人工智能与机器翻译23页PPT
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人工智能与机器翻译方法.ppt
正向最大匹配法是最早提出的自动分词方法, 它的基本思想是先取一句话 的前六个字查字库, 若不是一个词, 则删除六个字的最后一个字再查, 这样一直 查下去, 至找到一个词为止。 句子剩余部分重复此工作, 直到把所有的词都分 出为止。逆向最大匹配法也一样, 每次匹配不成功时去掉汉字串中最前面的一 个字。
尽管计算机自动分词在诸多方面存在着许多困难, 但是由于自动分词是 许多应用工作的第一步(也是自动翻译的第一步), 这就促进了研究的持续不断, 提出了不少方法, 它们各有优缺点, 也可能是基于特定环境的。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5. 2 . 1 典型的自动分词方法 5 . 2 . 1 . 1 正向最大匹配法和逆向最大匹配法
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 自动分词
汉语自动分词是我国计算机科学研究的重要课题之一, 它是自然语言理 解、自动翻译、 电子词典等信息处理的基础性工件。所谓分词, 就是要把一 句话, 一篇文章甚至一部著作中的词语逐个逐个的切分出来。汉语不象拼音 文字那样有自然切分标志, 而且词语长短不一, 词语的定义也不统一, 语言 学中对词的定义多种多样, 造成切分的多样性, 这也自然给自动分词的同一性 带来很大困难。 汉语中词语本身的词素、词、词组无明显的区分界限, 没有 一个统一的标准, 许多东西都是凭经验和语感来划分。.这项工作如果全部交 给计算机来作, 就没有那么简单了。
A1: 一条汉语语句分划成单一字符X1,X2,…,XM。 A2: 决定语词中可能出现的词最大字符长度Lmax, 最小字符 长度 Lmin。 A3: 逆向匹配,取语句最后的Lmin个字查关键词库, 若查不到, 加入一个字重复此工作,直至字符数为Lmax为止。 A4: 若实施A3查不到词,去掉语句中最后一个字,再实施A3,直 至整个语句只剩下L min为止。
尽管计算机自动分词在诸多方面存在着许多困难, 但是由于自动分词是 许多应用工作的第一步(也是自动翻译的第一步), 这就促进了研究的持续不断, 提出了不少方法, 它们各有优缺点, 也可能是基于特定环境的。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5. 2 . 1 典型的自动分词方法 5 . 2 . 1 . 1 正向最大匹配法和逆向最大匹配法
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 自动分词
汉语自动分词是我国计算机科学研究的重要课题之一, 它是自然语言理 解、自动翻译、 电子词典等信息处理的基础性工件。所谓分词, 就是要把一 句话, 一篇文章甚至一部著作中的词语逐个逐个的切分出来。汉语不象拼音 文字那样有自然切分标志, 而且词语长短不一, 词语的定义也不统一, 语言 学中对词的定义多种多样, 造成切分的多样性, 这也自然给自动分词的同一性 带来很大困难。 汉语中词语本身的词素、词、词组无明显的区分界限, 没有 一个统一的标准, 许多东西都是凭经验和语感来划分。.这项工作如果全部交 给计算机来作, 就没有那么简单了。
A1: 一条汉语语句分划成单一字符X1,X2,…,XM。 A2: 决定语词中可能出现的词最大字符长度Lmax, 最小字符 长度 Lmin。 A3: 逆向匹配,取语句最后的Lmin个字查关键词库, 若查不到, 加入一个字重复此工作,直至字符数为Lmax为止。 A4: 若实施A3查不到词,去掉语句中最后一个字,再实施A3,直 至整个语句只剩下L min为止。
《人工智能》课件
我们将讨论机器人技术的 发展趋势，例如智能助手、 无人机和机器人外科手术。
深入研究人工智能可能导 致的伦理和法律问题，例 如数据隐私、人工智能武 器和就业市场变革。
人工智能技术的现状
机器学习
我们将介绍机器学习的基本原理 和主要方法，以及机器学习在各 个领域的应用案例。
自然语言处理
我们将探索自然语言处理技术， 包括文本分析、语音识别和机器 翻译的现状和发展。
我们将研究人工智能对就业、教育和社会结构等方面的深远影响。
2
生活影响
我们将讨论人工智能在日常生活中的应用，例如智能助手、智能家居和虚拟现实。
3
伦理考量
最后，我们将探讨人工智能的伦理考量，引发大家思考如何在发展人工智能的同 时保护人类价值和权益。
金融服务
深入了解人工智能在金融行业中的应用，例如风险评估、欺诈检测和智能投资顾问。
交通运输
我们将研究人工智能在自动驾驶汽车、智能交通管理和物流优化等领域的创新应用。
人工智能的未来发展趋势
1 增强学习
2 机器人技术
3 伦理和法律问题
探索增强学习的前沿技术， 了解如何使机器能够通过 反馈与环境互动自主学习 并改进。
计算机视觉
我们将介绍计算机视觉的进展， 包括图像识别、物体检测和人脸 识别等应用。
人工智能的优缺点
优点
我们将讨论人工智能的优点，例如提高效率、 创造新的机会和改善决策等方面的优势。
缺点
我们也将探讨人工智能的一些挑战和风险，例 如失业问题、不可靠的算法和伦理考量。
人工智能对社会和生活的影响
1
社会影响
2
发展阶段
我们将探索人工智能的发展阶段，从符号主义到神经网络，从弱人工智能到强人 工智能的演进。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
2021年Ai人工智能PPT课件(23页)-原创力文档
人工智能就是研究如何使计算机去做过去 只有人才能做的智能工作。
这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工 智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系 统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工 作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能 行为的基本理论、方法和技术。
√ 这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
06.
Google AlphaGo
1月28日上午消息，谷歌今日召开全球电话会议，旗下Deep Mind 创始人戴密斯:哈萨比斯(Demis Hassabis)宣布了谷歌在人工智能领 域的重要进展: 开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序 AlphaGo,后者能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。将于三月份 同李世豆竞技。分2016年3月9日第一局，李世烹输，10日第二局， 李世夏输，12 日第三局，李世烹输，13日，拿到首胜!必根据之前 的约定，谷歌获胜后将获得“自己的”100万奖金，这些 奖金将捐 赠给联合国儿童基金会(UNICEF)、STEM教育以及围棋慈善机构(Go Charity)。
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一 整套技术方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行 分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对 话交互
中国科学院院士梅宏:2017人工智能挑站2016年中国高考一本分数线583
梅宏院士在做的一个项目是通过集成人工智能相关的技术，机器能不能通过高考进入人群的前20%。该项目启动两年了，取得了一些阶段性的成果: 目前 该人工智能系统在参加高考可以达到数学110分(150分满分)语文: 90分(150分满分，其中60分作文考了45分);文综: 40 分(100分满分)。目前该系统的知 识库构成还不完善，该项目涉及的技术包括深度学习、知识图谱构建等。
这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工 智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系 统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工 作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能 行为的基本理论、方法和技术。
√ 这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
06.
Google AlphaGo
1月28日上午消息，谷歌今日召开全球电话会议，旗下Deep Mind 创始人戴密斯:哈萨比斯(Demis Hassabis)宣布了谷歌在人工智能领 域的重要进展: 开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序 AlphaGo,后者能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。将于三月份 同李世豆竞技。分2016年3月9日第一局，李世烹输，10日第二局， 李世夏输，12 日第三局，李世烹输，13日，拿到首胜!必根据之前 的约定，谷歌获胜后将获得“自己的”100万奖金，这些 奖金将捐 赠给联合国儿童基金会(UNICEF)、STEM教育以及围棋慈善机构(Go Charity)。
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一 整套技术方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行 分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对 话交互
中国科学院院士梅宏:2017人工智能挑站2016年中国高考一本分数线583
梅宏院士在做的一个项目是通过集成人工智能相关的技术，机器能不能通过高考进入人群的前20%。该项目启动两年了，取得了一些阶段性的成果: 目前 该人工智能系统在参加高考可以达到数学110分(150分满分)语文: 90分(150分满分，其中60分作文考了45分);文综: 40 分(100分满分)。目前该系统的知 识库构成还不完善，该项目涉及的技术包括深度学习、知识图谱构建等。
机器翻译基础ppt课件
1.2 机器翻译的历史
1
1.2.1 什么是机器翻译？
• 机器翻译(machine translation)，又称 机译(MT)，是利用计算机把一种自然语 言转变成另一种自然语言的过程。用以 完成这一过程的软件叫做机器翻译系统。
– 文本机器翻译 – 语音机器翻译
2
1.2.1 什么是机器翻译？
• 机器辅助翻译(Machine Aided Translation 或Computer Aided Translation，简称MAT 或CAT）
机器翻译的未来可以概括为： • 前途光明，道路曲折 • 没有最好，只有更好 • 路漫漫兮，其修远兮
16
1.3 机器翻译路在何方？
• 危机 机器翻译比起10年前，可以说相当繁荣了。但 是在这繁荣的后面，却存在着危机。前面说到 的ALPAC报告曾给机器翻译带来的创伤如今似 乎已被抚平了。但实际上它的阴影始终会时不 时地再出现在机译研究者的头上。如今随着有 越来越多的机译系统走向市场，政府部门感到 在这种情况下如果还要投资攻关似乎有点名不 正言不顺了。而商家则只是想现在该是把现成 的技术包装包装就可以赚钱的时候了。
17
1.3 机器翻译路在何方？
• 研究者的尴尬： “你估计开发出产品要多长时间？你的系统正确
率如何？”. 如何回答？“正确率大约在百分之五十左右”？
18
1.3 机器翻译路在何方？
• 挑剔者的挖苦与讽刺： "MT？不是machine translation，而是mad translation (疯子的翻译) " "满篇英文难不住，满篇中文看不懂"
20
1.3.1 机器翻译与人工翻译的区别
机译过程： • 一句一句处理，处理第一句时不知道第二句的
1
1.2.1 什么是机器翻译？
• 机器翻译(machine translation)，又称 机译(MT)，是利用计算机把一种自然语 言转变成另一种自然语言的过程。用以 完成这一过程的软件叫做机器翻译系统。
– 文本机器翻译 – 语音机器翻译
2
1.2.1 什么是机器翻译？
• 机器辅助翻译(Machine Aided Translation 或Computer Aided Translation，简称MAT 或CAT）
机器翻译的未来可以概括为： • 前途光明，道路曲折 • 没有最好，只有更好 • 路漫漫兮，其修远兮
16
1.3 机器翻译路在何方？
• 危机 机器翻译比起10年前，可以说相当繁荣了。但 是在这繁荣的后面，却存在着危机。前面说到 的ALPAC报告曾给机器翻译带来的创伤如今似 乎已被抚平了。但实际上它的阴影始终会时不 时地再出现在机译研究者的头上。如今随着有 越来越多的机译系统走向市场，政府部门感到 在这种情况下如果还要投资攻关似乎有点名不 正言不顺了。而商家则只是想现在该是把现成 的技术包装包装就可以赚钱的时候了。
17
1.3 机器翻译路在何方？
• 研究者的尴尬： “你估计开发出产品要多长时间？你的系统正确
率如何？”. 如何回答？“正确率大约在百分之五十左右”？
18
1.3 机器翻译路在何方？
• 挑剔者的挖苦与讽刺： "MT？不是machine translation，而是mad translation (疯子的翻译) " "满篇英文难不住，满篇中文看不懂"
20
1.3.1 机器翻译与人工翻译的区别
机译过程： • 一句一句处理，处理第一句时不知道第二句的
(完整版)人工智能介绍PPT课件
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别， 虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信 息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦 纽厄尔和赫伯特 西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟 人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的 算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表 示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他 地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如 马文 闵斯基和西摩尔 派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题， 需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行 为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一 个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是 那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究 者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可 以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出 一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系 统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
人工智能与机器翻译方法.ppt
第 5 章 单词与词组的处理与分析
全自动词典切词 这种方法完全使用切词规则切分词语，其规则中的参数由词
典提供。该方法可以部分解决歧义问题，但因是匹配切词，效率 不高。 规则描述语言切词法
规则描述语言是用以描述汉语分词、分析和生成规则的一种 工具。其中，整个规则语言将由若干个不同性质的规则块构成， 而每一个规则块又包括多条规则，这些规则块的结构一般采用多 层次的树型结构（当然，也可以采用其它结构，例如链式结构）。 该方法对正确描述汉语是一种有意义的尝试，值得深入研究
人工智能与机器翻译
——单词与词组分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
对于机器翻译研究来说，本章的第一任务是要建立语言的 机器词典, 这一机器词典是多语言的。例如各自的藏, 英, 汉语 机器词库。
单词与词组的处理与分析, 对于汉语来说, 首先必须要进行 单词的自动切分。自动切分歧义部分是解决的难点, 不但可能 用到规则推理, 而且还可能用到语法分析, 语义用分析, 更详细 的过程可以结合第六 章等一起研究。
从构成形式上可分为两类: 一类是交集型歧义切分字 段, 一类是多义组合型歧义切分字段。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 . 3 . 1 交集型歧义切分字段与解决方法
一般情况下，在多义组合型歧义切分字段中，歧义字段就是 一个歧义词，而非歧义词被包含在歧义词当中。例如，歧义字段 “语言学”同时也就是一个歧义词，而非歧义词“语言”和“学” 包含在歧义词“语言学”中。在这种情况下, 机器很难根据多义组 合型歧义切分字段本身来获得非歧义词的特征信息, 程序只有跳出 多义组合型歧义切分字段自身的框架, 参考歧义字段与其前趋字串 或后继字串之间的关系, 才有可能发现正确的切分。这就说明, 为 了对多义组合型歧义切分字段本身作出唯一正确的切分,不能只考 察歧义字段内部的情况, 还必须考察歧义字段与其前后字串之间的 关系。而在交集型歧义切分字段中, 歧义字段本身就可以给我们提 供非歧义切分的特征信息, 因此, 多义组合型歧义切分字段的自动 切分比交集型歧义切分字段的自动切分要难得多。
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11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
人工智能与机器翻译
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴