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我省积极推广应用移动学习终端

2017-08-23 信息来源:办公室作者:省教育技术中心浏览次数:字体:[ ]

  移动终端是移动互联网时代的主导发展趋势,是实现“人人皆学、处处能学、时时可学”学习型社会的重要载体。自2015年以来,我省在全省中小学校推广移动学习终端和配套的数字教育资源,每年安排省级专项资助农村中小学校配备移动学习终端。目前,省级专项经费为全省中小学校配备的32000套移动学习终端和配套数字资源已经全部配备到校;2017年我省为280所中小学校配备的20100套移动学习终端也已完成政府采购,正进入配送环节。根据2016年浙江省中小学教育技术装备统计,全省有1276所中小学校配备了104481台移动学习终端。据悉,“十三五”时期,我省将资助全省中小学校配备100000套移动学习终端,到2020年形成人人至少拥有一种便捷可用的学习终端。

  同时,全省各地通过教师培训、教研活动、课题研究等方式积极推进移动学习终端建设和应用,探索信息化环境下的教与学新方式,衢州市、镇海区等一些地方移动学习终端应用形成了区域特色发展。

  衢州市建立移动学习终端联盟,定期开展培训、观摩等交流活动,共同探索应用思路、解决技术问题、分享成果资源、提供外部资源,为学校移动学习终端的推进提供指导和支持。同时,积极加强学生自带设备(BYOD)的引导,探索推进“互联网+”背景下的技术与教学深度融合。

  镇海区自2010以来开展“一对一”数字化学习实验项目,以“政策保障、课题引领、活动促进”为主要措施,成立“镇海区中小学数字化教与学教研大组”,组建跨学校、跨学科的学习与研究共同体,开展数字化环境下的多元化、个性化学习实验研究,积极实践信息技术与学科教学的深度融合,探索信息化教学新模式。目前,镇海区已有85%以上的学校、60多个实验班开展了基于移动学习终端的数字化学习实验。

  东阳市积极探索实践教育云环境下一对一的数字化学习,实现移动学习终端与网络学习空间对接,探索“云本融合,分层教学”的模式,支撑学生开展个性化自主学习和探究性合作学习,培养学生创新能力。

  此外,我省各学校也积极利用移动学习终端创设智慧学习环境,开展基于移动学习终端的翻转课堂、主题探究、学习诊断和学情分析等活动,促进学生个性化学习。

  衢州市新华小学下村校区漫步“云”端,打造“会学习”的农村娃。衢州市新华小学下村校区作为一所典型的农村完小、自然小班化学校。依托浙江省智慧教育工程,学校为每个学生配备了移动学习终端。在此基础上,学校开发建成“云课堂”、“云题库”,并通过“云空间”实现了线上线下共行和课前、课中、课后全贯穿,使农村孩子也能和城里孩子一样开展翻转式学习、互助式学习、线上线下混合式学习,培养了学生自主学习的能力,满足了学生个性化学习的需求。

  柯城区大成小学利用移动学习终端开展混合式学习。柯城区大成小学通过BYOD的方式解决了8个班的移动学习终端,还将省里配备的120套移动学习终端全部发给学生个人,将传统的课堂教学方式和基于移动学习终端的网络化学习相结合,混合线上线下学习策略、学习资源、学习环境和学习方式,鼓励学生开展泛在自主学习,巩固课堂教学内容,并借助微课和在线答疑等应用,及时解决学习过程中遇到的疑难问题,实现精熟学习和个性化学习。

  武义县实验小学利用移动学习终端开展课堂互动教学。武义县实验小学以语文和英语学科教学为突破口,在教师的组织下,开展基于移动学习终端的互动式教学,实现数字资源的交互传输。教师能实时发起讨论,学生共同参与、思考和协作,通过随堂测试,即时反馈学生对知识点的掌握情况,开展有针对性的讲解,提高课堂教学效率。

  莲都区联城小学利用移动学习终端开展“翻转课堂”教学。莲都区联城小学从“先学、合学、展学、拓学、测学”5个环节,整合移动学习终端的应用,实施学为中心“五学”教学范式。课前,教师利用学习平台上丰富的教学习题,以及自主设计的习题和制作的微课,引导学生先学、测学。课堂上,教师借助信息技术手段实时了解学生的先学、测学情况,并根据共性问题以及学生的答题情况,组织小组进行对自主学习和合作学习,通过小组展示、小组之间的补充质疑、教师的追问点拨完成本节课的重点巩固、难点突破,最后通过有梯度、有层次的测学,帮助学生巩固提升。

  龙游凯马国际学校利用移动学习终端开展作业数据化管理。龙游凯马国际学校在教师的组织下,学生借助有关APP应用,在移动学习终端上完成并提交作业,实现学生学情数据记录和分析,为教师进行针对性教学和开展个性化辅导提供支撑。

  杭州市胜利小学探索基于移动学习终端的大数据应用。杭州市胜利小学集成交互式电子白板、移动学习平台和优质校本资源等软硬件设施,开展基于数字化技术的美术教学、数信整合的数学教学、微课作文的习作教学等教学探索,记录学生在应用移动学习终端教学活动中的学情数据(如学习时间、学习兴趣、作业情况、教师评价等)和学习行为表现(如学习时的书本距离、体态位置,用眼强度等),并通过学习分析和大数据等技术的应用,实现精准管理和个性化教学。

 

 

 

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