在审辩式学习中发展数学素养——“三角形的内角和”教学片断与赏析

来源 :小学数学教育 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gdw2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
<正>《数学课程标准(2022年版)》指出:“数学在形成人的理性思维、科学精神和促进个人智力发展中发挥着不可替代的作用。数学素养是现代社会每一个公民应当具备的基本素养。”为有效地提升学生的数学素养,转变学生的学习方式,让学生进行审辩式学习是一种有效的途径。穆传慧老师对审辩式学习进行了系统研究,从一个中心、两个理念、三类素养、四种思维、五学课堂、六项评价等维度进行有理念、有工具、有正确价值观的结构性建设,尤其是课堂中的“问”“探”“辩”“融”等环节,给予了我们很大的启发。下面是穆传慧老师执教“三角形的内角和”这节课的教学片断与赏析。
其他文献
医疗数据共享能够提高医疗质量、控制医疗成本、提升医学科研水平、辅助行政办公决策和推动公共卫生领域的进步,政府机构、医学界、学术界等对医疗数据共享的应用价值也给予充分的肯定。然而,在实际病种诊疗过程中,例如Ⅱ型糖尿病往往存在“多病共存”的现象,此类数据在共享的过程中无法做到跨学科、跨属性的精准访问控制;且医疗数据本身具有较高保密性,采用传统的共享方案存在单点故障、数据任意篡改等安全问题。针对以上医疗
学位
在大数据时代,伴随着基于知识图谱的个性化推荐、智能问答等应用的普及,高质量知识图谱的构建技术成为众多学者的研究重点。然而,单个知识图谱难以满足实际应用的需求,需要融合异源的知识图谱。知识图谱融合的关键就是知识图谱对齐,即实体对齐技术和关系对齐技术,其目的就是找出不同知识图谱中等价的实体对和关系对。当前知识图谱对齐技术存在融合信息不充分、少样本种子对训练集等问题,因此,如何设计高效准确的知识图谱对齐
学位
随着智能合约愈加广泛的应用,以太坊等区块链系统中出现了大量的庞氏骗局、蜜罐骗局等利用恶意智能合约实现的欺诈活动。基于神经网络智能合约源代码分类工具容易受到对抗样本攻击的欺骗,恶意智能合约创建者可能会通过对抗样本的方式来规避检测。现有的代码对抗样本生成技术可以使用替换一个或多个变量名的方式来让特定模型产生错误的分类结果,但是这些方法没有考虑如何在修改变量名以添加扰动时,降低扰动隐蔽性的问题。特别是对
学位
关系抽取技术可以从非结构化文本中抽取出结构化信息,是构建信息知识库最重要的环节之一。中文语料数据来源多种多样,关系事实交错复杂,且由于某些领域的数据敏感性,领域内缺少大规模公开数据集,给关系抽取提出了新的挑战。因此,以某领域为例展开了关系抽取模型的研究与应用。设计了一种联合关系抽取模型。在语义表征方面,针对领域内关系抽取任务的特点,通过改造预训练过程的遮盖操作,使用领域内的新闻语料和百科知识进行再
学位
传统的线下教学评价可通过教师之间的听评课进行,评课者针对不足提出改进意见,但说法一般较为笼统、委婉,针对性不强。当前教师听评课中“课堂观察”模式的效用最高。本文以一节公开课为研究对象,利用课堂观察的六大维度对课堂进行评价,形成观察报告,教师通过查看报告反思自己的教学行为,从而改进教学。
期刊
<正>数学概念一般都抽象难懂,对于以直观形象思维为主的小学生来说理解起来非常不容易。在教学中教师要基于学生的年龄特点和生活经验设计教学活动,引导学生亲历概念的建构过程,促使学生理解概念本质,使学习真正发生。“三角形的内角和”是人教版四年级下册的教学内容,是在学生认识了三角形的基础上进行教学的,是进一步研究平面图形性质的基础,是对三角形从感性认识到理性认识的一次提升,是对几何图形从外在特征认识到内在
期刊
文本分类是自然语言处理中的一个重要任务,在文本相似性分析、问句匹配以及自然语言推理等应用中都发挥着重要作用。新闻分类是文本分类中一个热点问题,受到了研究者们的广泛关注。新闻文本因其结构层次的差异性、标签种类的多样性以及高质量标注样本数量的有限性,相比于普通文本,在分类处理上更加具有挑战。通过分析新闻分类中的难点,以卷积神经网络文本分类模型与长短期记忆网络文本分类模型为基础,提出一种基于层次语义与先
学位
新课程改革背景下,要求教师发挥数学课堂育人价值,促进学生核心素养的发展。基于此,教师要重视数学活动、变式训练、思想点化的作用,创新课堂教学模式,发展学生的核心素养。
期刊
跌倒是全球第二大意外伤害死亡原因,在跌倒后及时进行救治,可以极大地减少由意外带来的伤害和损失。传统的跌倒检测方法主要基于可穿戴设备或光学设备,在使用场景或舒适性上受到了很多的限制,而利用无线信号的信道状态信息(Channel State Information,CSI)可以实现无接触的跌倒检测。近年来,虽有许多工作提出了基于CSI的无接触跌倒检测方法,但是这些方法容易受到环境变化的影响,在部署至新
学位
脊柱生理曲度和侧弯是脊柱畸形评估的关键指标,在临床诊断中往往需要对受检者进行X光片拍摄后由医生手动进行指标测量,具有一定的危害性和不确定性。使用深度相机捕获人体图像,并开发一套脊柱畸形检测系统,能够帮助医生快速、准确、无害、高效地诊断脊柱畸形。运用深度学习和图像处理相关技术,设计并实现了一套脊柱畸形检测系统。该系统使用Kinect相机采集人体背部表面的深度图像和彩色图像,采用区域生长的方法提取人体
学位