浅谈中国古典舞课堂教学内容与舞台表演的距离

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1、浅谈中国古典舞课堂教学内容与舞台表演的距离1、相关定义1.1、对”舞台表演”概念的认识“舞台”一词《辞海》对其解释为:”剧场建筑的主要构成部分之一。指同观众席相连接的演出场所。古代露天剧场的舞台主台大都前伸于观众席之中,或低于观众席(如古希腊扇形剧场的舞台),或高于观众席(如中国的庙台),供观众从三面看戏。室内剧场的舞台,通常正对观众席,除主台外还有供布景、灯光等进行工作的舞台上空和副台,以及供安装机械、灯光控制系统和储存景物之用的台仓等。机械化舞台一般有转台、车台、升降台或交错台等设备。现代戏剧家力求缩短演出与观众的距离,

2、较多地采用向观众席的中心部位伸出表演区的伸出型舞台、把舞台置于观众四面包围之中的中心舞台,以及根据演出需要随时灵活改变观众与表演区距离的可变舞台等”。[18]249顾名思义,”舞台”就是一个表演的场所,就是为了方便观众观赏演员表演所提供的一个表演的平台。出现在这个表演场所的表演内容和形式,我们暂时认为它是舞台表演。梁志祥在《舞美艺术功能解读》文中提到:”舞台表演是通过表演的艺术形式把要表现的作品转化为一种舞台艺术,通过塑造出的意境和形象来表现情感、反映12生活。”[25]舞台表演的艺术手法包括:音乐、舞美、队形调度、整体设计

3、、剧情编排等。由此我们得知,舞台表演作为表现情感和反映生活的一种直观的表演方式,它的表演形式通过运用舞台艺术中的舞美、音乐、队形调度、剧情编排等手法后,促进作品的表演效果。舞台表演的表现形式是具有一定的开放性的和一次性的以现场的方式进行的表演活动,并且可以在现场通过与观众交流与互动,来吸引观众的观赏兴趣和提高表演效果。1.2、舞台武术套路表演的概念在进行概念界定之前,我们首先要明确概念的特点。温力先生在《中国武术概论》对武术的概念进行了详细的论述,并在书中认为:”关于概念有一个非常重要的问题,就是概念本身是在发展变化着的,是

4、有条件的。一方面是由于随着社会的进步,人们的社会实践在不断地变化,认识也在不断地发展,所以对于不同历史时期的武术概念的表述显然也不同;另一方面也由于受到历史条件的限制,在一个时期里人们不能正确地认识事物或不能正确地表述一个概念,所以我们看到的武术的概念在不同的时期的表述是不同的”。[17]20从历史走来的武术是中国的一种具有中国的传统文化,在各个时期它都会根据当时时期的特点进行变化和发展,走进现代社会的武术套路,具有一定的现代社会特点,同时还随着现代社会的需要进行变化。因此,我们对现代武术套路、舞台艺术、舞台武术套路表演进行

5、概念的界定。1.3、相关定义定义2.1(属性值信息熵)设数据集为S,系统有C1,C2,,Cn共n类,设属性V具有i个不同值{}v1,v2,,vi,属性值vi在S的出现次数记为vi,属于第j类的实例个数记为vij,则属性值vi的信息熵为:()ln()1ijnjSvi∑pijp==?(2.1)其中,iijijvvp=是指在V上具有属性值vi的样本属于类Ci的概率.当vi=vij时,S(vi)=0.由定义2.1得,如果某个属性值的样本属于同一类别,则此属性值信息熵S(vi)为0,即该属性值能完全确定类别,如果属性值信息熵越小,则该

6、属性值对类别的决定作用越大。定义2.2(距离)设X,Y为任意两个样本,X与Y相同属性值为v1,v2,,vn,X与Y的距离定义如下:(,)1()1∑==nidYXnSvi(2.2)由定义2.2可知,X与Y的距离为任意两个样本间相同属性值的平均信息熵,通过两样本间相同属性值中的重要属性值,此距离有效度量了两个样本间的相似程度。当X与Y相同属性值中信息熵小的属性值越多,平均信息熵越小,则两个样本的相似程度越高。定义2.3(类可信度)设Ci代表类别,Y为待测样本,Xi为近邻中属于Ci类的样本,N为近邻样本总数,Ni为近邻样本属于Ci

7、类的样本个数。称T(Ci,Y)为Y对Ci的类可信度,计算公式如下:∑==?×NiiiiiT(Ci,Y)NNNN11d(Y,X)(2.3)其中∑=NiiiidYX1N1(,)为Y与Ci类的平均距离。如果T(Ci,Y)越小,Y属于Ci类的可信9--度越高。公式(2.3)对Y的判断不仅基于近邻样本中属于Ci类的个数,更重要的是基于Y与类Ci的平均距离。公式(2.3)由两部分组成,第一,待测样本与各类的平均距离。如果平均距离越小,Y判别为Ci类的可能性越大;第二,各类的近邻样本点数。当Ci类的入选点样本点数Ni越多时,NN?Ni值越

8、小,T(Ci,Y)越小,则Y判别为该类的可能性越大。1.4、区间数已有的几种距离定义目前区间数的距离公式多种多样,主要是由点数据对象的距离公式推广得到的。当然可以简单地用区间中点代表区间,再运用点距离公式,如欧几里得距离进行计算[57],但这种方法忽略了区间结构和区间信息,例如二维区间向量

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