好论文_Automatic Detection of Region-Mura Defect in TFT-LCD

IEICE TRANS.INF.&SYST.,VOL.Exx–??,NO.xx XXXX200x

1 PAPER

Automatic Detection of Region-Mura Defect in TFT-LCD

Jae Y.LEE?a)and Suk I.YOO?b),Nonmembers

SUMMARY Visual defects,called mura in the?eld,some-times occur during the manufacturing of the?at panel liquid crys-tal displays.In this paper we propose an automatic inspection method that reliably detects and quanti?es TFT-LCD region-mura defects.The method consists of two phases.In the?rst phase we segment candidate region-muras from TFT-LCD panel images using the modi?ed regression diagnostics and Niblack’s thresholding.In the second phase,based on the human eye’s sensitivity to mura,we quantify mura level for each candidate, which is used to identify real muras by grading them as pass or fail.Performance of the proposed method is evaluated on real TFT-LCD panel samples.

key words:Machine vision,image segmentation,regression diagnostics,industrial inspection,visual perception.

1.Introduction

Recently,TFT-LCD(Thin Film Transistor Liquid Crystal Display)devices have become a major technol-ogy for FPD(Flat Panel Display).As the FPD market becomes more and more competitive,the quality of the display becomes a more critical issue for manufactur-ers.The most important process to control the quality of the display is to inspect visual defects that some-times occur during the manufacturing of the?at panel liquid crystal displays.Human visual inspection,which is still used by most manufacturers,has a number of drawbacks including limitations of human sensitivity, inconsistent detection due to human subjectivity,and high cost.Automatic inspection using machine vision techniques can overcome many of these disadvantages and o?er manufacturers an opportunity to signi?cantly improve quality and reduce costs.

One class of defects includes a variety of blem-ishes,called mura?in the?eld,which appear as low contrast and non-uniform brightness regions,typically larger than single pixels[12],[15].They are caused by a variety of physical factors such as non-uniformly dis-

Manuscript received January1,2004.

Manuscript revised January1,2004.

Final manuscript received January1,2004.

?The authors are with the School of Computer Science and Engineering,Seoul National University,Shilim-Dong, Gwanak-Gu,Seoul151-742,Korea.

a)E-mail:leejy@ailab.snu.ac.kr

b)E-mail:siyoo@ailab.snu.ac.kr

?Mura is a Japanese word meaning blemish that has been adopted in English to provide a name for imperfections of a display pixel matrix surface that are visible when the display screen is driven to a constant gray

level.Fig.1Example of line-mura,spot-mura,and region-mura de-

fects.

(a)(b)(c)

Fig.2(a)Sample subimage of a TFT-LCD image having a dark region-mura,which position is indicated by an arrow.(b) Thresholding result of(a)using Otsu’s method.(c)Gradient magnitude image of(a).

tributed liquid crystal material and foreign particles within the liquid crystal.Depending on the shapes and sizes,mura defects may be classi?ed into spot-mura, line-mura,and region-mura defect.Figure1contains sketch of several mura https://www.wendangku.net/doc/9710860143.html,pared to spot-mura and line-mura,region-mura is relatively di?cult to be identi?ed due to its low contrast and irregular pattern of shape.In this paper,we thus present the technique focused on region-mura.

The problem of segmenting region-muras reliably from TFT-LCD images is not easy with conventional methods.Although it is not signi?cant,TFT-LCDs generally have the intrinsic non-uniformity due to the variance of the backlight and uneven distributions of liquid crystal material.This overall non-uniformity and the low contrast of the region-mura make it hard to ap-ply simple thresholding directly.Otsu’s method[5], for example,cannot solve the problem properly as il-

2

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Pass/Fail Classification Mura Level Quantification

(a)

(b)(c)(d)

(e)

(f)

Fig.3Overview of our region-mura inspection procedure.(a)Input image.(b)Ex-tracted windows (W ×H pixels).(c)Local segmentation results.(d)Merged segmenta-tion result.(e)Post-processed image.(f)Extracted candidate region-mura which mura level is to be quanti?ed.

lustrated in Fig.2(b).Also,region-muras have smooth change of brightness from their surrounding regions,and therefore,they have no clear edge as shown in Fig.2(c).This characteristic invalidates the precondi-tions required for gradient magnitude based approaches [9],[13].Another problem in TFT-LCD image quality inspection is to quantify mura level for each region-mura.Quanti?cation is necessary to control a mura acceptance level according to the panel quality level re-quired by the industry.

In this paper we describe an automatic inspec-tion method that reliably detects and quanti?es TFT-LCD region-mura defects.The method consists of two phases.In the ?rst phase we segment candidate region-muras from TFT-LCD panel images using the modi?ed regression diagnostics [6]and Niblack’s thresholding [7].In the second phase,based on the human eye’s sensitiv-ity to mura,we quantify mura level for each candidate,which is used to identify real muras by grading them as pass or fail.2.

Approach Overview

The overall inspection procedure is shown in Fig.3.For each TFT-LCD panel under test,prede?ned full-screen constant test patterns are displayed to produce digital input images.Figure 3(a)shows a TFT-LCD panel im-

age captured when the display screen is driven to a con-stant gray pattern.Each input image is then divided into overlapping windows for local processing.The win-dow size,W ×H ,and the amount of overlapping,?W and ?H ,are estimated from a priori knowledge.Seg-mentation of region-mura is performed on each win-dow and the local segmentation results are merged into a single binary image with their original positions in the input image,as shown in Fig.3(d).This local pro-cessing is to reduce the overall non-uniformity in the input image.The merged binary image is then post-processed by median ?ltering,morphological closing,and morphological opening [16]to remove noise and re-?ne the segmentation result.Finally candidate region-muras are extracted from the post-processed image and their mura levels are quanti?ed in order to identify real muras.

The most critical part of our approach is to seg-ment region-muras from each window image,which can

outlined as follows:

1.We use the modi?ed regression diagnostics to roughly estimate the background region in the win-dow image.The estimated background region is then approximated by a low order polynomial to generate a background surface.

2.Subtraction of the background surface from the

Y.and SUK I.YOO:AUTOMATIC DETECTION OF REGION-MURA DEFECT IN TFT-LCD

3 original window image is used to?nd threshold to

obtain the binary segmentation result.This sub-

traction is to remove the in?uence of non-uniform

background and transform the segmentation prob-

lem into a simple thresholding one.

Section3describes our local segmentation proce-

dure in detail.Section4presents human perception

model and quanti?cation formula on mura level.In

Sect.5,performance of our method is evaluated on real

TFT-LCD panel samples,and?nally the conclusion is

presented in Sect.6.

3.Local Segmentation

3.1Background Surface Estimation

To remove the in?uence of non-uniform background,

we?rst have to estimate background surface robustly.

The problem of background surface estimation can be

viewed as a robust regression problem in data?tting

[8].Let I be a window image of size W×H pixels.

Each pixel located at(x,y)with the intensity value

z xy,called a data pixel,will be denoted by(x,y;z xy)

for x=1,...,W,y=1,...,H.The data set is then

de?ned to be a set of data pixels as

Ψ={(x,y;z xy)|x=1,...,W,y=1,...,H}.(1)

The data set is approximated by a bivariate polynomial

model f(d)(x,y)of order d,

f(d)(x,y)=

m+n≤d

a mn x m y n,(2)

such that f(d)(x,y)gives the estimated intensity value

at(x,y)for x=1,...,W,y=1,...,H.The residual

of the xy th data pixel with respect to f(d),denoted

by r xy,is the di?erence between the original and the

estimated intensity of the xy th data pixel given by

r xy=z xy?f(d)(x,y).(3)

The simplest way to estimate the model parame-

ters,a mn’s,may be the least-squares(LS)regression

method,in which the model parameters are estimated

by minimizing the sum of the squared residuals:

min

x,y

r2xy.(4)

The LS method,however,performs poorly in terms of

robustness because even a single aberrant data point,or

an outlier,can completely perturb the regression result

[8].

In our approach,we use a modi?ed version of re-

gression diagnostics[6]to estimate the background sur-

face robustly.Diagnostics are certain quantities com-

puted from the data with the purpose of pinpointing

aberrant data points,after which these outliers can be

(a)(b)(c)(d)

(e)(f)(g)(h)

Fig.4The process of local segmentation(l=2,h=4).(a)

Input window image.(b)Computed diagnostic measure J.(c)

Constructed binary image withα=20.(d)Median-?ltered im-

age of(c).(e)Estimated background surface f(h)

B

.(f)Absolute

residuals with respect to f(h)

B

.(g)Thresholding result of residu-

als with T=2.(h)Post-processing result.

removed,followed by a LS analysis on the remaining

ones.Our background surface estimation algorithm,

when the size of region-mura is upper-bounded byα%

of the window size,works as follows:

1.For each data pixel p inΨ,

a.Remove p from the data set.LetΨ?p be the

resulting data set:

Ψ?p=Ψ?{p}.(5)

b.Determine the polynomial of order l?tting

Ψ?p,denoted by f(l)?p,using the LS.

https://www.wendangku.net/doc/9710860143.html,pute the diagnostic measure J(p)de?ned

to be the mean of the absolute residuals of the

data pixels inΨ?p with respect to f(l)?p:

J(p)=

1

W H?1

Ψ?p

|z xy?f(l)?p(x,y)|.(6)

2.Construct a binary image so thatα%data pixels

which have small value of J are classi?ed as white

with value one and the others as black with value

zero.

3.Apply median?ltering to the binary image.

4.Remove probable outliers fromΨby excluding

data pixels which correspond to the white pixels

in the median-?ltered binary image,giving an es-

timation of the background region denoted byΨB.

5.Determine the polynomial of order h?ttingΨB,

denoted by f(h)

B

,using the LS.

The order of polynomial for diagnostics measure,l,

is determined to be the average order of the background

variations of the LCD panel images and the order for

?nal background?tting,h,is determined to be the max-

imal order of the background variations,where the or-

der of background variation is de?ned to be the least

order of polynomial that can?t the background with

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(a)

(b)

(c)

(d)

Fig.5Single polynomial model versus composite model:(a)biquadratic (d =2)for both diagnostics measure and background ?tting;(b)biquartic (d =4)for both diag-nostics measure and background ?tting;(c)–(d)biquadratic for diagnostics measure and biquartic for background ?tting.The input image of (c)is same as (a)and the input image of (d)is same as (b).From left to right,each column corresponds to input win-dow image,diagnostics measure,constructed binary image,median-?ltered binary image,background surface ?t,absolute residuals,thresholding result of residuals (T =2),and post-processing result.

acceptable ?tting error less than prede?ned threshold.

The process of background surface estimation is il-lustrated in Fig.4.When the size of a region-mura is much less than αW H/100pixels or the window image has no region-mura,however,some background pixels may be included in the α%data pixels.The median ?ltering solves this problem to some extent as shown in Fig.4(d).It should be pointed out that a ?xed thresh-olding on J is not probable since the range of J varies widely over images according to the contrast and size of the region-muras and the degree of non-uniformity of the background.The estimated background surface re-?ects the brightness variations of the background quite well as shown in Fig.4(e).

We use two polynomial models of di?erent orders for the background surface estimation:one of order l for diagnostics measure and the other of order h for ?nal background ?tting.The LCD panel images have varying order of background non-uniformity over im-ages.Therefore,with a ?xed single polynomial model,it is hard to ?t them e?ectively:If the order of poly-nomial model is less than the variations in the back-ground,some background pixels,which are not ?tted by the model,can be incorrectly classi?ed as outliers (Fig.5(a)).Moreover some weak region-muras can be missed due to incorrect ?tting.On the other hand,if the order of polynomial model is too high,it can over?t

the data set including outliers and give unreliable diag-nostic measures especially when the size of the region-mura is large (Fig.5(b)).In our two-model strategy,the over?t is minimized using the low order polynomial model and the possible misclassi?cations are corrected by the high order model (Fig.5(c)and (d)).3.2

Thresholding

Previously,we have robustly estimated the background

surface f (h )

B including the background region ΨB .Let r ?xy be the residual of the xy th data pixel with respect to f (h )

B given by

r ?

xy =z xy ?f (h )

B (x,y ).

(7)

The segmentation problem is then transformed into a simple thresholding one on the residuals.The threshold is determined based on the distribution of the residuals of the background pixels.Let μbe the residual mean and σbe the standard deviation of the residuals of the background pixels given by

μ=1|ΨB |

(x,y ;z xy )∈ΨB

r ?

xy (8)

σ2

=

1

|ΨB |

(x,y ;z xy )∈ΨB

(r ?xy ?μ)2

,

(9)

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Fig.6Segmentation examples.

where |ΨB |is the cardinality of ΨB .For a given thresh-old T ,according to Niblack’s method [7],the image is then segmented into a binary image so that the defect region is to be white with value one and the background region to be black with value zero as follows:

Z (x,y )= 1,|r ?

xy ?μ|/σ>T

0,|r ?

xy ?μ|/σ≤T (10)Resulting binary images are merged into a single binary image as described in Sect.2and then post-processed,giving candidate region-muras.Figure 6shows three examples with their original window images,3D views,and ?nal images processed.In Fig.6,the top image has one dark circular mura,the middle image has two dark muras,and the bottom image has two adjacent bright muras,and all muras were successfully segmented.4.

Visual Perception Based Identi?cation

In order to identify the real region-muras from the can-didates found in the previous section,the properties of the human visual perception have to be considered.In this section,we ?rst present human perception model and,based on it,formulate a measurement index on mura level.The ?nal identi?cation procedure is then followed.

4.1Visual Perception Model

The fovea is always focused on the object of interest by the accommodation ability of the eye.The typical sim-ulation of the retina consists of object region,object-background region,and surround-background region

Fig.7

Observation ?eld for computation of mura level.

with di?erent luminance stimuli [14].The regions are arranged in the observation ?eld as concentric ones,with the object in the middle followed by the object-background and the surround-background as shown in Fig.7.The object-background is the close neighbor-hood of the object that has a strong in?uence on the perception of the object.The width of the object-background is set to be a half of radiate distance from the object center such that d 2=0.5d 1.Its size is biolog-ically motivated [10].The surround-background region consists of the area of the complete retina and has a relatively weak in?uence on the perception of the ob-ject.The luminance stimulus of each region can be simpli?ed to the mean of the gray intensity of the cor-responding region in the image and will be denoted by I o for the object,I b for the object-background,and I s for the surround-background,respectively.If the surround-background is uniform and I s =I b ,we can ignore its in?uence on the perception of the object [2].4.2Measurement Index on Mura Level

The ability of the eye to discriminate between changes in luminance is explained by Weber’s law [1]:if L and L +?L are just noticeably di?erent luminances,?L/L is nearly a constant C w (C w is Weber’s constant).Ac-cording to Weber’s law,in the luminance term,the level of visibility of an object can be expressed as

Q L =

|L o ?L b |/L b

C w

,

(11)

where L o denotes luminance stimuli of the object and L b denotes luminance stimuli of the object-background.The luminance stimuli of the surround-background L s is ignored in Eq.(11),assuming uniform surround such that L s =L b .In the image intensity term,we can discard the in?uence of L b on ?L from Eq.(11)since the luminance is unevenly mapped to gray level in FPD devices so that ?I ’s,the just-noticeable intensity dif-ference,are nearly equal over all gray levels (e.g.,256gray levels for 8-bit display)when the object size is ?xed.Under this consideration Eq.(11)can be trans-formed into

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(a)(b)(c)(d)

Fig.8(a)A window image with a candidate region-mura in

the middle.The minimal bounding rectangle is displayed with

white color.(b)The region of the candidate region-mura.(c)

The intensity-scaled residual image to have maximum255and

minimum0.(d)The region of the object-background.

Q I=

|I o?I b|

?I

.(12)

The just-noticeable intensity di?erence(JND),?I,in-

creases quickly as the object area decreases[3].In a

recent SEMI standard on FPD[17],using ergonomics

approach,the relation between mura area and JND has

been formulated as

JND=1.97/A0.33+0.72,(13)

where A is the area of a mura.Finally,from Eq.(12)

and Eq.(13),we thus have the following measurement

index on mura level:

Q I=

|I o?I b|

1.97/A0.33+0.72

.(14)

4.3Identi?cation

each candidate region-mura,we?rst locate a W×H

such that the minimal bounding rectangle of

the candidate is centered within the window.Let I

be the located window image.Next,by approximating

the image surface of I except the pixels belonging to

some candidate region-muras detected,we generate a

polynomial surface,f(h)

B

,of order h.The image I is

then subtracted from f(h)

B

,giving a residual image R.

This subtraction,making I s=I b,removes the in?uence

of non-uniform surround-background on the perception

of the candidate region-mura.The object-background

region is obtained by dilating the candidate mura region

with w /2×h /2structuring element[16]and then by

excluding the candidate mura region from the dilation

result,where w is the width of the minimal bounding

rectangle and h is the height of the rectangle.Finally,

we compute the level of the candidate region-mura from

Eq.(14)using I o,I b,and A given by

I o=

1

|Ψo|

p∈Ψo

R(p),(15)

I b=

1

|Ψb|

p∈Ψb

R(p),and(16)

A=|Ψo|,(17)

(a)(b)(c)(d)

Fig.9Experimental results for three sample TFT-LCD panel

images.(a)Input images.(b)Results from Otsu’s method.(c)

Results from Chow and Kaneko’s method.(d)Results from our

method.

where R(p)is the residual of the data pixel p with re-

spect to f(h)

B

,Ψo is the set of data pixels of the can-

didate mura region,andΨb is the set of data pixels

of the object-background region.If the level of a can-

didate region-mura exceeds the mura acceptance level

required by the industry,the candidate region-mura is

identi?ed to be the real.Figure8shows an example

illustrating this identi?cation procedure.

5.Experiments

5.1Experiment I

In the?rst experiment,we compare the segmentation

performance of our method with Chow and Kaneko’s

adaptive thresholding method[4].Chow and Kaneko

employed256×256pixel images and divided them into

7×7blocks of64×64pixel subimages with a50%

overlap.For each subimage having bimodal histogram,

a threshold was assigned to the center of it.Then

the threshold surface was interpolated from these lo-

cal thresholds,giving every pixel in the image its own

threshold.This method historically forms the foun-

dation of local thresholding method,and is frequently

cited in the literature.

Figure9shows the experimental result for three

sample TFT-LCD panel images.The size of each input

image in Fig.9(a)is256×256pixels.The global thresh-

olding results from Otsu’s method[5]are included to

show the underlying non-uniformity in the image back-

grounds(Fig.9(b)).Figure9(c)shows the segmenta-

tion results from Chow and Kaneko’s method.The

parameters for bimodality test[11]were optimized for

each input image.Figure9(d)is the results from our

method withα=20and T=2.

Y.and SUK I.YOO:AUTOMATIC DETECTION OF REGION-MURA DEFECT IN TFT-LCD

7

Mura Level (Q)

A r e a (A )

Fig.10Plot of mura level and area of all candidate region-muras detected.Candidates claimed

by human inspection are

denoted by blue asterisk (?)and the

other candidates by red dot (?).

As shown in

Fig.9(c),with Chow and Kaneko’s method,the mura

regions are localized quite well as like with our method,but

some background regions are in-correctly segmented as candidate regions.

It is because the bimodality rarely occurs in the background

regions and thus interpolation from neighboring thresholds can be

ine?ective.5.2Experiment II

The next experiment has been performed on 200TFT-LCD panel samples consisting of 30bad panels and 170good panels.Each bad panel has at least one region-mura,totally 40region-mura defects,which was de-tected by human visual inspection in the ?eld.Good panels are those claimed to have no defect.The test patterns were black,blue,gray,green,red,and white,and thus 1,200input images were captured.The resolu-tion of each image is 1280×1024.Each of 1,200panel images was processed using our inspection algorithm with 256×256window size and with l =2,h =4,α=20,and T =2,and total 257candidate have been detected in the ?rst phase when all the identi-cal detections on the same region of a TFT-LCD panel were counted as one.There can be maximum of six detections on the same region of a panel as six di?er-ent pattern images are captured for each panel.In the second phase,the mura level values of all candidate region-muras were computed.For multiple detection case,the largest mura level value was selected.The mura level value of each real region-mura claimed by human inspection was then greater than 5.5,which is shown with blue asterisk (?)in Fig.10,while the aver-age of the mura level values of all the other candidates was less than 5.5,shown with the red dot (?)in Fig.10.Based on this result,the mura level threshold was set to

)1(#17.75=I Q )

5(#52.43=I Q )10(#54.26=I Q )

20(#83.16=I Q )

30(#94.10=I Q )

40(#02.9=I Q )50(#78.7=I Q )

60(#72.5=I Q Fig.11Inspection results and quanti?cation examples.Real region-muras claimed by human inspection are numbered with italic font.

be 5.5.Figure 11shows the inspection result for each candidate region-mura and selected candidate images ordered by computed mura level value to demonstrate the correspondence to human visibility.It took 0.49second,in average,to process each panel image.

From this experiment,all 40region-muras claimed by human inspection have been successfully detected but 23additional candidates,which are shown in Fig.12,have been also identi?ed to be real when the mura level threshold was set to be 5.5.These 23addi-tional defects identi?ed to be real but not claimed by human inspection re?ects the limitations of human vi-sual inspection including inconsistency and weak sensi-tivity.Finally,the mura level threshold can be adjusted according to the panel quality level required by the in-dustry:the threshold can be lowered until all weak defects required by industry can be detected or made larger to detect only serious ones.6.

Conclusion

For machine vision inspection for region-muras in TFT-LCD,a technique using mura levels was suggested.From the experiment performed on 200real TFT-LCD

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Fig.12Additional 23detections not claimed by human in-spection but identi?ed to be real.

panel samples,the computed mura level was shown to corresponds to human visibility quite well.In the 200test samples,our method was able to detect all of region-muras claimed by human inspection as well as some other region-muras not caught by human inspec-tion.We thus expect that the identi?cation scheme based on mura level quanti?cation can o?er manufac-turers a means to control the panel quality level more consistently.Acknowledgments

This work was supported by the Mechatronics Cen-ter of Samsung Electronics Co.,Ltd.with the project of ICT 04212003-0005,and partially by the project of ICT 04212000-0008and the BK21.The ICT at Seoul National University provided research facilities for this work.

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Jae Y.LEE is currently a Ph.D can-didate in the School of Computer Science and Engineering at Seoul National Uni-versity,Seoul,Korea.He received the BS degree (1996)in mathematics and the MS degree (1998)in computer science from the Seoul National University,Seoul,Ko-rea.His research interests include pattern recognition and machine vision applica-

tions.

Suk I.YOO has been a professor of the School of Computer Science &En-gineering at the Seoul National Univer-sity,Seoul,Korea since 1985.His research interests include content-based image re-trieval,machine learning,pattern recogni-tion,and bioinformatics.He is a member of IEEE,ACM,AAAI,and SPIE.He re-ceived the BS (1977)from the Seoul Na-tional University,Seoul,Korea,the MS (1980)from the Lehigh University,Beth-lehem,PA,and the Ph.D (1985)in computer engineering from the University of Michigan,Ann Arbor,MI,U.S.A..

我心目中的好老师征文

我心目中的好老师 有人说，老师是土壤，把知识化作养分，传授给祖国的花朵，让他们茁壮成长。亦有人说，老师是一座知识的桥梁，把我们带进奇妙的科学世界，让我们充分发挥自己的奇思妙想。 孩提时有个梦想，长大后能成为一个老师。俗话说“十年树木，百年树人”，踏上三尺讲台，也就意味着踏上了艰巨而漫长的育人之旅。那么怎样才能做一名好教师呢？ 一名好老师，首先就要有爱心。热爱教育首先要热爱学生。要把学生当作自己的亲生孩子一样对待。用慈母般的心情去教育、去关怀每一个学生，去爱护和培养每一个学生。伸出温暖的双手，献出真诚的情和爱，扶持她们一步步长大。他们只有深入理解、关心学生，才能取得相互之间心灵的沟通,赢得学生的信赖和敬重，才能在潜移默化中培养学生的爱心。 一名好老师，其次对教学工作要细心。严谨的教学质量是每一个老师的基本要求。虽然传统教学要求备课，但在具体对待学生，好老师可以选择让学生容易吸收的方式去教学相长，比如幽默。细心更体现在另一个方面：关爱每一个学生。要关心爱护每一个学生，把自己当作学生的朋友，去感受他们的喜怒哀乐。学生看起来不值得爱的时候，恰恰是最需要爱的时候。孩子犯错误时，最想得到的是理解和帮助，正是不断地从错误中吸取教训，他们才成长、成熟起来。所以好老师要懂得细心地去观察学生，了解他们，帮助他们。 一名好老师，教育他的学生要热心。要充满着热情的心去引导孩子，使他们充满智慧，保持热情的态度去学习. “学生都是一本书，只要你愿

意读就能读懂”。带着一颗年长者宽容的心和孩童般敏感的心去接近孩子。要努力展现自身广博的文化与高尚的道德情操，使学生对你"既亲近又崇拜"，既认定你是值得信赖的老师，又把你当作好朋友。 一名好老师，诚心是必不可少的。使他们心地善良，宽厚待人. “敬人者人恒敬之”，要得到学生的尊敬，老师首先要对学生诚心，每一个学生都一视同仁，批评和表扬同学要做到公正、公平。要帮助学生发现自己、肯定自己，让更多的学生拥有健康的心态、健全的人格和自信的人，。要开展心理辅导，对个别存在心理问题或出现心理障碍的学生及时进行认真、诚心、科学的心理辅导，帮助学生解除心理障碍。 一名好老师，耐心对教育学生来说是最重要的。耐心使他们诲人不倦、循序渐进,使他们学而不厌，不断创新.学习是一个漫长的过程，对于学生来说树立正确的学习态度造就以后的学习生涯有很大的联系。但是所有的学生在学习上都会碰到挫折，如果在他们困难的时候，老师对他们不够耐心，或者一句话的语气就会对他们造成很大的影响。因为我也刚刚从学生生涯走过来时间不长，所以这一点深感体会。 我心目中的好老师，首先会是一个敬业的人。好的老师应该具备深厚的专业知识和伶俐的口才，具备了这些条件的老师才能把知识充份的传授给学生，给学生“解惑”，而学生在接受知识的过程中不会觉得闷。 我心目中的好老师，要热爱学生，即是我们的老师，也是我们的朋友。他们拥有宽广的胸襟，能宽容地原谅学生犯的错，通过循循善诱期待着我们的点点进步。老师热爱学生，才能成为我们的朋友，深入到我们的内心世界。也因为爱，才有了包容，可以在我们犯错的时候耐心引导我们进步。

浅谈如何做一个学生喜欢的好老师

浅谈如何做一个学生喜欢的好老师 2470次浅谈如何做一个学生喜欢的好老师 怀化市太平桥小学:蔡华文 也许我们每个人都希望自己成为学生喜欢的老师,希望自己成为一名有魅力的老师.可是问问自己你是一名有魅力的老师吗？一个优秀的老师究竟是怎样诞生的？通往“金字塔塔尖”的道路又在哪里呢？社会的进步对教师队伍提出了更高的要求,这就需要每位老师加强自身建设、提高教学水平,在如何做一个好老师上下功夫,不断思考和探索优秀教师的发展之道.“师者,所以传道、授业、解惑也.”教师的品行和素养是老师发展的一个重要前提,只有对“怎样做一名老师”这一问题有深刻的认识,才能对自己提出更高要求.“十年树木,百年树人”,踏上三尺讲台,也就意味着踏上了艰巨而漫长的育人之旅.怎样才能做一个学生喜欢的老师呢？做一个好老师是我们不断追求并为之奋斗的目标,笔者认为好老师应该具备以下条件. 一、要有满腔热情 孔子曰:知之者不如好知者,好之知者不如乐知者.教与学的过程都需要充满热情,即教师对教书育人的热情和学生对学习的热情.对学习充满热情的学生能够把学习当成一种享受,对教学充满热情的老师能够把上课当做一种事业.上好一堂课,教师首先要培养自己的热情,把上课当作是自身价值的体现,在讲台上尽情挥洒、展示自己的水平,把学生当作是最忠实的观众,真正把讲台当作人生的舞台；其次要培养学生的热情,这就需要教师精心设计每一个教学环节,采用什么模式切入,如何设置悬念引发学生思考,选择怎样的经典案例等,既要保证课程严谨、逐步开展,又要保证师生间有充足的互动,确保教师与学生充满热情. 二、应具备五大素质

俗话说:“名师出高徒”,每位教师都渴望成为“名师”,然而,名师的出名靠的是渊博的知识和高超的教学艺术,重视因材施教,具备 独具一格的教学经验和超群的教学水平.教学水平是教师的基本功, 以下几点是好教师应具备的能力. 1.不断学习的能力 教师要给学生一杯水,自己必须有一桶水.在教学过程中,教师要不断加强自身学习,更新知识结构.随着社会的进步,知识在不断更新,很多的新知识、新问题、新方法不断被提出,这就需要教师不断学习,将新技术、新思路引入课堂,使教学课堂与时俱进.所以,每一位教师都要多阅读最新的书、报,多从电视、网络等媒体中了解所教领域知识发展情况,多向其他教师学习,并将所学知识与教学相结合,在课堂中加以运用. 2.具备良好的专业技能 教师是人类灵魂的工程师,首先做到热爱自己的工作,把教学当作一种乐趣,全身心地投入到教学中；其次要掌握业务知识,所教学科 知识是教师应掌握的最基本知识内容,对学科内容灵活、深刻的领会对于有效教学是至关重要的,每位教师必须精通所教学科的知识内容. 3.学会使用赞赏的语言 “好孩子是夸出来的”,同样,好学生也是夸出来的.当学生取得点滴进步时,教师―定不要忘记夸奖他,这样会让学生增强自信心,获得成就感.反之,教师的批评指责容易伤害学生的自尊心,影响学生良好性格的形成,甚至产生自暴自弃、偏激、攻击等行为.每个学生具 备的优势不一样,有的语言智能突出,有的空间视觉智能突出,有的运动智能突出,教师要学会发现学生的特长与其成功之处,并给予充分 的肯定；同时,当学生正确地回答了问题,或者提出了一个好的创意,甚至有一个小小的善举,教师都要用愉悦的语气给予真诚的赞赏. 4.善于控制自己的情绪 学会调整和控制自己的情绪,既是教师维护自身心理健康的重要手段,也是提高自己教育素养和教学效果的必要条件.当学生犯了错

心目中的老师作文800字：我心目中的好老师【精选】

心目中的老师作文800字：我心目中的好老师 心目中的老师作文800字叙述的真切而条理，作者结合自己学习的体验，谈出了心目中的好老师应该是最自然的老师，非常具有感染力。 心目中的老师作文800字：我心目中的好老师 在人的一生中，会遇到许多不同的老师，这些不同的老师可能会给你带来不同的知识、印象。那我心中的好老师是什么样的呢? 作业布置得有趣 一个人的一生少不了老师布置的作业来陪伴你的成长，可是，各种各样的“无聊”作业，难免让同学们不想写作业，所以，我心中的好老师应该是布置作业很灵活的! 作业布置的灵活，当然就是作业布置得很有趣，能吊起同学们的兴趣!老师们肯定又有疑问了!布置什么样的作业能吊起人的兴趣呢?我感觉，就非看书、写读后感和做手抄报莫属了! 做手抄报，不仅有趣，而且还能提高我们的动手能力，再加上做完手抄报给别人看时，别人的眼睛中流露出的喜爱或敬佩得眼神，都能让我们自信心大增。看书，那可是一个有趣的不能再有趣的活动了，看书能让我们增长知识，增加自己的知识面，多好呀!而且，在读书的过程中，有看、有思、有感，这是所么愉快的一个过程呀…… 上下课活泼 要是说这个老师好，那就一定是说这个老师的性格很开朗，知识面很宽了!我心目中的老师也一定这个样子的! 在上课，幽默的语言妙语连珠，活泼的身影“乱蹦乱跳”，手上的粉笔刷刷作响，那就一定是一个活泼的老师了!我们的科学老师赵老师，虽然她教我们只是副科，但是，她照样能把课堂弄得有声有色，并且气氛很欢乐，所以，她成了同学们心中最活泼的老师!而且，好老师知识面也一定要广，她一定是“上通天文，下知地理”的老师，每当同学们问起什么问题时，那个老师都能回答上来! 下课时，我认为好老师的“严肃装”应该换上了“可爱装”，与同学们打成一团，并且与同学们“拉家常”!如果更成功的老师呢?那就是同学们都愿意把自己的秘密告诉那个老师…… 我心目中的好老师就是这个样子的，可是，在真实生活中的老师是不可能像我文章中说的那样十全十美，所以，我感觉，我心目中的好老师应该是最自然的老师!

我心目中的好老师(中小学征文7篇)

我心目中的好老师（中小学征文7篇） 我心目中的好老师 撩开写满记忆的夜幕，点点繁星似乎都在和我诉说着每一往事。在人生的旅途中，有一种陪伴，为我写下了生命的成长；有一种关爱，让我感受到了挚爱的真情；有一种影响，镌刻了我思想的印迹；有一些人，她们“春蚕到死丝方尽，蜡炬成灰泪始干”的奉献让我刻骨铭心、难以忘怀……“老师”一个光辉的代名词，已深深烙在了我的心里。 屈指算来，至今为止，曾经教过我的老师可真不少，他们在我的脑海里留下的印象或认真，或慈爱，或睿智……但最令我记忆犹新的还是我上中专后的第一个班主任——闫萍老师。提到她，记忆一下子把我拉回了那年的夏天…… 中考的分数打破了我的梦想，让我彻底远离了向往已久的高中生活。我握着让人难以置信的成绩单，内心的压抑终如洪水般袭来。我静静地坐在窗边，不争气的眼泪模糊了我的视线，我感到了人生的迷惘。窗外的风掠过我的脸庞，发出“呼呼”声，好像在肆意嘲讽着我的失败，而雨也正一直淅淅沥沥下个不停，那滴滴答答的雨水更像洒在伤口上的盐。 暗的暑假我过得度日如年，最终在家里人的安排下，我无奈的上了职业学校，虽然是那么那么的不情愿，可是自己的失败亦是不可改变的了，我只有面对！

第一次看见闫老师，她是作为副班主任来替班主任为我们开班会的。她中等身材，一双乌黑的眼睛在高高鼻梁的衬托下，显得炯炯有神，她嘴角时常带着甜甜的微笑，看上去很漂亮很年轻。后来发生了一些变动，她成了我们的班主任，这让我感到很高兴，因为平时相处时，她那种知心姐姐的感觉，让我觉得很温暖、很亲切。班里的同学也都很喜欢她，大家都叫她“小闫老师”。 记得一次体育，我忽然觉得肚子很疼，同学便帮我跑去向班主任汇报，她连忙询问我的情况，看着她着急的表情，听着她关切的话语，我的疼痛仿佛缓解了许多，我咬着牙坚持着。但不争气的肚子却与我作对，疼痛又一阵阵袭来。眼看我的脸色越来越苍白了，小闫老师立马背上我，带我到医院治疗。在等候的过程中，时间流动得慢极了，仿佛停止了一般，但疼痛似乎愈加加重，豆大的汗珠不停地从我额头上滴下来。这时小闫老师急得如热锅上蚂蚁团团转，她一边轻声安慰着我，一边用双手轻轻地抚摸着我的肚子，一边还尽量说些逗我开心的话语。当与她那关爱的目光相交的一刻，我看到了她的着急、她的心疼、她的不安，但她复杂的眼神却驱走了我那时的孤独和害怕，虽依旧疼痛难忍，我却感到十分的幸福！ 正所谓“一日为师终身为父”，小闫老师就像我们的亲生父母一样，无时无刻地关心着我们的生活，关注着我们的

(完整版)浅谈如何做一名好老师

浅谈如何做一名好老师 老师在人们的心中一直是非常神圣的，甚至被誉为“人类灵魂的工程师”，可是现在一些教师认为“老师难当”，为什么呢？出力不讨好，好心办坏事。社会的进步对教师队伍提出了更高的要求，这就需要每位教师加强自身建设、提高教学水平，在如何做一个好教师上下功夫，不断思考和探索优秀教师的发展之道。那么如何才能成为学生们心目中的好老师呢？我想有以下几点： 一、要有满腔热情 孔子曰：知之者不如好知者，好之知者不如乐知者。教与学的过程都需要充满热情，即教师对教书育人的热情和学生对学习的热情。对学习充满热情的学生能够把学习当成一种享受，对教学充满热情的老师能够把上课当做一种事业。上好一堂课，教师首先要培养自己的热情，把上课当作是自身价值的体现，在讲台上尽情挥洒、展示自己的水平，把学生当作是最忠实的观众，真正把讲台当作人生的舞台：其次要培养学生的热情，这就需要教师精心设计每一个教学环节。 二、应具备五大素质 俗话说：“名师出高徒”，每位教师都渴望成为“名师”，然而，名师的出名靠的是渊博的知识和高超的教学艺术，重视因材施教，具备独具一格的教学经验和超群的教学水平。教学水平是教师的基本功，以下几点是好教师应具备的能力。 1.不断学习的能力 教师要给学生一杯水，自己必须有一桶水。在教学过程中，教师要不断加强自身学习，更新知识结构。 2.具备良好的专业技能 教师是人类灵魂的工程师，首先做到热爱自己的工作，把教学当作一种乐趣，全身心地投入到教学中；其次要掌握业务知识，所教学科知识是教师应掌握的最基本知识内容，对学科内容灵活、深刻的领会对于有效教学是至关重要的，每位教师必须精通所教学科的知识内容。 3.学会使用赞赏的语言 “好孩子是夸出来的”，同样，好学生也是夸出来的。当学生取得点滴进步时，教师一定不要忘记夸奖他，这样会让学生增强自信心，获得成就感。每个学生具备的优势不一样，有的语言智能突出，有的空间视觉智能突出，有的运动智能突出，教师要学会发现学生的特长与其成功之处，并给予充分的肯定；同时，当学生正确地回答了问题，或者提出了一个好的创意，甚至有一个小小的善举，教师都要用愉悦的语气给予真诚的赞赏。 4.善于控制自己的情绪 学会调整和控制自己的情绪，既是教师维护自身心理健康的重要手段，也是提高自己教育素养和教学效果的必要条件。当学生犯了错误，教师准备批评他时，要学会控制自己的情绪，千万不要让情绪左右。事实上，只有教师完全控制了自己的情绪，才能在面对任何学生时，能面带微笑；做好自己的情绪管理工作，才能够在课堂被打断后依然全心投入，圆满完成教学过程。 5.做一个公平的教师 每一个学生都渴望得到老师公平的对待，可是部分老师戴着有色眼镜，对待学生按照成绩分等级，使成绩差的学生受到不平等的待遇，从而产生消极心理。其实，不管学生成绩好坏，他都是班级中不可缺少的一部分，可为班级作出不同的贡献。 三、要掌握有效的教学方法 教师必须掌握一定的教学方法，在上课之前，充分备课可以减少教学活动间的过渡时间，避免教学的中断，建立教学规程和程序。在教学过程中，可以结合课程内容采用案例、演示、

我心目中的好老师作文

我心目中的好老师作文 【篇一：我心目中的好老师作文】 在我们求学的生涯中，都会遇到许多老师。从小学到初中九年的生活里，让我记忆深刻的还是我们的初中语文老师。 无论是在小学还是在初中，我的语文成绩都很不理想，是她激起了我对语文的兴趣。 记得刚上初中的时候，老师就把我选为语文科代表，当时我就很着急，就对她说："老师，我的语文成绩不太好，您还是找其他同学吧！"老师当时笑了笑，对我说："谁说语文成绩不好就不能当语文科代表，再说你再用心一点，一定会学得很好的。"我没有再说什么，而是接下了这个职位。虽说她在课上对我们很严格，可是俗话说得好："严师出高徒"，所以全班同学都很听她的话。还记得有一次，全班的语文成绩都呈直线下滑，连平均分也滑到了最后，全班同学都很不开心，同时也怕语文老师会因此来骂我们。到了语文课，全班同学都很紧张，也做好了挨批评的准备，可是很奇怪，她走进了教师依然和往常一样上课，等到快下课的时候，她对着我们说："只是一个小小的测验，大家都没有必要太在意，只需要我们期末考和中考好好的考就行了，不过虽说不要太在意，但你们还要好好的考，每一个小测验都是对你们知识的提问，如果这次哪些题做错了，还是不会，一定要找我问，这样下次才能考好，好了，记住下次你们要加油。"当时的我们听了老师这番话以后，个个都下定决心要好好的学语文。果然，在第二次测验中，我们班的语文成绩进步了，虽说是进步，可老师并未表扬我们，这让许多同学都很不开心。 其实，我觉得老师之所以不表扬我们，那是因为怕我们会因此而感到骄傲，导致下次语文成绩下滑。我因为当上了语文科代表，成绩也比原来好了很多，而且一直在不断的进步，是我们的老师"开发"了我对语文的兴趣，让我的语文成绩一直呈上升趋势，也让我真正地喜欢上了语文。 其他的老师他们也是好老师，只是我认为语文老师更"出众"一些。其实同学们心目中的好老师都是偏向温柔那一边，可你们不要忘了，如果老师只是温柔，而不严格的话，那么很多同学都不会得很好。

安徽省“我心目中的好老师”获奖名单汇编

安徽省教育厅“我心目中的好老师”主题征文获奖名单（中学组） 学生二组（中学组） 一等奖 颍上县第一中学高二（1）班赵艳指导老师：王锋 巢湖市柘皋镇中心学校八（5）班赵韫指导老师：何云芬 安徽师范大学附属中学高一（1）班黄梓怡 合肥市第一中学高二（10）班王潇婧指导老师：张瑜 合肥市第一中学高二（38）班李成希 合肥市第四十五中学七（20）班罗木鑫 颍上县第一中学高二（1）班孙智玉指导老师：王锋 铜陵县第一中学六（2）班陈雪怡指导老师：赵亚平 马鞍山市第一中学106班姚莉莉指导老师：关丹丹 巢湖市春晖学校九（9）班魏亚婷指导老师：马兰 二等奖 颍上县第一中学高二（1）班刘政指导老师：王锋 绩溪县绩溪中学高一（1）班汪邵欣指导老师：方海星 滁州市第四中学高一（4）班梁钰指导老师：韦红梅 黄山市歙州学校高三（1）班刘杭杭指导老师：涂登国 宿州市宿城一中高二（12）班胡雨婷指导老师：闫荟兰 芜湖县实验学校八（12）班徐锦文指导老师：陶爱萍 铜陵市实验高级中学高二（7）班陈储指导老师：柳昔亮 宁国中学高二（2）班郑琦 和县第二中学高三（6）班卜钰指

导老师：伋静 宿松县经济开发区龙山学校八（3）班许焰芹指导老师：王锦菊 亳州市谯城中学八（18）班张紫雯指导老师：丁敏 阜阳市第四中学高二（13）班殷晓倩指导老师：曹尹萍 滁州市第三中学八（6）班杜禧玥指导老师：杨来军 合肥市第四十八中学八（11）班郑琪冉 安庆市宜秀区大龙山初中八（2）班潘若岩 马鞍山市薛镇初中九（3）班费旭辉指导老师：徐红萍 无为县第四中学八（2）班肖凡指导老师：杨蓉 安徽新华电脑专修学院环艺C1504 张璐璐指导老师：王艳 阜阳市第四中学八（2）班黄天珺指导老师：李凤侠 寿县炎刘中学九（3）班李藜萌指导老师：李世杰 庐江县第四中学九（13）班孔梦源 蚌埠市第二中学高二（3）班高晨阳 合肥市第一中学高三（35）班刘毅 阜阳市颍东区枣庄镇中心学校七（1）班尹海燕指导老师：李飞 阜阳第一中学高二（25）班刘阳指导老师：张素芳 绩溪县适之学校八（15）班曹宁指导老师：唐卫华 亳州市第一中学南校高一（18）班赵紫薇指导老师：王士荣 合肥市第十中学高二（1）班骆冬倩 绩溪县扬溪高级职业中学七（1）班姚鸿宇指导老师：许青山 宁国中学高三（4）班胡翔鸿 三等奖 寿县正阳中学七（1）班杨牧卿指— 2 —

2020年高考优秀作文：我心目中的好老师范文

第一篇：我心目中的好老师 她，澄澈的目光中闪烁着自信;她，动人的谈吐中散发着热情;她，甜美的微笑中流露着真诚。她，看似平凡文静，却是一位对教育事业有着远大抱负的热血女教师!她就是我初中时代的语文老师，王老师。 第一次见到她的时候，她凌于三尺讲台，用甜美的嗓音熟练的自我介绍着，语调轻柔，一股暖流流入我们的心田，如沐春风般的舒畅。声音平缓，却又隐隐透露出一种教师独有的威严。那个时候，她说：“学语文是日积月累的事儿，不是朝夕之间就能学富五车，你们必须要有坚持不懈的毅力，以及不想松懈的心情。有一副对联是这样说的：有志者，事竟成;破釜沉舟，百二秦关终归楚;苦心人，天不负;卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。”老师的教诲至今仍深烙在我的心中，成了我学习语文的座右铭。 渐渐的，与老师接触的日子久了，便发现她心细如丝，总能读懂我们的心理;待人十分和善，总能宽容他人的过失。她与我们交朋友，时常如朋友般地向我们诉说她学生时代的酸酸甜甜的故事，她有着惊人的口才，这是作为语文老师的资本，有时候引得全班热血沸腾，几个性子急的同学跳起来发誓说要好好学习，振兴中华! 她关爱学生，对学生永不言弃，孜孜不倦地灌输着我们语文的知识和技巧;不辞劳苦地引导着我们选择正确的道路;废寝忘食地研究着我们成绩的起伏成因。上课之时，常常与我们讲述一些语言运用的奇闻轶事，这让我们看到了她渊博的知识与非凡的见识，让我们对语文充满热情，让我们对学习充满期待。 她不喜欢打扮，穿着也差强人意，永远是单调的上衣配黑色的牛仔裤，和周围同龄的女教师相比，少了一丝艳丽，多了一丝憔悴。我们知道她为什么不喜欢打扮，为什么会有那丝与年龄不符的憔悴。因为她对我们太认真了!她的心中装着的，是比穿着打扮更为高尚，更为伟大的教育事业!她对教育的热忱，对教育的碧血丹心，对梦想的执着追求，深深地感染了我们，在我们的心中留下了不可磨灭的痕迹!每每想到她全神贯注地备课时那娇小的背影，聚精会神的讲课时那坚定的眼神，心中难免激起千层浪，感慨万千，意味难言。 “春蚕到死丝方尽，蜡炬成灰泪始干我心目中的好老师有奖征文范文我心目中的好老师有奖征文范文。”遇见她之后，我终于明白了这份奉献的价值，这份精神的真谛，这份难以言喻的坚持!她如春蚕，吐尽珍丝，她如蜡炬，燃尽年华。她为了教育，奉献了艳丽的容貌，奉献了似水的流年，奉献了矢志不移的决心，奉献了一切啊! 她前方的道路是明亮的，她自己就是照亮道路的火把，她也照亮了我们的道路，让我们充满自信与希望，让我们坚信明天会更加美好，

浅谈教师的四种情怀

浅谈教师的四种情怀 一个人遇上好老师是人生的幸运，一个学校有好老师是学校的光荣，一个国家涌现源源不断的好老师是民族的希望。做教师要有崇高的理想，“做教师，学做教师，做好教师”。做教师要有高尚的情怀，塑造心灵、传承文明。教育是一种情怀、一种责任，一种担当。作为一名新世纪教师，应有四种情怀。 教师家国情怀博爱情怀包容情怀思想情怀 一、家国的情怀 我们可以这样说，如果一个教师不能将自己的工作与祖国的前途和民族的命运对接起来，那么注定了他永远不可能达到教育的最高境界！读苏霍姆林斯基，为何总会有高山仰止的感觉？品陶行知，为何总会觉得他是中国现代教育史上一座绕不过去的丰碑？除了他们深厚的知识素养，精湛的教育艺术，博大的仁爱之心，最根本的一点是他们无限崇高的爱国情怀！他们的一切教育行为，都是从祖国前途和民族命运的高度出发，绝不在个人私利方面缠绕徘徊。孩子是祖国未来的建设者和接班人，面对那些稚嫩的面孔、求知若渴的目光，教师一定要有大情怀，心里要装着民族和国家；要有敬畏感，心中装着理想和信念；要有价值感，心中装着孩子们的未来。一个教师，拥有了崇高的爱国情怀，学生就会时时感受到教师心底播撒的阳光，在孩子们健康、幸福、和谐发展的同时，教师也一定能够享受到教育为自己带来的幸福和快乐。教育改革之路无论走到哪里，教师都要有一份家国情怀，对孩子的未来负责、对国家负责、对民族负责。 二、博爱的情怀 一位班级管理失败的班主任，其失败的理由可能会有一百条，而一百位优秀的班主任，其成功的经验只有一条，那就是热爱学生。爱学生是教育学生的起点和基础，教育是爱的延伸。爱本身就是人类最美的语言，会像春风一样潜入学生的心田。苏霍姆林斯基曾经说过：“教育技巧的全部奥秘，就在于如何爱孩子，明智地爱孩子乃是教育素养、思想和感情的顶峰。”教师对学生的爱，胜过一千次一万次的说教。 我在担任班主任期间，特别关心经济上有困难的同学。我们班的晓霞同学，刚从东边山区转入我校，家里经济条件非常困难，母亲多病，只靠几亩薄田维持生计，弟弟还要上学，无奈之下自己决定辍学，以缓解家里的实际困难。当我得知她的家庭状况后，主动找她交流、谈心，并与学校领导协商、共同承担了她的学习和生活费用，当她免除后顾之忧之后，不但能够继续完成她的学业，而且刻苦学习，孜孜不倦，三年后以优异的成绩顺利考入金昌市二中重点班，她用优秀的成绩、高尚的人格回报了学校。以爱心抚慰学生的心灵，用真情期待学生的进

我心目中的好导师--作文

我心目中的好导师 篇一：我心目中的好导师作文古人云：师者，传道授业解惑也。 也便是说，古时候能够传授其学生道理和解其疑惑者，足以为师。 而今，老师这个神圣的名词又被赋予了更多新的定义。 我从小学直到高中的学习旅途中，遇到过诸多位出色的老师，而其中最令我难以忘怀的，是高中也就是现今正在相处的导师——陈婷婷老师。 也许你会疑问为什么我会用难忘这个词，明明它该与留在记忆中的人事物更贴切些才对。 那么，请听我慢慢叙来吧。 犹记开学第一天，一位铿锵节奏如鼓点般地踩着高跟鞋的瘦小女性直袭讲台桌前，一身简洁的装束颇显干练，而她眉眼之间的神色飞扬仿佛正值金秋的飒风，干爽而开朗，同时也如迅风一般以如此霸道的姿态闯入我的眼，篆刻在记忆的画册里。 这是我于陈老师第一次见面的印象，三言两语就可以化解了教室内相互陌生的近半百学生之间沉默尴尬的氛围，我想这定是一位自信得闪耀的女教师，她会如手执银枪的勇士般带领她的班集体冲锋陷阵并去夺得荣誉的桂冠。 陈老师除了每天脸上挂一个自信得耀人的笑容之外，很大的特点就是活泼。 她几乎就像同龄的孩子那样和我们说笑打闹在一块儿，每次说话

甚至讲解课文时都是用她那种尾音上挑的活泼语调，很轻易地就能让听者的心情如小提琴的音乐般欢快地共鸣宣泄开来，化作不由自主蔓延开的充满愉悦的笑纹。 陈老师是个时常开心的人，所以她是一个懂得如何去生活的人，也是在潜移默化中指引我们去正确对待生活的人。 她告诉我们这样一个道理：生活中烦恼就那么多，开心的事也就那么多，只有懂得在生活中选择，才可以经常快乐。 既是一位如此活跃的老师，那么玩得热火朝天的运动赛场上怎么能少了她的身影呢？那天虽然出了点小意外，却让我看到了陈老师与众不同的又一面。 略过细节不讲，最让我记忆犹新的是陈老师在比赛中摔倒后站起来的身影。 那时她的眼角已经出现了一块发紫的瘀伤，可见那一跤摔得有多狠，可是老师至始至终都没有喊过疼，依然眉眼带笑神色轻松仿佛无碍。 也许是那一刻头顶的阳光过于灼人，我真心觉得那个看似瘦弱的侧影高大得令人心生敬肃。 如果当时有网络资深者在场，他会告诉我说：那就叫气场。 之后意料之中的，陈老师挥退了所有人的劝解再披戎装杀上赛场，更加卖力地似要追回比分，那模样，就好像……一个不服输的倔强小孩一样。

浅谈我对教师职业的理解

浅谈我对教师职业的理解 “教师是人类灵魂的工程师”。“传道、授业、解惑”是教师的本职使命。 许多人认为教师只要将知识教给学生就可以了，但我认为教师不仅仅是教书，更重要的是育人。教师首先应该教给学生的是做人的道理，做人是做其他事情的先决条件，要教会学生怎样作为一个有道德有素质的人而站立于天地之间。其次，教师应培养学生找出问题、分析问题、解决问题的能力，“授人以鱼，不如授人以渔”，让学生在学习、工作、生活中遇到各种问题、困难与挫折时，拥有应对的能力。最后，教师要教会学生各种知识与技能，为今后走上工作岗位做好弹药储备。 作为一名教师，不应该只是在学术或教业上有所成就，教师首先应该是一个有道德、有素质的模范，因为教师承担者作为学生表率的重任，一言一行都会对学生产生很大的影响，好老师身边自然会形成良好氛围，潜移默化地影响着学生的言行。其次，教师应贴近学生的心，师生关系与朋友关系并存，这样可以让师生之间更好的交流。最后，教师要无私地将自己的知识传授与学生，让他们有能力去创造属于自己的天地。 我选择教师职业有以下几点原因： 第一，我认为教师本身是一个很普通的职业，但这个职业又是伟大而高尚的。教师本身的力量是有限的，但他可以教育无数的国之栋梁，这种力量又是无限的。在所有职业中，我想只有教师是能够最大限度地影响别人的未来，因为教师教育出了科学家、医生、法官、商人、工人等等各行各业的人才，而这些人又影响着我们国家、社会、生活的方方面面，这些国之栋梁的成就与教师的付出密不可分。所以我也希望自己能够加入到这个伟大的队伍中来。 第二，教师这一职业给予我明确的人生目标。作为一个新教师，我的确感觉到有压力有困难，相应的这也是一个机遇与挑战——一个人活在世界上没有目标和挑战，那么他的人生就是有缺陷的、是不完整的。更重要的是，我们在完成这个目标和完成这个挑战的过程中，能够收获到各种酸甜苦辣，能够体味人生百态，能够超越自我、实现进步，这样，人才活的精彩，才不会留有遗憾。我希望自己是一个有理想、有目标、有所贡献的人，而不是一个碌碌无为、一事无成的人。教师职业就是实现自我人生价值、达到自我满足的一个平台。 第三，我喜欢和人相处，尤其喜欢在最纯净的校园里和孩子们一起学习交流，不仅将知识教给学生，我也向他们学习积极向上的正能量和年轻的心态，更能够获得许多欢乐与感动。 第四，教师很适合我的性格与生活。我是一个认真负责的人，在学校的工作中，尤其是班主任的工作中，我能尽心尽力做到育人教书，对工作对学生负责。同时，我也是一个享受生活的人，教师每个星期都有固定的休息时间，可以散心、逛街、照顾家人等；每年都有两个假期可以旅游、健身、学习充电，做自己喜欢的事情，多好！有严谨的工作，有轻松的假期，一张一弛，工作生活将无比丰富、充实而有意义，哪个职业可以与之相比？ 教师是伟大而又神圣的，不可否认的是，工作确实辛苦，但当我看到学生因为教师的指导而进步、成长时，当我看到学生们的笑脸与认真的眼神时，当我想到今后桃李满天下时，一切都是值得的！

我心目中的好老师500字作文

我心目中的好老师500字作文 我心目中的好老师就是教我们语文的何老师。 何老师大约四十岁左右，个子不高，有点瘦，笑起来很和蔼。何老师眼睛虽然有点小，可是上课时可威严了，眼睛一瞪，谁见了都怕，都会立即坐好，认真听课。他笑起来眯成一条线，好像瘦了身的机器猫，可好玩了。 何老师的课谁都喜欢听，因为他讲话很幽默，思维也比较活跃，这也是我们喜欢他的一个原因。记得三年级时，何老师还不是班主任，只教我们数学和写字。有一次上写字课，这节课要写好多生字和词组，我们写呀写，终于写到了最后一个“龟”字，何老师慢悠悠的说：“就剩一个‘龟’了，龟孙子的‘龟’了”。我们都“哈哈”大笑起来，何老师又正儿八经的说：“龟孙子在现在是骂人的话，大家可不能乱说哦！”。那滑稽的表情和动作，现在想想都能让人捧腹大笑。 俗话说得好：“严师出高徒”。何老师也是很严厉的。早晨，一进教室，总能看到何老师站在教室门口一丝不苟地抽查背书，不会背的同学就再站在门外读。上课铃响了还不会背的话，下课也要去办公室读，读到了会背才放过。又一次，何老师来发订正的本子，发到最后，何老师说：“有一个人竟然作业一个字没写就交上来了！是谁？自己站起来！”。有一位同学战战兢兢地站了起来，“放学留下来！”。何老师把话拉得长长的，教室里的人一声都不敢吭。直到打扫教室卫生的人都走光了，那位同学才从办公室里出来，他肯定是经受了何老师苦口婆心地

教育。 何老师对同学们都很关心。如果有人受伤，摔跤，他都会给他们擦红药水，伤得重的还会亲自送到医院，然后给我们上一堂“安全课”。何老师布置作业也不太多，也尊重我们的建议，思维也比较开放。记得上一二年级时，内容很简单，几下就可以讲完了，剩下时间，就经常给我们讲故事。平常何老师会把数学活动课当成数学上，班会课当成语文课。数学活动课的时候，何老师带我们外出实践，比如统计我们的身高、体重、年龄等；班会课时候，就讨论班上的事，比如选班委、班干部、小组长等。 这就是我最喜爱的老师：何老师。他幽默、风趣、好笑、严厉，深受我们喜爱！

我心目中的好老师论文

我心目中的好老师 安陵镇中心小学王玫芝 古人云：师者“传道、授业、解惑也”。一个人遇到好老师是人生的幸运，一个学校拥有好老师是学校的光荣，一个民族源源不断涌现出一批又一批好老师则是民族的希望。 有人说，老师是天上最亮的北斗星，为我们指明了前进的方向；有人说，老师是山间清凉的山泉，用清凉的甘露浇灌祖国的花朵。一名好的老师，对学生的影响是一辈子的。那么在大家心目中好老师是什么样子呢？博古通今、多才多艺、平易近人、机智幽默……，而我心目中的好老师——要爱岗敬业、要钻研、要机智、要有耐心，会自我克制，爱护学生。 一、要爱岗敬业，爱护学生。 一名好教师，首先要爱岗敬业。《中小学教师职业道德修养》指出：爱岗敬业精神是师德的核心内容。爱岗敬业作为教师职业道德的基本规范，是做好教育工作和履行其他教师道德规范的思想前提，教师只有具备了爱岗敬业精神，才能热爱学生、严谨治学、廉洁从教、为人师表、为祖国培养高素质的人才。爱岗敬业，是职业道德的体现。具体到教师，要做到爱岗敬业，首先就要做到:热爱教育事业，热爱教育对象。教师对事业的态度，集中地反映在我们所教育的对象———学生身上。热爱学生，既是教师高尚师德的集中表现，也是教师做好教育工作的前提。因此，教师应该像爱自己的眼睛一样爱自己的学

生。只有热爱学生，才能从内心深处爆发出强大的力量，踏实肯干，努力工作，置个人的得失于不顾；只有热爱学生，才能勇于对学生负责，热忱地鼓励他们的每一点进步，千方百计地帮助他们克服存在的缺点与不足；只有热爱学生，才能放下“架子”，与学生建立民主、平等的亲密关系，尊重学生的人格，使学生自尊、自信、自强、自立，真正获得进步；只有热爱学生，才能以炽烈的情感去打开学生心灵的闸门，启迪他们的聪明才智，激励他们的进取心，使他们茁壮成长。 二、要钻研 学生是鲜活的。我常常很自豪地跟其它行业的朋友说，做教师的快乐之处就在于，我们每天面对的都是生动的、独特的、朝气蓬勃、不断发展的鲜活的生命，这是其它任何行业无法比拟的。学生的已有知识经验、兴趣爱好、行为习惯和个性特征不同，呈现在我们面前的生命个体就更是丰富多彩、千差万别了。面对如此灿烂的生命，教师必须走进他们，了解他们，熟悉他们，研究他们。教师上好一堂课不是件容易的事，必须要刻苦专研、精心备课，正如苏霍姆林斯基说：“要用一生来备课”。 教师要想给学生一桶水，自己就必须具有源源不断的活水来，这源头活水要从专研学习中获得。刻苦学习、钻研业务是教师专业成长的需要,也是提高教师科研能力的方法和途径。业务能力强的教师必能居高临下地俯视整个教材体系。只有了解教材体系，在头脑中建立起所教知识的立体网络，善于根据学生的特点充分发挥教材的资源作用。才能明白学生为什么出现这样或那样的错误。而这些知识不是自

浅谈如何做一名好教师

浅谈如何做一名让学生喜欢的老师 杨小红 【摘要】在新课改的背景下，教师要想做好教育教学工作或班级管理工作，就必须使学生心悦诚服地接受教导，那么走进学生的心灵就成了前提和关键。如何做一个真正意义上的好教师？要有满腔热情；加强学习，提升自身素质；教师应该是一名无私奉献的人；关心每一位学生；能够设身处地为学生着想；有一个健康的心态和责任心。 【关键词】好教师现代教育提高技能水平 童年时代，当我看着老师挥舞着教鞭抑扬顿挫地讲课，仿佛一位圣人无所不知。我从心眼里羡慕，同时也萌发了当一名教师的美好愿望。终于，师范毕业后，我如愿以偿地成为了一名小学教师。 教师是园丁，默默无闻的工作者；教师是指点迷津、引向人生之路的向导，雕塑着亿万多彩多姿的人生；教师是学生们的良师益友，懂得珍爱学生的生命，懂得开发学生的生命潜力，工作充满创造性。教师教给学生的是通往知识宝库的钥匙，打下的是学生终身可持续发展的基础。踏上三尺讲台，也就意味着踏上了艰巨而漫长的育人之旅。如何当一个让学生喜欢的好老师？这一直是我在思索的一个问题，也是我所不断追求而为之奋斗的目标。在我心目中的好老师应该具备以下几个方面： 一、要有满腔热情 孔子曰：知之者不如好知者，好之知者不如乐知者。教与学的过程都需要充满热情，即教师对教书育人的热情和学生对学习的热情。对学习充满热情的学生能够把学习当成一种享受，对教学充满热情的老师能够把上课当做一种事业。上好一堂课，教师首先要培养自己的热情，把上课当作是自身价值的体现，在讲台

上尽情挥洒、展示自己的水平，把学生当作是最忠实的观众，真正把讲台当作人生的舞台；其次要培养学生的热情，这就需要教师精心设计每一个教学环节，采用什么模式切入，如何设置悬念引发学生思考，选择怎样的经典案例等，既要保证课程严谨、逐步开展，又要保证师生间有充足的互动，确保教师与学生充满热情。 二、加强学习，提升自身素质 俗话说：?活到老，学到老。?更何况一名小学教师，要给学生一杯水，自己必须先有一桶水。我认为要做一名好老师，甚至必须有一河的活水。这就要求我们不断学习，具备扎实的专业基础知识和渊博的文化知识。苏联教育家马卡连柯认为，学生可以原谅教师的严厉、刻板，甚至吹毛求疵，但不能原谅他的不学无术。教师的专业知识是教书育人的资本，是将学生培养成才的必备条件，是教师必备的业务素质。要是教师仅仅依靠自己在学生时代掌握的知识来应付教学，就很有可能在细节方面传错道、授错业，从而解不了惑，甚至误人子弟。久而久之，学生也将对这样的教师失去兴趣、信心和尊重，恶性循环一旦形成之后再去扭转就变得非常困难了。我在平时教学中，一直很重视新知识的学习，不论哪一学科，它都不是一门孤立的学科，需要教师掌握更多的学科之外的知识。我努力通过各种途径，学习计算机、教育教学理论等各种知识来不断充实自己。让自己永远矗立于新知识的潮头。 三、教师的个人行为 中小学生正处于生理、心理不成熟、发展的阶段，如果没有很好的引导方向，就会很容易走上生活的弯路，误入歧途，所以教师的责任是任重道远，而且作为这个阶段的学生是特别?信任?老师，模仿能力极强的。因此教师，更应该注重为人师、以身作则。作为教师，他的一言一行，对学生来说，可以产生不小的影响。同样道理，我们在教学生要注意公共卫生、公共秩序等一些社会道德常识的时候，我们是否应该从我做起，以身作则呢？作

“我心目中的好老师”优秀征文10篇

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ “我心目中的好老师”优秀征文10篇 我心目中的好老师优秀征文：印象 小时候对老师的看法，不过停留在他人的误解上，误以为老师只不过是为了保证升学率而培优弃差的黑手，是抹杀学生奇思妙想的细胞的刽子手，是布置成堆作业的填鸭式使学生昏天黑地的人，或是仅仅传其道，解其惑而与学生们形同陌路的陌生人。可是，刘老师，是你的微笑与和蔼化解了师生间的雾霭；是你的循循善诱和耐心指导灌溉了学生求知的幼苗；是你的一视同仁和激励鼓舞填补了师生间的沟壑。 印象一：变 初来乍到，刘老师给我的第一印象是特别的，有别于其他老师的模式，就如一本新颖的书，古朴而简洁地散发着木质的气质，卷首凝下一个字：变。 变，就是可以由坏到好，由静到动，由别人的到自己的，由死板到灵活的转变。刘老师如是说。 我读着封面：个头，中等；体型，中等；穿着，干净而简洁；相貌，慈眉善目。头顶两侧稀少的头发簇拥着光亮的顶额。似乎一切都平淡无奇，可是这样一本书却吸引着我一直读下去，为了他闪烁着思想、原则 1 / 28

与爱的光。 印象二：都跟上呐 每当上课欲与周公垂钓时，刘老师都会善意地提醒着；大家都跟上呐。每当上课无法顺利渡过某道难题时，刘老师总会温和地鼓励着：别掉队了，大家都跟上呐。每当讲课讲到重点时，刘老师总会边比划边强调：注意了大家要跟上呐。刘老师总是会顾及到基础薄弱一些的同学，他希望大家能共同进步“我心目中的好老师”优秀征文10篇。 都跟上呐，一句很温暖的话，简单的四个字都饱含了老师的无限关爱。它像一声哨声，敦促学生回归正途；也像一轮木筏，搭载着学生渡过疑难；它也像一袭披肩，温暖着学生共同奋进。 印象三：真实 有一段时间里，班上的抄袭风突见苗头，致使接连几次考试成绩都不理想。刘老师在黑板上写下两个字――真实。他像慈父一样对我们说：要做真实的自己。勿以恶小而为之。抄袭他人的，他人的始终是他人的，成为不了自己的，那么就不可能在学习中找到快乐“我心目中的好老师”优秀征文10篇。 做真实的自己――这就是刘老师的原则。对他人，如此；对自己，亦如是。

师风师德建设征文 我心目中的好老师

师风师德建设征文我心目中的好老师 各位读友大家好！你有你的木棉，我有我的文章，为了你的木棉，应读我的文章！若为比翼双飞鸟，定是人间有情人！若读此篇优秀文，必成天上比翼鸟！ 师风师德建设征文我心目中的好老师如何才能做个好老师？我常常在思考这个问题，纵览历史上的优秀教师，横观当今的出色教育者，我们不难发现，为师者需胸有仁爱，腹有诗书！只有这样的老师才能成为一名受学生欢迎的好老师！好老师是楷模，好老师是榜样；老师的好体现在教育教学之间，老师的好体现在一言一行之中；以下就是我心目中的“好老师形象”。好老师应调整好心态：老师本身的态度是最重要的，自己得喜欢这个职业，才有热情，去解决每天都可能发生的状况，每解决一个问题都要给自己信心，鼓励自己，继续加油！老师也是人，难免会受情绪、心理状态、环境等等的影响，所以做个好老师并不容易，就因为不容易，真正受欢迎的好老师并不多。尤其是后进生，他们才是阻碍你成为好老师的关键！好学生老师们都疼，人类都是趋利的，所以很多老师会厌恶差生，其实差生对老师经验的积累很有帮助，好学生很听话，不用多操心，解决好差生的问题才是关键，当一个个差生变成好生时，自然而然你已经是学生、家长、老师们心中的好老师了。每个学生都有闪光点，所以好老师是伯乐哦，能帮他们把才能挖掘出来，细心、决心、毅力对伯乐很重要！好老师要学会反思：在工作中除要多反思自己的教

育行为，教育理念，教育质量，卫生状况，还要反思孩子对自己的喜欢程度，家长对自己的满意程度，反思自己能不能认真负责的对待工作，能不能平等的对待每一个孩子，能不能真诚的对待每位家长，静下心来想一想，每个人在工作中都存在着不足，对孩子又不够耐心细致的地方，有过激言行的行为，特别是对那些能力较差的孩子，有时不注意教育方法，过于急躁，损伤了孩子的自尊，自信心。不断反思就可以使我们及时发现自己的不足，才能让我们有的放矢的完善自己。因此，我们要在反思中理解感悟教育的真谛，从而使自己的从教之路越走越宽！好老师要学会关爱：要从心底去爱孩子，关心他们的生活，关心他们的身体，关心他们的心理健康，让孩子在宽松，友爱，谦让，富于爱心的环境中成长。爱孩子就要尊重孩子的人格，每个孩子都是个独立的人，师爱比渊博的知识更重要。在和孩子相处时，我们应时常想着两句话“假如我是孩子”，“假如是我的孩子”。这样的情感会使我们对孩子少一分埋怨，多一分宽容；少一分苛求，多一分理解；少一分职责，多一分尊重。只有心系孩子，才会竭尽全力的去教育孩子，关注他们成长的每一点滴，一心想着如何让他们更好的发展和成长。老师只有关爱孩子，才会爱岗敬业，乐于奉献，才会自觉自愿的约束自己，规范自己。好老师要学会感染:一个好老师，教给孩子的绝不仅仅是一些知识，老师是孩子的榜样，是孩子引以为傲的模仿对象，树立一个良好的教师形象，不仅仅是给孩子一个好目标，更是约束自己，让自己的修养不断提高的

浅谈如何做一个好教师(论文)

浅谈如何做一个好教师 俗话说一个好的教师影响几代人，所以教师对社会的影响是非常大的。因此我们每个教师有应该争取做一个优秀的教师。有人说，一个学生就是一首诗，一个心灵就是一个世界。也有人说一个学生就是首歌，一个心灵就是一个一个音符，有人说一个学生是一个春天，一个心灵就是一颗小草…… 我经常这样扪心自问：怎么做好一名教师，那么作为一个老师最重要的究竟是什么？优美的语言，广博的知识，还是丰富的经验？终于，我渐渐地发现，这些都是一名教师不可或缺的优秀品质，也是一个优秀教师不可缺少的品质。但更重要的是有爱心，爱心是穿越心灵的无私的真爱。爱，发自内心深处的真爱，是体贴，是关爱，使他们感到舒畅、亲切，一句恰如其分的赞扬，一声及时的关心，一份关切的问候也许胜过冷冰冰的指责，这就是亲和力的作用。这才是教书，才是育人的伟业，才是用真心触动他们的心弦，同样这样一来也会收获他们真诚的敬爱。 然而爱心是否是让学生宠着，任由脾气的不良的发展，任由嘻哈的亲密无间？或者袒护着呢，并非如此，学生处于一个人生观、价值观、世界观初步形成的阶段中，在此过程中很多不良的人生观和价值观以及世界观都会影响着他们，不知道哪个对以后的人生为人处事会不会有不良的影响，不知道哪种是对是错……在这个阶段需要我们不断的指导，不断的纠正，好的发扬，不好的改掉。就好比种树一样的道理，不好的枝叶削掉那么这颗树才会成长成材，这难道不是我们作为一个老师要做的？难道不是作为一个老师需要考虑和思考的吗？ 它是熊熊的火炬，能点燃学生的梦想；它是指路的明灯，能照亮学生前进的路程“捧着一颗心来，不带半根草去”，这心，就是为师者赤诚的真心，如春风化雨，点点滴滴滋润学子心田。师德，决不是