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文档简介
摘要:上海市宝山区正以智慧作业为核心推动区域精准教学实践,解决教育数字化转型中的难题。精准教学强调目标、诊断和干预的精准性,数据是评估学生学习质变的关键。面对区域整体推进精准教学的挑战,如学校信息化基础差异大、特色平衡难度高、数据连续性不足等,宝山区通过构建智能学习模型、提供个性化学习方案、实时数据反馈等手段,实现教学流程的创新和教师教学智慧的有效发挥。智慧作业的应用提升了教学效率,改变了学生学习方式,促进了教师团队的合作教研和资源共建共享。未来,宝山区将继续深化智慧作业在教学中的应用,聚焦大单元教学,推动教学创新,实现学生和教师的发展。关键词:教育数字化转型;智慧作业;精准教学;数据支持上海市宝山区作为教育部“人工智能助推教师队伍建设试点区”和上海市“教育数字化转型实验区”,正以作业为教学应用场景的重要切入点,围绕高质量智慧作业,推进区域精准教学实践研究。精准教学并非新兴概念,它早期是一种追踪学生学习行为的高效教学方法[1]。快速发展的现代信息技术,尤其是大数据技术为精准教学注入了新的活力。祝智庭教授团队认为,精准教学是智慧教育的“压舱石”[2],并提出技术支撑下精准教学模式由精准确定目标、开发材料与设计活动、测量与记录表现、数据决策四个阶段循环组成,为区域精准教学实践指引了方向。对于师生教学做出精准的评价是促成精准教学闭环的关键节点,而评价必须源自更为全面有力的数据支撑。数据作为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是教育数字化转型的核心要素[3]。当前,作业数据是宝山区从区域层面可获得并可被分析的主要数据。因此,基于智慧作业推进区域精准教学实践,核心是充分挖掘并利用作业在教学五个环节(备课、授课、作业、辅导、评价)中的重要作用,串联教学流程,从而对教学过程的关键环节和核心流程进行创新。一、区域整体推进精准教学的困难区域整体推进精准教学是区域教育均衡发展、教育质量提升的重要途径和方法,但因参与的学校以及师生众多,实践中会出现各种问题,需要我们认真思考和解决。(一)学校基础各异,数据获取难度大区域内各学校信息化基础不同,有的学校信息化程度较高,各类软件和工具齐全,数据采集难度低、种类多;有的学校信息化程度较低,数据采集数量少、种类少。从区域层面同步实施精准教学,需要有足够的硬件设备、教育平台以及学习资源,而这些都需要大量的投入。(二)需兼顾各校校本特色,平衡难度大区域内各校都有自己的特色积淀。如何在保证区域整体推进精准教学的同时,兼顾各学校的校本特色,发挥各学校的优势,是当前必须解决的问题。此外,从传统教学模式转变为以学生为中心的教学模式,需要教师进行一定的心理调整。(三)横向、纵向数据庞杂,分析难度大区域整体推进精准教学,必然涉及大量的横向、纵向教学数据,因而对区域教育管理人员数据处理和建模分析能力提出了更高要求。由于缺乏专业的建模和分析工具,区域不具备对大量教学数据做深度分析挖掘的条件,数据的价值难以充分发挥,也就无法根据数据对作业、教学、教研和评价四大关键领域进行有效提升。(四)数据不连续,难以赋能教与学变革现有教学场景下,数据主要来自考试和课堂两个渠道。由于一学期内统一考试的次数相对有限,间隔时间也较长,导致考试数据的连续性不足,难以反映教育教学的实时变化,也就无法帮助教师及时改善教学方法。依赖智慧教室的精准课堂,由于建设成本高,不具备区域大规模实施的可能性,而传统课堂中的授课数据,也难以采集和记录。这就导致目前精准教学模式只能解决阶段性问题或仅能借助前测辅助备课,难以有效赋能教学改革,推动教师教学和学生学习方式的变革。二、以智慧作业为核心的模式设计(一)区域精准教学理念参考祝智庭教授提出的冰山模型,在教学过程中,能够显见的只是学生对知识与技能的掌握情况,而学生能力品质的状态却是隐匿的[4]。综观精准教学和个性化学习流程,其核心在于目标精准、诊断精准和干预精准[5]。数据则可为教师提供有力的证据,用来观察评估学生从知识技能跃升为能力品质的质变过程。根据专家学者在精准教学和智慧作业领域的研究成果,结合已有的理论,如L.迪·芬克提出的“创造有意义的学习经历”理论[6],宝山区确定了“以智慧作业为核心推动区域精准教学”的理念,即从务实角度出发,充分利用作业在教学环节中的纽带作用,以及作业数据的易获取、结构化等特点,以作业数据串联教学流程,形成教育闭环,挖掘教学过程中关键环节和核心流程的数据要素,解决当前区域精准教学面临的困难,最终达到重塑作业形式,推动教学流程再造、学习方式转型的目的。(二)区域精准教学技术支撑体系冯晓英教授团队曾提出:在智慧学习环境下,教师应对学生的内部学习动机和技术接受度给予更多关注,以促进他们更好地融入智慧学习环境,提升学习效果[7]。宝山区利用现代信息技术,通过信息跟踪挖掘、数字回溯分析、科学监测评价等,为每个学生提供个性化学习方案,激发学生的内部学习动机,提升数字赋能学生个性化学习的效果。宝山区还借助人工智能技术,尤其是大数据、知识图谱、机器学习等,根据精准教学的特征、构成要素及运行机理,构建区域层面的智能学习模型,实现规模化精准教学。该智能学习模型包括备课、教学和作业三部分,避开了智慧课堂这类高成本的建设项目,符合宝山区“利旧”“低投入”“高复用”“全覆盖”的信息化建设原则,有效解决了区域内由信息化基础不同导致的数据难以采集和教学数据不连續的问题。在教研力量指导下进一步构建的多模态教育数据分析模型,则可有效解决校级特色与区域特色难以兼顾和多维数据难以分析的问题。宝山区还以提升教师数字素养为关键,融合教学、资源、学情、教研、服务,形成一体化的精准教学体系,基于智能终端、优质的学科资源以及人工智能、大数据等技术,打造智能教学助手平台,实现人工智能对“备课—授课—辅导—评价”的全面赋能(如图1)。该平台贯穿线上线下全方位、全场景教学,为教师提供及时、精准、有效的指导反馈。(三)赋能师生教与学模式创新宝山区以智慧作业体系为支撑,梳理区本特色资源,开发校级特色资源,串联备课、授课、辅导和评价等重要教学环节,赋能师生教与学的模式创新。1.传统作业转变为智慧作业智慧作业是对传统作业的重大突破[8]。传统作业模式下,教师采用标准化教材授课,统一布置课后书面作业并在批改完成后统一讲解,往往难以准确把握每个学生的认知特点,很难及时满足学生的个性化学习需求。智慧作业作为一种智慧化的作业模式,能够为“培优辅差”提供新方式[9]。教师能够依托知识图谱和基于学生认知水平的数字资源,为学生定制个性化作业。学生完成作业后,平台可立即识别出学生出现的是个性化问题还是普遍性问题,以便教师及时对学生进行个性化辅导,并建立学生画像,实现精准的资源推送和辅导。相比“大水漫灌”,这种“滴灌”式的“投喂”无疑更富有效率[10]。通过人工智能技术与作业环节的深度融合,智慧作业的应用实现了教学模式从经验支撑转变为数据支撑、从以人力为主转变为人机协同,教学效果从低效到高效、从单一到个性、从模糊到精准,现已成为宝山区推进区域精准教学的重要支点。2.模糊教学转变为精準教学精准教学的重点在于抓好课堂教学,而课堂教学的重点在于了解学情。在传统教学模式下,多数教师在课前依据教育理论与自身经验预估学生的课堂反应,进而适当调整课程内容,但这极其考验教师的教学智慧。智能时代改变了知识的创造方式,改变了“以教师为中心”的权威知识观,教师的核心功能也不再是知识传递,而在于“育人”,即如何引导学生学会学习[11]。在海量数据的支撑下,以作业为突破点,智慧作业系统可以在横向上分析学生的课堂互动、作业、测试、学业水平、区域联考及模拟考试等数据,在纵向上分析学生从入学到毕业各个时段的数据。这些数据精准反馈学生在不同阶段的学业表现,帮助教师快速了解学情,实现精准教学。借助数据分析,教师可以及时调整教学设计、重构教学流程,提高教与学的效率,并把效率提高后多出来的时间还给学生,让他们开展基于兴趣的开放性学习。3.标准化学习转变为个性化学习在智慧作业系统的助力下,学校利用智适应学习系统自动记录学生在学习过程中存在的盲区,有效解决了数据采集不连续和数据分析不足的难题。智适应学习系统还围绕过程数据进行纵向深度分析,大大减少了学生总结知识所需的时间,并能根据学生的学习目标和能力水平,为他们动态规划出最佳学习路径。针对学生的个性化问题,智适应学习系统还提供了专项训练,确保每个学生都能获得高质量的学习体验。具体来说,在精确分析学生作业数据的基础上,智慧作业系统借助知识图谱技术,能够关联每个学生的关键能力成长点,并生成一份翔实的学业情况报告。这份报告不仅能让教师准确掌握学生的知识和技能水平,还能让学生根据自己的思维习惯,获取更为详尽的一对一专题解题反馈。这就在减轻教师教学负担、学生作业负担的同时,切实提高了教与学质量,满足了更多学生个性化发展需求,有助于实现大规模的因材施教。4.经验管理转变为数据管理区域通过构建统一分析大模型和学校特色模型,帮助教师全方位扫描学生知识掌握情况和学习品质,追根溯源,精准定位每个学生学习的薄弱点(如图2),以学生学情为起点,开展差异化教学,从而有针对性地查漏补缺。智慧作业系统还支持布置分层作业,它可跟进学生的练习情况,动态优化作业结构和习题难度,为不同知识水平的学生提供相匹配的练习题,确保每个学生都能够“跳一跳,摘到桃子”。此外,智慧作业系统还能根据学生的答题数据,结合学生个体知识点掌握情况及学习画像智能推荐个性化练习作业。智慧作业成为学生巩固知识、形成能力、养成习惯的有效手段。三、实践成效:以流程再造实现减负增效将“智慧作业”置于精准教学的核心,成功解决了宝山区推进教学数字化转型的难题,实现了作业组织形式重塑、教师教学流程再造、学生学习方式转变以及教研组织形式创新,取得了显著的成效。(一)重塑作业组织形式传统作业模式针对性差,教师往往缺乏有效手段准确把握每个学生的认知特点、对知识的掌握程度和能力发展情况,难以满足学生个性化的学习需求。而在智慧作业模式下,教师利用智能导卷功能,用心“备题”,细心“选题”,精心设计作业,不仅减少了纸笔作业、整齐划一的作业,还增加了分层作业、口头作业和实践作业,为学生提供了更多的作业菜单。目前,宝山区教师通过教学助手端发布60万余次作业,学生通过智慧课堂系统提交作业56万余次,收录错题126万道。(二)再造教师教学流程学校以日常作业、周作业、阶段性测练和长周期作业为抓手,打造高质量的作业资源,并借助墨水屏、类纸护眼屏终端,实时采集学生学习活动中的过程性数据,解决数据采集和场景数据连续性问题。具体而言,智能教学助手可自动关联学生的课堂观察评价表、课时学习自评表以及常态化作业数据,实现对学生学习过程的全面分析。教师从备课环节就开始关注学生存在的难点问题。基于常态化作业的检测结果,智能教学助手可以自动生成讲评课件,使教学从传统的“题题讲”提升到“重难点精讲”。基于智慧作业的数据分析,教师还可以了解不同学生的学习思考路径,并据此为学生推送个性化的强化练习,以达到更好的教学效果。在课堂上,学生通过类纸屏、墨水屏答题后,答题数据能够通过智能教学助手实时反馈给教师。这些数据使教师能够迅速调整教学策略,有针对性地优化教学内容和教学方法,从而提升课堂教学效率。课堂效率的提升使得教师能够有更多精力构建以大概念为核心的高质量课程,进一步激发学生的学习兴趣,提高学习效果。例如,在宝山中学的一堂“简单串联、并联组合电路”物理课上,学生人手一台墨水屏进行学习与作答,教师使用智能教学助手一键收发课堂测试,“正确答案是A,35名学生中有27名学生选择了A选项,正确率77%”。教师可通过智能教学助手实时分析答题情况与授课效果,更加直观高效地了解学生的知识掌握情况,整个过程较之传统课堂,更加流畅高效、科学精准、绿色低碳。下课后,课堂检测及互动数据自动同步至云端,进入学情档案,帮助教师基于课堂学情定位学生知识掌握程度,并围绕教学目标设计更合理、精准化的作业任务。针对学生个性化问题,教师可在批改作业时录制语音、视频讲解,学生可随时听、反复学。目前,宝山区智能教学助手服务教师1万余人,互动课堂登录次数6.8万次,教师使用智能教学助手备课次数达1.6万次,教师使用智能教学助手新建资源4.1万份,下载使用次数达45万次。(三)转变学生学习方式智慧作业系统有力地推动了学生学习方式的转变。它不仅突破了传统线下课堂的限制,还以智能教学助手为支撑,实现了线下学习空间与网络学习空间的融合。智慧作业系统充分利用国家中小学智慧教育平台提供的优质学科内容,拓宽学生的知识视野。通过丰富的场景实例,学生能轻松融入大单元整体教学,实现更好的学习效果。借助智慧作业系统的反馈,教师能够发现学生的薄弱环节,从而实施差异化教学和个性化辅导。学生则可根据系统生成的个性化学习规律和记忆特征曲线,选择更高效的学习方式。这就克服了传统学习方式的局限,摆脱了被动学习和依赖主观经验判断的困境。目前,宝山区智能教学助手学生用户数达7.9万位,日均访问量达1.3萬次。(四)创新教研组织形式教学是一件复杂且具挑战性的工作,而技术能够帮助教师增强自身的教学研究能力,从而更加精准地因材施教。基于数据的智能作业系统能够促进教师团队的集体教研和协作备课,同时实现教学资源的共建共享。宝山区根据教师年龄结构情况,鼓励经验丰富的教师运用教
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