基于学段特征推进小学思政课深度一体化——以“润心课堂”培养模式为例

小学思政课是小学教育体系中的核心课程之一,对于培养学生的社会主义核心价值观具有重要意义。然而,随着教育理念的不断更新和社会环境的日益复杂多变,传统的思政课教学模式逐渐暴露出一些问题,如内容重复、脱离实际、缺乏深度等。为了解决这些问题,越来越多的学者和教育工作者开始尝试探索新的教学模式和方法。作为一种新兴的思政课教学模式,“润心课堂”受到广泛关注。以“润心课堂”培养模式为例,深入探讨如何基于学段特征推进小学思政课深度一体化发展。

优化教学设计 体现学段特征——初中“线段、射线、直线”教学思考

初中阶段“线段、射线、直线”的教学是小学阶段“线段、射线、直线”概念教学的拓展与延伸,而非简单的重复.结合课标要求的差异,确定小学阶段的认知定位(知道三线的存在,能够在生活实例中认识三线)和初中阶段的认知定位(理解三线的抽象概念,掌握平面几何中的数量关系和位置关系).由此针对初中阶段“线段、射线、直线”的认知定位进行相应的教学片段活动设计.

基于学段特征的古诗词教学浅析

古诗词是中华民族优秀传统文化的精华,它既是发展学生语文素养的有效载体,也是培养学生民族情感、家国情怀的重要途径。统编语文教材选编了不少的古诗词。在教学中,教师要认真解读教材,根据学段特征,对不同的学段采取不同的教学策略:第一学段重在激趣、诵读、积累,第二学段重在理解、想象、体验,第三学段重在学生自主学习能力的培养。这样教学,契合学生认知事物的规律,能全面提升古诗词的教学质量。

凸显学段特征是几何入门教学的关键——七年级“直线、射线、线段”的观课与思考

初中阶段的几何入门教学源于小学阶段对图形的初步认识,但又体现了初中学段的特征.比如,直线、射线和线段的教学就要重视文字语言、图形语言、符号语言的教学,要求学生对于同一个几何研究对象能用不同的语言进行描述、表达或转译.

体现学段特征,渗透研究“套路”——《直线、射线、线段》一课教学设计与思考

受到基于"数学现实"引入新知的教学研究和实践的启发,教学七年级《直线、射线、线段》一课时,精心预设画图活动引入并驱动全课学程。该课的主要教学立意是体现学段特征、渗透研究"套路"。

依托学段特征 浇灌习作之根

小学中年级学生怕写作文,习作语言空洞,内在的认知体验日渐虚无。为此,教师需要紧扣学生的生活之源,来浇灌学生的习作之根。注重点拨引领,让习作呈现"润物无声";依循认知规律,让习作表达"个性张扬";构建立体框架,让习作评价"万紫千红",铸牢习作能力的生长之根。

辨识学段特征,从“教教材”走向“用教材教”——以九年级“圆(第1课时)”同课异构为例

圆的第1课时是很多教研活动中的热点课题,不少版本的初中教材上第1课时有小学阶段圆的内容,如果教师"照本宣科",就容易让不少学生"空转".最近观摩学习的两节圆的第1课时同课异构,就很好地处理了上述问题,从"教教材"走向了"用教材教".

基于学段特征推进大中小学思政课深度一体化

大中小学思政课一体化建设是一项循序渐进、由浅入深、由深入远的过程。为更好实现习近平新时代中国特色社会主义思想“入脑入心”,思政课要在现有的初步一体化建设成果基础上,实现大中小学思政课深度一体化,这是当前思政课一体化建设的当务之急。实现大中小学思政课深度一体化要扎根于学段特征。学生的认知方式、思想动态、价值取向和行为特征等构成了学段特征的基本要素。学段特征是推进大中小学思政课深度一体化的教育基点。思政课教师要在充分尊重和把握学段特征的基础上,依据学段特征开展不同学段的学情分析、开展教材体系向教学体系转化、开展跨学段集体备课,并依据学段特征创新教学方法,从而有效推进大中小学思政课深度一体化。

ITERATIVE MULTICHANNEL BLIND DECONVOLUTION METHOD FOR TEMPORALLY COLORED SOURCES

An iterative separation approach, i.e. source signals are extracted and removed one by one, is proposed for multichannel blind deconvolution of colored signals. Each source signal is extracted in two stages: a filtered version of the source signal is first obtained by solving the generalized eigenvalue problem, which is then followed by a single channel blind deconvolution based on ensemble learning. Simulation demonstrates the capability of the approach to perform efficient mutichannel blind deconvolution.