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1724郭婉昱:分层教学如何演变

 高教课堂研讨 2025-01-24 发布于江苏

     “分层教学”的提法最初出现在夸美纽斯于16世纪所著的《大教学论》中,时至今日,它已广泛应用于当代现实教育场景之中,体现出形式和内容的不断演变。

班内分层:

学习小组相互激励但作用有限

      在班级内部实施分层教学的实践中,夸美纽斯的思想与中国古代教育家孔子所倡导的 “因材施教”理念有着异曲同工之妙。为了有效提升学生的学习效果,中国部分教师在传统班级授课制的基础上,积极探索并采取了一系列分层教学措施。例如,将学习成绩优异、学习能力较强的学生组成学习互助小组,鼓励他们在小组内相互学习、彼此借鉴、共同监督,通过同伴之间的互动激发更高的学习热情和创造力;同时,为学习程度较好的学生专门开设提高班,满足他们对知识深度和广度的更高追求;为学习程度相对较差的学生开设“巩固班”,帮助他们夯实基础知识,弥补学习短板。

      但在实际操作过程中,由于班级学生数量众多,教师面临着繁重的教学任务和工作压力,难以全面、细致地兼顾每一位学生的学习需求。仅仅采用一种或两种简单的教学方法,根本无法保证所有学生都能完全理解和掌握课堂上所讲授的知识内容,这也在一定程度上限制了分层教学效果的充分发挥。

校内分层:

区分高级班和普遍班造成不公

      除了班级内部的分层教学实践,学校在年级层面也存在对学生进行分层的现象,这在高中教育阶段尤为突出。学校通常依据中招考试成绩以及开学考试成绩等综合指标,对学生的整体学习情况进行评估和划分,常见的班级类型包括 “实验班”“清北班”“火箭班” 以及 “培优班”“普通班”等。其中,层次较高的班级往往配备了更为雄厚的师资力量,班级整体人数相对较少,能够保证学生获得更多的教师关注和指导时间,课时安排也更为充足;而普通班则面临师资力量相对薄弱的困境,班级人数较多,教师在教学过程中难以做到对每个学生的个性化关注。

      这种班级分层模式虽然在一定程度上实现了对学生学习能力和水平的区分,但由于每个学生的学科特长和薄弱环节各不相同,仅仅依据整体成绩进行分层,虽然能够为成绩优秀的 “尖子生”营造一个竞争激烈、积极向上的学习氛围,却在很大程度上忽视了普通班学生的学习需求和心理感受。“普通班”的标签可能会给学生和教师带来巨大的心理压力和精神负担,打击他们的学习积极性和教学热情,从而使他们越来越“普通”。同时,这种片面的分层方式还可能导致各层次学生的特长无法得到充分的挖掘和培养,薄弱环节也难以得到有效的弥补和提升,不利于学生的全面发展和综合素质的提高。

走班分层:

师资力量和学校管理面临挑战

      随着中国课程改革的持续深入推进,走班制作为一种全新的授课模式逐渐走进大众的视野,并在教育领域得到了越来越广泛的应用和实践。在走班制的教学模式下,学生拥有了更多的自主选择权,他们可以根据自己的兴趣爱好选择相应的上课科目,依据自身的实际能力选择适合自己的上课层次。这种自主选择的权利极大地激发了学生的学习兴趣和主动性,扩大了学生在学习过程中的自主权。在实行走班制的学校中,通常还会配套实施 “选课指导制”和 “教学辅导制”。其中,“选课指导制”旨在帮助学生全面、客观地认识自身的能力和兴趣特点,从而合理地选择与自身能力相匹配的课程层次,避免因盲目选择而导致学习困难或学习动力不足;“教学辅导制”则主要针对同层次中学习较为薄弱的学生,为他们提供有针对性的辅导和帮助,确保他们能够跟上教学进度,达到预期的学习效果。

      走班制下的 “分层教学”模式有效地克服了传统班内小组分层和学校内分层所存在的诸多弊端,从目前的教育实践来看,是一种较为理想的分层教学方式。然而,不可忽视的是,这一制度目前仍处于发展和完善阶段,在实际推行过程中面临着诸如师资力量不足、学校管理难度加大等一系列现实问题,这些问题亟待教育学者从理论研究和实践探索两个层面共同发力,加以深入研究和有效解决。

智识分层:

崇尚因材施教并借力人工智能

      在理念层面,为了更好地将夸美纽斯的分层教学思想融入当代教育实践,除了积极推行 “走班制”,依据学生的兴趣爱好和单科学习程度进行科学合理的分层教学之外,教师还应当给予班级中的每一位学生充分的关爱与关怀。只有深入了解每个学生的学习程度、能力水平以及兴趣爱好等多方面的特点,才能真正做到因材施教,让每一位学生都能在学习过程中切实感受到自身的价值和意义,从而激发他们的学习潜能和内在动力。同时,教育部门和学校也应当承担起相应的责任,积极主动地探索和完善分层教学的实施机制,加强对教育资源的合理整合与优化配置,加大对师资队伍建设的投入力度,提高教师的专业素养和教学能力。

      在实践层面,迈向数智时代的教育能够更好地助力分层教学的实现。一方面,人工智能可以通过大数据分析,精准地了解学生的学习情况。它能收集学生在课堂表现、作业完成、考试成绩等多方面的数据,通过算法模型对这些数据进行深度挖掘,从而将学生更为科学地进行分层。另一方面,人工智能还能实现教学资源的个性化推送。根据不同层次学生的学习需求,为其提供针对性的学习资料,这种“量身定制”的套餐,能够满足他们在不同学习阶段和层次的需求,大大提高学习效率。

高教课堂研讨

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