T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:“双减”政策要求教学活动更精细、作业设计更精简、学生评价更精准,而数据驱动的区域精准教学能支持师生开展精细化、个性化的学习实践,提升学习效果,为有效落实“双减”政策提供有力支撑。基于此,文章首先分析了“双减”政策与区域精准教学的适切性,并剖析了“双减”背景下数据驱动的区域精准教学要求。在此基础上,文章构建了“双减”背景下数据驱动的区域精准教学模式,包含课前资源均衡化、课中管理科学化、课后评价精准化三个环节,提供基础服务、拓展服务和创新服务。随后,文章以跨学科项目课程“爱护水资源”为例,对该模式的有效性进行了验证,结果表明:该模式能有效提升学生的学习成效,增强了学生的学习能力,学生对本次学习活动的兴趣浓厚且态度积极。文章构建的“双减”背景下数据驱动的区域精准教学模式为“双减”政策在教育实践层面的落地提供了可行路径,有助于切实减轻学生的学业负担,提高教学质量,促进技术与教学的深度融合,推动教育公平和教育优质均衡发展。
摘要:计算思维作为一种运用计算机科学基础概念进行问题求解、系统设计的思维方式,是国内外教育领域关注的重要议题,也是基础教育课程改革的重要突破口[1]。计算思维的培养不能陷入知识灌输的泥淖,而是需要通过小组协作完成项目,实现对学生逻辑思维、问题解决、协作学习等能力的培养[2]。然而,实际的协作学习过程中还存在一些问题:协作学习中未能充分发挥学生的主体性;学生与小组成员的深度讨论、评价反思的活动较少,缺乏核心素养的提升[3]。如何在信息技术支持下构建协作学习路径,实现学生计算思维的培养,是本文关注的重点。
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