基于深度学习理论的“大气环流”教学策略探讨

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1、基于深度学习理论的“大气环流”教学策略探讨摘要：深度学习即学习者根据自己的兴趣和需求，以深刻理解学习材料为基础，在学习过程中使用各种策略和方法，批判性地获取知识，并把新知识应用到具体情境中，从而实现有意义的学习。文章以大气环流教学为例，探讨地理课堂中促进学生深度学习的基本策略。关键词：深度学习；教学策略；大气环流深度学习是复杂学习，是培养综合思维能力的必要途径。地理教学如何才能促进学生达到深度学习，这是教学理论和实践必须深入思考的。本文依据深度学习理论，构想了深度学习的路线示意图［1］（图1）,结合大气环流的内容，探讨地理

2、课堂中促进学生深度学习的基本策一、调整教学顺序使其符合学生的学习认知逻辑教师教学始终要从课标和教材出发。本节课涉及的课程标准是“绘制全球气压带、风带分布示意图，说出气压带、风带的分布、移动规律及其对气候的影响”。人教版教材先用简短的语言介绍了大气环流的概念及意义，然后从一个活动开始，采用假设推理的方法层层递进讲解三圈环流的形成，接着介绍了气压带风带随太阳直射点的季节性移动，以及海陆位置对气压带、风带的影响，用活动讲述了东亚南亚季风，最后阐述气压带、风带对气候形成的影响。在所有知识点中，学生最难理解的是三环流和季风环流的形成

3、，为了解决这个重难点，最经典的教学模式是先复习前面的热力环流，然后把热力环流放大到全球范围的尺度，采用假设推理由简到繁层层递进的方法推出三圈环流和季风环流的形成，在此基础上为了增强学生的感性认识和立体空间感以及记住气压带、风带的分布可增加图表绘图、制作模型、角色演示等教学方法来突破。即便如此，课后许多学生对此部分内容还是似懂非懂。经典设计看似非常严密的地理思维过程，学生却无法适应，原因在于此思维过程并不是学生的，而是教师经过全面的思考、多次锤炼之后总结出来的。这样的教学设计最主要是没有处理好学科知识、学科教学知识以及学生认

4、知之间的关系。教材编写符合严格的学科思维逻辑，先因后果，但是认知逻辑却是先认识到各种现象，先了解各地不同的气候，再归纳其分布规律，然后再探究其原因。如果按照学生的认知逻辑来安排教学可以作如下调整。学生阅读人教版课本P39页图2.16世界气候类型分布图,思考以亚欧大陆为例，从赤道到极地，大陆西岸主要有哪些气候类型？其分布范围大致是多少？其他大洲是否具有同样的规律？大陆东岸呢？完成气候类型分布模式图（图略）。有没有发现一些特殊性的气候分布，找出来并思考其成因？探究气候分布的原因，讲解大气环流的相关知识。这两种教学过程，内容的编

5、排和学习的主体是不同的。前者以教师的讲解为主，后者将学生的主导地位提高了，读图归纳出气候类型的分布规律，然后探究其成因，这为学习气压带、风带奠定了基础，学生知道为什么要去学习气压带风带，看似小调整，却更加符合学生的认知规律，解决了学习的驱动问题。学生有了学习目标，学习效率就会提高。二、利用科学史预备与激活学生的先期知识教师为帮助学生达到深度学习水平之前，要充分预评估并帮助学生累积必需的支撑知识。从学生的认知特点看，“气候”的学习是从感知、理解到巩固、应用，层层递进，逐步深入。从初中地理基础知识看，主要是认识了一些基本概念，

6、如区分天气和气候的概念、学习气候要素的时空分布及主要的气候类型。高中地理的学习内容更注重原理过程与要素深化以及综合思维的悟得。如何才能预备与激活学生的先期知识，以便新的知识可以实现和学生现有的背景知识连接，本节内容可以加入科学史的内容进行教学。大气环流的内容从发现到认识得较为清楚经历了几百年的时间，并随着观察手段的进步和研究的深入，人们对大气环流的认识还在不断深化。让学生了解科学知识形成的历史，在探究的过程中主动构建科学知识，这正是提高科学素养、理解科学本质所不可缺少的内容。大气环流的教学如果加入科学史的内容，对提高学生学

7、习兴趣、建构知识、培养思维能力将大有裨益。笔者将这部分的教学设计如下。展示世界气候类型分布图（图略）。展示历史上人们探索和认识大气环流的经典史例，并将里面涉及的气压带、风带名称在地图中标出来（赤道无风带、贸易风、马纬度、咆哮的西风带、锋等）。探究大气环流的成因及其对气候类型分布的影响。这样的教学过程符合学生的知识认知和建构过程。首先，他们了解到人类对大气运动的认识不是凭空产生的，而是经历了几百年来，一代又一代人和科学家的不断探索，在了解大气环流发现史的过程中，认识了这些气压带和风带，为他们的进一步探索奠定了基础。学生兴趣十

8、足，探索欲望很强，学习效果也明显变好。三、利用现代技术的直观感知获取新知识目前，人类对大气的观测认识水平已经远远超过前人，如果仅仅就课本的知识进行讲解，理应建立在感性认识和生活经验基础上的大气运动学习变成了纯粹的理性思辨，会让学生失去对真实生活世界复杂性的应有感知，更加不可能达到深度学习的目的。大数据时