学了几十年的英语却不会说,说出来也是老外听不懂的句子,为什么?因为你把语言当成了知识来学。
看外文原版电影才能把外国人的思维、文化和语言一起联系起来学,才能尽早摆脱中式英语的尴尬。通过电影能够掌握常用的口语句型,更重要的是通过电影情节可以非常容易的理解句型的适用语境,以至于有的人认为看好几部电影就能够学好英语口语了。然而,大部分学员在通过电影学习英语过程中有很大的随意性和盲目性,更多的时候是在看电影而不是在学习。
看电影学外语的五大步骤
第一步:先在网上看电影的中英文剧情简介,至少能对情节有所了解,然后不带任何字幕看一遍。
第二步:边看电影边看英文字幕,遇到不懂的东西就一定要记下来。
第三步:精听 争取听懂每一个单词,采取听写,跟读,听读的方法。
第四步:模仿 将里面的东西弄懂以后,就是完完全全的模仿,要把自己当作里面的演员。
第五步:选择一个翻译的较好的中文字幕做对照,看看哪里还有问题,及时进行改正。
这是看电影学英语的最根本要义和步骤,非常重要。
具体操作方法
第一步:
1、选片:可以说决定了学习效果的好坏
初级学员,建议大家选择电影的时候以题材轻松、内容简单、画面对语言说明作用强为原则。
这样有助于大家通过电影的画面情节猜出语言的含义,避免学习中因过多的听不懂、看不懂而去寻求字典等其他手段帮助而导致的疲劳现象。
推荐电影:以迪斯尼的动画片为主 Sound of Music, Finding Nemo, Lion King, Beauty and Beast 等等 Garfield 加菲猫
中级学员,除了学习语言本身外,更要提高对英语文化背景知识的了解,因此选择一些历史题材的影片进行学习非常重要。
推荐电影:Forrest Gump, Heaven Earth, Troy, Patriot, Brave Heart, Gone With the Wind 等等。(这些电影只供用来学习文化背景,不推荐用于学习语音,词汇,交流)
对自己的水平比较有信心的同学可以选择Sex and the City, Friends 等等时下比较流行的肥皂剧,通过剧情学习一些比较地道的口语表达,让自己的英语显得更加的地道。(口语听力提高)
英语非常牛的同学,可以泛看一些其他类型和主题的电影,如关于政治,战争,商务,犯罪,黑帮题材等等,记住只是泛看,但每一部片至少要看三遍。
2、查片子的资料:推荐两个网站 www.mov6.com(中文)和www.imdb.com(英文)主要是查剧情简介
3、第一遍看的时候,由于不带任何字幕,很多同学很不习惯(可悲的是:我们已经习惯于把自己当作英语弱势群体,只要看英文电影就自动地依赖中文字幕),给大家的建议是,不要在意结果,不要在意你看懂多少,听懂多少,看的过程一定要身心愉悦,把注意力集中在自己懂的地方来聚集成就感,很多人放弃都是因为没有成就感!!!!
(这里面推荐大家用kmplayer播放器播放从网上下载的电影或powerdvd来播放买的DVD,这两种软件都可以自由调字幕)
第二步:
1、这一步是最耗时耗力的啦
耗时耗力是因为你要不断的停下来查单词,不断地停下来记下不会的短语,俚语,句型,表达方法,不断地被残酷的看不懂,听不懂的事实打击!
2、那这一步到底应该做些什么呢?
首先要将所有不懂的东西都记在一个叫做电影学习本的东东
这步搞定后,就是把他们弄懂,但这里就有一个问题,电影里不是所有你不懂的都要掌握的,哪些是必须要掌握的,哪些是知道就了解行呢?自学的话你很难去确定,很难抓住重点
举个例子《阿甘正传》中,阿甘在表达自己极爱吃巧克力时说,自己可以吃下"一百五十万块巧克力", I could eat about a million and a half of these. "million"一词在本句中是大量的意思,而并非说阿甘有过人之处,通过对"million"用法的分析,你们会对美国人的日常用语中用夸张的语气表示数量多的用法,有一个更直观的了解。自学的时候很难体会到这点的,大多数人就理解为百万
第三步:
1、无庸赘言,这种方法最大的好处就是可以锻炼听力。这种电影听力不像听磁带那样干巴巴的,可以通过事件发展的逻辑推理,感觉到台词的意思,或者可以多看几遍电影,熟知内容后对台词自然就有感觉了。
大家发现没有,四六级等考试的听力和电影听力就是小巫见大巫
2、这里只讲精听,但一定也要进行泛听,精听就要求听写,听读,最后同声复述,这个过程要自己下功夫练
3、关于听力的三要素:语音,词汇,反应速度,用电影可以全部搞定。先说语音:它不仅包括单词的发音,还包括真实交际中词汇、习语的连读、失爆、弱化、浊化、重音、缩读等许多音变形。而电影中包涵了所有这些方面。这里面又有一个问题,因为发音是中国人最头疼的问题,在这方面给大家有一定的辅导,但是修行靠个人,发音真的是需要苦练的。
发音的重要性:发音没有,就不要提别的了
然后说词汇,词汇方面Bobby老师的滚动听读法可以完全解决这个问题。
但只把词汇掌握是不够的,还有很多东西要学,于是下一个就是反应速度:包括俚语,俗语,思维等,电影当然是最好的媒介,听不懂往往是因为出现了很多俚语和俗语,或者不理解一些话。而这些东西都与文化有关。
|
相关推荐
WebSocket是一种在客户端和服务器之间建立长连接的协议,它允许双方进行全双工通信,即数据可以在两个方向上同时传输,极大地提高了实时性。在若依框架中集成WebSocket,可以为用户带来更流畅、即时的交互体验,尤其适用于需要实时更新数据的应用场景,如聊天室、股票交易、在线游戏等。
适用于练习各种服务部署和自己玩哈哈哈
ppt翻页不方便?我的程序完美解决触摸屏翻页功能! 屏幕两边置顶显示窗口,通过按下键盘↑↓键翻页,同时添加标注、橡皮、清屏功能,可以一键放映或退出放映 程序解说:https://blog.csdn.net/weixin_69784410/article/details/145038617
一个支持Modbus RTU和Modbus TCP报文解析,且能处理主站和从站两个方向的数据,并解析bool型、整数、浮点数等多种数据类型的工具,对于开发人员和运维人员来说是非常有帮助的。下面是一个概述和简要指南,帮助你了解如何开发或使用这样的工具。 支持的协议: Modbus RTU(串行通信) Modbus TCP(以太网通信) 报文解析: 主站发送和接收的报文 从站发送和接收的报文 数据类型解析: bool型(位) 整数(如16位、32位等) 浮点数(如32位IEEE 754浮点数) 用户界面: 图形用户界面(GUI),便于操作 可视化展示报文结构 原始报文和解析后数据的对比显示
44e82cfa75fa0244b3037221d2eb830d.zip
内容概要 本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目,并结合强化学习算法(Q-Learning)实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容: 游戏开发:基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现,包含小鸟、管道、背景、音效等元素。 强化学习算法:使用 Q-Learning 算法训练 AI,使其能够自动玩 Flappy Bird。 代码与资源:完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。 适用人群 游戏开发爱好者:对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。 强化学习初学者:希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。 AI 爱好者:对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。 使用场景及目标 学习 Pygame 游戏开发:通过本项目,可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。 实践强化学习算法:通过实现 Q-Learning 算法,理解强化学习的基本原理和应用。 训练游戏 AI:通过训练 AI,使其能够自动玩 Flappy Bird,并不断提升其表现。
GEC6818 交叉编译curl
关于做好2025届本科毕业设计(论文)工作的通知 各学院(系):我校2025届本科生毕业设计(论文)工作即将开始,根据《长安大学本科毕业论文(设计)工作管理办法(试行)》(长大教[2023]19号)(以下简称《管理办法》),为确保毕业设计(论文)质量,现将相关准备工作安排如下:一、组织工作1.组织领导。毕业设计(论文)工作是高校人才培养质量的重要环节,各学院(系)要切实加强对毕业设计(论文)工作的领导,成立专门领导小组或安排专人检查、管理毕业设计(论文)工作。认真执行“管理办法”,鼓励学生真题真做或通过科技竞赛、创新训练和创新性实验完成毕业设计(论文)工作。2.指导教师。毕业设计(论文)指导教师须按照“管理办法”中“指导教师资格与要求”规定遴选,由具有中级及以上职称的教师或工程技术人员担任。3.学生要求。学院对参加毕业设计(论文)的学生需按“管理办法”中“学生资格及要求”进行资格审核。4.师生比要求。为确保毕业设计(论文)的质量,充分发挥指导教师作用,每名指导教师所带毕业设计(论文)学生一般不得超过8人,首次指导的教师指导学生数不得超过3人。2024年校级抽检不合格的毕业设计(论文)指
鸢尾花数据集的特征变换是指对原始数据集中的特征进行一系列的处理和转换,以适应机器学习模型的输入要求。该数据集原本包含四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度,这些特征都是数值型的,且以厘米为单位。然而,在实际应用中,原始特征可能无法满足模型的特定需求,因此需要进行特征变换。特征变换可以包括数据规范化、标准化、归一化等操作,旨在消除不同特征之间的量纲差异,提高模型的收敛速度和性能。通过特征变换,可以使数据更加适合机器学习算法的处理,从而提高模型的准确性和稳定性。 在鸢尾花数据集中,特征变换还可以涉及特征选择、特征提取或构造等高级操作。特征选择是根据相关性和重要性筛选出最有价值的特征,以减少模型的复杂度并提高泛化能力。特征提取则是通过统计分析、降维技术(如PCA)等方式生成新的特征,这些新特征能够更全面地反映数据的内在结构和信息。特征构造则是通过特征交叉、组合等方式生成新的特征,以增加模型的表达能力。这些高级的特征变换操作可以进一步提升机器学习模型的性能,使其能够更好地处理复杂的分类任务。在鸢尾花数据集的案例中,虽然原始特征已经足够描述样本,但在实际应用中,特征变
STM32 Foc开源算法,包括观测器和Foc method STM32F0系列FOC 源代码, 有单电阻采样和三电阻采样两种代码。 都是ST很经典算法,代码学习,无感算法观测器是开源代码,Foc method也是开源,不是库。
广州大学人工智能原理实验(三)代码包
ArcEngine二次开发的专题图自动生成系统(含源码+说明文档+设计报告等全部资料).zip [资源说明] 1、该项目是团队成员近期最新开发,代码完整,资料齐全,含设计文档等 2、上传的项目源码经过严格测试,功能完善且能正常运行,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的高校学生、教师、科研工作者、行业从业者下载使用,可借鉴学习,也可直接作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,也适合小白学习进阶,遇到问题不懂就问,欢迎交流。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 5、不懂配置和运行,可远程教学 欢迎下载,学习使用!
基于java的足球社区管理系统设计与实现.docx