7 จุดอันตรายในโรงเรียนที่เด็กต้องระวัง
การส่งลูกเข้าโรงเรียนเป็นสิ่งที่พ่อแม่ต้องเผชิญกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในโรงเรียน ไม่ว่าจะเป็นจุดอันตรายภายในโรงเรียนหรือจุดอันตรายภายนอกโรงเรียน ดังนั้นการสอนลูกให้ระวังจุดอันตรายเหล่านี้ เป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยป้องกันอันตรายและสร้างความปลอดภัยให้กับลูกของเราได้
- การล่วงล้ำพฤติกรรม
บางครั้งการล่วงล้ำพฤติกรรมจากเพื่อนร่วมชั้น หรืออาจเป็นพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมของครูหรือเจ้าหน้าที่ในโรงเรียนอาจส่งผลกระทบต่อพัฒนาการของลูกได้ ดังนั้น ควรสอนลูกให้รู้จักพฤติกรรมที่เหมาะสมและเรียบร้อยในการปฏิบัติตนในโรงเรียน - บันได
ทางโรงเรียนอนุบาลต้องมีครูพี่เลี้ยงคอยดูแลนักเรียนขึ้นลง และให้นักเรียนค่อยๆ เดิน และต้องจับราวจับบันไดทุกครั้ง เพราะ เด็กๆ หลายคนยังเดินขึ้นลงบันไดได้ไม่คล่อง - สระว่ายน้ำ
สระว่ายหลายๆ โรงเรียนจะมีรั้วรอบขอบชิด มีเจ้าหน้าที่คอยดูแลไม่ให้เด็กเข้าไปเล่นที่สระว่ายน้ำโดยพลการ แต่ควรบอกลูกให้อยู่ห่างสระว่ายน้ำในกรณีที่ไม่มีครูหรือผู้ใหญ่อยู่ด้วย
- การบาดเจ็บจากกิจกรรมกีฬา
การบาดเจ็บจากกิจกรรมกีฬาหรือการเล่นเกมส์ที่เสี่ยงต่อการบาดเจ็บ ก็เป็นอีกจุดอันตรายที่ต้องระวังในโรงเรียน ควรสอนลูกให้รู้จักการใช้อุปกรณ์ที่เหมาะสมในการเล่นและการให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการเล่นให้ถูกต้อง
- การล้มหรือพลัดตก
บางครั้งเด็กอาจพลัดตกหรือล้มได้ในโรงเรียน ซึ่งควรสอนลูกให้รู้วิธีการเดินและวิธีการเล่นให้ปลอดภัยโดยไม่เสี่ยงต่อการบาดเจ็บ - ประตูรั้วโรงเรียน
รั้วประตูโรงเรียนถือเป็นจุดหนึ่งที่ประตูอาจล้มทับเด็กได้ ซึ่งต้องระมัดระวังไม่ให้เด็กๆ เล่นปีนป่าย หรือขย่ม เขย่ารั้วโรงเรียน - เครื่องเล่นในสนามเด็กเล่น
คุณพ่อคุณแม่ควรสอนลูกให้เล่นตามกติกา บอกลูกให้รอคิว และควรเล่นตามวิธีที่ถูกต้อง ไม่ควรเอาหัวไปมุดหรือลอดตาข่ายใดๆ เพราะไม่ใช่เด็กคนเดียวที่เล่น และเด็กหลายคนเล่นกันรุนแรง หรือสนุกไม่ทันระวังตัว
- เหลี่ยมมุมต่างๆ
ถึงแม้พ่อแม่จะไม่สามารถควบคุมลูกได้ แต่ควรย้ำกับลูกว่าไม่ควรวิ่งเล่นในห้องเรียนแบบไม่ระวังตัวเลย เพราะในโรงเรียนมักจะมีเหลี่ยมมุมวัสดุอุปกรณ์ หรือมุมโต๊ะ เก้าอี้ ที่ยังไม่ได้ทำเซฟกันกระแทกอย่างทั่วถึง เด็กอาจวิ่งชนจนได้รับบาดเจ็บได้
Reference
- “Deep Residual Learning for Image Recognition” by Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun (2016): https://arxiv.org/abs/1512.03385
- “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning” by Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, and Demis Hassabis (2013): https://arxiv.org/abs/1312.5602
- “Generative Adversarial Networks” by Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio (2014): https://arxiv.org/abs/1406.2661
- “Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate” by Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio (2014): https://arxiv.org/abs/1409.0473
- “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks” by Alec Radford, Luke Metz, and Soumith Chintala (2016): https://arxiv.org/abs/1511.06434