足球资讯_莱特纳;christianlaettner球员(莱特纳集锦)

admin 足球比赛新闻 2024-04-27 22:09 7

莱特纳法是一种复习学习方法,由德国心理学家塞巴斯蒂安·莱特纳于20世纪60年代发明。它通过使用一系列间隔递增的卡片来帮助记忆信息。

莱特纳;christianlaettner球员
(图片来源网络,侵删)

莱特纳箱是一个专门的盒子,分为五个隔间。卡片放置在第一个隔间中,并定期复习。如果复习正确,卡片将移至下一个隔间。如果复习错误,卡片将返回第一个隔间。随着时间的推移,卡片会在隔室中停留的时间间隔越来越长,最终达到可以长时间记忆的程度。

1、莱特纳

莱特纳:记忆力的科学

莱特纳学习方法是一种基于间隔重复原理的记忆增强技术。它由德国语言学家塞巴斯蒂安·莱特纳于 20 世纪 70 年代创建。

如何使用莱特纳学习方法:

1. 准备卡片:在卡片的一面写上需要记住的信息,另一面写上提示或相关细节。

2. 分类卡片:将卡片分成几个箱子或抽屉:

1 号箱:刚学习的卡片

2 号箱:一周后复习的卡片

3 号箱:两个月后复习的卡片

4 号箱:一年后复习的卡片

3. 复习卡片:定期的复习箱子中的卡片。复习成功的卡片可以移到更后面的箱子中,而复习失败的卡片则返回到 1 号箱。

通过这种间隔重复的过程,莱特纳方法利用了大脑的遗忘曲线。每次复习都会巩固信息,延长记忆的保留时间。

莱特纳方法的好处:

提高记忆力:通过间隔重复,莱特纳方法可以大幅提高记忆力。

节省时间:由于该方法可以帮助高效记忆,可以节省复习时间。

适用于各种主题:莱特纳方法可以用于学习单词、概念、公式等各种主题。

便捷:可以使用物理卡片或数字应用程序轻松实施该方法。

莱特纳方法的局限性:

需要自律:该方法要求定期复习,这可能需要自律。

不适合所有学习者:一些学习者可能更适合其他记忆增强方法。

总体而言,莱特纳学习方法是一种经过验证的、提高记忆力的强大工具。通过遵循间隔重复的原则,用户可以有效地巩固信息,提高长期记忆力。

2、christianlaettner球员

克里斯蒂安·莱特纳:大学篮球传奇

克里斯蒂安·莱特纳是一位美国前职业篮球运动员,以其在杜克大学蓝魔队和国家篮球协会(NBA)的出色表现而闻名。

莱特纳出生于1969年,在高中时期是一位明星球员。他于1988年进入杜克大学,很快成为蓝魔队的中坚力量。莱特纳在杜克大学打了四年,帮助球队三次进入全国锦标赛决赛,并于1991年和1992年两次夺得冠军。

莱特纳以其强壮的身体、出色的篮板能力和稳定的投篮而闻名。他在大学生涯中场均得到14.9分和9.7个篮板。他也是一名出色的防守者,并入选过多次全美最佳防守阵容。

1992年,莱特纳在NBA选秀中被明尼苏达森林狼队选中。他在NBA打了13个赛季,效力过8支不同的球队。莱特纳在NBA场均得到12.8分和8个篮板,并入选过两次全明星阵容。

莱特纳以其强硬的比赛风格和坚定的意志而闻名。他在杜克大学和NBA期间,都是一位受人尊敬的领导者。他在篮球比赛中留下了持久的遗产,被认为是大学篮球史上最伟大的球员之一。

退役后,莱特纳继续参与篮球运动,担任大学篮球分析师,并积极参与慈善工作。他于2010年入选奈史密斯篮球名人堂,以表彰他对篮球运动的杰出贡献。

3、克里斯蒂安·莱特纳数据

克里斯蒂安·莱特纳数据

克里斯蒂安·莱特纳(Christian Laettner)是一位美国职业篮球运动员,以其在杜克大学蓝魔队和美国梦之队的表现而闻名。以下是他的关键数据:

常规赛数据:

场次:780场

场均得分:13.3分

场均篮板:7.7个

场均助攻:1.6次

投篮命中率:48.8%

三分命中率:35.6%

罚球命中率:77.0%

季后赛数据:

场次:120场

场均得分:13.5分

场均篮板:7.9个

场均助攻:1.7次

投篮命中率:47.8%

三分命中率:35.3%

罚球命中率:77.2%

大学数据(杜克大学):

场次:166场

场均得分:19.9分

场均篮板:8.0个

场均助攻:2.2次

投篮命中率:51.1%

三分命中率:38.6%

罚球命中率:78.6%

国际数据(美国梦之队):

场次:21场

场均得分:12.4分

场均篮板:6.8个

场均助攻:1.4次

投篮命中率:52.5%

三分命中率:40.0%

罚球命中率:78.9%

成就:

2× NCAA冠军(1991年、1992年)

1× 奥运会金牌(1992年)

10× NBA全明星

1× NBA总冠军(1995年)

NBA名人堂成员(2014年)

莱特纳以其强硬的防守、出色的投篮技巧和在关键时刻的出色表现而闻名。他是杜克大学历史得分王,也是美国梦之队1992年巴塞罗那奥运会金牌球队的重要成员。

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