基于licc课堂观察模式的教学设计与评价

基于licc课堂观察模式的教学设计与评价

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时间:2018-06-11

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1、基于LICC课堂观察模式的教学设计与评价传统教学评价中有不少误区,主要表现在以下几个方面:(1)评价目的功利化,如评价多是为了考核教师,而忽视评价对教师发展性的功能;评价多是为掌控学生,侧重教师对学生的评价,而学生自己评价的权利少,处于被动地位.(2)评价内容知识化,着重于课堂活动中的书本知识,以讲授为主,且过分强调经典知识,脱离社会现实.(3)评价方法数量化,一方面,评价目标唯量化,不利于促进学习;另一方面,行为评价多集中于结果评价,忽略行为过程评价.[1]本文应用LICC课堂观察模式于“力的分解”课的教学设计与评价,试图纠正传统教学

2、设计与评价的误区.一、LICC课堂观察模式简介课堂观察的模式评价是现在教育界比较关注的科研课题,2007年华东师范大学课程与教学研究所副所长、博士生导师崔允�7与浙江省余杭高级中学在经过长达两年探索实践基础上提出了LICC课堂观察模式.LICC课堂观察模式包含四个维度[2]:学生学习(Learning)、教师教学(Instruction)、课程性质(Curriculum)、课堂文化(Culture),模式通过对当今课堂教学的研究、反思,认为对一节课的评价应该从教师、学生、内容、氛围四个维度展开,同时每个维度下存在着不同的观察视角,从观察

3、视角出发又可以细分出不同的观察点(见表1).LICC从四个维度做到全面聚焦课堂,运用技术改进教研,客观评价反思.该模式强调课堂观察是一种行为系统(明确观察目的、选择观察对象、确定观察行为、记录观察情况、处理观察数据、呈现观察结果等一系列不同阶段的不同行为);LICC也是一种研究方法,它将研究问题具体化为观察点,将课堂中连续性事件、复杂情境拆解为时间和空间单元,对观察结果进行反思、分析、推论,以此改善教师的教学,促进学生的学习;同时,应用LICC,也需要团队合作(彼此分工又相互合作,进行多向互动,促使该合作体的成员都得到应有的发展).二、

4、应用LICC课堂观察模式于《力的分解》教学(一)建立合作体为改变教师传统的单兵作战的听、评课方式,使课堂观察专业化,并更加有动力、持续,合作体依托县级名师工作室平台,请浙师大教育硕士导师作顾问指导,特成立以笔者为主体的长期合作小组进行课堂观察评价研究.(二)课前会议――设计内容的思考合作组研究教学内容、目标、策略、环节和评价方式,确定评价课堂观察的价值点,确定评价教师专业发展、学生学习、教研文化和课堂文化等的观察点.7首先,力的矢量性抽象难懂,为降低难度同时又有一定的创新点,设计了基于情境的模型教学策略、问题驱动教学方法,创设问题链引导

5、学生掌握概念、理解物理过程、构建物理模型,突破本节课的重点与难点;其次,我们的困惑是对“基于情境的模型教学”的实践不多,对于创设的情境和问题是否有利于学生的学习,没有多大把握;综合考虑,合作组确定本次课堂观察围绕“创新”和“困惑”展开.(三)课中观察――观察点的确定明确“力的分解”课堂教学观察的程序,理清课堂观察中的若干基本关系(思维方法―基本模型―数学模型);以学生为评价主体,结合观察者和被观察者的特点、需求和学科性质,设计问题链为观察点[3](从教师表达的清晰性、学生对课堂目标的明确性、生成资源的有效性、资源生成的过程性、学生对生成

6、的目标接受性、观察目标达成的完整性、通过课后抽查的成效性设计问题),制作从参考模仿走向自我创新的量表(用结构化的形式收集资料、呈现知识、组织课堂观察),对问题编码:1~15为问题链中的问题记录序号,(I)(Ⅱ)为预设知识水平难度,设定各环节指标形成编码体系、记号体系(或项目清单)、等级量表,以定性、半定量形式对过程进行记录,记录说明如下:(1)呈现环节:A为有追问,B为有讲解,C为有多媒体,D全部包含.7(2)对话环节:A为有理答,B有生成话题,C包含AB两项.(3)指导环节:A为指导学生演示实验、求解,B为指导小组合作,C为话语评价.

7、(4)机智环节:A为有机智表现,B为没有,C还能更好.(5)倾听环节:A为教师点名回答,B为学生主动回答,C为学生主动提问,D为学生插话.(6)互动环节:A为师生互动,B为同伴合作.(7)达成环节:A为好,B为一般,C为留待下节课.(8)自主环节:A为好,B为一般,C为不足.(9)创新环节:A为实验资源,B为多媒体资源,C为学生灵感.(10)民主环节:A为较好,B为一般,C为不足.然后将上述记录部分课堂实录整理成表2.(四)课后评价――设计与达成度的反思7第一,从课堂设计达成评价.以情境组织模型教学,以问题驱动学习,运用实验突破教学重点

8、与难点,以明示的方式进行科学方法教育,对于作图法与计算法两种科学方法,进行显性教学,帮助学生迈出发展认知结构的关键一步;通过模型题的精心设计(注意层次性,避免机械重复,不能过偏过难)(如图1),促进学生认知

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