手眼协调游戏（精选4篇）
手眼协调游戏 篇1
☆拾物训练
拾物练习主要是练习婴儿弯曲及直立身体，可以促进孩子的手眼协调能力。
宝宝还不能扶站时，让他借助大人的双手的支撑站立，大人把一些很具吸引力或宝宝喜欢的玩具放在宝宝前面的床上，用语言逗引他去注意玩具，有了兴趣他就会弯腰去捡，捡到玩具后再直起身，反复多次训练。
宝宝学会扶站后，可在他脚边放一个玩具，引导婴儿在一只手有支撑和凭借物的情况下，弯下腰用另一只手捡身边的玩具。
拾到玩具后，大人可不要忘了用语言或行动给婴儿一点鼓励，如“宝宝真能干”，或者亲吻一下他，孩子会很高兴地再次去捡玩具。
☆找物训练
7～9个月的婴儿，认知能力和语言接受能力都有了较大提高，已经能够把自己经常玩的玩具和名字对上号。当听到大人说出玩具的名字，宝宝会很快地用眼睛找到。这个时候，就可以开始和宝宝玩寻找玩具的游戏了。
我们可用一块布蒙在玩具娃娃上，不要全盖上，要露出一部分，让宝宝知道娃娃并不是真的消失了。当我们问：“宝宝，娃娃呢？”宝宝就会很快做出判断并把娃娃拿出来。
逐渐可以扩大到，用手帕盖住其它一些体积较大的玩具，如小汽车，大狗熊，并露出汽车的一只轮子、狗熊的二条腿，让宝宝寻找。当宝宝揭开手帕找到这些玩具时，会体验到无比的快乐。
再以后，难度系数可逐渐增加。可以把玩具藏在枕头下、被窝里这些比较隐蔽的地方，考验一下宝宝，看他是否能找出来。但一定要做到一点，就是要流露一些小马脚，即如前所说露出玩具的一部分。因为这是我们的宝宝还很小，完全藏起来让他去找要求太高了，总是失败的游戏对他们没有任何益处。
你知道吗？
客体永久性概念的建立和记忆的发展密切相关，它是思维、想像活动等能力发展的基础。多训练把玩具藏起来，让孩子去寻找，可以促进这一概念的建立。
温馨提示
拾物和找物都是有针对性和目的性的训练，可以反复训练。可是应该在快乐的游戏氛围中进行，多点轻松愉悦，多点成功的快乐，会收到更佳效果。
总之，让宝宝做一些拾物和找物练习，不但增强宝宝的能力，还有趣味性。
手眼协调游戏 篇2
手眼协调能力无论是在日常生活中还是游戏活动中都是非常重要的一个环节, 在幼儿各方面行为习惯形成时期, 我们就应该抓好这一契机, 提高幼儿的手眼协调能力。球类活动对于幼儿的手眼协调能力起着很大的帮助作用。然而手眼协调能力又关系着幼儿的协调能力、平衡能力等。只有这些方面得到了提高, 他们的上下肢及腰腹部力量才能得到锻炼与提高, 相应发展起来成为一种全身性运动能力。手眼协调能力的发展与提高能够帮助幼儿在球类游戏中享受成功的愉悦, 增强幼儿的自信心。并且通过训练幼儿的手臂肌肉可以加强幼儿手眼协调的灵活度。并让幼儿根据自己的身体素质进行手眼协调游戏的练习。能自主探索球类游戏的方法和规则, 按照幼儿能力差异的安排进行小组赛, 在比赛中感受团队合作的重要性, 并且在比赛中更快提高幼儿的手眼协调能力。
二、球类游戏中提高幼儿手眼协调能力的研究方法
1. 观察法:
通过在平时进行球类游戏的活动中, 教师仔细观察幼儿的手眼协调能力和动作灵活度, 做好观察记录表。及时进行表扬和鼓励, 让幼儿感受到教师的关心和喜爱。
2. 个别指导法:
对于部分能力较差的幼儿, 多观察、多留意, 及时与其沟通。并能时刻提醒幼儿认真仔细听教师在讲什么, 并且在老师进行示范的时候先停下手上的动作, 看完了再做。教师也可单独再做一次清晰明朗的示范动作。
3. 经验总结法:从平时每次的活动观察记录表中得出的经验, 进行归纳总结。
4. 行动研究法:
通过实际情况中幼儿对球类游戏时动作的协调性情况, 与观察记录所分析后得出的情况再次进行整合, 调整活动形式, 灵活的进行研究分析。
三、球类游戏中提高手眼协调能力的措施与方法
1. 合理选材, 提高玩球水平
在研究手眼协调性发展的时候应该充分了解观察幼儿动作发展的阶段, 根据幼儿的年龄特点与身体素质选择合适的球类游戏内容。在游戏中, 应给幼儿定近期发展目标和长远发展目标, 近期发展目标能够逐步提高幼儿的手眼协调能力。长期发展目标则能给幼儿一个高度, 让幼儿向着更高更远的方向发展。幼儿在滚球、拍球、踢球、投球的锻炼中, 能促进视觉神经对四肢运动的控制能力、有意注意能力、动作的协调能力、动作的敏捷性和节奏感的发展。其次, 幼儿在球滚动、反弹、出手时产生的前后、左右、高低、远近现象能有效促进他们方位知觉、空间知觉和时间知觉的发展。再次, 球类运动需要左右手交替、依次或同时作出动作, 这种双侧肢体协调运动有利于幼儿左右大脑智能的均衡开发, 为其逻辑思维、形象思维的发展打好了基础。而这些又恰恰是提高幼儿手眼协调的方法之一。
2. 个别指导, 激发内在潜能
幼儿在进行游戏的同时, 教师应积极主动的帮助幼儿进行游戏。不仅要为幼儿提供适合他们游戏的球类, 还要为幼儿准备好合适的辅助材料来激发幼儿的兴趣。并且要在保证幼儿安全的同时进行观察记录, 对手眼协调能力较差的幼儿及时进行个别指导, 注重培养幼儿良好的游戏习惯, 提高幼儿的游戏能力。教师作为指导者和观察者, 不能一味的让幼儿自己进行游戏, 还要加入到幼儿的行列中来, 和幼儿一起玩, 一起运动。要多关注关心部分能力差的孩子, 在鼓励的同时还要提醒幼儿集中注意力, 听清楚老师说的游戏规则。
3. 多种形式, 发展手眼协调
幼儿的潜能如何才能被最大程度的发挥, 答案是教师的细心琢磨和耐心指导。在活动中我们关注到每个幼儿, 将手眼协调能力发展放在组织活动的首要位置。放准心态, 为幼儿创设宽松的环境, 并鼓励幼儿在愉悦的环境中进行多样化的练习。“一帮一“的榜样方式也是我用来提高幼儿的手眼协调能力的方法之一, 让个别发展良好的幼儿与个别较弱的幼儿相互进行游戏, 让他们在潜移默化中培养个别幼儿的手眼协调能力。
4. 给予自由, 提供空间时间
对于球类游戏而言, 拥有一个舒适的环境和充沛的时间是非常重要的。如果给幼儿的运动场地过分狭隘, 那么很容易发生安全事故, 或者争抢玩具的情况。如果给幼儿的场地过分宽阔, 那就起不到手臂肌肉锻炼和手眼协调练习的效果。因此, 选择一个合适舒服的环境对于球类游戏来说是至关重要的。给幼儿充沛的时间来进行游戏也是不可或缺的, 幼儿需要充分的时间来进行游戏, 时间过长对幼儿的生长发育不利。时间过短的话, 全身肌肉和手眼协调也练习不到。因此, 选择一个合适的环境, 给他们充沛的游戏时间是至关重要的。
5. 以身作则, 积极引导幼儿
手眼协调能力 篇3
手眼协调是指宝宝在视觉配合下手部精细动作的协调性。宝宝手眼动作的协调是随着神经发育成熟而逐渐发展起来的。在宝宝的不同成长阶段，我们可以用不同的游戏来帮助宝宝提高手眼协调性。
来，抓一抓
适合年龄：3～6个月
在你的脖子上系一条围巾，让它的两端垂到前面。
向宝宝探身，让宝宝能看到你的脸，摸到你的围巾。
慢慢晃动围巾吸引宝宝的注意力。用围巾碰宝宝的手。
当宝宝伸手去抓围巾的时候，对宝宝说话，让宝宝知道你很高兴。
你越鼓励宝宝，宝宝就会越自信。
专家点评：宝宝在半岁前，由于还不会坐，躺着玩物品时，多数情况下，眼睛看不见手上的物品，手的活动范围与视野不交叉。
飘呀飘
适合年龄：6～9个月
收集一些尿布、头巾、布条和其他可以扔到空中并慢慢飘下来的东西。
和宝宝一起坐在地板上。
把第一件东西扔到空中。用头巾来开始游戏是不错的选择。头巾落下来的时候，你伸出双臂来抓住它。
再把头巾扔到空中，让宝宝去接它。握住宝宝的胳膊，这样头巾可以掉到宝宝的胳膊上。
继续用你选择的不同质地的东西做这个游戏，宝宝很快就能自己抓住它们。
专家点评：半岁后，当宝宝能坐起来玩时双手可以在眼睛的监控下玩弄物品，这时手的活动范围与视野交叉。这样，通过手和眼的作用，可以帮助宝宝发现物品更多的特性，更快地了解环境。
找呀找
适合年龄：9～12个月
你需要三个干净的塑料杯子和一些干麦片或者小圆饼干。
让宝宝坐在高脚椅上，当宝宝注意观察的时候，把一块饼干扣到一个杯子下面，让宝宝找到饼干并吃掉它。
做这个游戏，可增加第二个杯子，然后是第三个。注意一定要让宝宝看到你把饼干扣到哪一个杯子下面了。
每当宝宝找到饼干，给予表扬。
专家点评：手眼动作的协调能力标志着宝宝发育的成熟度。虽然它的发展是一个缓慢的进程，但是如果平时注意培养训练，手眼动作就能较快协调。手眼协调动作还对发展宝宝的运动能力、智力和行为非常重要。
追呀追
适合年龄：9～12个月
在一个小玩具上拴一根绳子。玩具应该比较小，能穿过手纸卷筒，像小汽车这样的玩具就很适合。注意：玩具应该大到宝宝无法吞咽。
绳子应该比纸筒长。
把玩具放进纸筒里，然后从另一侧拉出来。
这种神秘感会让宝宝兴奋。当玩具消失的时候说：“玩具，再见!”
当玩具再次出现的时候说：“你好，玩具!”
手眼协调游戏 篇4
摘要：在机器人手眼系统位置控制中，用CMAC神经网络建立了机器人非线性视觉映射关系模型，实现了图像坐标到机器人坐标的变换。该模型采用了一种新的多维CMAC网络的处理方法――叠加处理法。实验，与BP网络相比，CMAC网络能以罗高的精度和较快的速度完成手眼系统的坐标变换。
关键词：CMAC神经网络 BP网络 叠加处理器 机器人手眼系统
近年来，在智能机器人领域，关于机器人手眼系统位置控制问题的研究受到越来越多的关注。在研究中发现存在这样一个问题，即如何以较高的精度和较快的速度实现机器人手眼系统位置控制，以使机器人能快速实现对目标物体的准确定位和自动抓取。这个问题也就是机器人手眼系统中非线性视觉映射关系模型的建模问题。采用精确的数学模型是机器人视觉系统传统的建模方法。但由于这类问题是高度的非线性问题，参数多且其间的相关性强，故这种方法理论上虽然精确，但是建模困难、计算量大，实时性差且没有容错能力和自学习能力，而神经网络作为一种智能信息处理的新技术，具有极强的非线性映射能力。因此采用神经网络的建模方法与传统的方法相比具有极大的优越性。
作者已经采用BP网络建立了机器人视觉系统的映射模型，并作了初步的研究和实验。结果发现，采用神经网络建立机器人视觉映射模型是一种有效的建模方法。但采用BP网络建立模型存在网络规模大、训练时间长、容易陷入局部最小解、定位精度较低等缺点。本文采用CMAC神经网络建立了机器人视觉系统的映射模型，取得了十分令人满意的效果。
1 CMAC神经网络简介
小脑模型关节控制器神经网络(Cerebellar Model Articulation Controller Neural Network，即CMAC神经网络)是Albus根据小脑的生物模型提出的一种人工神经网络。它学习速度快，具有局域泛化能力，能够克服BP网络容易陷入局部最小点的问题，且硬件易于实现。目前，CMAC神经网络被广泛应用于机器人控制、非线性函数映射、模式识别以及自适应控制等领域。
1.1 CMAC的.基本结构和原理
CMAC神经网络的模型结构原理图如图1所示。它本质上可看作是一种用于表示复杂非线性函数的查表结构。
图1中，S为n维输入矢量空间;A为联想记忆空间;Y是输出响应矢量。输入空间S中的每一矢量S(…，Si，…，Sj，…)被量化后送人存锗区A，每个输入变量Si激活存储区A中C个连续存储单元。网络输出yi为这C个对应单元中值(即权wi)的累加结果，对某一输入样本，总可通过调整权值达到期望输出值。由图1可以看出，每一输入样本对应于存储区A中的C个单元，当各样本分散存储在A中时，在S中比较靠近的那些样本就会在A中出现交叠现象，其输出值也比较相近，即这C个单元遵循“输入相邻，输出相近”的原则，这种现象被称为CMAC神经网络的局部泛化特性，C为泛化参数：C越大，对样本的映射关系影响越大，泛