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例旃脚像继解的(前科械程性评侬摘要本文基于计算思维培养,提出结合大单元教学设计,构建多元协同参与的方案,注重评价与情境的关联,并提出了以过程性评价支持学生计算思维培养的教学策略关键词计算思维;学业质量;以评促学;过程性评价课堂教学关注评价是学科教学热点,亦是教师需要攻坚的痛点《义务教育信息科(技课程标准2022年版)》(以下简称“课标”)倡导教学评一致性,强调素养导向的过程性评价,关注评价对教学的促进作用而信息科技课堂教学从学生计算思维发展的角度,设计、优化过程性评价方案,以评价支持学习,以评价改进教学,充分发挥了信息科技课程的育人功能基于计算思维培养的过程性评价方案设计
1.结合大单元教学设计,强调评价内容维度的全面性课标指出,“教学过程要强化素养立意,要从考查知识和技能具体掌握情况入手,注重分析学生能力表现、思维过程、情感态度等发展状况,评价学生计算思维等,把握学生核心素养发展情况”
[1],找准思维发展的测量点依据课标对计算思维内涵的界定,可以围绕问题(特征)抽象、数据分析、问题分解、方案建模、算法设计、方案验证、反思优化、应用迁移等要素,对照计算思维学段目标、学业质量要求,结合大单元教学设计,对学生学习过程中的计算概念、计算实践、计算观念
[2]等发展情况进行整体的过程性评价方案设计(例如,闽教版信息技术教材2020年版)八年级《开源硬件初体验》内容的学习,可结合“体验智能花卉种植”的大单元教学,依据单元学习目标、学业质量、学段特征等进行计算思维评价内容全面性考量的方案设计,具体如下页表1所示
2.构建多元协同参与的方案,体现评价主体的多元化首先,尊重学生在学习过程中的主体地位,让评价参与思维发展过程其次,创造机会,让学生参与评价方案或评价量规工具的改编、自编,发挥学生参与过程性评价的主动性最后,发挥家庭、学校、社会对学生计算思维发展的评价引导作用,将校内评价与校外评价相结合
3.注重评价与情境的关联,实现评价对知识的意义建构建构主义学习理论认为,知识不是通过教师传授得到的,而是学习者在一定的情境即社会文化背景下,借助他人帮助,利用必要的学习资料,通过意义建构的方式而获得的网因此,过程性评价要注重与情境的关联,即充分发挥计算思维评价任务与单元主题情境、问题情境、项目情境、社会文化背景等的关联,帮助学生结合学习材料,开展彰显社会情境性的学习与评价活动,从而支持认知与思维能力发展,践行立德树人根本任务以过程性评价支持学生计算思维培养的对策建议
1.评价伴学
①了解学习目标,明确评估证据教学评一致性的内在逻辑是学习目标(预期的学习结果)、评价任务、学习任务的一致性[4]学生基于对具体学段学习目标、评价标准的了解,明确需要提交的评估证据,在评价伴学的氛围里开展学习例如,在教学七年级《走进程序世界——体验循环算法》一课时,笔者依据学生需(要掌握的内容,借鉴李克特量表Likertscale),将学习内容掌握程度定为三级(优秀、良好、一般),让学生在量表中(如下页表2)以画星的方式开展自评通过量规工具的应用,学生更加清晰地了解了计算思维的学习目标
②有效课堂巡视,巧用非正式评价,激发学生的主观能动性在课堂教学中,教师要充分利用巡视指导环节对学生进行观察、指导,开展促进学生思维潜能发展的评价其间,可跳过耗时过多的正式评价、结果评价,融入非正式评价、过程评价,通过加强师生间的交流,强化计算思维相关课程内容的学习
③体验学习结果,弥补个体差异学生可以通过同伴学习成果的评价体验,弥补学习能力、认知能力上的差距过程性评价具有体验的属性,支持学生从获得“观察的经验”角度,了解、体验学习伙伴的计算思维实践成果
2.评价导学
①及时纠错,补偿学习起点教师要允许学生试错,鼓励学生利用问题分解、算法设计、编程验证等尝试解决问题在教学评价时不能只评价对错,要分析错在哪儿,即把评价推进到建构知识的层次,发挥评价导学的功能
②依据反馈,调整教学进度,找到有效的教学衔接点教师围绕学段目标与学业质量,根据过程性评价反馈对教学进度进行针对性调整根据美国评价专家赫里蒂奇提出的学习评价十要素,教师能够从计算思维的评价中,构建清晰的反馈指导教学的路径
3.评价促学
①支持学生个性化发展计算思维评价量表的应用应体现多元化,为学生提供个性化发展的渠道不能只注重“记忆”“理解”“应用”这三个层次的认知发展情况,还要呈现学生对核心概念、基本原理的深化理解与应用,向分析、综合、评价等更高认知层次发展
②评价互动,实现知识社会性建构对计算思维实践的评价,要结合交流活动,在班级或小组内,以程序设计作品的赏析等活动为评价任务进行问题解决思路的交流,以提高学生的计算思维能力及合作学习能力结束语综上所述,义务教育阶段的信息科技课程教学,应以过程性评价为抓手,通过方案设计与实施,构建教学评一致性的课堂教学生态,有效促进学生计算思维素养的培育,落实立德树人根本任务笔者认为,在教学资源条件成熟后,还可以利用人工智能、大数据等技术手段,围绕技术赋能促进计算思维实践的智能化过程性评价,从时间效率维度做更深入的探索与实践。