人工智能背景下深度学习的发生机制与优化路径

人工智能与教育的结合推动了智能教育的发展,促进了课堂教学和学习方式的深刻变革。基于深度学习的内涵与认知,人工智能在学习文化、学习空间以及学习技术上对深度学习的发生产生了重要影响。人工智能背景下优化深度学习需做到:通过整合课程资源,重构学生知识体系;明晰认知目标,培养学生高阶思维;创设真实情境,构建学习实践共同体;提供智能评价反馈,诊断学生学习行为。     

深度学习下语文单元主题教学设计

单元主题教学是实现深度学习的有效途径,基于深度学习高阶性、关联性、情境化、生成性特点的语文单元主题教学设计策略：确立高阶性的教学目标;整合关联性的教学内容;设置阶梯性的主线问题;组织情境化的主题活动;选择多元性的评价方式。在进行语文单元主题教学时需要构建师生平等对话机制,促进思维碰撞;构建语文学习共同体,实现思维共振。     

循认知起点 抓学科本质 落核心素养——体现学科本质的深度学习在课堂教学中的实践

课堂教学在目标的制定、活动过程的设计、研学单的分析、知识结构化这几个关键层面围绕深度学习精细化操作,一定能构建成为促进深度学习发生的课堂。构建基于课前研究而展开的课堂自主学习,为促进学习而教,真正将学习这个过程指向"深度理解",指向"学生的深度思维、高阶思维"。学生的数学思维决定教学的进展,决定师生互动的方式。这是"为学习而教"的教学理念,它倡导遵循认知规律与课堂教学规律,循认知起点、抓学科本质、落核心素养,它发展的是让学习真实发生的深度思维,是学生自主的分析、评价、创造的思维,它具有较高的认知水平和认知能力。     

人工智能赋能：学习者高阶思维培养何处去

人工智能热潮下,学习者高阶思维研究有了新发展。为厘清人工智能赋能高阶思维培养的研究路向,该文精选了相关领域255篇SSCI和CSSCI文章,通过内容分析和观点聚类梳理了十个重点研究方向：大数据技术支持的学习者思维特征建模、基于学习分析的高阶思维培养风险预测、扩展现实支持的沉浸式学习促进高阶思维发展、教育机器人辅助的高阶思维培养、基于自适应技术的个性化思维发展、脑机接口促进学习者与机器的人机思维交互、融合多模态生物特征识别的思维发展过程追踪、情感计算促进激发高阶思维的发展潜能、面向高阶思维培养的教育人工智能应用伦理安全问题、以及智能时代的计算思维与设计思维培养。最后,该文提出人工智能赋能高阶思维培养的研究建议：研究者需要具备迈向跨学科、超学科深度融合的研究视角,促进“理论-技术-实践”同向而行的路径优化;未来研究应重点关注教育人工智能应用的升级与突破、多元高阶思维培养方式的融合与转变、思维评价体系建立的价值引领与风险规避等。     

具身认知视域下双线混融教学促进深度学习的行动研究

双线混融教学以具身认知理论为指导，通过创设具身体验、情境交互与协作互动的学习情境，发展学生的高阶思维，最终促进深度学习目标的实现。基于此，文章构建了具身认知视域下的双线混融教学模式，并设计了“前期学情分析→初步认知与构建→深度理解与迁移→学习评价与反思”的模式实施流程。之后，文章采用行动研究，通过行动计划、行动实施、学习评价三个环节，对样本数据进行统计分析，结果发现：实验班学生的课程作业和期末成绩明显提高；深度学习能力显著提升；深度学习实施效果优良；对教师和学生的访谈表明，双线混融教学对学生深度学习具有促进作用。在具身认知视域下开展双线混融教学，有助于培养学生的高阶思维，促进深度学习。     

基于问题的教育游戏三元高阶思维教学研究

斯腾伯格提出的三元理论与目前流行的高阶思维相互融合,本文主要从问题设计的角度来看教育游戏的思维教学。具体来说,基于问题的研究是以"三位一体"问题观来把握学习内容及思维教学,揭示教师教学和学生学习中问题的定位关系。文中列举了教育游戏教学设计实例,分析思维教学中一个知识主题的问题设计,从教学目标、教学过程及教学评价三个方面来说明三元高阶思维教学模式与教育游戏的有效结合。     

导向高阶思维 提升核心素养

<正>高阶思维是指学生在特定的学习目标下,面对学习任务进行有关分析、评价、创造等认知学习活动所表现出来的深刻性思维[1],其核心是批判性思维与创造性思维.学生的高阶思维在解题教学中本该更容易得到培养和发展,然而,我们在解题教学中经常就题论题,忽视了试题的价值与知识间的关联和学习迁移,将解题教学浅化为教学生解题,对解决问题的策略研究不深入,致使提升学生高阶思维的机会被白白浪费.下面,     

技术赋能语言学习研究的现状、热点与主题

文章以WOS数据库中筛选的245篇文献为基础,借助CiteSpace和HistCite软件,从关键文献、研究机构、重要作者等方面梳理了技术赋能语言学习研究的现状;基于文献关键词共现图谱分析了技术赋能语言学习研究的热点;通过文献关键词聚类图谱阐述了技术赋能语言学习的研究主题。分析结果表明:技术赋能语言学习的研究正处于发展阶段,以综合类高校为研究主体,尚未形成较大规模的研究团体;研究热点主要集中在学习内容、学习环境、学习者个体和学习系统四个方面;研究主题可分为学习方式与策略、学习内容、学习评价、学习支持技术四类。未来需要构建基于真实情境的语言学习环境、创设自适应的个性化学习系统以及探究信息化语言教学新策略。     

指向深度学习的小学生数学高阶思维培养

深度学习是学生基于教师的指导深度融入新知探究、自主获取内化、灵活解决问题的过程。高阶思维是指发生在较高认知水平层次上的心智活动或认知能力,数学高阶思维主要表现为学生的分析、综合、创造以及评价的能力。教学实践中,教师可通过基于规律激活学生的学习体验、灵活应用知识进行变式训练、开展数学实验具化抽象知识等策略,培养学生的数学高阶思维。     

主题大概念视角下板块任务式化学教学设计——以氨和铵盐为例

“证据推理与模型认知”是化学学科核心素养维度之一，基于主题大概念教学的理念，以“氨和铵盐”为例，通过板块任务驱动式教学设计，以化学前沿知识为教学情境，以最近发展区使学生知识进阶学习，引导学生树立证据意识和能基于证据对物质的结构和性质提出假设，进而通过实验分析推理和证实，建立起证据与推理及结论的逻辑关系模型，实现学生高阶思维的培养。为中学化学主题大概念教学设计和学生高阶思维培养提供参考。