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高三生物學“個性化教學三精模式”的設計與應用

2022-04-29 03:03:28李惠新
中小學數(shù)字化教學 2022年11期
關鍵詞:生物學教師教學

李惠新

近年來,大數(shù)據(jù)等新技術已成為推動教育發(fā)展的利器。大數(shù)據(jù)技術的應用使追蹤每個學生的學習數(shù)據(jù)成為可能。教師可分析數(shù)據(jù),對學生個體差異進行診斷,準確掌握學生群體及個體的學習情況,采取多層次、多維度的甚至是個性化的教學策略,通過錯題和學習資源包的精準推送,為學生提供智能的“一對一”解決方案和泛在的學習環(huán)境[1]。教師運用大數(shù)據(jù)診斷技術可以關注每個學生的微觀表現(xiàn),摸清學生學業(yè)成績變化的脈絡并分析其變化的原因,確定具體教學策略,用大數(shù)據(jù)支持下的“三精模式”,即精準診斷(了解個性學情)、精準教學(進行個性化教與學)、精準習題(推送個性化習題資源),推進精準教學和個性化學習。筆者以高三生物學的教學為例介紹“個性化教學三精模式”的設計思路與應用方法。

一、高三生物學“個性化教學三精模式”的設計

傳統(tǒng)的高三生物學復習教學中,教師上習題講評課以分析錯題為主,學生參與度不高。這樣教學缺乏對學情的個性化診斷和分析,難以實施差異化的教學對策,也難以對學生精準評價。

為實現(xiàn)個性化教學,筆者采取新的教學策略,將重難點內(nèi)容、實驗操作要點、習題中學生易錯點或高考高頻考點分別錄制成微視頻,課前提供給學生自主學習,或課后推送給學生觀看,或在課內(nèi)測評之后進行個性化錯題推送。以一節(jié)習題講評課為例,教師先將學生做好的練習題批閱后掃描,利用大數(shù)據(jù)平臺收集學生的作業(yè)數(shù)據(jù),再依托大數(shù)據(jù)平臺追蹤學生的錯題樣本,精準了解每個學生學習水平和存在的問題,針對性講評,最后向存在問題的學生精準推送習題,讓學生舉一反三。這樣教學可以滿足學生的個性化學習需求,提高效率。筆者以大數(shù)據(jù)診斷為抓手,基于個性化教學的初步探索,設計了大數(shù)據(jù)技術支持下的高三生物學“個性化教學三精模式”(如圖1)。

在高三生物學“個性化教學三精模式”中,精準的個性化診斷是基礎,是實現(xiàn)個性化精準教學的基礎;個性化的精準教學是核心,包括“制微課資源,促個性自學”“診薄弱知識,給差異講解”“重合理分層,強互助學習”“做課堂檢測,施個性輔導”四個環(huán)節(jié),重點是利用精準診斷找出差異化的問題,開展精準的個性化教學;利用大數(shù)據(jù)平臺精準推送資源進行習題訓練是對個性化教學的補充和完善,最終目的是促進學生發(fā)展,提高學生的生物學學科核心素養(yǎng)。

二、高三生物學“個性化教學三精模式”的應用

(一)精準診斷,掌握具體學情

教師用“個性化教學三精模式”開展高三生物學教學,以“生物學限時訓練”為切入點,以大數(shù)據(jù)平臺為支撐,實施個性化精準教學,促進學生生物學學科核心素養(yǎng)發(fā)展。

高三生物學復習階段,教師借助大數(shù)據(jù)平臺常態(tài)化采集紙質作業(yè)和考試數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析學情,采取人工和電腦結合的方式閱卷。教師線下批閱后掃描上傳,這樣操作效率很高,既在試卷上留有批閱痕跡,又能快捷地獲取各種數(shù)據(jù),還可以依此遠程推送個性化作業(yè),有效實現(xiàn)信息技術和教育教學深度融合[2]。教師用這種模式教學不僅減少了工作量,而且有利于精準分析學情,因材施教。為避免學生長時間接觸電腦,教師用線下作業(yè)答題卡采集數(shù)據(jù)、線上統(tǒng)計的方式獲取作業(yè)數(shù)據(jù),將線下作業(yè)與線上評價相結合,實現(xiàn)兩者優(yōu)勢互補。

高三生物學第一輪復習時,在每章開始復習前,學校備課組統(tǒng)一組織30分鐘的限時檢測,幫助教師更好地了解每個學生對章節(jié)知識的掌握情況,有的放矢,因材施教,提高教學效率。具體做法如下:第一步,備課組討論后,將高中生物學教材內(nèi)容(五冊)劃分為20章,對于課程中的必修1這部分教材仍為4章 ;將必修2的第4、5兩章合并為1章,其他章節(jié)單列;選擇性必修1仍為5章;選擇性必修2的第1、2兩章也合為1章,第3、4章單列;選擇性必修3的第1、2、3各列1章,第4章單列。第二步,學校將這20章內(nèi)容輪流分配給備課組里的5位教師,命制一份限時預測試卷。第三步,在復習某章內(nèi)容前,備課組統(tǒng)一在一周內(nèi)3個中午(作業(yè)整理課時間)對學生進行30分鐘限時檢測。第四步,教師于當天線下批閱所教班級的限時檢測試卷,通過掃描使數(shù)據(jù)進入平臺,進行線上統(tǒng)計,并對平臺上顯示的學生測驗數(shù)據(jù)進行分析。

教師基于大數(shù)據(jù)平臺的分析報告,找出高三各班級學生的易錯題、高錯題。教師根據(jù)平臺顯示的數(shù)據(jù)精準講評,對于易錯題針對性點撥,對于高錯題重點分析、講解。

(二)精準改進,實施個性化教學

1.提供微課資源,促進學生自主學習

備課教師針對每章限時檢測在大數(shù)據(jù)平臺上反饋出的易錯題和高錯題,分頭錄制習題型或講解型微課。錄制微課前,教師在分析學習內(nèi)容和班級學情的基礎上,確定教學目標后采用錄屏軟件(如Camtasia Studio)錄制視頻。教師在錄制過程中,運用屏幕畫筆工具對重難點進行提示,而后發(fā)至微信班級群,將微課資源共享給各班級學生。

例如,針對“基因工程”限時訓練中的高錯題,教師錄制了微課。首先,教師梳理知識:學生需要掌握基因工程的5個操作步驟,其中第3步將目的基因導入受體細胞是重點考查內(nèi)容。根據(jù)受體細胞的不同,可以采用不同的辦法:如果導入的是農(nóng)桿菌,可以用氯化鈣溶液處理農(nóng)桿菌,增大農(nóng)桿菌細胞壁的通透性,提高含有目的基因的重組質粒進入農(nóng)桿菌的成功率;如果導入的是植物細胞,常用農(nóng)桿菌轉化法,可以借助農(nóng)桿菌轉化法改造植物基因組;如果導入的是動物細胞,則常用顯微注射技術。利用植物組織培養(yǎng)技術克隆植物有兩條主要路徑,一條是器官發(fā)生途徑,另一條是胚胎發(fā)生途徑。然后,教師針對復習和練習情況進行精準分析和習題講評。教師在微課中適時點撥:高錯題一般是思維能力要求較高、綜合性強的試題,出錯多是因為審題粗心、方法不對導致的,此題主要考查選擇性必修3相關內(nèi)容,學生在平時的學習過程中要注意相關模塊知識的綜合應用。教師建議學生平時在學習過程中,舉一反三,做好題目的歸類分析和知識網(wǎng)絡構建并理清思路。

教師基于大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析報告,針對高三生物學復習課每章限時訓練題中易錯題和高錯題制作了微課,進行了精準的習題講評,不僅達到解決重點、突破難點的目的,而且通過微信班級群的共享,突破了時空的限制,實現(xiàn)重難點學習內(nèi)容的翻轉教學,讓學生隨時、隨地反復觀看、學習。

2.查找薄弱之處,差異化講解

教師根據(jù)生物學復習的云作業(yè)真實作答數(shù)據(jù),診斷每位學生對知識的掌握情況,發(fā)現(xiàn)學生的知識學習和學科能力薄弱之處,在備課前先初步了解學情,根據(jù)分析診斷情況再精準備課,設計適合班級學情的導學案。

限時檢測后,大數(shù)據(jù)平臺會呈現(xiàn)得分率低的題號及對應知識點。教師閱讀平臺數(shù)據(jù)分析報告,得知前4個知識點的得分率均低于40%,結合教學重點在課堂上針對相關知識對不同學生進行差異化講解。教師對于多數(shù)學生存在的問題舉一反三,適當拓展;對于少部分表現(xiàn)欠佳的學生,針對性輔導,予以審題方法和解題技巧方面的指導。

3.合理分層,強化互助學習

在單元檢測后,教師利用大數(shù)據(jù)平臺對班級學生的檢測成績進行全年級分層。教師根據(jù)需要對班級學生進行自定義分層,如實驗學校高三年級共478名學生選考生物學,借助大數(shù)據(jù)平臺按照100名學生一個梯隊,將學生劃分成5級。教師結合班級情況再次將學生分成3個層次:年級前100名歸入優(yōu)秀生,年級第101~300名和年級第301~400名歸入良好生,年級第401名以后歸入待優(yōu)生。

教師查閱學生單元限時檢測成績的年級位次,就能了解學生對知識的掌握情況。例如,待優(yōu)生居后,他們基礎知識薄弱,基本能力欠缺,對該類學生教師要求他們課前將生物學教材內(nèi)容再熟悉一遍,并將要點整理成條目,備注好疑難點,與良好生交流。良好生除了檢查與之結對的待優(yōu)生提交的知識條目的正確性、完整性外,還要對錯誤進行訂正,對遺漏進行補充,對疑難進行解答。良好生檢查完成后,如有自己不會的則向教師請教,再對所結對的待優(yōu)生進行一對一的輔導。優(yōu)秀生的預測成績在年級排名靠前,他們學習習慣好、能力強,對生物學知識掌握較好。教師根據(jù)每班優(yōu)秀生的人數(shù)和每章的節(jié)數(shù),每節(jié)分別安排1名或2名優(yōu)秀生在課堂上用15分鐘帶領班級復習生物學基礎知識,之后教師再對重難點進行拓展講解。對于優(yōu)秀生自身不能解決的問題,教師給予點撥;良好生的部分問題也可先由組內(nèi)的優(yōu)秀生給予解決,實在不行再由教師點撥解決。

分層分組,共性問題集體解決,個性問題區(qū)別對待,組內(nèi)成員互助學習,教師以這樣的方式解決了以往高三生物學復習課教學不能面面俱到、關注所有學生的難題,實現(xiàn)了“人人有所得、次次有提高”。這樣精準教學,既滿足了學生的個性化需求,又避免了傳統(tǒng)高三生物學復習課中教師“自說自話”而部分學生“我行我素”的尷尬,教師真正成了教學的幫助者和促進者,學生成了高三復習課教學中的學習主體。同伴幫扶,提升各類學生解決問題的能力和溝通能力,提高了生物學學科核心素養(yǎng)。

4.課堂檢測,給予個別輔導

完成單元限時檢測成績分層后,教師對任教班級學生進行臨時分組:1名優(yōu)秀生、2名良好生和2名待優(yōu)生組成1個合作學習小組。如不能整分,多出的學生根據(jù)個人意愿插入某個小組。這樣每個班里的學生都參與小組學習,在小組內(nèi)充當具體角色,通過協(xié)作完成復習任務。

對于高三生物學復習階段的每節(jié)課,教師都根據(jù)班級學生共同的薄弱點和重點留出5分鐘進行課堂檢測,之后由學生互助批改。課后,各組學生采用逐級檢查、輔導的方式訂正作業(yè),其中1名優(yōu)秀生負責2名良好生,每名良好生再各負責一位待優(yōu)生,最后每組的優(yōu)秀生再將不會的問題反饋給教師,尋求個別輔導。在整個合作學習的個性化輔導過程中,教師每天隨機抽查兩組學生的復習情況(如圖2,圖中虛線表示偶爾對良好生和待優(yōu)生的個性化輔導)。

(三)精準習題,推送個性化練習題

實驗學校高三年級每天都有課后限時訓練,生物學學科是每雙周一次,限時訓練由備課組安排教師輪流組卷,要求每次練習中70%的練習題是最近兩周剛復習的,30%的練習題是之前復習的。教師組卷后,利用平臺編輯出對應的答題卡供學生作答之用。學生完成練習任務后,教師當天批改并在大數(shù)據(jù)平臺上完成數(shù)據(jù)輸入工作。

學校利用人機交互技術和算法,推送個性化學習資源,提供自適應學習的智能終端應用服務[3]。平臺根據(jù)最近一次高三生物學限時訓練、作業(yè)數(shù)據(jù),分析學生的錯題和學科薄弱知識點情況,自動生成學生錯題本,向每位學生推送其最需要、最容易出錯的題目,并智能推送個性化學習包,讓學生通過線上作答或線下作答等方式接受針對性訓練。

大數(shù)據(jù)平臺也可以進行智能篩選向每個學生推送個性化生物學復習作業(yè),一般對于某道錯題知識點的相近類型題目,平臺可以智能推送類似的8道習題。這8道習題有一定的難度分層。教師根據(jù)情況人工篩選出兩三道習題進行人工針對性的個性化推送。對于處于班級平均分以下的學生,教師為他們推送與錯題相似的一道基礎題和一道變式題;對于班級平均分以上的學生,為他們推送1道基礎題或變式題和1道難度較大的拓展題。這樣,所有學生都接受了針對性的個性化作業(yè)訓練。

三、總結與反思

“個性化教學三精模式”包含“精準診斷”“精準教學”“精準習題”三環(huán)節(jié),其中基礎是個性化診斷,實現(xiàn)學生的個性化發(fā)展是其目標指向,個性化和差異化教學是其手段。教師通過個性化的精準教學,以靈活的教學形式,豐富的個性化手段,讓學生在平臺上及時獲取更多的學習資源和幫助,激發(fā)了他們的學習主動性。另外,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,學生在學習過程中的各類行為狀態(tài)都可以轉化為相應的記錄數(shù)據(jù),教師分析這些數(shù)據(jù)可以精準掌握每個學生的學習情況。學生在大數(shù)據(jù)技術的支持下參與分層、分組和合作學習,激發(fā)了學習積極性,獲得了個性化、差異化的發(fā)展。教師通過更加全面、精準的全數(shù)據(jù)分析,獲得隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的學生生物學學習狀況、學習行為信息,摸清學生學習成績變化的脈絡[4],探尋成績變化的原因,及時進行教學進度、方法和策略的調(diào)整與修正,與學生進行數(shù)據(jù)交互[5]

科學應用“個性化教學三精模式”實施精準教學,教師是關鍵。只有具備較好的數(shù)據(jù)素養(yǎng)且教學技能熟練的教師才能深入挖掘、分析學生在各個維度的學習表現(xiàn)數(shù)據(jù),弄清其學習行為的潛在規(guī)律和特點,發(fā)現(xiàn)其學習過程中存在的潛在問題與缺陷,進而針對學生的個性化學習特點和學習過程中出現(xiàn)的各種問題,有的放矢地采取相應的干預措施,真正實現(xiàn)學生個性化發(fā)展。

參考文獻

[1] 祝智庭,彭紅超.信息技術支持的高效知識教學:激發(fā)精準教學的活力[J].中國電化教育,2016(1):18-25.

[2] 李士平,趙蔚,劉紅霞.數(shù)據(jù)驅動下的學習支持設計與實踐[J].電化教育研究,2018(3):108-114.

[3] 彭紅超,祝智庭.面向智慧學習的精準教學活動生成性設計[J].電化教育研究,2016(8):53-62.

[4] 彭紅超,祝智庭.以測輔學:智慧教育境域中精準教學的核心機制[J].電化教育研究,2017(3):94-103.

[5] 陳志超.信息技術與教育教學深度融合的理論與實踐[J].鞍山師范學院學報,2016(4):91-94.

(作者系浙江省基礎教育改革專業(yè)指導委員會精準教學組成員、浙江省衢州市教育局教研室教研員)

責任編輯:祝元志

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