Раскраска природа неживая: Картинки-раскраски “Живая и неживая природа” (30 фото)

Окружающий мир: Неживая природа. ФГОС ДО.

ISBN: 978-5-0001-3155-8
Автор: Дурова И.В.
Издательство: Школьная Пресса
Год издания: 2019

 Книга “Неживая природа” комплекта “Окружающий мир” содержит дидактический материал в картинках и комплекс заданий, направленных на развитие познавательной деятельности старших дошкольников, активизацию их внимания, памяти, мышления и логики, а также расширение кругозора и интереса к изучаемому предмету. Дети познакомятся с многообразием объектов неживой природы: Солнцем и планетами Солнечной системы, Землёй и её спутником Луной, другими небесными телами. Они узнают, что такое круговорот воды в природе, отчего происходит смена времён года на нашей планете и почему бывают день и ночь; чем объекты живой природы отличаются от объектов неживой природы и как они связаны между собой; что такое климат и какие природно-климатические зоны есть в России, как они влияют на жизнь растений и животных; какие предметы окружающего мира мы называем рукотворными и т.п.

 Пособие, как и все книги комплекта “Окружающий мир” (“Живая природа. Растительный и животный мир”, “Живая природа. Мир человека”) разработано в соответствии с требованиями ФГОС дошкольного образования и с учётом тем, рекомендованных действующими программами дошкольного воспитания и обучения детей.

Содержание

Предисловие 2

Живая и неживая природа 3

Неживая природа 6

  Звезда Солнце 6

  Планеты Солнечной системы 7

  Планета Земля 8

  Луна — естественный спутник Земли  9

  Почему бывают день и ночь? 10

  Почему бывают зима и лето? 14

Природно-климатические зоны России 16

  1. Арктика 17

  2. Тундра 18

  3. Тайга 19

  4. Средняя полоса России 20

  5. Степи 21

  6. Субтропики 22

  7. Пустыни 23

Времена года 24

  Зима 24

  Весна 26

  Лето 28

  Осень 30

  Какое это время года? 32

Предметы, созданные руками человека 36

Дифференциация объектов живой и неживой природы 37

Живая и неживая природа — Природа Мира

Природа – это все то, что нас окружает и радует глаз. С древних времен она становилась объектом исследований. Именно благодаря ей люди смогли постичь основные принципы мироздания, а также сделать для человечества немыслимое количество открытий. Сегодня условно природу можно разделить на живую и неживую со всеми присущими только данным типам элементами и особенностями.

Неживая природа – это своеобразный симбиоз простейших элементов, всевозможных веществ и энергий. Сюда можно отнести ресурсы, камни, природные явления, планеты и звезды. Неживая природа часто становится предметом для изучения со стороны химиков, физиков, геологов и других ученых.

Живая природа – это все, что имеет возможность расти, дышать, питаться и развиваться. Сюда относятся многочисленные животные, растения, микроорганизмы. Можно сказать, что живая природа – это все, что делает мир краше, живее и интереснее. В своей совокупности живая природа может образовывать отдельные виды и подвиды, экосистемы, которые будут характерны для определенной местности в определенное время.

Неживая природа

Литосфера

Землю, как планету, относят к неживой природе. Сегодня она является единственной известной человечеству планетой, которая содержит жизнь. История возникновения нашей планеты уходит далеко-далеко в прошлое. Структура Земли не ограничивается лишь наличием почвы и растительности сверху. В самом центре планеты находится ядро, которое состоит из расплавленных сплавов металлов, которые все время находятся в раскалённом добела состоянии. Поверх ядра находится мантия в расплавленном виде. Слой мантии очень толстый и в несколько десятков раз больше почвенного слоя.

В процессе эволюции земной коры были образованы материки и океаны. Всего существует 6 континентов: Евразия, Северная и Южная Америка, Антарктида, Австралия и Африка. Структура рельефа и климата на каждом континенте своя и все они имеют свои особенности. На сегодняшний день можно выделить несколько природных зон: пустынная, степная, тундровая, таежная, тропическая, лесная и другие.

Ближе к экватору располагаются степная, пустынная и тропическая зоны. При приближении к Северному полюсу Земли начинают преобладать таежная, лесная и тундровая зоны.

Кроме того очень много богатств хранится и в недрах нашей планеты. Большое количество природных ресурсов, которые помогают нам в продолжении жизнедеятельности играют большую роль в развитии городов и стран современности.

Гидросфера

Водная составляющая Земли играет очень важную роль в процессе жизнедеятельности всех живых организмов на ней. Вода состоит из водорода и кислорода в ее химической формуле. Но в природе такой химический состав встречается крайне редко. Во многом, это связано с тем, что в воде имеется очень много разных примесей. Водная сфера нашей планеты представлена океанами, морями, реками, озерами и ручьями. Всего на поверхности Земли 4 океана, которые воедино образуют Мировой Океан, который омывает все материки. Им покрыто более 70% всей поверхности планеты. Те части океана, вокруг которых имеется суша, называется морем. Но есть озера, которые не имеют выхода к Мировому океану, но при этом называются морями из-за своих размеров. Этими примерами являются Большое соленое море и Аральское море.

Озеро – это водоем, который не имеет выхода к океану. При этом многие озера пресноводные. Озера бывают как естественными, так и искусственно созданными водоемами. Пруд обладает теми же характеристиками, что и озера за исключением размера. Иными словами можно сказать, что пруд – это небольшое озеро. И пруды и озера отличаются своей стоячей водой. В них может развиваться рыбный промысел. Реки и ручьи – это артерии нашей планеты. Они обладают скоростными потоками и пополняют озера водой. Реки от ручьев отличаются шириной и длиной. Все крупные реки нанесены на географическую карту мира, в то время как о существовании многих ручьев может знать только определенный круг людей.

Атмосфера и погода

Атмосфера является главной причиной существования жизни на нашей планете. Именно благодаря воздушной оболочке, которая окружает Землю, на ней могут развиваться различные организмы. Атмосфера состоит из нескольких слоев, а доминирующим газом является азот, который составляет 78% от всего объема воздушной среды. 21% занимает кислород обеспечивающий жизнь человека и большинства живых организмов. Оставшийся процент распределяется на остальные газы.

Погода – это атмосферные явления, которые могут наблюдаться в разных точках планеты. Сегодня можно заметить, что погодные явления бывают разными в зависимости от часового пояса и месторасположения той или иной точки на планете. Где-то часто случаются ураганы и тайфуны, а где-то мечтают о дожде. Где-то идут бесконечные дожди, а где-то круглый год идет снег. Сегодня существует множество методик, которые позволяют предсказать погоду относительно того, куда идет циклон или антициклон. Но все равно погодные явления нельзя предугадать на 100%, так как часто они носят хаотический характер. То есть погода может меняться в доли секунды под воздействием совершенно разных факторов. Средняя полоса Земли характеризуется очень засушливым климатом, а экваториальная – продолжительными дождями.

Живая природа

Жизнь

Жизнь – это главное свойство, которым обладает любой живой организм. Сегодня нет точеного понятия жизни, но можно сказать, что основными функциями, которыми определяется организм – это процессы роста, питания, реакции на окружающую среду. Сегодня существует множество совершенно разных организмов. Все они дошли до наших дней за счет удивительной способности к выживанию и приспособлению. На протяжении всей истории существования Земли было много случаев, когда при совершенно ужасных обстоятельствах одни живые организмы стирались с лица планеты, а другие, наоборот, выживали и адоптировались. Ярким примером является вымирание динозавров. Хотя далеко не все динозавры исчезли. Некоторые из них просто уменьшились в своих размерах.

Сегодня жизнь есть везде. Самым интересным объектом жизни является человек. На сегодняшний день нет ни одного человека, который бы сказал, что он знает структуру своего тела от А до Я. Организм человека представляет собой очень сложную и интересную систему, которую необходимо досконально изучать. Многие считают, что только человек обладает интеллектом, что позволяет ему быть доминирующим на Земле. Именно за счет своей способности думать и анализировать сегодня нельзя встретить абсолютно идентичных людей. Кто-то любит музыку или кино, а кто-то предпочитает проводить время за чтением трудов по физики или химии. Общие интересы и цели позволяют людям создавать союзы и общины. Несмотря на то, что сегодня существует много рас и народностей, общества могут пополняться абсолютно разными людьми. Это также является особенностью человека.

Микроорганизмы

Задолго до появления животных на Земле впервые появились живые существа. Это были микроорганизмы. Пожалуй, только такую форму жизни можно с уверенностью назвать самой долгоживущей. Микроорганизмы появились более одного миллиарда лет назад, но по истечении долгих лет они до сих пор встречаются практически в каждой экосистеме. Микроорганизмы представляют собой микроскопические одноклеточные организмы, которые имеются в каждой среде. Среди них можно выделить бактерии, вирусы, грибы и др.

Микроорганизмы способны выжить практически в любых условиях, где есть вода. Они присутствуют даже в твердых горных породах. Особенностью микроорганизмов является возможность быстрого и интенсивного размножения. Все микроорганизмы обладают горизонтальной передачей генов, то есть для того, чтобы распространить свое влияние, микроорганизму не обязательно передавать гены своим потомкам. Они могут развиваться с помощью растений, животных и прочих живых организмов. Именно этот фактор позволяет им выживать в любой среде. Некоторые микроорганизмы способны выжить даже в космосе.

Следует различать полезные микроорганизмы и вредные. Полезные способствуют развитию жизни на планете, в то время как вредные созданы для того, чтобы ее разрушать. Но в некоторых случаях вредные микроорганизмы могут стать и полезными. Например, при помощи некоторых вирусов лечат тяжелые заболевания.

Растительный мир

Растительный мир сегодня велик и многогранен. В наши дни существует множество природных парков, которые собирают у себя большое количество потрясающих растений. Без растений не может быть жизни на Земле, потому что благодаря им происходит выработка кислорода, который необходим для большинства живых организмов. Также растения поглощают углекислый газ, который наносит ущерб климату планеты и здоровью человека.

Растение – многоклеточные организмы. Сегодня без них нельзя представить ни одну экосистему. Растения служат не только элементом красоты на Земли, но они также очень полезны для человека. Помимо выработки свежего воздуха растения служат ценным источником пищи.

Условно растения можно разделить по пищевому признаку: которые можно употреблять в пищу и которые нельзя. К годным в пищу растениям можно отнести различные травы, орехи, фрукты, овощи, зерновые культуры, а также некоторые водоросли. К несъедобным растениям относят деревья, многие декоративные травы, кустарники. Одно и то же растение может содержать одновременно как съедобный элемент, так и несъедобный. Например, яблоня и яблоко, кустарник смородины и ягода смородины.

Животный мир

Животный мир удивительный и разнообразный. Он представляет собой всю фауну нашей планеты. Особенностями животных является возможности двигаться, дышать, питаться, размножаться. В процессе существования нашей планеты многие животные исчезли, многие эволюционировали, а некоторые просто появились. Сегодня животных разделяют по разным классификациям. В зависимости от места обитания и способа выживания они бывают водоплавающими или земноводными, плотоядными или травоядными и т.д. Также животных классифицируют в зависимости от степени приручения: дикие и домашние.

Дикие животные отличаются своим вольным поведением. Среди них выделяют, как травоядных, так и хищников, которые питаются мясом. В разных точках планеты обитают самые разнообразные виды животных. Все они стараются приспособиться к месту, в котором они обитают. Если это ледники и высокие горы, то раскраска животных будет светлой. В пустыне и степи превалирует больше цвет охра. Каждое животное старается выжить любыми способами, и изменение цвета их шерсти или перьев является главным тому доказательством адаптации.

Домашние животные тоже когда-то были дикими. Но их приручил человек для своих нужд. Он стал разводить свиней, коров и овец. В качестве защиты стал использовать собак. Для развлечения приручил кошек, попугаев и другую живность. Важность домашних животных в жизни человека очень высока, если он не является вегетарианцем. От животных он получает мясо, молоко, яйца, шерсть для одежды.

Живая и неживая природа в искусстве

Человек всегда уважал и ценил природу. Он понимает, что его существование возможно лишь в гармонии с ней. Поэтому существует множество творений великих художников, музыкантов и поэтов о природе. Некоторые художники в зависимости от приверженности к тому или иному элементу природы создавали свои течения в искусстве. Появились такие направления как пейзаж и натюрморт. Великий итальянский композитор Вивальди посвятил природе много своих произведений. Одним из выдающихся его концертов является «Времена года».

Природа очень важна для человека. Чем больше он заботиться о ней – тем больше получает в замен. Необходимо любить и уважать ее, и тогда жизнь на планете будет куда лучше!

Не нашли, то что искали? Используйте форму поиска по сайту

Понравилась статья? Оставь комментарий и поделись с друзьями

Объекты неживой природы: примеры | Зеленый татарстан

Объектов неживой природы настолько много и они настолько разнообразны, что одна наука просто не в силах изучать их все. Этим занимается сразу несколько наук: химия, физика, геология, гидрография, астрономия и др.

По одной из существующих классификаций все объекты неживой природы делятся на три большие группы:

Твердые тела. Сюда относятся все горные породы, минералы, вещества, составляющие почву, ледники и айсберги, планеты. Это камни и залежи золота, скалы и алмазы, Солнце и Луна, кометы и астероиды, снежинки и град, песчинки и хрусталь.
Эти объекты имеют четкую форму, им не нужно питание, они не дышат и не растут.

Жидкие тела — это все объекты неживой природы, находящиеся в состоянии текучести, не имеющие определенной формы. Например, роса и капли дождя, туман и облака, вулканическая лава и река.
Все эти виды объектов неживой природы тесно взаимосвязаны с другими телами, но также не нуждаются в пище, дыхании и не способны к размножению.

Газообразные тела — все вещества, состоящие из газов: воздушные массы, водяной пар, звезды. Атмосфера нашей планеты — вот самый большой объект неживой природы, который если и изменяется, то только под воздействием окружающей среды. Но при этом не питается, не растет, не размножается. Однако именно воздух жизненно необходим для жизни.
Какие объекты неживой природы необходимы для жизни

Мы уже упоминали, что без объектов неживой природы жизнь на нашей планете невозможна. Из всего обилия для существования живой природы особую важность имеют  следующие тела неживой природы:

Почва. Понадобилось несколько миллиардов лет прежде чем почва стала обладать теми свойствами, которые позволили появиться растениям. Именно почва связывает атмосферу, гидросферу и литосферу, в почве происходят самые важные физические и химические реакции: отжившие растения и животные разлагаются, трансформируются в полезные ископаемые. А еще почва защищает живые организмы от токсинов, нейтрализуя ядовитые вещества.
Воздух — крайне необходимая субстанция для жизни, так как все объекты живой природы дышат. А растениям воздух необходим не только для дыхания, но и для образования питательных веществ.
Вода — основа основ и первопричина зарождения жизни на Земле. Все живые организмы нуждаются в воде, для кого-то это среда обитания (рыбы, морские животные, водоросли), для других — источник питания (растения), для третьих — важнейший компонент питательной схемы( животные, растения).
Солнце — еще один объект неживой природы, ставшей причиной зарождения жизни на нашей планете. Его тепло и энергия необходимы для роста и размножения, без солнца не будут расти растения, замрут многие физические и химические реакции и циклы, которые поддерживают жизненный баланс на земле.
Связь неживой природы с живой весьма многогранна. Все природные тела, окружающие нас, неразрывно связаны тысячью нитей. Например, человек — объект живой природы, но ему нужны воздух, воды и Солнце для жизни. А это объекты неживой природы. Или растения — их жизни невозможна без почвы, воды, солнечного тепла и света. Ветер — объект неживой природы, заметно влияет на способность растений к размножению, разнося семена или сдувая сухие листья с деревьев.

С другой стороны и живые организмы неизменно влияют на объекты неживой природы. Так, микроорганизмы, рыбы и животные, обитающие в воде, поддерживают ее химический состав, растения, умирая и сгнивая, насыщают почву микроэлементами.

Источник: https://xn—-8sbiecm6bhdx8i.xn--p1ai/
Фото:bolshoyvopros.ru

Урок биологии в 5 классе по теме “Связи живого и неживого”

Аннотация

Вашему вниманию предлагаются разработка  урока «Связи живого и неживого» учебника  «Природоведение. Природа. Неживая и живая, 5 класс», автор В.М. Пакулова, Н.В. Иванова.

Данные уроки содержат:

• повторение ранее изученного материала;
• проверку выполнения домашней работы;
• изучение нового материала;
• закрепление изученного материала;

На своих уроках я использую:

• интерактивную доску SMART Board 680i3 со встроенным проектором;
• ПО Easiteach Next Generation

При проведении урока необходим учебник  «Природоведение. Природа. Неживая и живая, 5 класс».

Предлагаемый вариант проведения блока уроков позволит преподавателю более наглядно и интересно с использованием интерактивного оборудования (интерактивной доски) познакомить обучающихся с темой занятия. Методическая разработка урока помогут преподавателю наиболее эффективно развивать у обучащихся информационно-коммуникативную культуру. Использование интереса к ресурсам сети Интернет и практически повсеместным его использованием позволяет повысить интерес к изучению естественнонаучных дисциплин. Предлагаемый подход в методике подбора и формирования учебного материала не отменяет традиционный способ, а только обогащает его. Урок с использованием ИКТ значительно актуализирует резервные возможности учеников. Смена функций, мест и времени действий способствует раскрытию личностных качеств учащихся, повышает эмоциональный тонус учебного процесса, улучшает здоровье детей.

 

 

 

 

 

 

            КОНСПЕКТ УРОКА

«Связи живого и неживого»

Скрипцова Елена Вячеславовна, учитель биологии МАОУ «СОШ №99» г. Новокузнецка

Класс 5

Тема урока: Природа едина 1 урок

Базовый учебник: Природоведение. Природа. Неживая и живая. 5 класс учебник для общеобразовательных учреждений/ В.М. Пакулова, Н.В. Иванова. -М.: Дрофа, 2011.

 

 

Цель  урока: Закрепить знания о живой и неживой природе. Познакомить детей с понятиями цепи питания, «невидимые нити». Систематизировать и обогатить знания детей о природных связях.

Задачи:

– обучающие: создать условия для формирования понятий цепи питания, «невидимые нити».

– развивающие:

• создать условия для дальнейшего формирования навыков и умений работать в группе,;
• развитие умения анализировать, сравнивать, обобщать, выделять главное, обобщать, делать выводы;
• развитие логического мышления, воображения.

– воспитательные: воспитывать у учащихся культуру речи, прививать общеучебные умения и навыки, в том числе при работе с электронными образовательными ресурсами.

Тип урока: формирование новых знаний и умений с использованием метода проблемного изложения.

Формы работы учащихся: индивидуальная, фронтальная

Необходимое техническое оборудование: компьютеры, переносные ноутбуки,  подключенные к интернету; мультимедийный проектор; интерактивная доска, ПО Easiteach Next Generation.

 

 

 

 

№

Этап урока

Страница в ПО Easiteach Next Generation

 

Деятельность учителя

 

Деятельность ученика

Время

(в мин.)

 

1

2

3

4

5

6

1

Организационный момент                                                                     

 

Приветствие. Учитель проводит установочную беседу, в ходе которой, проверяет готовность ребят к уроку. Акцентирует внимание учащихся на значимости обобщения, систематизации знаний; оценивает готовность учащихся к учебно-позновательной деятельности.

Дети слушают учителя. Подготовка к учебной деятельности.

1 мин.

 

 

 

2

Постановка цели и задач

 

Ребята, сегодня на уроке мы узнаем, как живые организмы связаны с неживой природой и с другими живыми организмами. А также, какие связи существуют в природе. Познакомимся с понятиями «цепи питания», «пищевые связи».

Слушают учителя

1 мин.

 

3

 

Актуализация знаний

 

 

Ребята, давайте вспомним, какие живые организмы существуют в природе? (животные, растения, грибы, бактерии)

Учащиеся отвечают на вопросы

13мин.

 

Совсем недавно мы с вами изучили чем же отличаются от остальных организмов животные, давайте вспомним эти признаки, выполнив упражнение волшебная раскраска.

 

Обучающимся предлагается вспомнить изученный материал с помощью задания «Раскраска». Выходят к доске по цепочке, если выбирают правильный ответ, картинка окрашивается.

 

А теперь пожалуйста выберите только верные утверждения, относящиеся к животным.

Обучающиеся по цепочке выходят к доске. При выборе правильных утверждения картинка начинает проявляться

 

К сожалению не все животные прекрасно чувствуют себя в окружающей среде. Давайте вспомним какие животные попадают в Красную книгу.

Обучающиеся выбирают правильный ответ на доске. При выборе правильного ответа картинка окрашивается.

 

А теперь вспомните какая же корова уже вымерла?

Обучающиеся выбирают правильный ответ на доске. При выборе правильного ответа картинка окрашивается.

 

А теперь давайте заглянем какие же животные прячутся за нашей волшебной Красной книгой. Почему они там спрятались?

Учитель вытаскивает картинки животных.

Обучающиеся узнают животных, называют их, дают краткую характеристику (д/з)

 

Давайте посмотрим видеофрагмент о связи живой и неживой природы и ответим на вопросы: что относится к живой и неживой природе? В чем проявляется связь живой и неживой природы? Могут ли живые организмы в природе не зависеть от факторов неживой природы?

Обучающиеся смотрят фрагмент и отвечают на вопросы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

Изучение нового материала

 

– Итак, ребята, что мы сегодня будем изучать?

Давайте посмотрим ещё один видеофрагмент. Какие термины вам не знакомы, при помощи ноутбуков зайдите в браузер и найдите их значение, запишите в тетрадь. Кто что записал?

Существует ПИЩЕВАЯ СВЯЗЬ, которую ученые назвали ЦЕПЬ ПИТАНИЯ: сосна → жук-короед→ дятел СЛАЙД №7

Смотрят видеофрагмент, находят в интернете значение слов и записывают в тетрадь. Зачитывают.

 

 

15 мин.

 

 

 

Живые организмы не могут без воздуха, воды, солнца и его тепла. Из неживой природы они берут все необходимое для жизни.

Однако живые организмы способны влиять на неживое.

Фотосинтез.

– Органические вещества, которые образуются  растениями в процессе фотосинтеза, используют как сами растения, так и другие живые организмы.

ПРИМЕР: СОСНОВЫЙ БОР. Посмотрите пожалуйста на картинку, какие связи вы можете увидеть здесь? Почему их называют невидимые нити?

 

Отвечают на вопросы

 

 

 

 

Структура пищевой цепи.

В природе существует огромное множество пищевых связей: простых, с которыми мы познакомились сегодня, и сложных, с которыми мы будем знакомиться при изучении биологии.

– Итак, ребята, что мы узнали о природе?

ВЫВОД: Природа – единое целое, в котором между растениями, животными, грибами, микробами, человеком и окружающей средой происходит обмен веществ и энергии.

Учащиеся формулируют вывод.

 

5.

Закрепление изученного

 

 

 

 

Учитель задает вопросы:

1. Как вы думаете, почему цепь питания  начинается с растения?
2. Почему хищники не могут быть во втором звене?

Учитель организует самостоятельную работу учащихся по составлению возможных цепей питания пользуясь рисунком (раздает учитель) . Несколько учащихся выполняют работу на доске.

Учитель организует самостоятельную работу учащихся с практическим ресурсом с целью закрепления полученных знаний.

Учащиеся отвечают на вопросы

Учащиеся закрепляют знания и умения, работая с ресурсом и рисунками.

10 мин.

6.

Подведение итога урока

–

Учитель подводит учащихся к формулировке вывода урока

Подводят итог урока с помощью учителя

2 мин.

7.

Оценивание.

–

Комментирует оценки

–

2 мин.

8.

Домашнее задание.

–

Домашнее задание:

1 задание – параграф 48;

2 задание –составить пищевые цепи используя иллюстрацию;

3 задание – на выбор:

• Вопрос № 3;
• Вопрос № 4;
• Сообщение «Человек и окружающая среда»;
• Приведите собственный пример пищевой цепи;
• Подумайте к чему приведет нарушение цепей питания.

–

2 мин.

 

 

 

 

Просмотр содержимого документа
«урок биологии в 5 классе по теме “Связи живого и неживого” »

Аннотация

Вашему вниманию предлагаются разработка урока «Связи живого и неживого» учебника «Природоведение. Природа. Неживая и живая, 5 класс», автор В.М. Пакулова, Н.В. Иванова.

Данные уроки содержат:

• повторение ранее изученного материала;

• проверку выполнения домашней работы;

• изучение нового материала;

• закрепление изученного материала;

На своих уроках я использую:

• интерактивную доску SMART Board 680i3 со встроенным проектором;

• ПО Easiteach Next Generation

При проведении урока необходим учебник «Природоведение. Природа. Неживая и живая, 5 класс».

Предлагаемый вариант проведения блока уроков позволит преподавателю более наглядно и интересно с использованием интерактивного оборудования (интерактивной доски) познакомить обучающихся с темой занятия. Методическая разработка урока помогут преподавателю наиболее эффективно развивать у обучащихся информационно-коммуникативную культуру. Использование интереса к ресурсам сети Интернет и практически повсеместным его использованием позволяет повысить интерес к изучению естественнонаучных дисциплин. Предлагаемый подход в методике подбора и формирования учебного материала не отменяет традиционный способ, а только обогащает его. Урок с использованием ИКТ значительно актуализирует резервные возможности учеников. Смена функций, мест и времени действий способствует раскрытию личностных качеств учащихся, повышает эмоциональный тонус учебного процесса, улучшает здоровье детей.

КОНСПЕКТ УРОКА

«Связи живого и неживого»

Скрипцова Елена Вячеславовна, учитель биологии МАОУ «СОШ №99» г. Новокузнецка Класс 5 Тема урока: Природа едина 1 урок Базовый учебник: Природоведение. Природа. Неживая и живая. 5 класс учебник для общеобразовательных учреждений/ В.М. Пакулова, Н.В. Иванова. -М.: Дрофа, 2011.

Цель урока: Закрепить знания о живой и неживой природе. Познакомить детей с понятиями цепи питания, «невидимые нити». Систематизировать и обогатить знания детей о природных связях.

Задачи:

– обучающие: создать условия для формирования понятий цепи питания, «невидимые нити».

– развивающие:

• создать условия для дальнейшего формирования навыков и умений работать в группе,;

• развитие умения анализировать, сравнивать, обобщать, выделять главное, обобщать, делать выводы;

• развитие логического мышления, воображения.

– воспитательные: воспитывать у учащихся культуру речи, прививать общеучебные умения и навыки, в том числе при работе с электронными образовательными ресурсами.

Тип урока: формирование новых знаний и умений с использованием метода проблемного изложения.

Формы работы учащихся: индивидуальная, фронтальная

Необходимое техническое оборудование: компьютеры, переносные ноутбуки, подключенные к интернету; мультимедийный проектор; интерактивная доска, ПО Easiteach Next Generation.

№	Этап урока	Страница в ПО Easiteach Next Generation	Деятельность учителя	Деятельность ученика	Время (в мин.)
1	2	3	4	5	6
1	Организационный момент		Приветствие. Учитель проводит установочную беседу, в ходе которой, проверяет готовность ребят к уроку. Акцентирует внимание учащихся на значимости обобщения, систематизации знаний; оценивает готовность учащихся к учебно-позновательной деятельности.	Дети слушают учителя. Подготовка к учебной деятельности.	1 мин.
2	Постановка цели и задач		Ребята, сегодня на уроке мы узнаем, как живые организмы связаны с неживой природой и с другими живыми организмами. А также, какие связи существуют в природе. Познакомимся с понятиями «цепи питания», «пищевые связи».	Слушают учителя	1 мин.
3	Актуализация знаний		Ребята, давайте вспомним, какие живые организмы существуют в природе? (животные, растения, грибы, бактерии)	Учащиеся отвечают на вопросы	13мин.
			Совсем недавно мы с вами изучили чем же отличаются от остальных организмов животные, давайте вспомним эти признаки, выполнив упражнение волшебная раскраска.	Обучающимся предлагается вспомнить изученный материал с помощью задания «Раскраска». Выходят к доске по цепочке, если выбирают правильный ответ, картинка окрашивается.
			А теперь пожалуйста выберите только верные утверждения, относящиеся к животным.	Обучающиеся по цепочке выходят к доске. При выборе правильных утверждения картинка начинает проявляться
			К сожалению не все животные прекрасно чувствуют себя в окружающей среде. Давайте вспомним какие животные попадают в Красную книгу.	Обучающиеся выбирают правильный ответ на доске. При выборе правильного ответа картинка окрашивается.
			А теперь вспомните какая же корова уже вымерла?	Обучающиеся выбирают правильный ответ на доске. При выборе правильного ответа картинка окрашивается.
			А теперь давайте заглянем какие же животные прячутся за нашей волшебной Красной книгой. Почему они там спрятались? Учитель вытаскивает картинки животных.	Обучающиеся узнают животных, называют их, дают краткую характеристику (д/з)
			Давайте посмотрим видеофрагмент о связи живой и неживой природы и ответим на вопросы: что относится к живой и неживой природе? В чем проявляется связь живой и неживой природы? Могут ли живые организмы в природе не зависеть от факторов неживой природы?	Обучающиеся смотрят фрагмент и отвечают на вопросы
4	Изучение нового материала		– Итак, ребята, что мы сегодня будем изучать? Давайте посмотрим ещё один видеофрагмент. Какие термины вам не знакомы, при помощи ноутбуков зайдите в браузер и найдите их значение, запишите в тетрадь. Кто что записал? Существует ПИЩЕВАЯ СВЯЗЬ, которую ученые назвали ЦЕПЬ ПИТАНИЯ: сосна → жук-короед→ дятел СЛАЙД №7	Смотрят видеофрагмент, находят в интернете значение слов и записывают в тетрадь. Зачитывают.	15 мин.
			Живые организмы не могут без воздуха, воды, солнца и его тепла. Из неживой природы они берут все необходимое для жизни. Однако живые организмы способны влиять на неживое. Фотосинтез. – Органические вещества, которые образуются растениями в процессе фотосинтеза, используют как сами растения, так и другие живые организмы. ПРИМЕР: СОСНОВЫЙ БОР. Посмотрите пожалуйста на картинку, какие связи вы можете увидеть здесь? Почему их называют невидимые нити?	Отвечают на вопросы
			Структура пищевой цепи. В природе существует огромное множество пищевых связей: простых, с которыми мы познакомились сегодня, и сложных, с которыми мы будем знакомиться при изучении биологии. – Итак, ребята, что мы узнали о природе? ВЫВОД: Природа – единое целое, в котором между растениями, животными, грибами, микробами, человеком и окружающей средой происходит обмен веществ и энергии.	Учащиеся формулируют вывод.
5.	Закрепление изученного		Учитель задает вопросы: Как вы думаете, почему цепь питания начинается с растения? Почему хищники не могут быть во втором звене? Учитель организует самостоятельную работу учащихся по составлению возможных цепей питания пользуясь рисунком (раздает учитель) . Несколько учащихся выполняют работу на доске. Учитель организует самостоятельную работу учащихся с практическим ресурсом с целью закрепления полученных знаний.	Учащиеся отвечают на вопросы Учащиеся закрепляют знания и умения, работая с ресурсом и рисунками.	10 мин.
6.	Подведение итога урока	–	Учитель подводит учащихся к формулировке вывода урока	Подводят итог урока с помощью учителя	2 мин.
7.	Оценивание.	–	Комментирует оценки	–	2 мин.
8.	Домашнее задание.	–	Домашнее задание: 1 задание – параграф 48; 2 задание –составить пищевые цепи используя иллюстрацию; 3 задание – на выбор: Вопрос № 3; Вопрос № 4; Сообщение «Человек и окружающая среда»; Приведите собственный пример пищевой цепи; Подумайте к чему приведет нарушение цепей питания.	–	2 мин.

Природоведение, 5 класс. Связи живого и неживого. Скрипцова Елена Вячеславовна МАОУ «СОШ №99» г. Новокузнецк

Живая и неживая природа – Школа АБВ

ДИДАКТИЧЕСКАЯ ИГРА ПО ТЕМЕ:

 

Игра проводится для ознакомления с понятиями живой и неживой природы.

Цель игры: Подвести детей к тому, что вся природа делится на жи­вую и неживую, расширять кругозор детей.

Материал: У детей на парте тетради или листы бумаги и карандаши. Дети рисуют на бумаге 2 квадрата.

Содержание игры: Дети работают в квадратах бумаги.

В первый квадрат зарисовывают или записывают отгадки, которые начинаются с согласной

буквы. Во второй квадрат – отгадки, которые начинаются с гласной.

ЗАГАДКИ:

Шумит он в поле и в саду,
А в дом не попадёт,
И никуда я не пойду,
Покуда он идет. /дождь/

Раскаленная стрела
Дуб свалила у села. /молния/

Была рожком, стала кружком.  /луна/

В небе подсолнух:
Весь год цветёт,
А семян не дает. /солнце/

Стоит Егорка в красной Ермолке,
Кто ни пройдет, всяк поклон отдает. /ягода/

 Лесом катится клубок,
У него колючий бок,
Он охотится ногами
За жуками, мотылями. /ёж/

Что это за девица,
Не швея, не мастерица.
Ничего сама не шьет,
А в иголках круглый год.   /ель/

Он совсем не хрупкий,
Спрятался в скорлупке.
Заглянешь в середину,
Увидишь сердцевину.
Из плодов он твёрже всех
Называется … /орех/

На втором уроке в качестве закрепления можно провести такую игру.

Учитель диктует живые и неживые предметы.

1 вариант записывает первую букву слов, которая относится к неживой природе.

2 вариант записывает букву слов, которые относятся к неживой природе. Читают полученные слова, составляют пословицу:

Лень портит – труд кормит.

ЛЕНЬ  /лес, егерь, носорог, пиши ь/

ПОРТИТ  /попугай, овёс, рис, тыква, индюк, товарищ/

ТРУД  /торнадо, река, устье, дождь/

КОРМИТ  /камень, овраг, метеор, искра, торф/.

Программа «Природа и мы»

Программа рассчитана на 2 года обучения.

На первом году занятий главное внимание уделяется развитию практических навыков. Теоретическая часть направлена на интересные факты, знакомство с миром природы. Большое внимание уделяется на воспитание у обучающихся бережного отношения к природе.

Программа второго года обучения предусматривает более подробное изучение разделов первого года обучения. Большое внимание уделяется изучению животных и растений.

Модули первого года обучения:

1. Вводное занятие – 2 часа.

2. «Познавательная деятельность» – 62 часа.

Вводное занятие – 2 часа.

Экология – 2 часа.

Оболочки земли – 10 часов.

Растительный мир и его разнообразие – 14 часов.

Братья наши меньшие – 12 часов.

Кролики – забавные комочки – 6 часов.

Морские свинки, хомячки и крысы – 14 часов.

Итоговое занятие – 2часа.

3. «Социально значимая деятельность» – 12 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Участие обучающихся в экологических рейдах – 4 часа.

Участие в акциях – 4 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

4. «Я и мое здоровье» – 20 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Здоровый образ жизни – 4 часа.

Спорт и здоровье – 4 часа.

Вредные привычки – 4 часа.

Режим дня – 4 часа.

Итоговое занятие – 2.

5. «Исследовательская деятельность» – 12 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Наблюдение за природой – 2 часа.

Продолжение исследования по выбранной теме – 2 часа.

Работа с литературой – 2 часа.

Оформление отчетов – 2 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

6. «Подготовка и участие в конкурсной деятельности» – 16 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Подготовка и участие в станционных, муниципальных, региональных мероприятиях – 6 часа.

Праздники в объединениях, станционные мероприятия – 6 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

7. «Декоративно-прикладное творчество» – 18 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Аппликации и поделки из природного материала – 4 часа.

Оригами, бумагопластика – 4 часа.

Коллаж – 4 часа.

Поделки из ниток – 2 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

8. Итоговое занятие – 2 часа.

 

Модули второго года обучения:

1. Вводное занятие – 2 часа.

2. «Познавательная деятельность» – 62 часа.

Вводное занятие – 2 часа.

Оболочки земли – 8 часов.

Растительный мир и его разнообразие – 14 часов.

Братья наши меньшие – 14 часов.

Охрана природы – 16 часов.

Итоговое занятие – 2 часа.

3. «Социально значимая деятельность» – 12 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Участие обучающихся в экологических рейдах – 4 часа.

Участие в акциях – 4 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

4. «Я и мое здоровье» – 20 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Движение – основа жизни – 6 часов.

Гигиена – 6 часов.

Закаливание – 8 часов.

Итоговое занятие – 2 часа.

5. «Исследовательская деятельность» – 12 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Наблюдение за природой – 2 часа.

Продолжение исследования по выбранной теме – 2 часа.

Работа с литературой – 2 часа.

Оформление отчетов – 2 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

6. «Подготовка и участие в конкурсной деятельности» – 16 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Подготовка и участие в станционных, муниципальных, региональных мероприятиях – 6 часа.

Праздники в объединениях, станционные мероприятия – 6 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

7. «Декоративно-прикладное творчество» – 18 часов.

Вводное занятие – 2 часа.

Аппликации и поделки из природного материала – 2 часа.

Коллаж – 4 часа.

Поделки из ниток – 2 часа.

Поделки из бросового материала 4 часа.

Квиллинг – 4 часа.

Итоговое занятие – 2 часа.

8. Итоговое занятие – 2 часа

Урок окружающего мира на тему «Осень в неживой природе», ФГОС

Учитель Каширцева Елена Борисовна

Предмет окружающий мир

Класс 2

Тема урока Осень в неживой природе

Тип урока-урок открытия нового знания

Цель урок: установление причин изменений в неживой природе в осенний период

Задачи урока:

способствовать формированию знаний об осенних природных явлениях в природе;

создать условия для осознания учащимися зависимости осенних изменений в неживой природе от положения земной поверхности по отношению к Солнцу;

развивать интерес к изучению окружающего мира;

формировать навыки сотрудничества для достижения цели.

Коррекционные задачи урока:

развивать зрительную память и внимание, умение переключать и распределять его;

формировать умение наблюдать и замечать изменения в природе.

Оборудование: А.А.Плешаков, М.Ю.Новицкая. Окружающий мир. 2 класс. Учебник для общеобразовательных учреждений, М.: Просвещение, 2017; компьютеры, проектор мультимедийный, ЭОР (приведены в таблице в приложении)

Ход урока

I. Мотивация познавательной деятельности

– Здравствуйте, ребята! Встали красиво, выровнялись. Садитесь.

Громко прозвенел звонок.

Начинается урок.

Наши ушки – на макушке,

Глазки широко открыты.

Слушаем, запоминаем,

Ни минуты не теряем.

-Улыбнитесь друг другу. Подарите мне свои улыбки. Спасибо. Ваши улыбки располагают к приятному общению, создают хорошее настроение

– Я надеюсь, что это хорошее настроение останется у вас до конца урока.

– Подойдите все к окну. Наблюдайте.

– Что удивило вас в природе за прошедшие дни? О чём хотелось бы рассказать?

(дети отвечают)

Вывод: наступила осень

(слайд 2, презентация,ЭОР 1)

Унылая пора! Очей очарованье!

Приятна мне твоя прощальная краса —

Люблю я пышное природы увяданье,

В багрец и в золото одетые леса…

-А что вы знаете об осени? Давайте попробуем разбудить ваши знания.

(слайды 3-4, презентация, ЭОР 1 . Слайд 3-выбрать названия осенних месяцев. Слайд 4-расположить картинки в правильном порядке по месяцам и объяснить, почему осень на этих картинках такая разная. Организуется работа в группах. По итогам работы проводится взаимопроверка)

Вывод: осенью можно наблюдать разнообразие явлений природы.

 

II.Актуализация необходимых знаний

(Организуется просмотр видеопрезентации “Явления природы”,ЭОР 2. После просмотра видеопрезентации класс делится на группы, выполняя задания разного уровня. (1-я группа-основная масса класса, 2-я группа учащийся с ОВЗ,3-я группа-одарённый учащийся)

-А сейчас мы поработаем в группах:

3-я группа ищет в сети Интернет дополнительную информацию, используя ссылки, предложенные учителем (ЭОР 5) и готовится дополнить ответы одноклассников.

2-я группа работает с раскрасками (ЭОР 4)

1-я группа работает с учителем, анализируя информацию, полученную при просмотре.

(продукт на выходе из этапа- обобщенная информация по осенним явлениям природы, проиллюстрированная группой 2 и углубленная группой 3)

III. Выявления места и причин затруднения. Построения проекта выхода из затруднения

_ Как вы считаете, каких знаний нам недостаточно сегодня на уроке? Что может стать целью нашего урока? (Предлагают варианты целеполаганий. Интересуются, что может стать причиной осенних изменений в неживой природе)

– Назовите предметы, относящиеся к неживой природе. (слайд 6, презентация, ЭОР 1) По мере того, как дети отвечают появляется текст

облака

осадки

небо

ветер

солнце

вода в водоемах

воздух

звёзды

горы

камни

почва

– Вспомните погоду летом. (дети опираются на столбик слов).

– Как она изменилась с приходом осени?

Делаются выводы:

– Летом небо голубое, лишь кое-где небольшие облака; осенью небо затянуто облаками, кажется низким.

– Летом дожди кратковременные, тёплые, часто бывают грозы; осенью дожди затяжные, холодные.

– Летом погода тёплая, много ясных дней; осенью температура воздуха понизилась, ясных дней почти нет, постоянно облачно или пасмурно

–Что нам предстоит сегодня выяснить на уроке?

–Что для этого нужно будет сделать?

(Выделяют проблему, предлагают тему урока, планируют свою работу)

IV. “Открытие” нового знания.

1)Рассказ учителя об осенних изменениях в неживой природе( слайды 7-12, презентация, ЭОР 1)

ФИЗКУЛЬТМИНУТКА

2) Работа по учебнику.

-А теперь найдите для себя новую информацию в учебнике на с.58-59 (слайд 14, презентация, ЭОР 1)

3) Работа с презентацией (слайд 15-16, презентация, ЭОР 1)

-Перечислите осенние изменения в неживой природе(ответы детей)

-Объясните причину происходящих изменений. (ответы детей)

Выводы: осенние изменения в неживой природе зависят от положения земной поверхности по отношению к Солнцу.

V. Первичное закрепление изученного.

1) -Давайте откроем печатные тетради и выполним предложенное там задание.(организуется работа в парах для проверки первичного закрепления при выполнении заданий в печатных тетрадях)

2) -Каким бывает сентябрь в нашем крае?

-В какое время суток можно наблюдать первые заморозки?

-Чем примечателен день 23 сентября?

-Какие сюрпризы может преподнести месяц сентябрь?

-Заполним вместе таблицу изменений в неживой природе осенью.

(проводится коллективный сбор информации в таблицу” Изменения в неживой природе осенью”)

Изменения в неживой природе осенью

	В начале осени	В конце осени
Высота солнца
День
Воздух
Вода
Почва

VI. Самостоятельная работа с автоматическим оцениванием после выполнения.

– Вы много важных сведений добыли сегодня на уроке. Давайте проверим, всем ли понятен материал. Для этого выполним решение интерактивного теста. Трое работают за компьютерами, заносят итоги тестирования после прохождения в оценочный лист напротив своей фамилии. Если вы не достигли желаемой оценки, можно в лист поставить знак “?”, чтоб по итогам мы могли помочь каждому решить его проблемы в усвоении.

-Все остальные оформляют экспресс-газету “Осень в неживой природе”.

-Тест выполняют все без исключения. Удачи нам всем!

Выполнение интерактивного теста «Осень в неживой природе» (ЭОР 3)

Основной контингент класса	Ученик с ОВЗ	Одарённый ученик
Выполняют интерактивный тест с использованием учебника	Выполняет интерактивный тест с помощью учителя	Выполняет интерактивный тест самостоятельно

VII. Информация о домашнем задании

-Наш урок подходит к концу, но на этом наша осенняя тема не закрыта. Дома вы должны будете повторить весь изученный сегодня материал и сделать новые “открытия”. Запишем домашнее задание.

Разноуровневое домашнее задание.

Основной контингент класса	Ученик с ОВЗ	Одарённый ученик
Работа по учебнику и печатным тетрадям. По желанию -творческая работа любого формата на тему “Осень”	Творческая работа “Моя осень”. По желанию -работа в печатной тетради	Исследовательская работа ” ” Почему приходит осень “

VIII. Рефлексия (слайды 17-18, презентация, ЭОР 1)

– Итак, ребята, чем мы сегодня занимались на уроке?

– Какую цель ставили на уроке?

– Достигли ли цели? Преодолели ли возникшее затруднение?

– Расскажите по схеме, чему научились на уроке

Я знаю

Я хотел узнать

Я узнал и научился

– Предлагаю оценить свою деятельность на уроке листочками.

IX. Итог урока

– Подведём итог: назовите осенние изменения в неживой природе

Солнышко поднимается невысоко, плохо греет.

Чаще идут дожди.

Дни становятся короче.

Похолодало.

Всем спасибо за урок!

приложение

Перечень ЭОР, использованных на уроке

Природа организации анимации в вентральной височной коре человека

Существенные изменения:

Рецензенты предлагают дальнейший анализ и цифры, чтобы прояснить, как структурировано представление визуальной категоризации и агентства. Основан ли континуум анимации как на визуальных характеристиках, так и на агентных свойствах, или существует два континуума анимации или градиент, отражающий переход от представления визуальной информации, лежащей в основе, и представления агентства? Должен ли термин «континуум анимации» относиться к совокупности визуальных характеристик и действия, или его следует зарезервировать для семантического содержания?

Спасибо, что подняли эти интригующие вопросы.В терминах терминологии мы используем «континуум анимации» для обозначения континуума, наблюдаемого в репрезентативных расстояниях от границы принятия решения классификатора «живое-неодушевленное» в VTC. Как мы (и другие до нас) показываем, не все животные одинаково одушевлены при рассмотрении оценок решения SVM – некоторые животные (например, млекопитающие и люди) очень одушевлены, а другие (например, насекомые и рептилии) одушевлены слабо. Как мы отмечаем во введении к статье, этот континуум в зрительной коре может быть объяснен различиями в диагностических характеристиках животных, агентстве или и том, и другом.Наши результаты показывают, что континуум анимации в VTC объясняется как визуальными особенностями, так и агентством. В новом анализе (рис. 5В) мы подтверждаем, что эти два фактора влияют на разные участки зрительной системы. Это согласуется с градиентом, отражающим преобразование визуальных функций в агентство. Однако это также согласуется с существованием двух отдельных континуумов, которые появляются как градиенты из-за перекрытия или усреднения между участниками. Мы добавили следующие соображения в Обсуждение: «Вывод о том, что визуальная категоризация и агентура, выраженные в различных частях VTC, совместимы с множеством сценариев.Одна из возможностей состоит в том, что VTC содержит два различных представления животных: одно представляет диагностические визуальные особенности, а другое – воспринимаемое действие. В качестве альтернативы, VTC может содержать градиент от более визуального к более концептуальному представлению анимации, при этом визуальное представление постепенно преобразуется в концептуальное представление. Требуется дополнительная работа, чтобы разграничить эти возможности ».

Одно предложение включает многомерный масштабный анализ, аналогичный анализу и рисункам Коннолли и др.(2016). В исходной статье авторы показали градиенты изменений в репрезентативной геометрии, которые (а) распутывают представление таксономии животных по сравнению с визуальным внешним видом в VTC и (б) отделяют хищничество от внешнего вида и таксономии вдоль STS. Подобный метод можно использовать, чтобы помочь прояснить, как именно континуум анимации в VTC отражает как визуальную категоризацию, так и агентность. Они кажутся диссоциативными, и анатомические и концептуальные аспекты этой диссоциации могут быть исследованы и объяснены более тщательно.

В ответ на эти предложения мы добавили новые анализы:

1) Рисунок 5B показывает вклады визуальной категоризации и агентности в континуум анимации вдоль задне-передней оси. Подтверждая карты прожектора, мы наблюдали четкий переход от заднего к переднему.

2) Мы добавили анализ главных компонентов в шаблоны VTC, аналогичный Connolly et al. (2016) к рисунку 4 (рисунок 4 – дополнение к рисунку 1). Этот анализ, хотя и не проверяет нашу гипотезу напрямую, визуализирует основные аспекты представлений VTC в более общем плане, а также то, как они связаны с анимацией VTC.

В том же ключе авторы задают вопрос: «Как такое, казалось бы, высокоуровневое психологическое свойство, как способность действовать, может влиять на реакции зрительной коры головного мозга?» Почему нужно считать, что VTC чисто визуальный? Это предположение несет в себе утверждение, что семантическая информация должна поступать откуда-то еще в крупномасштабной сети. Кажется вполне возможным, что ИТ-кора выполняет те же вычисления, чтобы извлечь эту критическую особенность из совокупности визуальных особенностей и изученных ассоциаций, которые могут быть вычислены в другом месте сети, а прямое и автоматическое извлечение этой информации в VTC может быть более эффективным и адаптивным. , как признают авторы позже в Обсуждении.Являются ли такие вычисления «визуальными» или VTC следует характеризовать как нечто большее, чем «визуальное»? Авторы цитируют многочисленные статьи, демонстрирующие влияние невизуальной информации на представление в VTC, и здесь может помочь более четкое включение этих фактов в их рассуждения. Кстати, обсуждение невизуальной активации VTC должно включать статью Fairhall et al. (2017), которые показывают репрезентацию в VTC агентных свойств, передаваемых голосами врожденно слепых.

Мы согласны с тем, что VTC сам по себе не является исключительно визуальным.Теперь мы добавили эту возможность в процитированный абзац, который теперь также включает ссылку на Fairhall et al. статья: «Одна из возможностей состоит в том, что передние части зрительной коры не являются исключительно визуальными и представляют агентство более абстрактно, независимо от входной модальности (Fairhall et al. , 2017; van den Hurk et al., 2017). В качестве альтернативы, агентство могло бы модулировать ответы в зрительной коре головного мозга посредством обратной связи с нижележащими регионами, вовлеченными в социальное познание »

Что касается использования CNN в качестве меры визуальной категоризуемости, авторы пишут: «Поскольку эта мера была основана на прямом преобразовании изображений, мы обозначаем эту меру категоризуемости изображений.”Это утверждение может быть не совсем точным. При обучении CNN используются миллионы семантически помеченных изображений, а это означает, что семантика включена в разработку пространств функций, которые обеспечивают инвариантное представление, инвариантное к освещению и, что наиболее важно, инвариантное к образцу маркировку Таким образом, характеризуя эту CNN как исключительно прямую связь, упускается из виду тот факт, что она обучается с помощью семантических меток и производит семантические метки. Эта серая зона между «визуальной категоризацией» и семантической классификацией нуждается в уточнении.В настоящей рукописи делается попытка провести бинарное различие между визуальной категоризацией и семантическим суждением об агентстве, хотя на самом деле это более сложно, поскольку как CNN, так и поведенческие критерии для визуальной категоризации могут зависеть от семантики – CNN в том, как она обучается и поведенческая задача с точки зрения роли, которую автоматическая активация семантических функций и категорий может влиять на время отклика.

Мы согласны с тем, что вполне вероятно, что есть семантические влияния на наши визуальные показатели, хотя бы потому, что CNN была обучена с семантически помеченными изображениями.Мы изменили упомянутое утверждение на: «Поскольку эта мера была основана на прямом преобразовании изображений, которое не было проинформировано предполагаемыми агентными свойствами объектов (такими как вдумчивость), мы обозначаем эту меру категоризуемости изображений». Важно отметить, что в нашей работе нас интересует определенная часть семантической информации – агентство. VGG-16 обучен классификации изображений, но не имеет никакой информации об агентстве объектов на изображениях.

Поведенческая задача может также показать некоторое влияние семантической информации.Теперь мы упоминаем об этом в тексте: «Нейронные репрезентации, на которые опирается время реакции в этой задаче, не полностью известны и могут отражать информацию о предполагаемых действиях объектов. Таким образом, учет вклада перцепционной категоризуемости в последующий анализ обеспечивает консервативную оценку независимого вклада агентства в нейронные репрезентации в VTC ».

Рецензенты предлагают переработать раздел «Материалы и методы», поскольку им было трудно расшифровать, что именно было сделано в эксперименте и при анализе данных.Ниже приводится список разъяснений или запросов на недостающую информацию.

Также требуются разъяснения относительно методов использования CNN:

1) Пожалуйста, подтвердите / поясните, что сеть не была специально настроена для категоризации животных / не животных. SVM обучается для категоризации животных и не животных на основе функций, извлеченных из предварительно обученной CNN.

Да, мы обучили SVM поверх функций предварительно обученного CNN. Об этом упоминается следующим образом: «CNN была взята из пакета MatConvNet (Vedaldi and Lenc, 2015) и была предварительно обучена на изображениях из задачи классификации ImageNet ILSVRC (Русаковский и др., 2015). Активации были извлечены из последнего полностью подключенного слоя до операции softmax для 960 цветных изображений, полученных от Kiani et al. (2007), из которых 480 содержат части животных или животных, а остальные содержат неодушевленные предметы или их части ».

2) В более общем плане, при использовании CNN для получения оценки визуальной категоризуемости для изображения выбор последнего слоя в качестве «представления объекта» является несколько странным, потому что единицы уже являются выборочными по категориям, а ответы по единицам категорий имеют тенденцию быть очень редкими. Для такого рода задач трансферного обучения люди обычно рассматривают уровни ниже. Предыдущая работа (см. Eberhardt et al., 2016) показала, что лучшая корреляция между выходными данными слоев и решениями человека для быстрой категоризации животных / не животных была на самом деле в более высоких сверточных слоях. Пожалуйста, прокомментируйте.

Мы решили сосредоточиться на FC8 на основе нашей предыдущей (неопубликованной) работы, в которой мы наблюдали, что нейронные репрезентации в VTC так же сильно, как и любой другой слой, коррелировали с нейронными репрезентациями в FC8 VGG-16, и что животные / не- результаты классификации животных были одними из самых высоких в FC8.

Следуя предложению рецензента и мотивированных Эберхардтом и др., Мы снова провели основной анализ, используя функции C5-2 для вычисления категоризуемости изображений. Результаты представлены на рисунке 4 – приложение к рисунку 3. Как показано на рисунке, результаты были очень похожими, когда классифицируемость изображений (IC) основывалась на характеристиках C5-2, а не FC8. В частности, независимый вклад визуальной категоризации и агентности в анимацию VTC оставался значительным, а корреляция между объединенной моделью и анимацией VTC была на уровне потолка шума анимации VTC.

Теперь мы также представляем корреляции между оценками категоризации изображений по всем слоям на рисунке 1 – приложение к рисунку 1. Это показывает, что категоризация изображений в полносвязных слоях (FC6-FC8) очень схожа. Все результаты, описанные в документе, устойчивы к изменению выбора слоев среди полностью связанных слоев.

3) В заявлении: «Точность обучения количественно оценивалась с использованием 6-кратной перекрестной проверки. Точность обучения составила 92.2% “. Авторы, вероятно, имели в виду” среднюю точность теста или проверки “, верно (т.е. путем обучения с использованием 5 кратных измерений и тестирования на оставшемся одном и усреднения по 6 этапам)? Пожалуйста, подтвердите.

Да. Мы изменили утверждение на: «Средняя точность перекрестной проверки составила 92,2%».

4) Возможность категоризации изображения объекта была определена как расстояние до представления этого объекта от границы принятия решения обученного классификатора. Пожалуйста, подтвердите, что это расстояние, когда изображение используется в качестве теста.

Да. Чтобы уточнить, мы добавили это предложение в соответствующий раздел «Материалы и методы»: «Стимулы, используемые в последующих задачах, поведенческих и фМРТ, не встречались в этом обучающем наборе из 960 изображений».

5) Существует методологическая разница в способах получения оценок категоризуемости для CNN и людей. Почему? Было бы лучше использовать метод перекрестной проверки для обоих, но очевидно, что существуют ограничения на то, как могут быть получены перцепционные показатели.Почему бы тогда не использовать тот же метод для CNN, что и для человеческого эксперимента с категоризацией?

В принципе, метод, используемый для извлечения оценок категоризуемости изображений из CNN, является наиболее простым. Как отметил рецензент, этот метод нельзя использовать для извлечения баллов перцепционной категоризуемости. При вычислении перцепционной категоризуемости мы получили меру визуального сходства между двумя заданными изображениями. Существует множество показателей, которые можно использовать для получения такой меры визуального сходства между представлениями двух изображений из CNN (например,грамм. Корреляция Пирсона, Евклидово расстояние, Расстояние Изокарты). Какая из таких метрик подходит – вопрос нетривиальный. Вместо того, чтобы выбирать произвольную метрику, мы решили придерживаться наиболее простого подхода к CNN. Следует отметить, что имидж и перцептивная категоризуемость коррелировали довольно сильно, несмотря на различия в методологии этих мер.

Разъяснения относительно экспериментов на людях

1) Какой классификатор использовался для декодирования анимации?

Для декодирования анимации использовалось

SVM, и теперь это указано в подразделе «Получение континуума анимации из данных fMRI».

2) Что такое «континуум анимации»? Это нерешенное значение решения классификатора, которое было обучено при запуске локализатора?

Да, на что указывает «Степень анимации объекта определяется расстоянием его представления от границы решения классификатора». в подразделе «Получение континуума анимации из данных фМРТ».

3) Авторы ввели две отдельные меры категоризации, которые оказались коррелированными.Как эти две отдельные меры категоризируемости взаимодействуют с анимацией?

Мы добавили два новых рисунка (рисунок 4 – дополнение к рисунку 2; рисунок 5 – приложение к рисунку 1), чтобы показать отдельные вклады визуальной и перцептивной категоризуемости в анимацию после регрессии агентства.

4) Линейная взаимосвязь между анимацией, агентностью и категоризацией может быть исследована исключительно на основе поведенческих данных. Какой научный вклад мы получили на основе данных фМРТ? Нет никаких сомнений в том, что она есть, но мы хотели бы, чтобы она работала лучше.

Наше исследование было направлено на улучшение нашего понимания принципов организации вентральной височной коры человека. Без данных фМРТ у нас не было бы доступа к континууму анимации в VTC. Поведенческие эксперименты могут использоваться для получения оценок того, насколько объект одушевлен для человека и как визуальные или концептуальные особенности способствуют этому, но не могут сказать нам, как эти оценки связаны с континуумом анимации в VTC.

5) Нет заявления об информированном согласии на психофизические эксперименты.

Мы добавили заявления об информированном согласии для каждого упомянутого эксперимента.

6) Используемые изображения различаются в разных экспериментах: иногда изображения в оттенках серого, иногда цветные, а иногда – неопределенные. Пожалуйста, прокомментируйте.

Теперь мы упоминаем, были ли изображения цветными или полутоновыми в описании методов каждого эксперимента.

7) Подраздел о «Сравнение визуальной категоризации с непрерывностью анимации» сбивает с толку.Как написано, статистический анализ проверяет, является ли корреляция модели с оценкой анимации ниже, чем корреляция человека с человеком. Если соответствующее значение p <0,05, как указано, то модель действительно ниже, чем шумовой потолок, а не шумовой потолок? Просьба уточнить. По крайней мере, формулировка должна быть такой, чтобы исключить любой источник двусмысленности в отношении нулевой гипотезы и т. Д.

Мы скорректировали формулировку: «Чтобы оценить, объясняет ли модель или комбинация моделей все различия в континууме анимации между участниками, для каждого участника мы проверяли, была ли корреляция между моделью или континуумом анимации, предсказываемой комбинированной моделью ( как указано выше), и среднее значение континуума анимации других участников было ниже, чем корреляция между континуумом анимации участника и средним значением континуума анимации других участников.На уровне группы, если этот односторонний тест (см. «Используемые статистические тесты») не был значимым ( p > 0,05), мы пришли к выводу, что корреляция между моделью или комбинацией моделей достигает потолка шума континуума анимации. и, таким образом, объяснил все различия в континууме анимации у участников ».

8) Говорят, что «классификаторы анимации были обучены на ЖИРНЫХ изображениях, полученных из одушевленных и неодушевленных блоков эксперимента с локализатором, и протестированы на ЖИРНЫХ изображениях, полученных из основного эксперимента.«Как тогда получить p-значение значимости для вышеуказанной случайной классификации для каждой сферы, как указано в подразделе« Детали прожектора »?

Раздел «Подробная информация о прожекторах» был обновлен с целью дальнейшего пояснения методов. Р-значение, упомянутое в вопросе, вычисляется в тесте классификации выше шансов для каждой сферы среди участников .

https://doi.org/10.7554/eLife.47142.021

Роль лиц животных в различии между живым и неодушевленным в вентральной височной коре

Abstract

Одушевленные и неодушевленные предметы вызывают различные паттерны реакции в вентральной височной коре (VTC) человека, но точные особенности, определяющие это различие, все еще плохо понял.Одной из характерных черт, которая отличает типичных животных от неодушевленных предметов и которая потенциально может объяснить различие между живым и неодушевленным в VTC, является наличие лица. В текущем исследовании фМРТ мы исследовали эту возможность, создав набор стимулов, который включал животных с лицами, безликих животных и неодушевленные предметы, тщательно подобранные, чтобы минимизировать другие визуальные различия. Мы использовали анализ репрезентативного сходства (RSA) как на основе прожектора, так и на основе ROI, чтобы проверить, объясняет ли присутствие лица различие между живым и неодушевленным в VTC.Анализ с помощью прожектора показал, что когда животные с лицами были исключены из анализа, различие между живым и неодушевленным почти исчезло. RSA на основе ROI выявила аналогичную картину результатов, но также показала, что даже при отсутствии лиц информация об агентстве (комбинация способности животного двигаться и думать) присутствует в тех частях VTC, которые чувствительны к анимации. . Вместе эти анализы показали, что животные с лицами действительно вызывают более сильный живой / неживой ответ в VTC, но этот эффект обусловлен не лицами как таковыми или визуальными особенностями лиц, а другими факторами, которые коррелируют с присутствием лица, такие как способность к самостоятельному движению и мысли.Короче говоря, похоже, что VTC рассматривает лицо как доверенное лицо агентства, вездесущее свойство знакомых животных.

Заявление о значимости Многие исследования показали, что изображения животных обрабатываются иначе, чем неодушевленные объекты в человеческом мозге, особенно в вентральной височной коре (VTC). Однако остается неясным, какие особенности определяют это различие. Одна важная особенность, которая отличает многих животных от неодушевленных предметов, – это лицо. Здесь мы использовали фМРТ, чтобы проверить, обусловлено ли различие между живым и неодушевленным наличием лиц.Мы обнаружили, что присутствие лиц действительно увеличивало активность, связанную с анимацией в VTC. Однако более подробный анализ показал, что именно связь между лицами и другими атрибутами, такими как способность к самостоятельному движению и мышлению, а не лица как таковые , были движущей силой наблюдаемой нами активности.

Введение

Множественные исследования показали, что различие между живым и неодушевленным является основным фактором в организации репрезентаций объектов в вентральной височной коре (VTC) человека (Kriegeskorte et al., 2008; Браччи и Оп де Бек, 2016; Проклова и др., 2016). Однако анимация связана с различными атрибутами, от визуальных характеристик до семантических концепций, таких как агентство (Peelen and Downing, 2017), и до сих пор неясно, что определяет различие между живым и неодушевленным в VTC. Некоторые исследования предполагают, что это можно объяснить только визуальными особенностями (Long et al., 2018; Coggan et al., 2016). Другие предположили, что различие между живым и неодушевленным не основано исключительно на визуальных характеристиках, но также определяется концептуальной информацией, связанной с анимацией (Thorat et al., 2019; Проклова и др., 2016; Sha et al., 2016).

Стимулы, которые не соответствуют строгой дихотомии живое / неживое, недавно предоставили новое понимание организации анимации в VTC. Недавнее исследование с помощью фМРТ показало, что неодушевленные объекты, которые имеют общие черты с животными (например, кружки в форме коровы), представлены аналогично анимированным объектам (Bracci et al., 2018). Другое исследование, в котором использовались «пограничные» стимулы, такие как роботы, вместе с более типичными одушевленными или неодушевленными объектами, показало аналогичные результаты с использованием МЭГ (Contini et al. , 2019). Это говорит о том, что для VTC важно сходство с людьми (визуальное или семантическое), а не анимация как таковая (Contini et al., 2019; Sha et al., 2016; Gobbini et al., 2011; Thorat et al., др., 2019). Другая возможность заключается в том, что VTC настроен на диагностические особенности одушевленности, разделяемые между животными и животными, подобными стимулам (например, лица или тела; Bracci et al., 2018).

Хотя есть свидетельства того, что форма тела не может полностью объяснить представление анимации в VTC (Proklova et al., 2016, Bracci et al., 2016), несколько предыдущих исследований контролировали наличие лица. Лица являются чрезвычайно биологически значимыми стимулами. Они играют важную роль в определении того, является ли что-то одушевленным, а животные, которые наиболее знакомы людям, обычно имеют лица. Объекты, похожие на животных, такие как роботы и игрушки, часто разделяют эту важную особенность с животными, что может объяснить, почему они представлены так же, как животные в VTC.

Сеть областей опосредует восприятие лица, в первую очередь веретенообразная область лица (FFA) в VTC (Grill-Spector et al., 2018). Интересно, что в исследовании Proklova et al. (2016), веретенообразная извилина была одной из областей, в которых присутствовала анимационная информация после контроля большинства визуальных характеристик. Поскольку у всех одушевленных стимулов в этом исследовании были лица, возможно, что этот эффект был вызван наличием лиц, а не анимацией как таковой .

В ряде исследований нейровизуализации утверждается, что лица не являются необходимыми для выявления типичных различий между живым и неодушевленным в VTC с помощью изображений животных с закрытыми лицами (Chao et al., 1999), геометрические фигуры, движущиеся характерным образом одушевленным (или неодушевленным) образом (Martin and Weisberg, 2004), или синтетические стимулы ( texforms ), которые сохраняют среднеуровневые особенности стимулов, но не мелкие детали, такие как лица ( Long et al. , 2018). Однако, насколько нам известно, в предыдущих исследованиях не проводилось прямого сравнения паттернов активации мозга, генерируемых изображениями реальных животных с лицами и без лиц. В настоящем исследовании с помощью фМРТ мы устранили этот пробел с помощью набора стимулов, который включал изображения реальных животных с лицом и без лица, а также неодушевленные предметы, все из которых имели схожие визуальные характеристики.Таким образом, мы сделали анимацию ортогональной присутствию лица, что позволило нам напрямую исследовать роль лиц в представлениях VTC. Мы обнаружили, что, когда животные с лицами были исключены из анализа, различие между живым и неодушевленным в значительной степени исчезло. Тем не менее, дополнительный анализ показал, что этот эффект был вызван не лицами как таковыми , а другими чертами, которые обычно коррелируют с наличием лица, такими как подвижность и задумчивость.

Материалы и методы

Участники

Двадцать четыре добровольца (18 женщин, средний возраст 26 лет.7 лет, SD = 3,3) участвовал в эксперименте по оценке поведения. В их число вошли 14 человек, которые также принимали участие в эксперименте фМРТ, описанном ниже (оценка животных после сеанса фМРТ), и 10 человек, которые не участвовали. Десять других добровольцев, которые не участвовали в поведенческих оценках или экспериментах фМРТ (4 женщины, средний возраст = 25 лет, SD = 4,6), участвовали в поведенческом эксперименте визуального поиска. В исследовании фМРТ приняли участие 20 добровольцев (14 женщин, средний возраст 26,1 года, SD = 4). Двое были исключены из дальнейшего анализа из-за чрезмерного движения головы.Все участники дали информированное согласие, и протокол был одобрен Советом по этике Университета Западного Онтарио.

Стимулы

Набор стимулов (рис. 1) состоял из 18 уникальных стимулов, разделенных на 3 группы: 6 животных с отчетливыми лицами (например, змея), 6 животных без четко выраженного лица (например, морская звезда) и 6 неодушевленных предметов. . Кроме того, мы использовали три разных образца каждого стимула, в результате чего получилось 54 стимула. Важно отметить, что для минимизации эффектов сходства визуальных признаков стимулы были организованы в шесть триплетов (животное с лицом – безликое животное – объект) на основе общего сходства формы, так что все три стимула в каждом триплете имели одинаковую общую форму (e .г., змея – червяк – веревка).

Рис. 1. Набор стимулов.

Набор стимулов включал изображения животных с лицами (3 столбца слева), без лиц (3 столбца в середине) и неодушевленные предметы (3 столбца справа). Было три экземпляра каждого уникального животного / объекта. Чтобы свести к минимуму визуальные различия между стимулами из разных категорий, стимулы в каждой строке имели одинаковую форму.

Эксперимент по оценке поведения

Участников попросили оценить 12 стимулов животных, представленных по набору из 6 характеристик: (1) Есть ли у этого животного лицо? (2) Как быстро может двигаться это животное? (3) Способно ли это животное мыслить? (4) Есть ли у этого животного голова? (5) Есть ли у этого животного глаза? (6) Насколько вам знакомо это животное? Для каждого из 6 вопросов был отдельный блок.Вопрос появился в начале блока, после чего были представлены все двенадцать животных, использованных в эксперименте. В каждом испытании участникам были представлены все 3 версии данного животного и непрерывная шкала оценок на экране компьютера (рис. 2С). Используя мышь, участники могли щелкнуть в любом месте панели, чтобы дать свой ответ, в диапазоне от 0 (например, «это животное совсем не знакомо») до 100 («Я очень хорошо знаком с этим животным»). В этом и во всех следующих экспериментах, включая фМРТ, стимулы предъявлялись с помощью Psychtoolbox для Matlab (Brainard, 1997).

Рисунок 2. Дизайн эксперимента и анализ поведенческих рейтингов.

A , экспериментальный дизайн фМРТ. Стимулы появлялись по одному, и участникам предлагалось нажимать кнопку всякий раз, когда одно и то же животное или объект появлялось в двух последовательных испытаниях. B , Пробный пример из эксперимента по поведенческому визуальному поиску, использованного для количественной оценки попарного визуального несходства между стимулами. Участники должны были как можно быстрее найти странное изображение среди отвлекающих факторов и указать нажатием кнопки, находится ли оно слева или справа от центральной линии. C , Пробный пример в эксперименте с оценками поведения. Участники должны были указать свой ответ, щелкнув мышью в любой точке непрерывной шкалы оценок. D , Разница между оценками присутствия лица (верхняя панель) и степени знакомства (нижняя панель) для каждой из 6 пар животных. Значения выше нуля указывают на то, что для 2 животных, имеющих сходную форму, животное с лицом получило более высокую оценку, чем животное без отчетливой морды. E , Анимированные стимулы, отсортированные на основе усредненных по группе поведенческих оценок, от самого низкого до самого высокого.

Поведенческий эксперимент с визуальным поиском

Эксперимент с визуальным поиском был аналогичен эксперименту, описанному в Proklova et al. (2016) и на основе подхода Мохана и Аруна (2012). В каждом испытании участники видели набор из 16 стимулов, 15 из которых были идентичными отвлекающими факторами, а один – необычной мишенью (см. Рис. 2В для примера испытания). Мы измерили время реакции участников (RT), чтобы найти цель, и использовали RT как показатель визуального сходства между целью и отвлекающим фактором.Более быстрые RT предполагают, что цель «выскочила» больше, потому что она была более визуально отлична от отвлекающих факторов, а более медленные RT указывают на то, что поиск был сложнее, потому что цель была очень похожа визуально на отвлекающие факторы. Каждый из стимулов (рис. 1) выступал как цель и как отвлекающий фактор во время эксперимента, давая нам оценку визуального сходства для каждой пары стимулов. Это исключало сравнения между 3 версиями одного и того же животного или объекта, поскольку ответы для 3 версий были усреднены в эксперименте фМРТ и не анализировались отдельно в анализе репрезентативного сходства. Мы отсылаем читателя к Proklova et al. (2016) для получения дополнительных сведений об эксперименте визуального поиска.

Получение фМРТ

данных фМРТ получали с использованием МРТ-сканера всего тела Siemens MAGNETOM Prisma Fit 3 Тесла с 32-канальной головной катушкой в ​​Центре функционального и метаболического картирования, Западный университет, Лондон, Онтарио. Стимулы проецировались обратно на полупрозрачный экран, расположенный внутри отверстия сканера (частота обновления 60 Гц; пространственное разрешение 1024 × 768). Участники рассматривали стимулы через зеркало, прикрепленное к катушке на голове.Функциональные изображения были собраны с помощью последовательности эхо-планарных изображений (время эхо-сигнала 30 мс; время повторения 2000 мс; поле зрения 196 × 196 мм ² ; матрица 64 × 64; угол поворота 90 °; толщина среза 3 мм; зазор 0 мм; количество срезов 36; осевая ориентация срезов). Трехмерное структурное T1-взвешенное сканирование с высоким разрешением было получено в начале сеанса с использованием подготовленной намагниченностью последовательности быстрого градиентного эхо-сигнала (MPRAGE) с размером вокселя 1 мм, изотропный.

Задача фМРТ

Находясь в сканере, участники выполнили 8 прогонов основного эксперимента и 2 прогона функционального локализатора.В каждом функциональном прогоне каждый из 54 стимулов появлялся по крайней мере один раз в рандомизированном порядке. Некоторые стимулы появлялись дважды, чтобы ввести одноразовые повторные попытки (10 на блок). Задача участников заключалась в том, чтобы нажимать кнопку в любое время, когда изображение одного и того же животного или объекта (например, 2 змеи, но не обязательно одно и то же фото) змеи) появился в двух последовательных испытаниях. Дальнейший анализ испытаний нажатия кнопок не проводился. Стимулы отображались на экране в течение 500 мс, затем следовал интервал между стимулами продолжительностью 3500 мс (рис.2А). Каждый запуск длился 256 с. При запуске функционального локализатора участники видели изображения из 4 категорий (лица, тела, животные, объекты) в заблокированном дизайне, нажимая кнопку, когда одно и то же изображение появлялось дважды подряд. Подробно процедура локализатора описана в Proklova et al. (2016).

Предварительная обработка фМРТ

Данные нейровизуализации анализировали с помощью Matlab и SPM12. Предварительная обработка включала перестройку функциональных объемов, сопоставление их со структурным изображением, повторную выборку в сетку 2 × 2 × 2 мм и пространственную нормализацию по шаблону 305 Монреальского неврологического института, включенному в SPM12.Для одномерного анализа данных курсового радиомаяка функциональные изображения были сглажены 6-миллиметровым ядром FWHM. Изображения не были сглажены для многомерного анализа основных данных эксперимента. Для основного эксперимента BOLD-сигнал каждого вокселя каждого участника был смоделирован с использованием 24 регрессоров в общей линейной модели, с 18 регрессорами для каждого из объектов (например, один регрессор для всех змей) и шестью регрессорами для полученных параметров движения. из процедуры переналадки.

Определение ROI

Четыре области интереса (ROI) показаны на рисунке 3A и определены следующим образом.Рентабельность инвестиций ранней зрительной коры (EVC) была определена анатомически путем выбора области Бродмана 17 (BA17) с использованием набора инструментов WFU PickAtlas для SPM12 (Maldjian et al., 2003) и охватывала 5856 мм3. Для определения веретенообразной области лица (FFA) мы использовали контраст Faces> Houses на уровне группы в функциональном локализаторе (p <0,05, скорректированный FWE), который выявил два кластера: один в правом полушарии (792 мм3, координаты пика MNI: x = 46, y = −50, z = −20) и один в левом полушарии (208 мм3, координаты MNI пика: x = −42, y = −40, z = −20).Вентральная височная кора (VTC) была определена в соответствии с предыдущими исследованиями (Haxby et al., 2011, Thorat et al., 2019). Он включал нижнюю височную, веретеновидную и язычную / парагиппокампальную извилины и простирался от −71 до −21 по оси Y координат MNI с общим объемом 73 776 мм3. Наконец, мы включили область, определенную в более раннем исследовании (Proklova et al. , 2016), в котором различия между живым и неодушевленным наблюдались после контроля визуальных характеристик (в этом исследовании участвовали разные стимулы и участники.) Для простоты мы называем это «Окупаемость инвестиций в анимацию». Он состоял из двух кластеров с пиками в правой веретенообразной извилине (x = 42, y = −60, z = −18; 2,672 мм3) и левой веретеновидной извилине (x = −44, y = −52, z = −16; 1968 мм3). Конкретные анализы, которые использовались для определения этой области, описаны в Proklova et al. (2016). ROI Animacy и FFA имеют общие только 10 вокселей (80 мм3), и оба почти полностью охвачены VTC: 97% FFA (122/125 вокселей) и 83% ROI Animacy (482/580 вокселей). пересекается с более крупной рентабельностью инвестиций VTC.

Рисунок 3. Интересующие регионы и модели RDM.

A , Области интереса включали раннюю зрительную кору, вентральную височную кору, веретенообразную область лица и область, в которой наблюдались различия между живым и неживым после контроля визуальных характеристик в более раннем исследовании (Animacy ROI). B , Матрицы репрезентативного несходства (RDM), используемые в анализе репрезентативного сходства.

Прожектор для анализа репрезентативного сходства (RSA)

Процедура прожектора RSA была аналогична той, что использовалась в предыдущих исследованиях (Proklova et al, 2016; Thorat et al., 2020). Все анализы были выполнены с использованием набора инструментов CoSMoMVPA для Matlab (Oosterhof et al., 2016). Для каждого воксела в мозге мы взяли сферическую окрестность из 100 вокселей и измерили воксельные модели отклика для всех 18 состояний в этой области. Затем мы вычислили попарные корреляции Пирсона между этими паттернами для всех пар стимулов. Затем эти корреляции были инвертированы (1-Пирсон) и использованы для создания матрицы нейронных репрезентативных различий (RDM) 18 × 18, в которой каждая запись соответствовала различию между парой стимулов.Для каждого 100-воксельного окружения мы затем запустили регрессию в стиле общей линейной модели (GLM), в которой нейронный RDM был смоделирован как линейная комбинация двух модельных RDM: категории (анимация) и визуального (рис. 4A), в результате чего два бета-веса, описывающие индивидуальный вклад каждой модели в нейронное несходство. Наконец, полученные бета-карты для всех участников были введены в анализ второго уровня в SPM 12, в результате чего были получены карты всего мозга, отражающие вклад Анимации и Визуальной информации в шаблоны ответа VTC (рис.4Б). Дополнительные сведения о процедуре Searchlight можно найти в Proklova et al., 2016. Мы также запустили две дополнительные версии RSA, используя меньшие подмножества полного набора стимулов. Например, чтобы исключить животных с лицами из анализа, мы удалили записи нейронных и модельных RDM, которые соответствовали 6 животным с лицами, что привело к меньшим RDM 12 × 12, которые включали только безликих животных и неодушевленные предметы. Та же логика была применена при исключении из анализа безликих животных.В остальном процедура RSA идентична описанной выше.

Рисунок 4. Прожектор GLM.

A , Схема анализа. Для каждого воксела мы определили 100-воксельную окрестность вокруг него и смоделировали нейронное несходство в этой области как линейную комбинацию визуального и категориального (анимационного) несходства. B , Результаты прожектора. Результаты усредненных по группе анализов всего мозга, проверяющих значение каждого предиктора по сравнению с нулем.Результаты показывают независимый вклад предикторов Visual (красный) и Category (зеленый) в нейронные данные. Этот анализ проводился трижды: сначала были включены все стимулы (верхний ряд), затем, после удаления животных с лицами (средний ряд), и, наконец, были включены только животные с лицами и неодушевленные предметы (нижний ряд).

RSA на основе ROI

В RSA на основе ROI парное нейронное несходство измерялось так же, как в Searchlight RSA, описанном выше, но вместо того, чтобы делать это для каждого вокселя в мозге, это было сделано в каждом из четыре области интереса (рис.3А). После построения нейронных RDM мы затем коррелировали их с 5 моделями RDM, которые соответствовали анимации, присутствию лица, скорости движения, задумчивости и визуальному несходству (рис. 3B). Перед проведением этого анализа нейронные и модельные RDM были нормализованы. Значения корреляции были t-проверены против нуля, и полученные p-значения были скорректированы для множественных сравнений (поправка Бонферрони, 3 анализа × 4 ROI × 5 корреляций = 60 тестов, скорректированный порог альфа 0,05 / 60 = 0,0008).RDM анимации был определен путем присвоения 1 (максимальное несходство) парам стимулов, принадлежащих к одной и той же категории (одушевленный или неодушевленный), и 0 (минимальное несходство) парам из разных категорий. Лица, мысли и движения RDM были определены на основе поведенческих оценок из рейтингового эксперимента, описанного выше, с сопоставлением оценок для каждой пары изображений. Неодушевленные предметы (не включенные в рейтинговый эксперимент) получили нулевую оценку. Наконец, Visual RDM был построен с использованием времени реакции из задачи поведенческого визуального поиска, описанной ранее.Для каждой пары стимулов мы использовали время обратной реакции (1 / RT) для соответствующей пары мишень-отвлекающий фактор в качестве соответствующей записи для визуального RDM. Таким образом, более длительное время реакции (указывающее на более высокое визуальное сходство) отражало меньшее визуальное различие.

Многомерное масштабирование

Чтобы визуализировать взаимосвязь между представлениями стимулов в каждой области интереса, мы выполнили многомерное масштабирование (MDS), используя функцию cmdscale в Matlab r2018b, The MathWorks, Natick, MA.

Результаты

Поведенческие результаты

Сначала мы хотели проверить, действительно ли наши предварительно отобранные безликие животные воспринимались участниками как безликие. В нашем дизайне каждое из шести безликих животных (например, червяк) было сопоставлено с животным аналогичной формы с более отчетливым лицом (например, змеей). Для каждого участника мы взяли разницу между двумя оценками «присутствия лица» для каждой пары стимулов. Положительное различие означало, что животное с лицом получило более высокий рейтинг «присутствия лица», чем соответствующее безликое животное. Как видно на верхней панели рисунка 2D, это имело место для всех шести пар животных. Напротив, не было значительной разницы в знакомстве между животными с лицами и без лиц для каждой из шести пар стимулов (рис. 2D, нижняя панель).

Затем мы усреднили оценки участников и расположили стимулы животных по шкале от самого низкого до самого высокого рейтинга «присутствия лица» (рис. 2E), обнаружив, что в среднем все шесть предварительно выбранных безликих животных действительно были оценены. ниже по шкале «мордастость», чем у шести животных с мордочками (p <0.0001). Такой же анализ был проведен с оценками скорости движения и способности мыслить (см. Рис. 2E). В среднем животные с лицами оценивались как более быстрые и более способные к мысли по сравнению с безликими животными (p = 0,02 и p = 0,002, соответственно). Оценки присутствия головы и глаз были почти идентичны оценкам присутствия лица и больше не учитывались. проанализированы.

Возможно, неудивительно, что оценки знакомства положительно коррелировали с присутствием лица (r = 0,42), скоростью передвижения (r = 0.64) и задумчивость (r = 0,54). Отделить знакомство от этих факторов может быть непросто, потому что мы, как правило, больше знакомы с животными, которые двигаются и думают. Однако, как упоминалось выше, не было значительной разницы в степени знакомства между животными из одной пары форм с лицом и без лица.

RSA Searchlight Results

Нашей следующей целью было воспроизвести различие между живым и неодушевленным в представлениях VTC, обнаруженное в более ранних исследованиях (например, Proklova et al, 2016), и изучить возможность того, что эти результаты могли быть обусловлены мордами животных.

Мы провели анализ репрезентативного подобия прожектором (идентичный тому, который использовался в Proklova et al, 2016), чтобы выявить независимый вклад анимации и визуальных моделей в репрезентации объектов на уровне всего мозга (рис. Важно отметить, что этот анализ проводился три раза: один раз со всеми стимулами (рис. 4B, верхний ряд), один раз только с безликими животными и неодушевленными предметами (рис. 4B, средний ряд) и один раз только с животными с лицами и неодушевленные предметы (рис.4Б, нижний ряд). Это позволило нам непосредственно изучить вклад морд животных в различие между живым и неживым в мозгу.

Первый анализ, который включал все стимулы, выявил двусторонние кластеры в VTC, в которых модель Animacy значительно коррелировала с нейронным RDM (рис. 4B, верхний ряд), с локальными пиками в левой веретенообразной извилине (19096 мм3, координаты пика). : x = −38, y = −62, z = −14) и правая веретенообразная извилина (22 624 мм3, координаты пика: x = 40, y = −58, z = −14).Однако, когда животные с лицами были исключены из анализа, мы наблюдали только небольшой кластер в левой веретенообразной извилине (168 мм3, координаты пика: x = -36, y = -44, z = -16), в котором нейронные различия значимо коррелировали с несходством категорий (одушевленност) (рис. 4В, средний ряд). Поскольку в этот анализ было включено меньше стимулов (и меньше испытаний), существует вероятность того, что уменьшенная информация, связанная с анимацией, наблюдалась из-за уменьшения мощности. Чтобы учесть эту возможность, мы затем провели заключительный анализ прожектором, в который были включены животные с лицами и исключены безликие животные, что включало то же количество испытаний, что и предыдущий анализ (рис.4Б, нижний ряд). Результаты показали, что информация об анимации снова была надежной в VTC в двух кластерах с пиками в левой нижней височной коре (1992 мм3, координаты пика: x = -48, y = -64, z = -10) и правой веретенообразной извилине ( 3336 мм3, координаты пика: x = 32, y = −72, z = −18). Это говорит о том, что снижение реакции, связанной с анимацией, наблюдаемое в отсутствие животных с лицами, было связано не со снижением мощности, а, в частности, с отсутствием лица. В совокупности эти результаты показывают, что включение животных с лицами в анализ приводит к гораздо более четкому различию между живым и неживым в VTC.Они также повышают вероятность того, что информация об анимации, представленная в предыдущих исследованиях (например, Proklova et al., 2016), могла в значительной степени быть артефактом лиц в одушевленных стимулах.

Результаты RSA на основе ROI

Анализ прожектором показал, что лица животных явно играют важную роль в репрезентациях VTC. Что такого в присутствии лица, что вызывает этот эффект, и отличается ли он в разных субрегионах VTC? Поскольку присутствие лица связано с множеством различных факторов (от визуальных особенностей до воспринимаемого интеллекта и сходства с людьми), мы хотели изучить это дополнительно, включая новые модели поведения, которые отражают различные аспекты стимулов.Мы также сосредоточились на четырех областях интереса (ROI), которые были определены до и независимо от анализа прожектором, включая большую область интереса VTC, веретенообразную область лица (FFA), область, чувствительную к различию между живым и неодушевленным независимо от визуальных характеристик ( Окупаемость интереса к анимации, подробную информацию о том, как она была определена, см. В разделе «Методы») и ранняя зрительная кора (EVC) в качестве области управления.

Для каждой области интереса мы коррелировали матрицу нейронного представления несходства (RDM) с пятью модельными RDM, характеризующими Анимацию, Лицо (присутствие лица), Скорость движения, Мысли и Визуальную информацию.Затем значения корреляции были проверены относительно нуля, и значения p были скорректированы для множественных сравнений (поправка Бонферрони). Результаты показаны на рисунке 5. Аналогично анализу с прожектором, RSA на основе ROI был запущен 3 раза с использованием различных подмножеств стимулов, чтобы непосредственно изучить влияние морд животных на репрезентации объектов в этих областях.

Рисунок 5. Результаты RSA по рентабельности инвестиций.

Верхний ряд: RSA приводит к четырем областям интереса, включающим все стимулы (A) , тот же анализ повторен после удаления животных с лицами из анализа (B) , и после включения животных с лицами без лица животные исключены из анализа (C) .Звездочки указывают на значимость после корректировки множественных сравнений. Средний ряд: стимулы, которые были включены в каждый тип анализа (в синей рамке). Нижняя строка: попарные корреляции между матрицами репрезентативной несходства моделей (RDM), использованными в трех анализах.

Сначала мы провели этот анализ с полным набором стимулов (рис. 5, левый столбец). Как и ожидалось, визуальная модель, но не высокоуровневые, значительно коррелировала с ранним RDM зрительной коры. В VTC модель Animacy показала самую высокую корреляцию с нейронным RDM, за ней следовали модели движения и мысли, для которых корреляции также были значительными.Интересно, что корреляция с Faceness RDM не выдержала поправки на множественные сравнения. В FFA, хотя ни одна из корреляций не выдержала коррекции множественных сравнений, самая высокая корреляция была с моделью Faceness. Наконец, в области интереса к анимации все высокоуровневые модели (кроме визуальных) в значительной степени коррелировали с нейронным RDM.

Затем, чтобы увидеть, были ли эти результаты вызваны животными с лицами, мы повторно запустили RSA после исключения из анализа всех животных с лицами (рис.5, средний столбец). Результаты показали общие более низкие значения корреляции во всех ROI, и, что особенно важно, информация об анимации не была значимой после корректировки множественных сравнений как в VTC, так и в Animacy ROI. Интересно, что даже при отсутствии лиц RDM движений и мыслей все еще значительно коррелировали с нейронным RDM в анимации ROI.

Наконец, мы повторно запустили анализ после удаления безликих животных и рассмотрения только животных с лицами и неодушевленными предметами (рис. 5, правый столбец).Обратите внимание, что RDM анимации и лица почти идеально коррелировали в этом состоянии. Поразительно, это привело к гораздо более высокой корреляции в VTC и ROI Animacy с Animacy RDM и всеми другими высокоуровневыми моделями.

Использование различных подмножеств стимулов в трех анализах означало, что целевые RDM и корреляции между ними также изменились. Парные корреляции между целевыми RDM показаны в нижнем ряду рисунка 5. Во всех трех анализах Visual RDM не сильно коррелировал с остальными высокоуровневыми моделями.Корреляция между моделями Animacy и Faceness составляла 0,23 для полного набора стимулов, увеличивалась до 0,87, когда были исключены животные с лицами (вероятно, из-за того, что в обеих моделях неодушевленные объекты имели нулевой рейтинг), и была близка к идеальной ( 0,99) в окончательном анализе, когда были включены только животные с лицами и неодушевленные предметы.

На первый взгляд эти результаты, как и Searchlight, показывают, что лица сильно влияют на представление анимации в этих регионах: когда животные с лицами исключены, информация об анимации в VTC не имеет значения, а когда они присутствуют. , это сильно выражено.Однако, если бы это было так, мы бы ожидали увидеть более высокую корреляцию между моделью Faceness и VTC RDM, чего не было. Вместо этого кажется, что этот результат обусловлен чем-то другим, кроме лиц (но тем, что коррелирует с наличием лица) – в данном случае скоростью движения и способностью думать. Действительно, даже когда были исключены животные с лицами, модели движения и мысли (но не бинарная модель анимации) значительно коррелировали с нейронным RDM в области интереса анимации.Это говорит о том, что различие между живым и неодушевленным в этой области зависит не столько от наличия лиц, сколько от других свойств, которые коррелируют с присутствием лица, таких как способность двигаться и думать.

Результаты многомерного масштабирования

Наконец, мы выполнили многомерное масштабирование, чтобы визуализировать репрезентативную структуру в каждой области интереса (рис. 6). В этом анализе изображения, которые одинаково представлены в данной области интереса, оказываются ближе друг к другу на двухмерной плоскости.Как и ожидалось, представления в EVC не показывали кластеризацию на основе анимации (по сравнению с другими областями интереса), а вместо этого, казалось, отражали визуальные свойства: удлиненные стимулы, такие как трубка, слизняк и пиявка, сгруппированные вместе слева и справа сгруппированы округлые предметы. Однако и в VTC, и в Animacy ROI различие между живым и неодушевленным было явным: неодушевленные объекты группировались вместе отдельно от животных (рис. 6). Интересно, что этот анализ выявил своего рода градиент в этих конкретных областях интереса: животные с лицами с одной стороны, неодушевленные предметы с другой стороны и безликие животные между ними.Это объясняет результаты RSA, показывающие, как включение в анализ только животных с лицами делает различие между живыми и неодушевленными объектами в этих регионах более явным.

Рисунок 6. Результаты многомерного масштабирования.

Репрезентативная структура в четырех областях интереса, выявленная с помощью многомерного масштабирования, показывающая, как животные с лицами (сплошные синие кружки), безликие животные (пунктирные синие кружки) и неодушевленные объекты (красные кружки) представлены по отношению друг к другу в каждой области интереса.Стимулы, которые представлены одинаково в данной области интереса, показаны рядом друг с другом в 2-мерном пространстве.

Обсуждение

Мы исследовали вклад морд животных в различие между живым и неживым, которое было обнаружено в вентральной височной коре (VTC) во многих исследованиях (например, Kriegeskorte et al., 2008; Grill-Spector and Weiner, 2014; Bracci, Op de Beeck, 2016; Proklova et al., 2016). В отличие от предыдущих исследований, мы систематически контролировали присутствие лиц, используя изображения реальных животных, половина из которых имела лицо, а половина – нет, в отличие от затемнения лица или использования различных точек обзора, при которых лицо отвернуто (в этом случае наши знания о том, как обычно выглядит животное, могут привести к эффектам заполнения).Первоначальный анализ с помощью прожектора показал, что, когда животные с лицами были исключены из анализа, различие между живым и неодушевленным почти исчезло. Однако дальнейший анализ репрезентативного сходства на основе ROI показал, что модели движений и мыслей значительно коррелировали с активностью в подобласти VTC – даже после удаления лиц. Вместе эти результаты предполагают, что различие между живым и неодушевленным в VTC в значительной степени обусловлено не наличием лиц или анимацией как таковой , а скорее воспринимаемой деятельностью (комбинацией способности двигаться и способности думать), которая коррелирует с этими факторами.

Визуальные и концептуальные особенности

Как наши результаты соотносятся с дебатами визуальных и концептуальных функций о природе различия между живым и неодушевленным в представлениях объектов VTC (Peelen & Downing, 2018; Bracci et al., 2019)? Хотя мы не рассматривали этот вопрос напрямую, наши выводы действительно проливают свет на него. Лица – это одновременно визуальная и концептуальная особенность. У них есть характерные визуальные особенности, такие как глаза и рот, и даже упрощенные смайлики, а две точки над линией вызовут реакцию в веретенообразной области лица (Caldara et al., 2006; Ким и др., 2016). Видеть лица на неодушевленных объектах, таких как облака, горы и стволы деревьев, является обычным явлением, что подчеркивает важную биологическую функцию распознавания лиц (Wardle et al., 2020). В то же время лица передают обширную концептуальную информацию, включая сходство с людьми (Sha et al., 2015; Contini et al., 2019), эмоции и, в случае человеческих лиц, информацию о поле, расе и возрасте ( Добс и др., 2019). Лица – мощный сигнал того, является ли что-то одушевленным и потенциально обладающим силой воли и интеллектом.Наши результаты показывают, что VTC обрабатывает не только внешний вид лица, но и информацию более высокого уровня, для которой лица являются косвенным показателем: в частности, способность животного к действию (движение и мысль). Более того, мы обнаружили, что лица животных не являются необходимыми для выявления различия между живым и неодушевленным в VTC, в соответствии с более ранними исследованиями (Chao et al, 1999; Martin & Weisberg, 2003; Long et al., 2018).

Возможно, что связанная с анимацией активность, наблюдаемая, когда животные с лицами были исключены из анализа, была обусловлена ​​некоторыми оставшимися визуальными особенностями, такими как кривизна, симметрия и визуальная текстура, которые отличали животных без лиц от животных. неодушевленные предметы.Однако это объяснение вряд ли будет полной историей, поскольку мы выбирали наши изображения таким образом, чтобы минимизировать различия в форме и текстуре, что было подтверждено низкой корреляцией между моделями Visual и Animacy. Более того, в предыдущем исследовании (Proklova et al., 2016) мы показали, что визуальные особенности, такие как общая форма и текстура, не определяют различие между живым и неодушевленным в VTC. Конечно, нам по-прежнему приходится полагаться на визуальную информацию, чтобы распознавать безликих животных как животных, но тот факт, что мы наблюдали высокоуровневую информацию о скорости движения и способности мыслить в области интереса анимации, убедительно свидетельствует о том, что наши концептуальные знания о животном также играет важную роль в этом регионе.Многие из нас узнали из средств массовой информации и из реальной жизни, что морские звезды, морские ежи и другие существа, которые сначала могли казаться неодушевленными, на самом деле являются животными. Другими словами, семантические ассоциации между изображением и предыдущими знаниями, вероятно, вызывают наблюдаемую активацию в чувствительных к анимации областях, когда представлены изображения животных без лиц.

Градиент против дихотомии

Все больше и больше исследований показывают, что простая дихотомия живое / неживое – не лучший способ объяснить репрезентативную геометрию VTC (Bracci et al., 2018; Контини и др., 2020; Коннолли и др., 2012; Sha et al., 2016; Карлсон и др., 2013). Наши результаты также показывают, что анимация в VTC не является универсальной, а градуированной: от животных, которые воспринимаются как более подвижные и умные, до животных, которые считаются менее способными к движению и мышлению (и, следовательно, более похожими на неодушевленные предметы ). Другие недавние открытия также показали, что агентство является важным организационным принципом для представлений объектов VTC (Thorat et al., 2019; Haxby et al., 2020).

Также было высказано предположение, что этот континуум обусловлен сходством с людьми (Connolly et al., 2012; Sha et al., 2016; Ritchie et al., 2020), что может объяснить, почему неодушевленные объекты, такие как роботы и игрушки представлены аналогично животным в VTC (Bracci et al., 2019; Contini et al., 2020). Наше исследование не рассматривало этот вопрос напрямую, поскольку по замыслу все одушевленные стимулы были совершенно не похожи на человеческие. Наши результаты, однако, указывают на важность воспринимаемого действия (сочетание способности двигаться и интеллекта) для репрезентации объектов в VTC.Животные (или подобные животным объекты), которые воспринимаются как обладающие действием, действительно больше похожи на людей, чем на животных, которые не двигаются и имеют более простую нервную систему. Тем не менее, наши результаты предполагают, что животным не обязательно иметь общие визуальные черты с людьми или быть эволюционно «ближе» к ним, чтобы быть представленными отдельно от неодушевленных объектов в VTC. Когда дело доходит до восприятия и распознавания животных, способность двигаться и интеллект очень важны с точки зрения поведения, независимо от того, насколько животное похоже на человека.В конце концов, у змеи мало общих черт с людьми, но важно признать ее одушевленной, чтобы избежать опасности, а движение (а также присутствие лица) является важным сигналом.

Статические и движущиеся стимулы

Как и в большинстве исследований, в которых изучались различия между активностью, связанной с одушевленными и неодушевленными объектами в VTC, мы представили нашим участникам статические изображения. Если бы мы использовали видеоизображения животных и не животных, то присутствие самодвижения или действия, безусловно, было бы мощным сигналом к ​​анимации (Martin and Weisberg, 2003; Haxby et al., 2020). Другими словами, самодвижение может быть таким же мощным сигналом для оживления, как лица. Несколько исследований, в которых использовались стимулы, которые движутся, как животные, обнаружили характерное различие между живым и неживым в VTC (Martin and Weisberg, 2003). Более того, несмотря на то, что в нашем исследовании мы использовали только статические изображения, присутствие лиц на некоторых изображениях может легко вызвать концепцию движения (и другие особенности, связанные с анимацией). Таким образом, как мы уже обсуждали, эта взаимосвязь связанных функций анимации может объяснить, почему изображения животных с лицами представлены в VTC как более «одушевленные» по сравнению с изображениями безликих животных, таким образом выявляя более сильное различие между живым и неодушевленным.

Значение для будущих исследований

В нашем исследовании не говорится о том, как и где кодируются ассоциации между лицами и другими аспектами анимации. Существует вероятность того, что высокоуровневые аспекты анимации (например, агентство) сначала обрабатываются вне VTC, а затем эта информация передается обратно в VTC через реентерабельные пути. Электрофизиологические методы, такие как М / ЭЭГ, могут пролить свет на ход этого процесса во времени (Cichy & Oliva, 2020). Наши результаты также предполагают, что любая попытка распутать факторы, способствующие различию (или градиенту) живого и неживого в VTC, должна уделять пристальное внимание животным, которые используются в качестве стимулов.Крайне важно включать широкий спектр одушевленных объектов, а не только более типичных, похожих на человека млекопитающих. Причем это относится не только к животным, но и к любой исследуемой категории объектов. Использование больших, разнообразных и естественных наборов стимулов (Hebart et al., 2019, Nastase et al., 2020) – это один из путей вперед.

Сочувствие к неодушевленным предметам и сверхъестественной долине

Бартнек К. и др. (2005). Жестокое обращение с роботами – ограничение уравнения СМИ. Протоколы семинара Interact 2005 по злоупотреблениям агентов , Рим.

Беккер Э. (1973). Отрицание смерти . Нью-Йорк: Свободная пресса.

Google Scholar

Бадд М. (1992). Об основах изобразительного искусства. Разум, 101 , 195–198. DOI: 10.1093 / разум / 101.401.195.

Артикул Google Scholar

Карамазза А., Мартин А. (Ред.) (2003). Организация концептуального знания в мозгу. Когнитивная нейропсихология 20 (спецвыпуск).

Карри, Г. (1995). Воображение и моделирование: эстетика встречается с когнитивной наукой. В A. Stone & M. Davies (Eds.), Психическое моделирование: оценки и приложения (стр. 151–169). Оксфорд: Блэквелл.

Google Scholar

Дамасио, А.Р. (1989). Синхронизированная по времени мультирегиональная ретро-активация: предложение системного уровня для нейронных субстратов воспоминания и узнавания. Познание, 33 , 25–62.

Артикул Google Scholar

Etcoff, N. (2000). Выживание самых красивых . Нью-Йорк: якорные книги.

Google Scholar

Фоконье, Г., И Тернер, М. (1998). Концептуальные интеграционные сети. Когнитивная наука, 22 , 133–187.

Артикул Google Scholar

Фоконье Г. и Тернер М. (2002). Концептуальное смешение и скрытые сложности ума . Нью-Йорк: Основные книги.

Google Scholar

Фодор, Дж. А. (1998). Концепции: где когнитивная наука, когда ошибается . Оксфорд: Оксфорд UP.

Google Scholar

Галлезе В. и Лакофф Г. (2005). Концепции мозга: роль сенсорно-моторной системы в разуме и языке. Когнитивная нейропсихология, 22 , 455–479.

Артикул Google Scholar

Гольдман, А.И., и Шрипада, С.С.С. (2005). Симуляционистские модели распознавания эмоций на основе лиц. Познание, 94 , 193–213.

Артикул Google Scholar

Götz, J. et al. (2003). Сопоставление внешнего вида и поведения роботов с задачами для улучшения взаимодействия человека и робота. Интерактивное общение роботов и людей , DOI: 10.1109 / ROMAN.2003.1251796.

Хэнсон, Д.(2006). Расширение эстетических возможностей человекоподобных роботов. В Proc. Конференция по робототехнике гуманоидов IEEE , специальная сессия в Странной долине, Цкуба, Япония.

Ho, C.-C. и другие. (2008). Человеческие эмоции и сверхъестественная долина: анализ видео рейтингов роботов с помощью GLM, MDS и ISOMAP . Труды Третьей Международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота, Амстердам.

Хорган Т., Тиенсон Дж. (2002). Интенциональность феноменологии и феноменология интенциональности.В: Д. Чалмерс (Ред.). Философия разума: классические и современные чтения . Оксфорд: Oxford UP, 520–33.

Джеймс У. (1884). Что такое эмоция? Разум, 9 , 188–205.

Артикул Google Scholar

Джонсон-Лэрд П. и Оатли К. (2004). Когнитивное и социальное построение эмоций. В М. Льюис и Дж. Хэвиланд-Джонс (ред.), Справочник эмоций (2-е изд.С. 458–475). Нью-Йорк: Guilford Press.

Google Scholar

Лесли А. М. (1987). Притворство и репрезентация: истоки «теории разума». Психологическое обозрение, 94 , 412–426.

Артикул Google Scholar

МакДорман, К. Ф. (2005a). Андроиды как экспериментальный прибор: почему существует сверхъестественная долина и можем ли мы ее использовать? Документ, представленный на семинаре CogSci-2005: К социальным механизмам науки об Android, Стреза, Италия.

МакДорман, К. Ф. (2005b). Важность смертности и сверхъестественная долина , международная конференция по роботам-гуманоидам , Цукуба, Япония, DOI: 10.1109 / ICHR.2005.1573600.

МакДорман, К. Ф. (2006). Субъективные оценки видеоклипов о роботах по человеческому сходству, знакомству и жуткости: исследование сверхъестественной долины . Доклад, представленный на длинном симпозиуме ICCS / CogSci-2006: К социальным механизмам науки об Android , Ванкувер, Канада.

MacDorman, K. F. et al. (2005). Определение сходства с человеком по зрительному контакту на стенде Android . Материалы XXVII Ежегодного собрания Общества когнитивных наук, Стреза, Италия.

MacDorman, K. F., & Ishiguro, H. (2006). Странное преимущество использования андроидов в социальных и когнитивных исследованиях. Исследования взаимодействия, 7 (3), 297–337.

Артикул Google Scholar

Майбом, Х.Л. (2007). Присутствие других. Философские исследования, 132 , 161–190.

Артикул Google Scholar

Мартин А. и Чао Л. Л. (2001). Семантическая память и мозг: структура и процессы. Текущее мнение в нейробиологии, 11 , 194–201.

Артикул Google Scholar

Мельцов, А.Н. и Мур М.К. (1983). Новорожденные имитируют мимику взрослых. Развитие ребенка, 54 , 702–709.

Артикул Google Scholar

Минато Т. и др. (2005). Выявляет ли взгляд человеческое подобие андроида? Развитие и обучение , DOI: 10.1109 / DEVLRN.2005.14.

Мори, М. (1970). Bukimi no tani, Energy 7 (4), 33–35, перевод на английский язык К.Ф. МакДорман и Т. Минато (2005). Материалы семинара “Гуманоиды-2005”: виды на Страшную долину, Цукуба, Япония.

Мори, М. (2005). В зловещей долине . Материалы семинара “Гуманоиды-2005”: виды на Страшную долину, Цукуба, Япония.

Николс, С., и Стич, С. (2000). Когнитивная теория притворства. Познание, 74 , 115–147.

Артикул Google Scholar

О’Шонесси, Б.(2002). Сознание и мир . Оксфорд: Оксфорд UP.

Google Scholar

Печер Д. и Цваан Р. (ред.). (2005). Заземление познания. Роль восприятия и действия в памяти, языке и мышлении, Кембридж, . Кембридж: Cambridge UP.

Google Scholar

По, Э. А. (1846). Философия композиции. Graham’s Magazine, апрель 1846 , 163–167.

Google Scholar

Принц, Дж. Дж. (2005). Возвращение концептуального эмпиризма. В H. Cohen & C. Lefebvre (Eds.), Справочник по категоризации в когнитивной науке (стр. 679–699). Оксфорд: Оксфорд.

Google Scholar

Рэми, К. (2005 ). Жуткая долина сходства в абортах, облысении, кучах песка и человекоподобных роботах .Труды Международной конференции IEEE-RAS по роботам-гуманоидам: виды на сверхъестественную долину, Цукуба, Япония.

Рэйми, К. (2006). Перечень заявленных характеристик домашних компьютеров, роботов и людей: приложения для науки об Android и сверхъестественной долины . Материалы длинного симпозиума ICCS / CogSci-2006 «К социальным механизмам науки об Android», Ванкувер, Канада.

Rhodes, G., & Zebrowitz, L.A. (ред.). (2002). Привлекательность лица: эволюционные когнитивные и социальные перспективы, Вестпорт . Вестпорт: Издательская группа Гринвуд.

Google Scholar

Розин П. и Фаллон А. Э. (1987). Взгляд на отвращение. Психологическое обозрение, 94 , 23–41.

Артикул Google Scholar

Румяти, Р.I., & Caramazza, A. (Редакторы). (2005). Множественные функции сенсомоторного представления . Когнитивная психология 22 (спецвыпуск).

Rutherford, M., et al. (2006). Восприятие анимации у маленьких детей с аутизмом. Журнал аутизма и нарушений развития, 36 , 983–992.

Артикул Google Scholar

Шолль, Б., И Тремуле, П. (2000). Перцептивная причинность и одушевленность. Тенденции в когнитивной науке, 4 , 299–309.

Артикул Google Scholar

Slater, M., et al. (2006). Виртуальная реприза экспериментов Стэнли Милгрэма с послушанием. PLoS ONE, 1 (1), e39. DOI: 10.1371 / journal.pone.0000039.

Артикул Google Scholar

Собер, Э., & Уилсон, Д. С. (1998). Другим . Кембридж: Гарвард UP.

Google Scholar

Stark, W., et al. (2001). Представление человеческого зрения в мозгу: как человеческое восприятие распознает изображения. Журнал электронного изображения, 10 , 123–151.

Артикул Google Scholar

Уолтон, К.(1990). Мимесис как притворство . Кембридж: Гарвард UP.

Google Scholar

Уолтон, К. (2002). Изображение, восприятие и воображение: ответы Ричарду Воллхейму. Журнал эстетики и художественной критики, 60 , 27–35.

Артикул Google Scholar

Вишлер, Л. (2002). Почему этот мужчина улыбается? Цифровые аниматоры приближаются к сложной системе, которая оживляет лица. Проводной 10.06. http://www.wired.com/wired/archive/10.06/face_pr.html. Цитировано 21 марта 2008 г.

Wollheim, R. (1998). О графическом изображении. Журнал эстетики и художественной критики, 56 , 217–233.

Артикул Google Scholar

Inanimate – Книжный дизайнер Линда Парк

Книжка-книжка для журнального столика в твердом переплете, полноцветная

«Неодушевленный», Дэн Планкетт и Эллен Планкетт
Эта книга началась на 1:37 стр.м. 24 октября 2011 года, когда, возвращаясь после ночного наблюдения за звездами в государственном парке Черри-Спринг в западной Пенсильвании, мы увидели мертвого черного медведя на обочине дороги, лежащего на ложе из мягкой зеленой травы. Его сбила машина, и он шел, заливая дорогу кровью, пока не улегся в этом удобном, ласкающем месте, чтобы провести последние несколько минут живым. Мы сделали снимок на странице 33 и следующие 4 часа ехали домой, обсуждая идею диких животных в цивилизованном мире людей.Следующие 6 лет мы работали над этим проектом.

Предисловие Боба Сливы
Концепция этой книги, Inanimate , столь же амбициозна, сколь и уникальна. Он сочетает в себе сложную художественную фотографию с искусно отредактированными фактами о животном мире, упакованными в скрытный, ироничный путеводитель. Эти несколько несопоставимые элементы – искусные фотографии, чисто фактический текст и случайная форма – призваны объединиться в сознании читателя как сильное экологическое сообщение.И это тон и передача этого призыва, чтобы еще раз взглянуть на наши отношения с природой, которые отличает Inanimate . В эту полемическую эпоху, когда обличительные речи, похожие на кувалду, являются нормой, проявляется готовность авторов позволить читателю сделать свои собственные выводы.

Фотографии говорят не только своей формальной композицией, но и тем, как они документируют изображение животных в нашей культуре. Тщательно подобранный минималистичный текст заставляет задуматься над визуальными эффектами.Эти краткие и полные ссылки, эти аннотации представлены с возможностью передышки, чтобы их значимость расцвела. В целом книга требует повторного рецензирования и серьезного рассмотрения. Inanimate открывает новые горизонты на переполненной арене экологических книг. Он не преуменьшает и не чрезмерно интеллектуализирует свое основное послание: человечеству пора пересмотреть свое положение в мире природы.

Все доходы от этой книги будут переданы в фонд Doris Wilderness Foundation, Inc., ООО, www.doriswilderness.org.

Об авторах

Эллен Планкетт – микробиолог, провела детство, путешествуя по горной местности в Техасе. Соучредитель заповедника тропических лесов Дорис Уайлдернесс в центре Белиза, Эллен делит свое время между Центральной Америкой и высокой пустыней на севере Нью-Мексико, где она живет со своим мужем Дэном в их доме, работающем на солнечной энергии и экспортирующем чистую энергию. .

Дэн Планкетт – натуралист, фотограф-документалист и бывший советник генеральных директоров.Он вырос в заливе южной Луизианы. Его предыдущая книга, Southerly , представляет собой документальный фильм об этом воспитании на Юге. Он стал соучредителем Фонда Дорис Уайлдернесс вместе со своей женой Эллен, которой было 29 лет.

КОФЕ-ТАБЛИЦА
Твердый переплет с суперобложкой / 10,5 ″ x 11 ″ / 265 страниц
ISBN 978-0-9986043-1-2
Опубликовано Ophidia Press

Что такое натюрморт? (Рисование и живопись)

Работа создана Элизабет Шерри Советы По сценарию Клэр Хегинботэм Раскрытие информации: этот пост может содержать партнерские ссылки.Это означает, что если вы что-то покупаете, мы получаем небольшую комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас (подробнее)

Натюрморт – это рисунок или картина, в которой основное внимание уделяется неподвижным объектам. Объект неодушевленный и никогда не движется, обычно фокусируется на предметах домашнего обихода, цветах или фруктах.

Натюрморт контрастирует с рисунком фигуры, в котором акцент сделан на живую человеческую модель. С натюрмортами вы знаете, что объекты никогда не будут двигаться, и вы можете практиковать объекты с разными свойствами, такими как блестящий металл, прозрачный фарфор или луковичные яблоки.

Миски для фруктов – популярный выбор, потому что они состоят из простых форм и у всех есть фрукты.

Создание натюрморта – это отправная точка для практики фундаментальных навыков. При рисовании неодушевленных предметов вы можете быть уверены, что они останутся в том же положении, пока вы их не переместите, что упрощает задачу для начинающих.

Натюрморты бывают разных стилей и сред. Мазки кисти могут быть свободными и резкими или точными и жирными.Пока предмет остается неодушевленным, даже ручка и карандаш могут создать натюрморт.

Натюрморт из чего состоит

Изначально натюрморт, который начинал как способ отработки формы и формы, превратился в полноценный жанр искусства.

Художники в основном используют краски, такие как масло, для завершения своей работы, но также популярны акварель, акрил и угольный карандаш.

Вы можете сделать любую коллекцию неодушевленных предметов сюжетом натюрморта.

Источник изображения

В художественном классе инструктор, скорее всего, сделает для вас композицию.

Но когда вы работаете над собственными проектами, у вас есть полный контроль. Прелесть в том, что вы можете ограничить количество, которое вы ссылаетесь на фотографию, и вместо этого создавать прямо из жизни.

Когда жанр натюрморта получил признание, на холст попало много свежеубитых животных и старых черепов. Даже сегодня это популярный тренд.

Эти предметы служили мрачным напоминанием о краткости жизни и тонким предупреждением о том, что мирские владения не следуют за вами в загробную жизнь.

Но вот некоторые из наиболее распространенных тем и вариантов выбора объектов при создании натюрморта:

Цветочные композиции – Букеты или вазы с цветами – один из самых популярных предметов натюрморта.

Настольные пасты и продукты – Эти произведения искусства содержат все, от мертвых птиц до нарезанных фруктов и нетронутых банкетных столов.

Обычные предметы – Обычные предметы, которые вы могли бы найти лежащими вокруг своего дома, внезапно превращаются в предмет вашего искусства.Они могут быть расположены в определенном порядке или размещены так, чтобы рассказывать историю через визуальные эффекты.

Символические схемы – Используя визуальные эффекты, композицию, цвет и сюжет, художник может рисовать объекты, которые представляют символы или узоры для их натюрмортов.

Различные стили

Давайте рассмотрим несколько примеров и различных стилей натюрмортов.

Они должны по-разному привлечь ваше внимание и помочь проиллюстрировать цель этой практики.

Реализм 16 века

Кувшин, сосуды и гранат (1640 г.) – Виллем Кальф

Этот стиль натюрморта зародился в Голландии 17 века, когда натюрморты были на пике популярности.

На этих картинах изображены роскошные владения богатых, часто принадлежащие тому, кто их заказал. Они считались символами статуса и отмечали успех голландской торговли.

В этом натюрморте мы видим изящный кувшин и другие столовые приборы, некоторые изделия из золота, тонкий фарфор и разрезанный гранат.

Все объекты тщательно отрисованы, чтобы они выглядели максимально реалистично и впечатляюще.

Ванитас

Натюрморт Vanitas (1630) Питера Класа

Vanitas также происходит из Голландии и был разработан, чтобы предостеречь от тщеславия.

Как видно на этой картине, острие направлено домой с черепом, помещенным рядом с теперь уже бесполезными мирскими вещами покойного.

Фовизм

Фовский натюрморт (1908-10) Альфред Х. Маурер

Фовисты писали работы яркими, яркими красками, преувеличивая повседневную сцену.

Популярный в XIX веке, многие находят этот стиль очаровательным и веселым.

Как видно выше, множество различных элементов и цветов борются за доминирование в картине. Из этой пьесы не выводится ни один реальный фокус.

И скатерть, и стена покрыты яркими, привлекающими внимание узорами, которые притягивают взгляд.

Кубизм

Скрипка и шахматная доска (1913) Хуана Гриса

Начавшийся в 20 веке кубизм был абстрактным разнонаправленным способом изображения мира.

Знаменитый стиль известных художников, таких как Пабло Пикассо и Хуан Грис, эта абстрактная сцена заставляет зрителя взглянуть на жизнь с другой точки зрения.

В «Скрипке» и «Шахматной доске» сцена разделена резкими направленными линиями, которые смешивают воедино разные взгляды на сюжет натюрморта.

Поп

Банки для супа Кэмпбелл (1962) Энди Уорхола

Стилизация предметов в яркие цвета и смелые линии была отличительной чертой поп-арта.

Уплощенный и часто похожий на комикс натюрморт в стиле поп-музыки почти всегда делает смелое заявление или сатирический комментарий об обществе.

Энди Уорхол был одним из первых и самых известных поп-исполнителей в мире.

Еще до того, как он достиг пика своей славы, он создал любимые теперь банками для супа Кэмпбелл. Каждая банка тщательно расписана вручную без намека на затенение или какой-либо источник света.

Сложенные вместе, они образуют повторяющуюся стену супа, это действует как дань уважения тому, когда сам Уорхол ел суп Кэмпбелл каждый день на обед.

Зачем заниматься натюрмортами?

Если вы хотите улучшить свои навыки реалистичной визуализации объекта с натуры, отработка множества натюрмортов может значительно расширить ваши возможности.Быстрый.

Вы научитесь составлять сцену с помощью фигур, вводить дополнительную цветовую схему и визуализировать реалистичное освещение. Все это тренирует ваш глаз, что в конечном итоге улучшает ваши навыки художника.

Поскольку расположение объектов зависит от вашего усмотрения и ваш объект никогда не движется, натюрморт идеально подходит для экспериментов с новыми стилями и проведения целенаправленных исследований.

Вот краткое изложение того, как нарисовать свой натюрморт:

1. Найдите объекты и расположите их в нужной композиции.
2. Выберите угол, под которым вы будете рисовать, и решите, будете ли вы использовать естественный или искусственный источник света.
3. Начните набрасывать расположение ваших объектов на холсте, чтобы создать контур.
4. Когда у вас есть основные формы, пора приступать к штриховке. Большинство художников начинают с фона и самых темных теней.
5. Наложите объекты на переднем плане поверх готового фона. Вы можете найти полную документацию о том, как это сделать, здесь.
6. Добавьте блики по всей картине и обратите внимание на участки с дополнительным блеском.
7. Уточните детали и подумайте, как улучшить композицию.
8. Для получения яркого блеска нанесите на свою работу тонкий слой глазури.

Если вы хотите начать работу над натюрмортами, но не знаете, что использовать в качестве сюжета, попробуйте взять немного фруктов или попкорна и начать рисовать!

Этот уникальный и неподвластный времени вид искусства повысит ваше понимание искусства и заставит по-новому взглянуть на обычные предметы, которые вы видите каждый день.

---

Автор: Клэр Хегинботэм

Клэр – путешествующая творческая личность, живущая в Осаке, Япония. Она целыми днями пишет, учится и ест безбожное количество суши. Читайте о ее приключениях здесь или тайком следите за ней в Instagram и Twitter.

---

Дети + Семья | Художественный музей ASU

Во время нашего временного перерыва Художественный музей ASU находит инновационные и захватывающие способы виртуального общения с нашей аудиторией и привносить музейный опыт в наше сообщество.

Подпишитесь на нас в Facebook, Instagram и Twitter, чтобы получить полный виртуальный опыт и узнать, что вдохновляет каждое действие.

Традиционные истории света: книжка-раскраска

В рамках празднования Дня коренных народов мы рады объявить о запуске нашей новой книжки-раскраски «Традиционные истории света», разработанной Ванессой Морено (Пурепеча, Тепуан) и иллюстрированной художники Юник Яззи (Дайн) и Дастин Лопес (Дине, Яки, Лагуна Пуэбло). Книжка-раскраска представляет собой традиционные истории с участием света коренных американцев Юго-Запада.Загляните в музей завтра, чтобы получить бесплатную книжку-раскраску, или загрузите цифровую версию ниже.

Цифровая раскраска «Традиционные истории света».

Saturday Storytime

Присоединяйтесь к нам каждую вторую субботу в 13:00. в нашем Instagram или Facebook, чтобы послушать, как один из наших послов музея прочитает историю.

Слушайте прошлые истории на нашем канале YouTube здесь!

Искусство дома!

Ниже приведены образовательные занятия по изготовлению произведений искусства, которые можно выполнять дома с использованием уже имеющихся у вас принадлежностей.Поделитесь с нами готовой продукцией в социальных сетях, отметив @asuartmuseum!

Fishbowls

Сандра Рамос – современная кубинская художница, гравер, коллажист и художник-инсталлятор, исследующая в своих работах вопросы пола, национальности и идентичности. Ее литография «Без названия (этап 11)», 1999 г., послужила источником вдохновения для этого занятия, и ее можно найти в нашей галерее «Искусство в фокусе». Загрузите инструкции по работе с Fishbowl здесь.

Элементы искусства Серия

Посмотрите наше видео о семи элементах искусства с нашим представителем музея Алексом Филлипсом и следите за обновлениями, чтобы узнать больше о каждом элементе!

Открытка с животными, находящимися под угрозой исчезновения

«Для животных» художника Тани Кандиани – это одна из наших текущих выставок, которая знакомит с семью коренными животными пустыни Сонора, которые больше всего страдают от пограничной стены между Мексикой и США.Вдохновленный этой выставкой, помогите распространить информацию: сделайте открытку с изображением одного из животных и отправьте ее кому-нибудь!

Загрузите инструкцию для открытки здесь.

Таблички с солнечным принтом

Вдохновленные ретроспективой Майкла Шерилла, научитесь создавать собственное искусство, вдохновленное растениями, на основе вашей окружающей среды с помощью бумаги для солнечного принта!

Загрузите инструкции Sun Print Plants здесь.

Сердечки оригами

Хотя есть множество сложных фигур, которые можно сделать из бумаги, есть и простые.Вот простой урок, как сделать сердечки оригами!

Инструкции по созданию сердечков оригами можно скачать здесь.

Подставка для карандашей оригами

В этом упражнении показано, как сделать подставку для карандашей с шестью опорами. Это отличный способ скоротать время и отличный инструмент для систематизации не только карандашей или ручек, но и кистей!

Загрузите инструкцию по держателю для карандашей оригами здесь.

Горшки для катушек

Художник Тошико Такаэдзу использовал ряд керамических техник, одна из которых называется намоткой.Обмотка – это метод, при котором глину раскатывают тонкими стержнями и укладывают друг на друга для создания керамической формы. В этом упражнении представлены шаги по изготовлению чаши методом наматывания, и оно вдохновлено работами Такаэдзу, которые будут представлены на нашей предстоящей выставке «Взгляни на природу».

Загрузите инструкцию для потенциометра катушки.

Глина

Создавайте красочные покадровые анимации, вдохновленные историей искусства, мультфильмами и их оригинальными персонажами.Оживите своих персонажей с помощью этого простого урока по лепке из глины!

Загрузите инструкции по изготовлению пластилина здесь.

Книжка-раскраска

Мы составили книжку-раскраску, в которой представлены некоторые из лучших вещей об Художественном музее АГУ, включая наше здание, местные пейзажи и произведения искусства. Мы поделимся полной раскраской в ​​течение нескольких недель, а в конце мы включим инструкции о том, как создать книгу из ваших готовых страниц.Обязательно распечатайте двустороннюю печать, если хотите создать книгу в конце!

Щелкните здесь, чтобы загрузить инструкции по созданию книжки-раскраски из приведенных ниже страниц.

Скачайте последний набор раскрасок здесь.

Второй набор раскрасок можно скачать здесь.

Загрузите первый набор раскрасок здесь.

Ekphrastic Poetry

Одной из особенностей нашей Мастерской художников является стена стихов, где вы можете подбирать слова для создания собственных литературных шедевров.Экфрастическая (ek-frass-tic) поэзия – это любой вид стихотворения, который соответствует другому произведению искусства и имеет давнюю литературную традицию.

Узнайте, как создать собственное стихотворение здесь.

Сделайте коллекционную карточку

Вдохновленный предстоящей выставкой Тани Кандиани «Для животных». Узнайте больше о животных пустыни Сонора, которые вдохновили Кандиани, используя созданные нами коллекционные карточки, а затем сделайте свои собственные коллекционные карточки, вдохновленные вашими домашними животными или любимым животным!

Загрузите инструкции здесь.

Мандалы

Художник Брюс Коннер создает очень подробные, похожие на мандалы рисунки с геометрическими формами и линиями. Создайте свой собственный штриховой рисунок, вдохновленный Брюсом Коннером, используя только черную ручку и бумагу!

Загрузите инструкции здесь.

Штамповка с помощью ластика

Персонализируйте свою бумагу с помощью собственного штампа ластика! Они идеально подходят для добавления декоративных рамок к открыткам с благодарностью или для печати на письмах небольшого рисунка.

Загрузите инструкции здесь.

Instrucciones en español.

Рисование на пленэре

На пленэре, по-французски «на открытом воздухе» или «на открытом воздухе», это акт рисования или рисования на открытом воздухе. Мы рекомендуем вам использовать это руководство как способ замедлиться, понаблюдать за окружающим миром и провести время на свежем воздухе.

Загрузите инструкции здесь.

Instrucciones en español.

Раскраска Эдварда Хоппера

Вдохновлены беседой об Эдварде Хоппере из наших «Шедевров в полдень»?

Загрузите цветовую карту здесь!

Тиснение с природой

Найдите лист, который вам нравится, и станьте гравером вместе с нами!

Скачать штамп как здесь.

Instrucciones en español.

Прогулка с гидом для медитации на природе

Выйдите и ощутите природу во время этой медитативной прогулки.

Загрузите инструкцию здесь.

Instrucciones en español.

Сделайте пластилин своими руками!

Вам нужно чем-нибудь занять руки? Этот рецепт пластилина требует трех ингредиентов, которые у вас, скорее всего, уже есть: мука, соль и вода.

Инструкции по использованию пластилина можно загрузить здесь.

Натюрморт дома

Натюрморт с рисунком и живописью существует уже много столетий. Этот термин относится просто к расположению неодушевленных предметов, таких как цветы, книги, вазы или фрукты. Поль Сезанн и Анри Матисс были известны своими натюрмортами. Теперь вы можете пополнить ряды таких же великих художников, как они, создав свои собственные!

Загрузите учебник по натюрмортам здесь.

Instrucciones en español.

Time Capsule

Узнайте, как сделать свою собственную капсулу времени, вдохновленную «Total Collapse», загрузите инструкции ниже и приступайте к работе!

Инструкцию по капсуле времени можно загрузить здесь.

Michael Sherrill Nature Activity

Майкл Шерилл находит вдохновение в окружающем его мире природы. Это веселое занятие поможет вам соединиться с природой в вашем районе!

Загрузите буклет с занятиями здесь.

Paper Cactus

Вдохновленный художником Крузом Ортисом и фресками, которые он создал для нашей Мастерской художников, узнайте больше в этом забавном видео.

Инструкции и шаблон Paper Cactus.

Взгляд на природные объекты, создающие сюжет в натюрмортах. Искусство – это развлечение

Художники выбирают свои натюрморта с большой осторожностью. предметов, которые они выбирают, становятся главным фокусом художественного произведения, определяя общий предмет предмета произведения. Объекты натюрморта несут в себе вес смысла: религиозный, аллегорический, социальный, культурный, личный, моральный или духовный.

Художники выбирают свои натюрморты по разным причинам: либо они хотят, чтобы символика объекта создавала точку , либо предметы могут содержать какую-то форму личного интереса и иметь отношение к жизни художника .Иногда художники выбирают предметы просто потому, что они эстетичны .

Объекты иногда сами по себе неотразимы, но чаще всего художник должен сделать объекты интересными для просмотра либо с помощью тщательной и умной компоновки композиции, либо с помощью привлекательного стиля рисования.