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淺析大數據時代高中化學深度教學模式

2018-06-28 11:39:20楊春峰
新校園·中旬刊 2018年3期
關鍵詞:高中化學大數據

楊春峰

摘 要:深度教學模式是從大量數據中挖掘有價值的信息,發揮備課團隊的優勢,開發原創性教學素材,按照大課的方式講解一節課。大數據時代的高中化學教師應采用深度教學模式,提高教學質量。教師可以從網站上下載大量與課堂教學內容相關、質量高的素材,備課團隊學習、改進和創新,制作教學素材的定稿,建立校內數據資源庫,按照大課的方式完成一節課,達到無縫銜接的目標。

關鍵詞:大數據;高中化學;深度教學

隨著網絡的迅速發展,學生隨時隨地可以查詢到需要的信息或者下載到需要的文件,每位教師積累的數字資源也向著TB的數量邁進,大數據時代已經來臨。大數據有四個特點:數據容量大、數據類型多樣、獲取數據的速度快、數據有可變性。當前不僅信息迅速增長,并且涌現出了許多先進的教育技術,這些都對課堂教學提出了更高的要求,此時適應大數據時代的深度教學模式應運而生。下面以高中化學教學為例探索深度教學模式。

一、建立篩選數據的機制,構建數據資源庫

快速獲取需要的信息成為決定教學質量的重要因素。從網絡獲取的大量數據并不一定與教學相關,查詢到的信息并不一定是專業的、可信的,成功的做法是在幾個專業的網站上注冊用戶名,以便隨時下載到需要的權威信息,如國家“一師一優課”網站提供了高中化學每章節頂尖的教學資源,“中國知網”提供了期刊、畢業論文的電子版數據,“小木蟲”網站就提供了化學專業的解決方案,慕課倡導終身學習的理念,提供了優質的專業課教學視頻,高考資源網網站提供了大量的試卷。備課團隊建立篩選數據的機制,從大量的數據中精選出精確、專業性強、質量高、近期產生的信息,將文件發送到云盤中,為不同類型的文件建立目錄清晰的文件夾存放數據,包括建立的時間、文件的歸檔、文件的內容等。其他數字化教學資源按照統一模板整理歸檔,包括電子版備課集、課件集、教學設計集、習題集、教學視頻集、實驗視頻集、歷年真題集等,做到教學資源的積累和更新。

二、備課團隊按四步法備課

時間、原創性和創新是決定教學質量的三大因素,受條件限制,個人備課已經降為次要地位,備課團隊上升為主要力量。團隊備課不僅有利于避免失誤,也有利于整合團隊的智慧和創新。創新是使課堂教學升華的催化劑,可起到事半功倍的作用。團隊備課依靠微信群、云盤技術的支持,將需要的信息存放到云盤中,克服空間和時間的限制。

1.觀看大量的優質課、微課教學視頻

課前需要從網站上下載上百節與本節課相關的優質課、微課等教學視頻,快速觀看。當前Kmplayer是一款非常優秀的視頻播放軟件,可以按步長5%的變化量調節播放速度,并且不改變聲調,實踐證明加快播放速度到1.25倍至1.5倍速,不會影響觀看效果。快速地觀看優質課教學視頻可以克服大數據價值密度低的缺陷。觀看幾十節以上的優質課,可以學習他人的優點和創新,讓自己更好地把握本節課。

2.學習教學素材,開發原創性教學資源

教學素材包括電子版的教學設計、教案、調用的視頻、課件、習題、課后反思等信息。要關注信息的生命周期。一般來說,信息僅有三年到五年的生命周期,因此需要采納近期的數據,尤其是層次高的數據。

3.團隊備課,融入團隊的智慧

備課團隊坐在一起,每個人都參與到課堂活動設計中來,針對引課、實驗、課件、課堂習題等環節各抒己見,精確到每字符、每道題,達到精準性、規范化的要求。精選典型習題是讓學生擺脫題海戰術、轉向舉一反三的一種有效方法,尤其是歷年真題目標性明確、方向性更強、價值更高。做課堂習題讓學生做到了學習、練習、應用相結合,使學生從記憶知識點向應用知識、反思和創新轉變。

4.模擬課堂試講

選擇團隊中的兩三位成員扮演學生的角色,試講者將自己演繹面對幾百名學生的大公開課,從精細化、規范化著眼,完整地講完一節課。開展課后反思,排除教學中的冗余信息,再優化各環節,達到無縫銜接的目標。

三、課堂教學與小考相結合

開展課堂教學不再是完成一項任務,而是提供一種高質量的服務。教師要提供最優質的教學質量,提升每節課的教學質量。完成課堂教學以后,需要將本節課的電子版教學資源上傳到學校的內網,以便于下一次備課時再更新、改進。深度課堂教學模式注重考試,建立快速的反饋通道,每周六安排一次小考,一天時間考完六門學科。每學科設計一張A4紙正反面的習題,約一個半小時完成,由閱卷機自動閱卷并完成成績分析。閱卷機收集的數據有利于進行教學調整和優化,分析學生集中出錯的地方,探索改進的措施。

課堂教學沒有統一的衡量標準,深度教學模式擺脫了原始狀態,依靠大數據的強大說服力,將改進和創新融入每個環節中,實現了大數據的支撐,融入了團隊的反思和更新,讓課堂教學從個人教學向團隊教學、從延長學習時間向提高學習效率轉化,突破了教學瓶頸,從而向創新方面升華。

參考文獻:

[1]李姍姍,沈羽.人工智能技術在輔助教學中的應用研究[J].電子制作,2017(18).

[2]陳竹兵,徐汪華.大數據與化學教育[J].科技資訊,2016(7).

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