沈华洁
摘要:深度学习是落实学生核心素养的途径之一,而深度学习的核心思想是知识迁移,因此,迁移教学是课堂融入深度教学理念的必然选择。本文根据高中信息技术的学科特点,构建基于深度学习的迁移教学设计框架,并从创设情境、对照比较、项目设计、学科大概念四个方面提出基于深度学习的迁移教学实施策略。
关键词:深度学习;迁移教学
中图分类号:G434 文献标识码:A 论文编号:1674-2117(2024)10-0047-04
研究背景
1.現状与问题
信息技术作为一门操作型课程不应仅注重理论知识的培养,更应注重知识综合应用能力的培养,让学生学会解决生活中的问题。因此,课程教学中应利用各种策略,让学生将课堂上所学的知识、技能、态度迁移到日后的学习生活中,通过深度学习的深化,提高课堂教学效率,培养学生终身学习的能力。但在实际教学中,由于多种原因,学生的深度学习得不到有效落实,迁移教学也未能有序开展。其中最主要的原因,一是学生应用知识意识薄弱;二是教师忽视知识迁移教学。
2.概念界定
(1)迁移教学
迁移教学是教师在教学中引导学生分析前后知识的关系,在学习迁移理论的指导下,让学生掌握知识之间的关联性,完成新旧知识之间的迁移学习,从而获得更多有价值的内容而开展的教学活动。
(2)深度学习
深度学习是指在主动学习的基础上,学生能批判性地学习新的思想和事实,并将它们融入原有的认知结构的学习方式。深度学习是一种基于理解、应用、创造的学习,关注学生批判性思维和创造能力的培养。深度学习能促进已有知识重构、有效知识迁移、复杂问题解决,让学生“学会学习”与“高效学习”。因此,深度学习不仅是一种学习方式,更是一种教学理念。
基于深度学习的迁移教学设计框架
迁移教学作为深度学习思想在课堂教学中贯彻的有效路径,要求在教学设计中的每个环节渗透深度学习的思想。因此,笔者尝试将深度学习的思想融入教学目标、教学内容、教学活动、教学评价四个环节中,并运用系统的方法,构建了基于深度学习的迁移教学设计框架(如下页图1)。
1.教学目标
深度学习能有效发展学生信息技术核心素养,因此,迁移教学的教学目标指向发展学生的信息技术学科核心素养,同时要求将信息技术核心素养落实到每节课、每个项目活动中,即以核心素养为总目标,以信息技术素养为子目标,将单元目标、课时目标、项目活动目标相互关联,并分别指向信息技术核心素养目标。
2.教学内容
知识之间的关联性、知识的结构化表现、知识与真实世界的联系,是教学内容中需要体现的深度学习的内涵。因此,迁移教学的教学内容应呈现知识的关联性、结构性。其中,结构性的教学内容是指在教学过程中对教学内容、任务驱动、情境创建、问题解决四个重要环节的结构串联,以及问题之间、知识之间的结构化关联。同时,教学内容应以“学科大概念”为中心。
3.教学活动
为实现核心素养的总目标,迁移教学的教学活动设计既要注重学生学科知识的理解,也要关注思维能力的培养。深度学习要求学生在学习时能进行深层次的知识加工、高层次的学习投入,因此,迁移教学的教学活动设计应以真实情境为导向,给学生足够的自主学习、合作探究的空间与机会,让学生在自主学习活动中形成对知识的初步认知、在合作探究活动中加深对知识的理解,并懂得将知识迁移到其他问题的解决中。
4.教学评价
基于深度学习的迁移教学的评价强调评价与目标的一致性,其中,评价标准以深度学习的目标来衡量。评价内容不仅考量学生对核心知识的掌握情况,还关注学生能力的提升状态。评价形式可以是教师评价、学生互评、自我评价等模式。通过多元化的评价,学生能更好地了解自身的优缺点,并及时调整自己的学习态度、认知模式、行为能力等。
基于深度学习的迁移教学实施
1.基于深度学习的迁移教学实施策略
(1)创设情境,过渡迁移
深度学习的核心思想是对知识的迁移、解决实际问题能力的培养。教师在教学中应将知识与方法相融合,针对抽象、难理解的概念进行情境创设,即以学生的已有知识及兴趣爱好为切入口进行过渡迁移,以突破学生的思维屏障,使其形成解决问题的能力。
案例1:
在《大数据处理》一课中,由于大数据的基本思想与框架较为抽象,学生无法理解分而治之的处理方式,对于分片也毫无概念。为了破解这个难点,教师需创设一个虚拟情境,通过虚拟情境向真实情境过渡迁移,帮助学生深入理解。
虚拟情境:教师创设查找本年级百家姓的情境任务,把任务分片处理,将学生分成若干组,每组设置组长,组长负责汇总、校对每位学生的统计结果,并向教师报告。
真实情境:教师演示天气大数据可视化分析平台,让学生看到真实生活中使用的大数据的真实内容,并通过可视化的方式呈现。
(2)对照比较,特性迁移
迁移容易发生在具有相似属性的两类概念中,这些往往也是学生最容易忽视的知识。对于相似的知识可运用对比教学,引导学生概括出相似知识的共同或相似特性,概括性越强,呈现出的相似特征就越明显,迁移就越容易发生。
案例2:
在《数制》一课中,二进制、十进制、十六进制等各进制属性以及互转存在一定的相似性,教师用十进制作对照比较(如下表),让学生通过特性迁移来理解其他进制的含义。
学生通过概括比较发现,进制是一种进位计数的方式,进制数的不同代表每一个位置的数运算按照逢n进一位。
(3)项目设计,关联迁移
迁移是新旧知识之间产生关联的纽带,迁移在知识的衔接时产生,因此,关联是迁移的必要条件。那么,如何对新旧知识进行有效关联?在迁移教学中教师可以通过项目设计,将知识划分成小的子项目,并将每个子项目中的知识点串联成一个完整的知识链,学生通过这些成串的知识点找寻共同属性,并将其迁移到其他知识的理解中。
案例3:
在《数据与信息》一章的教学中,以“感知环境促健康设计与制作”为总项目,并将总项目分为三个子项目。子项目1:利用思维导图确定该项目功能需求(如图2);子项目2:根据需求明确需要采集的数据以及硬件设备;子项目3:设计算法实现功能,在项目的实现过程中,让学生学习如何使用传感器采集数据、从数据中获取信息,从而理解数据与信息的概念以及它们之间的关系,同时将两者的基本概念迁移到知识和智慧之间的关系。
(4)学科大概念,引导迁移
大概念是指具有核心性、统领性、可迁移性的概念。基于深度学习的迁移教学可以学科大概念为中心,将学生的已有学科知识和生活经验迁移到具体的项目学习中,以挖掘知识背后的含义,让学生的学习前后承接、螺旋式迁移发展。
案例4:
在《算法的程序实现》一章的教学中,围绕“算法”这一概念,设计“植物管家”装置制作项目,项目从算法设计到算法代码实现均围绕核心大概念开展。学生巩固了之前所学的“数据采集”“顺序、选择、循环结构”等知识,并将已有学科知识和生活经验迁移到植物管家项目制作中,从而更好地理解本节“if语句的用法”知识。
2.实施效益
笔者以所在学校高二两个选考平行班作为研究对象(采用同一教师授课的形式),开展指向深度学习的项目式教学实验,旨在与传统的学习方式进行对比,探究项目式教学对学习者深度学习的影响。实验班共42人,对照班共45人。
(1)研究对象分析
对实验班和对照班进行前测,实验班与对照班的平均分基本接近,对数据进行独立样本T检验,P值(显著性)大于0.05,说明两个班级的成绩没有显著差异,可作为本次研究对象。
(2)研究结果分析
经过指向深度学习的项目式教学,对实验班和对照班进行《大数据处理》章节的知识测试。测试内容将知识划分成三块——学科知识、知识整合、知识应用,对两个班级成绩进行独立样本T检验。实验班与对照班的总成绩P值(显著性)为0.009,小于0.05,存在显著差异性,说明指向深度学习的项目式教学让学生的学习有明显改变。
①基础知识比较分析。
实验班和对照班的知识测试平均值分别为9.9127和9.4870,P值大于0.05,说明对本章知识点两个班级学生掌握程度不存在显著差异性。对于基础知识,学生通过两种不同教学方式均能掌握。
②知識整合比较分析。
对于本章节新知识与旧知识的整合比较,实验班和对照班的P值小于0.05,存在显著差异性。说明实验班对知识整合的能力高于对照班,也能验证指向深度学习的项目式教学注重新旧知识的结合,提升了学生的知识迁移能力及整合能力,有效培养了学生深度学习的能力。
③综合应用比较分析。
实验班知识应用成绩高于对照班,说明进行项目式教学的学生更懂得用学科知识解决生活中的问题,更具备信息意识、计算思维等学科核心素养,实现了知识的迁移应用。
通过项目式教学与传统教学的对照,发现实验班和对照班的成绩存在显著差异,实验班对学科知识的学习更为深入。对基础知识、知识整合、综合应用三个维度的数据进行分析,得出运用指向深度学习的项目式教学的实验班对信息技术学科知识迁移应用、新旧知识整合重构的能力较高,真正实现了深度学习,以及信息技术核心素养的有效提升。
成效与思考
1.多维度提升学生能力
(1)养成多角度思考问题的能力
通过指向深度学习的迁移教学,学生解决问题、应用知识的能力有所提升。通过不同的生活情境,培养了学生从不同维度、不同视角看待问题的习惯。结合调查数据,学生在思考主动性、思考条理性、思考创新性方面均有所提升。
(2)促进知识的有效构建
指向深度学习的迁移教学是将知识与实际生活问题相结合,让学生将课堂所学的知识与课外生活、学习等相互融合。在知识的学习、应用、再学习、再应用的过程中,实现知识的利用、创建、拓展。笔者对参与研究的学生的知识应用能力进行调查,结果显示84%的学生遇到新的知识点,会通过知识的关联性去解决问题。
2.促进教师专业发展
指向深度学习的迁移教学,需要教师具备一定的专业学科素养,能将抽象知识融合到生动、复杂的生活情境和项目的探索中,通过问题分解、问题解决、项目构建来实现学科知识的应用。因此,教师在教学中应以项目式教学为引领,以信息技术学科核心素养培养为目标,在项目的实践中渗透全局观、全学科观、跨学科观,同时,不断探索、思考,通过对知识的重构、整合、迁移,落实深度学习。
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