精准教学的内涵特征及实施策略 外汇市场的内涵与特征有哪些内容呢

2.教学预设精准化

教学预设是教师基于学情和教学内容对实际 课堂教学中的活动设计、环节安排等进行清晰的思 考和规划，其在实践中最根本的问题表现为教师单 方面意志的体现[7]。精准的教学预设是促进课堂精 彩生成的前提，教学预设的精准化应从“以教为本” 的过度预设转变为“以生为本的精心预设，凸显生 本教学的课程理念。学生是课堂教学的主体，教师 是教学的引导者，教学预设应以学习者特征为出发 点，遵循学生的认知规律和学习特点，从学生“学什 么“怎么学“何谓学会完成对学习内容的精准理 解和对学习活动的精准设计。值得注意的是，精准 并不意味着固化，教学预设的精准化应避免实际教学走向极端封闭，即预设须关照课堂的动态生成与学生的个性化学习，为学生实现创造性学习和个性 化学习提供相应的机会和内容。

3.教学过程互动化

互动是课堂教学的基本特征，其本质是人与人之间的相遇和对话[8]。以往教学中的互动大多流于形式，是为完成教师的教学任务而服务的一种配合式互动，而在精准教学中，学习者全方位参与到学习活动中，通过与教师、同伴的互动交流获得知识的意义建构，真正实现教学过程的动态交互。依托于大数据技术，教学过程的互动由过去借助于单一对话、演示课件等形式转变为“人—机—人的深层次交互。一方面，教师借助大数据实时监控学生的学习过程，并及时给予反馈，为学生针对性推荐学习资源；另一方面，学生不再只是被动接收知识，而是基于学习数据选择教学资源以开展自主学习，主动参与到教学活动之中，而且每位学生都能获得精准即时的干预以便相应地调整学习行为。

4.学生学习个性化

精准教学通过大数据收集来分析学情，综合考 虑学生的学习基础、学习动机、认知风格等因素精 选教学内容，促使学生以饱满的热情与信心投入到 教学过程中。大数据技术为实时记录学生在学习过 程中动态生成的学习行为表现等数据信息创造了可能，教师在教学过程中可以据此对学生的学习表 现进行评估并且量身定制相应的改进措施，为学生 推荐适合自身最近发展区的学习材料，为激发学生 潜能架构多元化的进阶支架，精准实施教学干预，保障学生的个性化发展。换言之，学生在精准教学 中能够及时获得精准的学习反馈，通过与教师、同 伴的多元交互不断激发自身学习欲望，保持持续良 好的学习兴趣，沉浸于深层次的学习之中，不断调 节自己的学习行为，提高学习的有效性和针对性，最大化发挥自身的学习力。

5.教学评价多元化

大数据技术的介入让嵌入学习过程的动态评 估成为可能[9]，促使评价由单一结果导向的评价走向对学习者学习表现的关注。学生的学习是动态发展的过程，精准教学借助大数据技术聚焦于学生学习过程中产生的各种数据，以此来记录和反馈学生在知识、技能等方面的数据变化并预测学生发展趋势，通过量化分析对学生学习表现情况进行精准刻画，转变以往对学生认知结果的评判只是一般化描述方式。而且数据的量化分析既能够捕捉学生动态学习中出现的认知障碍，使得教师对学生的学习评价更具针对性和指导性，也可以纵向考察学生的进步幅度等个体差异变化情况，强化对学生的过程评价和增值评价，凸显评价的个性化和差异化。与此同时，对学生学习行为表现的关注也促使教师进一步审视自己的教学行为，反思教学过程中的教学活动在多大程度上促进学生的学习。

1.以立德树人目标为引领，精准确定教学的基本标准

育人是一切课堂教学的最终落脚点，精准教学也应回归教书育人的应有之义，坚持立德树人目标的价值导向，以“人”为核心设定教学的基本标准。换言之，学生是课堂教学的主体，学生在历经教学过程后能够收获什么是我们制定教学标准的首要出发点，教师应从学科本身出发，基于课程标准对 内容的学习要求分析学生通过学科学习应该达到的水平层次。这不是将目标简单聚焦于学生要学习的内容和需要学会的技能，而是分别从事实性层面、概念性层面、技能和过程层面强调学生能“知 道、能“理解和能“做，更清晰区分知识、理解和 技能[10]。具体来说，事实性层面是清楚呈现学生所应了解或理解的概念、命题等事实性知识；技能和过程层面则强调学生学会或掌握有助于理解知识的方法技能；而概念性层面指向学生在经历事实性层 面以及技能和过程层面的学习后获得的对以事实 性案例为支撑的观点等内容的概念性理解，要求学 生以理解事实性知识和掌握技能性知识为基础，使用知识和技能去理解内容，旨在培养学生可迁移理解和应用的能力。

2.以教学标准为驱动，精准制定课时计划

基于标准的教学规划是实施精准教学的基础， 直接制约着精准教学模式的所有其他组成部分[11]。学生是课堂教学活动的亲历者，课时计划的设定只 有与学生的实际需求相匹配，才能在教学过程中最 大程度刺激学生的学习动机，发挥课堂活动的教学 价值。如前所述，教学标准是以KUD模式为基础， 从学生视角出发制定学生所应达到的相应标准，是 实施精准教学的前提和关键。教师应紧密围绕教学 标准，通过描述学生的学习目标，确定教学资源，安排教学活动，从而完成课时计划的制定工作。教学 标准是一系列学习目标的统合体，教师应通过分析 学生的学习基础、认知特征、个性特点等情况先整 体把握学生情况，再结合教学知识将事实性层面、 概念性层面以及技能和过程层面上的教学标准具 体转化为学生在课堂中可见的学习结果或行为，清 楚明了地给出学生的预期学习表现。而且学习目标 的描述不应局限于单纯的知识技能的掌握，应注重 对促进学生学会学习等思维能力方面的要求。在明 确学生的学习目标后，教师需要判断已有的教学资 源与学生预期完成的学习目标之间的匹配程度，及 时整合教学资源，并分析学生在达成教学标准的过 程中可能存在的难点，根据学生的最近发展区安排 教学活动，同时注意教学活动与目标达成的一致性。

3.以大概念为本，精准整合教学关键内容

不同于特定的知识技能等具体化的教学内容，教学关键内容是对具体教学内容的高度浓缩，可称之为教学内容的上位概念，主要包含两个特征：第一，概括性。教学关键内容是对从具体教学内容所蕴含的共同属性或本质中抽象提炼出来的概念、观念、原理等的一般性反映。第二，可迁移性。教学关键内容不囿于特定的时间、文化和情境之中，架构起不同知识间的结构联系，强调学生在不同生活情境之中的不断迁移使用。因而教学关键内容与大概念有着意义相通之处，都表现为学生舍去具体事实性知识和技能之后所保留的概念性理解的知识，是对具体知识背后的概括性含义的理解和掌握，凸显可迁移使用价值[12][13]。面对知识大爆炸时代对人才培养的要求，教师仅着眼于特定知识片段的碎片化教学已无法满足学生培养学会学习能力的时代需求。大概念是学生素养获得的重要基点，教师应转变以往为具体知识而教的观念，采取以大概念为本的方式整合教学内容，重构单元内容序列。教师应以学生大概念的习得为先，通过综合考虑单元内哪些内容最重要、还需要补充哪些内容、如何组织这些内容等问题建立单元学习内容之间的联系，整体规划教学内容，从而构建单元教学网。同时教师可以利用整体任务群的形式有序选择并组织教学内容，打破学科间的壁垒，实现内容在学科内和跨学科层面的有机整合。

4.以“内容和过程双轨融合”的共生教学模型为依托，发展学生协同思考

协同思考是知识与理解在事实、技能层面和概念层面上发生认知性互动的模式，具体表现为学生用更为批判性的、更为宽泛的视角思考技能和事实性知识，并从技能和事实性实例中获得可迁移的概念性理解[14]。当学生进行协同思考时，会在知识与理解的事实性和概念性层次之间建立一个深层次认知的相互作用和联系，并以此激发学生更高层次的思考，引发对知识技能的深度理解。协同思考模式远远超过普通思考所处的浅层水平，旨在发展学生的高阶思维以及解决复杂问题的思考力和创新力，因而教师需要选择更为适切的教学模式，即内容和过程双轨融合的共生教学。具体而言，内容是指学生学习的事实性知识和技能，例如数学概念、术语、运算技能等；而过程则是关于学生获取事实性知识和技能所采取的行动策略、认知方式等。两者是互为联系的统一体，内容需要在过程中获得并建构意义，过程需要依托内容加以呈现并可被理解[15]。教师应打破内容与过程单向并行的教学阻隔，将内容学习嵌入过程之中，以过程驱动学生对内容的概念性理解，实现知识跨情境、跨学科的可迁移运用；同时过程理解应以内容为基础，以具体的事实性实例为支撑实现过程的意义生成，促使学生由“做转向 “理解为什么做我们要做的事情[16]。

5.以差异化教学为抓手，满足学生个性化发展需求

教学的精准是为了促进学生的个性化培养以 更好地适应未来社会发展的需求，因此教师在实施 精准教学时，应针对处于不同层次的学生采用不同的教学方式，即差异化教学。“最近发展区理论表 明学生有两种发展水平：现实发展水平和潜在发展水平，处于这两种水平之间的区域就是学生的最近 发展区。差异化教学就是立足于学生的知识能力基 础以及个性特征，通过识别学生的最近发展区，为 不同层次的学生搭建不一样的脚手架，从而提供个 性化的学习材料和机会以照顾不同学生的学习需求。例如，对于学困生，教师可以将教学内容分解为细小的知识块以便学生更容易接受，通过设置情境 和问题（串）为学生提供适宜的学习平台，并呈现组织图或思路清单，引导学生逐步完成各项学习任 务。而对于学优生，教师可以采取拓展性教学的方 式挖掘学生的潜能，拓展学生的知识面，为学生超越知识表层的习得而获得更深层次的理解提供帮 助，激发学生更强烈的学习兴趣。

6.借助大数据创建标准导向的评价量规，实现 多元化精准评价

在传统教学环境下，由于无法实时记录并监测教学过程，教学评价只能选用简单的分数或程度副词来评判课堂教学。而在当今大数据时代，数据收集为精准教学的有效实施提供了有力的保障，使得精准教学评价从伴随教学行为的开始直到结束[17]。大数据技术通过全面收集教师评价、学习者自我评价、同伴互评等多种数据，为学习质量分析提供多源充实的数据基础；同时又将获知的信息反馈到教学活动中，帮助实施更加精准的教育评价[18]。教师应借助大数据创建标准驱动的评价量规，实现对学生学习行为表现的多元量化评价，并据此反思教学实践，改进教学行为。一方面，教师先借助技术手段记录并收集学生在不同学习阶段的学习行为表现数据，然后挖掘分析学生的学习行为特征和规律，在此基础上结合学习目标和教学内容创建学生学习行为的表现量规；另一方面，教师在课堂教学中通过大数据实时监测学生的学习过程，量化分析学生的学习表现及学习结果，并对比创建的表现量规判断学生的学习行为，为学生的学习提供精准反馈和方向指引。另外，教师基于对学生学习表现的实时反馈以反思自己的教学实践过程，既可以在教学中 针对学生需求及时调整教学行为，优化教学过程，又可以为今后教学中完善自己的教学行为提供参考，提升教学效果。

大数据赋予精准教学新的活力，精准教学必将 成为新时代教育革新背景下的一种新的教学样态。新时代的教师必须牢牢把握精准教学的内涵特征， 以大数据为依托，通过精准描述学习目标，精准识 别教学内容，精准制定教学计划，精准开展教学评 价，从而真正实践标准驱动的课堂教学，贯彻落实 “教—学—评一致性的原则。查看