好奇宝宝认动物系列:奶牛吃蛋糕吗? 阿里云 kindle chm umd 极速 pdf txt 下载

好奇宝宝认动物系列:奶牛吃蛋糕吗?精美图片
》好奇宝宝认动物系列:奶牛吃蛋糕吗?电子书籍版权问题 请点击这里查看《

好奇宝宝认动物系列:奶牛吃蛋糕吗?书籍详细信息

  • ISBN:9787514350272
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2016-07
  • 页数:暂无页数
  • 价格:9.20
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
  • 豆瓣短评:点击查看
  • 豆瓣讨论:点击查看
  • 豆瓣目录:点击查看
  • 读书笔记:点击查看
  • 原文摘录:点击查看

寄语:

美国著名动物学家凯瑟琳?E?亨特博士、文学教育家苏珊?凯塞林联合推荐!美国幼儿园推荐优秀图画书!突破填鸭式知识灌输,用孩童般异想天开的提问引出主题。让好奇的宝宝们开心了解动物知识!


内容简介:

好奇宝宝认动物系列:奶牛吃蛋糕吗?

这是一本适合3-6岁儿童阅读的动物认知绘本。用孩童般异想天开的提问引出主题——奶牛吃蛋糕吗?长颈鹿觉得什么好吃?熊猫一日三餐又吃了些什么?快翻开这本活泼有趣的图画书,来看看动物们平时都吃些什么吧!

?人类,那么我们人类会怎么样呢?通过阅读这本生动有趣的图画书,来了解动物们帮助人类做了哪些了不起的事情吧!


书籍目录:

暂无相关目录,正在全力查找中!


作者介绍:

[美]迈克尔·达尔

美国著名儿童绘本作者,曾经获得明尼苏达图书奖,三次获得AEP杰出成就奖(美国教育合作伙伴 American Education Partners是由美国教育专业人士所组成的独立教育组织机构)。


出版社信息:

暂无出版社相关信息,正在全力查找中!


书籍摘录:

暂无相关书籍摘录,正在全力查找中!



原文赏析:

暂无原文赏析,正在全力查找中!


其它内容:

编辑推荐

★  本书极具权威性,由美国著名动物学家凯瑟琳·E·亨特博士、美国文学教育家苏珊·凯塞林作为内容顾问并联合推荐,该系列图书为美国幼儿园推荐优秀图画书!

★  本系列突破以往填鸭式的知识灌输,用孩童般异想天开的提问引出主题,将动物的特点进行特殊的分类,例如动物的声音、动物的食物、动物的身体构造等。让好奇的小宝宝们在阅读中了解动物知识!

本套图画书融知识性与趣味性于一体,贴合幼儿园小朋友的对动物充满好奇的心理特点。画面如小朋友们的涂鸦一般充满童趣!


书摘插图



书籍真实打分

  • 故事情节:4分

  • 人物塑造:3分

  • 主题深度:9分

  • 文字风格:6分

  • 语言运用:6分

  • 文笔流畅:4分

  • 思想传递:6分

  • 知识深度:8分

  • 知识广度:8分

  • 实用性:5分

  • 章节划分:8分

  • 结构布局:9分

  • 新颖与独特:4分

  • 情感共鸣:6分

  • 引人入胜:4分

  • 现实相关:7分

  • 沉浸感:6分

  • 事实准确性:5分

  • 文化贡献:3分


网站评分

  • 书籍多样性:4分

  • 书籍信息完全性:9分

  • 网站更新速度:9分

  • 使用便利性:6分

  • 书籍清晰度:4分

  • 书籍格式兼容性:4分

  • 是否包含广告:9分

  • 加载速度:5分

  • 安全性:6分

  • 稳定性:7分

  • 搜索功能:4分

  • 下载便捷性:4分


下载点评

  • 一般般(169+)
  • 无多页(292+)
  • 好评多(414+)
  • 服务好(599+)
  • 简单(63+)
  • 盗版少(434+)
  • 内容齐全(314+)
  • 四星好评(267+)
  • 小说多(142+)
  • 购买多(418+)

下载评价

  • 网友 邱***洋:

    不错,支持的格式很多

  • 网友 游***钰:

    用了才知道好用,推荐!太好用了

  • 网友 利***巧:

    差评。这个是收费的

  • 网友 堵***洁:

    好用,支持

  • 网友 曾***文:

    五星好评哦

  • 网友 冯***丽:

    卡的不行啊

  • 网友 通***蕊:

    五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~

  • 网友 国***芳:

    五星好评

  • 网友 焦***山:

    不错。。。。。

  • 网友 龚***湄:

    差评,居然要收费!!!

  • 网友 师***怀:

    好是好,要是能免费下就好了


随机推荐