Конспект нод аппликация в подготовительной группе: Конспект НОД по аппликации в подготовительной группе «Вырежи и наклей любимую игрушку» | План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа):

Конспект НОД по аппликации в подготовительной группе «Вырежи и наклей любимую игрушку» | План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа):

Конспект занятия по аппликации в подготовительной группе.  «Вырежи и наклей любимую игрушку»

Подготовила воспитатель: Шибаева Светлана Сергеевна

Образовательная область: Художественно –эстетическое развитие: Изобразительная деятельность

Вид деятельности: Аппликация

Тема: «Вырежи и наклей любимую игрушку».

Цель: Развитие детского творчества через активизацию познавательной деятельности

Программное содержание

Образовательные задачи:

— закреплять приемы вырезания и наклеивания;

— закреплять умение соразмерять размер изображения с величиной листа (не слишком крупное или мелкое, красиво располагать изображения на листе;

— продолжать формировать у детей умение задумывать содержание своей работы.

Развивающие задачи:

— развивать воображение, творчество;

— совершенствовать координацию движений рук.

Воспитательные задачи:

— воспитывать вкус при подборе бумаги хорошо сочетающихся цветов для составления изображения;

— воспитывать аккуратность, усидчивость.

Предварительная работа: игры с игрушками; рассматривание игрушек, уточнение их форм, характерных особенностей; разучивание физкультминутки.

Материалы и оборудование: Кукла, картинки с загадками, цветная бумага, листы белой бумаги, клей, кисточки, подставки для кисточек, ножницы, клеёнки, салфетки.

Ход деятельности

1. Вводная часть (мотивационный, подготовительный этап):

Раздается стук в дверь. Появляется кукла Маша.

Воспитатель: Ребята, кто к нам пришел? (Ответы детей)

Воспитатель: Ребята, а какая ваша самая любимая игрушка? (Ответы детей)

Воспитатель: Кукла Маша принесла с собой много разных игрушек и сундучок с загадками об игрушках. Хотите попробовать отгадать их? (Ответы детей)

Воспитатель: Ребята,тогда слушайте внимательно загадки:

Воспитатель загадывает загадку, по мере отгадывания выставляет картинки с ответами

Кто не ест душистый мед

И в берлоге не живет?

Не умеет он реветь.

Это — плюшевый.

(Медведь)

Кирпичи возьмем цветные,

Сложим домики любые,

Даже цирк для публики.

Ведь у нас есть.

(Кубики)

По асфальту я скачу,

Через двор в траву лечу.

От друзей меня не прячь,

Поиграй-ка с ними в.

(Мяч)

Не заставишь лежа спать.

Лишь уложишь — хочет встать.

Поупрямее барашка

Эта кукла -.

(Неваляшка)

Эта мягкая игрушка —

Длинноухая зверюшка.

Ей морковку в лапку дай-ка,

Ведь игрушка эта —.

(Зайка)

В ней горошинки звенят,

Карапузов веселят.

Это первая игрушка

Под названьем.

(Погремушка)

2. Основная часть 

Воспитатель: Молодцы! Вы отгадали все загадки про игрушки.

Воспитатель: Ребята, скажите, где изготавливают игрушки? (На фабрике).

Воспитатель: Мы с вами откроем свою фабрику по изготовлению игрушек «Помощники Деда Мороза» и станем настоящими мастерами.

 Подойдите поближе и тихо проговаривайте за мной волшебные слова:

Раз, два, три – покружись,

И на фабрике окажись!

Воспитатель: Вот мы и оказались на нашей волшебной фабрике. И сейчас будем помогать Деду Морозу изготавливать игрушки.

Воспитатель: Ребята, Кто знает из чего делают игрушки? (из дерева, железа, пластмассы, резины, ткани, бумаги).

Воспитатель: Если игрушка сделана из дерева, она, какая? (деревянная)

Воспитатель: Если игрушка сделана из железа, она, какая? (железная)

Воспитатель: Если игрушка сделана из пластмассы, она, какая? (пластмассовая)

Воспитатель: Если игрушка сделана из резины, она, какая? (резиновая)

Воспитатель: Если игрушка сделана из плюша, она, какая? (плюшевая)

Воспитатель: Если игрушка сделана из стекла, она, какая? (стеклянная)

Воспитатель: Если игрушка сделана из бумаги, она, какая? (бумажная)

Воспитатель: Давайте мы с вами перед работой разомнёмся.

Физкультминутка  «Весёлые игрушки»:

Вот большая пирамидка (потянуться вверх)

И веселый, звонкий мяч (прыжки на месте)

Мягкий мишка косолапый (шаги на месте, на внешней стороне стопы)

Все живут в большой коробке (показать большой квадрат)

Но когда ложусь я спать (руки под щеку, закрыть глаза)

Начинают все играть (изобразить любое движение)

Мы веселые милашки (руки на пояс раскачиваться в стороны)

Чудо – куклы, неваляшки (продолжать раскачиваться)

Мы танцуем и поем (приседание)

Очень весело живем (прыжки на месте)

Воспитатель: А теперь я приглашаю вас за рабочие места.

Воспитатель: У каждого из вас есть любимая игрушка, её мы будем изготавливать на нашей фабрике. Как можно изобразить игрушку с помощью аппликации? (из геометрических фигур).

Воспитатель: Прежде чем приступить к работе, подумайте какую игрушку хотите вырезать и наклеить. Какими приёмами будете вырезать вашу игрушку? (вырезание по частям, из бумаги, сложенной вдвое, из бумаги, сложенной в несколько раз, из бумаги сложенной гармошкой.)

Воспитатель: Какой величины игрушку надо вырезать? (Чтобы она не была слишком крупной и слишком мелкой.)

Воспитатель: Какую по цвету подобрать бумагу. (Ответы детей)

Воспитатель: В какой последовательности вы будете наклеивать элементы? (Наклеиваем сначала крупные элементы, а потом мелкие.)

Воспитатель: Ребята, вспомните правила работы с ножницами. (Ответы детей)

Воспитатель: Ножницы — это НЕ игрушка. Ножницы — это инструмент. Они острые и опасные.Ножницами НЕЛЬЗЯ: махать, бросать, подносить к лицу. С ножницами нужно работать, сидя за столом. Каждый раз после работы класть ножницы на место.

Воспитатель: Кто изготовит игрушку подходите ко мне, и мы разместим их на стеллаже. На верхнюю полочку поставим разные игрушки. На вторую полочку поставим животных. На нижнюю полочку поставим транспорт. А сейчас приготовились к работе. Работаем аккуратно.

Самостоятельная работа детей.

3. Заключительная часть (рефлексия):

Воспитатель вывешивает на доску работы детей.

Воспитатель:  Вот и готовы наши игрушки.  Дед мороз будет очень рад.

 А какие игрушки у вас получились? (Красивые.весёлые, блестящие)

Воспитатель: Какая игрушка больше всего вам нравиться? Почему. (Рассказы детей)

Воспитатель: Как нужно относиться к игрушкам? (запрещается ломать, бросать, необходимо следить чтобы они были чистыми, всегда ставить на место).

Воспитатель: К игрушкам нужно относится бережно. Игрушка — ваш друг и товарищ, берегите и любите их.

Конспект НОД «Аппликация бабочка» в подготовительной группе | План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа):

Занятие по аппликации в подготовительной группе

Цель:

закрепить умение самостоятельно делать аппликацию на заданную тематику.

Задачи:

• закреплять умение вырезать симметричное изображение по трафарету (бабочка) из бумаги, сложенной вдвое, самостоятельно вырезать элементы узора и симметрично располагать узор на крыльях бабочки;
• развивать воображение и творческие способности: чувство цвета, умение подбирать цвета при составлении узора;
• воспитывать любовь к природе, формировать представление о том, что всё в природе взаимосвязано, расширять знания об окружающем мире.

Материал:

• иллюстрации с изображением бабочек;
• ТСО: магнитофон, аудиозапись спокойной, лёгкой музыки;
• Наборы цветной бумаги разного цвета и размера, половинки трафаретов бабочек по одному на каждого ребенка, простой карандаш, ножницы, клей, кисти, клеёнки, салфетки.

Ход работы

Воспитатель: «Наша Земля красива во все времена года, и каждое время прекрасно по-своему. Но есть в природе время, когда она пробуждается от зимнего сна и вся живет ожиданием тепла и солнца. Как называется это время года? (весна) Давайте послушаем стихотворение о весне».

Ты весна, весна – красна! 
Что с собою принесла? 
Принесла я для лугов 
Покрывало из цветов. 
Принесла для елки 
Новые иголки.
Для осин и для берез 
Свежих листьев целый воз! 

Дети садятся за столы.

Педагог: « Расскажите, а как вы догадались, что пришла весна, по каким признакам мы её узнаём?» (тает снег и лёд, день становится длиннее, прилетели птицы)

— Скажите, а почему птицы от нас улетали? (на Урале стало холодно, и они улетели туда где тепло и есть еда для них…)

-А чем питаются птицы?(насекомыми, ягодами….)

— Каких насекомых мы встречаем весной и летом? Какие насекомые вам больше всего нравятся? (ответы детей)

Воспитатель: «Ребята, посмотрите, как много здесь картинок с изображениями различных бабочек. Это самые красивые насекомые. Крылатые, легкие красавицы просыпаются весной и все лето украшают поля и луга».

— Почему бабочек сравнивают с летающими цветами? Зачем бабочки садятся на цветы? (ответы детей)

Сегодня мы с вами сами сделаем самых красивых бабочек!

Воспитатель: «Вы знаете, что строение бабочек симметрично, т. е. левая и правая части их тела одинаковы. Этим мы и воспользуемся. У вас на столах лежат картонные трафареты половинок бабочек. Выберите цветной прямоугольник для своей бабочки, сложите его пополам, приложите трафарет к линии сгиба и, придерживая его левой рукой, правой обведите по контору. Вырежете, не разворачивая. Помните, что верхние крылья бабочки больше, чем нижние. А теперь разверните. Сейчас мы наклеим своих бабочек на «полянку». Осталось придумать и наклеить узор на крылья бабочек, он может быть самым разнообразным, но одинаковый: на верхних крылышках свой, а на нижних- свой».

Дети принимаются за работу под негромкую музыку, а педагог помогает советом, предлагает наклеить бабочкам не только узоры, но и тело, и усики.

Воспитатель: «Полюбуемся нашими бабочками, какие они стали красивые: легкие и разноцветные»

И на последок я хочу вам прочитать стихотворение:

Бабочка! Давай дружить!  
Веселее в дружбе жить.
Есть в саду у нас цветы,                                                                                                                       Полетай над ними ты! 
Ну, а дождь пойдет над садом,
Огорчаться зря не надо!
Ни о чем не беспокойся,
Под моей панамой скройся.

Воспитатель: Всем спасибо.

Занятие закончено, дети убирают своё рабочее место.

Кластеризация в три шага — salesforceblogger.com

Джим Пэн 09 февраля 2021 г. Интеграция и подготовка данных, весна 21 0

Теперь мы расширяем наше предложение Smart Transform в Tableau CRM! Теперь вы можете принять участие в пилотной программе Smart Transform и ознакомиться с грядущими функциями из первых рук!

В рамках пилотной программы Spring 21 мы представляем кластеризацию, прогнозирование временных рядов и сводную агрегацию в Data Prep, чтобы сделать ваши рецепты еще более эффективными. В выпуске Summer ’21 они станут общедоступными. В этом блоге я сосредоточусь на преобразовании кластеризации и покажу, как проводить анализ пустого пространства с помощью кластеризации в рецептах подготовки данных.

Что такое кластерное преобразование при подготовке данных?

Преобразование кластеризации позволяет обнаруживать отношения между строками данных, используя существующие данные в текстовом или числовом форматах. На практике это означает, что вы можете применить кластеризацию для сегментирования клиентов на основе их поведения, чтобы вы могли анализировать пробелы, прогнозировать отток и т. д. Конечно, кластеризация применима не только к учетным записям и контактам; мы создали общую возможность, которую вы можете применить к любым данным по вашему выбору.

В фоновом режиме, когда вы применяете преобразование кластеризации к своим данным в рамках рецепта подготовки данных, серверная платформа обработки данных применяет алгоритм k-средних к выбранным вами столбцам для вычисления характеристик для каждой строки, а затем классифицирует их по «кластеры».

Кластеризация данных на практике

Предположим, у меня есть данные о возможностях с информацией о регионе и продукте учетной записи, и предположим, что я хочу сгруппировать учетные записи по их моделям покупок, используя эти данные для выполнения  анализ пустого пространства , вот как я мог бы сделать это в упрощенном примере:

1. Агрегируйте свои данные в гранулы, которые вы хотите кластеризовать.  Поскольку я хочу сегментировать учетные записи, я агрегирую сумму возможностей по учетным записям. И поскольку мне интересно узнать об эффективности продаж на основе региона и продукта, я разделю их в агрегированном узле, используя функцию «Группировать столбцы» (также известную как «Сводка в агрегировании»). Я делаю это, применяя узел Aggregate к набору данных Opportunity, агрегируя «Sum of Amount», затем группируя строки по «AccountID» и, наконец, группируя столбцы по «Region Account», а затем «Product». Это дает мне табличный формат данных суммы возможности на уровне счета. Проверьте шаги в GIF ниже.

Примечание: В настоящее время не все значения отображаются в выборе сводного столбца. Вы можете ввести значение вручную, если искомое значение не отображается.

Примечание: Когда мы сделаем сводку общедоступной, у вас будет возможность сгруппировать оставшиеся значения в столбце «Другое».

Примечание: В пилотной версии API-имена генерируемых столбцов упрощены и не отражают метки; мы обновляем генерацию имен API, чтобы сделать ее более интуитивно понятной и согласованной.

2. Примените преобразование «Кластер».  Добавьте узел преобразования, добавьте шаг кластеризации на панели инструментов и выберите столбцы предикторов.

Вы заметите, что столбец Cluster создается с меткой «Cluster TBD». Когда вы запустите рецепт, поле будет заполнено фактическими метками кластера (например, Кластер 1, Кластер 2, Кластер 3). Когда мы сделаем кластеризацию общедоступной, метка будет иметь реалистичную выборку меток кластера, чтобы вы могли выполнять последующие преобразования, такие как переименование меток кластера.

Теперь вы сегментировали свои учетные записи на основе возможностей. Что дальше?

3. Создайте сравнительный анализ сегмента, чтобы сравнить данные своей учетной записи и определить возможности продаж.  Возможно, вы захотите создать эталонный тест сегмента  , чтобы зафиксировать общие показатели производительности для каждого сегмента.

Чтобы построить контрольный показатель, вы агрегируете метрики, которые хотите отслеживать (например, максимальное, минимальное, среднее значение столбцов предикторов) и группируете по метке кластера.

Примечание: Во время пилотной фазы в предварительном просмотре отображается только одна строка. Когда вы действительно запустите этот рецепт, на этом шаге будет создана одна строка для каждого из кластеров.

Затем присоедините агрегатный узел (ваш эталон) обратно к основной ветви, перетащив знак «плюс» у агрегатного узла обратно в узел преобразования. Это позволит вам объединить данные эталонного теста вместе с исходными данными с помощью столбца кластера.

Отсюда у вас есть эталонные данные в той же строке, что и агрегированные строки счета. Вы можете применить расчеты к контрольному показателю, используя те же данные, которые использовались для кластеризации.

Вот один пример: чтобы определить, являются ли общие расходы учетной записи в каждом регионе выше или ниже среднего, я могу просто взять сумму сумм по учетной записи и в центральном регионе и вычесть среднюю сумму для центрального региона из эталон сегмента.

Вот оно.

Используя преобразование пользовательской формулы, вы можете применять любое количество вычислений с использованием нескольких столбцов в зависимости от потребностей вашего бизнеса. Затем вы просто создаете выходной набор данных со своими сегментированными учетными записями и данными для сравнения.

К настоящему времени мы показали вам, как сегментировать учетные записи по возможностям с помощью кластеризации, создать эталонный показатель сегментации на основе сгенерированного кластера, а затем создать сравнение каждой записи учетной записи с эталонным показателем, который затем можно записать в набор данных. Следующим естественным шагом является анализ эффективности продаж аккаунта по сравнению с контрольными показателями на ваших информационных панелях, чтобы определить, насколько аккаунт может быть неэффективным по сравнению с другими аккаунтами в том же сегменте.

Как и Detect Sentiment, преобразование Cluster упрощает процесс преобразования данных на основе машинного обучения, позволяя быстро выполнять традиционно трудоемкие проекты, такие как анализ пустого пространства или анализ оттока.

Вы по-прежнему можете участвовать в пилотной программе Smart Transform, обратившись в Salesforce и попросив присоединиться к «Рецепту подготовки данных — Пилотная программа Smart Transform ».

Прогнозное заявление

Этот контент содержит прогнозные заявления, связанные с рисками, неопределенностями и предположениями. Если такие неопределенности материализуются или любое из предположений окажется неверным, результаты salesforce.com, inc. могут существенно отличаться от результатов, выраженных или подразумеваемых прогнозными заявлениями, которые мы делаем.

Любые невыпущенные службы или функции, упомянутые в этом документе или других презентациях, пресс-релизах или публичных заявлениях, в настоящее время недоступны и могут не предоставляться вовремя или вообще не предоставляться. Клиенты, приобретающие наши услуги, должны принимать решения о покупке на основе функций, доступных в настоящее время. Salesforce.com, Inc. не принимает на себя никаких обязательств и не намерена обновлять эти прогнозные заявления.

Насколько полезен был этот пост?

Нажмите на звездочку, чтобы оценить полезный пост!

Автор:

Джим Пэн

Директор по управлению продуктами

Смотрите сообщения автора

Узел Auto Data Prep (SPSS Modeler)

Подготовка данных для анализа — один из самых важных шагов в любом проекте — и традиционно один из самых трудоемких. Автоматизированная подготовка данных (ADP) выполняет эту задачу за вас, анализируя ваши данные и идентифицируя исправления, отсеивая поля, которые проблематичными или маловероятными, получая новые атрибуты, когда это уместно, и улучшая производительность с помощью интеллектуальных методов скрининга. Вы можете использовать алгоритм полностью автоматический мод , позволяющий выбирать и применять исправления, или можно использовать его в интерактивный мод, предварительный просмотр изменений до их внесения и принятие или отклонение их, как вы хотите.

Использование ADP позволяет быстро и легко подготовить данные для построения модели. легко, без необходимости предварительного знания соответствующих статистических концепций. Модели будут склонны к строить и набирать больше быстро

Примечание. Когда ADP подготавливает поле для анализа, оно создает новое поле, содержащее корректировки или преобразований, а не замены существующих значений и свойств старого поля. Старый поле не используется в дальнейшем анализе; его роль установлена ​​на None.

Пример. Страховая компания с ограниченными ресурсами для расследовать страховые претензии домовладельца хочет создать модель для выявления подозрительных, потенциально мошеннические претензии. Перед построением модели они подготовят данные для моделирования с помощью автоматизированного подготовка данных. Поскольку они хотят иметь возможность просмотреть предлагаемые преобразования до преобразования, они будут использовать автоматизированную подготовку данных в интерактивном режиме.

Группа автомобильной промышленности отслеживает продажи различных личный автотранспорт. Чтобы иметь возможность идентифицировать модели с завышенными и неэффективными показателями, они хотят установить взаимосвязь между продажами транспортных средств и характеристиками транспортных средств. Они будут использовать автоматизированная подготовка данных для подготовки данных к анализу и построения моделей с использованием данных «до» и «после» подготовки, чтобы увидеть, как отличаются результаты.

Какова ваша цель? Автоматизированная подготовка данных рекомендует этапы подготовки данных, которые повлияют на скорость построения других алгоритмов моделей и улучшить предсказательную силу этих моделей. Это может включать преобразование, создание и выбор функций. Цель также может быть преобразована. Вы можете указать построение модели приоритеты, на которых должен концентрироваться процесс подготовки данных.

• Баланс скорости и точности. Этот вариант подготавливает данные, чтобы дать равный приоритет как скорости, с которой данные обрабатываются построением модели алгоритмы и точность прогнозов.
• Оптимизировать скорость. Эта опция подготавливает данные к отдавать приоритет скорости, с которой данные обрабатываются алгоритмами построения моделей. Когда вы если вы работаете с очень большими наборами данных или ищете быстрый ответ, выберите этот вариант.
• Оптимизировать точность. Эта опция подготавливает данные отдавать приоритет точности прогнозов, производимых алгоритмами построения моделей.
• Пользовательский анализ. Если вы хотите вручную изменить алгоритм на вкладке Настройки выберите этот параметр. Обратите внимание, что этот параметр выбирается автоматически если вы впоследствии внесете изменения в параметры на вкладке «Настройки», которые несовместимы с одним из другие цели.

Узел ADP реализован как узел процесса и работает аналогично узел Тип; обучение узел ADP соответствует созданию экземпляра узла Type.