以“任务”激活主体意识,以“主动”促进生长学习——“路程、时间与速度”一课的实践与研究

传统的被动式学习方式并不能促进学生高层次思维能力的发展,只有以积极的情感体验和深层次的认知参与为核心的自主学习方式,才能促进学生全面素质的提高。以＂路程、时间与速度＂一课为例,在教学中通过＂任务＂激活学生的主体意识,让学生从被动式学习转向主动式学习,真正促进学生的生长学习。

生长学习:让学生亲近数学——从“公顷和平方千米”的教学入手

数学对于学生来说不应该是冰冷不可亲近的,只要教师走出＂生产教学＂的怪圈,改变＂重教轻学＂的现状,突出基于学生经验和意义理解的数学教学,就能将学生从被动的状态下解放出来,使学生在主动寻求和积极构建中完成对数学赋予个人的意义,像苗木那样完成＂生长式＂的自我创生。在生长式学习的过程中,数学是可理解、可亲近的,学生是会思考、会创造的。

生长性学习:牧养学生天性的数学教学

生长性学习是以学生为中心,致力于提升学生学习能力、发展学生核心素养的一种学习方式“生长性学习”指向学生生命的发展,指向学生的全面参与,指向师生、生生的互动生成,在“生长性学习”中,教师要进行教材的专业化解读,个性化教学实践促进学生素养的生命化生成。

任务单导学:助力学习力生长的支架——以小学语文教材五年级下册《跳水》为例

任务单是当下“生本课堂”中经常使用的一种教学工具,它是教师基于班级学生的特点,依据教学活动的目标和内容进行设计,提供给学生使用的一种学习工具。任务单导学就是以学会学习为指向,以人的发展为核心,以激发学习动力、培养学习毅力、提升学习能力为最终目标的学习模式。通过设计预习单、导学单、作业单,能够帮助学生激活旧知,初探新知,重构认知,链接未知,由此推动学生学习力的生长。

精神实体：赋予学生数学学习生长的力量

在数学教学中,精神实体比实体更为重要。精神实体确证主体存在、体现数学价值、彰显学习本质。数学教学要引导学生触碰知识本身、知识体验、知识探究过程中的精神实体。通过触碰精神实体,让学生感受、体验精神实体的永恒绚烂。

生长性学习:提升学生的认识

生长性学习,是指学生的认识得到提升、学习能力得到生长、深度学习得以真正发生的一种学习方式,具有变化性、进阶性、可视化、深度化的特点。在教学中,教师可以通过引导学生抽象思考、聚焦本源知识、提出深度问题、暴露思维障碍等教学策略实现生长性学习,让学生的认识由感性生长为理性、由模糊生长为清晰、由浅层生长为深入、由错误生长为正确。

生命学境:赋予数学学习生长的意蕴

生命学境,即是富有生命的学习情境。它具有温度、高度、宽度和深度四个价值维度,在这个四维空间里孕育了"和谐的欢愉、发现的惊喜"。它蕴含着双重意义:一、学境本身是具有生命的,是蕴含了生长力的,具有激励鼓舞学生进入深度学习的特征。二、正视学习参与者是一个个鲜活的生命,具有自我生长的特征。所以,"生命学境"的建构应关注生命成长,赋予数学学习生长的意蕴。

关于如何以学定教实现学习增长探析

学生是学习的主体,随着教育改革的不断推进,“以学定教”这一教学理念逐渐深入人心,研究者们也结合自己的领域进行了广泛而深入的探索,但在一线教学中,仍存在着一些照猫画虎的尴尬:一些老师一边倡导着生本课堂,一边却径直走着自己的教学流程,教师的教与学生的学仍然脱节。由此,笔者尝试以具体微观的角度,结合平时的教学实践来探讨“以学定教”:基于学情,找准学习起点,以支架扶学,攻克难点,实现能力进阶;关联学情,在比较、综合中发展高阶思维,触发学习深度;注重课堂学情的生成,借助精准适切的评价,拓宽学习视域。依着学生的学,有的放矢地教,真正体现“教为学服务”的良性循环,实现学习增长。

在学习生长点中发挥教师主导作用的操作策略

新课程理念强调"自主学习",但在学生"自主"的同时,教师究竟应当处于什么位置,令许多教师深感困惑。教师需要明白的是,"让学"强调学生的主动学习,但也关注教师在学生建构知识过程中提供一定的帮助和支持,"让学"并没有弱化教师对学生的引导作用。

“题”会做了,学习的“生长点”在哪儿——“归总解决问题”教学思考与实践

“以学定教”已经成了数学教师的共识，教师的“教”要着力于学生“学”的疑难之处。本文结合人教版《数学》三年级上册“归总解决问题”的教学，谈一谈教师如何研读教材、研究学情，找准学习的“生长点”，引导学生在解决问题的过程中发展数学思维、提升学习能力。

阅读教学生长式实践活动任务设计策略

语文学科核心素养,唯有在语文实践活动中方能积累、建构而成.然而,当下课堂教学中,仍然存在"碎问碎答""活动形式单一"等不利于学生素养发展的现象.阅读教学中,设计丰富多样的实践型活动任务,有利于引导学生品味、感悟文字符号背后的意蕴,鉴赏言语形式的表达之妙,促进学生思维的发展,从而推进学生核心素养的有效生长.

一种面向复杂场景的无线通信节点智能适变架构

针对可能存在对抗的未知通信环境,本文探讨了一种能进行智能适变的通信节点体系架构.该架构包括通信环境理解、通信波形适配和智能节点学习进化3个核心功能,以及支持这些功能的通信计算融合硬件平台.所提出的智能适变架构支持通信环境知识库、通信波形库,以及波形与环境适配知识图谱的不断累积和进化,通过波形在线重构,通信节点既能匹配典型通信场景,又能快速适应未知环境,因而支持智能通信节点的可持续发展.进一步本文梳理了强化学习、在线学习和迁移学习等3种机器学习技术在智能适变无线通信节点中的应用,并以最经典的信道估计过程为代表,给出了机器学习应用于通信环境识别的典型范例.