《小学数学“核心问题”教学模式研究》理论学习计划

本研究旨在探索小学数学教学中的“核心问题”教学模式,包括其基本策略、技术路径和步骤等。通过界定研究内容、设计研究方案及总结研究成果三个阶段,提高教师的专业能力和教学质量。

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《小学数学“核心问题”教学模式研究》理论学习计划

延安市新区第一小学

课题研究是校本教研中的一项重要内容,是促进教师专业成长的重要途径,也是营造良好校园文化氛围的重要方式。现将该课题的理论学习计划如下:

1.界定研究内容

准确界定研究内容是课题研究的前提和关键,一个有待研究的问题不管大小,一般都是可以也应当进一步具体化的。研究内容的界定不但将课题分解为一个个可以直接着手的具体的问题,也规定了一定的范围,任何一项研究不可能也不必要将课题所能涉及的所有问题进行全面研究。中小学教师开展课题研究首先必须明了研究的内容,否则,研究工作将无从着手。

课题组希望通过本课题研究,能够探索出有关“核心问题”教学模式的相关问题,比如说:此教学模式的基本策略是什么?基本技术路径,基本步骤是什么?让教师更进一步明确设计“核心问题”的基本原则,“核心问题”应具备哪些基本特征?教师如何应对教学中复杂的生成问题?怎样教会学生探究和交流的技能?怎样为学生提供探究学习的设备和相关资料?等等。

这样的内容界定使课题具体化、明朗化,问题结构有层次也比较清晰,教师都可以选定其中的任一问题,作为课题研究的切入点、聚焦点和突破点,任何一个问题在解决的过程中,必然会引申新问题,从而成为研究课题的派生问题。

2.设计研究方案

研究问题明确后,就要进一步分析问题的成因,规划问题解决的方法和步骤。这里最重要的工作有:

第一,要了解已有研究成果,学习相关理论。任何课题研究都不是从“零”开始,有效的研究都是以原有成果为起点的。教师要围绕课题研究的问题,搜集相关的文献,并对文献进行认真阅读和分类疏理,从而全面了解同类或相关课题研究现状方面的信息,明确已有的研究结论和经验,发现原有研究的不足,站在问题的前沿,寻找研究问题的理论支撑,保证研究工作在理论指导下有针对性地开展。

第二,提出自己的研究假设,这是研究方案中最富有个性化和创造性的部分。任何假设都具有假定性、科学性和预见性。所谓假定性是说它具有推测的性质,即这种假设是现实中暂不存在的或未被确认的,或虽见于彼处却未见于此处的,它可能被实践证实,也可能被证伪,因此,假设决定了研究的探索性。但是假设又并非臆断,它以教育理论为导向、以经验事实为根据、以原有研究为借鉴,又经过研究者的论证和交流,因此,假设又具有科学性,正是科学性避免了研究的盲目性。假设也是一种走在行动之前的思想、一种先于事实的猜想,是研究者从思想观念上对未来的洞察和把握,所以它能使研究活动更富有预见性。事实证明:一个好的假设,是课题研究的关键。当然,一个好的有价值的研究假设的提出是经过一个过程的,研究者要在研究过程中不断修改、完善研究假设。

3.总结研究成果

总结在课题研究中既是一个研究循环的终结,又是过渡到另一个研究循环的中介。在总结这个环节中教师作为研究者主要做了以下几件事:

第一,整理和描述,即对已经观察和感受到的,与研究问题有关的各种现象进行回顾、归纳和整理,其中要特别注重对有意义的“细节”及其“情节”的描述和勾画,使其成为教师自己的教育故事或教学案例。

第二,评价和解释,在回顾、归纳和整理的基础上,对研究的过程和结果作出判断,对有关现象和原因作出分析和解释,探讨各种教学事件背后的理念,揭示规律,提高认识,提炼经验。

第三,重新设计,针对原有方案及其实施中存在的各种偏差或“失误”,以及新的感悟、新的发现、新的认识和新的思考,修改原有方案或重新设计方案,并付诸予实施,进行进一步的检验、论证和改革探索。个人课题研究的目的是为了改进和改正,它不可能停滞在一个凝固的“成果”上,而是一个不间断的自我修订、自我完善的“过程”。所以,任何总结,都只是意味着一个新的开始。

课题研究过程是一个螺旋上升循环发展的动态过程,它不是一个线性结构,而是一个不断的趋进问题解决的复式循环结构。实践证明,课题研究对于提升教师科学素养和理论水平具有特别重要的推进作用。

附件:准备阶段月活动安排

2020年4月

制定调查问卷,进行资料收集,确定该课题研究的价值所在。

2020年5月

搜集资料,拟定课题研究的提纲,深刻理解课题的

研究价值,逐步把握课题的核心概念。

2020年6月

撰写课题研究的总体方案(开题报告),拟定课题研究的具体内容和目标。

2020年7月

进行理论学习,收集有关“核心问题”教学模式的相关文献及实践资料,进一步了解核心问题在数学中的价值。

2020年8月-9月

暑期读书,做课题摘录,撰写一篇有质量的课题相关学习心得。考虑下个学期课题实施计划。

内容概要:本文档介绍了一个多目标规划模型,该模型旨在优化与水资源分配相关的多个目标。它包含四个目标函数:最小化F1(x),最大化F2(x),最小化F3(x)和最小化F4(x),分别对应于不同的资源或环境指标。每个目标函数都有具体的数值目标,如F1的目标值为1695亿立方米水,而F2则追求达到195.54亿立方米等。此外,模型还设定了若干约束条件,包括各区域内的水量限制以及确保某些变量不低于特定百分比的下限。特别地,为了保证模型的有效性和合理性,提出需要解决目标函数间数据尺度不一致的问题,并建议采用遗传算法或其他先进算法进行求解,以获得符合预期的决策变量Xi(i=1,2,...,14)的结果。 适合人群:对数学建模、运筹学、水资源管理等领域感兴趣的科研人员、高校师生及从业者。 使用场景及目标:①适用于研究涉及多目标优化问题的实际案例,尤其是水资源分配领域;②帮助读者理解如何构建和求解复杂的多目标规划问题,掌握处理不同尺度数据的方法;③为从事相关工作的专业人士提供理论参考和技术支持。 阅读建议:由于文档涉及到复杂的数学公式和专业术语,在阅读时应先熟悉基本概念,重点关注目标函数的具体定义及其背后的物理意义,同时注意理解各个约束条件的设计意图。对于提到的数据尺度不一致问题,建议深入探讨可能的解决方案,
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