临近高考学生却学不进去,考生及家长该如何应对?
创始人
2024-05-23 01:48:00
0

原标题:临近高考学生却学不进去,考生及家长该如何应对?

随着高考的临近,一些考生开始产生“心理饱和”现象。一些考生会遇到复习效率开始下降,有时甚至是“刀枪不入”。什么也装不进去,复习什么要点都记不住,做了题后回想做了什么也是模糊不清,心理很是着急,其实这是一种常见的“心理饱和”现象。

一、如何克服——学生篇

1.适当减少复习时间,增加娱乐、锻炼、散步时间。复习效率、复习质量与复习时间有着很大的相关性,但是疲劳战术的效率肯定是低的。临近高考,状态是第一重要的,适当的休整非但不会影响复习效率,反而会提高效率和效益。保持愉悦的心情是克服心理饱和的最有效方法。

2.复习形式要有变化。许多考生的复习就是做题,越做“心理饱和”现象就越严重,其实高考复习越是临近高考就越要回归课本,因此不妨少做一点题,多看看课本,改变一下复习方式。用思维导图把知识点进行整理。

3.“心理饱和”现象在各学科上表现也是有差异的。凡是反应比较重的学科可以暂时少安排时间,反应比较轻的学科就多安排一些时间。

4.抓住中低档试题。既可以突出重点又可以提高复习信心,效率和效益也会双丰收。少做、不做难题,努力避免“心理饱和”现象的加剧。

5.改变学习环境。大脑喜欢空气清新,卫生整洁的环境,大家可以在休假的时候去户外环境好的校园、公园,开阔的地方进行回想整理型的复习。

二、如何克服——家长篇

1.要淡化给孩子的压力。在家里,孩子若是不主动谈论,家长就不要喋喋不休的跟孩子说学习上的事。真的想问,简单询问一二句即可。因为孩子本来就已经承受着升学的压力、刷题的烦躁和成绩的焦虑。父母的唠叨或频繁的询问只会让孩子更加心烦气躁,甚至产生对学习、对父母的厌恶感。当孩子说模拟测验考得不错时,家长不要吝啬给予孩子赞许和鼓励。当孩子在考前的测验中表现不好时,家长应该更加共情、理解孩子。积极地给予孩子安慰、鼓励、支持,让孩子尽快走出负面情绪,重振旗鼓,继续努力。最后,要理性看待孩子情况,做孩子的坚强后盾。

2.与孩子谈一谈,从孩子的心理方面去分析问题。如果发现这种状况已经有好长一段时间了,那就要让孩子好好想想应该怎么调整他的状态,像改变学习方法、给自己设定一些小目标等等。家长也可以与孩子聊一些放松的事情,减轻孩子的压力。虽然家长们都对孩子有很高的期望,但在这时候不要给孩子过多的压力,让他们知道不论结果如何,努力了才是最重要的。

3.在这时期要正确看待孩子的成绩起伏。高考之前成绩起起落落很正常,只要还没到最后一刻,就应对孩子有信心,成绩下降不要紧,最重要的是要引导孩子找出原因,查漏补缺。告诉孩子谁都有出错的时候,不要怕失败,勇于面对往往更容易成功。

名师荟教育文化冲刺中心,专注【高考冲刺】【艺考文化课冲刺】【高考复读】【高中学科类培训】,一直着力于命题规律研究及针对性资料的研发,多年来凭借着强大的师资团队、教辅研发团队、教学管理团队,打造出了高效的课堂教学模式、优质的课后管理和良好舒适的生活环境。帮助众多莘莘学子实现了人生梦想,深受广大家长和学生的信赖。对学生问题进行全方位精准测评,制定出针对性的有效学习方案,帮助考生快速提升!历年来名师荟教育在文化方面不乏清华、复旦、哈工大、川大、电子科大,艺考方面不乏中戏、中传、央美、北电、上体、浙传、广美、湖美、川美等众多高校的优秀学子,欢迎咨询了解!客服热线15708418097,客服微信LLLYYY_1129

相关内容

热门资讯

WTI原油期货涨幅扩大至3%,... 9月1日,WTI原油期货涨幅扩大至3%,报88.343美元/桶,为7月24日以来新高;布伦特原油期货...
全球媒体聚焦丨非洲学者深入阐释... 尼日利亚主流媒体《太阳报》8月31日发表评论文章《从愿景到实践:中国全球治理倡议一周年》。在全球治理...
国内商品期货夜盘开盘涨跌不一,... 9月1日,国内商品期货夜盘开盘涨跌不一,乙二醇涨2.17%,原油涨2.01%,沥青涨1.86%,玻璃...
梅卡曼德机器人登陆港交所:具身... 来源:格隆汇APP 格隆汇9月1日|智能机器人组件供应商梅卡曼德机器人(MECH-MIND ROBO...
WorkBuddy落地魅族MY... 【CNMO科技消息】9月1日,@魅族科技 宣布其智能眼镜品牌MYVU将携手腾讯WorkBuddy,共...
“如果艾森豪威尔泉下有知,看到... 【文/观察者网 熊超然】 “一会儿介入,一会儿退出,一会儿又回来,一会儿又退出,一会儿轰炸,一会儿又...
立好的遗嘱为何栽在细节上? 如今,老年人自主处置个人财产的需求越来越普遍,立遗嘱安排身后事也成了不少家庭的选择。可心意不等于效力...
现货黄金日内跌幅扩大至2%,报... 9月1日,现货黄金日内跌幅扩大至2%,报4359.52美元/盎司。(科股宝播报)
为何宇宙越来越难以形成新的恒星... 近日,中国科学院国家天文台、上海天文台、上海交通大学等组成的国际合作团队,利用中国天眼FAST与国际...
南京建邺试点智能机器人送学 科... 9月1日,南京市建邺区在南京师范大学附属中学栋梁学校试点“智能机器人送学岗”,擎安科技1.73米的T...