【摘 要】
:
作为教师专业发展的主阵地,教研组在新时期将承担更多的责任,建设优质乡村初中教研团队有助于落实新一轮义务教育课程标准,推动教育高质量发展。本研究为了获得乡村初中教师在教研组管理制度、文化和活动等方面影响下教师专业发展的情况,探寻如何建设教研组以促进教师专业发展,采用自编问卷对汕头市C区乡村初中教师进行调查,对最终获得的219份有效问卷进行统计分析,结合问卷数据结果,对C区6所学校的28位教师和学校领
论文部分内容阅读
作为教师专业发展的主阵地,教研组在新时期将承担更多的责任,建设优质乡村初中教研团队有助于落实新一轮义务教育课程标准,推动教育高质量发展。本研究为了获得乡村初中教师在教研组管理制度、文化和活动等方面影响下教师专业发展的情况,探寻如何建设教研组以促进教师专业发展,采用自编问卷对汕头市C区乡村初中教师进行调查,对最终获得的219份有效问卷进行统计分析,结合问卷数据结果,对C区6所学校的28位教师和学校领导进行访谈,观察并记录港口中学教研组1次学期会议、9节公开课和9场评课会的内容。综合调研结果得出以下结论:1.C区乡村初中教师对教研组总体评价较高,但教研组忽视教师专业发展需求,教师尤其是“教非所学”的教师自主发展意识薄弱;教研组制度中缺乏具体的活动准则和教师的具体管理方案,在教师专业发展方面没有明确的指引;教研组长发挥了组织者作用却忽略了作为专业领导者和教师管理者等角色的作用;2.教研环境受限,教师们消极互依,缺乏学习氛围,资料缺乏整合;3.已有的教研活动模式单一,导致教师思维受限;教师对统一的在职培训不重视;教研组对教师专业发展的促进作用不明显。目前的乡村初中教研组建设亟待改善,本研究也提出了一些建议。对于教研组的建设,首先应填补管理制度的空白,帮助教师明确阶段目标,协助制定专业发展规划,针对教师不同专业发展阶段激发和培养专业发展意识,引导教师自愿参与教研组建设;接着创建优良的竞争机制和优化整合组内资源为教研组集体发展助力,拓展网络空间,营造线上线下开放合作的氛围,提升固有专业培训的价值为教师减负;最后推动班级教研、同级教研等不同模式的跨学科合作,创造校际教研和同镇教研等多种合作模式的教育教学实践环境,不断拓宽教研合作范围,打造教师们认同的、有助于提升教研质量和开拓研究视野的教研组,促进教师个体发展,最终实现教研组集体发展。
其他文献
能源互联网是以电力网络为核心,包含了天然气网络、石油网络等多种能源网络在内的综合能源网络。在能源互联网的环境下,传统模式下的多种独立能源网络如电力网络、天然气网络将存在相互连接,存在能量的双向流动,最终可实现资源的互补互调。基于上述背景以及电力网络与天然气网络的特点,本文探索研究了能源互联网在电力网络和天然气网络跨网需求响应上的机制与模式,并对气电双网的协同调度规划方法进行了探究,主要包含了以下几
<正>在疫情防控期间,我国游客的旅游消费方式已经发生明显的转变,越来越多游客选择短程旅游。大量旅游评论信息对旅游的发展产生重要的影响,然而,游客撰写相关评论信息时,存在极强主观臆断性且评论内容的价值良莠不齐,大量冗余信息使得旅游企业无法分析游客旅游消费需求行为的变化。因此,周边游需求图谱分析对开拓旅游市场具有重要的意义。首先基于Text Rank模型提取产品名称,然后通过使用情感词典、高频词,从高
<正>想不出有哪一部电影比这一部更适合『11.11』观看的了。你可以独自观看,因为单身的你,不会在影院里邂逅一对对亲密爱人;你可以看着故事默默流泪,也不会有人在意,你看着别人的故事,流自己的泪……也许『光棍节』你还来不及『脱光』,至少,你可以看一部关于失恋的电影来疗伤。
该文提出一种基于极端梯度提升(XGBoost)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型的短期光伏发电功率预测组合模型。根据短期光伏发电特性,首先分别建立XGBoost模型和LSTM模型,然后利用XGBoost模型进行初步预测增加特征,并利用误差倒数法将两模型组合起来进行预测。选取2018年光伏电站人工智能运维大数据处理分析大赛的数据集进行实验评估,最终结果表明,该文所构建的XGBoost-LSTM组合
针对新建光伏发电站原始数据匮乏导致光伏功率预测精度低的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)和改进长短期记忆网络的光伏功率短期预测模型。首先使用WGAN-GP学习原始真实光伏数据的样本分布规律,然后生成与原始数据相似的高质量新样
"中锋"作为书法重要笔法,晚明书家颇有论述,至清代则成为普遍关注的对象。清人重"中锋"之渊源,与晚明书家中锋观念的影响有关。董其昌的"悬腕中锋"笔法体系在清代授受有序,并不断传播普及。清人推重"中锋"的同时,相关书家还提出"笔中锋"的创作观,且将此泛化用于篆刻、绘画和诗文等领域。
针对光伏发电系统短期预测影响因素较多、预测精度较低、稳定度不高等问题,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)和变分模态分解(VMD)的粒子群(PSO)优化的BP神经网络光伏发电预测方法。首先使用动态时间弯曲算法对光伏发电功率及影响因素的数据进行测算得到DTW值,再根据DTW值选择对光伏发电功率影响较大的辐射度作为主要影响因素,然后利用变分模态分解将影响因素及光伏发电功率进行分解,降低数据的波动性和非平
高中历史课堂教学是落实基础教育改革的关键。历史课堂评价机制应该注重学生学习过程,结合定量与定性分析,有有效促进高中历史课堂教学有效性,提升学生历史核心素养。
PN水处理公司是一家业界权威的水处理设备制造公司,长期以来一直在净水器市场占有稳定的市场份额。为了在日趋激烈的市场竞争环境中赢得更多的市场份额,应结合国内净水器产业现状,积极探索适合自身实际的发展思路,制定切实可行的战略规划。本文以PN水处理公司战略研究为主线,从研究背景出发,首先阐述研究目的及意义、研究内容及方法;其次在企业战略管理和净水器企业相关研究理论基础上,采用PEST剖析公司的宏观环境,
当前用户侧接入大量新能源,通常采用实际电力负荷减去新能源发电功率后的负荷(称为“净负荷”)进行预测研究。由于新能源发电随机性强,净负荷具有不确定性强、规律性差的特点,难以准确预测。为此,提出了一种基于特征加权改进的Stacking集成学习净负荷预测方法。首先,通过对不同单一预测模型的预测性能和差异性的分析,优选出长短期记忆网络、Elman神经网络、随机森林树和最小二乘支持向量机作为Stacking