе с младшими школьниками очень важно знать их самооценку и, исходя из этих знаний, конструировать свою линию общения с ними. 3. Самооценка оказывает большое влияние на успеваемость младших школьников: чем выше самооценка школьника, тем успешнее осуществляется процесс обучения.

Изображение слайда

Последний слайд презентации: Влияние самооценки на уровень успеваемости младших школьников: Спасибо за внимание!

Изображение слайда

Система внутренней диагностики УУД.

Лицей №144

УУД	Составляющие компоненты	Критерии оценки	Методики
1 класс
Личностная готовность	Внутренняя позиция школьника (действие нравственно-этического оценивания усваиваемого содержания)	-положительное отношение к школе; — предпочтение уроков школьного типа, урокам дошкольного типа	1. Заполнение карты «Система психолого-педагогических требований к содержанию статуса первоклассника» М.Р.Битяновой 2. Анкета Анкета для определения школьной мотивации. (Н.Г. Лусканова)
Личностная готовность	Самооценка (действие смыслообразования)	— представление себя в роли ученика; — осознание своих возможностей в учении на основе сравнения «Я» и «хороший ученик»	методика А.И. Липкиной «Три оценки»
Регулятивная готовность	Произвольность поведения (целеполагание; планирование; прогнозирование; контроль в форме сличения способа действия и его результата; коррекция; оценка, волевая саморегуляция)	— умение осуществлять действие по образцу; — умение сохранять заданную цель; — умение видеть ошибку; — умение контролировать свою деятельность; — умение адекватно понимать оценку других	Методика А. Л.Венгера «Образец и правило»
Познавательная готовность	Общеучебные, логические действия, постановка и решение проблемы	— умение выполнять мыслительные операции: классификация, аналогия, обобщение; — умение выстраивать логические связи	Методика «Экспресс-диагностика готовности к школьному обучению»Е.К. Вархотовой, Н.В. Дятко, Е.В. Сазоновой. «Диагностика метапредметных и личностных результатов начального образования. 1 класс» Е.В.Бунеевой, А.А.Вахрушева и др
Коммуникативная готовность	Социальная компетентность	— умение использовать в речи предложения; — потребность в общении со взрослыми и детьми; — умение договориться, находить общее решение	«Социометрия», задание «Рукавички»
2 — 3 классы
личностная готовность	Внутренняя позиция школьника (действие нравственно-этического оценивания усваиваемого содержания)	-положительное отношение к школе; — предпочтение уроков школьного типа, урокам дошкольного типа	1. Заполнение карты «Система психолого-педагогических требований к содержанию статуса учащихся 3-5 классов» М.Р.Битяновой
Познавательная готовность	Общеучебные, логические действия, постановка и решение проблемы	— умение выполнять мыслительные операции: классификация, аналогия, обобщение; — умение выстраивать логические связи	Методика диагностики словесно-логического мышления (Л.И. Переслени, Л.Ф. Чупрова) «Диагностика метапредметных и личностных результатов начального образования. 3 класс» Е.В.Бунеевой, А.А.Вахрушева и др
Регулятивная готовность	Произвольность поведения (целеполагание; планирование; прогнозирование; контроль в форме сличения способа действия и его результата; коррекция; оценка, волевая саморегуляция)	— умение контролировать свою деятельность; — умение адекватно понимать оценку других	Шкала выраженности компонентов учебной деятельности (по Г. Ю.Ксензовой)
Коммуникативная готовность	Социальная компетентность	— умение использовать в речи предложения; — потребность в общении со взрослыми и детьми; — умение договориться, находить общее решение	Методика «Незаконченных предложений», наблюдение
4 класс
Личностная готовность	Внутренняя позиция школьника (действие нравственно-этического оценивания усваиваемого содержания)	-положительное отношение к школе; — преобладание познавательных мотивов	1. Заполнение карты «Система психолого-педагогических требований к содержанию статуса учащихся 3-5 классов» М.Р.Битяновой 2. Анкета Анкета для определения школьной мотивации. (Н.Г. Лусканова)
Личностная готовность	Самооценка (действие смыслообразования)	— осознание своих возможностей в учении на основе сравнения «Я» и «хороший ученик»	методика А. И. Липкиной «Три оценки»
Регулятивная готовность	Произвольность поведения (целеполагание; планирование; прогнозирование; контроль в форме сличения способа действия и его результата; коррекция; оценка, волевая саморегуляция)	— умение контролировать свою деятельность; — умение адекватно понимать оценку других	Шкала выраженности компонентов учебной деятельности (по Г.Ю.Ксензовой)
Познавательная готовность	Общеучебные, логические действия, постановка и решение проблемы	— умение выполнять мыслительные операции: классификация, аналогия, обобщение; — умение выстраивать логические связи	Методика ГИТ Дж. Вана, адптированная М. К. Акимовой, Б. М. Борисовой и др. «Диагностика метапредметных и личностных результатов начального образования 4 класс» Е.В.Бунеевой, А.А.Вахрушева и др
Коммуникативная готовность	Социальная компетентность	— владеть приемами монологической и диалогической речи; — потребность в общении со взрослыми и детьми; — умение договориться, находить общее решение; — умение находить выходы из конфликтной ситуации; — взаимопомощь.	«Социометрия», Методика диагностики уровня школьной тревожности Филипса Наблюдение

Изучение личностных особенностей младших школьников

Изучение личностных особенностей младших школьников.

Главная задача современной школы — воспитание и развитие личности школьника, его самостоятельности. Для успешного обучения ребенка нужно знать психологию каждого ученика. В основе которой лежат такие психические процессы, как мышление, память, восприятие, внимание, отношение к окружающему миру, формирование самооценки. Поэтому, работая учителем в начальной школе, важно не только качественно вести предметы, но и знать индивидуальные особенности каждого ребенка в классе.

Моя вторая специальность — психология. С первого класса я начала проводить различные диагностики по изучению психических процессов каждого ученика, с целью разработки индивидуального маршрута для работы с ребенком. Я стала изучать личностные особенности учеников. На теоретическом этапе была проанализирована и изучена научная литература, подбирала различные методики и остановилась на следующих:

1. Методика «Выявление личностных особенностей младших школьников Р. Б. Кеттела и Р. В. Коана».

2. Методика «Определение уровня самооценки» по А. М. Липкиной

« Три оценки».

3. Методика «Оценка школьной мотивации».

4. Тест «Нарисуй человека» Ф. Гудинаф, Д. Харриса.

Все эти методики я выбрала, так как они понятны для детей. Дети младшего школьного возраста более открыты, чем дети — подростки.

В диагностике принимали участие 27 человек: 11 девочек и 16 мальчиков.

Описание и результаты

Методика «Выявление личностных особенностей младших школьников».

Описание теста.

Тест включает в себя 12 шкал, соответствующих основным чертам личности ребенка. Каждая черта (фактор) может быть как положительной, так и отрицательной, например: «интеллектуальная развитость — интеллектуальная неразвитость», причем полная шкала оценки от минимального до максимального пункта составляет 10 баллов со средним значением 5,5 балла.

Ниже приводится описание 11 личностных черт. В методике принято выделять три уровня развития разных черт личности: низкий (от 1 до 3 баллов), средний (от 4 до 7 баллов) и высокий (от 8 до 10 баллов). При описаниях разных личностных черт выделяются и представляются только два крайних полюса их развития: высокий и низкий. Указываются соответствующие им количественные оценки по принятой шкале и дается краткое качественное описание. Названия большинства черт личности односложны в том смысле, что в них, как правило, не называется противоположный полюс шкалы, соответственно положительный или отрицательный. Он подразумевается, а там, где это необходимо, представляется в отдельной, собственной формулировке. Так, например, первая из черт личности названа «экстраверсия». Предполагается, что противоположная ей черта, также оцениваемая при помощи этой же шкалы, — интроверсия, и она имеет место тогда, когда экстраверсия у ребенка относительно слабо развита.

Черта I. Экстраверсия.

Высокие баллы по соответствующей шкале — 8-10 баллов — характеризуют ребенка как открытого, доброжелательного, общительного, участливого, внимательного к людям.

Низкие баллы по этой же шкале представляют его как замкнутого, недоверчивого, обособленного, равнодушного к окружающим — от 1 до 3 баллов.

Ребенок с высокой оценкой по данной шкале характеризуется как эмоциональный, с доминированием положительных эмоций, веселый и общительный. Ребенок с низкой оценкой той же самой черты личности представляется недоверчивым, обидчивым, неспособным скрывать свои отрицательные эмоции, строить взаимоотношения с окружающими людьми на положительной основе. В его поведении часто наблюдаются эгоцентризм, упрямство.

Черта II. Уверенность в себе.

Ребенок с высокими баллами по данной шкале (8-10 баллов) характеризуется как уверенный в себе, с низкой тревожностью.

Ребенок с низкими баллами по данной шкале — от 1 до 3 — характеризуется как неуверенный в себе, легко ранимый.

Низкие значения данной черты личности обычно отмечаются у детей, которые эмоционально остро реагируют на свои неудачи, оценивают себя как менее способных по сравнению с большинством сверстников, плохо контролируют свои эмоции, испытывают психологические и поведенческие трудности в приспособлении к новой обстановке, условиям жизни. Высокие значения по данной шкале, напротив, отмечаются у хорошо социально адаптированных детей.

Черта III. Эмоциональная невозбудимость.

Дети с высокой оценкой по данной шкале — 8-10 баллов — характеризуются как нетерпеливые, легко возбудимые, реактивные.

Дети, имеющие сравнительно низкие оценки — от 1 до 3 баллов, представляются сдержанными, невозбудимыми и флегматичными, чаще всего спокойными.

Для детей с повышенной возбудимостью характерны неустойчивость внимания, повышенная двигательная активность. Низкая оценка по данному качеству личности рассматривается как признак эмоциональной уравновешенности, сдержанности.

Черта IV. Независимость.

Ребенок с высокими значениями по данной шкале — 8-10 баллов — является независимым, настойчивым, стремящимся доминировать над окружающими людьми, ни в чем не уступать им.

Ребенок, имеющий низкие показатели — 1-3 балла, напротив, проявляет склонность к риску, беспечность.

Черта V. Благоразумие.

Высокие показатели по данной шкале (8-10 баллов) говорят о благоразумии, рассудительности ребенка, его серьезности и осторожности.

Низкие показатели, напротив, свидетельствуют о склонности к риску, беспечности (1-3 балла).

Дети, имеющие низкую оценку по этой черте личности, отличаются авантюризмом, безответственностью, переоценкой своих возможностей и чрезмерным, неоправданным оптимизмом. Дети, обладающие высокой оценкой, ведут себя разумно, взвешенно, стараются не рисковать там, где можно избежать риска и действовать наверняка.

Черта VI. Добросовестность.

Высокие значения по данной шкале — 8-10 баллов — свидетельствуют о добросовестности, исполнительности, ответственности ребенка.

Низкие показатели по этой же шкале — 1-3 балла — являются признаком недобросовестности, безответственности.

Эта черта личности отражает то, как ребенок воспринимает и выполняет принятые и одобренные большинством людей правила и нормы поведения. Низкие оценки обычно имеют дети, пренебрегающие своими обязанностями, не заслуживающие доверия, часто конфликтующие с родителями и учителями. На положительном полюсе по степени развитости данной личностной черты концентрируются дети с высокоразвитым чувством ответственности, добросовестные, целеустремленные, аккуратные.

Черта VII. Смелость.

Высокие значения — 8-10 баллов — имеют смелые, решительные дети. Низкие значения — 1-3 балла — имеют дети робкие и застенчивые, нерешительные в своих действиях и поступках.

Черта VIII. Практичность.

Высокие баллы по данной шкале — 8-10 баллов — свидетельствуют о непрактичности, мечтательности, нереалистичности ребенка.

Низкие баллы по этой же шкале — 1-3 балла, напротив, являются признаком реалистичности, практичности, умения полагаться на себя. Такой ребенок часто ведет себя как самостоятельный и независимый, в то время как ребенок, имеющий высокие баллы, выступает как слишком сентиментальный, доверчивый, нуждающийся в поддержке, подверженный влияниям среды.

Черта IX. Оптимизм.

Ребенок, имеющий высокую оценку — 8-10 баллов, по данной шкале легко выводится из состояния душевного равновесия, часто имеет пониженное настроение.

Ребенок с низкой оценкой — 1-3 балла — обычно спокоен и редко расстраивается.

Черта X. Самоконтроль.

Высокие баллы (8-10) по данной шкале свидетельствуют о хорошей социальной приспособленности и умении контролировать свое поведение.

Низкие баллы (1-3) по этой же черте личности являются признаком неумения контролировать свое поведение.

Черта XI. Невозмутимость.

Ребенок с высокими значениями (8-10 баллов) по данной шкале отличается повышенной нервной напряженностью.

Ребенок с низкой оценкой (1-3 балла), как правило, спокоен и невозмутим.

После обработки данной методики получились следующие результаты:

Экстраверсия: высокий 16 человек-59,3%, низкий 11 человек-40,7%.

Уверенность в себе: высокий 14 человек-51,9%, низкий-48,1%.

Эмоциональная невозбудимость: высокий 10 человек-37%, низкий 17 человек-63%.

Независимость: высокий 10 человек-37%, низкий 17 человек-63%.

Благоразумие: высокий 11 человек- 40,7%, низкий 16 человек-59,3%.

Добросовестность: высокий 15 человек-55,5%, низкий 12 человек-44,4%.

Смелость: высокий 17 человек-63%, низкий 10 человек-37%.

Практичность: высокий 12 человек-44,4%, низкий 15 человек- 55,6%.

Оптимизм: высокий 8 человек- 29,6%, низкий 19 человек- 70,4%.

Самоконтроль: высокий 1о человек- 37%, низкий 17 человек- 63%.

Невозмутимость: высокий 9 человек- 33,3%, низкий 18 человек- 66,7%.

По результатам методики можно сделать вывод:

— у большинства детей сформированы положительные качества личности, которые помогают им в общении с другими людьми, в обучении, в умении правильно действовать в разных ситуациях.

Методика «Определение уровня самооценки».

По этой методике ученикам предлагается выполнить учебное задание в письменной форме ( контрольное списывание). Работы детей проверялись 3-мя учителями из разных классов, которые не знают моих учеников, каждый учитель поставил свою оценку. Оценки оказались различными. Детям было предложено обвести кружком ту оценку, с которой они согласны. Затем в индивидуальной беседе с учениками выясняются ответы на следующие вопросы:

1. Каким учеником ты себя считаешь: средним, слабым или сильным?

2. Какие оценки тебя радуют, какие огорчают?

3. Твоя работа заслуживает оценки «3», а учительница поставила тебе оценку «5». Обрадуешься ты этому или это тебя огорчит?

Уровень самооценки определяется на основе полученных данных по следующим показателям:

-совпадение или несовпадение самооценки с адекватной оценкой учителя;

-характер аргументации самооценки: а) аргументация, направленная на качество выполненной работы, б) любая другая аргументация, в) устойчивость или неустойчивость самооценки, о которой судят по степени совпадения характера выставленной учеником самому себе отметки и ответов на поставленные вопросы.

Обработка методики дала такие результаты:

заниженная самооценка: 1 человек- 3,7%;

адекватная самооценка: 23 человека-85,2%;

завышенная самооценка: 3 человека-11,1%.

Вывод: преобладание адекватной самооценки говорит о том, что дети правильно себя оценивают, знают свои способности, что помогает им правильно себя вести в различных проблемных ситуациях, находить из них выход, не доводя до конфликта.

Методика «Оценка школьной мотивации».

Данная методика содержит в себе 10 вопросов. Для возможности дифференцировки детей «по уровню школьной мотивации» разработана система балльных оценок:

— ответ ребенка, свидетельствующий о его положительном отношении к школе и предпочтении им учебных ситуаций, оценивается в 3 балла;

— нейтральный ответ (не знаю, бывает по-разному) оценивается в 1 балл;

— ответ, позволяющий судить об отрицательном отношении ребенка к той или иной школьной ситуации, оценивается в 0 баллов.

Различия между выделенными группами детей были оценены по критерию Стьюдента и было установлено 5 основных уровней школьной мотивации.

1. Высокий уровень школьной мотивации — 1 человек, 3,7%. Такие дети отличаются наличием высоких познавательных мотивов, стремлением наиболее успешно выполнять все предъявляемые школой требования. Четко следуют всем указаниям учителя, добросовестны и ответственны, сильно переживают из- за неудовлетворительной оценки или замечаний педагога.

2. Хорошая школьная мотивация- 13 человек, 48,1%. Данные показатели имеют учащиеся, успешно справляющиеся с учебной деятельностью. Подобный уровень мотивации является средней нормой.

3. Положительное отношение к школе- 6 человек, 22,2%. Такие дети достаточно благополучно чувствуют себя в школе, однако чаще ходят в школу, чтобы общаться с друзьями, с учителем. Им нравится ощущать себя учениками, иметь красивый портфель, ручки, тетради. Познавательные мотивы у таких детей сформированы в меньшей степени и учебный процесс их мало привлекает.

4. Низкая школьная мотивация- 4 человека, 14,8%. Подобные ученики посещают школу неохотно, предпочитают пропускать занятия. На уроках часто занимаются посторонними делами, играми. Испытывают серьезные затруднения в учебной деятельности.

5. Негативное отношение к школе, школьная дезадаптация- 3 человека, 11,1%. Ученики испытывают серьезные трудности в школе: они не справляются с учебной деятельностью, испытывают проблемы в общении с одноклассниками, во взаимоотношениях с учителем.

Вывод: большинство детей с удовольствием ходят в школу, им нравиться учиться, получать новые знания. Но есть дети и с негативным отношением к школе. На таких детей нужно обратить максимум внимания, выяснить причину такого отношения и постараться изменить ситуацию.

Тест « Нарисуй человека» Ф. Гудинаф, Д. Харриса.

Ребенку выдается лист белой бумаги и один простой карандаш.

Ребенка просят «как можно лучше» нарисовать человека. По ходу рисования комментарии не допускаются. Если ребенок выполняет рисунок человека не в полный рост, ему предлагается сделать новый рисунок.

Шкала признаков для оценки рисунка содержит 73 пункта. За выполнение каждого пункта начисляется один балл, несоответствие критерию — 0 баллов. В итоге подсчитывается суммарная оценка.

Для детей 9-10 лет нормой считается количество баллов от 31 до 35 баллов.

Обработка данного теста дала следующий результат:

все дети — 27 человек набрали необходимое количество баллов. Таким образом можно заключить, что состояние интеллектуальной сферы данных учеников не вызывает подозрений в недостаточном развитии.

Изучение личностных особенностей школьников с помощью данных методик, помогло мне лучше узнать индивидуальные особенности каждого ученика в классе. А также помогло понять своих учеников, их волнения, переживания и подобрать к каждому индивидуальный подход, пересмотреть свои взгляды и требования. Задуматься, почему у одних детей заниженная самооценка, а у других — завышенная, разобраться, что влияет на это, почему одни дети с удовольствием идут в школу, а другие — нет, найти причину этому.

Изучив свой класс, я посмотрела на некоторых детей другими глазами и подошла к ним с другой стороны. Результат не заставил себя ждать. Дети перестали замыкаться в себе, стали более открытыми, перестали бояться давать неправильные ответы на поставленные перед ними вопросы. Каждый ученик моего класса готов прийти на помощь другому, нет отверженных детей. Всеми своими трудностями, переживаниями ученики делятся в первую очередь со своим классным руководителем, т. е. со мной. Между мной и моими учениками- полное взаимопонимание и доверие.

Самое главное в работе каждого педагога — понять и увидеть внутренний мир каждого ребенка и тогда многие трудности в работе с детьми, их родителями исчезнут. И еще: чтобы лучше понять учеников своего класса, их нужно полюбить.

Приложение.

Диаграмма « Определение уровня самооценки».

Диаграмма « Оценка школьной мотивации».

Список используемой литературы.

1. Александровская Э.М. Личностные особенности младших школьников, испытывающих трудности в обучении //Психология учебной деятельности школьников-М., 1982.

2. Амонашвили Ш. А. Развитие познавательной активности учащихся в начальной школе // Вопросы психологии-1984-№5.

3. Андрущенко Т. Ю. Психологические условия формирования самооценки в младшем школьном возрасте // Вопросы психологии-1978-№4.

4. Бардиер Г. Л., Никольская И. М. Что касается меня…Сомнения и переживания младших школьников- Спб: Речь, 2005.

5. Кузнецова Л. В. Гармоничное развитие личности младшего школьника- М., 1988.

6.Чернышева Н. С. Характер младшего школьника. Учебное пособие.- М: Флинта; Наука, 2006.

7. Петровский А. В. Хрестоматия по психологии- Просвещение-1987.

8. Энциклопедия психодиагностики // Психодиагностика детей- Бахрах- М-2014, под редакцией Райгородского Д. Я.

Изучение влияния фотосессии на самооценку в детском возрасте — Информио

Самооценка играет важную роль в детском возрасте, т.к. уровень её адекватности, заложенный в детстве, напрямую влияет насколько будет себя чувствовать человек в подрастающем возрасте. Сможет ли он окружить себя группой друзей и будет ли эта группа для него эфферентной. Также уровень самооценки в детском возрасте влияет на «базовое доверие к миру». Сохраняет ли его человек на протяжении всей жизни, что напрямую сказывается на его профессиональных достижениях и благополучии в личной жизни. Тема самооценки популярна среди психологов, педагогов и родителей. По этой теме можно найти много публикаций в научной литературе. Моя будущая профессия фотограф, поэтому данная тема для меня актуальна, помогает разобраться не только в особенностях детской психологии, но и позволяет совершенствовать свои профессиональные навыки.

Самооценку определяют, как важнейший компонент личности, ценность и значимость, которой человек наделяет как отдельные стороны своей личности, поведения и деятельности, так и себя в целом. Самооценка человека чаще всего понимается как субъективная оценка им своих возможностей (сюда относят физические, интеллектуальные, эмоционально-волевые, коммуникативные возможности), нравственных качеств, своего отношения к себе и другим, а также места в социуме [1, с. 8].

Самосознание и самооценка возникают, формируются и развиваются еще в детском возрасте, в ходе становления личности (проявляется приблизительно после 3 лет). Ребенок начинает разбираться в своих способностях, мотивах и поведенческих проявлениях, целях, физических и духовных возможностях, отношениях с окружающими [1].

Формирование самооценки происходит в ходе познания самого себя. Отношение к собственному «Я» создается не сразу, а постепенно: каждый индивид приобретает привычный взгляд на себя, одобряя или не одобряя те или иные проявления, поступки, мысли, отношения, результаты и прочее. Ценность и значимость собственной личности перерастает в стойкое убеждение. Становление самооценки происходит, в основном, в младшем школьном возрасте [5].

Источниками самооценки, через которые она непосредственно формируется, являются:

— переход внешних оценок индивида во внутреннюю оценку самого себя,

— оценка успешности собственных результатов,

— сравнение со значимыми окружающими.

Дети с высокой адекватной самооценкой отличаются активностью, стремлением к достижению успеха в каждом виде деятельности. Их характеризует максимальная самостоятельность. Они уверены в том, что собственными усилиями смогут добиться успеха. Это, как правило, оптимисты. Причем их оптимизм и уверенность в себе основываются на правильной самооценке своих возможностей и способностей. Дети с завышенной самооценкой переоценивают свои возможности, личностные качества, результаты своей деятельности. Они выбирают себе задачи, которые им явно не по силам. После неуспеха продолжают настаивать на своем или тут же переключаются на самую легкую задачу, движимые мотивом престижности. Они не обязательно расхваливают себя, но зато охотно бракуют все, что делают другие, критичны к другим. Высокомерие, снобизм, бестактность, чрезмерная самоуверенность – эти черты личности формируются у детей с завышенной самооценкой.

Ребенок не рождается на свет, с каким – либо отношением к себе. Как и все другие особенности личности, его самооценка складывается в процессе воспитания, в котором основная роль принадлежит семье и школе.

Дети с адекватной самооценкой, как правило, встречаются в семьях, в которых родители уважительно относятся к личности ребенка, к его интересам, и при этом внимание к личности сочетается с требовательностью к соблюдениям норм поведения.

Дети с заниженной самооценкой чаще всего встречаются в распавшихся семьях, где родители мало интересуются жизнью своих детей, пренебрегают их интересами, их мнением, и в результате дети чувствуют себя незащищенными, неуверенными и одинокими.

Дети с завышенной самооценкой, скорее всего, воспитываются в семьях, где ребенок «самый главный», где его достоинства и недостатки оцениваются одинокого положительно, где ребенка уверяют в его исключительности.

Самооценка, которая складывается у ребенка в семье, существенно сказывается на установке, с которой он приходит в школу [2, с. 120].

Развитие самооценки у ребенка в младшем школьном возрасте проявляется в том, что у детей постоянно возрастает критичность, требовательность к себе.

Первоклассники преимущественно положительно оценивают свою учебную деятельность, а неудачи связывают только лишь объективными обстоятельствами, второклассники и третьеклассники относятся к себе уже более критично, оценивая не только успехи, но и свои неудачи в учении. В младшем школьном возрасте происходит переход от конкретно – ситуативной самооценки (оценки своих действий, поступков) к более обобщенной, возрастает и самостоятельность самооценки. Если самооценка первоклассника почти полностью зависит от оценок и поведения взрослых, то ученики 2 и 3 классов оценивают свои достижения более самостоятельно, подвергая критической оценки и оценочную деятельность самого учителя. Становясь самостоятельной и устойчивой, самооценка начинает выполнять функцию мотива деятельности младшего школьника [4].

Самооценка способна оказывать огромное влияние на весь жизненный путь того или иного человека. То, чего мы сможем добиться в жизни, напрямую зависит от отношения к себе, от нашей самооценки. Таким образом, знание себя, своей самооценки и факторов, влияющих на её развитие и становление, может значительно изменить жизнь каждого человека.

Для изучения психологических особенностей самооценки младших можно использовать следующие методики:

1. Диагностическая методика «Лесенка».

2. Методика А.И. Липкиной «Три оценки».

3. Исследование самооценки по методике Дембо-Рубинштейна.

4. Определение уровня самооценки методом набора слов, соответствующих «идеалу» и «антиидеалу».

5. Самооценка «Опросник» – тест.

6. Методика «Автопортрет».

В повседневной педагогической практике объектом контроля является конечный результат, поэтому для формирования адекватной самооценки младших школьников можно использовать следующие формы:

1. «Светофор».

2. «Говорящие рисунки».

3. «Лесенка успеха».

4. «Карточка сомнений».

5. «Волшебные линеечки».

6. «Дерево успехов».

7. Листы индивидуальных достижений.

8. Самооценка, на вопросах для самоанализа

Таким образом, самооценка ребенка – это не врожденная характеристика организма, а сложное личностное образование, которое подвержено процессам формирования и становления в структуре всех личностных особенностей [3].

Исследование самооценки

Методика «Автопортрет» позволяет оценить психологический портрет человека с нестандартного ракурса. Благодаря анализу образов, бессознательно проявляющихся в процессе рисования, можно оценить уровень самооценки человека, его психологическое состояние, наличие тревожности и т.д.

Так же после первого анализа производилась фотосьемка детей. Во внимание принимались не только внешние особенности ребенка, но ни внутреннее душевное состояние. Для ребят были представлены 1 или более образов, чтобы ребенок мог побывать в разных состояниях и найти для себя более удобное. Далее выбиралась локация, яркое воздушное помещение и тёмное драматичное для создания разного эмоционального настроя. Каждый ребенок побывал в различных состояниях веселья, лирики, иногда даже тревожности. Это давало понять в каком образе и состоянии ему комфортнее всего. Исходя из проведенной фотосьемки, выявились особенности темперамента и эмоционального состояния для дальнейшей работы с повышением самооценки ребенка. Если ребенок замкнут в себе, подбирались более воздушные и легкие образы, чтобы он мог почувствовать себя свободнее и веселее. Если же ребенок активен и не сидит на месте, выбирались более мрачные места, где создана атмосфера загадочности.
После фотосъемки ребенку предлагалось нарисовать второй «Автопортрет» для исследования изменения самооценки до и после съемки.

Таким образом, проведен анализ рисунков по методике «Автопортрет» 10 детей в возрасте от 4 до 13 лет, выявлены особенности каждого ребенка.

По результатам, анализа было выявлено, что высокая самооценка преобладает у 50% детей, адекватная 30%, заниженная самооценка у 20%. У 70% детей была замкнутость в начале съемок, у 30% интерес к съемкам, в дальнейшем у 20% замкнутость перешла в интерес. По результат второго анализа у детей с заниженной самооценкой, поднялась до адекватной [6].

Таким образом, можно сделать вывод, что целенаправленная фотосессия помогают ребенку «раскрыться», тем самым влияет на формирование самооценки, повышая её, или делая адекватной.

Гипотеза исследования доказана, целенаправленная фотосессия может повысить уровень самооценки в детском возрасте.

Данная работа может быть использована студентами, педагогами- фотографами и хореографами- педагогами для работы с детьми и изучением их психологических особенностей. Для использования сделаны методические рекомендации.

Литературные источники

Лазылов А.А Психология [Текст] / Лазылов А.А – 2012г. – 128с.

Эльконин Д.Б. Введение в психологию развития [Текст] / Эльконин Д.Б. – 2015г. – 196с.

Виды самооценки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.kazedu.kz/referat/174427/2 (Дата обращения 06.04)

Источники самооценки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://gopsy.ru/lichnost/vidy-samoocenki.html (Дата обращения 06.04)

Факторы влияющие на развитие самооценки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://bmsi.ru/doc/51f6f56e-08ff-42d1-8fa5-5a88125d61e1 (Дата обращения 06.04)

Особенности формирования самооценки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ladycharm.net/2016/12/razvitie-samoocenki-u-detej/ (Дата обращения 12.04)

Оригинал работы:

Изучение влияния фотосессии на самооценку в детском возрасте

трехточечных оценок — метод PERT

Мы уже рассмотрели аналогичные и параметрические оценки, следующий в списке довольно популярен и может дать даже более точные оценки, метод называется трехточечными оценками.

Трехточечная оценка — один из лучших способов сделать совместную оценку. Он назван так потому, что члены команды предоставляют три значения, а именно. пессимистичные, оптимистичные и наиболее вероятные оценки соответствующих результатов.Простое среднее этих трех значений является окончательной оценкой.

Метод трехточечной оценки может использоваться как для стоимости, так и для продолжительности. Также обратите внимание, что оценка может быть сделана для всего проекта, компонента WBS или может быть такой же детальной, как и действие в WBS.

Формула метода трехточечной оценки

E = (o + m + p) / 3

, где
E = оценка
o = оптимистическая оценка
p = пессимистическая оценка (также известная как наименее вероятная оценка)
m = наиболее вероятная оценка (также известная как оценка наилучшего предположения)

Обратите внимание, что эта формула также известна как треугольное распределение, а в некоторых текстах она также упоминается как простое среднее (потому что на самом деле это простое среднее, да!)

PERT

А как же PERT вписывается в эту картину?

PERT расшифровывается как «Методика обзора оценки оценки программы» и является наиболее распространенной формой оценки по трем точкам.

Он был разработан совместно ВМС США, Lockheed Martin и консалтинговой фирмой Booz, Allen and Hamilton, работавшей над проектом атомной подводной лодки Polaris в 1950-х годах. Не волнуйтесь, вам не нужно запоминать эти имена, поскольку они не будут подвергнуты сомнению на экзамене PMP!

PERT — один из наиболее часто используемых методов, используемых вместе с методом критического пути (CPM) для оценки минимального времени, необходимого для завершения проекта.

PERT Формула

E = (o + 4m + p) / 6

Обратите внимание, что это также известно как бета-распространение.Его также называют средневзвешенным или средневзвешенным.

Вы можете задаться вопросом, что мы получаем, используя бета-распределение по сравнению с простым средним. Ответ на этот вопрос довольно прост. Как видно из формулы, бета-распределение придает больший вес наиболее вероятной оценке. Таким образом выполняется наиболее вероятная оценка для повышения точности всей оценки. В большинстве случаев бета-распределение (или просто PERT) оказалось более точным, чем треугольное распределение (или трехточечная оценка).

Обратите внимание, что PERT и CPM — два наиболее распространенных метода, используемых для оценки продолжительности проекта.

Преимущества трехточечной оценки и методов PERT

1. Повышенная точность по сравнению с оценками по одной точке

Обычно, когда членов команды просят дать оценки, они думают об одном числе и дополняют его, насколько это возможно. Они понимают, что руководитель проекта может это сократить. Это определенно не способ получить хорошие оценки.

2. Повышение приверженности членов команды проекта

Поскольку оценка предоставляется членами команды, они несут большую ответственность.

3. Реалистичные оценки

Оценивая диапазон, вы можете получить более реалистичную оценку. Это явное указание заинтересованным сторонам и спонсору проекта на то, что оценки не являются точными на 100%. Были учтены риски, которые могут повлиять на время и стоимость выполнения задачи.Этот подход устраняет некоторую неуверенность членов команды, связанную с процессом оценки.

Пример вопроса

Q: Вы менеджер проекта по разработке программного обеспечения, в основном работаете над веб-сайтами электронной коммерции. В своем новом проекте вы почти уверены, что веб-сайт электронной коммерции можно разработать за 8 недель, при этом наиболее оптимистичная оценка составляет 6 недель, а в худшем случае — 10 недель. Какой должна быть оценка этого проекта с использованием PERT?
A: 8 недель
B: 6 недель
C: 10 недель
D: ничего из вышеперечисленного

Решение:

Произведя расчеты, можно прийти к

E = (6 + 4 * 8 + 10) / 6
= (6 + 32 + 10) / 6
= 48/6
= 8 недель

Итак, правильный ответ — A

Ознакомьтесь со всеми 16 формулами, которые вам нужно знать, чтобы пройти экзамен PMP

Дополнительные статьи по управлению расписанием

Нравится:

Нравится Загрузка…

Продолжить чтение

Оценка по трем пунктам: определение и роль в планировании — видео и стенограмма урока

Определение трехточечной оценки

Трехточечная оценка — это инструмент, который компании могут использовать для повышения точности оценок затрат и времени. Как следует из названия, есть три части, которые представляют собой три разные оценки.

Оптимистическая оценка Хейли и ее команда надеются, что — это время, необходимое для завершения своего проекта при условии, что все пойдет по плану.
Пессимистическая оценка — это наихудший сценарий и оценка, которую дает Хейли и ее команда, если все пойдет не так.
Наиболее вероятная оценка — это то, что наиболее вероятно произойдет и обычно находится между пессимистической и оптимистической оценками.

Например, если Хейли завершает проект по изготовлению ожерелий, могут быть даны следующие оценки:

Оптимистично: все материалы поступают в начале
Пессимистично: Ни одно из поставок не приходит вовремя
Скорее всего: припасы будут доставлены в обычное время в

Процесс

Вам может быть интересно, как работает трехточечная оценка.Какие шаги? Давайте теперь посмотрим.

1. Обсуждение

Первый шаг — встретиться с командой и обсудить, с чем вы можете столкнуться, что может привести к увеличению времени выполнения проекта, и что может произойти, что может привести к тому, что проект займет меньше времени. Это позволяет членам команды Хейли высказать свои опасения, чтобы все были в курсе, и их не обвиняли, если проект займет больше времени, чем планировалось.

2. Оценка

Это означает оценку каждого из важнейших этапов проекта.Хейли знает, что ей понадобится оптимистичная, пессимистическая и, скорее всего, оценка.

3. Вычислить

Когда у вас есть оценки, вы можете вставить их в формулы.

E = ( o + 4 m + p ) / 6, где E = оценка, o = оптимистическая оценка, m = наиболее вероятная оценка, p = пессимистическая оценка
SD = ( p — o ) / 6, где SD = стандартное отклонение, p = пессимистическая оценка, o = оптимистическая оценка

Пример

Используя наш предыдущий пример о том, как Хейли и ее команда изготавливают ожерелья, давайте проведем некоторые вычисления.Нам уже известно следующее:

Оптимистично: все материалы поступают в начале
Пессимистично: Ни одно из поставок не приходит вовремя
Скорее всего: доставка припасов займет нормальное время.

Теперь давайте добавим несколько цифр к оценкам относительно того, сколько дней потребуется, чтобы доставить припасы. Предположим, что:

Оптимистично: 3 дня
Пессимистично: 10 дней
Скорее всего: 5 дней

Теперь вставьте числа:

E = (3 + 4 (5) + 10) / 6

E = (3 + 20 + 10) / 6

E = 33 / 6

E = 5. 5 дней

And,

SD = (10 — 3) / 6

SD = 7/6

SD = 1,1 дня

Таким образом, наилучшая оценка составляет 5,5 дней для расходных материалов приходят с отклонением от этого числа на 1,1 дня раньше или на 1,1 дня позже.

Итоги урока

Давайте сделаем пару моментов для повторения. Трехточечная оценка — это метод, который использует три оценки, чтобы лучше понять продолжительность и стоимость деятельности.Мы также узнали о трех типах оценок.

Оптимистическая оценка — это то, на что команда надеется, это время, необходимое для завершения своего проекта, при условии, что все пойдет по плану.
Пессимистическая оценка — это наихудший сценарий и оценка, которую команда даст, если все пойдет не так.
Наиболее вероятная оценка — это то, что наиболее вероятно произойдет и обычно находится между пессимистической и оптимистической оценкой.

Чтобы выполнить трехбалльную оценку, вам нужно обсудить, оценить и вычислить.

Методика трехбалльной оценки для экзамена PMP

По Винаю Пракаш

Прежде всего, спасибо всем, кто принял участие в мини-опросе и помог мне оценить, как я могу помочь вам подготовиться к экзамену PMP. Если вы еще этого не сделали, оцените, если вы можете уделить минуту и принять участие в опросе на http: // www.Surveymonkey.com/s/F87827Z

Многие вопросы формул на экзамене PMP

Многие соискатели PMP боятся вопросов по формуле на экзамене PMP. Большинство вопросов с формулами поступают из области управления затратами и тайм-менеджментом, как правило, с использованием методов управления прибавочной стоимостью .

Однако есть группа очень простых формул, усвоение которых может легко дать много правильных ответов на экзамене PMP.

Такие простые форумы относятся к областям Cost , Communication и Quality Management .Я разделю этот пост на несколько частей, сосредотачиваясь на одной простой формуле за раз. Этот фокусируется на методе трехточечной оценки .

1. Трехточечная оценка:
Трехбалльная оценка относится к области знаний о тайм-менеджменте. Его также можно использовать во время оценки стоимости.

Трехточечная оценка является лучшей оценкой по сравнению с одноточечной оценкой. Одноточечная оценка просто дает вам одно число — например,

Менеджер: Сколько времени потребуется для завершения проектирования двигателя?

Инженер: 5 дней.

Проблема с одноточечными оценками в том, что они редко бывают правильными.

Насколько надежна эта оценка за 5 дней ? Это будет зависеть от инженера, а выполнялась ли эта задача раньше или нет? Если это обычная задача, и она выполнялась много раз, то одноточечная оценка может подойти…

Но если это что-то никогда не выполнялось, или это новая деятельность, или инженер новичок в этой деятельности, это число вполне может быть неверным. В таких случаях оценка из трех пунктов даст вам большую надежность.

Трехточечная оценка рассматривает наиболее оптимистичную оценку (O), наиболее вероятную оценку (M) и пессимистическую оценку (наименее вероятную оценку) или (L).

Проще говоря, давайте возьмем тот же вопрос и снова зададим инженеру:

Менеджер: Обычно сколько времени требуется для завершения проектирования двигателя?

Инженер: Около 5 дней.

Управляющий: Отлично. А что, если возникнут проблемы … возникают неожиданные проблемы и возникают новые вещи, о которых мы не придумали?

Инженер: Ну, в таком случае это может занять до 10 дней, в худшем случае!

Управляющий: Понятно.А как насчет того, чтобы все прошло гладко. Ни икоты, ни проблем? Какой в лучшем случае?

Инженер: Тогда я смогу сделать это всего за 3 дня.

Итак, менеджер может взять простое среднее и получить трехточечную оценку как:

Трехточечная оценка = (O + M + L) / 3

E = (5 + 10 + 3) / 3 = 18/3 = 6 дней.

Или мангаер может добавить некоторые веса к оценке.Например, использование PERT (методика оценки и анализа программ). Это дает вам лучшую оценку.

Обычно используемое взвешивание — меньше шансов на худший или лучший случай. Добросовестно, наиболее вероятная оценка (M), это то, что потребуется для выполнения работы. Таким образом, трехточечная средневзвешенная оценка будет:

Трехточечная оценка = (O + 4M + L) / 6

E = (3 + 4 * 5 + 10) / 6 = (3 + 20 + 10) / 6 = 33/6 = 5.6 дней.

Эта трехточечная средневзвешенная оценка — намного лучший метод. Используйте его в первую очередь, если даны все 3 оценки.

Итак, когда вы используете простую среднюю трехбалльную оценку? Только когда вопрос прямо скажем — с помощью метода Tringular Distribution .

Пробный экзаменационный вопрос PMP по трехбалльной оценке:

Q1: Moon Travels планируют внедрить систему бронирования путешествий. В прошлом они использовали полностью ручную систему, что вызывало ошибки и задержки для их клиентов.Менеджер проекта уверен, что реализация будет завершена за 6 недель, при этом наиболее оптимистичная оценка — 4 недели, а в худшем случае — 11 недель. Какова должна быть трехбалльная оценка для внедрения этой системы бронирования путешествий?

A: 4 недели
B: 6 недель
C: 11 недель
D: ничего из вышеперечисленного.

Проведя расчеты, можно получить
E = (4 + 4 * 6 + 11) / 6
E = (4 + 24 + 11) / 6 = 39/6 = 6,5 недель.

Итак, текущий ответ — D.

Q2: Вы — руководитель проекта Libra Travels SSS Project. Вы решили использовать для его проекта технику трехбалльной оценки. Для действия «Тестирование корпоративных заказов» доступны следующие оценки. О = 4, Р = 9, М = 5. Каков результат этой оценки?

A: 5,5 недель
B: восемнадцать недель
C: 33,33 дня
D: три недели

Произведя вычисления, вы можете получить
E = (4 + 4 * 5 + 9) / 6
E = (4 + 20 +9) / 6 = 33/6 = 5.5 недель.

Итак, текущий ответ будет A.

Надеюсь, это поможет вам понять эту простую формулу для экзамена PMP.

В следующем посте я затрону еще одну простую формулу экзамена PMP.

Публикуйте любые комментарии или отзывы.

Спасибо,

Винай, PMP
Основатель: PMCHAMP.COM

Подготовка к экзамену PMP — только один час в день — Присоединяйтесь к семинару PMChamp по подготовке к экзамену PMP.

Получите 20 бесплатных пробных вопросов по управлению качеством

Просто введите свои данные здесь:

% PDF-1.3 % 479 0 объект > эндобдж xref 479 85 0000000016 00000 н. 0000003100 00000 н. 0000003199 00000 н. 0000003262 00000 н. 0000003298 00000 н. 0000003807 00000 н. 0000003925 00000 н. 0000004042 00000 н. 0000004160 00000 н. 0000004276 00000 н. 0000004393 00000 п. 0000004511 00000 н. 0000004629 00000 н. 0000004747 00000 н. 0000004862 00000 н. 0000004978 00000 н. 0000005093 00000 н. 0000005209 00000 н. 0000005324 00000 н. 0000005441 00000 п. 0000005558 00000 н. 0000005673 00000 п. 0000005790 00000 н. 0000005908 00000 н. 0000006026 00000 н. 0000006143 00000 н. 0000006260 00000 н. 0000006378 00000 п. 0000006496 00000 н. 0000006614 00000 н. 0000006731 00000 н. 0000006849 00000 н. 0000006966 00000 н. 0000007084 00000 н. 0000007202 00000 н. 0000007319 00000 н. 0000007436 00000 н. 0000007554 00000 н. 0000007672 00000 н. 0000007790 00000 н. 0000007908 00000 н. 0000008124 00000 н. 0000008788 00000 н. 0000008946 00000 н. 0000009662 00000 н. 0000010308 00000 п. 0000010655 00000 п. 0000010716 00000 п. 0000010777 00000 п. 0000011346 00000 п. 0000011761 00000 п. 0000011864 00000 п. 0000012285 00000 п. 0000013812 00000 п. 0000014082 00000 п. 0000014617 00000 п. 0000014857 00000 п. 0000015151 00000 п. 0000015239 00000 п. 0000016575 00000 п. 0000017934 00000 п. 0000017997 00000 п. 0000019415 00000 п. 0000019910 00000 п. 0000020262 00000 п. 0000020434 00000 п. 0000021845 00000 п. 0000023150 00000 п. 0000023295 00000 п. 0000024695 00000 п. 0000025928 00000 п. 0000026766 00000 п. 0000027451 00000 п. 0000034584 00000 п. 0000039632 00000 п. 0000044365 00000 п. 0000049531 00000 п. 0000050349 00000 п. 0000050679 00000 п. 0000050891 00000 п. 0000052896 00000 п. 0000053158 00000 п. 0000053461 00000 п. 0000053669 00000 п. 0000001996 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 563 0 объект > поток xb«f`c`g«_ Ȁ

СЕК.gov | Превышен порог скорости запросов

Чтобы обеспечить равный доступ для всех пользователей, SEC оставляет за собой право ограничивать запросы, исходящие от необъявленных автоматизированных инструментов. Ваш запрос был идентифицирован как часть сети автоматизированных инструментов за пределами допустимой политики и будет обрабатываться до тех пор, пока не будут приняты меры по объявлению вашего трафика.

Укажите свой трафик, обновив свой пользовательский агент, включив в него информацию о компании.

Для лучших практик по эффективной загрузке информации из SEC.gov, включая последние документы EDGAR, посетите sec.gov/developer. Вы также можете подписаться на рассылку обновлений по электронной почте о программе открытых данных SEC, включая передовые методы, которые делают загрузку данных более эффективной, и улучшения SEC.gov, которые могут повлиять на процессы загрузки по сценарию. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу [email protected].

Для получения дополнительной информации см. Политику конфиденциальности и безопасности веб-сайта SEC. Благодарим вас за интерес к Комиссии по ценным бумагам и биржам США.

Идентификатор ссылки: 0. 67fd733e.1632013496.318c02aa

Дополнительная информация

Политика безопасности в Интернете

Используя этот сайт, вы соглашаетесь на мониторинг и аудит безопасности. В целях безопасности и обеспечения того, чтобы общедоступная услуга оставалась доступной для пользователей, эта правительственная компьютерная система использует программы для мониторинга сетевого трафика для выявления несанкционированных попыток загрузки или изменения информации или иного причинения ущерба, включая попытки отказать пользователям в обслуживании.

Несанкционированные попытки загрузить информацию и / или изменить информацию в любой части этого сайта строго запрещены и подлежат судебному преследованию в соответствии с Законом о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях 1986 года и Законом о защите национальной информационной инфраструктуры 1996 года (см. Раздел 18 U.S.C. §§ 1001 и 1030).

Чтобы обеспечить хорошую работу нашего веб-сайта для всех пользователей, SEC отслеживает частоту запросов на контент SEC. gov, чтобы гарантировать, что автоматический поиск не влияет на возможность доступа других лиц к контенту SEC.gov. Мы оставляем за собой право блокировать IP-адреса, которые отправляют чрезмерное количество запросов. Текущие правила ограничивают пользователей до 10 запросов в секунду, независимо от количества машин, используемых для отправки запросов.

Если пользователь или приложение отправляет более 10 запросов в секунду, дальнейшие запросы с IP-адреса (-ов) могут быть ограничены на короткий период.Как только количество запросов упадет ниже порогового значения на 10 минут, пользователь может возобновить доступ к контенту на SEC.gov. Эта практика SEC предназначена для ограничения чрезмерного автоматического поиска на SEC.gov и не предназначена и не ожидается, чтобы повлиять на людей, просматривающих веб-сайт SEC.gov.

Обратите внимание, что эта политика может измениться, поскольку SEC управляет SEC.gov, чтобы гарантировать, что веб-сайт работает эффективно и остается доступным для всех пользователей.

Примечание: Мы не предлагаем техническую поддержку для разработки или отладки процессов загрузки по сценарию.

Ю. Бар-шалом и Т. Э. Фортманн, Отслеживание и ассоциация данных, том 179 книги «Математика в науке и технике», 1988.

Дж. Л. Баррон, Д. Дж. Флит и С. С. Бошемин, Эффективность методов оптического потока, Международный журнал компьютерного зрения, том 54, выпуск 1, стр. 43-77, 1994.
DOI: 10.1007 / BF01420984

П. Беллек, Моделирование движения шести степеней свободы дистанционно управляемого беспилотного подводного аппарата, 1980.

М.Качча, Дж. Бруззоне и Дж. Веруджио, Управление зависанием и высотой для открытых БПА, Proceedings 1999 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 99Ch46288C), pp.72-77, 1999.
DOI: 10.1109 /ROBOT.1999.769933

F. Chaumette, La Relationship Vision-commande: théorie et applicationàapplication`applicationà des tâches robotiques, 1990.

F. Chaumette, Возможные проблемы стабильности и конвергенции в визуальной сервоуправлении на основе изображений и позиций, LNCIS, vol.237, pp.66-78, 1998.
DOI: 10.1007 / BFb0109663
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00352553

Р. Чиполла и Н. Холлингхерст, Захват с визуальным управлением в неструктурированной среде, Робототехника и автономные системы, том 19, выпуск 3-4, стр. 337-346, 1997.
DOI: 10.1016 / S0921-8890 (96) 00060-7

П. И. Корке, Визуальное управление роботами: высокопроизводительное визуальное сервоуправление, 1997.

П. И. Корке и С. А. Хатчинсон, видение, отслеживание и управление в реальном времени, Proceedings 2000 ICRA.Конференция тысячелетия. Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации. Материалы симпозиумов (номер по каталогу 00Ch47065), стр.622-629, 2000.
DOI: 10.1109 / ROBOT.2000.844122
URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.461 .5469

А. Кретуаль и Ф. Шометт, Визуальное сервоуправление на основе изображений путем интеграции динамических измерений, Труды. 1998 Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (каталожный номер 98Ch46146), стр.1994-2001, 1998.
DOI: 10.1109 / ROBOT.1998.680608

А. Кретуаль и Ф. Шометт, Динамическая стабилизация панорамирования и наклона камеры для визуализации подводных изображений, компьютерное зрение и понимание изображений, том 79, выпуск 1, стр. 47-67, 2000.
DOI: 10.1006 / cviu .2000.0849

Р. Кристи, Ф. А. Папулиас и А. Дж. Хили, Адаптивное управление скользящим режимом автономных подводных аппаратов в плоскости пикирования, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.15, issue 3, pp.152-160, 1990.
DOI: 10.1109 / 48.107143

Дж.П. Да-куна, Р. Р. Коста и Л. Хсу, Разработка высокоэффективного управления положением с переменной структурой для ROV, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.20, issue 1, pp.42-55, 1995.
DOI : 10.1109 / 48.380247

Л. Де-агапито, Р. Хартли и Э. Хейман, Линейная самокалибровка вращающейся и масштабирующей камеры, Труды. Конференция компьютерного общества IEEE 1999 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (номер по каталогу PR00149), стр. 15–21, 1999 г.
DOI: 10.1109 / CVPR.1999.786911

Л.Де-агапито, Э. Хейман и И. Л. Рид, Самокалибровка вращающейся камеры с различными внутренними параметрами, Труды Британской конференции по машинному зрению, 1998, стр. 751-759, 1998.
DOI: 10.5244 / C.12.11

К. Дегучи, Оптимальное управление движением для визуального сервоуправления на основе изображений путем разделения перемещения и вращения, Труды. 1998 Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам. Инновации в теории, практике и приложениях (Кат. № 98Ч46190), стр 705-711, 1998.
DOI: 10.1109 / IROS.1998.727274

Р. К. Дорф и Р. Х. Бишоп, Современные системы управления, Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике, том 11, выпуск 8, 1995.
DOI: 10.1109 / TSMC.1981.4308749

М. В. Данниган и Г. Т., Оценка и уменьшение динамической связи между манипулятором и подводным аппаратом, IEEE Journal of Oceanic Engineering, том 23, выпуск 3, стр. 260-273, 1998.
DOI: 10.1109 / 48.701201

Б. Эспио, Влияние ошибок калибровки камеры на визуальное сервоуправление в робототехнике, Experimental Robotics III, стр.182-192, 1993.
DOI: 10.1007 / BFb0027594

Б. Эспио, Ф. Шометт и П. Ривес, Новый подход к визуальному сервоуправлению в робототехнике, IEEE Transactions по робототехнике и автоматизации, том 8, выпуск 3, стр. 313-325, 1992.
DOI: 10.1109 /70.143350

О. Фогерас, Трехмерное компьютерное зрение: геометрическая точка зрения, 1993.

О. Фогерас, Ф. Люстман, ДВИЖЕНИЕ И СТРУКТУРА ИЗ ДВИЖЕНИЯ В КАРТОЧНОЙ ПЛАНАРНОЙ СРЕДЕ, Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта, вып.02, issue.03, pp.485-508, 1988.
DOI: 10.1142 / S0218001488000285
URL: https://hal. archives-ouvertes.fr/inria-00075698

Т. И. Фоссен, Управление морскими транспортными средствами и управление ими, 1994.

Т.И. Фоссен и М. Бланке, Нелинейное управление с обратной связью по выходу гребных винтов подводных аппаратов с использованием обратной связи по расчетной скорости осевого потока, IEEE Journal of Oceanic Engineering, том 25, выпуск 2, стр. 241-255, 2000.
DOI: 10.1109 /48.838987

Т. И. Фоссен, О.Фьельстад, Надежное адаптивное управление подводными аппаратами: сравнительное исследование, Труды третьего семинара МФБ по приложениям управления в морских системах, 1995.
DOI: 10.4173 / mic.1996.1.5

Т. И. Фоссен и С. И. Сагатун, Адаптивное управление нелинейными подводными робототехническими системами, Конференция IEEE по робототехнике и автоматизации, стр. 1687–1694, 1991.

А. Фузиелло, Трехмерное зрение для оценки структуры и движения, 1998.

А. Фузиелло, Э. Трукко, Т.Томмазини и В. Роберто, Улучшение отслеживания функций с помощью надежной статистики, анализа шаблонов и приложений, том 2, выпуск 4, стр. 312–320, 1999.
DOI: 10.1007 / s100440050039

А. Дж. Файф, Эксперименты с плоскими механизмами движения для определения производных устойчивости и управления беспилотным подводным аппаратом с кабельным управлением, ANGUS, 1978.

. Galil, DMC-1380 Техническое справочное руководство, версия 1

К. Р. Гохин и Э. Р. Джефферис, Многопараметрические самонастраивающиеся автопилоты для автономных и дистанционно управляемых подводных аппаратов, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.15, выпуск 3, стр.144-151, 1990.
DOI: 10.1109 / 48.107142

Р. Хартли и А. Зиссерман, Множественная геометрия представления в компьютерном зрении, 2000.
DOI: 10.1017 / CBO9780511811685

Р. И. Хартли, В защиту алгоритма из восьми пунктов, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.19, issue 6, pp. 580-593, 1997.
DOI: 10.1109 / 34.601246

А. Дж. Хили и Д. Лиенард, Многопараметрическое управление скользящим режимом для автономного погружения и управления беспилотными подводными аппаратами, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 18, issue 3, pp.327-339, 1993.
DOI: 10.1109 / JOE.1993.236372

А. Дж. Хили, С. М. Рок, С. Коди, Д. Майлз и Дж. П. Браун, На пути к лучшему пониманию динамики подруливающих устройств для подводных аппаратов, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.20, issue 4, pp.354-361, 1995.
DOI: 10.1109 / 48.468252

А. Хейден и К. Астрём, Алгебраические многообразия в геометрии множественных представлений, Четвертая Европейская конференция по компьютерному зрению, стр. 671-682, 1996.
DOI: 10.1007 / 3-540-61123-1_180

А.Хейден и К. Астрем, Евклидова реконструкция из последовательностей изображений с переменным и неизвестным фокусным расстоянием и основной точкой, Труды конференции компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 438-443, 1997.
DOI: 10.1109 / CVPR.1997.609362

Т. С. Хуанг и О. Д. Фаугерас, Некоторые свойства E-матрицы в оценке движения с двумя представлениями, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 11, issue.12, pp. 1310-1312, 1989.
DOI: 10.1109 / 34,41368

С. Хатчинсон, Г. Д. Хагер и П. И. Корке, Учебное пособие по визуальному сервоуправлению, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.12, issue 5, pp.651-669, 1996.
DOI: 10.1109 / 70.538972

И. Идигорас, Взаимодействие декартова робота с многопроцессорным компьютером реального времени VME: проектирование, реализация и тестирование, 1999.

Х. К. Халил, Нелинейные системы, 1996.

Д. М. Лейн, Исследование архитектуры системы, основанной на знаниях, в контексте подводного робототехнического приложения, 1986.

Дж. Лавест, Дж. Райвс и Дж. Лапрест, Калибровка подводной камеры, Европейская конференция по компьютерному зрению, стр. 654-668, 2000.
DOI: 10.1007 / 3-540-45053-X_42

К. Н. Либурн, С. М. Рок, С. Д. Флейшер и Р. Бертон, Сохранение на месте ROV с использованием технологии технического зрения, Oceans ’97. MTS / IEEE Conference Proceedings, pp.634-640, 1997.
DOI: 10.1109 / OCEANS.1997.634439

Х. К. Лонге-Хиггинс, Компьютерный алгоритм восстановления сцены из двух проекций, Nature, vol.194, вып.5828, стр.133-135, 1981.
DOI: 10.1038 / 293133a0

Дж. Лотс, Д. М. Лейн и Э. Трукко, Применение визуального сервоуправления 2 1/2 D для удержания подводных аппаратов, конференция и выставка OCEANS 2000 MTS / IEEE. Материалы конференции (Кат. № 00Ч47158), 2000.
DOI: 10.1109 / OCEANS.2000.881775

Дж. Лотс, Д. М. Лейн, Э. Трукко и Ф. Шометт, 2D-визуальное сервоуправление для поддержания станции подводного аппарата, Proceedings 2001 ICRA. Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (кат.No.01Ч47164), стр.2767-2772, 2001.
DOI: 10.1109 / ROBOT.2001.933041

К. Луонг и О. Д. Фаугерас, Самокалибровка движущейся камеры по точечным соответствиям и фундаментальным матрицам, Международный журнал компьютерного зрения, том 22, выпуск 3, стр. 261-289, 1997.
DOI: 10.1023 / A : 1007982716991

Э. Малис, ContributionsàContributions`Contributionsà la modélisation etàetà la commande en asservissement visuel, 1998.

Э. Малис, Ф. Шометт и С. Буде, 2 1/2 D visual servoing, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.15, issue 2, pp.238-250, 1999.
DOI: 10.1109 / 70.760345
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00073302

Э. Маршан и Г. Д. Хагер, Планирование динамических датчиков в визуальном сервоуправлении, Труды. 1998 Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (кат. № 98Ch46146), стр.1988–1993, 1998.
DOI: 10.1109 / ROBOT.1998.680607
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00352560

Р. Л. Маркс, Х. Х. Ван, М. Дж. Ли и С. М. Рок, Автоматическое поддержание визуальной станции подводного робота, Proceedings of OCEANS’94, стр.137-142, 1994.
DOI: 10.1109 / OCEANS.1994.364029

С. Дж. Мэйбанк и О. Д. Фаугерас, Теория самокалибровки движущейся камеры, Международный журнал компьютерного зрения, том 1, выпуск 2, стр. 123-152, 1992.
DOI: 10.1007 / BF00127171

П. Меер, Д. Минц, А. Розенфельд и Д. Ю. Ким, Надежные методы регрессии для компьютерного зрения: обзор, Международный журнал компьютерного зрения, том 53, выпуск 1, стр. 59-70, 1991.
DOI: 10.1007 / BF00127126

М.Inc и. Mvme166, 187 одноплатные компьютеры справочное руководство программиста

M. Inc и. Psos +, 68K в реальном времени с MMU. Руководство пользователя

С. Негадарипур, Х. Сю и Л. Джин, Прямая оценка движения по изображениям морского дна для автоматического удержания подводных платформ в неподвижном состоянии, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.24, issue 3, pp.370-382 , 1999.
DOI: 10.1109 / 48.775298

Дж. Одобез и П. Бутхеми, Робастная оценка многомерного разрешения параметрических моделей движения, Журнал визуальной коммуникации и представления изображений, вып.6, issue 4, pp.348-365, 1995.
DOI: 10.1006 / jvci.1995.1029

М. Перье и К. Канудас-де-вит, Экспериментальное сравнение ПИД-регулятора с ПИД-регулятором плюс нелинейный контроллер для подводных роботов, Автономные роботы, том 11, выпуск 3, стр. 195-212, 1996.
DOI: 10.1007 / BF00141155

Дж. Пипмайер, Г. Макмуррей и Х. Липкин, Динамический квазиньютоновский метод для неоткалиброванного визуального сервоуправления, Конференция IEEE по робототехнике и автоматизации, стр. 1595-1600, 1999.

М. Поллефейс, Р. Кох, Л.Ван-гул, Самокалибровка и реконструкция метрики, несмотря на изменяющиеся и неизвестные параметры внутренней камеры, Шестая международная конференция по компьютерному зрению (IEEE Cat. No. 98Ch46271), стр. 90-95, 1998.
DOI: 10.1109 / ICCV. 1998.710705

М. Поллефейс и Л. Ван-гул, Стратифицированный подход к самокалибровке метрики, Труды конференции компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов
DOI: 10.1109 / CVPR.1997.609357

М. Поллефейс и Л. Ван-гул, Стратифицированная самокалибровка с ограничением модуля, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.21, выпуск 8, стр 707-724, 1999.
DOI: 10.1109 / 34.784285

П. Райвс и Дж. Боррелли, Методы визуального сервоуправления, применяемые к подводному аппарату, Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации, стр. 1851-1856, 1997.

Л. Роберт, Калибровка камеры без извлечения функций, Конференция IEEE по компьютерному зрению и обработке изображений: распознавание образов, стр. 704-706, 1994.
DOI: 10.1006 / cviu.1996.0021
URL: https: //hal.archives- ouvertes.fr/inria-00074466

стр.J. Rousseeuw и A. M. Leroy, Робастная регрессия и обнаружение выбросов, 1987.
DOI: 10.1002 / 0471725382

К. Самсон, Б. Эспиау и М. Л. Борн, Управление роботами: подход к задаче-функции, 1990.

К. Шмид, Р. Мор и К. Бокхэдж, Оценка детекторов точек интереса, Международный журнал компьютерного зрения, том 37, выпуск 2, стр. 151-172, 2000.
DOI: 10.1023 / A: 1008199403446
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00548302

Л. С. Шапиро, Х.Ван и Дж. М. Брэди, Стратегия сопоставления и отслеживания для независимо движущихся объектов, Труды Британской конференции по машинному зрению, стр 308-315, 1992.

Дж. Ши и К. Томази, Хорошие возможности для отслеживания, Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 593-600, 1994.

Я. Шираи и Х. Иноуэ, Управление роботом с помощью визуальной обратной связи в задачах сборки, Распознавание образов, том 5, выпуск 2, стр. 99-108, 1973.
DOI: 10.1016 / 0031-3203 (73)

-0

С.Бергер и. Lahr, Автоматизация, Сборочное производство, Промышленные роботы

С. Бергер и. Лар, Системные решения, системы позиционирования в технологиях настенного монтажа

С.Э. Смит, С.А. Брандт и Н.П. Папаниколопулос, Роботизированные задачи с глазу на глаз в неоткалиброванной среде, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.13, issue 6, pp.903-914, 1997.
DOI: 10.1109 / 70.650169

К. Э. Смит и Н. П. Папаниколопулос, Захват статических и движущихся объектов с использованием подхода к управлению на основе зрения, Proceedings 1995 IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Взаимодействие человека и робота и кооперативные роботы, стр. 237-270, 1997.
DOI: 10.1109 / IROS.1995.525816

Г. Странг, Линейная алгебра и ее приложения, 1988.

К. Томази и Т. Канаде, Обнаружение и отслеживание точечных объектов, 1991.

E. Trucco, Y. Petillot, I. Tena-ruiz, C. Plakas и DM Lane, Отслеживание особенностей в подводных видео- и сонарных последовательностях с приложениями, компьютерным зрением и пониманием изображений, том 79, выпуск 1, стр. 92-122, 2000.
DOI: 10.1006 / cviu.2000.0846

Э. Трукко и А. Верри, Введение в трехмерное компьютерное зрение, 1998.

RY Tsai, Универсальный метод калибровки камеры для высокоточной метрологии трехмерного машинного зрения с использованием стандартных телекамер и объективов, IEEE Journal on Robotics and Automation, vol.3, issue 4, pp.323-344, 1987
DOI: 10.1109 / JRA.1987.1087109

Р. Ю. Цай, Т. С. Хуанг и В. Л. Чжу, Оценка параметров трехмерного движения жесткого плоского участка, II: Разложение по сингулярным значениям, IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 30, вып.4, с. 525-534, 1982.
DOI: 10.1109 / TASSP.1982.1163931

А. Верри и Т. Поджио, Поле движения и оптический поток: качественные свойства, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, том 11, выпуск 5, стр. 490-498, 1989.
DOI: 10.1109 / 34.24781

Л. Э. Вайс, А. К. Сандерсон и К. П. Нойман, Динамическое сенсорное управление роботами с визуальной обратной связью, Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации, том 3, выпуск 5, стр. 3404-417, 1987.
DOI: 10.1109 / JRA.1987.1087115

L. L. Whitcomb и D. R. Yoerger, Разработка, сравнение и предварительная экспериментальная проверка нелинейных динамических моделей двигателей малой тяги, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.24, issue 4, pp.481-494, 1999.
DOI: 10.1109 / 48.809270

Л. Л. Уиткомб и Д. Р. Йоргер, Предварительные эксперименты по управлению двигателем на основе моделей для позиционирования подводных аппаратов, IEEE Journal of Oceanic Engineering, том 24, выпуск 4, стр. 495-508, 1999.
DOI: 10.1109 / 48.809273

WJ Wilson, CC Hulls и GS Bell, Относительное управление конечными эффектами с использованием визуального сервоуправления на основе декартовой позиции, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.12, issue 5, pp.684-696, 1996.
DOI: 10.1109 /70.538974

П. Вунш и Г. Хирцингер, Отслеживание трехмерных объектов в реальном времени с динамической обработкой окклюзии, Труды Международной конференции по робототехнике и автоматизации, стр. 2868-2873, 1997.

Г. Сюй и З. Чжан, Эпиполярная геометрия в стерео, распознавании движения и объектов, 1996.
DOI: 10.1007 / 978-94-015-8668-9

Д. Р. Йоргер, Дж. Кук и Дж. Слотин, Влияние динамики двигателя на поведение подводного аппарата и их включение в конструкцию системы управления, IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol.15, issue 3, pp.167-178, 1990.
DOI: 10.1109 / 48.107145

Д. Р. Йоргер, Дж. Б. Ньюман и Дж. Э. Слотин, Система диспетчерского управления для JASON ROV, IEEE Journal of Oceanic Engineering, выпуск 11, выпуск 3, стр. 392-399, 1986.
DOI: 10.1109 / JOE.1986.1145191

Дж. Ю, Моделирование и управление подводными роботами, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol.20, issue 6, pp. 1475-1483, 1990.
DOI: 10.1109 / 21.61218

П. Занне, Г. Морель и Ф. Пьестан, Трехмерное отслеживание траектории на основе надежного зрения с использованием управления скользящим режимом, Proceedings 2000 ICRA. Конференция тысячелетия. Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации. Материалы симпозиумов (Кат. № 00Ч47065), стр.2088-2093, 2000.
DOI: 10.1109 / ROBOT.2000.846337

С. Зеллер, Calibration projective affine et euclidienne en vision par ordinateur, 1996.

З. Чжан, Определение эпиполярной геометрии и ее неопределенности: обзор, Международный журнал компьютерного зрения, том 27, выпуск 2, стр. 161-195, 1998.
DOI: 10.1023 / A: 1007941100561
URL: https : //hal.archives-ouvertes.fr/inria-00073771

З. Чжан, Гибкая калибровка камеры путем просмотра плоскости с неизвестной ориентации, Труды Седьмой Международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр. 666-673, 1999.
DOI: 10.1109 / ICCV.1999.791289

З. Чжан и А. Р. Хансон, Масштабированная евклидова трехмерная реконструкция на основе внешне некалиброванных камер, Труды симпозиума IEEE по компьютерному зрению, стр. 37-42, 1995.

С. Зиани-Шериф, Г. Лебре и М. Перье, Идентификация и контроль подводного транспортного средства, Труды Пятого симпозиума МФБ по управлению роботами, SYROCO’97, стр. 307-311, 1997.

Стратегия отбора и дизайн гибридных олигонуклеотидных праймеров для RACE-PCR: клонирование семейства токсиноподобных последовательностей из Agelena orientalis | BMC Molecular Biology

Множественное выравнивание большого количества существующих токсиновых и токсиноподобных последовательностей не дает универсальной консенсусной последовательности

Отправной точкой этого исследования было осознание того, что количество известных токсинов и токсиноподобных пептидов (от членистоногих и alike) было больше сотни (на основе поиска PubMed в начале этой работы). Было также небезосновательно предположить, что вид-мишень Agelena orientalis мог содержать больше, чем просто несколько новых родственных токсиноподобных последовательностей. Наш подход к проблеме клонирования потенциально большого семейства пептидов токсиноподобных пептидов состоял из ряда логических шагов, ключевых допущений и технических решений, которые в конечном итоге привели к идентификации более 100 различных кДНК и которые могут быть применены к любым аналогичная проблема идентификации больших семейств экспрессируемых пептидов или белков.Первым шагом было выравнивание существующих токсиновых и токсиноподобных последовательностей (всего было выровнено более 150 последовательностей). Это было сделано для того, чтобы найти области с высокой гомологией или консервативностью последовательностей. К сожалению, это привело к тому, что не было идентифицировано единой универсальной консенсусной последовательности . Это не было неожиданностью и также согласуется с сообщениями о шишках Duda & Palumbi (в которых репертуар последовательностей зрелого токсина содержал неконсервативные замены почти во всех положениях, за исключением остатков цистеина [34]), а также недавние исследования. , на членистоногих по Козлову и др. .(где выравнивание примерно 300 последовательностей токсина членистоногих не дало никаких консервативных областей [6] и, следовательно, не было легкой возможности создать универсальный консенсусный праймер). Однако ряд коротких консенсусных областей действительно был идентифицирован между небольшими подмножествами (в среднем около 2–5 индивидуальных последовательностей, см., Например, рисунок 2). Идентичные или очень похожие фрагменты последовательности, обнаруженные по крайней мере в 3 различных белковых токсинах, рассматривались для дальнейшего анализа.

Рисунок 2

Множественное совмещение последовательностей белкового токсина, полученных из Genbank и SwissProt .В начале исследования было доступно более 150 токсиновых и токсиноподобных последовательностей, которые были сопоставлены для выявления потенциальных консервативных мотивов последовательностей. 51 последовательность показана выровненной (верхняя панель). Пять последовательностей (TX2I, TX2II, TX2III, TX3-4-61 и NEUROTOX из Phoneutria nigriventer (бразильский вооруженный паук)), выбранных для иллюстрации консервативного мотива «T / DCDCCG». Нижняя панель иллюстрирует стратегию дизайна грунтовки.

Дизайн гибридных частично вырожденных праймеров

Короткие подмножества токсиновых и токсиноподобных последовательностей, независимо от их происхождения (т.е.е. видов), последовательность / структура (т.е. короткий / длинный, цистеиновый паттерн, наличие каких-либо вторичных структурных элементов) или функция (т.е. функциональный токсин или просто токсиноподобная последовательность) рассматривались, но только если они приводили к какому-либо выравниванию, подходящему для дизайна праймера . Хотя сходство последовательностей между небольшим количеством высокородственных последовательностей вряд ли позволяет идентифицировать настоящие консенсусные последовательности, их использование часто было единственной возможностью. Однако пробовать сотни таких фрагментов нецелесообразно. Поэтому были выбраны только те, которые соответствуют критериям, перечисленным ниже.

Исходное сообщение Роуза и др. . [31] сообщили об одном из первых успешных применений гибридных частично вырожденных праймеров для ПЦР-детекции различных генов, подобных обратной транскриптазе, из генома человека и обнаружения гомологов C5 ДНК-метилтрансферазы из ДНК растений. Вопреки отчету Rose et al ., В котором области гомологии последовательностей и наименьшей вырожденности были на 3′-конце, а наибольшая вырожденность была на 5′-конце, мы выбрали минимизировать или полностью исключить любую вырожденность. на 5′-конце олигонуклеотидных праймеров.На рисунке 3 изображены принципиально разные принципы проектирования между подходом CODEHOP [31] (рисунок 3A) и нашим подходом (рисунок 3B), который был назван PaBaLiS (по фамилии авторов) для краткости и для сохранения общепринятой традиции осмысленное именование. В дизайне Rose и др. . [31], отжиг специфичного для последовательности невырожденного консенсусного зажима на 5′-конце цепи ДНК-матрицы не гарантирует, что правильная 3′-последовательность присутствует в этом праймере. Следовательно, такие 3′-концы будут конкурировать с правильными 3′-последовательностями, и эффективность амплификации будет снижаться пропорционально вырожденности праймера. Если используются сильно вырожденные праймеры (т.е. правильный 3′-конец присутствует в низкой концентрации по сравнению с произвольными / неправильными 3′-концевыми компонентами), амплификация прекращается. Следовательно, 3′-концы праймеров для ПЦР в идеале должны быть невырожденными, чтобы повысить специфичность амплификации и эффективность амплификации, минимизировать неспецифическое праймирование, избежать образования димеров праймеров и предоставить средства для использования даже несовпадающих праймеров для амплификации.По мере того, как амплификация ПЦР прогрессирует и 100% совпадающие праймеры израсходованы, частично несовпадающие праймеры станут способны праймировать амплификацию ПЦР на более поздних этапах амплификации, даже имея несколько несовпадений на 5 ‘конце, но не на 3′ конец (как в подходе CODEHOP). Поэтому мы ограничили наш поиск такими гомологичными участками (белковых последовательностей), которые можно было бы использовать при разработке 3′-праймеров с низкой вырожденностью (т.е. имеющих низкую вырожденность аминокислот и кодонов на их 3′-конце).

Рисунок 3

Сравнение праймеров CODEHOP и PaBaLiS . (A) Схематическое изображение праймера CODEHOP, основанное на оригинальном дизайне Rose et al . [31]. Максимальная вырожденность нацелена на 3′-область, что снижает эффективность амплификации (из-за конкуренции со стороны «неправильных» 3′-концевых последовательностей для отжига, это будет препятствовать амплификации) и очень высокую вероятность образования димера такими олигонуклеотидами (например, полностью вырожденными 3-4-5 или 6-меры могут димеризоваться).(B) Схематическое изображение конструкции праймера PaBaLiS. Обратите внимание, что максимальная вырожденность достигается в середине праймера, сводя к минимуму количество возможных несовпадений в середине праймера и повышая стабильность гибрида (праймер / кДНК). Низкая вырожденность (и высокая консервативность последовательности) на 3′-конце обеспечивала наивысшую специфичность отжига, амплификации и позволяет легко избежать димеров праймеров. (C) Фактическое распределение вырожденных оснований для праймеров PaBaLiS, разработанных в этом исследовании.Выбор олигонуклеотидов для этого анализа включает 22 олигонуклеотида идентичной длины (20-членные олигонуклеотиды, исходя из 7-ми аминокислотных участков частично или полностью гомологичных белковых последовательностей) из 44 олигонуклеотидов, сконструированных в целом. Горизонтальная ось показывает вырожденность нуклеотидов в триплетах, приблизительно соответствующих каждому из 7 аминокислотных положений, используемых для получения этих 20-мерных олигонуклеотидов. Средняя вырожденность, рассчитанная как общая вырожденность в этом положении (из-за вырожденности как аминокислот, так и генетического кода), деленная на количество олигонуклеотидов).Номера полосок указывают фактические значения. Обратите внимание, что снижение общей вырожденности на 5′-конце происходит из-за использования «наилучшего предположения» и триплетов, но не потому, что вырожденность аминокислот в этом положении была ниже. (D) Фактическое распределение замен инозина в тех же праймерах PaBaLiS, что и в (C). Использование инозинов позволило снизить общую вырожденность без внесения несовпадений в середину праймеров,

Следующим критерием было обеспечение максимальной вырожденности в середине праймеров ПЦР (это должно было гарантировать 100% совпадение последовательностей и, следовательно, максимальное количество гибридов. стабильность).Кроме того, 5′-конец олигонуклеотидных праймеров часто конструировали так, чтобы иметь последовательность «наилучшего предположения» (основанную как на вырожденности аминокислот в положении, так и на частотах использования кодонов). Это часто значительно снижает общую вырожденность последовательностей за небольшую плату в виде возможного введения несовпадений на самом 5′-конце (это не дестабилизирует гибрид по сравнению с любыми несовпадениями в середине праймера). На рис. 3С показано очень разное распределение вырожденных оснований для 22 олигонуклеотидов одинаковой длины (20-меров) из 44 олигонуклеотидов, разработанных в этом исследовании. Максимальная вырожденность достигается в середине праймера, в отличие от праймеров CODEHOP (рис. 3А).

Общая длина праймера составляла в среднем 20 оснований (диапазон 17–23 оснований), а общая вырожденность — ниже примерно 64. Последнее связано с тем, что более высокая вырожденность означает более низкую концентрацию любого отдельного праймера и их быстрое истощение из пула доступных праймеров по мере продолжения ПЦР-амплификации. Хотя уникальный дизайн праймера позволяет нам использовать некоторые частично совпадающие праймеры для повышения эффективной концентрации рабочего праймера, в нашем предыдущем опыте было обнаружено, что вырожденность более ~ 100 пагубна.Следовательно, в областях, где сконструированные праймеры не удовлетворяли критериям вырожденности, инозин был заменен в наиболее сильно вырожденных положениях между 5′-концом и приблизительно серединой олигонуклеотидной последовательности. На рисунке 3D показано фактическое распределение остатков инозина для 22 олигонуклеотидов одинаковой длины (20-меров) из 44 олигонуклеотидов, разработанных в этом исследовании. На рисунке 2 показан простой пример конструкции праймера. В таблице 1 перечислены все разработанные праймеры для конкретных последовательностей, чтобы читатель мог оценить диапазон результатов конструирования праймеров.

Таблица 1 Олигонуклеотидные праймеры PaBaLiS, разработанные в этом исследовании.

Мы можем резюмировать основные преимущества PaBaliS перед CODEHOP следующим образом:

i. наивысшая специфичность отжига и амплификации из-за низкой (или отсутствия) вырожденности на 3′-конце,

ii. менее строгие требования к длине и составу консенсусной последовательности белка, которая в PaBaLiS находится на 3′-конце и обычно короче, чем эквивалентная 5′-область «невырожденного консенсусного зажима» в CODEHOP.

iii. Конструкция PaBaLiS позволяет избежать образования димеров (посредством неспецифического отжига), поскольку 3′-концы представляют собой уникальные невырожденные последовательности и могут быть легко сконструированы так, чтобы не димеризоваться: в отличие от CODEHOP, где все праймеры найдут свою комплементарную 3′-пару и будут иметь тенденцию к димеризации (что приводит к быстрому истощению пула праймеров, неспецифическому праймированию и плохой амплификации).

iv. Праймеры PaBaLiS в целом имеют более низкую вырожденность, и даже праймеры с несколькими несовпадающими положениями смогут специфично отжигаться и продолжать амплификацию на более поздних этапах амплификации, когда полностью совпадающие праймеры исчерпаны

v.Конструкция праймера PaBaLiS дает большую фракцию праймеров с без несовпадений на 3′-конце (это означает, что все праймеры имеют специфические 3′-концы, что наиболее важно для специфичности и эффективности амплификации).

vi. Праймеры PaBaLiS имеют на меньше совпадений, чем , в середине праймера (поскольку вырожденность допускается) и, следовательно, более высокую общую стабильность образования гибридов (в отличие от CODEHOP, где несовпадения возможны в середине праймера, что дестабилизирует гибриды).

Ограничения подхода CODEHOP были подчеркнуты в недавнем отчете Gray и Coates [35], в котором авторам пришлось использовать два полностью вложенных набора праймеров CODEHOP RT-PCR для амплификации высококонсервативной области длиной 168 аминокислот (только для разработки праймеров RACE для следующего раунда амплификации), в то время как праймеры PaBaLiS, очевидно, работают непосредственно для RACE-PCR и могут быть разработаны для амплификации последовательностей с гомологией всего нескольких аминокислот, которые не обязательно должны находиться между последовательными аминокислотами (небольшие промежутки разрешается).

Согласование температуры отжига

Ограничения, описанные выше, значительно сократили количество подходящих областей в нашем случае и, несомненно, сделают это при любом другом подобном подходе клонирования. Еще одним важным критерием дизайна праймеров является уменьшение диапазона температур отжига для сильно вырожденных праймеров и сопоставление их с парами праймеров для ПЦР. Вскоре мы поняли, что не могут быть получены подходящие пары праймеров для 5 ‘и 3’ ПЦР (особенно при совпадающих температурах отжига).Поэтому было решено выбрать RACE-PCR. Вероятно, это будет единственный доступный вариант в любом подобном проекте клонирования, когда недостаточно информации о последовательности для создания более чем одного праймера, специфичного для последовательности (а не пары праймеров с соответствующими температурами отжига). Суть метода RACE-PCR заключается в использовании одного универсального праймера вместо одного специфичного для последовательности праймера. Это устраняет необходимость во втором праймере, специфичном для последовательности, но приводит к более быстрому накоплению продуктов неспецифической амплификации и более быстрому истощению универсального праймера (последний может потребовать использования более высоких концентраций универсального праймера и в каждом конкретном случае необходимо определять экспериментально). Основное преимущество использования RACE-PCR в дополнение к требованию праймера, специфичного для одной последовательности) состоит в том, что температуры отжига могут быть более легко согласованы путем изменения конструкции универсальных праймеров RACE (например, изменения их длины). В таблице 1 перечислены такие подмножества универсальных праймеров, подходящих для RACE-PCR (подмножества праймеров Oligo-dT и «URA» были успешно использованы, хотя мы предпочитаем праймеры Oligo-dT адаптерам праймеров «URA», также разработанные в ходе эта работа). Разработанные праймеры Oligo-dT предсказывали Tm равное 68.8 ° C, 57,1 ° C и 50,1 ° C (рассчитано с использованием онлайн-программного обеспечения от Sigma-Genosys, Кембридж, Великобритания). Ближайший праймер, соответствующий Tm, использовали в качестве праймера RACE для каждого другого вырожденного праймера, чтобы обеспечить наилучшие характеристики RACE-PCR (таким образом, разница в температурах отжига всегда сохранялась низкой). Наконец, на последнем этапе конструирования праймеров все пары праймеров (все универсальные праймеры «URA» против каждого отдельного гибридного частично вырожденного праймера) проверяли на возможное образование димера. Два длинных перекрытия нуклеотида на 3-м конце праймера не считались ведущими к образованию димера, но перекрытия трех и более длин не допускались. Таким образом, конструкция праймера представляет собой тщательный баланс между необходимостью учитывать все известные (и потенциально неизвестные) вырожденные положения и требованием ограниченного вырождения, согласованных температур отжига, отсутствия вторичных структур, отсутствия самоотжига, димеров праймера и простоты нанесения. последующее клонирование. В таблице 1 перечислены все праймеры, разработанные в нашем исследовании, и они могут служить примером успешного дизайна праймеров для аналогичного эксперимента.

Оптимизация условий амплификации

Руководство по выбору условий ПЦР и различных ключевых процедур оптимизации можно найти в других источниках [18, 36–39]. Ниже мы описываем ключевые условия амплификации, использованные в нашем исследовании, и описываем дополнительные шаги оптимизации, легко применимые к любой подобной проблеме клонирования. Из-за вырожденности грунтовочные смеси имеют широкий диапазон значений Tm. Поскольку правильная последовательность согласования неизвестна (в противном случае не потребовалось бы никакого вырождения), теоретически невозможно предсказать температуру отжига.Это можно определить только экспериментально. Поэтому каждый индивидуальный частично вырожденный праймер исследовали при различных температурах (с использованием ПЦР-машины Mastercycler gradient (96-луночный) от Eppendorf) и, при необходимости, с различными универсальными (олиго-dT) праймерами RACE-PCR, имеющими совпадающие температуры (Таблица 1 ). В более поздних исследованиях использовали только те праймеры, которые показали какую-либо амплификацию и соответствующие оптимальные условия циклического изменения температуры. Оптимизация температуры отжига (см. Пример на рис. 4A) показала, что разница температур всего 2 ° C может иметь драматическое влияние на результат RACE-PCR для некоторых вырожденных праймеров (гораздо больше, чем такая температура разница влияет на стандартную ПЦР). Мы также регулярно меняли температуру отжига посредством ПЦР-амплификации. Температура стадии отжига всегда была постепенно. снижалась со скоростью 0,1–0,2 ° C за цикл по мере развития амплификации, чтобы снизить жесткость отжига и позволить праймерам с несовпадающими характеристиками отжечься и продолжить амплификацию. Это позволило нам сохранить высокую экспоненциальную скорость амплификации правильных фрагментов. Несмотря на снижение концентрации подходящих праймеров к концу амплификации, доля правильных амплифицированных последовательностей увеличивается, и, таким образом, вероятность и скорость кинетики отжига несовпадающих праймеров также увеличиваются, что приводит к более сильной амплификации, хотя и с небольшими затратами. несовпадающие основания очень близко к концам фрагментов (внутри последовательностей праймеров).Наше изменение температуры (на этапах отжига) отличается от так называемых подходов «приземления» или «понижения», которые направлены на минимизацию необходимости оптимизации температуры отжига или буферных условий и обхода ложного прайминга во время амплификации гена [37 , 39]. В приложениях «касание» или «понижение» обычно инициируется праймирование ПЦР на выше оптимальной температуры отжига для конкретного праймера, чтобы способствовать большему различению между отжигом / амплификацией для наиболее строго отожженного праймера / матрицы пара (по сравнению с одними и теми же праймерами, неспецифически отожженными в другом месте на матрице ДНК).Такой подход будет вредным, если используются сильно вырожденные праймеры (как в описанном исследовании) из-за искусственно сильного преимущества, которое будет дано праймерам с более высокими температурами отжига, которые не обязательно являются праймерами с правильными последовательностями. В нашем подходе мы уже начинаем с точной оптимизации температуры (всего в несколько градусов) для достижения более высокого (или любого) выхода продукта ПЦР ожидаемого размера (где это возможно). Очень небольшое снижение температуры отжига в нашем протоколе должно позволить несовпадающим олигонуклеотидам продолжать первичную амплификацию ПЦР на более поздних стадиях амплификации.

Рисунок 4

ПЦР с использованием разработанных праймеров . (А) Оптимизация температур отжига. Каждый гибридный праймер тестировали на амплификацию при трех различных температурах отжига, примерно выбранных как T _m -7 ° C, T _m -5 ° C и T _m -3 ° C (на основе значений T _m). рассчитано с использованием интерактивного программного обеспечения для создания праймеров от Sigma-Genosys). Гибридный праймер M22F (панель A, гель слева) не показывает предпочтения в отношении температуры отжига.Грунтовка M15F (панель A, посередине) сильно отдает предпочтение T _m -7 ° C. Primer 06F (панель A, правая панель) демонстрирует очевидное предпочтение T _m -5 ° C. Обратите внимание, хотя все вышеупомянутые амплификации были выполнены одновременно в идентичных условиях и с использованием аппарата градиентной ПЦР, количественная оценка эффективности амплификации не может быть произведена. Однако относительные различия, связанные с изменением температуры отжига, могли и были обнаружены. (B) Гель-электрофорез, иллюстрирующий амплификацию RACE-PCR кДНК Agelena orientalis с использованием гибридных праймеров (слева направо) M31F, M33F, M35F, M37F, M39F, M41F, M43F, M45F, M47F, M49F, M51F, M31F (идентичные к крайнему левому продукту ПЦР).Практически все праймеры (кроме M37F и M47F) дали более чем одну группу продуктов. Условия амплификации были оптимизированы для каждого гибридного праймера, как описано выше (панель A), и праймера oligo-dT с совпадающим T _m (см. Таблицу 1). (C) Высокопроизводительный отбор положительных клонов путем прямой ПЦР-амплификации из бактериальных колоний. Нижняя полоса (чуть выше маркера 100 п.н.) соответствует амплифицированным фрагментам плазмиды без вставок. Верхние полосы — это амплифицированные фрагменты со вставками.Использовали специфические для плазмиды праймеры PBS-F и PGM-2R (последовательности см. В таблице 1).

Высокая на всем протяжении амплификации и клонирования

Из 44 праймеров, которые соответствовали нашим критериям отбора, описанным выше, было показано, что 40 продуцируют продукты (т. е. приводят к амплификации кДНК). Всего с помощью 3′-RACE-PCR низкой строгости было идентифицировано более 60 различных кДНК (или групп кДНК аналогичной длины) из тотальной РНК Agelena orientalis (поскольку многие наборы праймеров дали более чем одну группу фрагментов кДНК, благодаря их длина).На рис. 4В приведены лишь несколько примеров первого раунда усилений RACE. Большое количество амплифицированных фрагментов означало, что нам пришлось упростить процедуры клонирования и отбора положительных клонов. Идентификацию положительных клонов проводили с помощью ПЦР непосредственно из колоний. Праймеры (PBS-F и PGM-2R) были сконструированы на основе векторной последовательности (таблица 1). Клоны были собраны с использованием стерильных наконечников и сначала перенесены на новую пластину с антибиотиками, а затем с использованием того же наконечника, непосредственно растворенного в смесях реакций ПЦР.Положительные клоны и размеры определяли электрофорезом в агарозном геле. Это был гораздо более быстрый и информативный метод скрининга положительных клонов, чем применение процедуры отбора IPTG (синий / белый) [40]. Это имело дополнительное преимущество, позволяющее идентифицировать положительные клоны в течение приблизительно одного дня и одновременно определять размеры клонированных вставок. Это позволило нам улучшить показатель «совпадений», поскольку более 50% клонов, выбранных для дальнейшего анализа, были независимыми последовательностями.Традиционные подходы, основанные на очистке плазмид и рестрикционном картировании, не подходили для нашего подхода к высокопроизводительному клонированию, поскольку было возможно, что выбранные рестрикционные ферменты могли разрезать неизвестные последовательности вставок. На рисунке 4С показаны некоторые из положительных клонов с вставками разного размера, которые были идентифицированы с помощью реакций ПЦР, непосредственно образующих бактериальные колонии.

Идентификация и анализ последовательностей

Всего 226 положительных клонов со вставками разного размера были получены с использованием подхода RACE-PCR, описанного выше, и подтверждены с помощью ПЦР как положительные (т. е.е. имеющий вставку). 130 из них были выбраны из различных групп амплифицированных фрагментов кДНК (предпочтительно, имеющих разные размеры, см. Фиг. 4C) и секвенированы. Последовательности вставок, созданные в этом исследовании, плюс клоны Agelena из исследования Козлова, идентифицированные с использованием подхода клонирования на основе EST [6], сравнивались непосредственно с базой данных Genbank (blastn). Было обнаружено, что не было значительного сходства последовательностей между последовательностями Agelena orientalis (наша и от Козлова и др. .[6]) и опубликованные записи Genbank. Это не было неожиданностью, поскольку яд Agelena orientalis ранее не изучался на уровне мРНК. Но это также доказало силу нашего подхода к клонированию. Из 130 неидентичных последовательностей, созданных с помощью RACE-PCR, 50 последовательностей соответствовали последовательностям из коллекции EST, о которых независимо сообщили Козлов и др. . [6] со 100% идентичностью последовательностей. Остальные 80 клонов не полностью соответствуют зарегистрированным последовательностям (идентичность последовательностей в большинстве случаев колеблется от 93% до 99%, при этом несколько последовательностей почти не имеют идентифицируемого сходства последовательностей с клонами EST) и, вероятно, представляют дополнительные токсины или токсиноподобные последовательности.Мы считаем, что это подтвердило наш подход к клонированию и продемонстрировало преимущество использования подхода RACE-PCR в том, что он оказался чрезвычайно эффективным для обнаружения новых последовательностей и очень выгодно отличается от подхода, основанного на EST (в котором было идентифицировано только 48 новых последовательностей из более 2100 необработанных последовательностей EST) [6]. Филогенетическое древо, полученное после множественного выравнивания всех новых последовательностей (включая 48 новых кДНК, описанных Козловым и др. . [6], показано на рисунке 5).Это иллюстрирует степень сходства последовательностей между различными последовательностями Agelena . Большинство последовательностей довольно похожи, в среднем 90% сходства последовательностей, в то время как некоторые последовательности показывают большие различия, такие как I_19F # 4, II_19F # 2, II_19F # 5, II_19F # 15, 29F # 15, 29F # 16, M13F. # 1, M13F # 2, M13F # 4, M13F # 9, M13F # 14, M13F # 15, M13F # 16, M13F # 17, M13F # 19, M13F # 21, M08F # 5, M08F # 14, M08F # 20 , M10F # 5, M10F # 13, M10F # 19, M11F # 1, M11F # 12, M11F # 16 (см. Рисунок 5). Они обладают только короткими участками с высокой гомологией последовательностей, а остальные последовательности не имеют четко идентифицируемого сходства.Некоторые клоны (например, 32F # 7, M25F # 12, M09F # 18) могут представлять новые варианты сплайсинга ранее описанных последовательностей. Дополнительный материал, доступный в Интернете [см. Дополнительный файл 1], содержит все последовательности, представленные на рисунке 5, и суммирует взаимосвязи наших последовательностей с ранее описанными последовательностями Agelena .

Диагностика уровня сформированности самооценки учащихся

Е.Северин Оцени себя сам

Совершенствование адекватности самооценки у детей младшего школьного возраста с задержкой психического развития в работе специального психолога

Презентация на тему: Влияние самооценки на уровень успеваемости младших школьников

Первый слайд презентации: Влияние самооценки на уровень успеваемости младших школьников

Слайд 2

Слайд 4

Слайд 6

Слайд 7: Глава 2. Исследование влияния самооценки на успешность обучаемости младших школьников

Слайд 9: Экспериментальная площадка

Слайд 10: Констатирующий этап Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн»

Слайд 11: Методика «Три оценки» А.

Слайд 12: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Слайд 13: Методика «Три оценки» А.

Слайд 14: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Слайд 15: Методика сопоставительного анализа

Слайд 16: Формирующий этап.

Слайд 17

Слайд 18

Слайд 19: Контрольный этап Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн » Ум

Слайд 20: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Аккуратность

Слайд 21: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Хороший-плохой

Слайд 22: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Сила

Слайд 23: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Внешность

Слайд 24: Методика изучения самооценки « Дембо -Рубинштейн» Оценка окружающих

Слайд 25: Методика «Три оценки» А.

Слайд 26: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Слайд 27: Методика «Три оценки» А.

Слайд 28: Методика «Три оценки» А.И. Липкиной Ответы учеников на вопросы

Слайд 29: Методика сопоставительного анализа

Слайд 30: Выводы

Последний слайд презентации: Влияние самооценки на уровень успеваемости младших школьников: Спасибо за внимание!

Система внутренней диагностики УУД.

Изучение личностных особенностей младших школьников

Изучение влияния фотосессии на самооценку в детском возрасте — Информио

трехточечных оценок — метод PERT

Формула метода трехточечной оценки

PERT

PERT Формула

Преимущества трехточечной оценки и методов PERT

Пример вопроса

Нравится:

Оценка по трем пунктам: определение и роль в планировании — видео и стенограмма урока

Определение трехточечной оценки

Процесс

1. Обсуждение

2. Оценка

3. Вычислить

Пример

Итоги урока

Методика трехбалльной оценки для экзамена PMP

СЕК.gov | Превышен порог скорости запросов

Дополнительная информация

Политика безопасности в Интернете

Стратегия отбора и дизайн гибридных олигонуклеотидных праймеров для RACE-PCR: клонирование семейства токсиноподобных последовательностей из Agelena orientalis | BMC Molecular Biology

Дизайн гибридных частично вырожденных праймеров

Согласование температуры отжига

Оптимизация условий амплификации

Высокая на всем протяжении амплификации и клонирования

Идентификация и анализ последовательностей

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики