甘肃广播电视大学学报
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主管单位：甘肃省教育厅
主办单位：甘肃广播电视大学
快捷分类：教育教育综合
出版地区：甘肃
国际刊号：1008-4630
国内刊号：62-1140/G4
创刊时间：1987
发行周期：季刊
期刊开本：A4
审稿时间：1个月内
所在栏目：社会科学II
综合影响因子：0.090
期刊级别： 省级期刊
浅谈对外汉语教学中的汉字教学论文
摘要：
本文分析了留学生在学习汉字时的思维特点和容易遇到的困难，并建议对外汉语的汉字教学应该根据学生的特点，适当选择“先语后文”和“语文并进”的教学法，遵循“由简入繁”“、由易到难”的原则，循序渐进地进行教学。
关键词： 对外汉语 汉字教学
汉字的教学，在对外汉语教学中，是重点，也是难点。对于日本、韩国等国的留学生来说，由于他们在本国语言中接触过一些汉字，有比较好的“字感”，汉字的学习和识记相对容易一些。对于那些母语是拼音文字的学生来说，汉字的学习就相对困难了，他们的头脑中没有建立处理形象符号的机制。在他们看来，汉子就是一个个神秘的、无规律的图形，想要通过识别图形来唤起语音和语义，是十分困难的。
对外汉语教师，应该了解不同国家学生的汉字学习特点，有针对性地安排汉字的教学。教师要让学生意识到汉字学习的重要性，让学生对汉字产生兴趣，并要合理的安排汉字教学的进度，不能让学生短时间内记忆大量的汉字，产生畏难情绪；也不能在教学中过于重视语音和口语的教学，忽视了汉字读写能力的`培养。
一、根据学生的特点，适当选择“先语后文”和“语文并进”的汉字教学法。
所谓“先语后文”是指在汉语教学的初期，先利用拼音进行教学，等学生掌握了一定的词汇、句型之后，对汉语有了初步认识，再集中引入汉字。这种方法可以使学生在汉语学习的初期，更快地进入汉语语境，对母语是拼音文字的留学生来说，更容易接受和掌握。因此，对这样的初学者，教师可以考虑在最初的一个月或者更长的时间，利用拼音进行教学，让学生迅速掌握更多的词汇，还可以巩固和规范拼音的使用，为以后的学习打好基础。教师在采用这样的教学方法的时候，也要适当向学生介绍汉字，不要让学生对汉字产生排斥心理，可以引入一些简单的象形字，逐渐培养学生的兴趣，为进一步的汉字教学做好铺垫。
“语文并进”的教学方法是在语言学习的初期就开始汉字的教学，语音和汉字的学习同时进行，让学生同时掌握汉字的音、形、义。这样的教学方法虽然给学生记忆汉字和词汇带来了一定的难度，但对于汉语的学习是大有帮助的。由于汉语有大量的同音字，如果单纯进行语音的教学，学生会产生许多关于字义和词义的困惑，单凭字音很难区分。“语文并进”的方法可以让学生更好地了解汉字的特点和汉语言的词汇规律，更早建立汉字识别的语言机制。对于有一定汉字基础的学生，比如韩日的留学生，教师可以采取“语文并进”的教学方法；对于没有汉字基础的学生，教师也可以适当尝试“语文并进”，以帮助学生尽早跨越汉字学习的障碍。
二、汉字教学要遵循“由简入繁”、“由易到难”的原则，循序渐进地进行。
根据人的思维特点，简单、形象的汉字更容易被接受。对于没有汉字基础的留学生，教师应该先选择一些简单的象形字和独体字进行教学，并可以结合图片，进行形象化的汉字导入；教师还可以适当介绍汉字的演变和形成，让学生对汉字有感性的认识，增加学生汉字学习的兴趣。
在进一步的汉字教学时，教师可以借助汉字形声字众多的特点，引导学生识别汉字偏旁，了解汉字偏旁表意的功能，以及形声字的构字特点等，逐步引导学生形成对汉字结构的理性认识，注意利用规律识别和记忆汉字。
教师在进行汉字结构的解读时，要注意解释的科学性，不能主观臆断，更不能胡乱联系，以免误导学生。另外，由于汉字的构成及演变过程十分复杂，许多声旁和形旁已经失去了原有的功能，字音和字义已经发生了很大的变化，因此，教师不要让学生过度依赖汉字形声字的表音功能，也不要让学生对字形的形成过程过分追究，以免舍本逐末。
参考文献：
[1]彭万勇。教学对外汉语汉字字源教学法论略[J]。重庆文理学院学报：社会科学版，2008（06）。
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[4]李莉。汉字文化与对外汉语汉字教学[J]。甘肃广播电视大学学报，2009（02）。
[5]张海燕。对外汉语教学中汉字的教学研究[J]。理论界，2009（06）。
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摘要：猫群算法 ( Cat Swarm Optimization，缩写为CSO)是由 Shu － An Chu 等人在 2006 年首次提出来的一种基于猫的行为的全局优化算法具有收敛快，寻优能力强的特点。
在猫群算法中，猫即待求优化问题的可行解。猫群算法将猫的行为分为两种模式，一种就是猫在懒散、环顾四周状态时的模式称之为搜寻模式;另一种是在跟踪动态目标时的状态称之为跟踪模式。猫群算法中，一部分猫执行搜寻模式，剩下的则执行跟踪模式，两种模式通过结合率 MR(Mixture Ratio)进行交互，MR 表示执行跟踪模式下的猫的数量在整个猫群中所占的比例，在程序中 MR应为一个较小的值。利用猫群算法解决优化问题，首先需要确定参与优化计算的个体数，即猫的数量。每只猫的属性(包括由M维组成的自身位置)、每一维的速度、对基准函数的适应值及表示猫是处于搜寻模式或者跟踪模式的标识值。当猫进行完搜寻模式和跟踪模式后，根据适应度函数计算它们的适应度并保留当前群体中最好的解。之后再根据结合率随机地将猫群分为搜寻部分和跟踪部分的猫，以此方法进行迭代计算直到达到预设的迭代次数。
搜寻模式用来模拟猫的当前状态，分别为休息、四处查看、搜寻下一个移动位置。在搜寻模式中，定义了 4 个基本要素:记忆池(SMP)、变化域(SRD)、变化数(CDC)、自身位置判断(SPC)。SMP 定义了每一只猫的搜寻记忆大小，表示猫所搜寻到的位置点，猫将根据适应度大小从记忆池中选择一个最好的位置点。SRD 表示选择域的变异率，搜寻模式中，每一维的改变范围由变化域决定，根据经验一般取值为0.2。CDC 指每一只猫将要变异的维数的个数，其值是一个从 0 到总维数之间的随机值。SPC 是一个布尔值，表示猫是否将已经过的位置作为将要移动到的候选位置之一，其值不影响 SMP 的取值。
(1)将当前位置复制 份副本放在记忆池中， ，即记忆池的大小为 ;如果 SPC 的值为真，令 ，将当前位置保留为候选解。
(2)对记忆池中的每个个体副本，根据 的大小，随机地对当前值加上或者减去 (变化域由百分率表示)，并用更新后的值来代替原来的值。
(3)分别计算记忆池中所有候选解的适应度值。
(4)从记忆池中选择适应度值最高的候选点来代替当前猫的位置，完成猫的位置更新。
跟踪模式用来模拟猫跟踪目标时的情况。通过改变猫的每一维的速度(即特征值)来更新猫的位置，速度的改变是通过增加一个随机的扰动来实现的。
(1)速度更新。整个猫群经历过的最好位置，即目前搜索到的最优解，记做 。每只猫的速度记做 ，每只猫根据公式(1)来更新自己的速度。
表示更新后第 只猫在第 维的速度值， 为维数大小; 表示猫群中当前具有最好适应度值的猫的位置; 指当前第 只猫在第 维的位置， 是个常量，其值需要根据不同的问题而定。 是一个［0，1］之间的随机值。
(2)判断每一维的速度变化是否都在SRD内。给每一维的变异加一个限制范围，是为了防止其变化过大，造成算法在解空间的盲目随机搜索。SRD 在算法执行之前给定，如果每一维改变后的值超出了 SRD 的限制范围，则将其设定为给定的边界值。
(3)位置更新。根据公式(2)利用更新后的速度来更新猫的位置。
式中， 表示第 只猫更新后的位置。
算法流程图如下：
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