Конспект занятия по лепке на тему: «Осеннее дерево»
Программное содержание:
1. Учить детей отрывать маленькие кусочки пластилина, скатывать их между ладоней, и расплющивать пальцем сверху, прикрепляя их к листу бумаги.
2.Закрепить знание детей о цвете, величине осенних листьев.
3.Закрепить понятие «листопад», учить передвигаться по площадке, следуя указаниям, которые даются в игровой форме; сопровождать слова стихотворения соответствующими движениями.
4.Воспитывать самостоятельность, аккуратность.
Материал: пластилин красного, коричневого, белого и жёлтого цвета, листы бумаги.
Предварительная работа: рассматривание осенних деревьев, беседа об осени.
Словарная работа: осень, листопад, лес, осенний.
Ход занятия:
-Ребята, какое сейчас время года? (осень)
-Почему вы так думаете? (стало холодно, люди надели тёплые вещи и т.
(Действия выполняют дети с красными листочками.)А что есть у дерева? (ствол)
Давайте сделаем ствол, оторвем кусочек пластилина и раскатаем его между ладонями, кладем на лист бумаги, надавливаем на него сверху пальцами.
Чего еще не хватает? (веток)
Отрываем маленький кусочек пластилина, раскатываю его между ладонями, затем прикладываем к стволу и надавливаем на него сверху пальцем.
– Чего еще не достаёт нашему дереву? (листочков)
– Давайте, мы для нашего дерева слепим листочки из пластилина.
– А какого цвета мы возьмём пластилин, чтобы дерево было осенним? (жёлтый, красный, оранжевый)
– Посмотрите, как мы будем лепить листочки.
– Отрываем маленький кусочек пластилина, раскатываю его между ладонями, затем прикладываем к веткам, надавливаем на него сверху пальцем.
– Кусочки нужно прикреплять к веточкам дерева
Показываю детям, как нужно отрывать от пластилина маленькие кусочки, скатывать их между ладоней и, надавливая на шарики, прикреплять их на ветки дерева.
– Дерево стало осенним, потому что мы слепили для него жёлтые листочки.
Ну вот и пришел долгожданный сентябрь, дети пошли в школу. И в первые же месяцы учебы им наверняка задали интересное задание на дом – смастерить поделку осенней тематики. Такую работу учителя часто практикуют со своими воспитанниками, а родители, в свою очередь, должны помогать ребятам.
Итак, что же приходит на ум, когда разговор заходит о золотой осени. Конечно же, яркое осеннее дерево, разукрашенное природой. Именно его мы и предлагаем вам нарисовать в этом уроке, но использовать для выполнения задуманного не обычные карандаши или краски и кисть, а брусочки мягкого пластилина и свои собственные пальцы. Подробная информация о пластилинографии на осеннюю тематику приведена ниже.
1.
Подберите подходящее полотно для своего рисунка – белый или цветной картон. Если твердого куска бумаги нет, то возьмите обычный бросовый материал – вырезку из плотной картонной коробки и оберните ее тонкой цветной бумагой, свободные концы зафиксируйте клеем.
2. Для лепки основания рисунка разомните в руках темно-зеленый, коричневый и бежевый пластилин.
3. Вытяните подготовленные массы в тонкие длинные колбаски.
4. Скрутите колбаски в одну толстую колбаску, перекрутив отдельные сегменты пластилина между собой.
5. Приложите полученную массу к нижнему краю полотна и пальцами намажьте пластилин, чтобы получить ровную полоску шириной 1,5-2 см.
6. Слепите также между собой темно-коричневый и бежевый пластилин, налепите полученную массу вместо столба будущего дерева.
7. Стекой задайте рельеф коры дерева и сделайте шершавой землю.
8. Мягкий оранжевый кусочек поделите на маленькие порции и слепите продолговатые листики.
9. Налепите листики густым слоем, формируя оранжевую крону осеннего дерева.
10. Добавьте немного зеленые и желтых листиков.
11. Сделайте вид, что листья падают с дерева. Поверхность листочков также обработайте стекой.
12. Останется лишь показать изменчивую осеннюю погоду. С одной стороны налепите черную тучу, размазав темный пластилин, а с другой – яркое солнышко.
Осеннее дерево из пластилина готово. Эта поделка выполняется очень легко, но для ее производства требуется терпение и усидчивость, ведь она предполагает лепку множества мелких деталей.
Вера Морокова
Конспект НОД
«Художественное творчество» (лепка )
Старшая группа
Цель :Формировать у детей обобщенные представления об осени как времени года ,листопад ,листочки кружатся , летят,лепить листья кленовые ,разные
Задачи :
1.
Образовательные :
Закреплять умения лепить листочки в соответствии с собственным замыслом, чередуя по форме (цвету или размеру) .
Закрепить приемы лепки раскатывание круговыми движениями ладоней,сплющивание,рисование стекой по пластелину.
Помогать детям в решении проблемной ситуации «Как сохранить красоту осени ?» Развивающие :
Развивать умение действовать самостоятельно.
Развивать творческие способности и воображение детей;
Развивать мелкую мускулатуру рук.
3. Воспитательные :
Продолжать воспитывать интерес и бережное отношение к природе;
Воспитывать аккуратность при лепке .
Материалы и оборудование : картинки осенних листьев ; листочки кленовые березовые ,рябиновые, пластилин; дощечки,стека,салфетки, аудиозапись «Времена года, Осенняя песенка » .
1. Организационный момент :
Звучит музыка»Осенняя песенка »
Воспитатель : Сегодня, ребята, отправимся в осенний лес .
Закрываем глаза. Вот мы и в лесу.
2. Основная часть :
Воспитатель : Посмотрите как красиво, как много листьев . Когда у нас опадают листья ? (Осенью ) А что ещё происходит осенью ? (Листья желтеют , опадают; идут дожди, птицы улетают в теплые края.)
Дидактическая игра «С какого дерева листок »
Давайте сейчас вспомним, какой листок , какому дереву принадлежит.
Воспитатель показывает листок , а дети отвечают с какого дерева он.
Воспитатель : А вы знаете, что когда листья опадают , это явление в природе называется листопад . Давайте с вами превратимся в осенние листочки .
Физкультминутка. «Осенний листопад »
Мы, листики осенние , на веточках сидели.
Ветер дунул, полетели. Мы летели, мы летели.
И на землю тихо сели. Ветер снова набежал.
И листочки все поднял . Повертел их, покружил.
И на коврик опустил. (Движения выполняются по тексту)
Воспитатель : Ребята это листопад !
Я предлагаю каждому слепить осенние листочки .
Разминаем пластелин раскатываем круговыми движениями ладоней,сплющиваем,наносим рисунок на листочки .
3. Итог :
Вот и готовы наши листочки . «Осенний листопад » .
Осень ,осень золотая ,
Ты на крыльях к нам летишь,
С ветром, листья рассыпая .
Все кружишь,кружишь,кружишь.
Н. Рябова
Публикации по теме:
С наступлением осени дети очень любят играть с листочками и делать отпечатки листьев различных деревьев на бумаге. На прогулке дети собирают.
Цель:познакомить детей с названиями деревьев, с названиями осенних листочков,развивать мелкую моторику рук, внимание, память. Материал:.
Конспект непосредственно – образовательной деятельности в старшей группе «Осенние листочки» Цель: Дать детям представления о значении.
Конспект занятия для детей второй младшей группы. Лепка «Осенние листочки» Интеграция образовательных областей: «Познание» (формирование целостной картины мира, «Коммуникация», «Художественное творчество» (лепка,.
Конспект занятия по ФЭМП «Осенние листочки» Муниципальное автономное дошкольное образовательное учреждение № 231 «Детский сад комбинированного вида» Конспект занятия по формированию.
Осень – чудесное время года! Природа дарит нам разнообразие ярких красок, которые нас радуют в серые, пасмурные холодные деньки! Долгое.
Лепка с детьми 4-5 лет. Конспекты занятий Колдина Дарья Николаевна
Тема недели «Осень»
Занятие 8. Солнце в тучах
(Налеп пластилина)
Программное содержание. Продолжать учить скатывать маленькие шарики из пластилина, расплющивать их пальцем на картоне, создавая нужную форму предмета. Развивать умение отгадывать загадки.
Раздаточный материал. Половинки листов голубого картона по количеству детей, простые карандаши, пластилин желтого и серого (белого) цвета.
Ход занятия
Загадайте детям загадки:
Светит, сверкает,
Всех согревает.
(Солнце)
Пушистая вата
Плывет куда-то.
Чем вата ниже,
Тем дождик ближе.
(Туча)
Спросите детей:
– В какое время года на небе много туч, закрывающих солнце? (Осенью.)
Предложите на голубом картоне крупно нарисовать облако, частично закрывающее солнце, а затем украсить солнце и облака маленькими шариками из желтого и серого пластилина. Покажите, как, отрывая маленькие кусочки пластилина, скатывать их между ладоней в шарики и прикреплять на картон внутри соответствующего контура.
Из книги Лепка и аппликация с детьми 6-7 лет. Конспекты занятий автора Колдина Дарья НиколаевнаТема недели «Что нам осень принесет?» Занятие 2. Фрукты и овощи(Цветная бумага. Объемная аппликация)Программное содержание. Закреплять умение вырезать одинаковые силуэты из сложенной гармошкой бумаги. Учить детей более точно передавать форму предметов и создавать
Из книги Рисование с детьми 6-7 лет.
Конспекты занятий
автора
Колдина Дарья НиколаевнаТема недели «Золотая осень» Занятие 7. Золотая роща(Цветная бумага и дополнительный материал. Коллаж. Коллективная работа)Программное содержание. Вызвать у детей интерес к работе с разнообразными материалами в технике коллажа. Учить определять содержание аппликации и
Из книги Рисование с детьми 4-5 лет. Конспекты занятий автора Колдина Дарья НиколаевнаТема недели «Мой дом» Занятие 21. Строительство дома(Лепка из пластилина)Программное содержание. Формировать у детей умение лепить дом из скатанных столбиков, накладывая их друг на друга и прочно соединяя между собой. Закреплять умение пользоваться стекой. Развивать
Из книги Лепка с детьми 4-5 лет. Конспекты занятий автора Колдина Дарья НиколаевнаТема недели «Что нам осень принесет»
Занятие 3. Натюрморт из осенних плодов(Рисование гуашью)Программное содержание. Продолжать знакомить детей с жанром натюрморта и репродукциями натюрмортов.
Продолжать учить рисовать натюрморт, состоящий из предмета сервировки и
Тема недели «Золотая осень» Занятие 13. Радостная осень(Рисование акварелью)Программное содержание. Обобщать знания детей об осенних месяцах, о разных периодах осени, ее характерных особенностях, используя репродукции картин и стихи. Упражнять в рисовании разных
Из книги Рисование с детьми 5-6 лет. Конспекты занятий автора Колдина Дарья НиколаевнаТема недели «Мой дом» Занятие 41–42. Домики трех поросят (часть 1–2)(Рисование пастельными мелками, сангиной, углем, восковыми мелками)Программное содержание. Продолжать учить делать иллюстрации к сказкам. Развивать способность располагать предметы на листе бумаги. Учить
Из книги Аппликация с детьми 3-4 лет. Конспекты занятий автора Колдина Дарья НиколаевнаТема недели «Мой дом»
Занятие 21. Дома для матрешек(Рисование цветными карандашами)Программное содержание.
Учить детей рисовать маленькие и большие предметы, состоящие из квадрата и треугольника. Продолжать учить составлять сюжетную композицию. Воспитывать отзывчивое
Тема недели «Осень» Занятие 8. Солнце в тучах(Налеп пластилина)Программное содержание. Продолжать учить скатывать маленькие шарики из пластилина, расплющивать их пальцем на картоне, создавая нужную форму предмета. Развивать умение отгадывать загадки.Раздаточный
Из книги автораТема недели «Осень» Занятие 7. Солнышко лучистое(Нанесение пластилина на поверхность)Программное содержание. Продолжать учить детей наносить пластилин на поверхность, сплющивать шар ладошкой. Учить осознанно переключать внимание. Закреплять умение анализировать
Из книги автораТема недели «Мой дом»
Занятие 22. Домик для зайчика и петуха(Лепка из пластилина)Программное содержание. Закреплять умение детей доводить изделие до нужного образа с помощью пластилина.
Учить пересказывать сказки, опираясь на иллюстрации.Демонстрационный материал. Герои
Тема недели «Разноцветная осень» Занятие 13. Разноцветный дождь(Рисование акварелью по мокрой бумаге)Программное содержание. Продолжать знакомить с техникой рисования по мокрой бумаге. Учить отображать состояние погоды (дождь), используя нетрадиционную технику.
Из книги автораТема недели «Мой дом» Занятие 41. Ледяная избушка(Рисование пастельными мелками)Программное содержание. Продолжать знакомить детей с холодными тонами. Учить передавать характерные особенности предметов, используя холодную цветовую гамму. Знакомить с возможностями
Из книги автораТема недели «Осень» Занятие 7. Солнце в тучках (Цветные салфетки. Обрывание по контуру и аппликация из больших комочков бумаги)Программное содержание. Учить детей создавать сюжетную композицию из обрывного по контуру круга и смятых комочков салфеток. Учить наклеивать
Из книги автораТема недели «Мой дом»
Занятие 22.
Домик для зайчика и петуха (Цветная бумага. Аппликация из заготовленных частей предмета)Программное содержание. Воспитывать отзывчивость и доброту. Учить детей составлять целое из нескольких частей; наносить клей на деталь и наклеивать
Тема недели «Осень» Занятие 7. Осенний дождик(Рисование цветными карандашами)Цель. Учить детей рисовать цветными карандашами короткие линии, передавая падающие капельки дождя; закреплять умение правильно держать карандаш. Учить анализировать и понимать содержание
Из книги автораТема недели «Мой дом» Занятие 22. Забор возле дома(Рисование кистью. Гуашь)Цель. Продолжать учить детей рисовать различные предметы, состоящие из сочетаний линий. Учить пересказывать сказки, опираясь на иллюстрации в книге. Развивать речь, мышление.Демонстрационный
Мастер-класс «Колючая сказка» по пластилинографии с детьми дошкольного возраста
Автор: Власова Ирина Тимофеевна, воспитатель высшей квалификационной категории.
Мастер – класс рассчитан на детей старшего дошкольного возраста, педагогов и родителей.
Назначение : оформление группы детского сада, поделка на выставку «Осень золотая».
Лепка из цветного пластилина является интересным занятием для дошкольников. А пластилинография обладает еще большей привлекательностью. Ведь ребенок может с помощью пластилина рисовать! Фон и персонажи могут быть не просто нарисованы, а вылеплены из пластилина, а значит, быть не плоскими, а объемными, выпуклыми. Также допускается использование дополнительных деталей – бисера, бусинок, природного и бросового материала.
Цели занятия:
– образовательные: формировать умение создавать выразительный образ, расширить представления детей о лесном животном – еже, об особенностях внешнего облика, учить создавать композицию из отдельных деталей, используя имеющиеся умения и навыки работы с пластилином – скатывание, расплющивание, деление целого на части с помощью стеки, закрепить навыки рисования гуашью, получить серый цвет смешиванием черного и белого,
– развивающие: развивать мелкую моторику рук при создании композиции из пластилина, зрительное и слуховое внимание, творческое воображение;
– воспитательные: воспитывать аккуратность при работе с пластилином и гуашью.
Материалы для занятия:
Плотный картон, гофрированная бумага белого цвета, клей-карандаш, гуашь черного и белого цветов, вода, палитра, кисти, игрушка-ежик, иллюстрации с ежами, книга со стихотворением С.Я.Маршака «Тихая сказка», пластилин коричневого, желтого, красного, зеленого цветов, зубочистки, шаблоны туловища ежа и листьев, вырезанные заранее из белой бумаги.
Предварительная работа: чтение рассказов Е.Чарушина «Еж» и М.Пришвина «Еж», сказки В.Росина «Зачем ежику иголки?», рассматривание картины «Ежи» из серии «Дикие животные».
1) Предложить детям отгадать загадку:
Сердитый недотрога
Живет в глуши лесной;
Иголок очень много,
а ниток – ни одной. (Еж)
Прочитать отрывок сказки в стихах С.Я.Маршака «Тихая сказка».
Эту сказку ты прочтёшь
Тихо, тихо, тихо…
Жили-были серый ёж
И его ежиха.
Серый ёж был очень тих
И ежиха тоже.
И ребёнок был у них –
Очень тихий ёжик.
Всей семьей идут гулять
Ночью вдоль дорожек
Ёж-отец, ежиха-мать
И ребёнок-ёжик.
Вдоль глухих осенних троп
Ходят тихо: топ-топ-топ…
Предложить рассмотреть строение ежика на примере иллюстрации или игрушки. Описать словами характерные особенности внешнего вида: туловище округлое, чуть вытянутое, с заостренной мордочкой, колючей спинкой.
Предложить сделать «Колючую сказку» – изобразить ежика, который гуляет по осеннему лесу. А чтобы еж смог защитить себя от врагов, у него должно быть достаточно иголок. Нам надо будет помочь ежу – сделать колючую шубку из зубочисток.
2) Плотный картон обтянуть гофрированной бумагой белого цвета, края бумаги проклеить с изнаночной стороны. В центре приклеить шаблон туловища ежа.
Хитрый ежик – чудачок
Сшил колючий пиджачок:
Сто булавок на груди,
Сто иголок позади.
Ходит еж в саду по травке,
Натыкает на булавки
Грушу, сливу – всякий плод,
Что под деревом найдет,
И с подарочком богатым
возвращается к ежатам! (П.Воронько)
МБДОУ детский сад комбинированного вида №29
Составила и провела Чуйкина Т.
М.
Программное содержание:
— Упражнять детей в составлении рассказов по картинке без повторов и пропусков существенно информации;
— обучать умению придумывать названия картинке;
— обобщать и расширять представления детей о зимних приметах и явлениях;
— упражнять в согласовании прилагательного «Зимний» с существительным в роде;
— развивать мелкую моторику;
— совершенствовать умения выполнять аппликацию с использованием нетрадиционных материалов.
Материал: игрушка «Тетушка Ворона»; красивый конверт с письмом; панно с изображением заснеженной берлоги; пособие «Времена года»; картина «Зимние забавы»; материал для аппликации: по 3 ватных диска разного размера на каждого ребенка, фломастеры, цветной картон для наклеивания, клей, кисти, салфетки, клеенки.
Ход непосредственно образовательной деятельности
1. Организационный момент
2. Создание игровой мотивации
Воспитатель обращает внимание на красивый конверт в лапках «Те-тушки Вороны» — хозяйки экологической тропы и предлагает его осмотреть.
На конверте в графе «От кого» — загадка. Чтобы узнать от кого письмо, детям необходимо отгадать загадку:
— Хозяин лесной
Просыпается весной,
А зимой под вьюги вой
Спит в избушке снеговой.
(Медведь)
Воспитатель: — А как называется эта снеговая избушка? (Берлога)
Воспитатель: — Посмотрите, вон там далеко в лесу под корнями упав-шего дерева находится берлога, в которой спит наш Мишка!
— Посмотрим, что же он нам пишет.
(Читаю: «Здравствуйте, дорогие ребята! Надеюсь, что Тетушка Ворона принесет мое письмо вам, но я буду уже крепко спать. Дело в том, что лесные звери называют меня соней, лежебокой, говорят, что я всю зиму проспал. А что такое зима? Вы мне поможете узнать?)
Воспитатель: — Как же мы можем помочь медведю? (Высказывания детей).
3. Беседа о временах года
Воспитатель: — Да, ребята, чтобы рассказать медведю о зиме, когда он проснется, нужно самим много знать об этом времени года.
— Скажите, какие вы знаете времена года? (Зима, Весна, Лето, Осень)
— Назовите их по порядку и покажите соответствующие картинки.
(Картинки располагаются на магнитной доске)
— А теперь послушайте, что расскажет о зиме….(Маргарита)
— Ах ты, зимушка-зима,
К нам с морозами пришла.
Ветер воет, вьюга вьет,
Вдоль по улице метет.
4. Составление рассказов по сюжетной картине «Зимнее забавы»
Воспитатель: — Хоть и сурова зима, а мы все равно ее любим. Давайте посмотрим, что делают дети зимой.
Вопросы по картинке.
— Какое время года изображено на картинке? (на картинке изображена зима)
— Почему вы так думаете? (на земле, на деревьях, на крышах домов ле-жит снег)
— Кого вы видите на картинке? (На картине изображены дети)
— Что они делают? (Они катаются на санках)
— Кого вы видите рядом с ними? (Это мама)
— Посмотрите, что сделали дети из снега? (Дети вылепили снеговика)
— Как вы думаете, весело ли детям зимой? (Детям зимой очень весело)
Воспитатель: — Послушайте, какой получился у нас рассказ:
Наступила зима. Выпал белый пушистый снег. Дети с мамой вышли на улицу.
Они сделали из снежных комьев красивого снеговика, а потом стали катать друг друга на санках. Очень весело детям зимой!
Воспитатель: — Давайте послушаем ваши рассказы по этой картине (выслушать 2-3 человека).
5. Физминутка «Лепим снеговика»
Тра-та-та, тра-та-та
Рада снегу детвора!
Хлопают в ладоши
Тра-та-та, тра-та-та
Лепим мы снеговика!
Изображают лепку снежных ком-ков
Ком на ком поставим,
Соединяют руки перед собой, поднимаю вверх
Глазки подведем, Соединяют большие и указатель-ные пальцы и приставляют их к глазам
Нос – морковку вставим, Приставляют к носу кулачок
Шапочку наденем! Кладут ладони на голову
Вот такой снеговичок:
Снежный, белый толстячок! Ставят руки на пояс и качают го-ловой вправо-влево
6. Д/и «Определи первый звук»
Воспитатель: — Не хотят дети уходить домой. Мама зовет их:
— О-о-о-оля!
— У-у-у-уля! Дети определяют первый звук в слове
— И-и-и-игорь!
— А-а-а-аня!
7. Д/и «Зимние вопросы»
Воспитатель: — Мы сейчас будем отвечать на вопросы только одним словом «зимний».
Произносить слова-ответы нужно четко и ясно.
День сегодня какой? – Зимний
Погода какая? – Зимняя
Солнце какое? – Зимнее.
Деревья какие? – Зимние.
Забавы какие? – Зимние.
Небо какое? – Зимнее.
8. Художественно-творческая деятельность: аппликация «Снегови-чок»
9.
Воспитатель: — Дети! Я предлагаю сделать подарок мишке – открытки с изображением снеговиков. Его мы будем наклеивать из ватных дисков.
А) анализ образца (обратить внимание на размер дисков и их расположение; дополнительные детали дети изображают фломастерами: глаза, нос, рот, пуговички).
Б) самостоятельная деятельность детей под руководством воспитателя.
10. Подведение итогов
Воспитатель: — Красивые и веселые у вас снеговики. Мы их аккуратно положим в коробку, а Мишке прочитаем «засыпалочку»:
Зимний сон по лесу бродит, Дети идут по кругу
Все в порядок он приводит Разводят руки в стороны, выполняют повороты
На берлогу набросал Имитируют «бросание снега»
Белый снег пушистый
Пусть присниться мишке мед
Сладкий, золотистый Складывают ладошки друг с другом, при-кладывают к щеке
Воспитатель: — О каком времени года мы сегодня разговаривали?
— Так что же мы можем рассказать Мишке об этом времени года?
Цели:
Образовательная:
Уточнить знания детей о зимних природных явлениях;
Закрепление знаний художественных выразительных средств (интонация), закрепить умение выразительно читать стихотворения;
Учить отгадывать загадки;
Обогащать активный словарь детей;
Совершенствовать умение детей лепить предметы, состоящие из шаров разной величины.
Развивающие :
Развивать мышление, связанную речь, творческое воображение.
Воспитательные :
Воспитывать умение внимательно слушать, не перебивать других.
Материал:
Картины с изображением зимы, игрушка снеговик, конверт с загадками, пластилин, дощечки для лепки, медальоны виде снежинок.
Предварительная работа :
Заучивание стихотворений о зиме, экскурсии по территории детского сада, беседы о зимних признаках.
Ход занятия :
Ребята сегодня мы ещё раз с вами поговорим о зиме. Зима прекрасное время года. Ребята, а какие вы знаете признаки зимы? Зимой сильные морозы. Часто идёт снег. Зимой большие сугробы снега. Речка замерзает и покрывается льдом. На деревьях иней.
Да ребята правильно это всё признаки зимы. А какой первый месяц зимы? (декабрь)
Второй месяц зимы? (январь)
Третий месяц зимы? (февраль)
Да правильно это три месяца зимы. Ребята, а мы с вами учили стихи о зиме и зимних месяцах.
Сейчас нам Лиза расскажет стих, а мы послушаем и скажем о каком месяце она рассказала. Утром рано в декабре,
Первый снег уж на дворе.
Расчищаем мы дорожки,
В тёплой меховой одёжке.
А каком месяце рассказала Лиза? (о декабре). Правильно ребята в декабре высыпает первый снег. Становится холодно и мы одеваем тёплую одежду.
А сейчас Лиля расскажет стихотворение.
Открываю календарь-
Начинается январь.
В январе, в январе
Много снега на дворе
Снег на крыше, на крылечке
Солнца в небе голубом
В нашем доме топят печки,
В небо дым идёт столбом.
Про какой месяц рассказала Лиля? (о январе). Почему вы так решили? (С января начинается новый год. В январе много снега). Правильно, молодцы дети.
Ещё Максим расскажет стихотворение.
Дуют ветры в феврале,
Воют в трубах громко.
Змейкой мчится по земле
Лёгкая позёмка
Поднимаясь мчатся в даль
Самолётов звенья
Это празднует февраль
Армии рожденье.
А это стихотворение про какой месяц? (февраль). Да правильно в феврале, дуют ветры, на земле позёмка и праздник 23 февраля день защитников Отечества.
Молодцы мы вспомнили стихи, а в какие игры мы играем зимой? (Катаемся на санках, на коньках, на лыжах, играем в снежки и лепим снеговика).
Вот как много интересных занятий зимой.
Ой, ребята, кто – то стучится.(Вношу снеговика).
Ребята, это снеговик к нам пришёл.
Здравствуйте ребята, как у вас тут весело, а мне скучно стоять на улице одному вот я и решил к вам прийти. А что вы делаете?
Мы говорим о зиме.
Ребята, а у меня есть вот загадки. Отгадаете их?
Давай попробуем.
Вот уж месяц снег идёт,
Скоро встретим новый год,
В снежной спячке вся природа
Подскажи те время года? (зима)
С неба он летит зимой,
Не ходи теперь босой,
Знает каждый человек,
Что всегда холодный…(снег)
Что за звёздочки сквозные
На пальто и на платке?
Всё сквозные вырезные.
А возьмёшь – вода в руке. (снежинки)
Выпал снег чистейшей пробы
Из него везде…(сугробы)
С метлой в руке,
С ведром на голове
Стою зимой я на дворе. (снеговик)
Вот какие молодцы все загадки отгадали.
А у нас есть ещё интересная игра « Зимушка – зима»
Физкультминутка «Зимушка – зима».
Здравствуй зимушка – зима (кланяется)
Что в подарок принесла? (руки в стороны)
Белый снег пушистый (приседаем, проводим по воображаемому снегу)
Иней серебристый (руки в верх)
Лыжи, санки и коньки (имитируют движения)
И на елке огоньки! (делают фонарики)
Вот какая весёлая игра.
Да у вас весело, а мне одному скучно.
Ребята, а давайте слепим для снеговика друзей снеговиков. Садитесь за столы на свои места.
Но прежде чем лепить разомнём пальчики.
Пальчиковая гимнастика. «Зимняя прогулка».
(Загибаем пальчики по одному.)
Раз, два, три, четыре, пять
(“Идём” по столу указательным и средним пальчиками.
)
Мы во двор пришли гулять.
(“Лепим” комочек двумя ладонями.)
Бабу снежную лепили,
(Крошащие движения всеми пальцами)
Птичек крошками кормили,
(Ведём указательным пальцем правой руки по ладони левой руки)
С горки мы потом катались,
(Кладём ладошки на стол то одной стороной, то другой)
А ещё в снегу валялись.
(Отряхиваем ладошки)
Все в снегу домой пришли.
(Движения воображаемой ложкой, руки под щёки)
Съели суп и спать легли.
Молодцы, а теперь давайте лепить снеговиков. Вспоминаем, что снеговик состоит из трёх шариков (большой, поменьше и самый маленький), слепите шапочку из коричневого пластилина, нас, глазки, а из веточек палочек сделаете руки снеговику.
Дети лепят снеговиков.
Вот какие снеговики получились, поставим их на поднос возле снеговика. Теперь тебе не будет скучно.
Спасибо ребята, а у меня тоже есть для вас подарки, что бы вы помнили о зиме вот такие снежинки медальоны.
Спасибо снеговик, оставайся с нами посмотришь, как ребята проводят время в детском саду.
Ребята, скажите, что мы сегодня делали? Беседовали о зиме и зимних забавах. Рассказывали стихи, отгадывали загадки, играли, лепили снеговика.
Молодцы ребята, но зима закончилась, и давайте с ней попрощаемся. Скажем до свидания Зимушка – зима, до встречи через год.
Тема недели “Зима “Конспект НОД “Художественное творчество ” лепка в средней группе “Снежинка ”
Цели: Продолжать учить скатывать колбаски и конструировать из них задуманный предмет в виде барельефа (изображение выступает над плоскостью фона). Совершенствовать умение понимать и анализировать содержание стихотворения. Развивать мелкую моторику пальцев, глазомер и воображение. Воспитывать аккуратность.
Предварительная работа: рассматривание картин с зимними пейзажами, знакомство со свойствами снега.
Раздаточный материал. Круги из голубого картона диаметром примерно 12-15 см по количеству детей, белый пластилин, стеки, музыкальное сопровождение «Зимушка-зима»
Дети располагаются на ковре вместе с воспитателем.
В
группу залетела «снежинка» – письмо. Чтение детям письма.
«Здравствуйте, ребята! Я совсем маленькая девочка – Снежинка. Я недавно появилась на свет. Но я знаю, что моя мама – это Матушка-Водица. У нас большая семья. Есть сыновья у Матушки – Водицы, мои братья – Туман, Дождь, Лёд и мы дочки – Роса и Снежинки. У всех детей разные характеры: все мы любим разные времена года (кто весну и лето, кто осень, кто зиму). Сейчас на улице зима, а зиму любим мы – Снежинки и мой братец Лёд. Моего братца вы сегодня видели. Лёд приходил к вам в гости. А вот сестриц своих я потеряла! Пока мы опускались с неба, подул сильный Ветер, все мои сестрицы разлетелись! Мне очень грустно одной, помогите мне, пожалуйста, найти моих сестриц! Ваша Снежинка.
Еще Снежинка оставила нам описание свих сестриц, давайте послушаем!
Воспитатель читает детям отрывок из стихотворения К. Бальмонта:
Светло-пушистая
Снежинка белая.
Какая чистая,
Какая смелая!
Воспитатель:
Какая снежинка в
стихотворении? (Смелая, чистая, белая.
)
Как еще можно описать снежинку? (Холодная, колючая, блестящая и т. д.)
А давайте немножко поиграем с нашей Снежинкой? (Давайте)
Физминутка
Мы снежинки, мы пушинки,
Покружиться мы не прочь.
Мы снежинки-балеринки,
Мы танцуем день и ночь.
Встанем вместе мы в кружок –
Получается снежок.
Ребята, но мы же совсем забыли, что у нашей Снежинки несчастье! Поможем, ребята, найти сестриц, Снежинке? – (Да)
Давайте мы с вами сделаем вот таких сестричек для нашей Снежинки (показ образца)
Проходи к своим местам.
Дети проходят к своим рабочим местам. Играет мелодия «Зимушка-зима»
Лепка:
Скатываем несколько шариков одинакового размера и раскатываем их в тоненькие колбаски. Воспитатель показывает детям, как на круглом картоне составить из пересекающихся в центре колбасок снежинку и украсить ее короткими колбасками или другим способом.
Итог занятия:
Ребята, посмотрите какие красивые сестрицы Снежинки у нас получились! Теперь нашей Снежинке не будет так грустно! Все вы большие молодцы!
Творчество: Упражнять в умении делить пластилин на части, скатывать, примазывать детали, передавать характерные особенности строения зайчика, пропорции.
Познание: Уточнить, что заяц – дикое животное. Зимой меняет серую шубку на белую.
Коммуникация: Развивать речь, запомнить слова игры “Зайка белый умывается”.
Социализация: Воспитывать настойчивость к достижению цели. Расширить знания детей о диких животных. Поощрять личное творческое начало.
Здоровьесберегающие: Физминутка, подвижная игра “Зайка белый умывается”.
Материал: Картины из серии “Дикие животные”, шапочка зайчика для игры, полянка снежная с елочкой. Стихотворение иллюстрированное А.Барто “Дело было в январе”. Образец игрушки зайчика, белый пластилин, салфетки, дощечки, вода.
Ход занятия:
I. Воспитатель предлагает назвать животных, которые живут в лесу, просит отгадать загадку:
По лесочку прыг – прыг,
По снежочку тык – тык. (заяц).
II. Рассматривают игрушку зайчика, картину с изображением зайцев, характерные особенности строения животного, показывает детям последовательность лепки: размягчение пластилина, деление пластилина на части, как лепить (раскатывание, скатывание, расплющивание, примазывание).
III. Пальчиковая гимнастика:
Под высокою сосной сидит заинька косой
Под другою сосной сидит заинька другой.
IV. Самостоятельная работа. Помощь воспитателя.
V. Создать лесную поляну, обыграть поделки.
VI. Подвижная игра “Зайка белый умывается”.
Зайка белый умывается,
Видно, в гости собирается.
Вымыл ухо, вытер сухо,
Вымыл хвостик и попрыгал в гости.
VII. Итог занятия. Полюбоваться зайчикам на полянке.
Цель:
Формирование у детей универсальных умений средствами творческой деятельности на основе ранее выработанных знаний, умений и навыков в области искусства дизайна.
Задачи:
1. Закрепить и обобщить знания детей о зиме, явлениях природы с помощью произведений русских поэтов, художников; проследить взаимосвязь живой и неживой природы, времен года.
2. Использовать линию, ритм, силуэт, цвет, пропорции, форму, композицию как средства художественной выразительности в создании образа «Волшебница Зима»
3.
Развивать познавательный интерес, творчество, фантазию, воображение; формировать способность видеть красоту окружающего мира.
4. Воспитывать культуру видения диалога; умение внимательно слушать собеседника, не отвлекаться, не перебивать, отвечать на вопросы, приводить примеры.
Методы и приемы: беседа, рассказывание стихотворений, рассказ с использованием иллюстраций, использование эпитетов и сравнений.
Предварительная работа: Рассматривание иллюстраций картинок и открыток с образами красавиц. Рисование образа зимы на картине. Заучивание стихотворений о зиме и явлениях природы.
Материал: Цветной картон, пластилин, бисер, пайетки, елочный дождик, бусины, дощечки, стеки, рамки для работ; открытки с образами зимы.
Ход занятия:
В: – Какие времена года вы знаете?
В: – Тройка, тройка прилетела,
Скакуны в той тройке белы,
А в санях сидит царица –
Белокожа, светлолица.
Как махнула рукавом –
Все покрыла серебром!
В: – Как вы думаете, о какой царице говорится в этой загадке?
В: – Почему зиму называют царицей?
В: – Как вы думаете, почему мы можем сказать о зиме «белокожа», «светлолица»? Почему?
В: – На какой тройке прилетела зима?
В: – Что за скакуны в этой тройке?
В: – Правильно, это зимние месяцы.
Вспомните их названия?
В: – Да, зима – царица трех месяцев: декабрь, январь, февраль. Какой зимний месяц сейчас?
В: – Январь – средний месяц, самый студеный. Может ли зима быть разной по своему характеру? Опишите характер зимы (студеный, суровый, ветреный, ледяной, снежный, морозный, солнечный, вьюжный).
В: – У нас, в России зимы могут быть разными, но в основном они морозные, снежные и студеные. Мы любим зиму и часто говорим о ней, как о человеке. Ведь недаром поэты и писатели называют зиму: матушка-зима, кудесница – зима, чаровница, волшебница – зима, седая зима, ледяная королева. И когда мы слышим эти эпитеты в своем воображении, рисуем портрет зимы с ее характером.
Что такое портрет?
В: – Портрет – это жанр изобразительного творчества, где воспроизводится облик человека, в котором художник раскрывает его внутренний мир, характер.
Динамическая пауза
1. Белые-белые (руки подняли вверх, потянулись)
3. Елочки-елочки (приседания с опущенными руками)
4.
Во дворе-во дворе (поворот туловища вперед слева на право с вытянутыми руками)
5. Скользкие-скользкие (имитация скольжения ногами)
7. Горочки-горочки (приседания)
8. Во дворе-во дворе (поворот туловища вперед слева на право с вытянутыми руками)
В: – На предыдущем занятии мы рассматривали иллюстрации открыток и картин с изображением женских образов. Обращали внимание на элементы костюмов, головные уборы. Сделали заготовки работ с изображением зимушки-зимы.
Сегодня мы будем превращать придуманный образ в реальное изображение. Посмотрите внимательно на материалы, из которых вам предстоит создать образ Волшебницы-зимы, и приступайте к работе.
В: – Проявите свой талант, знания и умения. Покажите нам свой подход к решению этой работы и свою фантазию. Портреты Волшебницы зимы должны получиться красивыми, и мы сможем украсить ими стенды детского сада, чтобы гости и другие дети могли полюбоваться ими.
По окончанию задания работы детей вставляются в рамки и вывешиваются на мольберты.
Дети рассказывают о своих работах. В качестве усиления эффекта 2-3 ребенка читают стихотворения:
1. Королева ледяная
Нет ее белей на свете,
И ее сопровождает
Северный холодный ветер.
А за ней бегут вдогонку
Вьюга колкая поземка
И несутся, словно змеи
Серебристые метели.
2. Ах ты, русская молодка
Раскрасавица – душа.
Белоснежная лебедка,
Наша матушка – зима!
В белом чистом сарафане
Из серебряной парчи.
На тебе горят алмазы,
Словно яркие лучи.
3. Уж как шла зима по тропиночке
Рассыпая по лесам свои льдиночки.
И снежинки в кружевах раскидала все.
Превратила в сказку снежную
Жизнь на всей земле.
Цель: формирование у детей представлений о березе посредством интеграции образовательных областей «Познавательное развитие», «Художественно-эстетическое развитие», «Речевое развитие», «Физическое развитие»
Задачи:
Образовательные:
Развивающие:
Воспитательные:
Материал к НОД: готовый фон работы с изображением дерева берёзы (ствол, ветки, но без листьев), персонаж театра би-ба-бо коза.
Предварительная работа: чтение сказки «Как коза себе избушку построила»
Дети находятся в группе.
В группе появляется коза – персонаж театра би-ба-бо.
Воспитатель (опосредованно от имени козы): Здравствуйте дети (говорит с грустной интонацией).
Дети здороваются с козой.
Воспитатель: дети, мне кажется, что коза какая-то грустная, давайте спросим у неё что случилось.
Дети спрашивают что случилось?
Воспитатель (опосредованно от имени козы): я построила в лесу избушку для себя и для козлят. Но налетел ветер, сорвал все листочки, и теперь мою избушку стало видно издалека. Я боюсь, что серый волк увидит избушку и заберёт моих козлят (воспитатель показывает фон работы, на котором изображены способом барельефной лепки избушка и берёзы без листьев). Когда на берёзе были листья, избушку не было видно.
Воспитатель: дети, поможем козе (ответы детей).
Воспитатель (опосредованно от имени козы): как же вы сможете мне помочь? (ответы детей)
Воспитатель: это здорово вы придумали, сделать так, чтобы избушку козы не было видно. А как же нам сделать, что бы избушку не было видно? (ответы детей).
Воспитатель (опосредованно от имени козы): как замечательно вы придумали, что нужно сделать на берёзу листья.
Воспитатель ставит картину на мольберт.
Воспитатель: дети как называются деревья на картине? (ответы детей). Как вы догадались, что это берёза? (ответы детей).
Воспитатель (опосредованно от имени козы): молодцы дети, узнали берёзу, это моё самое любимое дерево.
Воспитатель: дети, посмотрите на картину, из чего мы можем сделать листья? (ответы детей). Правильно, мы можем сделать листья из пластилина.
Какого цвета листья на берёзе? (ответы детей). Где располагаются листья? (ответы детей).
А где располагаются ветки? (ответы детей)
Воспитатель: давайте поиграем (проводит физминутку на своё усмотрение)
В качестве физминутки можно использовать первый куплет песни «Во поле берёза стояла» с таким продолжением
Ветками берёзонька качала, серого волка прогоняла,
Люли, люли прогоняла, люли, люли прогоняла.
Я от куска пластилина, отщипываю небольшой кусочек, раскатываю его между ладонями? Что у меня получилось? (ответы детей) Я беру шарик между большим и указательным пальцами правой руки и сплющиваю его. Вот у меня получился листочек. Теперь я прикрепляю листик к веточке.
Все вместе мы быстро спрячем избушку козы. Проходите за столы. Все вместе начинаем лепить листья. Как только слепите несколько листочков подходите к картине и располагайте листья на ветках.
Воспитатель смотрит за тем, что бы дети подходили к мольберту постепенно, не толкались и давали друг другу возможность прикрепить листья.
Поощряет детей. Если детей в группе много можно использовать большой формат работы или два фона.
Воспитатель (опосредованно от имени козы): вы так хорошо спрятали мою избушку за листьями, теперь её волк не сможет найти. Спасибо вам большое.
Мы спросили нашу печь:
(поднять кверху указательный палец)
Что сегодня нам испечь?
(«печем» пироги)
Печку мы спросили,
(поднять кверху указательный палец)
тесто замесили.
(сжимаем и разжимаем кулаки)
Тесто скалкой раскатали,
Раскатали – не устали.
(трем ладони)
Начинили творогом
(«печем» пироги)
И назвали пирогом!
(поднять кверху указательный палец)
Ну-ка, печка,
Дай творожнику местечко!
(Вытянуть руки ладонями вверх)
Дети садятся на свои места и выполняют работу.
Воспитатель следит за их работой. Во время выполнения задания необходимо помогать детям, напоминая или частично объясняя им приемы лепки. Воспитывать и поощрять самостоятельность, контролировать последовательность выполнения работы.
По окончании лепки все работы дети кладут пирожное на свою тарелочку.
– Ребята, какие у вас получились красивые пирожные. Я думаю, что кукле Маше они очень понравились.
– Давайте посадим Машу за стол и угостим ее чаем и нашими пирожными.
– Вот ребята и закончилось наше занятие. Что мы делали на занятии? (лепили угощение для куклы). Вам понравилось наше занятие? (Ответы детей). Дети, вы сегодня молодцы, хорошо поработали. У всех получились красивые пирожные!
Тема недели «Зима»
Занятие 14. Снежинка(Налеп из пластилина)Программное содержание. Продолжать учить скатывать колбаски и конструировать из них задуманный предмет в виде барельефа (изображение выступает над плоскостью фона).
Совершенствовать умение понимать и
Тема недели «Зима» Занятие 14. Елочный шарик(Лепка из пластилина)Программное содержание. Продолжать учить детей украшать объемное изделие маленькими пластилиновыми шариками. Развивать речь и мышление.Демонстрационный материал. Изображение новогодней елки, украшенной
Из книги автораТема недели «Мой дом» Занятие 22. Домик для зайчика и петуха(Лепка из пластилина)Программное содержание. Закреплять умение детей доводить изделие до нужного образа с помощью пластилина. Учить пересказывать сказки, опираясь на иллюстрации.Демонстрационный материал. Герои
Из книги автораТема недели «Зоопарк» Занятие 25. Слон(Рисование ладошкой)Программное содержание. Продолжать знакомить с техникой печатания ладошкой: опускать в гуашь всю ладошку и делать отпечаток. Развивать воображение, учить видеть в знакомом предмете новый образ. Закреплять умение
Из книги автораТема недели «Новый год»
Занятие 31.
Снегурочка(Рисование гуашью)Программное содержание. Продолжать знакомить детей с понятием «холодные цвета». Учить детей рисовать сказочного персонажа, соблюдая пропорции тела. Добиваться выразительности образа. Закреплять умение
Тема недели «Белоснежная зима» Занятие 33. Снеговик(Тычок жесткой полусухой кистью)Программное содержание. Продолжать учить передавать особенности изображаемого предмета, используя тычок жесткой полусухой кистью. Воспитывать отзывчивость и добротуРаздаточный
Из книги автораТема недели «Мой дом» Занятие 41. Ледяная избушка(Рисование пастельными мелками)Программное содержание. Продолжать знакомить детей с холодными тонами. Учить передавать характерные особенности предметов, используя холодную цветовую гамму. Знакомить с возможностями
Из книги автораТема недели «Мой дом»
Занятие 22. Домик для зайчика и петуха (Цветная бумага. Аппликация из заготовленных частей предмета)Программное содержание.
Воспитывать отзывчивость и доброту. Учить детей составлять целое из нескольких частей; наносить клей на деталь и наклеивать
Тема недели «Зима» Занятие 14. Белоснежная зима(Тычки жесткой полусухой кистью. Гуашь)Цель. Учить детей делать тычки жесткой полусухой кистью. Развивать эстетическое восприятие зимнего пейзажа.Демонстрационный материал. Картина – зимний пейзаж.Раздаточный материал.
Из книги автораТема недели «Мой дом» Занятие 22. Забор возле дома(Рисование кистью. Гуашь)Цель. Продолжать учить детей рисовать различные предметы, состоящие из сочетаний линий. Учить пересказывать сказки, опираясь на иллюстрации в книге. Развивать речь, мышление.Демонстрационный
Цели:
Образовательная:
Уточнить знания детей о зимних природных явлениях;
Закрепление знаний художественных выразительных средств (интонация), закрепить умение выразительно читать стихотворения;
Учить отгадывать загадки;
Обогащать активный словарь детей;
Совершенствовать умение детей лепить предметы, состоящие из шаров разной величины.
Развивающие :
Развивать мышление, связанную речь, творческое воображение.
Воспитательные :
Воспитывать умение внимательно слушать, не перебивать других.
Материал:
Картины с изображением зимы, игрушка снеговик, конверт с загадками, пластилин, дощечки для лепки, медальоны виде снежинок.
Предварительная работа :
Заучивание стихотворений о зиме, экскурсии по территории детского сада, беседы о зимних признаках.
Ход занятия :
Ребята сегодня мы ещё раз с вами поговорим о зиме. Зима прекрасное время года. Ребята, а какие вы знаете признаки зимы? Зимой сильные морозы. Часто идёт снег. Зимой большие сугробы снега. Речка замерзает и покрывается льдом. На деревьях иней.
Да ребята правильно это всё признаки зимы. А какой первый месяц зимы? (декабрь)
Второй месяц зимы? (январь)
Третий месяц зимы? (февраль)
Да правильно это три месяца зимы. Ребята, а мы с вами учили стихи о зиме и зимних месяцах.
Сейчас нам Лиза расскажет стих, а мы послушаем и скажем о каком месяце она рассказала. Утром рано в декабре,
Первый снег уж на дворе.
Расчищаем мы дорожки,
В тёплой меховой одёжке.
А каком месяце рассказала Лиза? (о декабре). Правильно ребята в декабре высыпает первый снег. Становится холодно и мы одеваем тёплую одежду.
А сейчас Лиля расскажет стихотворение.
Открываю календарь-
Начинается январь.
В январе, в январе
Много снега на дворе
Снег на крыше, на крылечке
Солнца в небе голубом
В нашем доме топят печки,
В небо дым идёт столбом.
Про какой месяц рассказала Лиля? (о январе). Почему вы так решили? (С января начинается новый год. В январе много снега). Правильно, молодцы дети.
Ещё Максим расскажет стихотворение.
Дуют ветры в феврале,
Воют в трубах громко.
Змейкой мчится по земле
Лёгкая позёмка
Поднимаясь мчатся в даль
Самолётов звенья
Это празднует февраль
Армии рожденье.
А это стихотворение про какой месяц? (февраль). Да правильно в феврале, дуют ветры, на земле позёмка и праздник 23 февраля день защитников Отечества.
Молодцы мы вспомнили стихи, а в какие игры мы играем зимой? (Катаемся на санках, на коньках, на лыжах, играем в снежки и лепим снеговика).
Вот как много интересных занятий зимой.
Ой, ребята, кто – то стучится.(Вношу снеговика).
Ребята, это снеговик к нам пришёл.
Здравствуйте ребята, как у вас тут весело, а мне скучно стоять на улице одному вот я и решил к вам прийти. А что вы делаете?
Мы говорим о зиме.
Ребята, а у меня есть вот загадки. Отгадаете их?
Давай попробуем.
Вот уж месяц снег идёт,
Скоро встретим новый год,
В снежной спячке вся природа
Подскажи те время года? (зима)
С неба он летит зимой,
Не ходи теперь босой,
Знает каждый человек,
Что всегда холодный…(снег)
Что за звёздочки сквозные
На пальто и на платке?
Всё сквозные вырезные.
А возьмёшь – вода в руке. (снежинки)
Выпал снег чистейшей пробы
Из него везде…(сугробы)
С метлой в руке,
С ведром на голове
Стою зимой я на дворе. (снеговик)
Вот какие молодцы все загадки отгадали.
А у нас есть ещё интересная игра « Зимушка – зима»
Физкультминутка «Зимушка – зима».
Здравствуй зимушка – зима (кланяется)
Что в подарок принесла? (руки в стороны)
Белый снег пушистый (приседаем, проводим по воображаемому снегу)
Иней серебристый (руки в верх)
Лыжи, санки и коньки (имитируют движения)
И на елке огоньки! (делают фонарики)
Вот какая весёлая игра.
Да у вас весело, а мне одному скучно.
Ребята, а давайте слепим для снеговика друзей снеговиков. Садитесь за столы на свои места.
Но прежде чем лепить разомнём пальчики.
Пальчиковая гимнастика. «Зимняя прогулка».
(Загибаем пальчики по одному.)
Раз, два, три, четыре, пять
(“Идём” по столу указательным и средним пальчиками.
)
Мы во двор пришли гулять.
(“Лепим” комочек двумя ладонями.)
Бабу снежную лепили,
(Крошащие движения всеми пальцами)
Птичек крошками кормили,
(Ведём указательным пальцем правой руки по ладони левой руки)
С горки мы потом катались,
(Кладём ладошки на стол то одной стороной, то другой)
А ещё в снегу валялись.
(Отряхиваем ладошки)
Все в снегу домой пришли.
(Движения воображаемой ложкой, руки под щёки)
Съели суп и спать легли.
Молодцы, а теперь давайте лепить снеговиков. Вспоминаем, что снеговик состоит из трёх шариков (большой, поменьше и самый маленький), слепите шапочку из коричневого пластилина, нас, глазки, а из веточек палочек сделаете руки снеговику.
Дети лепят снеговиков.
Вот какие снеговики получились, поставим их на поднос возле снеговика. Теперь тебе не будет скучно.
Спасибо ребята, а у меня тоже есть для вас подарки, что бы вы помнили о зиме вот такие снежинки медальоны.
Спасибо снеговик, оставайся с нами посмотришь, как ребята проводят время в детском саду.
Ребята, скажите, что мы сегодня делали? Беседовали о зиме и зимних забавах. Рассказывали стихи, отгадывали загадки, играли, лепили снеговика.
Молодцы ребята, но зима закончилась, и давайте с ней попрощаемся. Скажем до свидания Зимушка – зима, до встречи через год.
Снеговик: Спасибо вам, ребята! За то, что согласились мне помочь! И теперь мне не скучно, а весело. И я хочу поиграть с вами, проверить какие вы сообразительные. Я буду задавать вопросы, а вы отвечайте правильно.
Вопросы к игре:
Снег белый или синий?
Лед твердый или мягкий?
Снег капает или идет?
Зимой бывает снегопад или листопад?
На улице мороз или жара?
Зимой одеваются тепло или легко?
На коньках катаются или качаются?
Снеговика лепят или строят?
Снеговик: Какие вы дружные, правильно на мои вопросы ответили. Так захотелось посмотреть на вашу работу, а можно я останусь.
Посижу и полюбуюсь на вас!
Воспитатель: Конечно можно, правда, ребята? Присядь и отдохни.
Воспитатель: Дети, посмотрите кто это? Из каких частей он состоит?
Правильно. Низ — это самый большой шар. Посередине средний шар – туловище. Вверху самый маленький шар – это голова. Обратите внимание, по бокам есть еще руки, как у неваляшки два маленьких шара.
Перед вами лежит брусок белого пластилина. Давайте вместе с вами подумаем, на сколько частей нужно его разделить?
Правильно на четыре. Ребята, а как вы думаете все части одинакового размера? Сегодня мы с вами научимся лепить снеговика. Снеговика вылепим так, сначала давайте разделим наш брусок пластилина на 4 части: сначала отрежем самый большой кусок пластилина – низ, а теперь возьмите его в ладошки, давайте его согреем, и будем катать шар. Поставим его. Затем средний по величине кусок – туловище, а теперь возьмите его в ладошки, давайте его согреем, и снова скатаем из него шар. Поставим его сверху. Самый маленький кусок – голова.
Отрезаем кусок пластилина для головы, при этом отставляя маленький кусок для рук. А теперь возьмите голову вашего снеговика в ладошки, давайте его согреем и то же превратим в шар. Голову поставим сверху на туловище. Ещё есть руки – они могут быть как шарики у неваляшки. На сколько частей нужно разделить комок пластилина, для рук? Правильно, делим кусочек оставшегося пластилина на две части, катаем два шарика. Ребята, а куда мы прикрепим руки? Правильно к туловищу.
Ребята, а что еще есть у снеговика? Правильно.
Глазки мы будем лепить из черного пластилина. Сколько у снеговика глаз? Правильно. Давайте отщипнем маленький кусок черного пластилина, разделим его на две части и скатаем два шарика – это будут глазки. Рот и нос сделаем из красного пластилина. Сначала будем лепить нос – отщипните кусочек красного пластилина и скатайте из него колбаску, это будет нос. Отщипните, еще кусочек красного пластилина и скатайте из него колбаску — это будет рот.
А теперь нам пора отдохнуть.
Пойдёмте на ковер.
Раз, два, три, четыре, пять
Мы во двор пришли гулять.
Бабу снежную лепили,
Птичек крошками кормили,
С горки мы потом катались,
А ещё в снегу валялись.
Все в снегу домой пришли,
Съели суп и спать пошли.
Отдохнули и снеговика слепили, только он у нас грустный. Наверное потому что ненарядный. Давайте нарядим нашего снеговика, порадуем его. Отщипните кусок синего пластилина – это будет ведро на голову, скатайте из него толстую колбаску и теперь давайте придавим его пальчиками с двух сторон. Крепим наше ведро снеговику на голову. Теперь еще отщипываем кусок синего пластилина и катаем из него колбаску, теперь обворачиваем нашу колбаску вокруг ведра на голове у снеговика в низу. Теперь снова отщипываем кусочек синего пластилина и делим его стекой на две части. Катаем два шарика, а теперь сделаем из них две пуговицы.
МБДОУ Великооктябрьский детский сад «Белочка»
Фировский район Тверская область
Конспект НОД по лепке в средней группе «Веточка рябины»
Подготовила: Григорьева А.
В.
Место проведения: средняя группа № 6.
Задачи :
Учить детей делать гроздь рябины , используя заготовленные шарики из пластилина.
Воспитывать в детях любовь к природе, учить составлять из отдельных частей целую картину.
Вызвать эмоциональный отклик на тему занятия .
Ход занятия:
Ребята, давайте поздороваемся друг с другом, посмотрим другу в глаза. Глазки у вас умные, добрые и красивые. Тихонько сели на стульчики.
Какое сейчас время года? (Осень)
Что происходит в природе осенью? (Становится холодно, опадают листья, улетают птицы)
Вчера на нашем участке мы видели рябину , на ее веточках полно ягод . Это любимое лакомство зимующих птиц – снегирей. Я принесла веточку рябины специально для вас . Давайте ее рассмотрим. Как расположены на ней ягоды? Листья?
Ребята, совсем забыла вам сказать! Сегодня мне сообщили о том, что в лесу сильный ветер сорвал с деревьев все ягоды.
Теперь птицам придется голодать всю зиму. Можем ли мы им чем то помочь?
Я предлагаю сделать самим веточки рябины . Давайте посмотрим, что есть у нас на столах. (Пластилин, листы бумаги)
Как мы можем сделать ветки рябины из того , что у нас есть? (Ответы детей)
Правильно. На листах мы нарисуем веточку , а ягодки сделаем из пластилина. Пластилин какого цвета вы будете использовать (Красного)
От большого куска пластилина отщипываем маленькие кусочки, и круговыми движениями ладоней делаем маленькие шарики (показываю) . Это будут ягодки рябины . (Дети самостоятельно делают шарики из красного пластилина.)
Чего не хватает на наших веточках (Листьев)
(Из зелёного пластилина, сплющиваем в форме листика)
Физминутка «Стая птиц летит на юг»
Стая птиц летит на юг,
Небо синее вокруг. (Дети машут руками, словно крыльями)
Чтоб скорее прилетать,
Надо крыльями махать.
(Дети машут руками интенсивнее)
В небе ясном солнце светит,
Космонавт летит в ракете. (Потягивание – руки вверх)
А внизу леса, поля –
Расстилается земля. (Низкий наклон вперед, руки разводятся в сторону)
Птички начали спускаться,
На поляне все садятся.
Предстоит им долгий путь,
Надо птичкам отдохнуть. (Дети садятся в глубокий присед и сидят несколько секунд)
И опять пора в дорогу,
Пролететь нам надо много. (Дети встают и машут «крыльями» )
Вот и юг. Ура! Ура!
Приземляться нам пора. (Дети садятся за столы)
Дата публикации: 10.12.15
ель: развитие навыков работы с пластилином; формирование интереса к творчеству.
Мотивация : игровая
Задачи:
Материал: пластилин красного цвета, салфетки, доски для лепки, тарелка заранее отдекорированная пластилином (с нанесенным фоном, изображением листьев рябины и веток), игрушка –птичка.
Предварительная работа: рассматривание иллюстраций и наборов открыток с изображением птиц клюющих ягоды рябины, рассматривание сухих веток рябины с ягодами, подноса с изображением птиц, беседы по теме «Птицы», разучивание песни «Птичка» Н. Найденовой.
Детская деятельность: игровая, экспериментирование с материалами и веществами, творческая, общение.
Ход занятия:
Дети сидят на стульчиках полукругом. Приветствую детей. Обращаю внимание на птичку, прилетевшую в группу. Показываю игрушку-птичку. Дети рассматривают птичку хотят её потрогать. Каждому предоставляется такая возможность, проношу мимо каждого ребенка и даю потрогать птичку.
Сообщаю детям о том, что птичка просит кушать. Предлагаю детям вспомнить о том, чем питаются птички, что любят кушать? Уточняю, что поздней осенью и зимой птички клюют ягоды на ветках. Какие ягоды растут на ветках? Какое дерево растет на нашем участке? Видели ли они на нем ягоды? Предлагаю спеть птичке знакомую песню «Птичка» Н. Найденовой.
Дети исполняют песню с имитацией движений птички, клюющей зернышки. Действуют согласно тексту.
После игры предлагаю детям слепить для птички ягоды рябины. Что нам понадобится?
Побуждаю детей к ответам (пластилин, доска для лепки, салфетка)
Показываю способ действия (приемы лепки): «Мы будем лепить ягоды.
Каждый из вас слепит несколько ягод. Половину ягод мы отдадим птичке, а остальными будем украшать тарелку. Вот наша тарелка, не ней есть веточка, листья, но нет ягод. А так хочется сделать тарелку красивой! «Хотите лепить? Сейчас мы с вами пройдем за столы и будем лепить ягоды».
Самостоятельная работа детей под руководством воспитателя. Дети скатывают шарики из пластилина красного цвета. При необходимости оказываю помощь индивидуально.
Рассматриваем ягоды, складываем часть из них на тарелку для птички, остальными украшаем тарелку.
Подводится итог НОД. Говорю детям о том, что они сегодня очень старались, были молодцы, помогли птичке и украсили тарелку. Она такая красивая получилась, теперь мы её поместим в наш уголок творчества и будем ею любоваться! Птичка благодарит детей и улетает.
Пояснение:
На данном занятии создается две мотивации: накормить птичку и украсить тарелку, таким образом, итогом занятия являются сразу две работы. Все дело в том, что дети слепят много «ягод», для украшения тарелки каждый ребенок прикрепит одну свою ягодку, ведь в группе много детей.
Остальные ягоды «пригодятся» птичке, ведь мы не можем не использовать полученные результаты детского труда. Дети останутся довольны, родители будут восхищаться успехами своих детей. Если педагог поставит своей целью отследить результаты каждого ребенка в отдельности, то «ягоды» можно поместить не на тарелку, а на доску с указанием имени ребенка.
Наталья Шмакова
Конспект занятия по лепке «Кисть рябины» для старшей группы детского сада
Кисть рябины
Конспект занятия по лепке
Цели :
1. Учить детей разминать и размазывать пластилин по картону для создания необходимого фона композиции
2. Учить раскатывать пластилин для создания ягод, веток или листьев рябины
3. Развивать мелкую моторику руки
Материалы для занятия :
Ветка рябины , дощечки для лепки , пластилин разных цветов, лист картона.
Воспитатель : Посмотрите, ребята, какая красивая ветка стоит в вазе.
От какого дерева эта ветка? Конечно же рябина . Рябину мы легко узнаем по узорным листочкам, по гроздьям ягод, которые краснеют осенью. Ягоды рябины считаются осенними ягодами, потому что созревают поздней осенью. Снимают рябину с дерева только после первых заморозков. Вкус у рябины горьковатый . Но из нее получается очень вкусное повидло. На тех рябинах , что растут в лесу, ягоды остаются до зимы. Любят рябинкой полакомиться птицы , белочки.
Сегодня я предлагаю вам слепить из пластилина веточкуц рябины с кистью ягод . Но лепить мы будем не скульптуру, а барельеф – «картину» из пластилина.
Для этого нам понадобятся листы твердого картона. Сначала сделаем на них фон из пластилина. Для этого его нужно хорошо разогреть в ладошках, размять, а потом аккуратно размазать по пластине. Давайте подумаем, какой цвет фона лучше выбрать. Нужно, чтобы на нем была хорошо видна ветка рябины . Значит, цвет фона должен контрастировать с красным цветом ягод, коричневым цветом веточки, зелеными листочками.
Каким же он может быть? Желтым, синим, голубым, черным. Постарайтесь ,чтоб пластилин лег на картон равномерным слоем.
У всех получилось? А теперь приступаем к изображению веточки. Веточку делаем в форме тонкого жгутика, аккуратно примазываем его к фону, слегка нажимая, чтобы ветка не расплющилась, а осталась тонкой и выпуклой.
Так же поступаем с зеленым листом рябины . Посмотрите еще раз на форму листа.
Теперь самая главная часть- кисть ягод рябины . Ягоды в виде маленьких шариков крепим к фону, легко на них нажимаем.
Посмотрите какие выразительные картины у нас получились! Давайте попробуем представить, о чем думает рябина , когда ягодки созревают. Радуется она или нет. Что испытывает дерево, когда по его стволу и веткам карабкается озорной мальчишка, желая нарвать много ягод? Делпет он это не для чей-то пользы, а для своей забавы, а когда наиграется бросает сломанные ветки. Наверное, грустно и больно рябине , когда люди так поступают.
Чтобы вы помнили, что любое дерево, любое растение- тоже живое существо, которому бывает больно, плохо, мы оставим наши веточки на выставке в группе .
ГБДОУ детский сад №31 Московского района г.Санкт-Петербург.
Конспект НОД по художественному творчеству.
Лепка «Веточка рябины».
Для детей второй младшей группы(3-4 года)
Воспитатель: Заручейнова Надежда Ивановна.
Задачи:
Учить детей делать гроздь рябины, используя заготовленные шарики из пластилина.
Воспитывать в детях любовь к природе, учить составлять из отдельных частей целую картину.
Вызвать эмоциональный отклик на тему занятия.
Ход занятия:
Ребята, давайте поздороваемся друг с другом, посмотрим другу в глаза. Глазки у вас умные, добрые и красивые. Тихонько сели на стульчики.
Какое сейчас время года? (Осень)
Что происходит в природе осенью? (Становится холодно, опадают листья, улетают птицы)
Вчера на нашем участке мы видели рябину, на ее веточках полно ягод.
Это любимое лакомство зимующих птиц- снегирей. Я принесла веточку рябины специально для вас. Давайте ее рассмотрим. Как расположены на ней ягоды? Листья?
Ребята, совсем забыла вам сказать! Сегодня мне сообщили о том, что в лесу сильный ветер сорвал с деревьев все ягоды. Теперь птицам придется голодать всю зиму. Можем ли мы им чем то помочь?
Я предлагаю сделать самим веточки рябины. Давайте посмотрим, что есть у нас на столах. (Пластилин, листы бумаги)
Как мы можем сделать ветки рябины из того, что у нас есть? (Ответы детей)
Правильно. На листах мы нарисуем веточку, а ягодки сделаем из пластилина. Пластилин какого цвета вы будете использовать (Красного)
От большого куска пластилина отщипываем маленькие кусочки, и круговыми движениями ладоней делаем маленькие шарики (показываю). Это будут ягодки рябины. (Дети самостоятельно делают шарики из красного пластилина.)
Физкультминутка
Стая птиц летит на юг,
Небо синее вокруг. (Дети машут руками, словно крыльями)
Чтоб скорее прилетать,
Надо крыльями махать.
(Дети машут руками интенсивнее)
В небе ясном солнце светит,
Космонавт летит в ракете. (Потягивание – руки вверх)
А внизу леса, поля –
Расстилается земля. (Низкий наклон вперед, руки разводятся в сторону)
Птички начали спускаться,
На поляне все садятся.
Предстоит им долгий путь,
Надо птичкам отдохнуть. (Дети приседают и сидят несколько секунд)
И опять пора в дорогу,
Пролететь нам надо много. (Дети встают и машут «крыльями»)
Вот и юг. Ура! Ура!
Приземляться нам пора. (Дети садятся за столы)
Вот какие мы молодцы, спасли снегирей от голодной зимы. сделали много сочных ягод.
Елена Михайловна Суханькова
Задачи :
Учить детей делать гроздь рябины , используя заготовленные шарики из пластилина.
Воспитывать в детях любовь к природе, учить составлять из отдельных частей целую картину.
Вызвать эмоциональный отклик на тему занятия .
Ребята, давайте поздороваемся друг с другом, посмотрим другу в глаза. Глазки у вас умные, добрые и красивые. Тихонько сели на стульчики.
Какое сейчас время года? (Осень)
Что происходит в природе осенью? (Становится холодно, опадают листья, улетают птицы)
Вчера на нашем участке мы видели рябину , на ее веточках полно ягод . Это любимое лакомство зимующих птиц- снегирей. Я принесла веточку рябины специально для вас . Давайте ее рассмотрим. Как расположены на ней ягоды? Листья?
Ребята, совсем забыла вам сказать! Сегодня мне сообщили о том, что в лесу сильный ветер сорвал с деревьев все ягоды. Теперь птицам придется голодать всю зиму. Можем ли мы им чем то помочь?
Я предлагаю сделать самим веточки рябины . Давайте посмотрим, что есть у нас на столах. (Пластилин, листы бумаги)
Как мы можем сделать ветки рябины из того , что у нас есть? (Ответы детей)
Правильно.
На листах мы нарисуем веточку , а ягодки сделаем из пластилина. Пластилин какого цвета вы будете использовать (Красного)
От большого куска пластилина отщипываем маленькие кусочки, и круговыми движениями ладоней делаем маленькие шарики (показываю) . Это будут ягодки рябины . (Дети самостоятельно делают шарики из красного пластилина.)
Физминутка «Стая птиц летит на юг»
Стая птиц летит на юг,
Небо синее вокруг. (Дети машут руками, словно крыльями)
Чтоб скорее прилетать,
Надо крыльями махать. (Дети машут руками интенсивнее)
В небе ясном солнце светит,
Космонавт летит в ракете. (Потягивание – руки вверх)
А внизу леса, поля –
Расстилается земля. (Низкий наклон вперед, руки разводятся в сторону)
Птички начали спускаться,
На поляне все садятся.
Предстоит им долгий путь,
Надо птичкам отдохнуть. (Дети садятся в глубокий присед и сидят несколько секунд)
И опять пора в дорогу,
Пролететь нам надо много.
(Дети встают и машут «крыльями» )
Вот и юг. Ура! Ура!
Приземляться нам пора. (Дети садятся за столы)
Чего не хватает на наших веточках (Листьев)
(Приклеиваем заранее приготовленные листики)
Вот какие мы молодцы, спасли снегирей от голодной зимы. сделали мнгого сочных ягод.
Тема: «Комнатные растения»
Занятие подготовила воспитатель: Егоренкова Анастасия Викторовна
Задачи:
Учить лепить элементы цветка, моделировать пальцами рук, раскатывать шар, сплющивать в диск, вдавливать и сплющивать, вырезать стекой;
Развивать мышление, творческое воображение, чувство формы, мелкую моторику, воспитывать эстетический вкус.
Материалы и инструменты. Картон, пластилин разного цвета, стеки, дощечки для лепки (на каждого ребенка) ; демонстрационный материал.
Ход занятия.
Воспитатель: Ребята, сегодня у нас необычное занятие. Отгадав загадку, вы узнаете, что мы будем лепить.
Загадка:
Воздух очищают
Создают уют
На окнах зеленеют
И зимой цветут.
Дети: Комнатные растения
Воспитатель: Ребята, а зачем людям нужны комнатные растения?
Дети: Потому что растут и цветут эти растения в помещении.
Воспитатель: Ребята, подойдите все ко мне, встаньте полукругом и посмотрите на наши комнатные цветы.
Воспитатель: А у нас есть комнатные цветы и растения? Какие комнатные цветы и растения вы знаете?
Ответы детей.
Воспитатель: Ребята, кто знает, как нужно ухаживать за комнатными цветами?
Дети: их нужно поливать, рыхлить, опрыскивать, протирать листочки от пыли, обрывать листья.
Воспитатель: живые ли комнатные цветы?
Да по тому, что они дышат всеми органами: листьями, стеблями, корнями, пьют, растут. Поэтому за цветами нужно ухаживать.
Воспитатель: Растения чувствуют доброту и ласку. К доброму человеку растения тянутся, они его не боятся.
Воспитатель: Ребята, посмотрите, какая у нас красивая фиалка расцвела. В народе называют анютины глазки.
Воспитатель: Ребята, а давайте мы научимся лепить фиалку из пластилина.
(Давайте мы с вами присядем на свои места).
Пальчиковая гимнастика (про цветы) :
Наши нежные цветы (Кончики пальцев двух ладоней соединяют.)
Распускают лепестки. (Плавное раскрывание пальцев.)
Ветерок чуть дышит,
Лепестки колышет. (Покачивание раскрытыми ладонями.)
Наши алые цветки
Закрывают лепестки. (Плавное соединение пальцев.)
Тихо засыпают,
Головой качают. (Сложенные ладони прислоняются к одному уху, голова склоняется.)
Воспитатель: Ребята, фиалки бывают разных цветов, белые, розовые, фиолетовые.
Ребята, посмотрите на цветок и скажите, из каких частей он состоит?
Дети: середина, лепесточки, стебель, листочки.
Воспитатель: Молодцы, а теперь приступим к лепке. Перед вами пластилин разного цвета, дощечка и стеку. Из чего начнем лепить наш цветок?
Дети: с середины.
Воспитатель: Берем кусочек пластилина желтого цвета, катаем в шар, сплющиваем, получается середина. Середина готова. Что делаем дальше?
Дети: лепестки.
Воспитатель: Сначала нам нужно скатать колбаску, поделить на пять кусочков. Каждый кусочек мы скатываем в шарик. Потом шарики расплющиваем подушечками пальцев, (5 лепестков). Прикрепляем получившиеся лепестки к середине, равномерно поправляем.
Воспитатель: Ребята можно сказать, что наша фиалка готова?
Дети: нет.
Воспитатель: А чего не хватает?
Дети: стебелька.
Воспитатель: Берем зеленый пластилин и разделим его на три равные части.
Один кусочек мы крутим его в тонкую колбаску – вот и стебелек.
Как мы его приложим к цветку? Сверху вниз или снизу вверх?
Дети: сверху вниз.
Воспитатель: Прикладываем стебель.
Смотрим, все ли есть у нашего цветка?
Дети: нет листиков.
Воспитатель: Берем два кусочка зеленого пластилина, (которые остались, их сплющиваем. И прикладываем их к стебельку. Стекой наносим прожилки на листьях.
Воспитатель: Ребята, посмотрите, какая замечательная фиалка получилась у нас. Ребята, а в чем растет цветок, и все комнатные растения?
Дети: в горшках.
Воспитатель: Берем коричневый пластилин, крутим шар, делаем в нем отверстие пальцем, и вытягиваем края. Внутрь горшка ставим наш цветок. Воспитатель: В горшок можно насыпать земли. Берем черный пластилин, отщипываем на маленькие кусочки и засыпаем в горшок. Цветок готов в горшке.
Итог занятия.
Воспитатель: Молодцы, ребята! Вы сегодня очень хорошо постарались. Ребята, вам понравилась ваша поделка?
Ответы детей.
Воспитатель: Ребята давайте поставим свои работы на стенд.
Наталия Флоря
Открытое занятие по лепке «Цветы для мамы»
Художественное творчество : Лепка «Подарок маме»
Интеграция областей : Познание, Художественная литература, Здоровье, Коммуникация.
Пластический способ лепки и контррельеф (вдавленный рельеф) .
Цель : – учить выполнять в лепке декоративные композиции, используя разные техники.
Программные задачи :
– Художественное творчество : учить детей лепить розочки из пластилина,
Учить применять такие приемы лепки как : скатывание шариков, раскатывание столбиков, расплющивание столбиков, прищипывание, соединение деталей в единое целое, приплющивание нижней части формы, постучав ею о дощечку, рисование на пластилине способом контррельефа при помощи стеки, украшение поделки различным дополнительным материалом, смешивание в одном куске пластилина нескольких цветов .
Формировать навыки работы стэкой,
Учить действовать по словесному указанию воспитателя,
Развивать мелкую моторику, творческое воображение.
– Познание : расширять представления детей о традициях и праздниках,
Формировать интерес и любовь к созданию подарков своими руками,
Формировать нравственно – эстетические ценности, уважительного отношения к маме, стремления радовать ее.
– Коммуникация : – формировать грамотную, связанную речь детей.
– Предварительная работа :
1. Беседы о маме, детях.
2. Чтение литературных произведений.
3. Знакомство и рассматривание открыток полевых , садовых цветов .
4. Слушание детских песен о маме.
5. Заучивание стихотворений о маме.
6. Разучивание песен о маме.
7. Дидактические игры.
Материал : компактные диски с петелькой, пластилин разных цветов , стеки, досточки и бусины для украшения, салфетка.
I. Организационный момент.
Кто открыл мне этот мир ,
Не жалея своих сил?
И всегда оберегала?
Лучшая на свете МАМА.
Кто на свете всех милее
И теплом своим согреет,
Любит больше, чем себя?
Это МАМОЧКА моя.
Книжки вечером читает
И всегда всё понимает,
Даже если я упряма,
Знаю, любит меня МАМА.
Кому посвящено это стихотворение?
Кто знает какой праздник будут отмечать все женщины?
П.
Основная часть :
1. Сообщение темы урока.
Ребята, сегодня я хотела бы поговорить с вами о празднике «8 марта» . Как еще мы его называем? (Международный женский день, праздник весны и красоты)
2. История праздника (приложение) .
3. Художественное творчество : лепка .
Ребята я предлагаю вам пройти за рабочие столы и слепить подарки для наших мам или бабушек к празднику «8 марта» .
4. Планирование работы.
– На ваших столах находятся : компактный диск, который послужит нам основой, пластилин разных цветов , стеки, досточка и бусины для украшения, салфетка.
Будем лепить панно с розами, используя технику «раскатывания» и «сплющивания» , а также применим способ смешивания цветов .
Используем стеку для выполнения листиков к нашим розам.
Готовую работу украсим бусинами в виде рамочки.
5. Техника безопасности при работе с пластилином.
Прежде, чем приступить к работе с пластилином, вспомним, как надо с ним работать :
Нельзя пластилин брать в рот, жевать и глотать его;
Работу надо выполнять на специальной для этого досточке;
Грязные руки надо вытирать салфеткой.
6. Показ воспитателя готовой работы (делается заранее)
7. Обсуждение поэтапной работы :
Берем красный и белый пластилин слегка смешиваем, раскатываем в шар, затем в колбаску, теперь её возьмем, сожмем пальцами в ленту и пальцами закрутим чтобы получилась головка розочки, снизу сожмем в серединку и розочка готова.
Сделаем поэтапно пять розочек, три больших и две маленьких, меняя цвета по своему желанию .
Листочки лепим из зеленого пластилина, из маленьких кусочков раскатаем шарики и сожмем между пальцами, затем соберём уголочки. Стекой нарисуем прожилки у листочков.
С помощью пластилина и бусин сделаем рамочку.
Кому нужна помощь, я буду рада ее оказать.
8. Перед работой разомнем пальчики с помощью массажа.
«Массаж для пальчиков» .
Раз, два, три, четыре, пять, Соединять попарно пальцы обеих рук Вышли пальцы погулять. Хлопки в ладоши.
Этот пальчик самый сильный. Поочередный массаж пальцев
Самый толстый и большой.
от основания к ногтю.
Этот пальчик для того…
Чтоб показывать его.
Этот пальчик самый длинный…
И стоит он в середине.
Этот пальчик безымянный…
Он избалованный самый.
А мизинчик хоть и мал…
Очень ловок и удал!
9. Работа детей.
10. Физминутка в течении работы детей
Раз – подняться, подтянуться
Два – согнуться, разогнуться
Три – в ладоши три хлопка, головою три кивка.
На четыре – ноги шире.
Пять – руками помахать
Шесть – за стол тихонько сесть.
Ш. Заключительная часть :
1. Анализ выполненных работ.
Дети вам понравилось делать подарки для мам и бабушек? Давайте покажем друг другу свои работы, посмотрим какие они замечательные. (Выходим на ковер)
Вы большие молодцы!
Скажите, что еще, мы можем подарить маме? (Стихи, песни)
2. Итог : стихи
Мамин день
Танцует зайчик золотой –
Чуть зеркальце рукой задень,
Денек сегодня непростой :
Сегодня праздник – мамин день.
Сегодня солнце и в окне,
И в нашей комнате с утра.
Сегодня мне, сегодня мне
Вставать давно уже пора!
Я встану раньше всех, чуть свет!
Проснется мама – чай готов,
И на столе стоит букет
Любимых маминых цветов !
(Е. Трутнева)
Мамин день
По земле весна шагает,
Землю к жизни пробуждает.
А какой сегодня день?А сегодня – мамин день!Нарисую я цветочки –
Ярко-желтые комочки.
Рядом – красные тюльпаны.
Хороши цветы для мамы !И у папы свой секрет :
Он готовит нам обед,Что-то исключительное,Умопомрачительное!
(В Руденко)
Мамин день
Вот подснежник на поляне,
Я его нашел.
Отнесу подснежник маме,
Хоть и не расцвел.
И меня с цветком так нежно
Мама обняла,
Что раскрылся мой подснежник
От ее тепла.
(Г. Виеру)
Восьмое марта, праздник мам, –
Тук-тук! – стучится в двери к нам.
Он только в тот приходит дом,
Где помогают маме.
Мы пол для мамы подметем ,
На стол накроем сами,
Поможем ей сварить обед,
Мы с ней споем, станцуем,
Мы красками ее портрет в подарок нарисуем.
«Их не узнать! Вот это да!» –
Тут мама скажет людям.
А мы всегда, а мы всегда,
Всегда такими будем!
(В. Берестов)
3. Спасибо ребята, я предлагаю положить ваши работы на разнос и на празднике посвященном мамам подарить их.
Любовь Бурнашева
Цель : учить детей лепить по выбору растения и насекомые, передавая характерные особенности их строения и окраски. Формировать коммуникативные навыки. Развивать наблюдательность. Вызвать интерес к неживой природе.
Проблемная ситуация :
Воспитатель : Ребята, вы знаете, я случайно перепутала все цветы и не знаю где садовые, а где луговые. Поможете мне? (В ходе разбора растений, дети комментируют каждый цветок : строение, цвет ) А чем отличаются луговые, садовые и комнатные растения? (Ответы детей)
Воспитатель : Ребята, а какие вам нравятся цветы ? (Дети рассказывают о своих понравившихся цветах ) А теперь давайте немного отдохнем!
Физминутка :
На лугу растут цветы небывалой красоты – потягивания – руки в стороны.
К солнцу тянутся цветы , с ними потянись и ты – потягивания – руки вверх.
Ветер дует иногда, только это не беда – дети машут руками, изображая ветер.
Наклоняются цветочки , опускаются лепесточки – наклоны.
А потом опять встают и по-прежнему цветут .
После физминутки дети приступают к самостоятельной деятельности : воспитатель уточняет у ребят о выборе цветка , о расположении его на подставке.
В конце занятия дети рассматривают все работы других ребят, делятся своими впечатлениями!
Публикации по теме:
На замёрзших ветках птички – Крохотули-невелички. Очень яркие, с румянцем, Пиджачок на спинке с глянцем. Накормлю я их обедом: Угощу рябиной,.
Конспект НОД по лепке из соленого теста в подготовительной к школе группе «Цветы для мам» Ход занятия: Ребята я вам хочу предложить игру «Скажи комплимент» У меня в руках цветок, мы будем передавать его по кругу и говорить друг.
Конспект НОД в старшей группе Лепка «Белочка». Цель: Закреплять умение детей лепить зверька, передавая его характерные особенности (маленькое.
Конспект НОД по лепке в старшей группе «Гуси» Программное содержание: Закрепить знания детей о перелетных птицах. Развивать речь детей. Развивать творческие способности детей способом.
Конспект ООД по художественно-эстетическому развитию (лепке) во 2 младшей группе Цветы на полянке. Воспитатель 2 младшей группы Топотушки.
ООД по лепке в старшей группе «Футбол» Задачи: Формировать у детей осознанное отношение к здоровью, сформировать у дошкольников изобразительные.
Цель: продолжить знакомить детей с представителями растительного мира: деревьями, цветами. Задачи: 1. развивающие: развивать моторику рук,.
Организация: МАДОУ д/с «Алёнка»
Населенный пункт: Московская область, г.о.Котельники
Задачи:
Образовательные
1. Формирование понятия «весна»;
2. Уточнение и расширение словаря по теме: цветущая ветка
Развивающие
1.
Развивать умение изображать ветку весеннего дерева с помощью пластилина; передавать характерные особенности цветущей ветки.
2. Развивать приёмы раскатывания, сплющивания, пластилина, деления на части с помощью стеки;
3. Развивать мелкую моторику рук;
Воспитательные
1. Воспитывать эстетическое восприятие, любовь к природе, желание передавать её красоту в своём творчестве
Материал: весенние веточки, картон, пластилин, стека, салфетка для рук, вата.
Ход занятия.
Организационный момент.
Отгадывание загадки:
Я распускаю почки
В весенние листочки.
Деревья поливаю,
Движением полна,
Зовут меня…….(весна)
Дети: Весна.
Воспитатель: Молодцы дети, сразу видно, что вы наблюдательны. А какие ещё признаки весны вы знаете?
Дети: Тает снег, травка растёт, возвращаются из тёплых краёв птицы и т.д.
Воспитатель: Верно, весной оживает всё кругом. Всё начинает расти и цвести.
Все, кто попрятались на зиму в разные щёлочки, под кору деревьев, под землю, в норки – просыпаются. Вся природа приходит в движение: звери после зимней спячки приводят в порядок слежавшийся мех, птицы делают гнёзда. А что происходит с деревьями весной?
Дети: Распускаются почки, появляются первые листочки, распускаются цветы. Все начинает расти и цвести. Птицы делают гнезда.
Воспитатель: Молодцы! Я хочу вам показать ветку цветущей яблони. Мы ее нарисуем, но рисовать будем пластилином, который придаст объем нашему изображению. Но прежде чем мы приступим к работе, давайте внимательно рассмотрим ветки.(дети вместе с воспитателем рассматривают ветку, цвет, форма)
Поэтапное выполнение работы:
Воспитатель: А теперь приступим к нашей работе. Перед вами лежит картон и пластилин. Из коричневого пластилина раскатаем тонкие колбаски и приложим, слегка прижимая, к картону (показ воспитателя).
Воспитатель:
Теперь мы будем лепить цветы. Сначала сделаем серединку цветка – для этого нужно раскатать шарики жёлтого цвета, разложить на веточках в разных местах.
Затем мы делаем тычинки: для этого нужно раскатать тонкую жёлтую колбаску, стекой разделить на мелкие по размеру части, скатать пальчиком маленькие горошины и серединку цветка заполнить ими. Оформить так же все серединки.
Следующий этап – это лепестки. Вы должны скатать толстую белую или розовую колбаску, разделить стекой на 5 частей, из каждой части раскатать шарик и сделать из него лепесточек. (сжать шарик между пальцами). Защипнуть внизу лепестка небольшую складочку. Сделать все 5 лепестков и составить из них цветок около готовых серединок, слегка прижимая. Таким образом выполняем все остальные цветы. Скатать колбаску из зеленого пластилина, разрезать стекой на одинаковые части, сплющить каждую, чтобы они стали плоскими. Теперь у каждого листика сплющить с одной стороны кончик, сделать его заостренным, а с другой стороны защипнуть складочкой.Определить место листика на веточке между цветами.
Дети выполняют задание.
Воспитатель: Ребята, ваши пальчики устали, проделали много работы.
Давайте их немного разомнём.
Пальчиковая гимнастика.
Долго, долго мы лепили,
Наши пальцы утомились.
Пусть немного отдохнут
И опять лепить начнут.
Дружно руки разведём
И опять лепить начнём.
(Руки сцеплены в замок, круговые вращения.
Встряхивание кистями рук.
Поглаживание каждого пальчика.
Разведение рук в стороны.
Хлопки в ладоши.)
Воспитатель: Немного отдохнули, и теперь можно продолжать. Вы уже слепили ветки, а теперь на веточки прилепим почки, а чтобы у нас получилась верба, мы почки украсим ватой и получатся пушистые, красивые барашки.
Показ воспитателя.
Дети выполняют задание.
Воспитатель: Ребята, вы очень постарались, у вас получились замечательные весенние веточки. Давайте повесим ваши работы на доску и полюбуемся их красотой.
Конспект НОД по декоративной лепке в старшей группе Тема: «Цветы для Элли»
Подготовила воспитатель
старшей группы
Конатьева Елена Виторовна
Цель НОД:
Учить детей составлять композицию из цветов на пластине.
Программное содержание:
Продолжать знакомить детей с декоративной лепкой. Учить создавать композицию в центре пластины из вазы и цветов. Продолжать учить лепить цветы из отдельных частей. Закрепить умение пользоваться стекой, совершенствовать приемы лепки: скатывание, сплющивание, раскатывание, прижимание.
Развивать мелкую моторику рук, творчество в составлении композиции.
Воспитывать аккуратность в работе с пластилином.
Вызвать положительный эмоциональный отклик на общий результат.
Словарная работа: пластилин мягкий, податливый, лепестки, сердцевина, разноцветные, композиция.
Предварительная работа: чтение отрывка из сказки Волшебник Изумрудного города, рассматривание иллюстраций к сказке, опорных схем лепки с изображениями цветов и листьев.
Материалы: пластина, пластилин на тарелках, стеки, дощечки, магнитная доска, диск с фоновой музыкой для практической части.
Ход НОД.
Ребята посмотрите, как много гостей у нас сегодня в группе.
Давайте с ними поздороваемся.
Минутка вхождения в день.
Очень рада видеть я,
Всех вас милые друзья!
Выходите, встаньте в круг (дети встают в круг)
Слева – друг, и справа – друг (дети улыбаются соседу справа и слева).
Друга ласково коснись (выбирают себе пару и берутся за руки)
Вместе с ним ты покружись (кружатся)
К другу щечкой прикоснись (касаются щечками друг друга).
Подмигни и обнимись! (обнимают друг друга)
Присядьте на скамейку.
Ребята, я сегодня пришла в детский сад, а у нас в почтовом ящике лежит письмо. Посмотрите на конверт. Как вы думаете, от кого? (предположения детей)
Давайте откроем его и узнаем.
Ребята, это же письмо от Железного Дровосека и Страшилы, из сказки Волшебник Изумрудного города. Послушайте, что они написали.
Здравствуйте ребята группы Звездочка, пишут вам ваши друзья- Страшила и Железный Дровосек. У нашей подруги Элли сегодня,18 мая, день рождения и мы хотели бы подарить ей цветы.
Но в Изумрудном городе их нет.
Помогите нам, пожалуйста.
Ребята, как мы можем помочь Страшиле и Железному Дровосеку? (ответы детей). А почему мы не можем отправить живые цветы?
Верно, они завянут. Я предлагаю вам слепить цветы из пластилина.
А как мы будем лепить цветы, вы узнаете, когда пройдете за столы.
Пояснение:
У меня и у вас на столах есть пластины, на этой пластине мы будем лепить букет цветов для Элли.
Давайте рассмотрим мой букет. Из чего он состоит? (из вазы, цветов и листьев).
А из каких частей состоит цветок? (лепестки и сердцевина).
Сколько лепестков в каждом цветке? (5)
Сколько цветов? (3)
Какого они цвета? (желтый, розовый, оранжевый)
А как можно назвать цветы разные по цвету, одним словом? (разноцветные)
Где расположена ваза на пластине? (в центре, снизу)
Как расположены цветы и листья на пластине. (в вазе, в центре пластины)
Посмотрите, как я буду лепить цветок.
Я раскатываю тонкий, небольшой валик и сворачиваю его в спираль – это будет сердцевина цветка. Вот так. После беру 5 кусочков пластилина розового цвета и раскатываю шарики, слегка сплющиваю. Вот так. Это будут лепестки цветка. Прикрепляю лепестки вокруг сердцевины цветка. У меня получился розовый цветок. Точно так я слеплю цветок оранжевого и желтого цвета. Мне осталось сделать листья. Беру пластилин зеленого цвета, затем раскатываю между ладонями валик и с помощью стеки делю на 8 части: сначала делю валик с помощью стеки пополам, один кусочек отложу, а этот делю еще раз пополам. Точно так же я разделю отложенный кусочек пластилина. Каждый полученный кусочек разделю пополам. Получилось восемь кусочков. Из каждого кусочка нужно слепить листочек. Для этого раскатываю кусочек пластилина между пальчиками получается маленький валик. Расплющиваю его между пальчиками, получился овальный (продолговатый) листочек. Стекой процарапываю прожилки у листа. Вот так. После того как я сделала и цветы и листья, можно составлять композицию, букет.
Где я должна расположить букет? (в вазе в центре пластины).
Сначала я выкладываю цветы над вазой, а между цветами и над цветами раскладываю листья. Вот какой букет цветов у меня получился.
Прежде чем приступить к работе нужно подготовить наши пальцы. Повторяйте за мной.
Пальчиковая гимнастика «Цветы»
Наши нежные цветы, распускают лепестки
Ветерок чуть дышит, лепестки колышет.
Наши нежные цветы, закрывают лепестки,
головой качают, тихо засыпают.
Давайте вспомним, с чего вы начнете работу? (цветок)
А с чего начнете лепить цветок? (с сердцевины)
Каким способом будете лепить сердцевину? (раскатать валик и скрутить его в спираль)
Как вы будете делать лепестки цветка? (раскатать шарик и сплющить)
Как вы будете делать листья? (разделить валик на 8 частей, раскатать из частей маленький валик и сплющить)
Когда будут готовы цветы и листья что нужно сделать? (составить букет, композицию)
Что сначала будете выкладывать в букете? (цветы)
Где разместите листья? (между цветами и над цветами).
Приступайте к работе.
Самостоятельная деятельность детей:
Практическая работа детей. Индивидуальная помощь. Звучит спокойная музыка. Дети самостоятельно лепят цветы и листья.
По окончании работы дети размещают композиции на подготовленный стол.
Заключительная часть. Рефлексия:
Посмотрите, ребята, какие красивые получились у вас букеты, сразу видно, что очень старались.
Ребята, что вам было трудно слепить? А что получилось сразу и легко? (Спросить 2-3 детей) Какой букет тебе понравился больше всего. Почему? Давайте пригласим наших гостей полюбоваться нашим творчеством. Мы помогли Страшиле и Железному Дровосеку, и я думаю Элли очень понравятся наши букеты. Все Молодцы! Всем спасибо!
Пришло время сказать до свидания нашим гостям и до новых встреч.
СПЕЦИАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТ
Этот инструмент был создан по специальному запросу. (Открытая групповая идентификация-бонсаи) Распечатайте и отобразите в определенных областях или во временной области вашего круга.
ВРЕМЯ ОБРАЗА
Найдите большое растение или маленькое дерево, которое можно поставить на пол в детском саду в углу, где его обязательно увидят дети. Используйте дерево, чтобы зажечь разговор с вашей группой. Указывая на различные части дерева, назовите их.Задайте детям вопросы о том, какие деревья должны расти и быть здоровыми. Наполните мусорное ведро листьями, накройте его крышкой и поставьте на стол до прихода детей утром. Когда они обнаружат корзину, используйте ее, чтобы завязать разговор и представить свою тему.
Анимированные деревья обсуждений
(Open picture game-Trees) Распечатайте и ламинируйте изображения в желаемом формате. Используйте их, чтобы зажечь разговор и задать детям вопросы по теме.Используйте клейкую бумагу, чтобы расположить листья по кругу на полу. Дети могут сидеть на листьях круговое время. Перед их прибытием вы также можете использовать листья, чтобы проложить путь от двери до временной зоны вашего круга.
Деревья-флипограммы
(Open picture game-Trees) Распечатайте и ламинируйте изображения в желаемом формате.Воспользуйтесь дыроколом, чтобы сделать отверстия в правом и левом верхнем углу каждого рисунка. Сложите картинки и проденьте по кольцу в каждую группу отверстий. Флипограммой легко манипулировать. Просто покажите детям, как они могут поднять картинку и перевернуть ее под стопку. Назовите каждый элемент своей группой. Используйте флипограмму, чтобы побудить детей говорить во время кружка и задавать им вопросы по теме.
Давайте поговорим
(Открытые карточки со словами-Деревья) Распечатайте и ламинируйте карточки со словами.Пусть каждый ребенок выберет карточку со словом. Они могут по очереди представлять группе свои карточки.
Задайте им вопросы, чтобы узнать, что они знают о каждом элементе, связанном с темой.
Пони открывает и дарит деревья
(Open Poni обнаруживает и представляет деревья) Распечатайте, ламинируйте и вырежьте открытки. Используйте куклу Пони или другую марионетку, с которой дети знакомы, чтобы представить вашей группе различные типы деревьев.
Обучающие чат-деревья
(Открытые обучающие чат-Деревья) (Открытые гигантские карточки со словами-Деревья) Распечатайте вопросы и гигантские карточки со словами.Ламинируйте их. Поместите вопросы в рамку, чтобы дети по очереди выбирали один из них. Разложите карточки со словами на столе или повесьте их на стену. Также распечатайте карточку «Моя очередь». Ламинируйте его и приклейте на палочку. Это поможет детям уважать ребенка, чья очередь говорить. Вы также можете использовать марионетку Пони или мягкую игрушку, связанную с этой темой. Вопросы помогут детям развить наблюдательность, способность к сотрудничеству, навыки мышления и ожидания своей очереди.
Этот инструмент – отличный способ анимировать время круга и
исследуйте вашу тему.
Укажите на изображение (или назовите его)
(Откройте гигантские карточки со словами – Деревья) Распечатайте, ламинируйте и разместите карточки со словами на стене рядом с временной областью круга или приклейте их на большой кусок картона, который вы можете перемещать. Задайте детям вопросы и попросите их определить соответствующее слово. береза, клен, дуб, ель, сосна белая, лиственница, яблоня, кедр, бутоны, кора, ствол дерева, пень
Деревообработчики производят…
Изучите профессию плотника вместе со своей группой.Вместе определите различные деревянные предметы в вашем детском саду. Объясните своей группе, что древесина, необходимая для создания и изготовления мебели, идет из деревьев.
НАСТРОЙКА ОБЛАСТИ
Тематический плакат-Деревья
(Открытые тематические плакаты-деревья) Распечатайте и разместите их в детском саду.
Образовательные тематические деревья
(Open Educa-theme-Trees) Распечатайте и ламинируйте различные элементы, представляющие тему.Используйте их, чтобы представить тему своей группе (и их родителям) при украшении вашего детского сада.
Обучайте-украшайте-Деревья
(Open Educa-decorate-Trees) Распечатайте, ламинируйте и вырежьте иллюстрации. Используйте их, чтобы украсить свои стены и задать настроение теме.
Гирлянды
(Раскрытые гирлянды-Деревья) Распечатайте и позвольте детям украсить элементы гирлянды. Вырежьте предметы и используйте их, чтобы создать гирлянду, которую можно повесить возле входа в детский сад или в детском саду.
Наклейки-елки
(Открытые стикеры-деревья) Распечатайте иллюстрации на клейкой бумаге и используйте их для создания оригинальных стикеров для своей группы.
Лес в вашем детском саду
Нарисуйте несколько деревьев на длинном белом плакате или на открытых коричневых бумажных пакетах с продуктами. Украшайте деревья своей группой. Добавьте листья на ветки и внизу каждого дерева. Если хотите, нарисуйте детские руки на оранжевой, красной и желтой цветной бумаге и вырежьте фигуры, изображающие листья.Добавьте сосновые шишки, желуди, яблоки и т. Д. Из плотной бумаги. Если хотите, соберите вместе с группой упавшие ветки и используйте их, чтобы изобразить лес в вашем детском саду. С веток и с потолка подвесьте тканевые листья. Разместите изображения деревьев на стенах детского сада.
Деревья образовательных номеров
(Open Educa-Number-Trees) Распечатайте и ламинируйте карточки. Повесьте их на стену, чтобы украсить свой детский сад.
Образовательные буквы-Деревья
(Открытые образовательные буквы-Деревья) Распечатайте и ламинируйте карточки.
Повесьте их на стену, чтобы украсить свой детский сад.
ИЗОБРАЖЕНИЕ ИГРЫ
Рисунки можно использовать как игру на память или чтобы зажечь разговор с группой. Используйте их для украшения детского сада или определенного тематического уголка. (Откройте игру с картинками-Деревья) Печатайте, ламинируйте и храните в сумке «Ziploc» или в тематических корзинах.
Игра-деревья на память
(Открытая игра с картинками-Деревья) Распечатайте картинки дважды и используйте их для игры на память.
ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ И ПИСЬМЕННЫЕ ЛИСТЫ
Рабочие листы предоставляются по каждой теме. Распечатайте и следуйте инструкциям. (Открыть листы активности-Деревья)
Создание собственной привязки действий
Ламинируйте несколько листов с заданиями и письменные задания и сложите их в папку вместе с маркерами для сухого стирания.
Оставьте скоросшиватель в зоне для письма и позвольте детям заполнить страницы по своему усмотрению. В конце дня просто вытрите их работу, чтобы связку активности можно было использовать повторно.
Письменная деятельность-Т как дерево
(Открытые письменные задания – T как дерево) Распечатайте для каждого ребенка или ламинат для использования с маркером сухого стирания.
Трассировка слов-Деревья
(Открытые карточки со словами-Деревья) (Открытые карточки со словами-Деревья) Распечатайте несколько карточек со словами. Приклейте их на листы бумаги, ламинируйте и сложите в скоросшиватель. Покажите детям, как они могут обводить слова с помощью маркеров сухого стирания.Если хотите, оставьте место под каждым словом, чтобы дети могли попытаться написать слова, не отслеживая буквы.
Канцелярские товары-деревья
(Открытые канцелярские товары-Деревья) Печать.
Используйте канцелярские товары, чтобы общаться с родителями, в вашем письменном столе или для обозначения тематических корзин.
Educa-nuudles-Trees
(Open Educa-nuudles-Trees) Распечатайте для каждого ребенка. Попросите детей раскрасить лист и использовать Magic Nuudles, чтобы придать ему трехмерный вид.Вариант: у вас нет Magic Nuudles? Попросите детей заполнить места, предназначенные для Magic Nuudles, маркерами бинго или наклейками. Заказать Magic Nuudles.
Струнная деятельность – Деревья
(Открытые строковые действия-Деревья) Распечатайте для каждого ребенка. Дети используют белый клей, чтобы обвести линии, и вдавливают в него разноцветные кусочки пряжи.
Строительство / Строительные блоки:
Декоративно-прикладное искусство:
Когда краска высохнет, предложите им сравнить свои следы.Чертеж:
Ролевая игра:
Манипуляции:
Д., На которой можно придумывать истории и сцены.Предварительное чтение:
Д.Предварительная запись:
Двигательные навыки:
Сенсорные бункеры:
Кухня:
Наука:
ЯЗЫК
Карточки можно использовать во время кружка, чтобы зажечь разговор с группой, или в зоне для чтения и письма. Их также можно использовать для идентификации ваших тематических подборок.
(Открытые карточки со словами-Деревья) (Открытые карточки со словами-Деревья) корни, ветка, листья, ствол дерева, кора, почки, желудь, гнездо, иглы сосны, сок деревьев, лес, древесина
Последовательные рассказы-Деревья
(Открытые последовательные рассказы-Деревья) Печать и ламинат.Предложите детям расположить иллюстрации в правильном порядке.
Огромные карточки со словами – Деревья
(Открытые карточки со словом-Деревья) (Открытые карточки со словом-Деревья) Печать. береза, клен, дуб, ель, сосна белая, лиственница, яблоня, кедр, бутоны, кора, ствол дерева, пень
Последовательная история-осень
(Открытый последовательный рассказ – Осень) Распечатайте рассказ, ламинируйте иллюстрации и вырежьте их.Дети должны разместить их в правильном порядке.
Лесной пейзаж
(Сцена «Открытый лес») Распечатайте, ламинируйте и вырежьте детали.
Дети используют их для украшения сцены.
МАРШРУТЫ И ПЕРЕХОДЫ
Перепрыгнем с дерева на дерево
(Открытое образование-украшение-Деревья) Печать. Ламинируйте картины и наклейте их на пол клейкой бумагой.Играть музыку. Когда музыка стихает, дети должны быстро найти картинку, на которой можно сесть (вариация музыкальных стульев).
Поза дерева
Наполните мусорное ведро или корзину тканевыми листьями. Каждый раз, когда детям приходится ждать своей очереди, например, чтобы вымыть руки, дайте им два листа, которые они могут держать над головой, когда они принимают позу дерева (йога). Это упражнение позволит им занять себя и одновременно расслабиться.
Наша листовая доска
Когда вы гуляете со своей группой, собирайте разные красивые листья.Когда вы вернетесь в детский сад, отсортируйте листья вместе и разложите их в большой таблице, разделенной на разделы.
Напишите название дерева разного типа в верхней части каждой секции, выбирая деревья, которые можно найти в вашем районе. Помогите детям связать листья с соответствующим деревом.
Гигантские классики
С помощью красочного скотча нарисуйте на полу гигантскую игру в классики. Например, он может соединить две разные зоны в вашем детском саду.Покажите детям, как они могут чередовать прыжки на одной и двух ногах. Добавьте картинки, относящиеся к теме, в каждый квадрат.
Игра-Это мои споты-Деревья
(Открытая игра-Это мое место-Деревья) Распечатайте каждую иллюстрацию дважды. Используйте клейкую бумагу, чтобы прикрепить по одной копии каждой иллюстрации на столе. Положите вторую копию каждой иллюстрации в непрозрачный пакет и предложите детям выбрать карточку, которая определит их место за столом (соответствующая иллюстрация).Рисунки также можно использовать для определения мест, где дети могут дремать, или их места в поезде.
Мой листовой путь
(Раскройте мой листовой путь) Распечатайте, ламинируйте и разместите фотографии на полу, чтобы создать путь, ведущий в различные зоны вашего детского сада. Дорожка может вести к частям, которые дети часто посещают в течение дня, таким как ванная, гардеробная и т. Д., Или, если хотите, разграничивайте мастерские.
МЕРОПРИЯТИЯ ДЛЯ МЛАДЕНЦЕВ
Прогулка по лесу
Сходите с группой на прогулку в ближайший лес.Назовите то, что вы видите (белка, птица, шишка и т. Д.). Посоветуйте детям прикасаться к листьям, иголкам и т. Д.
Лиственная лужа
Замени шарики в лунке тканевыми листьями. Детям будет очень весело манипулировать разноцветными листьями. Вариант: вы также можете заполнить яму для мячей упавшими на землю листьями.
Лист коллаж
Повесьте большой кусок клейкой бумаги на стену липкой стороной к себе.
Пусть дети прижимают листочки к бумаге.
ФИЗИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ И АВТОМОБИЛЬНЫЕ НАВЫКИ
От одного дерева к другому
Создайте полосу препятствий. Добавьте препятствия, например веревку, по которой дети должны пройти, не касаясь ее. Положите листья на стул и дайте детям ползать под ним. Используйте все, что у вас есть под рукой, например шляпы с изображением лесных животных, которые они могут носить, чтобы пройти курс.Планируйте свой курс так, чтобы дети изучали разные способы передвижения (прыжки, ползание, ходьба и т. Д.). Используйте свое воображение, чтобы сделать вашу полосу препятствий увлекательной!
Иллюстрированные деревья
Соберите несколько фотографий деревьев и покажите их в детском саду. Используйте стены, шкафы, пол и т. Д. Дети будут открывать для себя картинки в течение дня.
Убежище
Обеспечьте коробки (разных размеров) и дайте детям спрятаться в них.
Они могут притвориться белками, прячущимися на деревьях.
Лиственная лужа
Замени шарики в лунке тканевыми листьями. Детям будет очень весело манипулировать разноцветными листьями.
Вариант: Вы также можете заполнить яму для мячей упавшими на землю листьями.
Воздуходувка
Вырежьте несколько листиков из папиросной бумаги. Дайте каждому ребенку соломинку для питья и покажите им, как они могут использовать ее для перевозки листьев.Они могут дышать над листом и задерживать дыхание, пока не достигнут обозначенного места или контейнера, не очень далеко. Как только они возобновят дыхание, лист упадет.
Лист коллаж
Повесьте большой кусок клейкой бумаги на стену липкой стороной к себе. Пусть дети прижимают листочки к бумаге.
Игра в листьях
Дети любят прыгать в большую кучу листьев.
Это простое занятие лучше всего выполнять на улице, но если вам действительно нужно, вы можете принести в дом мешок для мусора, полный листьев, и использовать его содержимое, чтобы создать кучу на полу в детском саду. Уборка будет необходима, но детям обязательно понравится!
Летящие листья
Установите несколько листов на парашют. Попросите детей очень осторожно поднимать и опускать парашют и поощрять их наблюдать за листьями. Медленно позвольте им увеличивать скорость, с которой они перемещают парашют, чтобы листья летели по воздуху.
Листья для шнуровки
(Открытые шнуровочные листы) Распечатайте, ламинируйте и пробейте отверстия вокруг каждой формы, где указано. Дети продевают шнурок, кусок пряжи или ленту через отверстия.
Листовая гонка
Используйте клейкую ленту, чтобы определить линию старта и финиша. Расположите два листа на расстоянии 10 см друг от друга.
Раздайте детям соломинки или пустые рулоны от туалетной бумаги, которые они могут использовать, чтобы подуть на листья, чтобы приблизиться к финишу.Побеждает ребенок, который первым успешно пересечет свой лист над финишной чертой. Победитель может попробовать еще раз с другим ребенком.
НАРУЖНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Маленькие обезьянки
Найдите у себя во дворе дерево с невысокой веткой, на которой дети могут качаться, как обезьяны. Помогите детям постарше обернуть ноги поверх ветки. Конечно, на протяжении всей этой деятельности требуется постоянный контроль. Для дополнительной безопасности положите под ветку толстый коврик для упражнений.
Наружная роспись
Повесьте большой бумажный баннер на заборе или стене во дворе. Нарисуйте стволы и ветки деревьев. Предложите детям собрать листья и приклеить их к нарисованным вами веткам с помощью клея или клейкой шпатлевки.
На лесопилку
Разделите вашу группу на две команды. Каждой команде понадобится большой самосвал. Пусть каждая команда катается по двору, собирая упавшие ветки в свой грузовик.В конце упражнения посчитайте ветки, собранные каждой командой, чтобы определить, какой грузовик перевез больше всего древесины.
Наш дом-лист
Предоставьте небольшие игрушечные грабли. Помогите детям разгребать большую кучу листьев. Затем предложите им использовать листья для обозначения разделов в доме. Им понравится использовать листья, чтобы очертить спальню (или несколько спален), кухню, гостиную, игровую комнату, ванную комнату и т. Д. Пусть они играют в своем доме-листе, как они хотят.
Наше красочное дерево
Наполните большую корзину кусками разноцветной ленты. Пусть дети по очереди выбирают ленту, которую они могут повязать на ветке дерева у вас во дворе.
Назовите цвета вместе.
Наш домик на дереве
Вам понадобится большая картонная коробка (прибор). Пусть дети разукрасят его в виде домика на дереве. Они могут, например, нарисовать окна и приклеить с обеих сторон куски ткани, изображающие занавески.В коробку можно установить небольшие пластиковые предметы мебели. Установите домик на дереве под большим деревом во дворе или на вершине большой игровой конструкции. Пусть дети играют в своем домике на дереве и придумывают всевозможные сценарии. Они могли даже перекусить или поспать в своем домике на дереве.
Листья в воде
Наполните большую емкость водой и добавьте листья. Призовите детей использовать соломинку для питья, чтобы дуть на листья, чтобы они пошевелились.
Контейнеры для листьев
Вам понадобятся три пустых контейнера. Приклейте к каждому листу разного цвета (например, зеленый, красный, желтый).
Поставьте рядом с мусорными ведрами большой мешок с листьями. Детям будет интересно сортировать листья по цвету.
Домик в лесу
Дети любят играть в домиках. Накиньте старые простыни на столы, стулья и другие предметы мебели, чтобы изобразить палатки или домики. Добавьте предметы, которые обычно можно найти в лесу.Пусть дети играют в своих палатках и домиках.
Прогулка по лесу
(Open Rally-Forest) Распечатайте и ламинируйте, чтобы вы могли проверить элементы в списке, используя маркер сухого стирания. Сходите на прогулку по соседству или в ближайший лес. Предложите детям поискать элементы в списке. Вы можете собрать их в сумку или тележку и вернуть в детский сад. Дети могут использовать их для поделок или наблюдений.
Игра в листьях
Дети любят прыгать в больших кучках листьев.Это простое занятие на свежем воздухе. Для разнообразия почему бы не принести листья в детский сад и не создать свою собственную лиственную бурю.
У вас будет здоровенная работа по уборке, но как же весело!
Листовая охота
Спрячьте несколько разных типов листьев по всему двору. Пусть дети их ищут. Это упражнение можно использовать, чтобы связать листья с разными типами деревьев.
Летящие листья
Установите несколько листов на парашют.Предложите детям осторожно поднять и опустить ваш парашют, чтобы листья подпрыгивали вверх и вниз. Постепенно попросите их увеличивать скорость, с которой они перемещают парашют, пока не начнут летать листья.
РЕЛАКСАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Лесной отдых
Попросите детей построить кровать из листьев, на которой они смогут лечь. Поощряйте их наблюдать за звездами и наслаждаться этой расслабляющей паузой.Предложите им поискать формы в облаках, найти время, чтобы послушать ветер, птиц…
МУЗЫКАЛЬНО-РИТМИЧЕСКИЕ МЕРОПРИЯТИЯ
Музыкальное дерево
Соберите предметы, связанные с деревьями (кора, ветки, шишки, сухие листья и т.
Д.). С помощью детей в вашей группе весело проведите время, используя предметы для создания интересных звуков.
ПОЗНАВАТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Образовательные пары-Деревья
(Открытые образов-пары-Деревья) Распечатать.Дети должны провести линию между идентичными предметами или раскрасить идентичные предметы одним цветом. Для долговечной и экологичной работы используйте ламинат с маркером сухого стирания.
Образовательные-следовые деревья
(Open Educ-trace-Trees) Распечатайте для каждого ребенка. Дети должны обвести линии правильными цветами, а затем раскрасить соответствующие предметы в те же цвета.
Раскраска по номерам-Деревья
(Раскройте раскраску по номерам-Деревьям) Распечатайте для каждого ребенка.Дети должны раскрасить картинку в соответствии с цветовым кодом.
Образовательные большие и маленькие деревья
(Открытые образов-большие и маленькие-деревья) Печать и ламинат.
Дети должны размещать иллюстрации в правильном порядке, от самого маленького до самого большого.
Счетные карточки-Деревья
(Открытые счетные карточки-Деревья) Печать и ламинат. Приготовьте серию деревянных прищепок, на которых вы можете нарисовать или нарисовать цифры от 1 до 9.Дети считают предметы на каждой карточке и кладут соответствующую прищепку на правильный номер.
Обучающие-одинаковые и разные-деревья
(Открытые-одинаковые и разные-Деревья) Печать и ламинат для прочного и экологически чистого использования. Дети должны обвести разные иллюстрации в каждом ряду.
Рулон и цветные деревья
(Раскройте рулон и цветные деревья) Распечатайте для каждого ребенка. Этой игрой можно наслаждаться индивидуально или в группе.Дети по очереди катят кубик, считают точки и раскрашивают соответствующие части.
Образовательно-математические деревья
(Open Educ-math-Trees) Печать и ламинат для прочного и экологически чистого использования.
Дети должны сосчитать предметы в каждом прямоугольнике и обвести правильное число.
Дерево для всего
(Раскройте для всего дерево) Распечатайте. Дети должны вырезать предметы и связать их с правильным деревом.
Форма леса
(Открытый лес) Печать. Дети должны вырезать деревья и приклеить их в правильный ряд.
Сечения дерева
(Открыть разделы дерева) Распечатать. Дети должны вырезать четыре части и собрать их, приклеив их на кусок плотной бумаги с помощью клея. Когда они будут готовы, они могут раскрасить свое дерево.
От дерева до бумаги
(Открыть с дерева на бумагу) Распечатать.Предложите детям вырезать иллюстрации и приклеить их к прямоугольникам в правильном порядке, чтобы помочь им понять, как бумага получается из деревьев.
Белки на деревьях
(Открытые белки на деревьях) Распечатать.
Дети должны посчитать листья на каждом дереве и добавить соответствующее количество белок.
Ассоциация игрового дерева
(Открытая ассоциация игрового дерева) Распечатайте и ламинируйте игру. Используя липучку, дети связывают карточки с правильным деревом.
Игра-Четыре дерева
(Открытая игра-Четыре дерева) Распечатайте, приклейте карточки на непрозрачный картон и вырежьте их. Разложите все карточки вверх ногами на полу или на столе (так, чтобы не было видно иллюстраций). Дети по очереди бросают кубик. Каждый раз, когда ребенок выбрасывает «1», он может перевернуть карту. Если перед ним еще нет этого дерева, он оставляет его и кладет перед собой на всеобщее обозрение. Побеждает тот ребенок, который первым соберет все четыре дерева.
Придумываю собственное дерево
(Откройте, я изобретаю свое собственное дерево) Распечатайте, ламинируйте и разрежьте каждое дерево пополам.
Раздайте детям детали и позвольте им создать оригинальные деревья. Они не должны совпадать со стволом и листьями, которые обычно идут вместе.
НРАВСТВЕННАЯ И СОЦИАЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Деревянный пазл самодельный
До прихода детей сложите несколько деревянных досок (2 x 4 x 8 дюймов).Нарисуйте дерево сверху вниз сбоку от деталей. Листья будут на стороне верхних частей, а корни будут нарисованы на стороне нижних частей. Затем сложите все куски дерева в корзину и предложите детям сложить их, чтобы собрать дерево.
Транспортировка древесины
(Открытый лесовоз) Распечатайте для каждого ребенка. Нарежьте несколько пустых рулонов от туалетной бумаги кольцами. Распечатайте и соберите матрицу. Дети по очереди бросают кубик.Каждый раз, когда кубик приземляется на топор, бросивший его ребенок берет одно картонное кольцо (бревно) и кладет его в свой грузовик. Побеждает тот ребенок, который первым наполняет свой грузовик.
Тенистое дерево
На время рассказа сядьте вместе со своей группой под большим деревом. Дайте им небольшие одеяла, на которых можно сесть. При желании можно даже поспать в тени. Дети также могут просто лечь на спину и посмотреть на листья, мягко покачивающиеся на ветру, птиц на ветках и т. Д.
Я иду гулять в лес и приношу…
Сядьте в круг со своей группой. Начните игру, сказав: «Я иду гулять в лес и беру фонарик». Ребенок рядом с вами должен повторить это предложение и добавить еще один предмет. Каждый ребенок должен повторить все элементы, перечисленные другими, прежде чем добавлять что-то свое.
РАННИЕ НАУКИ / МАНИПУЛЯЦИИ / РАЗВЕДКИ
Крошечный лес
Разрежьте несколько веток на секции.Установите на стол большой кусок цветочной пены (или зеленого теста для лепки) и предложите детям наколоть его ветками, чтобы изобразить крошечный лес. Установите его на подоконник или полку, чтобы украсить детский сад.
Мой первый гербарий
(Откройте мой первый гербарий) Распечатайте каждому ребенку. На протяжении всей темы (или сезона) дети собирают цветы и листья, которые они могут добавить в свой гербарий. Напишите дату под каждым новым дополнением и помогите детям определить найденные предметы.Вместе с детьми младшего возраста распечатайте один гербарий и попросите их заполнить его группой.
Кормушки для шишек
Отправляйтесь на прогулку со своей группой и собирайте сосновые шишки. Приклейте веревку к каждой шишке и позвольте детям с помощью пластикового ножа намазать их арахисовым маслом. Повесьте их на дереве (остерегайтесь аллергии).
Листья в воде
Вам понадобится контейнер с водой или водяной стол.Добавьте листья. Дети используют соломинку, чтобы дуть на листья, чтобы они пошевелились.
Контейнеры для листьев
Используйте три пустых складских места. На каждую корзину приклейте листы разного цвета (например, зеленого, красного и коричневого). Поместите большой мешок с листьями рядом с мусорными ведрами. Дети сортируют листья по цвету.
КУЛИНАРНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Клен водяной
Куплю кленовую воду.Объясните своей группе, как кленовая вода поступает из дерева. Если возможно, покажите им клен, когда идете на прогулку. Позвольте им понюхать кленовую воду, чтобы оценить ее сладкий аромат. Поговорите о том, как делают кленовый сироп. Дайте каждому ребенку по стакану кленовой воды. Затем дайте каждому ребенку по ложке кленового сиропа, который они могут вылить на блины или вафли.
Клюющие птицы
Раздайте каждому ребенку по пустому картонному пакету из-под молока. Пусть украсят ее, как хотят изобразить кормушку.Затем наполните их тыквенными семечками, семечками и т. Д. Призовите детей есть семена и щебетать, как птички, во время перекуса.
Цветущие фруктовые деревья
Вам понадобятся палочки кренделя, глазурь (или сливочный сыр), порошок Jell-O со вкусом вишни и попкорн. Положите попкорн в сумку Ziploc вместе с порошком Jell-O. Встряхните пакет, чтобы окрасить попкорн. Попросите детей вдавить палочки кренделя в глазурь, а затем использовать ее, чтобы «наклеить» попкорн на кончике, чтобы изобразить цветы фруктового дерева.
Кленовое печенье
Купите печенье из кленовых листьев и подавайте его с фруктами во время перекуса.
ИСКУССТВО И РЕМЕСЛО
Лес в коридоре
Обведите силуэты каждого ребенка на большом листе бумаги. Попросите детей встать с раскрытыми руками над головой и сложить ноги вместе. Попросите детей раскрасить свой силуэт, который будет изображать ствол и ветви дерева.Пусть приклеивают на веточки Fun Foam или тканевые листья. Вешайте деревья в коридоре.
Мое штампованное дерево
Раздайте каждому ребенку четыре или пять коричневых чистящих средств для трубок. Помогите им скрутить нижнюю часть ершиков, чтобы получился ствол дерева. Помогите им отделить верхний конец очистителя труб, чтобы они представляли ответвления. Попросите детей приклеить елку на лист плотной бумаги. Предоставьте штемпели и штампы в форме листьев осеннего цвета.Предложите детям поставить листья на ветвях своего дерева.
Шедевр из дерева
Перед приездом детей распилите бревно, чтобы сделать несколько деревянных дисков. Предложите детям понаблюдать за поверхностью дисков. Пусть каждый ребенок раскрасит на диске. Дайте им высохнуть, прежде чем покрывать их лаком и с помощью горячего клея прикрепите кусок джутовой веревки к своим шедеврам, чтобы их можно было повесить.
Газетные елки
Откройте несколько страниц газеты на полу и черным маркером начертите контуры деревьев.Пусть дети вырежут их и приклеят на лист зеленой плотной бумаги. Используйте это задание, чтобы объяснить своей группе, как делают газету из деревьев.
Листовые жилки
Положите несколько листьев, которые вы собрали вместе со своей группой, под листы бумаги и предложите детям раскрасить листья, чтобы увидеть, как жилки на листьях выглядят как по волшебству. Затем дети постарше могут вырезать листочки и повесить их на домашнюю бельевую веревку, чтобы получилась оригинальная гирлянда.
Модели-деревья
(Открытые модели-Деревья) Распечатайте модели и используйте их для различных поделок и занятий по теме.
Моя зеленая шляпа
(Открытое образование-украшение-Деревья) Распечатайте и вырежьте. Приклейте предметы на бумажную шапочку или ободок для волос.
Трафареты-елки
(Открытые трафареты-Деревья) Распечатайте и вырежьте различные трафареты. Дети могут использовать их, чтобы обводить и рисовать деревья по всей теме.
Мое скомканное дерево
Обведите ствол дерева с четырьмя (4) ветвями на цветной бумаге. Попросите детей набить ствол дерева скомканными кусочками коричневой папиросной бумаги. Сделайте крошечные шарики из красной, желтой, оранжевой и зеленой папиросной бумаги, чтобы украсить дерево листьями.
Оттиски листа
Вместе с группой наклейте несколько листов на большой лист бумаги. Раздайте детям губки, чтобы полностью покрыть листья краской.Когда краска почти высохнет, аккуратно удалите листья.
Вариант: используйте старые зубные щетки вместо губок.
Куклы-деревья
(Открытые куклы-Деревья) Распечатайте различные модели на картоне. Попросите детей вырезать их и украсить материалами для декоративно-прикладного искусства. Приклейте палочку для мороженого позади каждой, чтобы закончить куклы.
Поделки из дерева
(Открытые модели-Деревья) Распечатайте несколько копий и используйте их как основу для различных поделок и занятий.
Ручное дерево
(Открытый ствол дерева) Распечатать. Нанесите красную, желтую или оранжевую краску для плакатов на руки детей и предложите им прижать их к вершине своего дерева, чтобы изобразить листья.
Разноцветные деревья
Попросите детей нарисовать стволы деревьев на плотном картоне и приклеить на ветки скомканные куски папиросной бумаги, изображающие листья.
Лиственное дерево
(Открытый ствол дерева) Распечатайте для каждого ребенка.Попросите детей приклеить настоящие листья на ветки, чтобы закончить свое дерево.
Филиалы
Собирайте ветки вместе со своей группой. Пусть дети раскрасят ветки и посыпят их блестками. Если вы предпочитаете, они могут использовать ветки в качестве кистей для различных занятий или просто для рисования на плотной бумаге.
Альбом-Прогулка по лесу
(Открытый альбом-Прогулка по лесу) Распечатайте каждому ребенку.Отправляйтесь на прогулку в лес и собирайте листья и ветки, которые дети могут наклеить на свои страницы альбома. Если хотите, сфотографируйте свою группу во время прогулки, распечатайте картинки и раздайте каждому ребенку по копии.
РАСКРАСКИ
(Открытые раскраски тема-Деревья) Распечатать каждому ребенку.
РАЗЛИЧНЫЕ СПОСОБЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАСКРАСКИ
Идентичные раскраски-Деревья
Распечатайте одну и ту же раскраску для каждого ребенка и дополнительный экземпляр для вашей модели.Раскрасьте только определенные части вашего изображения. Представьте модель своей группе и попросите их раскрасить свою картинку, чтобы она выглядела точно так же, как ваша.
Раскраска-папка-Деревья
Распечатайте и ламинируйте несколько раскрасок и поместите их в папку с несколькими маркерами для сухого стирания. Оставьте все на столе для изучения детьми.
Музыкальные деревья-рисунки
Поиграйте в музыкальный рисунок со своей группой. Раздайте каждому ребенку раскраску.Посадите детей за стол. Когда начинается музыка, они должны передавать раскраски по столу. Каждый раз, когда музыка останавливается, они должны раскрашивать картинку перед собой, пока музыка не начнется снова.
Самодельные пазлы-Деревья
Дайте каждому ребенку раскрасить картинку. Когда они будут готовы, разрежьте каждую картинку на части, чтобы создать уникальные пазлы.
Завершите рисование – Деревья
(Раскройте полный рисунок-Деревья) Распечатайте для каждого ребенка.Дети должны нарисовать недостающие предметы.
Учусь рисовать дерево
(Откройте Я учусь рисовать дерево) Распечатайте и ламинируйте лист модели. Предложите детям попрактиковаться в технике рисования на модельном листе, прежде чем пытаться нарисовать дерево самостоятельно.
Креативные раскраски-Деревья
(Открытые творческие раскраски-Деревья) Распечатать каждому ребенку. Попросите детей завершить рисунок так, как они считают нужным.
Удачи!
Образовательная команда
ВРЕМЯ ОБРАЗА
Установите растение в углу детского сада, где его обязательно заметят дети. Начните разговор о растениях. Назовите разные части растения. Спросите детей, знают ли они, как ухаживать за растением, чтобы оно росло и было здоровым. Наполните емкость семенами растений (или цветов).Закройте контейнер. Оставьте его на столе, чтобы дети открыли его для себя.
НАСТРОЙКА ОБЛАСТИ
Подвесьте к потолку искусственные растения. Вы можете найти несколько разных видов в универмагах, и они обычно довольно недорогие. Разместите на стенах изображения растений и цветов. Детям понравится любоваться ими на протяжении всей темы. Вырежьте из зеленой плотной бумаги самые разные формы и закрепите их на полу с помощью Mac-Tac. Используйте фигуры, чтобы создать путь, по которому дети могут переходить из одной зоны детского сада в другую.Вы можете использовать нашу модель. (Открытая форма растения) Распечатайте несколько копий и предложите детям раскрасить формы.
ИЗОБРАЖЕНИЕ ИГРЫ
Рисунки можно использовать как игру на память или зажечь разговор с вашей группой. Используйте их, чтобы украсить детский сад или тематический уголок. (Открыть картинку-игры-Растения) Распечатайте, ламинируйте и храните в сумке “Ziploc” или в тематической корзине.
ПИСЬМЕННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
(Открытые письменные задания – P как растение) Распечатайте для каждого ребенка или ламинат для использования с маркером сухого стирания.
ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
(Открытые листы заданий-Растения) По каждой теме предлагаются листы заданий. Распечатайте и следуйте инструкциям.
РАЗЛИЧНЫЕ МАСТЕРСКИЕ
Получайте удовольствие от этих замечательных идей для семинаров, предложенных Кэролайн Аллард.
Строительные / строительные блоки:
Декоративно-прикладное искусство:
Чертеж:
Ролевая игра:
Манипуляции:
Предварительное чтение:
Предварительная запись:
Двигательные навыки:
Сенсорные бункеры:
Наука:
ЯЗЫК
Карточки Word
Карточки можно использовать, чтобы зажечь разговор с вашей группой, в области чтения и письма или для обозначения ваших тематических корзин.(Открытые карточки со словами: Растения) лист, стебли, почва, горшки, семена, цветок, бутоны, лейка, лепестки, корни, зеленый, камни
ФИЗИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ И АВТОМОБИЛЬНЫЕ НАВЫКИ
Перемещение цветов
Встаньте по кругу. Выберите два-три вида цветов. Например, пусть двое или трое детей представляют ромашки, двое или трое других детей представляют розы, а другие дети представляют тюльпаны. Скажите: «Маргаритки, двигайтесь!» Дети, изображающие ромашки, должны быстро поменяться местами.Продолжаем игру.
Растения на ветру
Положите на парашют большое количество тканевых листьев и искусственных цветов. Встряхните парашют, чтобы они полетели по ветру.
Выращивание цветов.
Скажите детям, что они – крошечное семечко в земле. Они сворачиваются в клубок. Затем скажите им, что идет дождь. Они начинают двигаться, но остаются свернувшимися клубком. Объявите, что семя начинает прорастать и что вы видите маленький зеленый лист, выскакивающий из земли.Дети могут поднять голову и верхнюю часть тела. Заявите, что светит солнце, и семя начинает расти и расти. Дети встают очень медленно. Семя становится прекрасным цветком. Предложите детям потянуться и найти оригинальную позу. Затем скажите своей группе, что дует ветер. Дети стоят на земле и раскачиваются из стороны в сторону.
Цветочное поле
Разделите вашу группу на две команды. Пусть каждая команда сядет за стол.Положите по одному большому листу бумаги и мелкам на каждый стол. Играть музыку. Цель состоит в том, чтобы каждая команда успела нарисовать цветочное поле до того, как песня закончится.
Музыкальные цветы
Вырежьте несколько цветов из плотной бумаги и положите их на пол. Подарите каждому ребенку бабочку. У вас должен быть по одному цветку и по одной бабочке каждого цвета. В эту игру играют так же, как в музыкальные стулья, но без соревнований. Дети ходят вокруг цветов, пока не стихает музыка.Когда музыка прекращается, каждая бабочка должна найти подходящий цветок. Перед тем как снова включить музыку, дети могут поменяться бабочками. Для детей младшего возраста вы можете играть только с двумя цветами цветов и бабочками. По мере роста и способности различать цвета добавляйте по одному цвету за раз.
НАРУЖНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Фото сад
Приобрести одноразовый фотоаппарат. Прогуляйтесь со своей группой по соседству и позвольте им по очереди фотографировать растения, цветы или деревья.
Садовая полоса препятствий
Используйте свою садовую мебель, чтобы создать лабиринт. Скажите детям, что они должны выбраться из цветника. Создавайте препятствия по всему лабиринту. Вы можете, например, привязать веревку к двум стульям и предложить детям ползать под ней или перелезать через нее, не касаясь ее. Поставьте ведро с водой на стул и скажите детям, что они должны залезть под стул, как червяк.
ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ С РОДИТЕЛЯМИ
Мой сад
Попросите родителей предоставить фотографии их клумбы, сада или комнатных растений.Повесьте их на стену и предложите детям представить свои рисунки группе.
Мое развлечение
Спросите родителей детей, является ли садоводство одним из их увлечений. Если да, предложите им научить вашу группу заботиться о растениях.
Посещение садового центра
Попросите родителей присоединиться к вам для посещения вашего местного садового центра. Покажите детям новые растения, цветы и деревья.
КОГНИТИВНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Увеличительное стекло игровое
(Раскройте увеличительное стекло Game-Plants) Распечатайте и ламинируйте настольную игру и карты.Вырежьте их и храните в коробке или в сумке Ziploc. Дети берут карту и ищут предмет в настольной игре с помощью лупы. Найдя предмет, они кладут его в правильную клетку настольной игры.
Educ-same and different-Plants
(Open Educ-same and different-Plants) Печать и ламинат для прочного и экологически чистого использования. Дети должны обвести иллюстрации, которые различаются в каждом ряду.
Educ-big and small-Plants
(Open Educ-big and small-Plants) Распечатайте и ламинируйте игру.Дети должны разместить на настольной игре подходящие иллюстрации в правильном порядке, от самого маленького до самого большого, используя липучку или клейкую замазку.
Образовательная ассоциация-Заводы
(Открытая образовательная ассоциация-Заводы) Распечатайте игру. Склейте первые две страницы внутри папки с файлами. Накройте Mac-Tac. Ламинируйте иллюстрации и вырежьте их. Приклейте кусок липучки к каждой иллюстрации и на каждой иллюстрации в настольной игре (вы также можете использовать клейкую замазку).Дети связывают иллюстрации. Найдя правильную ассоциацию, они просто вставляют карту в правильное место.
Образовательные-математические-Растения
(Open Educ-math-Plants) Печать и ламинат для прочного и экологически чистого использования. Дети должны сосчитать предметы в каждом прямоугольнике и обвести соответствующий номер.
Educ-pattern-Plants
(Open Educ-pattern-Plants) Печать и ламинат. Добавьте липучку на оборотную сторону карточек.Дети должны правильно разместить карточки, чтобы завершить выкройки.
НРАВСТВЕННАЯ И СОЦИАЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Танец цветов
Дайте каждому ребенку небольшую карточку с изображением цветка. На каждой карте должен быть дубль. Предложите детям найти своего партнера, ребенка, держащего карточку с подходящим цветком. Вместе дети пытаются определить сорт цветка. Играть музыку. Дети – партнеры по танцам. Когда песня закончится, разложите карточки и начните все заново.
Мой любимый цветок
Предложите детям посмотреть книги, содержащие несколько видов цветов, для вдохновения. Предложите им нарисовать свой любимый цветок. По завершении они могут представить свой рисунок и объяснить свой выбор.
РАННИЕ НАУКИ
Лампы
Положите несколько типов лампочек в сенсорную корзину. Позвольте детям манипулировать ими и наблюдать за ними в лупу.
Моя цветочная коробка
Наполните контейнер землей и добавьте садовые инструменты, пластиковые цветы и пустую лейку (чтобы избежать беспорядка).Детям понравится сажать цветы в грязи.
Растение живое
Найдите два похожих растения. Поместите одно растение на солнце и регулярно поливайте его всей группой. Поместите другое растение в другое место без солнечного света. Не поливать. Обратите внимание на различия между двумя растениями и обсудите их. Определите, какие растения должны расти.
Рост, рост, рост
Выдайте каждому ребенку сумку с застежкой-молнией.Пусть они положат в сумку ватный диск. Дайте им семена бобов и положите их на ватный диск. Дайте им добавить немного воды. Приклейте пакеты к окну. Буквально через несколько дней произойдут изменения. Вариант 1: Вы можете провести тот же эксперимент, используя небольшие емкости для йогурта и грязь. Поставьте емкости на подоконник. Не забывайте поливать семена. Вариант 2: Вы также можете использовать пенополистирол. Предложите детям нарисовать глаза, нос и рот. Используйте семена травы.Детям понравится, когда у их персонажей растут волосы!
Пошаговое руководство по посадке семян
(Открыть Пошаговое руководство по посадке семян) Дисплей.
ИСКУССТВО И РЕМЕСЛО
Листья растения
(Открытая форма растения) Распечатайте для каждого ребенка. Попросите детей вырезать листья и приклеить их на модель растения.
Коллаж с растениями
Повесьте большой плакат из белой бумаги на стену. Раздайте несколько журналов по садоводству.Предложите детям вырезать картинки с растениями, садовыми инструментами и другими предметами, относящимися к теме. Попросите их приклеить их к баннеру.
Коллаж из семян
(Открытая форма растения) Распечатайте для каждого ребенка. Положите несколько разных видов семян в центр стола для декоративно-прикладного искусства. Пусть дети накроют форму растения семенами. Вы можете попросить детей раскрасить растение перед добавлением семян.
Мобильный телефон для растений и цветов
(Мобильный мобильный телефон для поделок и цветов) Распечатайте, вырежьте и раскрасьте растения и цветы для создания мобильного телефона.Повесьте их на вешалку, используя веревку разной длины. Показ в детском саду.
Покраска растений
Приклейте листья растений (ткань или картон) на большой кусок картона. Пусть дети закрасят листья плакатной краской. После высыхания аккуратно удалите листья. Вы откроете для себя красивые отпечатки листьев.
Солнце помогает цветам расти
(Открытые модели Круги) Обведите круги на желтом и оранжевом картоне.Обведите больший кружок на оранжевой бумаге и меньший кружок на желтой или наоборот. Дети вырезают кружочки и приклеивают маленький кружок к большему. Попросите их вырезать полоски из плотной бумаги, изображающие солнечные лучи. Помогите им склеить лучи вокруг солнца. Когда они будут готовы, они могут добавить улыбающееся лицо.
Тюльпан
Используйте пустые картонные коробки для яиц, чтобы сделать тюльпаны. Попросите детей раскрасить каждую полость разным цветом. Используйте очистители для труб для стержней.Посадите стебли в зеленый пенополистирол (цветочная пена).
РАСКРАСКИ
(Открытые творческие раскраски-Растения) Распечатать каждому ребенку. Попросите детей нарисовать растение или цветок. (Откройте тему раскраски-Растения) Распечатайте для каждого ребенка.
ПЕСНИ И Рифмы
O крошечные семена
Автор: Патрисия Моррисон
поется: O Рождественская елка
О крошечное семя, О крошечное семя
Твои листья скоро прорастут
О крошечное семя, О крошечное семя
Твои листья скоро прорастут
Немного солнца и воды
Я люблю хорошо заботиться о тебе
О крошечное семя , O крошечное семя
Твои листья скоро вырастут
Удачи!
Команда Educatall
Модели передвижения диких животных в решающей степени зависят от пространственной и временной доступности ресурсов в их среде обитания.На сегодняшний день большинство попыток смоделировать эту взаимосвязь были вынуждены полагаться на упрощенные предположения о пространственно-временном распределении пищевых ресурсов. Здесь мы демонстрируем, как достижения в области статистики позволяют комбинировать разреженные наземные пробы с изображениями дистанционного зондирования для получения биологически релевантных, пространственно и временных явных распределений пищевых ресурсов. Мы проиллюстрируем нашу процедуру, создав подробную имитационную модель производства фруктов для Dipteryx oleifera , ключевого вида деревьев, на острове Барро-Колорадо (BCI), Панама.
Аэрофотоснимки, обеспечивающие GPS-координаты больших деревьев с навесом, полную перепись на площади 50 и 25 га, данные о диаметре и высоте груди от случайно отобранных деревьев и долгосрочные фенологические данные от шести деревьев, были использованы для соответствия 1) модель точечного процесса пространственного распределения деревьев и 2) обобщенная линейная модель смешанного эффекта временного изменения производства фруктов. Соответствующие параметры из этих моделей затем используются для создания стохастической имитационной модели, которая включает пространственно-временные вариации D.oleifera наличие плодов на BCI.
Мы представляем структуру, которая может предоставить статистическую характеристику среды обитания, которая может быть включена в агентные модели перемещений животных. Когда неоднородность окружающей среды не может быть полностью нанесена на карту, этот подход может быть мощной альтернативой. Результаты нашей модели пространственно-временных вариаций доступности плодов D. oleifera будут использованы для понимания моделей поведения и передвижения нескольких видов на BCI.
Образец цитирования: Caillaud D, Crofoot MC, Scarpino SV, Jansen PA, Garzon-Lopez CX, Winkelhagen AJS, et al. (2010) Моделирование пространственного распределения и схемы плодоношения основных видов деревьев в неотропическом лесу: методология и потенциальные применения. PLoS ONE 5 (11): e15002. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0015002
Редактор: Брок Фентон, Университет Западного Онтарио, Канада
Поступила: 17 августа 2010 г .; Принята к печати: 5 октября 2010 г .; Опубликовано: 22 ноября 2010 г.
Авторские права: © 2010 Caillaud et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.
Финансирование: Национальный центр экологического анализа поддерживается грантом NSF DEB-0553768, Калифорнийским университетом Санта-Барбара и штатом Калифорния. Участки Forest Dynamics были профинансированы грантами NSF Стивену Хаббеллу DEB-0640386, DEB-0425651, DEB-0346488, DEB-0129874, DEB-00753102, DEB-9
7, DEB-9615226, DEB-9615226, DEB-
33, DEB-33, DEB-3333, DEB-58, DEB-8
9, DEB-8605042, DEB-8206992, DEB-7
Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.
То, как животные используют среду обитания, имеет важные последствия для их устойчивости к антропогенным воздействиям [1], [2], [3], [4], [5], восприимчивости к болезням и способности предоставлять важнейшие экосистемные услуги ( е.г. опыление и распространение семян – см. Ссылки [6], [7], [8], [9], [10]). Хотя многие факторы влияют на модели передвижения животных, вариации в пространственно-временном распределении пищевых ресурсов играют решающую роль [11], [12], [13], [14]. В результате все большее количество исследований сосредоточено на связи моделей передвижения животных и экологических переменных (, например, , ссылки [15], [16]).
Получение данных о перемещении в мелком масштабе стало возможным благодаря недавним достижениям в области автоматизированной радиотелеметрии и технологии GPS-слежения ( e.г. , ссылки [17], [18]). Большие наборы данных, полученные с помощью этих методов, с их высоким временным и пространственным разрешением, предоставляют беспрецедентную возможность для понимания психологических или физиологических состояний и механизмов принятия решений, которые управляют перемещением животных. Важнейшим компонентом этих моделей является представление пространственного и временного распределения ключевых экологических переменных. В некоторых случаях, что касается видов, обитающих в открытых местообитаниях, где масштаб неоднородности окружающей среды относительно невелик, исследователи смогли построить мощные модели логического движения [4], [9], [19], [20].Однако остается проблемой смоделировать экологический компонент, когда пространственное и временное распределение ресурсов является более мелким или изменчивым во времени. Это верно для животных, зависящих от морских пищевых ресурсов, таких как морские птицы [1], [21] или морские рыбы [13], но также верно и для животных, которые перемещаются в больших масштабах, но используют относительно мелкие вариации среды обитания, такие как как фруктовые животные, обитающие в тропических лесах. В тропических лесах с сотнями видов деревьев редко возможно напрямую нанести на карту все возможные источники пищи, а изображения с помощью дистанционного зондирования, как правило, не позволяют идентифицировать отдельные виды фруктовых деревьев или оценить, есть ли плоды на каждом дереве (но см. [22] ).В этих случаях традиционный подход статистического вывода, который моделирует данные о перемещениях как функцию изобилия ресурсов в каждом пространственном местоположении ареала животного, не работает. Стохастическое агентное моделирование может помочь решить эту загадку.
Агентные модели пытаются воспроизвести статистических свойств наблюдаемых данных движения. В результате смоделированные карты среды обитания, которые служат фоном для таких моделей, не обязательно должны полностью соответствовать фактическому распределению ресурсов; они должны просто воспроизводить внутренние статистические свойства реальной системы.Таким образом, проблема при использовании подхода к моделированию на основе агентов заключается не в том, как полностью нанести на карту среду обитания исследуемого животного, а в том, как статистически охарактеризовать неотъемлемые свойства этой среды обитания и включить их в модель, которая генерирует реалистичное распределение ресурсов. Важно отметить, что такая модель может быть создана с использованием различных источников информации, таких как спутниковые или аэрофотоснимки, наземные картографические исследования и фенологические исследования. Эти данные не нужно собирать в одно и то же время или в одном месте, а также их необязательно собирать в пределах диапазона наблюдаемых животных.Единственное требование – они должны собираться в среде обитания с аналогичной схемой пространственного распределения ресурсов.
Здесь мы используем данные с острова Барро-Колорадо (BCI), Панама, чтобы продемонстрировать, как можно объединить различные наземные исследования и данные дистанционного зондирования для создания надежной модели среды обитания, необходимой для агентного моделирования движения животных. Сначала мы объединяем данные систематических участков и данные аэрофотосъемки для оценки плотности, распределения размеров и пространственной автокорреляции для Dipteryx oleifera Benth (Fabaceae), вида фруктовых деревьев, которые служат важным пищевым ресурсом для нескольких крупных млекопитающих на BCI [23] .Затем мы используем фенологические данные за 22 года, полученные из ловушек для упавших плодов, чтобы оценить характер плодоношения D. oleifera . Эти два подхода были объединены для создания пространственной и временной модели распределения BCI D. oleifera плодов.
Остров Барро-Колорадо (BCI), Панама (9 ° 9 ′ с.ш., 79 ° 51 ′ з.д.) представляет собой остров длиной 15,6 км. Река была перекрыта плотиной, чтобы сформировать озеро Гатун и Панамский канал.Назначенный заповедником в 1923 году, BCI находится в ведении Смитсоновского института с 1948 года. Половина BCI покрыта относительно молодым лесом (возрастом не менее 100 лет), который все еще растет после расчистки, произошедшей во время попытки французов построить канал. в конце 1800-х гг. Остальная часть леса старше и не подвергалась значительным антропогенным нарушениям за последние 200–400 лет [24]. Этот старый лес довольно разнообразен: на участке площадью 50 га растут 299 видов деревьев [24].
Характер выпадения осадков на BCI отчетливо сезонный; на острове выпадает в среднем 2600 мм осадков в год, 90% из которых выпадает с мая по декабрь [25]. Доступность продуктов питания для основных потребителей примерно отслеживает эти изменения в количестве осадков. Производство фруктов и листьев является самым высоким в конце засушливого сезона и в начале сезона дождей, в то время как поздний сезон дождей (октябрь и ноябрь) является периодом нехватки пищи [26], [27]. Некоторые деревья в эти месяцы плодоносят или сбрасывают листья, а в экстремальные годы такая нехватка пищевых ресурсов может привести к массовому голоду среди позвоночных [24].Этот период дефицита прерывается плодоношением D. oleifera в начале засушливого сезона (середина декабря).
Dipteryx oleifera , ранее Dipteryx panamensis – большое появляющееся дерево (40–50 м), простирающееся от Коста-Рики до Колумбии. D. oleifera дает большие (средняя длина = 5 см; средний свежий вес = 21,75 г, неопубликованные данные Crofoot) богатые сахаром костянки, содержащие одно семя длиной 4 см, окруженное твердым эндокарпом [23].Фенология плодоношения варьируется в зависимости от года и особи и обычно длится с конца декабря до начала апреля [23], [27]. Семена в первую очередь распространяются плодоядными летучими мышами, а затем – грызунами, собирающими запасы, и в значительной степени истребляются наземными млекопитающими [28], [29], [30]. В Центральной Панаме D. oleifera является центром активности плодоядных на срок до 2,5 месяцев [31] и привлекает широкий спектр животных, включая летучих мышей ( Artibeus jamaicensis ), кинкажу ( Poto flavus ), белок (). Sciurus granatensis ), колючие крысы ( Proechimys semispinosus ), обезьяны ( Cebus capucinus , Ateles geoffroyi ), коатис ( Nasua narica ), агутис ( pacouactips ), agoutis ( pacoupactias ) , пекари ( Tayassu tajacu ), олень ( Odocoileus virginianus ) и тапир ( Tapirus bairdii ).
Четыре набора пространственных данных использовались для оценки распределения размеров деревьев Dipteryx oleifera на BCI и для моделирования пространственного распределения отдельных деревьев. (1) Нанесенные на карту положения и диаметры стволов на графике динамики леса площадью 50 га, созданном в старовозрастных лесах на центральном плато в 1980 году (см. Рис. 1), на котором каждый ствол превышает 10 мм DBH (диаметр на высоте груди). был нанесен на карту, измерен и идентифицирован [32], [33], [34]. Этот график переписывается каждые пять лет, и результирующий набор данных стал бесплатным (http: // ctfs.arnarb.harvard.edu/webatlas/datasets/bci/). (2) Нанесенные на карту положения и диаметры стволов на дополнительном участке площадью 25 га, созданном в 2004 году, на котором были нанесены на карту, измерены и идентифицированы все деревья с высотой DBH> 20 см и все репродуктивные особи крупносемянных видов (масса семян> 1 грамма). Участок площадью 25 га расположен в вторичном лесу, возраст которого оценивается в 100–120 лет [22]. (3) Картированные положения стеблей 102 особей> 30 см DBH в домашних ареалах 11 агути ( Dasyprocta punctata ), обследованных в 2009 году.Деревья были нанесены на карту с помощью портативного GPS (Garmin GPSMap 60CSX, Garmin International, Inc., Olathe, KS). Эта область отбора проб не имеет четко определенной границы. (4) Нанесенные на карту положения и площадь крон людей высокого роста по всему ИМК, полученные в результате аэрофотосъемки в апреле 2005 г. и апреле 2006 г. Высокое разрешение (0,085–0,114 м / пиксель) ) аэрофотоснимки были сделаны 12,3-мегапиксельной цифровой зеркальной камерой (Fuji FinePix S3 Pro с объективом 35 мм, диафрагмой 4,5–4,8, выдержкой 1 / 700–1 / 1000 с и чувствительностью ISO 400) с самолета, летящего на высоте 400 метров (2005 г.) или 700 метров (2006 г.) над куполом [22].В 2005 году каждая фотография в среднем занимала 8,6 га (358 × 241 м) с пространственным разрешением 0,085 м / пиксель. В 2006 году охват и разрешение составляли в среднем 15,9 га (483 × 329 м) и 0,114 м / пиксель. [22]. Два разных аналитика визуально исследовали аэрофотоснимки D. oleifera с географической привязкой, которые они определили на основании структуры растительного покрова (C.X. Garzon-Lopez, неопубликованные данные).
Фрукты падают с деревьев по устойчивой вертикальной траектории [35], что позволяет исследователям оценить урожайность фруктов путем подсчета плодов, обнаруженных под центральными деревьями.На лесном участке площадью 50 га с 1987 г. установлено триста 0,5 м 2 ловушек для плодовых осадков [36], [37]. Ловушки проверяются еженедельно, и все обнаруженные репродуктивные части растений подсчитываются и идентифицируются по видам. Д-р С. Джозеф Райт любезно предоставил нам данные за 22 года (1987–2008 гг.) (Http://striweb.si.edu/esp/meta_data/index_metadata_terr.htm). Десять фенологических ловушек на участке динамики леса площадью 50 га расположены под кронами 6 разных D.oleifera деревьев. Количество плодов, собранных под одним деревом во время посещения, варьировалось от 0 до 15. В определенный сезон плодоношения под деревом было собрано до 52 плодов (среднее значение = 7,14, стандартное отклонение = 10,45). Всего во время этого исследования было поймано 943 плода.
Чтобы построить пространственно-временную модель плодоношения D. oleifera , мы разделили задачу на две части: первая – моделирование пространственного распределения D. oleifera , а вторая – модели ее плодоношения.Затем эти две модели можно объединить и использовать для моделирования данных с пространственным и временным распределением фруктов, совпадающим с наблюдаемым на острове Барро-Колорадо.
В нашей модели пространственного распределения деревья – это дискретные объекты, представленные в виде точек, распределенных в двумерном пространстве после случайного процесса, типа графического представления, известного как пространственный точечный паттерн [38], [39], [40] . Существует множество моделей точечных процессов, которые могут соответствовать точечным образцам.Эти модели включают параметры, которые учитывают ковариаты окружающей среды и взаимодействия между соседними точками. Выходные данные подобранных моделей могут впоследствии использоваться для моделирования пространственного распределения точек методом Монте-Карло.
Базовая эталонная модель точечного процесса – это однородный пуассоновский процесс, который предполагает, что точки распределены случайным образом и независимо в окружающей среде. Таким образом, количество точек, попадающих в любую заданную область A , следует распределению Пуассона с параметром λ., в котором λ – это интенсивность процесса (, т.е. , плотность точек). Такая модель может быть подобрана с использованием метода максимального правдоподобия [41].
Мы применили эту модель к двум наборам данных, соответствующим достаточно большим и четко разграниченным территориям: аэрофотосъемка и подмножество участка площадью 50 га, включая все D. oleifera с DBH> 200 мм. Модель плохо соответствовала данным в обоих случаях (см. Рис. 2a – b). Мы ослабили предположение об однородности модели, подгоняя данные участка площадью 50 га к неоднородной модели точечного процесса Пуассона, в которой λ изменяется вместе с пространственной переменной.После сравнения данных аэросъемки и данных, собранных на земле, было очевидно, что в данных аэрофотосъемки была видна только часть всех деревьев (14,7% деревьев с DBH> 200 мм). Было обнаружено, что вероятность того, что обследованное на земле дерево будет видно при аэрофотосъемке, положительно коррелирует с DBH (логистическая обобщенная линейная модель, критерий логарифмического отношения правдоподобия, P <10 −3 ) и может быть описана следующим образом: следующее уравнение: (1)
Рисунок 2.Согласованность моделей точечных процессов Пуассона.
A, B) Графики квантилей (qq-график) остатков однородных моделей Пуассона для обоих наборов данных по отношению к средним квантилям 100 имитаций подобранных моделей (сплошная линия) с 95% критическими огибающими ( пунктирная красная линия). C) Оптимизация параметра σ ядерной изотропной функции Гаусса (минимальное значение указано красной пунктирной линией). D) qq-график неоднородной модели Пуассона, включая оцененную ядром плотность деревьев, обследованных с воздуха, в качестве ковариаты, подогнанный к данным участка площадью 50 га.Сплошная линия находится в пределах 95% критического диапазона, что указывает на удовлетворительное соответствие модели.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0015002.g002
Плотность обследованных с воздуха деревьев может быть хорошим показателем общей плотности деревьев и была выбрана в качестве пространственной ковариаты. Таким образом, плотность деревьев для всего острова была рассчитана путем применения изотропной функции сглаживания по Гауссу к данным аэрофотосъемки, дополненной утверждением вероятности в уравнении (1) (рис.3). Стандартное отклонение σ функции ядра было выбрано для оптимизации соответствия модели (рис. 2c). Наилучшая модель, полученная для σ = 172 м, показывает удовлетворительную степень согласия (рис. 2d).
Впоследствии подобранные значения нашей неоднородной модели Пуассона использовались вместе со значениями ковариаты плотности деревьев для моделирования распределения деревьев для всего острова (см. Примеры на рис. 4). DBH этих деревьев были взяты из распределения, близко совпадающего с реальным распределением DBH обследованных деревьев (участок 50 га, участок 25 га, участок на основе домашнего агути) с использованием преобразования ранга в нормальность.
Модели точечных процессов были подобраны с использованием пакетов spatstat и maptools , запущенных на R 2.10.1.
Чтобы построить модель плодоношения D. oleifera , которая отражает соответствующие статистические характеристики системы, нам нужно было рассмотреть вариации в структуре плодоношения, наблюдаемые внутри и между сезонами и деревьями. В частности, мы сосредоточились на изменении трех фенологических признаков: плодовитость, определяемая как общее количество пойманных плодов; пик плодоношения, определяемый как среднее время (выраженное в днях с 1 г. г. предыдущего июля), когда плоды были захвачены; и продолжительность периода плодоношения, определяемая как четырехкратное стандартное отклонение времени, когда плоды были захвачены.Значения этих трех показателей были рассчитаны для каждой из комбинаций «дерево – сезон».
Мы рассмотрели сезоны плодоношения и отдельные деревья как случайно выбранные из очень большой популяции возможных сезонов и отдельных деревьев. Это соображение позволило нам рассматривать сезон и дерево как две переменные со случайными эффектами («идентификатор сезона» и «идентификатор дерева», соответственно) в модели со смешанными эффектами. В отличие от моделей с фиксированными эффектами, модели со смешанными эффектами не оценивают средние отклонения, наблюдаемые для каждого уровня переменных случайных эффектов, а вместо этого оценивают дисперсию этих отклонений.Например, если рассматривать модель с одной случайной величиной, содержащей n = 10 уровней, то n − 1 = 9 параметров (, т.е. , девять отклонений) оцениваются с помощью модели с фиксированными эффектами, в то время как только один параметр ( т.е. , дисперсия) оценивается с помощью модели со смешанными эффектами. У этого есть два основных преимущества. Во-первых, он сохраняет степени свободы и, следовательно, в целом снижает дисперсию оценок фиксированных эффектов, а во-вторых, можно оценить некоторые параметры дисперсии, которые в случае нашей модели являются более релевантными дескрипторами биологических явлений.В самом деле, нас интересует понимание междеревянной и межсезонной изменчивости в моделях плодоношения, а не отклонений, связанных с конкретными деревьями или сезонами. Ящичковые диаграммы на рисунке 5 отображают изменение распределения трех описанных выше показателей по мере их появления между деревьями и между сезонами.
Три линейных модели смешанных эффектов (LMEM) с идентичностью дерева и идентичностью сезона в качестве пересекающихся случайных эффектов были подогнаны к наборам данных, соответствующим каждой из трех метрик, описанных выше (см. Рис.5). Никакие переменные с фиксированным эффектом не были включены в модели пика плодоношения и периода плодоношения, в то время как модель плодоношения включала диаметр дерева на высоте груди (DBH, в миллиметрах) в качестве количественной переменной с фиксированным эффектом. Поскольку количество фруктов является подсчетом, LMEM, использованная для этой зависимой переменной, была обобщенной LMEM с ошибкой Пуассона и функцией связи журнала. Два других LMEM имели гауссовские ошибки и функции связи идентичности. Все LMEM были подобраны с использованием метода ограниченного максимального правдоподобия, реализованного в пакете lme4 R 2.10.1.
Случайный эффект, связанный с «id дерева», был значительным в моделях плодоношения и пика плодоношения (урожайность фруктов, sd = 0,49, p <10 -3 ; пик плодоношения: sd = 15,49, p <10 −3 ; период плодоношения: sd =, 1,74, p = 0,40), в то время как случайный эффект, связанный с «идентификатором сезона», был значимым только для модели производства фруктов (производство фруктов: sd = 0,87, p <10 −3 ; пик плодоношения: sd = 5,04, p = 0,12; период плодоношения: sd = 1,94, p = 0.44). Как и ожидалось, DBH оказал значительное положительное влияние на производство фруктов (точка пересечения c 1 = −.12, коэффициент c 2 = 1,50 10 −3 , p = 0,033, см. Рис. 6 ). Перехваты для моделей пика плодоношения и периода плодоношения были оценены в 209,3 дня и 59,3 дня, соответственно. Все p-значения были основаны на 1000 бутстрапов.
В сезон плодоношения производство фруктовых деревьев имеет симметричную форму колокола (рис. 7).Это наблюдение предполагает подгонку количества плодов, вылавливаемых каждую неделю под данным деревом, с использованием обобщенной нелинейной модели смешанных эффектов с ошибкой Пуассона в качестве интуитивного подхода. Например, возможной нелинейной функцией плодов в единицу времени будет функция Гаусса: с a : высота пика плодоношения, пик, : пик плодоношения и d : мера продолжительности плодоношения. период плодоношения. В этом примере пик и будут варьироваться случайным образом (и независимо) в зависимости от дерева и времени года (перекрестно-случайные эффекты).К сожалению, нелинейность этой модели делает процесс ее вычисления чрезмерно интенсивным и подверженным ошибкам оценки (Кайо и Скарпино, неопубликованные результаты).
Рисунок 7. Распределение производства фруктов в течение года.
Гистограмма: все данные собраны вместе. Красные пунктирные линии – функции плотности, полученные для шести деревьев (с использованием гауссовых ядер с sd = 10). Переменная x скорректирована с учетом влияния дерева и сезона на пик плодоношения.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0015002.g007
Поэтому мы предлагаем альтернативную процедуру, объединяющую две модели смешанного эффекта, которая позволяет гораздо быстрее и надежнее решать одну и ту же задачу. Важно учитывать, что эта процедура естественным образом следует из интуиции вышеупомянутой гауссовой модели. Первая модель (модель I) направлена на объяснение общего количества плодов, пойманных под каждым деревом в течение всего сезона плодоношения. Он соответствует описанной выше обобщенной LMEM по производству фруктов.Вторая модель (модель II) призвана объяснить дату, когда каждый плод был пойман в ловушку. Это линейная модель со смешанными эффектами с нормальным распределением ошибок и функцией связи идентичности, которая включает идентичность дерева и идентичность сезона как пересекающиеся случайные эффекты. Он оценивает три параметра дисперсии: дисперсию между деревьями, дисперсию между сезонами и дисперсию внутри дерева, в пределах сезона. Ключевой особенностью этого подхода является то, что последняя дисперсия (, например, , остаточная дисперсия) количественно определяет продолжительность сезона плодоношения вместо параметра d приведенного выше уравнения.Таким образом, эти две модели обеспечивают результаты, эквивалентные нелинейной модели, представленной выше, но поскольку они являются линейными моделями, их можно адаптировать быстрее и с большей надежностью.
Стандартные отклонения между сезонами, между деревьями и внутри сезона составили 8,51, 13,31 и 19,62, соответственно, с точкой пересечения c 3 = 209,3. Эти оценки параметров затем использовались для создания моделей плодоношения смоделированных наборов из n деревьев в течение s сезонов.Мы сделали два шага.
В дополнительных материалах, доступных в Интернете, мы отображаем реализацию имитационной модели, работающей в течение 6 лет на одном и том же дереве пространственного распределения (видео S1).
Пищевые ресурсы – важная движущая сила поведения животных при поиске пищи и моделей использования ареала. Здесь мы показываем, как эмпирические данные о пространственно-временных вариациях доступности плодов D. oleifera , собранных в относительно небольшом пространственном масштабе, могут быть объединены с неполными, но более крупномасштабными данными о пространственном распределении этого вида, чтобы создать модель доступности ресурсов для всей среды обитания. Мы демонстрируем, что распределение этого ключевого ресурса весьма неоднородно как в пространственном, так и во временном масштабе.
Наша модель показала, что плотность D. oleifera менялась примерно в пять раз по всему острову (рис. 3), при этом важные группы деревьев располагались в северо-восточном и северо-западном секторах. В течение сезона плодоношения эта неоднородность ресурсов, вероятно, влияет на модели передвижения не только плодоядных видов, но и тех, которые на них полагаются, например. хищников. Теоретические модели поведения при поиске пищи предсказывают, что распределение длин шагов и распределение углов поворота, наблюдаемых между шагами, должно варьироваться в зависимости от плотности пищевых продуктов.Когда ресурс ограничен и неоднороден, распределен в пространственном масштабе за пределами сенсорного диапазона животного, лучшая стратегия поиска состоит в перемещении в соответствии с процессом Леви с длиной шага, соответствующей обратному квадратичному распределению степенного закона, в то время как при увеличении плотности целей менее искаженное распределение длины пути ( например, , броуновское движение) увеличивает эффективность кормодобывания [21], [42], [43].
Во временном масштабе модель показывает, что урожай фруктов достигает максимума в январе – феврале и длится около 100 дней.Что еще более интересно, наша модель показывает, что даже после контроля DBH все еще существуют значительные различия между деревьями в общем урожае фруктов и дате пика плодоношения. В недавней теоретической работе Boyer et al. [44] и Boyer & Walsh [45] показали, что при случайном распределении деревьев между деревьями изменение урожайности фруктов может иметь сильное влияние на модели передвижения животных, используя память о местоположении и размере посещенных деревьев. Следовательно, можно ожидать, что животные будут питаться D.oleifera , чтобы отображать временные изменения в их образцах движения как внутри года, так и между годами.
Влияние обусловленных ресурсами временных вариаций на модели передвижения животных также имеет потенциальные последствия для передачи болезней. Недавняя работа показала, что разнородные ресурсы, будь то в пространстве или во времени, могут быть основным фактором межгрупповых контактов, часто приводя к тому, что неевклидово расстояние является лучшим предсказателем скорости межгрупповых контактов, чем евклидово расстояние [46], [ 47].Эти межгрупповые взаимодействия, даже если они редки, могут быть важными детерминантами распространения паразитов и патогенов. Результаты нашей модели не только предполагают, что гетерогенность плодоношения D. oleifera , ключевой ресурс ИМК, может генерировать тип межгрупповых контактов, которые, как было показано, важны для передачи болезни, но также обеспечивают механистическое объяснение их существование. Способность понимать движущие силы неоднородности ресурсов обеспечивает интригующую возможность использования механистических объяснений неоднородности ресурсов для разработки стратегий вмешательства, например.г. таргетированная вакцинация.
Наша работа демонстрирует, как несколько аспектов моделей производства фруктов, которые следует учитывать при изучении перемещений плодоядных видов, могут быть интегрированы в вычислительно эффективную модель распределения ресурсов. Пространственное распределение деревьев может быть исследовано с использованием пространственного точечного анализа, в то время как межсезонные и междеревянные вариации количества плодов, времени пика плодоношения и продолжительности плодоношения могут быть проанализированы с использованием моделей смешанного эффекта.Эти методы также можно использовать для генерации данных о стохастическом распределении ресурсов с использованием значений параметров, фиксированных априори. Обратите внимание, что эта структура может быть легко расширена на любой вид ресурса, кроме фруктов, при условии, что он имеет дискретное пространственное распределение. Поскольку они не ограничены сложностью пространственного распределения ресурсов, имитационные модели на основе агентов кажутся особенно адаптированными для исследования перемещений животных с использованием этой структуры. Тем не менее, ключевой проблемой остается подгонка этих агентных моделей к реальным данным движения.Мы предлагаем использовать набор недавно разработанных байесовских методов, называемых приближенными байесовскими вычислениями (например, ссылки [48], [49], [50]). Они позволяют обойти сложность вычисления функции правдоподобия, присущую более традиционным подходам максимального правдоподобия или байесовскому подходу, что делает их особенно привлекательными в нашем случае.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0015002.s001
В этом видео показаны выходные данные имитационной модели.Образцы плодов Dipteryx oleifera на Барро Колорадо были смоделированы в течение 6 полных лет (365 дней), начиная с 1 июля 1913 г. г. В шести симуляциях используется одно и то же пространственное распределение дерева. Обратите внимание на четкие различия в урожайности фруктов между деревьями и между сезонами. (DIVX)
Эта работа проводилась в рамках рабочей группы «Эффективный контроль заболеваний дикой природы: от самоорганизации социальных сетей к оптимальной вакцинации» при поддержке Национального центра экологического анализа и синтеза Калифорнийского университета в Санта-Барбаре.Мы благодарим членов группы Д. Бойера, Л. А. Мейерса, С. Дж. Райана и Л. Сальвадора за полезные обсуждения; Л. Массолу и А. Фонцарелли за их поддержку. Мы благодарим С. Джозефа Райта за предоставление доступа к набору долгосрочных фенологических данных Программы экологических наук. Исследовательский проект динамики лесов BCI является частью Центра науки о тропических лесах, глобальной сети крупномасштабных демографических делянок. Сюжетный проект стал возможным благодаря кропотливой работе более 100 человек из 10 стран за последние два десятилетия, которым мы с благодарностью выражаем свою признательность.
Задумал и спроектировал эксперименты: DC MCC SVS PJ CXGL AW SAB PDW. Проведены эксперименты: MCC PJ CXGZ AW SAB. Проанализированы данные: ДК ЦУП СВС. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты для анализа: DC MCC SVS PJ CXGL AW SAB. Написал бумагу: DC MCC SVS PDW.
Модели структурных уравнений (SEM; Bollen, 1989; Kline, 2016) – широко применяемый метод в социальных и психологических исследованиях для моделирования взаимосвязей между несколькими переменными. SEM особенно полезны, когда некоторые из исследуемых переменных являются скрытыми (не наблюдаемыми напрямую) или содержат ошибки измерения.В рамках SEM могут быть указаны различные статистические процедуры, такие как факторный анализ, ANOVA, линейная регрессия, модели посредничества, модели кривой роста и динамические панельные модели.
Основной проблемой, которая усложняет спецификацию и интерпретацию SEM, являются потенциальные различия между подгруппами выборки. Групповые различия могут относиться к различным аспектам SEM. Например, в модели скрытой кривой роста мы можем найти различия в том, как люди меняются с течением времени, а в модели факторного анализа структура факторов может варьироваться в разных группах.Пренебрегая такими примерами неоднородности выборки, оценки параметров SEM могут не отражать какого-либо человека в выборке, и исследователи рискуют сделать неверные выводы из своих данных (например, Kievit et al., 2013). Это делает выявление групповых различий в параметрах SEM важной задачей.
Одной из популярных стратегий является обнаружение неоднородности в SEM с помощью ковариат. Модели с многогрупповыми структурными уравнениями (MGSEMs; Sörbom, 1974) позволяют оценивать различные значения параметров для уровней группирующей переменной, например, для мужчин и женщин или обработанных и необработанных.Сравнивая соответствие SEM для одной группы с соответствием MGSEM, ограничения равенства для параметров в группах могут быть проверены с помощью теста отношения правдоподобия. Моделирование многогрупповых структурных уравнений превосходно как подтверждающий инструмент для проверки ограниченного числа гипотез о групповых различиях. Однако в рамках исследовательского анализа данных этот метод часто может стать утомительным для больших наборов данных. Со многими потенциально важными группирующими переменными необходимо специфицировать и оценивать многие MGSEM. Более того, поскольку для MGSEM требуются дискретные группирующие переменные, числовые и порядковые переменные, такие как возраст или социально-экономический статус, должны быть дискретизированы, что часто приводит к потере информации (но см. Hildebrandt et al., 2016).
SEM-деревьев, впервые представленных Brandmaier et al. (2013b), можно рассматривать как расширение MGSEM для изучения неоднородности параметров в SEM. Деревья SEM – это управляемый данными подход, который автоматически выполняет поиск по всем доступным ковариатам для определения частей полной выборки, которые различаются по оценкам параметров SEM. SEM-деревья основываются на парадигме рекурсивного разделения, основанной на моделях (обзор см. В Zeileis et al., 2008; Strobl et al., 2009). Одной из ключевых особенностей SEM-деревьев является их интерпретируемость: SEM-деревья обеспечивают графическое представление того, как ковариаты и ковариантные взаимодействия предсказывают нелинейные различия в параметрах SEM.Строительные блоки деревьев SEM называются узлами, каждый из которых содержит SEM, подогнанный к отдельной подвыборке. Алгоритм дерева SEM формирует двоичную древовидную структуру путем иерархического разделения этих узлов. Каждый узел SEM-дерева имеет либо двух преемников (дочерние узлы) и называется внутренним узлом , либо не имеет наследников и называется листом (или конечным узлом). Первый узел дерева называется корнем и не имеет родительских узлов. Внутренние узлы дерева представляют собой разделенные решения.Каждое разделенное решение включает ковариату (например, возраст наблюдаемых лиц) и точку отсечения в ковариате (например, разделение выборки на лиц моложе и старше 45 лет). Лист дерева содержит раздел образца, который лучше всего описывается набором параметров SEM. Все листья, взятые вместе, исчерпывающе разделяют исходную выборку и могут рассматриваться как MGSEM с потенциально большим количеством групп. Важным отличием от обычного моделирования многогрупповых структурных уравнений является то, что членство в группах в SEM-дереве не задано заранее, а определяется из данных.
В настоящее время существует два пакета программного обеспечения для языка статистического программирования R, которые позволяют подбирать деревья SEM. Одним из них является пакет semtree (Brandmaier et al., 2013b), который широко применяется в литературе (Brandmaier et al., 2013a, 2016, 2017, 2018; Jacobucci et al., 2017; Usami et al., 2017). , 2019; de Mooij et al., 2018; Ammerman et al., 2019; Serang et al., 2020; Simpson-Kent et al., 2020). Другой программной реализацией является пакет partykit (Hothorn and Zeileis, 2015).В отличие от semtree , partykit не ограничивается конкретным классом модели, таким как SEM, но предоставляет инфраструктуру для общего рекурсивного разделения по различным классам моделей. Среди других функций partykit предоставляет общий алгоритм MOB для рекурсивного разделения на основе моделей, который использовался для изучения неоднородности в M-оценках (Zeileis et al., 2008), моделях Брэдли-Терри (Strobl et al., 2011) , Модели Раша (Strobl et al., 2015; Komboz et al., 2018), полиномиальные деревья обработки (Wickelmaier, Zeileis, 2018), обобщенные линейные модели смешанных эффектов (Fokkema et al., 2018), сетевые модели (Jones et al., 2020) и модели круговой регрессии (Lang et al., 2020). Более того, MOB также используется в более специализированных пакетах рекурсивного разбиения, таких как psychotree (Zeileis et al., 2020). Недавно Zeileis (2020) продемонстрировал в своем блоге, как MOB можно объединить с программным обеспечением SEM lavaan (Rosseel, 2012) для оценки деревьев SEM. За пределами экосистемы R деревья SEM также были приспособлены к M plus (Serang et al., 2020).
SEM-деревьев оцениваются путем рекурсивного выбора ковариаты, которая наилучшим образом разделяет выборку на различные подгруппы.Таким образом, оценка потенциальных расщеплений является центральным аспектом алгоритма. Пакет semtree использует процедуру, которая преобразует все недихотомические ковариаты (то есть ковариаты с более чем двумя значениями) в набор кандидатов дихотомического разделения. Затем алгоритм выращивания дерева вычисляет отношение правдоподобия между одиночным SEM (подобранным на полной выборке текущего узла) и MGSEM (представляющими модель после разделения) для каждого кандидата разделения и выбирает кандидата, связанного с наибольшим отношением правдоподобия.Количество MGSEM, необходимых для расчета этих отношений правдоподобия, напрямую связано с количеством возможных разделений ковариаты. Например, оценка числовой ковариаты, такой как возраст, с множеством различных значений, потребует большего количества MGSEM для оценки, чем оценка дискретной ковариаты, такой как хреновость. Зависимость пакета semtree от отношений правдоподобия имеет очевидный недостаток, заключающийся в том, что вычислительная нагрузка становится от большой до чрезмерной, если есть много ковариат, а ковариаты имеют много уникальных значений.Другая проблема текущего пакета semtree заключается в том, что стандартный подход к оценке разделения (названный подходом выбора наивным в semtree ) смещен из-за предпочтения выбора ковариат с множеством уникальных значений по сравнению с ковариатами с небольшим количеством уникальных значений (Brandmaier et al. др., 2013б). Пакет semtree предлагает процедуру исправления (подход выбора fair ) для этого смещения выбора (также известного как ошибка выбора атрибута; Jensen and Cohen, 2000).Однако эта процедура коррекции является эвристической и достигается за счет снижения статистической мощности для обнаружения групповых различий. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем использовать хорошо известный метод ковариантного отбора на основе отношения правдоподобия, который не страдает от систематической ошибки отбора при сохранении полной статистической мощности. Мы реализовали этот метод в пакете semtree .
В отличие от пакета semtree , рекурсивное разбиение на основе модели в пакете partykit использует так называемые тесты на основе баллов или структурных изменений (например.g., Zeileis and Hornik, 2007) для оценки того, зависят ли значения одного или нескольких параметров от ковариаты. Оценочные тесты получают путем суммирования градиентов логарифмической функции правдоподобия, оцененных при оценках параметров. В отличие от теста отношения правдоподобия, тесты, основанные на оценках, не требуют оценки групповых моделей для оценки каждого разбиения. Это свойство приводит к двум преимуществам, которые делают тесты на основе результатов очень привлекательными для рекурсивного разбиения на основе моделей.Во-первых, они эффективны с точки зрения вычислений, так как только модель предварительного разделения необходимо оценить один раз. Во-вторых, когда подгруппы становятся небольшими, подгонка многогрупповых моделей для получения отношений правдоподобия может стать нестабильной. Мы предлагаем использовать преимущества тестов на основе баллов и добавили деревья SEM, основанные на тестах на основе баллов, в пакет semtree . Наша реализация деревьев, ориентированных на оценку, в некоторых моментах отличается от общего алгоритма MOB из пакета partykit . MOB использует тесты на основе оценок для выбора ковариаты и определяет оптимальную точку отсечения в этой ковариате, сравнивая отношения правдоподобия.Напротив, наша реализация semtree использует локализацию точки отсечения на основе оценки, которая является более эффективной в вычислительном отношении. Более того, MOB в настоящее время ограничивается одной статистикой теста, основанной на оценках, тогда как semtree предлагает более широкий выбор различных статистических данных тестов, которые недавно стали популярными при исследовании инвариантности измерений в SEM (Merkle and Zeileis, 2013; Merkle et al. , 2014; Wang et al., 2014, 2018).
В настоящем исследовании оценивается широкий спектр методов выбора переменных в моделировании методом Монте-Карло с использованием пакета semtree .Мы реализовали метод на основе оптимального отношения правдоподобия для улучшения статистических свойств разбиения выбора на основе отношения правдоподобия в семидереве и добавили семейство тестов на основе оценок в качестве вычислительно эффективной альтернативы. Мы оценили эффективность этих новых методов рядом с классическими методами наивных и удовлетворительных . Кроме того, мы исследовали два метода, предлагаемых semtree , которые позволяют проверять конкретные гипотезы и включают априорных знаний о групповых различиях.Остальная часть этой рукописи организована следующим образом: во-первых, мы повторяем основные принципы SEM-деревьев. Во-вторых, существующая реализация на основе отношения правдоподобия подробно описана и дополнена беспристрастным методом выбора ковариат. В-третьих, мы резюмируем семейство тестов, основанных на оценках, и показываем, как их можно использовать для принятия решения о разделении деревьев SEM. В-четвертых, показаны схема моделирования и результаты. Исследование завершается обсуждением результатов моделирования и рекомендациями для будущих исследований.
Далее мы проиллюстрируем логику SEM-деревьев на поучительном примере. Читатели, знакомые с деревьями SEM, могут пропустить этот раздел.
Предположим, исследователь оценил модель подтверждающего факторного анализа (CFA; Brown, 2015), которая объясняет результаты трех тестов способностей 600 испытуемых мужского и женского пола разного возраста с помощью одного общего латентного фактора и условий ошибок, связанных с конкретным тестом. Данные были собраны в двух разных испытательных центрах.Исследовательница задается вопросом, различаются ли значения параметров ее модели CFA в зависимости от сайтов, возраста и пола испытуемых. Она исследует этот вопрос с помощью SEM-дерева.
Данные для этого вымышленного примера были смоделированы таким образом, что факторная нагрузка первого теста способностей для людей старше 45 лет была меньше (0,6), чем для более молодых людей (0,8). Это представляет собой нарушение инвариантности измерений; то есть различия между ответами людей на элемент не только из-за различий в латентном факторе, но также из-за того, что элемент по-разному функционирует в разных группах и измеряется с разной точностью.Кроме того, мы снизили все факторные нагрузки пожилых людей, тестируемых на втором сайте, на 0,1, что привело к другой форме нарушения метрической инвариантности. Ковариантный пол не влиял на параметры модели CFA и служил шумовой переменной.
На рис. 1 показано результирующее дерево SEM для смоделированного набора данных. Дерево SEM состоит из 5 узлов, изображенных в виде овалов, каждый из которых содержит модель CFA. Узел 1 является корневым узлом дерева SEM и содержит модель CFA, подогнанную к полному набору данных с N = 600 индивидуумами.В этом иллюстративном примере алгоритм дерева SEM пришел к выводу, что соответствие модели в корневом узле можно улучшить, разделив данные на группу из 300 человек моложе 45 лет (узел 2) и группу из 300 человек старше 45 лет. 45 лет (Узел 3). Узлы 2 и 3 считаются дочерними узлами 1. После разделения выборки, связанной с узлом 1, алгоритм рекурсивно переходит к узлам 2 и 3. При этом соответствие модели для более молодых людей (узел 2) не может быть улучшено. В дальнейшем алгоритм SEM-дерева разбивает группу пожилых людей (узел 3) на две подгруппы: 150 пожилых людей, протестированных на участке 1 (узел 4), и 150 пожилых людей, проверенных на участке 2 (узел 5).После этого разбиения алгоритм SEM-дерева завершился, поскольку никакое дальнейшее разбиение не могло бы значительно улучшить соответствие любой из подмоделей. Узлы 2, 4 и 5 являются листьями дерева SEM, и было обнаружено, что индивидуумы в этих узлах однородны по ковариатам. Как и ожидалось, алгоритм дерева SEM не выбрал ковариантный пол для разделения, потому что эта ковариата не была связана с какими-либо групповыми различиями в смоделированном наборе данных.
Рисунок 1. Наглядный пример дерева SEM.Дерево SEM рекурсивно разбивало модель CFA в зависимости от возраста и места исследования.
Важно отметить, что структура SEM-дерева, показанная на рисунке 1, не определена априори, , а изучена сверху вниз исследовательским способом. Алгоритм требует только предварительно заданный шаблон SEM (в примере модель CFA) и набор данных, включающий ковариаты, которые служат в качестве кандидатов для разделения для идентификации однородных групп. Выбор ковариат и определение оптимальных точек отсечения затем извлекаются из данных.По всему дереву структура шаблона SEM остается неизменной, и только значения оценок параметров меняются, поскольку модель рекурсивно подбирается для разных подвыборок.
Общий алгоритм дерева SEM можно описать в четыре этапа:
1. Укажите шаблон SEM.
2. Подгоните шаблон SEM ко всем наблюдениям в текущем узле.
3. Оцените, являются ли оценки параметров SEM постоянными или изменяются по отношению к ковариате.
4. Выберите ковариату, которая связана с наибольшими групповыми различиями. Если групповая разница превышает пороговое значение, разделите узел на два дочерних узла и повторите процедуру с шагом 2 для обоих дочерних узлов. В противном случае прекратите.
SEM-деревья с ориентацией на отношение правдоподобия и оценкой различаются тем, как реализуется шаг 3 общего алгоритма SEM-дерева. Другими словами, в процедурах используются разные подходы для оценки неоднородности и поиска оптимальных точек разделения в ковариатах.В следующем разделе описаны шаги 1–4 для SEM-деревьев, ориентированных на отношение правдоподобия, перед тем, как впоследствии вводить ориентированные на оценку деревья SEM.
Отправной точкой для роста дерева SEM является спецификация шаблона SEM. Шаблонная модель отражает гипотезы о данных путем определения отношений между наблюдаемыми переменными и скрытыми конструкциями и определяется вопросом исследования. Шаблонная модель подходит для всех подвыборок, связанных с узлами дерева SEM.Важно отметить, что структура модели шаблона остается неизменной во всем дереве SEM (но см. Brandmaier et al., 2013a для деревьев с несколькими моделями). Следовательно, параметры, фиксированные на константе (например, ноль или единица) в шаблонной модели, фиксируются на одной и той же константе во всех подмоделях дерева. Только параметры, произвольно оцениваемые в шаблонной модели, могут различаться в разных группах и участвовать в оценке расщеплений.
Привязка многих параметров модели шаблона к константам может помешать алгоритму дерева SEM идентифицировать групповые различия.Обычно некоторые параметры фиксируются, чтобы обеспечить идентификацию SEM. В некоторых классах моделей указываются дополнительные ограничения для моделирования конкретных отношений или траекторий. Например, в моделях скрытой кривой роста (обзор см. McArdle, 2012) факторные нагрузки скрытой переменной случайного наклона часто фиксируются для моделирования конкретной модели роста, такой как линейный или квадратичный рост. Фиксируя эти нагрузки, дерево SEM не сможет оценить различные модели роста между группами и, как результат, может упустить из виду неоднородность.В этом случае оценка факторных нагрузок как свободных параметров может улучшить гибкость SEM-дерева для адаптации к траекториям, специфичным для подгрупп.
По умолчанию, деревья SEM свободно оценивают все нефиксированные параметры в каждой подмодели, и каждый параметр участвует в оценке кандидатов на расщепление. Такое поведение является неоптимальным, если есть четкий набор целевых параметров, которые представляют интерес для исследования данной теории. В качестве решения пакет semtree предлагает возможность указать набор так называемых параметров фокуса.Объявляя параметры фокуса, дерево SEM будет учитывать только неоднородность этих параметров при оценке кандидатов на расщепление. Таким образом, параметры фокуса полезны для проверки гипотез по конкретным параметрам о групповых различиях. Например, если кто-то хочет проверить инвариантность измерения, можно указать параметры модели измерения как параметры фокуса и не учитывать неоднородность в структурной модели. Помимо параметров фокуса, пакет semtree позволяет ограничивать определенные параметры, чтобы они были одинаковыми для всех подмоделей дерева.Это делается путем однократной оценки этих параметров в полной выборке и использования полученных значений по всему дереву. Такие ограничения равенства позволяют включать предварительные знания об однородных параметрах и могут увеличить мощность обнаружения неоднородности в остальных параметрах. Позже мы продемонстрируем использование параметров фокуса и ограничений равенства в двух коротких исследованиях моделирования.
Обсуждались различные методы оценки для SEM.В принципе, деревья SEM могут работать с любым методом оценки, который обеспечивает подходящую статистику и не обязательно ограничивается многомерным нормальным распределением. Однако в настоящее время в пакете semtree реализована только оценка максимального правдоподобия для многомерных нормальных данных. Следовательно, семидерево в настоящее время менее подходит для исследования моделей, приспособленных к ненормальным данным, таким как SEM с категориальными исходами. Далее мы сосредоточимся на оценке максимального правдоподобия для многомерных нормальных данных.
SEM обычно задаются выражением структуры вектора среднего и ковариационной матрицы как функции вектора q -варианта θ с параметрами модели. Эти параметры оцениваются путем минимизации подгоночной функции F , которая измеряет расхождение между наблюдаемым средним y¯ и подразумеваемым моделью средним μ ( θ ), а также расхождение между наблюдаемой ковариационной матрицей S и ковариационная матрица модели Σ (θ) ., ( N −1) F асимптотически следует распределению χ 2 с q степенями свободы согласно нулевой гипотезе правильно заданной модели, где N относится к размеру выборки.Подробное описание оценки SEM можно найти в учебниках Боллена (1989) и Клайна (2016).
Исходный алгоритм дерева SEM, предложенный Brandmaier et al. (2013b) сравнивает соответствие модели с одной группой с соответствием MGSEM, который состоит из всех подмоделей в текущих листьях, чтобы решить, следует ли разбивать узел в соответствии с ковариатой. Для простоты мы предполагаем, что все ковариаты дихотомичны, и позже обсудим недихотомические ковариаты.F обозначают соответствующие оценки параметров. Далее, мы отмечаем наблюдаемый средний вектор полного набора данных как y¯F, а наблюдаемую ковариационную матрицу как S F . Чтобы оценить ковариату-кандидат для конкретного узла, мы разбиваем узел на два дочерних узла в соответствии с ковариатой. Затем, специфичные для группы параметры SEM θ j , j = 1,…, J , оцениваются для всех подвыборок, связанных с текущими листовыми узлами J .Поскольку подвыборки, связанные с текущими листами, не перекрываются, подмодели могут быть объединены в MGSEM, который мы с этого момента называем M SUB . Поскольку M F вложено в M SUB , мы можем проверить следующую нулевую гипотезу однородности параметра по отношению к оцениваемому ковариату:
H0: θj = θ0, ∀j = 1,…, J (2)
Отклонение уравнения 2 означает, что параметры модели изменяются по отношению к ковариате.j)]} (3)
При нулевой гипотезе об отсутствии влияния исследуемой ковариаты LR асимптотически следует распределению χ 2 с ( Дж, −1), q степенями свободы.
Эта процедура тестирования обеспечивает мощное и эффективное решение для дихотомических ковариат. Однако оценка категориальной, порядковой или непрерывной ковариации, имеющей более двух уникальных значений, требует дополнительного шага по поиску оптимальной точки отсечения.Brandmaier et al. (2013b) предложили вычислить отношение правдоподобия в уравнении 3 для каждого значимого раздела ковариаты, а затем выбрать точку отсечения, связанную с максимальным отношением правдоподобия. Для категориальных ковариат наилучшее разбиение находится путем разделения их на набор дихотомических переменных, применяя схему «один против остальных» для всех возможных комбинаций категорий. Для порядковых и непрерывных ковариаций порядок, присущий этим ковариатам, позволяет применять процедуру, известную как исчерпывающий поиск с разделением (Quinlan, 1993), чтобы найти оптимальную точку отсечения.Учитывая ковариату с m уникальными значениями, эта процедура проверяет m -1 потенциальных разделов, чтобы определить местонахождение максимума отношений правдоподобия. Для непрерывных ковариат также необходимо опустить определенную часть данных, связанных с наименьшим и наибольшим значениями ковариаты, чтобы получить достаточно большую выборку для оценки SEM в обоих разделах. Из вышесказанного ясно, что вычислительные потребности деревьев SEM растут с увеличением числа ковариат со многими уникальными значениями, поскольку каждая потенциальная точка разреза требует оценки SEM.
Определение оптимальной точки отсечения в категориальных, порядковых и непрерывных ковариатах с максимальным значением отношения правдоподобия имеет важные последствия для тестовой статистики, показанной в уравнении 3. Выбирая максимум из набора статистических данных (по одному для каждого возможного раздела), Полученное распределение больше не совпадает с распределением отдельных статистических данных. Таким образом, максимальная выбранная статистика критерия отношения правдоподобия не соответствует распределению х 2 при нулевой гипотезе однородности параметров.Отклонение от распределения χ 2 напрямую связано с количеством потенциальных точек отсечки. С увеличением числа возможных точек отсечения максимальное значение отношения правдоподобия будет увеличиваться исключительно за счет случайных колебаний. Следовательно, использование критерия × 2 для оценки ковариант будет искусственно завышать вероятность ошибок типа I и будет способствовать отбору ковариат с множеством потенциальных точек отсечения по сравнению с отбором ковариат с небольшим количеством.
Brandmaier et al. (2013b) обсуждают различные процедуры коррекции этого смещения выбора, которые используются в пакете semtree . Метод по умолчанию, обозначенный как наивный в семидереве , использует распределение χ 2 для оценки ковариант и просто игнорирует результирующую ошибку выбора. Чтобы уменьшить эту систематическую ошибку, semtree предлагает вариант использования наивного метода в сочетании с поправкой Бонферрони для множественного тестирования в пределах одной и той же ковариаты путем деления значения p , полученного в результате теста отношения правдоподобия в уравнении 3, на количество потенциальных точек отсечения.Однако эта корректировка Бонферрони может привести к чрезмерной коррекции и снизить вероятность выбора ковариат с множеством возможных точек отсечения, как продемонстрировали Brandmaier et al. (2013b). С этого момента мы будем называть этот скорректированный по Бонферрони наивный метод просто как наивный метод . Помимо поправки Бонферрони, в пакете semtree реализованы различные методы перекрестной проверки. Перекрестная проверка отделяет оценку SEM от тестирования потенциальной точки отсечения (например,г., Дженсен и Коэн, 2000). СЭМ-деревья можно выращивать с помощью двухэтапного подхода (Loh and Shih, 1997; Shih, 2004; Brandmaier et al., 2013b), при котором образец, связанный с узлом, разбивается пополам. Половина выборки используется для нахождения оптимальной точки отсечения для каждой ковариаты. Другая половина используется для оценки только лучших точек отсечения с помощью теста отношения правдоподобия. Этот метод называется fair в пакете semtree . Поскольку метод fair использует только половину выборки для разделения выборки, можно ожидать, что его мощность для обнаружения неоднородности будет значительно ниже, чем мощность методов, использующих всю выборку.Гораздо более простой и элегантный способ избежать процедуры систематической ошибки выбора и коррекции в целом – это использовать правильное распределение максимально выбранной статистики теста отношения правдоподобия (макс. LR ). Эндрюс (1993) показал, что асимптотическое распределение max LR является супремумом некоторого связанного процесса Бесселя, из которого можно получить p -значений (см. Zeileis et al., 2008; Merkle and Zeileis, 2013). . Теперь мы реализовали статистику max LR в пакете semtree , чтобы обеспечить более эффективный и надежный ковариантный выбор на основе отношения правдоподобия.
Чтобы выбрать одну ковариату из набора возможных ковариат, отношение правдоподобия для оптимальной точки отсечения вычисляется для каждой ковариаты и выбирается ковариата, связанная с наименьшим значением p . Если значение p меньше заранее заданного порога, определяемого желаемой вероятностью ошибки типа I, разделение продолжается рекурсивно. Следует иметь в виду, что проверка нескольких ковариат будет искусственно увеличивать вероятность ошибки первого типа.Одним из нескольких решений этой проблемы является использование скорректированных по Бонферрони значений p . Однако, учитывая большое количество ковариат, поправка Бонферрони резко снизит мощность SEM-дерева и приведет к образованию разреженных деревьев. В таких случаях можно прибегнуть к нескорректированным значениям p для выбора ковариат и, при необходимости, можно ограничить размер SEM-дерева с помощью дополнительных критериев остановки, таких как минимальное количество индивидов на узел.
Использование тестов отношения правдоподобия для роста деревьев SEM может стать обременительным с вычислительной точки зрения, если не невозможным, поскольку оценка ковариаты требует оценки MGSEM для каждой потенциальной точки отсечения.Кроме того, когда подгруппы становятся небольшими, подходящие MGSEM могут стать нестабильными. В качестве альтернативы, деревья SEM могут управляться оценочными тестами, которые вообще не требуют оценки MGSEM для оценки разделения. Это делает тесты на основе оценок вычислительно эффективными и часто более стабильными по сравнению с тестами отношения правдоподобия. Далее мы сначала познакомимся с общим понятием, лежащим в основе тестов, основанных на оценках, а затем представим семейство статистических данных тестов на основе оценок для ковариат с разными уровнями измерения.
Оценочные тесты возникли в эконометрике, где они в основном используются для обнаружения нестабильности параметров в моделях временных рядов (например, Hansen, 1992; Andrews, 1993). Оценочные тесты можно резюмировать в три этапа: во-первых, вычисляются производные логарифмической функции правдоподобия по параметрам модели. Эти производные по конкретным случаям, также называемые оценками, показывают, насколько хорошо параметры модели представляют человека. Чем больше оценка, тем больше несоответствие данного параметра модели для данного человека.Во-вторых, оценки сортируются по ковариате, для которой мы хотим проверить однородность параметра. В-третьих, оценки объединяются в статистику теста, которая позволяет проверить нулевую гипотезу об однородных параметрах (см. Уравнение 2).
Тесты на основе баллов были разработаны для общих M-оценок, которые включают популярные методы оценки, такие как методы наименьших квадратов и максимального правдоподобия в качестве частных случаев (Zeileis and Hornik, 2007). Для простоты мы ограничиваемся оценкой максимального правдоподобия для многомерных нормально распределенных данных.Связанная функция логарифма правдоподобия для отдельного человека i задается как
lnL (θ; yi) = 12 {[yi − μ (θ)] TΣ (θ) −1 [yi − μ (θ)] + ln [det (Σ (θ))] + pln (2π)} (4 )
Уравнение 4 представляет собой нормальную теорию логарифмической функции правдоподобия для одного человека i и дает идентичные оценки параметров для F ML , показанного в уравнении 1, если суммировать по отдельным людям и максимизировать.] T (5)
Баллы оценивают степень максимального увеличения логарифмической вероятности индивидуума одним из параметров q .) -12 декоррелирует оценки, так что процессы накопления оценок q не связаны друг с другом. Далее мы помещаем значения процесса совокупной оценки построчно в матрицу N × q , которую мы обозначаем как CSP и ссылаемся на совокупную сумму от первых s- человек. параметра k как CSP s, k . Графики на Панели (A – C) на Рисунке 2 иллюстрируют, как сортировка и накопление баллов делают видимой неоднородность параметров.
Рисунок 2. Искусственный пример для визуализации эффекта сортировки и накопления. Было отобрано 100 наблюдений из двух распределений Пуассона с разными параметрами скорости. Было создано 50 наблюдений с параметром скорости 2 и 50 наблюдений с параметром скорости 5. Панель (A) показывает оценки 100 наблюдений в случайном порядке. На панели (B) отображаются 50 оценок наблюдений, созданных с параметром скорости 2, затем следуют 50 оценок, отобранных с параметром скорости 5.После сортировки оценок по двум группам вырисовывается четкая закономерность: первые 50 оценок в основном отрицательные, а остальные – в основном положительные. Панель (C) показывает процесс накопления баллов. Отрицательные и положительные баллы суммируются, и точка изменения заметна по отрицательному пику процесса накопления баллов. Панель (D) изображает пять случайно сгенерированных броуновских мостов. При нулевой гипотезе о параметре постоянной скорости процесс накопления баллов вел бы себя аналогично 5 броуновским мостам на панели (D) .
Хьорт и Конинг (2002) показывают, что при мягких условиях и постоянных параметрах каждый столбец матрицы процесса накопительной оценки CSP сходится по распределению к одномерному броуновскому мосту. Броуновский мост – это случайный процесс, который привязан к нулю в начале и в конце и демонстрирует наибольшую изменчивость в середине. Таким образом, нулевая гипотеза однородности параметров в уравнении 2 может быть проверена путем сравнения наблюдаемого процесса накопления баллов с аналогичной статистикой броуновского моста.Панели (C) и (D) на рисунке 2 иллюстрируют разницу между процессом накопления баллов неоднородного параметра и броуновским мостом.
Статистика теста может быть получена путем агрегирования совокупной матрицы процесса оценки в один скаляр. Критические значения и p -значения для этой тестовой статистики могут быть найдены путем применения того же агрегирования к асимптотическому броуновскому мосту (Zeileis and Hornik, 2007). Различные способы агрегирования совокупных баллов позволят получить статистику теста, которая будет чувствительна к различным моделям неоднородности параметров.Выбор тестовой статистики также зависит от уровня измерения ковариаты.
Merkle and Zeileis (2013) предложили три различных тестовых статистики для непрерывных ковариат:
DM = maxs = 1,…, N [maxk = 1,… q (| CSPs, k |)] (7)
CvM = 1N∑s = 1N∑k = 1qCSPs, k2 (8)
maxLM = maxs = s¯,…, s¯ {[sN (1-sN)] – 1∑k = 1qCSPs, k2} (9)
Уравнения 7–9 показывают статистику теста двойного максимума ( DM ), Крамера-фон-Мизеса ( CvM ) и максимального множителя Лагранжа (макс. LM ). DM – это простейшая тестовая статистика, которая отклоняет нулевую гипотезу, если в любой момент максимум любого из q процессов слишком далеко отклоняется от нуля. Однако Merkle и Zeileis (2013) отмечают, что рассмотрение только максимума из q процессов приводит к потере энергии, поскольку статистика DM игнорирует неоднородность по другим параметрам. Более того, даже для одного и того же параметра меньшие пики до и после максимума не учитываются, что может привести к потере мощности, если параметр изменяет свои значения в более чем двух группах.Эти проблемы решает использование сумм вместо максимумов. Статистика CvM суммирует квадраты значений по всем параметрам и отдельным лицам и поэтому хорошо подходит для обнаружения множественных групповых различий по нескольким параметрам. Если есть подозрение, что одна точка изменения будет проявляться в нескольких параметрах, статистика max LM , которая учитывает максимальные значения всех параметров в одной точке, является более подходящей. В отличие от других тестов статистики для непрерывных ковариат, статистика max LM содержит масштабный член sN (1-sN), который увеличивает чувствительность к пикам до и после середины процессов.Недостатком этого масштабирования является то, что необходимо исключить людей с очень маленькими и очень большими значениями ковариаты, чтобы стабилизировать статистику теста. Следовательно, необходимо указать интервал [s¯,…, s¯] с нижним и верхним порогом ковариаты. Сдвиги параметров за эти границы не учитываются. Статистика max LM асимптотически эквивалентна статистике max LR из предыдущего раздела (Andrews, 1993).
Для порядковых и категориальных переменных Merkle et al.(2014) предложили статистику тестов, которая фокусируется на группах людей на каждом уровне ковариат:
WDM = maxl = 1,…, m-1 {[nlN (1-nlN)] – 1 / 2maxk = 1,… q | CBSPl, k |} ( 10)
maxLMO = maxl = 1,…, m-1 {[nlN (1-nlN)] – 1∑k = 1qCBSPl, k2} (11)
Уравнения 10 и 11 представляют взвешенный двойной максимум ( WDM ) и статистику максимального множителя Лагранжа для порядковых переменных (максимум LM O ). Для обеих статистических данных теста мы сначала группируем индивидов в интервалы м -1, связанные с первыми м -1 уровня ковариаты.Затем мы суммируем оценки в каждой ячейке и складываем суммы, получая ( м -1) × q матрицу CBSP совокупных групп оценок. В приведенных выше уравнениях мы обозначаем совокупный интервал оценок, связанный с l -м уровнем ковариаты и k -м параметром с CBSP l, k . Обе статистические данные масштабируются по nlN (1-nlN), где n l представляет совокупное количество особей на ячейку.Основное отличие состоит в том, что статистика max LM O учитывает неоднородность по всем параметрам, тогда как WDM учитывает только наиболее неоднородный параметр.
Категориальные ковариаты не обладают естественным упорядочением, которое можно использовать для построения тестовой статистики. В качестве альтернативы статистику теста можно получить путем суммирования квадратов разностей суммы баллов по выборкам людей, связанных с различным уровнем ковариаты (Hjort and Koning, 2002).В следующем множителе Лагранжа ( LM ) статистика
LM = ∑l = 1m∑k = 1q (BSPl, k-BSPl-1, k) 2, (12)
BSP l, k обозначает сумму баллов k -го параметра от лиц, связанных с l -м уровнем ковариаты. B 0, k , k = 1,…, q , не связано ни с одним из 1,…, m уровней ковариаты и имеет нулевое значение .
Чтобы применить описанную выше статистику теста на практике, необходимы критические значения и p -значения, чтобы сравнить точки разделения по ковариатам. Аналитические решения доступны для статистики DM , max LR , WDM и LM . Для оставшейся статистики теста критические значения и p -значения могут быть получены путем повторного моделирования броуновских мостов. Различные стратегии для получения критических значений и p -значений для статистики DM , max LR и CvM обсуждаются Merkle and Zeileis (2013) и для WDM , max LM O и LM , статистика Merkle et al.(2014).
SEM-деревья, ориентированные на оценку, могут быть получены путем замены оценки ковариат на шаге 3 общего алгоритма SEM-дерева на тесты, основанные на оценках, вместо теста отношения правдоподобия. Поскольку тесты, основанные на оценках, работают как комплексный тест для всех возможных точек отсечения в ковариате, после выбора ковариаты необходимо найти единственную лучшую точку отсечения. Точки отсечения могут быть получены путем определения того, какое из уникальных значений ковариаты максимизирует соответствующую статистику теста, основанную на оценках.Если исключить внешние суммы или максимумы в уравнениях 7–11, каждое уникальное значение ковариаты сопоставляется с конкретным значением частично суммированной тестовой статистики. Затем точка отсечения может быть определена путем разделения выборки после наблюдения, связанного с максимумом этих частично суммированных статистических данных теста. Из-за своего масштабного члена соответствующая статистика max LM для порядковых и непрерывных переменных оказывается особенно хорошо подходящей для определения оптимальных точек отсечения. Мы реализовали эту процедуру локализации точки отсечения, полностью основанную на оценках, в пакете semtree .В качестве альтернативы, оптимальная точка отсечения может быть определена путем максимизации разделенного логарифмического правдоподобия (то есть суммы логарифмического правдоподобия для всех наблюдений слева и суммы всех наблюдений справа от точки отсечения) по всем мыслимым значения ковариаты. Поскольку этот подход требует оценки последовательности SEM, он будет медленнее, чем определение точки отсечения, основанное исключительно на оценках. Однако он по-прежнему будет быстрее, чем дерево SEM, основанное исключительно на отношениях правдоподобия, потому что только локализация точки разреза, но не выбор ковариаты, требует оценки дополнительных SEM.Эта гибридная стратегия в настоящее время применяется общим алгоритмом MOB из пакета partykit , который использует статистику max LM для выбора ковариат и статистику max LR для определения точек отсечения.
Мы провели четыре моделирования методом Монте-Карло для оценки деревьев SEM в различных условиях. Первые два моделирования сравнивают исходные методы выбора разбиения дерева SEM с недавно предложенными деревьями SEM, руководствуясь статистикой max LR и тестами на основе оценок.Первое моделирование направлено на демонстрацию производительности различных деревьев SEM при нулевой гипотезе однородности параметров. Во втором моделировании исследуются мощность, точность оценки точки отсечения и восстановление группы для неоднородной совокупности, состоящей из двух групп. Третье и четвертое моделирование демонстрируют использование и распространенные ошибки деревьев SEM с параметрами фокуса и ограничениями равенства.
Все моделирование проводилось на языке статистического программирования R.Деревья SEM были оснащены пакетом semtree . semtree взаимодействует с пакетом OpenMx (Neale et al., 2016) для оценки SEM. Чтобы вырастить SEM-деревья на основе оценок, мы связали semtree с пакетом Strucchange (Zeileis et al., 2002). Strucchange предлагает унифицированную структуру для реализации тестов на основе оценок для широкого диапазона моделей. Все функции, используемые в этом моделировании, доступны в пакете semtree .Наше моделирование было выполнено с использованием R 4.0.2, OpenMx 2.18.1, strucchange 1.5–2 и моментального снимка пакета semtree . Сценарии и результаты моделирования представлены в виде дополнительных онлайн-материалов.
Во всех моделированиях мы стремились обеспечить оптимальную частоту ошибок типа I; то есть мы попытались ограничить долю ложноположительных разделений до уровня значимости 5%. Для этого мы скорректировали p -значения критериев отношения правдоподобия и тестов, основанных на оценке, с помощью процедуры Бонферрони, чтобы скорректировать множественное тестирование нескольких ковариат.Помимо поправки Бонферрони, мы использовали настройки по умолчанию пакета semtree во всех исследованиях моделирования. Тесты на основе оценок были выполнены с применением настроек по умолчанию пакета Strucchange . Данные, использованные для подбора SEM, были взяты из многомерного нормального распределения. Все экспериментальные условия были повторены 10 000 раз.
Моделирование I оценило частоту ошибок типа I при нулевой гипотезе постоянных параметров и времени выполнения для другого количества шумовых переменных и размеров выборки.Смоделированные данные были однородными без каких-либо групповых различий.
На рис. 3 показана модель линейной кривой скрытого роста, использованная в Моделировании I и II. Спецификация модели и значения параметров были взяты из McArdle и Epstein (1987), которые смоделировали оценки 204 маленьких детей по шкале интеллекта Векслера для детей в течение четырех повторных измерений в возрасте 6, 7, 9 и 11 лет (см. Brandmaier et al., 2013b для анализа этих данных с помощью SEM-дерева). В обоих исследованиях моделирования мы сгенерировали многомерные нормальные данные, используя средний вектор и ковариационную матрицу, подразумеваемую моделью, представленной на рисунке 3.
Рис. 3. Маршрутная диаграмма модели линейной кривой скрытого роста, используемой для генерации данных в Simulation I и II. Значения параметров были получены путем подгонки модели к баллам из набора данных продольной шкалы интеллекта Векслера для детей.
После генерации данных была оценена линейная модель скрытой кривой роста, представленная на рисунке 3, служащая в качестве эталонной модели для деревьев SEM. Модель определялась шестью свободными параметрами: среднее значение и дисперсия случайного отрезка f I , среднее значение и дисперсия случайного наклона f S , ковариация между случайными пересечение и случайный наклон, а также дисперсия остаточной ошибки, которая должна была быть одинаковой для всех четырех измерений наблюдаемой переменной y .
Варьировались следующие экспериментальные факторы:
• Уровень измерения переменных шума : Мы предоставили деревьям SEM случайно сгенерированные шумовые переменные. Шумовые переменные были либо непрерывными (стандартная нормальная), либо порядковыми с 6 уровнями (с равным количеством наблюдений на уровень), либо дихотомическими (с равным количеством наблюдений в обоих классах). Для данного условия все шумовые переменные имели одинаковый уровень измерения.
• Количество шумовых переменных : были сгенерированы 1, 3 или 5 шумовых переменных.
• Размер выборки (N) : смоделированные выборки содержали 504 или 1008 наблюдений. Нечетные числа возникли из-за необходимости делиться на 6, чтобы обеспечить равное количество наблюдений на уровень порядковых переменных шума.
Во-первых, мы проверим частоту ошибок типа I для различных подходов к SEM-дереву и потом сравним время их вычислений.
Каждое дерево, состоящее из более чем одного узла, считалось ошибкой типа I.В идеале доля ошибок типа I должна приближаться к 5%. В таблице 1 показаны эмпирические коэффициенты ошибок типа I различных подходов к SEM-дереву. Результаты сортируются по уровню измерения шумовых переменных. Чтобы лучше понять смоделированные коэффициенты ошибок, мы напечатали результаты для методов, которые попали в 95% доверительный интервал около оптимального уровня 5% для 10 000 повторений (ДИ: [4.573; 5.427]) жирным шрифтом. Для порядковых и дихотомических переменных шума все реализации SEM-дерева давали частоту ошибок, в основном близкую к желаемым 5%.Однако для непрерывных ковариат только , max LR , CvM и max LM имели удовлетворительную частоту ошибок типа I. DM деревьев показало немного слишком мало ошибок типа I. По прогнозам Brandmaier et al. (2013b), наивных деревьев, которым были предоставлены чрезмерно скорректированные переменные шума, давали слишком малую частоту ошибок в 10 раз. Увеличение размеров выборки усиливало эту избыточную коррекцию. Для остальных методов изменение количества шумовых переменных и размера выборки систематически не влияло на частоту ошибок.
Таблица 1. Частота ошибок эмпирического типа I.
Мы записали время вычисления для различных деревьев SEM в секундах. Само собой разумеется, что время выполнения сильно зависит от вычислительной платформы. Однако сравнение времени выполнения различных методов позволяет проводить относительные сравнения и дает оценки для текущих стандартных вычислительных платформ. Разумеется, абсолютные оценки скоро устареют. Моделирование проводилось с использованием одноядерного процессора Intel ® Xeon ® CPU E5-2670.
В таблице 2 представлено медианное значение времени вычисления в секундах. Среднее время выполнения для порядковых и дихотомических переменных шума было небольшим. Деревья с оценкой ( WDM , макс. LM O и LM ) показали незначительное преимущество в скорости по сравнению с деревьями, ориентированными на отношение правдоподобия ( наивных , удовлетворительных и макс. LR ). Однако для переменных непрерывного шума, для которых необходимо было оценить множество возможных точек разреза, время выполнения SEM-деревьев, управляемых отношением правдоподобия, было чрезмерно больше, чем время вычисления управляемых оценками SEM-деревьев.Например, учитывая больший размер выборки и пять шумовых переменных, деревья SEM, управляемые отношением правдоподобия, требовали нескольких минут для вычисления, тогда как деревья SEM, управляемые оценкой ( DM , CvM и максимум LM ) были выполнены в доли секунды. Время выполнения справедливых деревьев было примерно вдвое меньше времени выполнения простых и максимум LR деревьев, скорее всего потому, что метод справедливого проверяет только половину возможных точек разреза для непрерывных переменных.Как и ожидалось, больший размер выборки и большее количество шумовых переменных привели к увеличению времени вычисления SEM-деревьев на основе отношения правдоподобия. В отличие от этого, время выполнения SEM-деревьев с оценкой оставалось практически таким же. Это означает, что даже для более крупных выборок, состоящих из большего числа индивидуумов и множества ковариат, деревья SEM на основе оценок могут быть вычислены за короткое время.
Таблица 2. Среднее время выполнения в секундах.
Simulation II оценивалась эффективность деревьев SEM, построенных на основе отношения правдоподобия и оценок, в гетерогенных выборках, состоящих из двух подгрупп.
Мы варьировали следующие экспериментальные факторы:
• Уровень измерения ковариаты: Дерево SEM было снабжено одной ковариатой, которая была либо непрерывной переменной (стандартная нормальная), либо порядковой переменной с 6 уровнями, либо дихотомической переменной.
• Групповые различия: Мы протестировали два типа групповых различий. Либо фиксированный наклон модели линейной скрытой кривой роста, показанной на рисунке 3, либо все случайные эффекты различались между группами.В таблице 3 представлены значения, используемые для неоднородных параметров. Обратите внимание, что в условии фиксированного наклона только один параметр варьировался между группами, тогда как в условии случайных эффектов варьировались три параметра. Значения остальных однородных параметров показаны на рисунке 3.
Таблица 3. Различия в параметрах, использованные в Simulation II.
• Шумовая переменная : В условиях шума алгоритм дерева SEM был снабжен шумовой переменной в дополнение к информативной ковариате.В условиях отсутствия шума дереву была дана только информативная ковариата. Шумовая переменная не зависела от групповых различий и случайным образом выбиралась в качестве непрерывной переменной (стандартная норма), порядковой переменной с 6 уровнями или дихотомической переменной.
• Расположение точки отсечения: Мы протестировали три различных положения оптимальной точки отсечения в информативной ковариате. Точки отсечения были либо центральными, что разбивало выборку на две группы равного размера, умеренно нецентральные, что приводило к большей подгруппе, состоящей из 66 человек.67% наблюдений и меньшая подгруппа с 33,33% наблюдений или сильно нецентральная с 83,33% наблюдений в большей подгруппе и 16,67% наблюдений в меньшей подгруппе. Мы уравновешивали нецентральные точки отсечения так, чтобы умеренно нецентральные точки отсечения возникали либо после 13-, либо после 23-го квантиля ковариаты, а сильно нецентральные точки отсечения – после 16- или 53-квантиля.
• Размер выборки (N) : Выборка состояла из 504 или 1008 наблюдений.
Мы оценили каждый метод с точки зрения статистической мощности для обнаружения неоднородности, точности расчетных точек отсечения, восстановления группы и времени выполнения. Для каждого условия результаты наиболее эффективного метода выделены жирным шрифтом в следующих таблицах. Из-за нехватки места мы приводим только наиболее важные результаты моделирования. Полные результаты моделирования представлены в дополнительном онлайн-материале 2 .
Мы определяем статистическую мощность как процент деревьев SEM, которые правильно выбрали ковариату как разбиение в любой точке разреза и на любом уровне дерева.
Таблица 4 показывает оценочную мощность различных деревьев SEM. Сначала мы сравним общую производительность исходных наивных и справедливых деревьев с недавно реализованными деревьями max LR и оценочными деревьями. Что касается мощности, мы обнаружили, что наивных деревьев работали примерно так же, как недавно реализованные методы для порядковых и дихотомических ковариат, но плохо для непрерывных ковариат. Другой классический метод, хороших деревьев, показал в целом самую низкую мощность из всех исследованных методов.Как и ожидалось, деревья max LR , ориентированные на отношение правдоподобия, дали те же результаты, что и деревья max LM , ориентированные на оценку, но всегда были немного более мощными. Среди условий эксперимента тип групповых различий и расположение точки отсечения больше всего повлияли на порядок ранжирования методов. Деревья DM и WDM были наиболее эффективными методами обнаружения неоднородности в параметре фиксированного наклона. Напротив, деревья max LR , CvM , max LM и max LM O оказались более мощными методами обнаружения неоднородности в случайных эффектах.Мы ожидали такого поведения, потому что статистика тестов DM и WDM фокусируется на неоднородности по одному параметру, тогда как все другие методы отслеживают групповые различия по нескольким параметрам. В целом, статистика теста на основе отношения правдоподобия max LR и статистика теста на основе оценок с масштабным элементом (то есть max LM , WDM и max LM O ) были более чувствительна к нецентральным точкам отсечения, но менее чувствительна к центральным точкам отсечения, чем статистика DM и CvM для непрерывных ковариат, не использующих никакого масштабирования.В качестве оптимальной базовой линии мы сравнили мощность SEM-деревьев с MGSEM, обозначенными как MG в таблице 4. Как и SEM-деревья, MGSEM были указаны, позволяя всем параметрам варьироваться между группами. В отличие от деревьев SEM, MGSEM не подвергались влиянию шумовых переменных и были проинформированы об истинной точке разреза. Следовательно, MGSEM представляют собой верхний предел, достижимый с точки зрения статистической мощности. Неудивительно, что MGSEM были более мощными, чем все методы дерева SEM, учитывая непрерывные и порядковые координаты, но одинаково эффективны в условиях с дихотомическими ковариатами и без шумовых переменных, где точки разреза не нужно было извлекать из данных.
Таблица 4. Мощность для обнаружения групповых различий.
Наличие шумовой переменной (не показанной в Таблице 4) примерно вдвое снизило эффективность всех методов дерева, но наиболее сильно повлияло на наивных деревьев. Выраженное влияние шумовых переменных на наивных деревьев в основном было вызвано непрерывными шумовыми переменными, что привело к сильно завышенным значениям p -значений. Предоставление наивных деревьев с порядковыми или дихотомическими переменными шума привело к снижению мощности, которое было сопоставимо со снижением в других методах.Увеличение размера выборки имело примерно равномерный эффект и существенно повысило эффективность всех методов.
Оценка оптимальной точки отсечения в ковариате имеет решающее значение для восстановления истинной группировки индивидов. Подходы к поиску точек разреза различались между деревьями SEM с оценкой отношения правдоподобия и оценками. Деревья на основе отношения правдоподобия находили точки разреза путем максимизации разделенного логарифма правдоподобия, а деревья SEM на основе оценок определяли точки разреза путем поиска по дезагрегированной статистике max LM .Мы ограничиваемся обсуждением точек разреза, оцененных по деревьям max LR и max LM . Мы использовали только деревья, которые выбрали ковариату для начального разделения данных, игнорируя возможные дальнейшие разделения. Поскольку шумовые переменные не оказали видимого влияния, мы будем обсуждать только испытания моделирования без дополнительных шумовых переменных. Кроме того, мы не оценивали дихотомические ковариаты, потому что существует только одна тривиальная точка разреза.
В таблице 5 представлены систематическая ошибка, стандартное отклонение и среднеквадратичная ошибка (RMSE) оцененных точек отсечения.Оба подхода дали одинаковые точки отсечения, которые были почти беспристрастными. В целом, точки разреза, оцененные по max LR , были немного более точными с точки зрения RMSE. Интересно, что групповые различия в случайных эффектах привели к незначительному смещению оценок точки среза, предоставленных максимальным количеством деревьев LM , чего не наблюдалось для деревьев max LR . Оценки для нецентральных точек разреза показали большую изменчивость, чем для центральных точек разреза в обоих методах. Более крупный размер выборки в 1008 наблюдений повысил точность обоих методов и снизил смещение точек отсечения, оцененных как максимум LM .
Таблица 5. Расчетные точки отсечения.
Мы использовали скорректированный индекс Рэнда (ARI; Hubert and Arabie, 1985; Миллиган и Купер, 1986), чтобы измерить, насколько хорошо истинные группы восстанавливаются каждым методом SEM-дерева. ARI широко используется для измерения сходства между двумя разделами и корректируется с учетом случайного совпадения. Большое значение ARI вплоть до максимального значения 1 указывает на высокое соответствие между разбиением, оцененным деревом, и истинным разбиением, в то время как меньшие значения подразумевают более низкую степень сходства.В частности, ARI, равный 0, получается, если дерево не может обнаружить какие-либо групповые различия и не разбивает выборку.
ARI различных методов дерева показан в Таблице 6. В нашей модели моделирования ARI метода дерева SEM, по-видимому, в основном определяется его способностью обнаруживать неоднородность, поскольку появляется такой же порядок ранжирования, что и статистическая мощность. Учитывая непрерывную ковариату, деревья DM и CvM показали самый большой ARI для центральных точек разреза, максимум LM и максимум LR деревьев показали самый большой ARI для нецентральных точек разреза, в то время как исходная вероятность наивных и хороших деревьев показали плохие результаты.Как и в случае с мощностью, деревьев DM имели более высокий ARI для разницы в наклоне, а ARI других деревьев с оценкой и max LR деревьев был выше для различий в случайных эффектах. Наивные деревьев показали лучшие результаты при наличии порядковой или дихотомической ковариаты. Для порядковых переменных деревьев WDM показали наибольший ARI, если фиксированный наклон различается между группами, тогда как ARI max LR и max LM O деревьев был выше для различий в случайных эффектах.Для дихотомических ковариат наивных деревьев показали немного более высокий ARI, чем деревья LM с оценкой. Однако при наличии дополнительной шумовой переменной наивных деревьев показали более выраженное снижение ARI, чем деревьев LM (не показано в таблице 6). Этот эффект был в основном вызван переменными непрерывного шума, что привело к перекорректированным значениям p для наивных деревьев. Нецентральные точки разреза обычно снижали ARI всех деревьев, в наибольшей степени влияя на деревья DM и CvM без члена масштабирования.ARI всех древовидных методов существенно улучшился для больших выборок с 1008 смоделированными людьми без радикального изменения порядка ранжирования.
Таблица 6. Скорректированный индекс ранда.
Время вычисления SEM-деревьев в Simulation II соответствовало наблюдаемому времени выполнения в Simulation I. В целом, среднее время вычисления SEM-деревьев с оценкой составляло 0,50 с с небольшой изменчивостью в условиях моделирования. Напротив, время выполнения деревьев, управляемых отношением правдоподобия, значительно варьировалось в зависимости от уровня измерения ковариаты и переменной шума.Общее медианное время вычисления для условий моделирования с порядковыми или дихотомическими ковариатами и шумовой переменной составило 0,88 с для наивных деревьев, 0,89 с для хороших деревьев и 1,40 с для макс. LR деревьев. Однако, если ковариата или шумовая переменная были непрерывными, общее медианное время выполнения резко увеличивалось. Например, для условий с непрерывной ковариатой, переменной непрерывного шума и размером выборки 504 время вычисления простых , удовлетворительных и максимальных LR деревьев увеличилось до 70.18, 32,85 и 71,05 с соответственно. Для образцов с 1008 особями время выполнения увеличилось до 149,91, 72,23 и 280,58 с соответственно.
Целью Simulation III было продемонстрировать, как конкретные гипотезы о неоднородности параметров, такие как определенные типы инвариантности измерений, могут быть проверены с использованием деревьев SEM с фокусными параметрами. По умолчанию деревья SEM разделяются в зависимости от различий в любом параметре модели. Иногда исследователи могут быть заинтересованы в поиске групповых различий только для подмножества параметров, которые называются параметрами фокуса в пакете semtree .Когда заданы фокусные параметры, деревья SEM будут оценивать только неоднородность этих параметров и игнорировать групповые различия в остальных параметрах для оценки разделения.
На рис. 4 показана популяционная модель, использованная для генерации данных в Simulation III и IV. Изображена подтверждающая факторная модель с двумя коррелированными факторами, каждый из которых измеряется тремя показателями. Моделировалась популяция из двух групп, где оба фактора не коррелировали в первой группе ( ϕ г 1 = 0) и коварифицировались с ϕ г 2 = 0.471 во второй группе. Факторная нагрузка λ не изменилась в Симуляции III и была установлена на 0,837 в обеих группах, что соответствует латентному фактору, составляющему 70% дисперсии наблюдаемых переменных. В каждой репликации моделирования мы генерировали 250 человек в группе, в результате чего общий размер выборки составлял 500. Затем модель, показанная на рисунке 4, оценивалась с общим ограничением идентификации; в частности, фиксируя дисперсии двух факторов f 1 и f 2 к единице и произвольно оценивая скрытую ковариацию, все факторные нагрузки и все остаточные дисперсии.Мы не указывали среднюю структуру. Чтобы восстановить групповые различия, мы предоставили максимум LR и максимум LM деревьев со стандартной нормально распределенной информативной переменной. Истинная точка отсечения в точке ковариаты была центральной.
Рис. 4. Маршрутная диаграмма модели CFA, используемой в Simulation III и Simulation IV. Модель состоит из двух коррелированных скрытых факторов, каждый из которых измеряется тремя показателями. Скрытая ковариация ϕ различалась между двумя группами в моделировании III.В моделировании IV также были различия в факторной нагрузке λ .
Мы исследовали следующие три сценария:
• Проверка инвариантности измерения: Мы проигнорировали неоднородность скрытой ковариации ϕ и протестировали только (однородную) измерительную часть модели, рассматривая все факторные нагрузки и остаточные дисперсии как основные параметры. Этот сценарий можно рассматривать как исследование того, какие ковариаты предсказывают нарушения строгой инвариантности измерений.
• Проверка скрытой ковариации: Только (гетерогенная) скрытая ковариация ϕ рассматривалась как фокусный параметр, а остальные (однородные) параметры не участвовали в оценке потенциальных расщеплений. Этот сценарий сродни игнорированию информации ковариант о нарушениях инвариантности измерений и, вместо этого, исследованию различий только на скрытом уровне.
• Нет параметров фокусировки: Параметры фокусировки не были указаны, и все параметры участвовали в оценке потенциального разделения.Этот сценарий послужил исходным.
Таблица 7 показывает процент деревьев max LR и max LM , которые разделили выборку и отклонили конкретную нулевую гипотезу для уровня значимости 5%. В сценарии инвариантности измерений деревья SEM проверяли нулевую гипотезу о том, что все параметры модели измерения однородны. Как max LR , так и max LM деревья дали коэффициент ошибок, который был близок к оптимальному уровню 5%. Другими словами, методы дерева SEM успешно проигнорировали групповое различие в ковариационной структуре скрытых переменных.Без параметров фокуса деревья SEM проверяли стандартную нулевую гипотезу полной эквивалентности параметров для разных групп. Максимальное количество деревьев LR и максимальное LM отклонили нулевую гипотезу более чем в 80% повторений. Если в качестве параметра фокуса была заявлена только скрытая ковариация ϕ , мощность обоих SEM-деревьев по обнаружению групповых различий существенно возросла и почти приблизилась к единице. Этот вывод подчеркивает, что чувствительность деревьев SEM к неоднородности в конкретном наборе целевых параметров может быть значительно увеличена путем указания параметров фокуса, если различия в отношении параметров, не являющихся фокусом, можно безопасно игнорировать.
Таблица 7. Ошибка типа I и мощность для обнаружения групповых различий.
Simulation IV направлен на исследование полезности SEM-деревьев с ограничениями равенства и выявление распространенных ошибок. Ограничения равенства полезны для включения предварительных знаний об однородности конкретных параметров в дерево SEM. Ограничивая параметр равенством, так называемое глобальное ограничение, этот параметр оценивается один раз в полной выборке, а полученная оценка используется во всех подмоделях.Ограничение параметров увеличивает чувствительность SEM-дерева к групповым различиям в остальных параметрах и может стабилизировать оценку. Однако из-за ошибочного ограничения параметров равенством, которые на самом деле различаются в определенных группах, дерево SEM может быть неправильно определено.
Мы исследовали следующие условия:
• Групповые различия: Мы протестировали два типа групповых различий. Либо скрытая ковариация различалась между группами ( ϕ г 1 = 0, ϕ г 2 = 0.471), и факторная нагрузка была однородной ( λ г 1/ г 2 = 0,837) или скрытая ковариация была однородной ( ϕ г 1 / g2 = 0,471) и фактор нагрузка различалась ( λ г 1 = 0,837, λ г 2 = 0,640). Все остальные значения были такими, как показано на рисунке 4. Мы получили 250 человек в каждой подгруппе и предоставили деревьям SEM стандартную нормальную ковариату с центральной точкой разреза.
• Ограничения равенства: Либо неоднородный параметр (скрытая ковариация ϕ или факторная нагрузка λ ), все факторные нагрузки и остаточные дисперсии фактора f 2 , либо никакие параметры не были ограничены равенством .
Эмпирическая мощность деревьев max LR и max LM для обнаружения неоднородности для уровня значимости 5% показана в таблице 8. Без ограничений равенства оба метода дерева SEM показали мощность чуть выше 80%.Как и ожидалось, ограничение неоднородного параметра значительно снизило мощность, но точный эффект зависел от конкретного параметра. После ограничения гетерогенной скрытой ковариации ϕ у деревьев не было возможности обнаружить разницу между группами. Скрытая ковариация ϕ была единственным параметром, связанным с корреляцией между факторами, а у групповых различий не осталось других параметров, которые могли бы проявиться. В результате мощность деревьев max LR и max LM снижена до уровня ошибки I.Однако после ограничения гетерогенной факторной нагрузки λ деревья по-прежнему обнаружили значимые групповые различия в 24,89% (макс. LR ) и 22,65% (макс. LM ) повторений. Этот вывод означает, что групповые различия в факторной нагрузке λ были подхвачены другими неограниченными параметрами модели измерения. Наконец, ограничение однородных параметров модели измерения фактором f 2 увеличило способность обнаруживать различия в скрытой ковариации или факторной нагрузке примерно на 10 процентных пунктов.
Таблица 8. Мощность для обнаружения групповых различий.
Результаты моделирования IV показывают, что ограничение однородных параметров равенством может увеличить мощность SEM-деревьев, но также связано с риском внесения серьезных ошибок в спецификации. Ограничение неоднородного параметра приводит к искаженной картине групповых различий, поскольку дерево SEM может обнаруживать или не обнаруживать значительную неоднородность в других параметрах, однородных по подгруппам.Таким образом, в целом кажется целесообразным полностью изучить различия во всех параметрах или использовать параметры фокуса, вместо того, чтобы рисковать неправильным указанием деревьев, используя неадекватные ограничения равенства.
В наших исследованиях с использованием моделирования наивных деревьев, построенных на основе отношения правдоподобия, показали смешанные результаты, подтверждающие известные слабые стороны подхода. При наличии порядковых или дихотомических ковариаций наивных деревьев показали адекватный контроль ошибок типа I и были одними из самых эффективных методов с точки зрения мощности для обнаружения неоднородности и восстановления группы.Однако с непрерывными ковариатами наивных деревьев были чрезмерно консервативными, что приводило к слишком малому количеству ошибок типа I и низкой мощности. удовлетворительных деревьев на основе отношения правдоподобия показали в целом самую низкую мощность из всех методов, что привело к плохому восстановлению группы. В отличие от наивных деревьев, частота ошибок типа I для хороших деревьев была близка к оптимальной, независимо от уровня измерения предоставленных ковариат. Следовательно, хороших деревьев могут быть полезны в очень больших выборках, где низкая мощность не является проблемой.Максимальное дерево LR , управляемое отношением правдоподобия, которое мы реализовали в пакете semtree , устранило многие слабые места классических методов дерева SEM наивный и справедливый и расположило себя немного выше ориентированного на результат max. LM деревьев с точки зрения мощности, группового восстановления и точности точки разреза. max LR деревьев и max LM (для непрерывных ковариат) и max LM O деревьев (для порядковых координат) превзошли другие подходы к разделенному выбору в условиях с групповыми различиями в нескольких связанных параметрах. со случайными эффектами и нецентральными точками разреза.Деревья SEM, руководствуясь основанными на оценках DM, (для тестирования непрерывных ковариат) и WDM (порядковые ковариаты), превзошли другие методы с точки зрения мощности и восстановления группы, когда групповые различия были обнаружены в одном параметре, описывающем фиксированный уклон. В отличие от деревьев DM , деревьев WDM также были чувствительны к нецентральным точкам разреза. Оцененные деревья CvM показали лучшие результаты, чем другие методы, в обнаружении неоднородности в случайных эффектах, когда точка разреза была центральной.Наконец, основанные на оценках деревья LM для категориальных ковариант оказались немного менее эффективными, чем наивный метод . Хотя максимальное количество LM O и LM деревьев было примерно на одном уровне с наивными деревьями, методы, основанные на оценках, явно превзошли наивных деревьев, когда им была предоставлена дополнительная переменная непрерывного шума. В целом, все деревья с оценками и недавно реализованные деревья max LR показали удовлетворительный контроль ошибок типа I.Самым разительным различием между деревьями SEM, ориентированными на отношение правдоподобия и оценками, было время выполнения. В то время как время выполнения всех методов, основанных на отношении правдоподобия, было чрезмерным, если одна из оцениваемых ковариат была непрерывной, деревья на основе оценок вычислялись быстро. Таким образом, все недавно реализованные методы (макс. LR и методы, основанные на оценках) превзошли исходные наивных и удовлетворительных методов. Более того, ни один из оцениваемых методов не работал лучше всего во всех ситуациях, и все новые методы обладали некоторыми уникальными преимуществами, которые могут оправдать их использование при определенных условиях.
Что касается параметров фокуса и ограничений равенства, мы обнаружили, что оба могут успешно применяться для увеличения мощности SEM-деревьев для обнаружения групповых различий, если имеется либо четкий набор целевых параметров, либо доступные предварительные знания об однородных параметрах. Тем не менее, мы не рекомендуем использовать ограничения равенства в пользу параметров фокуса, которые позволяют исследовать эффекты выбранных параметров, не допуская ошибок в спецификациях во время оценки разделения.
В настоящем исследовании мы представили SEM-деревья с оценками как быстрый и эффективный способ выращивания SEM-деревьев.Наряду с деревьями SEM, ориентированными на оценку, мы также реализовали новый разделенный выбор на основе отношения правдоподобия на основе статистики max LR , который устранил многие недостатки исходных деревьев SEM, основанных на соотношении правдоподобия (Brandmaier et al., 2013b). Мы оценили и сравнили недавно реализованный и исходный подходы к SEM-дереву в исследовании моделирования методом Монте-Карло. Мы исследовали те случаи, когда пользователи хотят скорректировать частоту ошибок типа I для множественного тестирования ковариат. В целом, мы пришли к выводу, что новые процедуры разделения выборки превосходят исходный выбор разделения, потому что они имеют более высокую статистическую мощность и беспристрастны в выборе ковариат, которые предсказывают групповые различия в параметрах SEM.Среди методов дерева SEM деревья с оценками выделяются своей вычислительной эффективностью, что делает возможным использование деревьев SEM в больших наборах данных.
В наших исследованиях моделирования оценивались три различных подхода к SEM-деревьям на основе отношения правдоподобия и пять различных SEM-деревьев на основе оценок. Деревья SEM, ориентированные на оценки, были основаны на статистике тестов, недавно популяризированных в психометрии Мерклом и Зейлисом (2013) и Меркле и др. (2014) для изучения неоднородности параметров СЭМ. При предоставлении непрерывных ковариат мы обнаружили, что управление деревьями SEM с помощью тестов, основанных на оценках, значительно сокращает время выполнения деревьев.Если предоставлены исключительно порядковые и категориальные переменные, деревья SEM, ориентированные на оценку, выполнялись так же, как деревья SEM, основанные на соотношении правдоподобия. Большая разница во времени выполнения обоих подходов для непрерывных ковариат может быть отнесена к тому факту, что оценка ковариаты с помощью дерева SEM на основе отношения правдоподобия требует оценки MGSEM для каждого уникального значения ковариаты. Это приводит к тому, что необходимо оценивать большое количество MGSEM, поскольку большинство значений непрерывных ковариат обычно уникальны.Однако деревья SEM, ориентированные на оценку, не требуют оценки каких-либо MGSEM для оценки ковариаты и, следовательно, могут быть вычислены за короткое время.
SEM-деревья на основе оценок и деревья SEM на основе недавно реализованной статистики max LR также оказались более эффективными в обнаружении групповых различий, чем исходные методы SEM-дерева, если одна из ковариат, предоставленных для дерева SEM, была непрерывный. Низкая статистическая мощность исходной реализации SEM-дерева является побочным эффектом неоптимальной коррекции систематической ошибки выбора.Низкая мощность наивного метода для непрерывных ковариат может быть объяснена чрезмерной коррекцией скорректированных по Бонферрони значений p из-за слишком большого количества возможных точек отсечения в непрерывных переменных. Низкая мощность, которую метод fair отображал во всех условиях моделирования, объясняется тем, что метод выбора fair использует только половину выборки для выбора наилучшей ковариаты.
Помимо оценки исходного и недавно предложенных методов дерева SEM, мы также продемонстрировали полезность и подводные камни деревьев с параметрами фокуса и ограничениями равенства.Мы показали, что параметры фокусировки хорошо подходят для исследования конкретных гипотез о неоднородности параметров, таких как различные типы инвариантности измерений. Определение ограничений равенства для однородных параметров увеличило мощность SEM-деревьев для обнаружения групповых различий в остальных параметрах. Мы также продемонстрировали, что неправильно указанные ограничения равенства могут скрыть групповые различия и, таким образом, препятствовать этому подходу. Поскольку пользователю сложно предугадать влияние неверно указанных ограничений равенства, мы рекомендуем изучить различия во всех параметрах или использовать параметры фокуса, а не рисковать неправильным указанием деревьев из-за использования неадекватных ограничений равенства.
Более быстрое выполнение тестов, основанных на оценках, является важным преимуществом для практического использования и позволяет более широко применять деревья SEM. Медленное выполнение тестов отношения правдоподобия сделало SEM-деревья непривлекательными, а то и невозможными для работы с большими наборами данных на настольных компьютерах. Улучшение времени выполнения может стать еще более важным, если кто-то хочет дополнить выводы дерева SEM методами повторной выборки, такими как леса SEM (Brandmaier et al., 2016). Леса SEM являются более надежной альтернативой одиночным деревьям SEM, если общая важность переменных представляет первостепенный интерес, поскольку небольшие вариации в выборке часто приводят к разным деревьям.Поскольку леса SEM основаны на сотнях, если не тысячах деревьев, они получат значительную прибыль от стратегии, ориентированной на результаты.
Остается вопрос, какой из недавно реализованных методов следует использовать для оценки деревьев SEM. Результаты нашего моделирования показывают, что все новые методы имеют свои уникальные сильные стороны. Однако на практике, когда обычно неизвестно, сколько параметров модели неоднородно или если подгруппы примерно равны по размеру, преимущества статистических данных DM , WDM и CvM кажутся трудными для использования.Вместо этого статистика деревьев max LR (если это возможно с расчетом), max LM , max LM O и LM лучше всего подходит для ситуаций без a priori знаний о потенциальных групповых различиях. Более того, если вас интересует только изменение определенного параметра, указание параметра фокуса может представлять отличную альтернативу статистике DM и WDM .
Хотя деревья SEM являются мощным и гибким методом исследования неоднородности в SEM, мы хотим подчеркнуть, что они не всегда являются наиболее подходящими.Важно отметить, что производительность SEM-деревьев зависит от доступных ковариат. Если ни одна из этих ковариат никоим образом не связана с групповыми различиями, деревья SEM не смогут обнаружить какую-либо неоднородность. В ситуациях без информативных ковариат исследователи могут прибегать к моделям скрытых классов или конечных смесей (Jedidi et al., 1997; Muthén and Shedden, 1999; Lubke and Muthén, 2005) для обнаружения неоднородности. Подходы со скрытым классом автоматически проверяют различия между всеми возможными группами людей, не требуя ковариат.Недостатком этих методов является то, что количество подгрупп должно быть заранее указано пользователем. Еще один недостаток SEM-деревьев заключается в том, что они предоставляют лишь скудную информацию о том, как параметр изменяется по отношению к ковариате. Недавно Арнольд и др. (2019) предложили структуру, называемую регрессией вклада отдельных параметров, которая позволяет моделировать оценки параметров SEM как линейную функцию ковариат.
У нашего исследования есть несколько ограничений. Во-первых, мы сосредоточились на пакете semtree для выращивания деревьев SEM и не оценивали деревья SEM, оцененные с помощью общего алгоритма MOB из пакета partykit .В идеале, будущее исследование должно быть направлено на воспроизведение наших результатов с использованием MOB. Во-вторых, большинство наших симуляций было выполнено с использованием линейной модели скрытой кривой роста с двумя типами групповых различий. Вероятно, различные типы SEM или различия в параметрах могли изменить производительность некоторых из исследуемых методов. Однако мы ожидаем, что общая картина результатов сохранится и для других моделей. В-третьих, для простоты мы протестировали лишь небольшое количество некоррелированных ковариат и не тестировали никаких ковариатных взаимодействий.В-четвертых, мы не оценивали влияние ненормально распределенных данных и неправильной спецификации модели на деревья SEM. Это остаются темами для будущих исследований.
Таким образом, мы обнаружили, что деревья SEM на основе оценок являются быстрыми, гибкими и мощными инструментами для исследования неоднородности параметров SEM. Основываясь на нашей работе, мы предполагаем, что сплит-отбор на основе оценок должен стать новым стандартом для оценки деревьев и лесов с помощью SEM.
Заявление о доступности данныхСмоделированные данные, представленные в этом исследовании, можно найти в следующем онлайн-хранилище: https: // osf.io / k82y3 /.
MA запрограммировал реализацию SEM-дерева на основе оценок при поддержке AB. MA разработала и выполнила моделирование и написала рукопись при поддержке MV и AB. М.В. пересмотрел представление тестов, основанных на баллах, и руководил проектом. Компания AB разработала исходную идею и предоставила важный код для связи реализации SEM-дерева на основе оценок с существующим пакетом semtree R. Все авторы обсудили результаты и прокомментировали рукопись.
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Мы выражаем признательность за поддержку Немецкому исследовательскому фонду (DFG) и Фонду публикаций открытого доступа Гумбольдтского университета в Берлине.
Аммерман, Б.А., Якобуччи, Р., Макклоски, М. С. (2019). Пересмотр важных результатов диагностического критерия несуицидного самоповреждения A. J. Clin. Psychol. 75, 1084–1097. DOI: 10.1002 / jclp.22754
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Эндрюс, Д. В. К. (1993). Испытания на нестабильность параметров и структурные изменения с неизвестной точкой изменения. Econometrica 61, 821–856. DOI: 10.2307 / 2951764
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Арнольд, М., Оберски, Д. Л., Брандмайер, А. М., и Воелкле, М. К. (2019). Выявление неоднородности в динамических панельных моделях с помощью регрессии вклада отдельных параметров. Struct. Equ. Моделирование 27, 613–628. DOI: 10.1080 / 10705511.2019.1667240
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Брандмайер, А.М., Драйвер, К.С., и Фолкле, М.С. (2018). «Рекурсивное разбиение в анализе непрерывного времени», в «Моделирование непрерывного времени в поведенческих и смежных науках» , под ред. К.ван Монфор, Дж. Х. Л. Уд и М. К. Фолкле (Cham: Springer), 259–282. DOI: 10.1007 / 978-3-319-77219-6_11
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Брандмайер, А.М., Эрцен, Т., фон Макардл, Дж. Дж., И Линденбергер, У. (2013a). «Исследовательский интеллектуальный анализ данных с использованием деревьев моделей структурных уравнений» в серии , посвященной количественной методологии. Современные проблемы разведочного интеллектуального анализа данных в поведенческих науках , ред. Дж. Дж. Макардл и Дж. Ритчард (Лондон: Routledge), 96–127.
Google Scholar
Брандмайер, А.М., Приндл, Дж. Дж., Макардл, Дж. Дж., И Линденбергер, У. (2016). Теоретические исследования с использованием модельных лесов на основе структурных уравнений. Psychol. Методы 21, 566–582. DOI: 10.1037 / met0000090
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Брандмайер, А. М., Рам, Н., Вагнер, Г. Г., и Герсторф, Д. (2017). Окончательное снижение самочувствия: роль мультииндикаторных констелляций физического здоровья и психосоциальных коррелятов. Dev. Psychol. 53, 996–1012. DOI: 10.1037 / dev0000274
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Браун, Т.А. (2015). Подтверждающий факторный анализ для прикладных исследователей , 2-е изд. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Гилфорд.
Google Scholar
де Муидж, С. М. М., Хенсон, Р. Н. А., Уолдорп, Л. Дж., И Киевит, Р. А. (2018). Возрастная дифференциация в пределах серого вещества, белого вещества, а также между памятью и белым веществом в когорте взрослых людей. J. Neurosci. 38, 5826–5836. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.1627-17.2018
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фоккема М., Смитс Н., Зейлис А., Хотхорн Т. и Келдерман Х. (2018). Обнаружение взаимодействий лечения и подгруппы в кластеризованных данных с помощью обобщенных линейных деревьев моделей со смешанными эффектами. Behav. Res. Методы 50, 2016–2034 гг. DOI: 10.3758 / s13428-017-0971-x
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хансен, Б.Э. (1992). Тестирование нестабильности параметров в линейных моделях. J. Модель политики. 14, 517–533. DOI: 10.1016 / 0161-8938 (92) -9
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хильдебрандт, А., Людтке, О., Робитч, А., Зоммер, К., и Вильгельм, О. (2016). Изучение параметров факторной модели по непрерывным переменным с помощью локальных структурных моделей. Мультивар. Behav. Res. 51, 257–258. DOI: 10.1080 / 00273171.2016.1142856
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хьорт, Н.Л. и Конинг А. (2002). Тесты на постоянство параметров модели во времени. J. Непараметр. Стат. 14, 113–132. DOI: 10.1080 / 10485250211394
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Hothorn, T., and Zeileis, A. (2015). partykit: модульный инструментарий для рекурсивного группирования в R. J. Mach. Учиться. Res. 16, 3905–3909.
Google Scholar
Якобуччи, Р., Гримм, К. Дж., И МакАрдл, Дж. Дж. (2017). Сравнение методов выявления неоднородности выборки: деревья моделей структурных уравнений и модели конечных смесей. Struct. Equ. Моделирование 24, 270–282. DOI: 10.1080 / 10705511.2016.1250637
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джедиди К., Джагпал Х. С. и ДеСарбо В. С. (1997). Модели структурных уравнений конечной смеси для сегментации на основе отклика и ненаблюдаемой неоднородности. Марка. Sci. 16, 39–59. DOI: 10.1287 / mksc.16.1.39
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дженсен, Д. Д., Коэн, П.Р. (2000). Множественное сравнение в индукционных алгоритмах. Мах. Учиться. 38, 309–338. DOI: 10.1023 / A: 1007631014630
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джонс, П. Дж., Майр, П., Саймон, Т., и Зейлис, А. (2020). Деревья сети: метод рекурсивного разделения ковариационных структур. Психометрика doi: 10.1007 / s11336-020-09731-4 Интернет до выхода в печать
CrossRef Полный текст | PubMed Аннотация | Google Scholar
Киевит, р.А., Франкенхейс, В. Э., Уолдорп, Л. Дж., И Борсбум, Д. (2013). Парадокс Симпсона в психологической науке: практическое руководство. Фронт. Psychol. 4: 513. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.00513
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Клайн Р. Б. (2016). Принципы и практика моделирования структурными уравнениями , 4-е изд. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Гилфорд.
Google Scholar
Ланг, М. Н., Шлоссер, Л., Хотхорн, Т., Майр, Г. Дж., Штауфер Р. и Цейлис А. (2020). Деревья и леса круговой регрессии с приложением к вероятностному прогнозированию направления ветра. J. R. Stat. Soc. С 69, 1357–1374. DOI: 10.1111 / rssc.12437
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Loh, W.-Y., and Shih, Y.-S. (1997). Сплит-методы выбора для деревьев классификации. Стат. Грех. 7, 815–840.
Google Scholar
МакАрдл, Дж. Дж. (2012). «Моделирование скрытой кривой для данных о продольном росте», в Справочник по моделированию структурными уравнениями , изд.Р. Х. Хойл (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press), 547–570.
Google Scholar
МакАрдл, Дж. Дж., И Эпштейн, Д. (1987). Скрытые кривые роста в моделях структурных уравнений развития. Child Dev. 58: 110. DOI: 10.2307 / 1130295
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Merkle, E.C., и Zeileis, A. (2013). Тесты инвариантности измерений без подгрупп: обобщение классических методов. Психометрика 78, 59–82. DOI: 10.1007 / S11336-012-9302-4
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Миллиган, Г. У., и Купер, М. С. (1986). Исследование сопоставимости внешних критериев иерархического кластерного анализа. Multiv. Behav. Res. 21, 441–458. DOI: 10.1207 / s15327906mbr2104_5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нил М. К., Хантер М. Д., Притикин Дж. Н., Захери М., Брик Т. Р., Киркпатрик Р. М. и др. (2016). Openmx 2.0: Расширенное структурное уравнение и статистическое моделирование. Психометрика 81, 535–549. DOI: 10.1007 / s11336-014-9435-8
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Куинлан, Дж. Р. (1993). C4.5: Программы для машинного обучения. Сан-Франциско, Калифорния: Морган Кауфманн.
Google Scholar
Россель Ю. (2012). lavaan: пакет R для моделирования структурных уравнений. J. Stat. Софтв. 48, 1–36. DOI: 10.18637 / jss.v048.i02
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Серанг, С., Якобуччи, Р., Стегманн, Г., Брандмайер, А. М., Кулианос, Д., и Гримм, К. Дж. (2020). Деревья Mplus: деревья моделей структурных уравнений с использованием Mplus. Struct. Equ. Моделирование doi: 10.1080 / 10705511.2020.1726179 [Epub перед печатью].
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ши, Ю.-С. (2004). Замечание о смещении раздельного отбора в деревьях классификации. Comput. Стат. Data Anal. 45, 457–466. DOI: 10.1016 / S0167-9473 (03) 00064-1
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Симпсон-Кент, И.Л., Фурманн, Д., Бателт, Дж., Ахтерберг, Дж., Боргест, Г. С., и Киевит, Р. А. (2020). Нейрокогнитивная реорганизация кристаллизованного интеллекта, подвижного интеллекта и микроструктуры белого вещества в двух возрастных неоднородных когортах развития. Dev. Cogn. Neurosci. 41: 100743. DOI: 10.1016 / j.dcn.2019.100743
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Сёрбом Д. (1974). Общий метод изучения различий в факторных средних и факторной структуре между группами. Br. J. Math. Стат. Psychol. 27, 229–239. DOI: 10.1111 / j.2044-8317.1974.tb00543.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Штробл, К., Копф, Дж., И Зейлис, А. (2015). Деревья Раша: новый метод обнаружения функционирования дифференциальных элементов в модели Раша. Психометрика 80, 289–316. DOI: 10.1007 / S11336-013-9388-3
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Штробл, К., Малли, Дж., И Тутц, Г. (2009). Введение в рекурсивное разбиение: обоснование, применение и характеристики деревьев классификации и регрессии, мешков и случайных лесов. Psychol. Методы 14, 323–348. DOI: 10.1037 / a0016973
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Штробл, К., Викельмайер, Ф., и Зейлис, А. (2011). Учет индивидуальных различий в моделях Брэдли-Терри с помощью рекурсивного разбиения. J. Educ. Behav. Стат . 36, 135–153. DOI: 10.3102 / 107699860
91CrossRef Полный текст | Google Scholar
Усами, С., Хейс, Т., и МакАрдл, Дж. (2017). Подгонка деревьев моделей структурных уравнений и моделей смеси скрытых кривых роста к продольным планам: влияние неправильной спецификации модели. Struct. Equ. Моделирование 24, 585–598. DOI: 10.1080 / 10705511.2016.1266267
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Усами С., Якобуччи Р. и Хейс Т. (2019). Работа с деревьями моделей структурных уравнений на основе модели скрытой кривой роста для выявления неоднородности популяций в траекториях роста. Comput. Стат. 34, 1–22. DOI: 10.1007 / s00180-018-0815-x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ван, Т., Штробль, К., Цейлис, А., и Меркл, Э. С. (2018). Балльные тесты дифференциального функционирования заданий с помощью попарной оценки максимального правдоподобия. Психометрика 83, 132–155. DOI: 10.1007 / s11336-017-9591-8
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Викельмайер Ф. и Цейлис А. (2018). Использование рекурсивного разбиения для учета неоднородности параметров в моделях полиномиального дерева обработки. Behav. Res. Методы 50, 1217–1233. DOI: 10.3758 / s13428-017-0937-z
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Цейлейс, А., и Хорник, К. (2007). Обобщенные тесты M-флуктуаций на нестабильность параметров. Стат. Neerl. 61, 488–508. DOI: 10.1111 / j.1467-9574.2007.00371.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Zeileis, A., Leisch, F., Hornik, K., and Kleiber, C. (2002). Strucchange: пакет R для тестирования структурных изменений в моделях линейной регрессии. J. Stat. Софтв. 7, 1–38. DOI: 10.18637 / jss.v007.i02
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Цейлейс, А., Штробл, К., Викельмайер, Ф., Комбоз, Б., и Копф, Дж. (2020). Психодерево: Рекурсивное разделение на основе психометрических моделей (версия 0.15-3) [Компьютерное программное обеспечение]. Доступно в Интернете по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/psychotree/index.html (по состоянию на 17 декабря 2020 г.).
Google Scholar
При таком большом количестве методов обучения, которые предлагают школы, может быть непонятно, какие из них более эффективны.
К счастью, благодаря тематической учебной программе учащиеся знакомятся с практически неограниченным разнообразием удивительных тем из реальной жизни, что делает обучение намного более увлекательным и сложным.
Давайте поговорим о тематическом обучении, о том, что оно предлагает и почему это почти наверняка лучший метод обучения для вашего ребенка.
Что такое тематическое обучение?Тематическое обучение – это метод обучения, который имеет смысл. В то же время, очевидно, что это очень отличается от того, как мы с вами учились, поэтому естественно сравнивать одно с другим, чтобы понять это.
По сути, тематическое обучение очень отличается от традиционного предметного обучения.
Во-первых, тематическое обучение рассматривает применение академических навыков как необходимость. Языковые искусства, математика и изящные искусства – это навыки, которые позволяют нам понимать и выражать мысли; их можно применить к любой теме независимо от темы.
Письмо, чтение и рисование – это не то, что вы найдете в тематическом классе.Все они сделаны не просто так.
Напротив, предметное обучение обычно попадает в ловушку отношения к образованию как к обучению ради обучения, как к чему-то, что можно приобрести для сдачи тестов.
Несмотря на то, что есть разные степени, в которых вы можете погрузить свой класс в тему (темы внутри предметов – темы по отдельным предметам и т. Д.), Истинное тематическое обучение полностью исключает понятие «предметы».
Школа, использующая этот уровень тематического обучения, не будет упоминать «математику» или «науку» в своем ежедневном расписании, потому что эти навыки встроены в темы.
Во-вторых, при тематическом обучении образование должно иметь практическое применение в том, как происходит обучение. Это означает, что ребенок имеет право использовать свое образование, чтобы вносить реальные изменения в себя, свое сообщество и, возможно, даже мир.
Наконец, тематическое обучение рассматривает фактические знания как взаимосвязанные и сложные. Если вы хотите изучать загрязнение окружающей среды, вы должны учитывать не только научные вопросы, но и социальные исследования (т.е. вопросы, связанные с людьми).
Тематическое обучение в дошкольных учреждениях, начальных и средних школахПедагоги дошкольных учреждений практически все время используют тематическое обучение. Никто не сомневается в этом, и на самом деле родители признают, насколько их дети любят учиться таким образом.
Однако учителя начальных и старших классов и родители во всем мире были приучены считать нормальным разделять знания и навыки по предметам в тот момент, когда дети попадают в детский сад или первый класс.Просто потому, что что-то является таким, каким оно является в данный момент, не означает, что это естественный или правильный подход; это касается сохранения предметных классов.
Этот субъективный менталитет начинает меняться с ростом популярности тематической школы в Ванкувере, Британская Колумбия, изменениями в Британской Колумбии. учебная программа и изменения в финской системе образования.
Теперь можно применять тематический подход вплоть до уровня 12 класса. Даже университеты сейчас изучают междисциплинарные подходы.
Преимущества тематического обучения
Исследования психологии обучения показывают, что обучение – это процесс интеграции.
Когда учащиеся могут увидеть, как определенные факты и идеи связаны с другими предметами, мы добавляем смысл учебной программе.
Когда эти ученики становятся способными передать это значение, обучение еще больше усиливается. Вот почему тематическое обучение так эффективно.
Высший уровень интеллектаЧтобы по-настоящему понять тему и применить свои знания для решения реальных проблем, вам необходимо уметь объединять знания и навыки.
Благодаря тематическому подходу дети учатся постоянно устанавливать связи, тем самым развивая гораздо более глубокий и широкий уровень понимания, чем может конкурировать традиционное обучение.
Навыки критического мышления гораздо более развиты, потому что студенты регулярно изучают идеи, сравнивают и оценивают точки зрения, применяют знания и даже создают новые идеи.
В свою очередь, это приводит к развитому творческому мышлению (нестандартному мышлению) и навыкам решения проблем.
Более сложные методы, чем другиеЗабудьте о подходах «ускоренного обучения»!
Когда вы помещаете обучение в контекст, обучение сталкивается с теми же сложностями, что и в реальной жизни. Числа становятся реальными числами. Язык становится богаче и сложнее. Проблемы нужно определять и не прописывать. Ответов много и они разнообразны.Критическое мышление и общение – необходимость.
Тематическое обучение намного сложнее, чем традиционное обучение, потому что уровень сложности, широты и глубины намного выше. Традиционное обучение уделяет слишком много внимания учебникам, лекциям, экзаменам / викторинам с вопросами с несколькими вариантами ответов и предписанными ответами, что серьезно ограничивает любое обучение.
Сохранение знанийКогда учащиеся учатся по теме, они учатся в контексте.Это не только помогает учащимся понять, что они изучают (и почему они это изучают), но и привязывать идеи и навыки к конкретным контекстам.
Следовательно, это помогает учащимся запомнить то, что они узнали.
Добавьте к этому использование обучения на основе проектов (расширение обучения на основе тем), и теперь у вас есть артефакты, которые создают учащиеся. К этим артефактам привязаны факты, навыки и процессы, что приводит к большему сохранению памяти.
Вдобавок ко всему, когда учителя переносят предыдущие знания и навыки в новые темы, это помогает улучшить и укрепить их обучение и предотвратить потерю знаний.
Традиционное изучение предметов может создать иллюзию того, что ваш ребенок учится. Вы можете понять это, исходя из вашего собственного образования. Вы заучивали наизусть учебники, проходили тесты, которые требовали повторения множества скучных фактов, а затем получали балл, который «доказывал», что вы понимаете то, что изучаете. Но вы действительно поняли?
Традиционное изучение предметов – это не тот вид обучения, который интересует детей. Зачем студентам нужны учебники, рабочие листы или тесты? На самом деле студенты забывают большую часть того, что они узнают с помощью этого традиционного подхода.Мы, взрослые, являемся тому доказательством. Что вы помните из своей начальной и средней школы?
РазвлеченияСудя по нашему собственному опыту, это может показаться странным, но правильно учить – это весело!
Обучение на основе тем – это так весело для детей! Они изучают темы, которые имеют значение и относятся к их собственной жизни. Это создает так называемую «внутреннюю мотивацию»; Другими словами, дети учатся, потому что хотят учиться, а не потому, что им нужно учиться.
Когда дети хотят учиться, качество их обучения, несомненно, выше.
Тематическое обучение также требует практических подходов, в том числе проектного обучения, что делает его активным подходом к обучению – опять же, повышая уровень вовлеченности.
Следующие шагиМы все хотим, чтобы наши дети были счастливы и успешны.
Частично для этого необходимо дать им лучший образовательный старт в жизни.Что может быть лучше для этого, чем предложить им интересное, содержательное и вдохновляющее образование?
Если вы живете в Ванкувере и ваш ребенок школьного возраста или идет в детский сад в сентябре, запишитесь на один из наших предстоящих дней открытых дверей.
Поделиться:
терапевт в психиатрической поликлинике.Необходимо было выполнить два критерия
. Человек должен быть
вновь принятым в клинику и уметь
отразить свой жизненный путь. Амбулаторным пациентом, которому было предложено
и допущенным к участию, была женщина, обращавшаяся за
помощи при тревоге и депрессии, и которой был поставлен диагноз
панического расстройства, без агорафобии
со вторичной депрессией, согласно DSM IV
( 31). Исследование было одобрено комитетом по этике
.
Клиенту, здесь по имени Мария, было около 30 на момент
времени первого сбора данных. Она была замужем, у
было трое детей. Мария жила в деревне и
работала синими воротничками. Она описала свою жизнь
как вполне обычную. Ее свекровь умерла
от рака тремя годами ранее, что заставило Марию
опасаться, что что-то случится с ее детьми или с ней. После продолжительного заражения Мария
отреагировала сильным учащенным сердцебиением.Она подумала, что
она умирает, и немедленно пошла в больницу
, где ее обследовали, но врачи
не нашли ничего плохого. После этого инцидента настроение Марии
изменилось, и она потеряла чувство смысла.
Обычно она была очень активным человеком; теперь у нее было
,стали пассивными. Она часто плакала, волновалась,
не могла уснуть. Она боялась остаться одна. В этот пункт
она обратилась в амбулаторную психиатрическую клинику
, и ей предложили снотворное, антидепрессанты и
целенаправленную терапию с ТТМ в количестве пяти сеансов
.
TTM
TTM использовался в качестве профессиональной терапии
вмешательство, основанное на теориях из профессиональной терапии
, рассказывания историй жизни и творческой деятельности (включая символику дерева
), представленных в
введение.
Метод подразумевал, что клиенту было предложено
нарисовать деревья с определенными специфическими вариациями для каждого
дерева. На первом из пяти сеансов Мария
нарисовала дерево, символизирующее ее нынешнюю жизненную ситуацию.
На втором сеансе она нарисовала дерево, изображающее
ее детства. На третьем сеансе она нарисовала подростковое дерево
, на четвертом – взрослое дерево, а на последнем сеансе
– первое, представляющее будущее дерево. Эрготерапевт
представил тему «Раскрасьте дерево» во время модифицированного упражнения прогрессивной релаксации
по Якобсону (32,33), что означает, что
чередуются между сокращением и расслаблением различных групп мышц
, 1 за один раз, начиная с нижних
конечностей и продвигаясь по всему телу.
Клиенту был задан вопрос: Как дерево
с корнями, стволом и кроной может символизировать вашу личность –
сущность, деятельность, интересы и отношения с другими? В центре внимания
были ресурсы клиента, а также его ограничения
.
Использованные материалы: листы бумаги 40
/48
см, акварель и масляные мелки.
Марии было предложено рисовать в тишине, чтобы усилить возможность
для нее войти в контакт со своими мыслями,
чувствами и потребностями.Эрготерапевт, т. Е.
первый автор, оставался в комнате и молчал. Когда
картина была закончена, ее повесили на стену.
Повествование (15) началось с дерева как отправной точки
. Глядя на картинку с расстояния
как мысленно, так и физически, Мария
могла свободно говорить о Дереве как о дереве или
о Дереве как о себе. Эрготерапевт
помогал с вопросами и ассоциациями, чтобы
стимулировать рассказывание историй Марии в ее интерпретации, а
рассказывал о том, что представляет собой ее фотография.Целью
ТТМ было запустить процесс внутреннего
общения, рефлексии, а также взаимодействия
между клиентом и эрготерапевтом.
Текущие и предыдущие ресурсы и ограничения Марии
были определены и обсуждены. Чтобы начать процесс создания рассказа
, эрготерапевт
стимулировал ее и предлагал ей
различные стратегии, которые можно было бы использовать в повседневной жизни.
ТТМ использовался в качестве инструмента для рассказа Марии –
рассказывать и создавать истории. Структурой для профессионального разговора
была «Основанная теория» на
Методы профессионального рассказывания историй и
Создание профессиональных историй, куда включен весь курс
на всю жизнь (14,15). В качестве поддержки для терапевта
, для облегчения устного разговора
после сеанса рисования, были использованы рекомендации
для интервью (34), вдохновленные Харк (23) и
Коха (24).Они сосредоточились на различных аспектах
корней дерева (есть ли корни,
как они выглядят и как они растут?), Стволе
(прямой или изогнутый, тонкий или толстый, узловатая или
изогнутая?), крона (в каком направлении растут ветви
, у кроны тонкие или толстые ветви,
бутонов, листьев или плодов?) и все дерево в целом (для
пример цвета, движение, жесткость, пропорции,
и живучесть).Он также сосредоточился на окружении
дерева (близость и расстояние, есть ли поблизости другие деревья
, как формируется местное окружение?). Правила
для интервью послужили средством для
задавать вопросы, которые стимулировали бы рассказ Марии
и не использовались для интерпретации картинки.
Во время последней сессии, чтобы подчеркнуть процесс создания истории
, был проведен обзор изображений старого дерева
.Это было сосредоточено на
сходствах и различиях между изображениями,
положительных и отрицательных аспектах, которые проявились
из изображений и повествования, распознавании
повторов в изображениях и выявлении, признании
обрезанных и забытых ресурсов и ограничения. An
The Tree Theme Method in Psychosocial OT 231
.gov означает, что это официально.
Веб-сайты федерального правительства часто заканчиваются на .gov или .mil. Прежде чем делиться конфиденциальной информацией, убедитесь, что вы находитесь на сайте федерального правительства.
Сайт безопасен.
https: // гарантирует, что вы подключаетесь к официальному веб-сайту и что любая предоставляемая вами информация шифруется и безопасно передается.
Научный журнал (JRNL)
Северная научная станция
Экологическое моделирование
Существует множество подходов к моделированию точечных процессов, но немногие из них включают иерархические принципы, описывающие конкуренцию между деревьями.Те, которые действительно иногда предполагают симметричное взаимодействие между деревьями, что может быть нереалистичным. Ни одна из существующих моделей не позволяет использовать разные типы моделей на каждом уровне иерархии, что могло бы обеспечить более реалистичное представление шаблонов, отображаемых деревьями разного размера. В этом исследовании мы моделируем и моделируем лес с использованием нового модульного иерархического подхода, который позволяет использовать различные типы моделей на каждом уровне иерархии и включает асимметричные взаимодействия, а также влияние ковариат окружающей среды.Лес представляет собой срединно-сукцессионный дубово-гикориевый водораздел площадью 8 га в Пенсильвании, США. Результаты показывают, что асимметричные взаимодействия, основанные на размере дерева, действительно существуют, и они опосредованы эффектами топографии. Иерархические модели лучше воспроизводят пространственные паттерны исходных данных, чем неиерархические версии тех же моделей. Гибкость, обеспечиваемая модульностью нашей структуры моделирования, позволит моделировать леса с различным уровнем сложности, а также проверять экологические гипотезы о факторах создания пространственных структур.
Листер, Эндрю Дж .; Лейтес, Лаура П. 2018. Моделирование и симуляция пространственных структур деревьев в дубово-гикориевом лесу с модульной иерархической структурой пространственных точечных процессов. Экологическое моделирование. 378: 37-45. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.