这项研究的目的是检查泰国TEDX谈判中修辞策略的类型和功能 *。在泰国,TEDX的谈判是由8个当地社区组织的:Kasetsart大学,Chulalongkorn大学,Khon Kaen大学,Chiang Mai大学,Thammasat University,Thammasat University,Mangkok,Mahidol University和Silpakorn University。这些泰国TEDX谈话也在YouTube上共享。因此,这项研究的数据是从YouTube上每个社区的前五名最观看的谈判中选择的,总共分析了40位来自不同背景的演讲者的谈判。分析框架改编自Angkapanichkit(2014)在《泰国公共话语》和卢卡斯(2015)公开演讲的结构中的修辞策略。这些发现揭示了5种修辞策略:结构重复,词汇重复,押韵的使用,歌曲或诗歌的使用以及使用座右铭或引文。在这5种策略中,结构重复是泰国TEDX谈话中最常用的策略。此外,在某些谈判中,同一声明中使用了两种策略,例如结构重复和押韵。此外,已经发现,尽管演讲大多是用泰语进行的,但一些演讲者也使用了英语和方言。每个演讲者都根据职业,口语技巧,风格和偏好(包括受众的背景)选择了修辞策略。这些策略是由演讲者采用的,以增强他们的想法,并使他们的言论具有吸引力,令人难忘,鼓舞人心和强大。关键词:公开演讲,修辞策略,泰国TEDX谈话
最终合同 14. 赞助机构代码: 15. 补充说明:这是一份 SPR-B 报告。 16. 摘要:“愿 4 日与你同在,文字我不会”之类的信息越来越多地用于吸引驾驶员的注意力。非传统安全信息的开发和使用与以前在高速公路标志上显示的信息截然不同。这些信息试图激发情绪反应,并可能引用流行文化、体育等主题,或使用押韵来提高其有效性。不幸的是,几乎没有实证证据衡量这些信息在改变驾驶员行为方面的有效性,也没有关于如何针对特定人群发送信息的指导。本研究的目的是了解全国范围内正在显示哪些类型的非传统安全信息,衡量它们的有效性,并确定这些信息对驾驶员的任何潜在负面影响。非传统安全信息是从全国各地收集的,并根据其预期行为、预期情绪反应和信息主题(例如体育、押韵、流行文化)进行分类。为了衡量这些非传统安全信息的有效性,300 人阅读了 80 条信息。信息根据他们的行为、情感和主题进行分组。参与者被问及他们对这些信息的看法,以改变驾驶员的行为、识别信息的意图并回忆信息。还观察了参与者在阅读信息时的神经认知反应。一种名为功能性近红外光谱的神经成像仪器被用来量化非传统信息在驾驶员中引起认知注意力的差异。结果表明,人们认为所有类型的非传统安全信息都是有效的。关于分心驾驶和不系安全带驾驶的信息、旨在激起负面情绪的信息以及使用统计数据的信息被认为最有可能改变驾驶员的行为。性别、年龄和驾驶行为对感知的影响很小。与男性相比,女性更有可能相信非传统安全信息是有效的。与 65 岁以下的驾驶员相比,65 岁以上的驾驶员更有可能相信非传统安全信息是有效的。与中等风险驾驶员相比,低风险和高风险驾驶员更有可能相信非传统安全信息是有效的。与分心驾驶、酒驾和系安全带的信息相比,有关一般安全驾驶和一般激进驾驶的信息被严重误解。关于分心驾驶和酒驾的信息最容易被记住。关于分心驾驶的信息、带有幽默的信息以及使用文字游戏和押韵的信息会显著提高大脑的认知激活水平。认知激活的增加是注意力增加的代表。阅读信息时认知激活的最高水平发生在与情绪控制和文字处理相关的大脑区域。驾驶员越年轻,大脑这一区域的信息参与度增加得越多。这些结果证明,驾驶员认为非传统安全信息是有效的,而且特定的信息比其他信息更有效。关于分心驾驶的信息、包含幽默的信息以及使用文字游戏和押韵的信息在多种有效性衡量标准中排名靠前。提供了创建新信息和针对特定人群的建议。17 关键词:18. 分布声明:非传统安全信息、动态信息标志、DMS、功能性近红外光谱、fNIRS
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Diyasaru公园于2023年4月7日下午3点至下午6点举办了一次“春季野餐”活动,提供了一系列引人入胜且娱乐性的活动,旨在学习大自然。大约有25(25)个孩子参加了此活动。自然步道通往蝴蝶花园,贝里采摘,寻宝游戏,艺术和手工艺会议以及托儿所押韵,是为了了解和娱乐孩子的主要活动。该活动还以野餐和零食为特色,使孩子们可以在新颖的环境中享用小吃并彼此互动。这些活动旨在教育儿童关于自然栖息地保护我们周围其他生物的重要性。作为记住Diyasaru春季野餐的一种方式,提供了印刷的小组照片和自然主题的礼物。
“纯”诗歌的图像是关联的:它是基于对所见事物的艺术感知,而不是基于其心理重新思考。人在这里作为一个强大的整体的一部分出现,诗人绘制的图片建立在自然和作者的心理波动之上。此外,中央图像的重复 - 春,夜,星星,心脏等- 由于在每首诗中都与其他细节所束缚的事实不会引起单调的感觉,已经熟悉的人物适合全新的景观。因此,FET的主要收藏包括24首关于春季的诗,他总共使用了大约100次(不计算“春季”,“春季”)的同名。但是,在所有情况下,弹簧的图像的播放都不同。另外,持续的押韵:“鲜血 - 爱 - 再次”,“远 - 夜”,“梦 - 眼泪 - 玫瑰”,与非班纳尔人交替:“谦虚的你 - 房间”,“春天 - 樱桃”。
• 产生“最有可能”的回应,这将包含对训练数据中主流文化和思想的偏见。目前,澳大利亚用户可用的大多数生成式人工智能都偏向于美国数据。• 产生受“护栏”限制的回应或要求用户绕过护栏。例如,社交媒体平台上的算法内容检查导致用户构造被称为“算法语言”的委婉语,例如用“unalive”代替“dead”,并为可能触发算法惩罚的单词和主题创造押韵的俚语/表情符号 • 为用户提供流畅、简单的响应,而不是要求用户批判性地思考或解决困难的任务 • 产生精致的响应,从而无需用户学习某个领域的技能(例如,句子构造、标点符号)
•动作押韵:唱歌诸如“头部,肩膀,膝盖和脚趾”之类的歌曲鼓励运动和身体意识•跟随领导者:与您的幼儿一起玩游戏,他们可以模仿您的动作。您可以跳,跳,跳过或触摸您的脚趾•球游戏:坐在地板上,与您的孩子来回滚动,鼓励他们回报•躲藏和寻求:请您的孩子在隐藏玩具时闭上眼睛。然后一起搜索以找到它•目标练习:使用盒子或洗涤碗作为您的孩子扔球或滚动袜子的目标•身体意识:触摸和命名婴儿身体的不同部分,例如脚趾和手,在游戏时间里,在玩游戏中•跳舞和移动:舞蹈和移动:播放音乐,播放音乐并鼓励您的婴儿或幼稚的幼稚与它一起移动;加入并使其成为共同的,快乐的活动。
与Safitri等人的押韵。(2020),他说学生在学习方面并没有表现出伟大的主动性,因为他们更喜欢做老师要求他们的事情。学习的不受挑战的过程会影响学生在说话中的表现。在这种情况下,教师为课堂上的EFL学生提供了各种学习策略。打算增加额外的努力来提高学生的口语技能,这是基于学生在课堂上被动的因素而缺乏信心,因为学生害怕犯错,这与Octarina等人一致。(2021)表示,学生说话仍然很低,因为学生害怕在语法和发音中犯错误。基于影响学生在课堂上缺乏口语技能的因素,研究人员将使用Venn图方法在学习过程中进行集思广益会议,以提高学生的口语技能。