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文档简介

1、迁移理论在高职计算机教学中的应用探析迁移理论在高职计算机教学中的应用探析所谓学习迁移,是指一种学习对另一种学习的影响,其中又分正迁移和负迁移,前者是指一种学习对另一种学习起到积极的促进作用,后者那么反之。我国高职院校科学计算机教育起步较晚,且学生根底知识薄弱,因此如何从计算机的教学实际出发,遵循促进学习迁移的教学原那么,最大限度地促进学生对所学新知识的迁移与运用,对于有效进步老师的授课质量和学生的学习效率,意义深远。一、精选教学材料,重基储找规律,促进知识的正迁移计算机学习看似复杂难懂,其实各种知识之间或多或少存在一些共同要素及一般原理,而迁移总是以先前的知识学习为前提,因此学生掌握的知识越是

2、根底的,新知识和新问题的学习研究适应性就会越宽广,产生学习迁移的范围也更广泛。基于此,老师在组织教材时,应将根本概念和规律放在首位,突出教材的系统性和规律性,以促进本文由论文联盟搜集整理更多的正迁移产生。例如,在学习以语言作为数据构造和算法的描绘语言的?数据构造?时,必须有语言作为根底,语言学得好的学生越容易产生迁移,将语言中的知识应用到数据构造的描绘上来。因此,在讲授?数据构造?时,老师应在教学中适当参加一些与之有关的语言的根底知识,以促进知识迁移的发生。此外,计算机与数学关系深远。如计算机程序就需要运用到数学思维,而纵观当前我国高职数学教学,计算机数学知识方面内容非常欠缺,且一些数学老师对

3、计算机数学重视缺乏,如在数学考试命题上与计算机数学相关知识很少入眩因此,老师还应结合高职计算机教材内容,适当补充学生计算机数学知识,最好在讲解范例的过程中分析其设计思想、讨论算法时穿插程序设计相关的初等数学中的计算数学方面的知识,向学生介绍或复习旧知识,以促进学生知识的迁移。结合多年理论,笔者认为需要补充的数学知识主要如下:不定方程初等试论中的试验法;逐次逼近法、近似计算知识;辗转相除法;递推法给出序列;教材里一些关于自然数的公式;等等。二、抓住事物之间的内在联络,寻找共同因素,促进学习迁移共同因素是迁移的根本条件之一,学习迁移理论证明,但凡在先前的学习同后来的学习之间有着一样或相似地方的,就

4、能产生互相迁移的作用,而且两者之间所包含的共同因素越多,越容易产生迁移。教学中,让学生自行运用先前的知识来学习新的内容往往较为困难,这就需要老师将新的学习内容和学生已有的背景知识联络起来,尽量找出其中的共同因素和内在联络,引导学生促进学习迁移。如在高职计算机程序设计课中,引导学生通过分析和综合把数学语言和算法语言的共同因素和内在联络提取出来,全面系统地认识它们,无疑对进步学习算法语言效率有积极的作用。例如,算法语言是可以用严密的数学形式描绘的抽象的符号系统,与数学语言的符号系统比拟,二者之间有以下明显的共同之处:两种语言均以英文字母、阿拉伯数字括号、运算包括逻辑运算,各种运算的意义一样,运算顺

5、序一致,符号也大体一样;数学中的根本初等函数和BASI语言中的标准函数意义想通,形式也根本一样;单字母变量、下标变量包含有数学里变量的意义,其形式在数学里能找到相应的模型,如数组元素AI,JAi,j或ai,j。又例如,数学语言和算法语言使用的表达方式之间也存在共同因素:数学式子和BASI表达式都是运算符号将数、变量、函数连接起来的式子,二者表达方式根本一致,在读、写程序时总是要遇到数学式子和BASI表达式二者之间的互译,等等。对于以上这些共性因素,老师在教学中,可以列举一些对照表充分地提醒出来,并对这些共性加以概括,从而让学生系统地认识它们,不再将算法语言的各种规定视为全新的独立的个体,而是与

6、数学类比纳入旧有的知识系统,进展整体的识记理解。如此,学生就能在弄清一点对应规律的根底上,记住一片,理解一片,大大缓解了学生学习算法语言时大量的概念和符号记忆理解的负担,促进学习效率的提升。三、启发学生概括总结所学内容,促进新、旧知识的交互作用,预防负迁移根据学习迁移理论的概括化理论,对原理理解概括得越好,对新情境中学习的迁移越为有利。因此,在计算机学科的教学过程中,老师应积极引导学生总结出概括化的原理,尽量将新概念或规律与学生认知构造中原有的适当概念相联络。将新概念、规律纳入原有概念、规律中,同时使新概念、规律与原有的有关概念、规律进一步分化和融会贯穿,组成一个整体构造,从而通过利用原理的迁移,到达最正确的教学效果。例如,学习语言编程时,可引导学生进展如下认知活动:将语言中的数据类型和表达式概念与认知构造中原有的计算机编程语言的概念相联络;将语言中的根本语句的语法规那么与原有的计算机编程语言相关语句的语法规那么相比拟,将新旧知识融会贯穿,形成一个有机的整体构造。如此,让学生将头脑中已有的有关概念与新感知的概念联络在一起,促进新、旧知识的交互作用,从而实现将所学的原理、原那么迁移到新的学习环境中去的目的。此外,需要注意的是,虽然原有知识能同化新知识,但一旦原有知识掌握不稳固,那么不但不会产生正迁移,反而可能会出现负迁移,因此,应注意

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