PENNINGTON BLOG PENINGTON

Ovaj tečaj će vas naučiti različite vrste procjena, kako dizajnirati učinkovite i ciljane stavke procjene, te kako izgraditi detaljan plan za vaše područje sadržaja i stupanj razini za mjerenje napretka učenika.

Saznajte što tipično pisanje izgleda za vrtić kroz učenike trećeg razreda, kao i neke zajedničke zadatke pisanja koje se mogu očekivati ​​da će postići i naučiti svrhu holističkih i analitičkih rubrika za procjenu pisanja.

Košarica je prazna

Razmislite o tome kao korisnički priručnik za brzo start na fonika. U redoslijedu izgleda: fonika, foneme, grafike, dekodiranje, kodiranje, sintetička fonika, eksplicitna i sustavna fonika, zvučni pisanja, dekodibrials, spajanje zvuka, kosih / linije / linije /, konsonantnih mješavina, suglasni digafs, analitička fonika, analitička fonika, Nagrađi, Rime, Riječ obitelji, difhtongs, ugrađena fonika, implicitna i slučajna nastava, sustavi cueing, MSV, vođeni čitanje, r-kontrolirani samoglasni samoglasnici, tihi konačni E, nastavni sekvenca, kontinuirani zvukovi

Počnimo definiranjem fonika. Jednostavno rečeno, fonika je način na koji koristimo 26 slova abecede kao koda za predstavljanje naših engleskih fonema (fancy način izgovaranja 43 ili 44 zvukova govora). Sastavili smo ove pisane zvukove govora (nazivaju grafike ako želite zvučati impresivno) za čitanje riječi. Ovo je poznato kao dekodiranje. Latinski prefiks, "de" znači daleko od ili izvan, što nam pomaže da se sjetimo da dekodiranje čini značenje iz kombinacija slova. Druga strana jezičnog kovanice iz dekodiranja kodira. Latinski prefiks, "en" znači u ili u, koji nam pomaže u sjedniju da kodiranje stvara graheme u riječi. Da bi ga bilo jednostavno: dekodiranje se slaže - out riječi kako bi ih mogli čitati, a kodiranje je pravopis riječi.

Sada kada imamo definiciju fonika, pogledamo tri pristupa na pouku fonika. U našoj kratkim analizama naučit ćete ključne komponente fanijske upute u ključnim nastavnim aktivnostima i metodama koje koristi svaki fonik pristup da ih nauči. Biti jasno, svaki pristup pomaže učenicima da nauče pravila fonika; To je način na koji se uče koje se razlikuju. Kao na stranu, ove tri metode poučavanja fonika su glavne točke tvrdnje u beskrajnim ratovima za čitanje, a bitke unutar svakog pristupa su jednako sporna kao one među tri pristupa.

1. Sintetička fonika: U ovom pristupu nastavnici pomažu učenicima da nauče kako pretvoriti 26 slova abecede u 43 ili 44 engleske foneme (zvukove govora), a zatim uklopiti ove pojedinačne zvukove za čitanje riječi. Učitelj uvodi grafeme (pravopis) za svaki od ovih fonema u eksplicitnim, sustavnim uputama. Eksplicitna znači izravna i ponekad izolirana uputa koja je nepovezana na tekst. Sustavno znači planirano, strukturirano i sekvencirano upute.

Ključna nastavna djelatnost: zvučna pravopisna kartica (desno) je ključna nastavna komponenta sintetičke fonike. Na primjer, učenici najprije nauče zvukove i pravopis navedene na tri karte. (Prethodno, učenici su naučili / na kartici Galeb i / na Newt kartici prije nego nastavnik uvodi SN_ na karticu za snack.)

Još jedna ključna aktivnost poučavanja je zvuka po zvuku. Učiteljica traži od učenika da kažu da su konsonantni spoj zvuči na kartici za snack; Recimo da samoglasnik zvuči na kartici iguani; Recimo da je suglasnik digrap zvuk na Cheetah karticu; i onda pomiješajte riječ, snitch. Studenti se podučavaju fonika pravilo da je _tch pravopis slijedi kratkog samoglasnika.

Treća sintetička aktivnost je korištenje dekoditabila. Dekodables su kratke knjige, dizajnirane za prakticiranje specifičnih zvučnih pisanja uvedenih u zvučne aktivnosti. Dekodiby također pregledavaju prethodno naučene zvučne pravopisa. Obično se koristi ograničen broj ne-decidirajućih riječi, tako da učenici grade povjerenje u korištenje njihovih fonika vještina.

* Napomena: kosi / linije / označavaju zvukove. _BLANKS_ označava da druga slova moraju doći prije i / ili nakon pravopisa. Konsonantna mješavina je dva ili tri suglasnika koja se često pojavljuju zajedno na početku ili kraju slogova. Samoglasnik, najčešće a, e, i, i u, pojavljuje se u svakom slogu. Konsonantna digrapska je dva suglasnika koja čine jedan zvuk.

2. Analytic (analogija) Phonics: uči učenike da pogledaju cijelu riječ, posebno na početku (početni slovo ili slova) i rime (uzorak zvuka poznat kao obitelj Riječ) i usporediti s slično strukturiranim riječima koje su već poznate.

Ključne nastavne aktivnosti: na primjer, učitelj može podučavati suglasnike Br, CR, dr. Studenti prakticiraju kombiniranje sklonosti i rimije kao BR-vlastitih, CR-vlastitih, vlastitih i fr-vlastitih. U sljedećoj lekciji učitelj bi mogao podučavati suglasnike Gr, Thr i suglasnika digraph sh kao na paneti i rime, posjeduju (rime s telefonom).

* Napomena: "OW" pravopis u "vlastitom" kao u Brownu je diftong. Diphthong je vokalni tim u kojem se obavljaju dva zvuka. Međutim, "OW" pravopis u "vlastiti" kao što je prikazano je samoglasni digraph. Vowel Digraph je vokalni tim u kojem je napravljen samo jedan zvuk.

3. Ugrađena fonika: uči učenike fonika u kontekstu čitanja po potrebi za znak izgovora riječi. Za razliku od eksplicitnih i sustavnih uputa sintetičkih i analitičkih pristupa, ugrađena fonika koristi implicitnu, slučajnu metodologiju. Phonics vještine se odbijaju od toga od cjeline do dijela kao jedan od triju kupe sustava za razumijevanje i. , 1. m = značenje 2. S = struktura (struktura rečenice, gramatika, reda riječ) 3. v = vizualna (fonika, na osnovi i rimije, razgledavanje).

Ključne nastavne aktivnosti: čitatelji učitelja čitatelje čitateljima i učenicima zajedno i individualno čitaju knjigu. Kada se učenici bore s izgovorom riječi, primjenjuju specifične strategije za logički pogoditi izgovor. Na primjer, "što je zvuk prvog slova u ovoj riječi? Koja bi riječ imala smisla s drugim riječima u rečenici? Koju naznaku slika na stranici pruža kako to reći? "

Tipična ugrađena fonska lekcija može se planirati kao mini lekcija iz vođenih lekcija za čitanje na knjizi koja koristi nekoliko r-kontroliranih samoglasnika. Nakon početnog čitanja, učitelj može zamoliti učenike da traže i stvaraju sortirani popis za sve riječi pomoću / AR /, / ili / / ER / Spertves pronađene na karticama udesno. Često, nastavnici koriste vođenje evidencija procjene oralnih očitanja kako bi se odredio sadržaj mini lekcija.

Nastavnici mogu dijeliti pravilo tihog finalnog E u kojem konačni E na kraju sloga čini prethodni samoglasnik kažu svoje ime (dugi zvuk samoglasnika) kada se pronađe jedan suglasnik između samoglasnika i konačni konačni e. Na primjer, koristeći kartice u nastavku, nastavnici mogu pitati grupu na primjer riječi a_e, i_e, o_e i U_e pravopis za stvaranje Word Wall. Studenti bi tada mogli napisati priču, koristeći što više tihih konačnih riječi.

6. Kontinuirani zvukovi e. , / A /, / m /, uvedeni su prije zaustavljanja zvukova e. , / Budući da se kontinuirani zvukovi lakše uklapaju. Provjeri redoslijed Phonics Phonics Pheckton Publishing s zvukom Poprava za pisanje zvuka:

Zahtjev za prijedlog

Veliki podaci su polje u kojem se podaci znanstvenici i inženjeri analiziraju, strukturiraju, koriste i uče masivne podatke koji se tradicionalni softver ne može nositi s. Vađenje potrebnih informacija iz velikih skupova podataka pomaže industrijama predvidjeti tendencije, naučiti ponašanje ljudi, donositi bolje poslovne odluke i stvoriti nova rješenja kako bi zadovoljili zahtjeve suvremenog svijeta. Podrijetlo pojma "veliki podaci" ostavljaju prostor za sumnje i istrage. John Mashey, računalni znanstvenik iz Pennsylvania, smatra se ocem pojma "veliki podaci", koji je u sredinom 1990-ih razgovarao o tome u grafici Silicon, američka tvrtka koja proizvodi hardver i softver do 2009.

Kako izmjeriti podatke u svijetu?

Danas se svaka vrsta informacija može čuvati u skladištima oblaka i količina digitalnih informacija raste na nevjerojatnoj brzini. Procjenjuje se da će do 2025. godine biti 163 Zettabajta podataka. Zabilježite, jedan Zettabyte iznosi milijardu terabajta ili 1 trilijuna gigabajta.

Pravilo V: Volumen, brzina, sorta

Big Data Analytics uzima posebno dizajnirane metode i softver za ispitivanje stalno rastućih podataka. Da biste ga analizirali, podaci uzimaju u obzir njegove 3 osnovna svojstva: volumen - odnosi se na količinu podataka; Brzina - brzina kojom se podaci kreću i obrađuje; Raznolikost - odnosi se na vrste i atribute podataka.

Povijest i evolucija velikih podataka u obrazovanju

poremećaj oko rastućih podataka i njezino strukturiranje počelo je početkom 21. stoljeća. Teško je objaviti točan dan kada se prvo koristi u obrazovanju. Međutim, eksponencijalni rast online učenja u 2010. godini privukao je pozornost istraživača kako bi se u obrazovanju koristila analitika učenja. Međunarodne istraživačke konferencije u 2000.-2007. Pozvao je zanimanje za obrazovne podatke. Već je 2008. godine bila posebna konferencija posvećena Edmu u Kanadi. U 2011. godini uspostavljen je Međunarodni obrazovni podaci rudarski društvo.

Definicija analitike učenja bila je ispitana, jer je morala odražavati trenutne obrazovne istraživanja i dostaviti obećanje da će optimizirati i poboljšati učenje. Dakle, prvi diplomski studij na analitici učenja pokrenut je 2015. na Sveučilištu Columbia. Program je idealno usklađen s istraživanjima EDM-a i ponudio diplomiranje u učenju analitike, velikih podataka i obrazovanja kako bi se povećalo više poboljšanja uz pomoć tehnologije.

Kako trenutna situacija u svijetu utječe na obrazovanje i što ima veze s velikim podacima?

Veliki podaci izgledaju apstraktni koncept za većinu ljudi, pa kako primjenjujemo svoje zasluge i prednosti u stvarnom životu? Svijet je pogođen Coronavirusom. Obrazovanje ide daljinski. Promet online tečajeva je eksponencijalno raste. Ljudi Google eLearning programi, učenici instaliraju softver za obavljanje domaće zadaće i provjeriti online. Softver za video streaming prakticiraju škole za daljinski provođenje lekcija. Moć bezbroj enuearning alata upravo sada pretvara obrazovanje. Kasnije, podatkovni znanstvenici će ispitati sve informacije o tome kako se koristi ovaj softver, kakve su se probleme suočavali, što su njihove preferencije, koliko često ili rijetka njihova pohađanja bila, što su testovi uspješno prošli i koje su informacije upisale o njima. Veliki podaci znanstvenici će naučiti naše ponašanje. Rezultati će ići na sveučilišta i tvrtke da bi veći utjecaj na obrazovanje.

Veliki podaci u obrazovanju za mjerenje postignuća studenata i ne samo

Zahtjev za podatkovnim znanstvenicima procjenjuje se IBM-om biti 28% u 2020. godini. Velika podatkovna analitika ostaje na popisu želja obrazovne sfere kao napredan način akumulirati velike količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Veliki podaci u sektoru obrazovanja, prije svega, pomaže u analizi studentskih postignuća. Velike količine podataka koji dolaze svaki dan od eLearning resursa daje smislene uvide o uspješnosti učenika, pozornosti i navikama. Mnogo je lakše pregledati učinkovitost softvera ili online tečajeva danas s analitikom pri ruci. Odgojitelji, sveučilišta, istraživačke institucije i softverski inženjeri postaju opremljeni rezultatima u stvarnom vremenu i statističke informacije. Veliki podaci čini da se osjećaju mnogo sigurnije u personaliziranje obrazovanja, razvijajući pomiješan učenje, transformirajući sustave procjene i promicanje cjeloživotnog učenja.

Što je otkrivanje ponašanja i predviđanje modeliranja

U rudarstvu podataka, detektori ponašanja su posebno automatizirani modeli koji definiraju ponašanje učenika na temelju dnevnika interakcije. To znači, mogli bismo znati kada student potkopava svojstva sustava učenja kako bismo uspjeli bez učenja dok igraju obrazovnu igru, na primjer. Mogli bismo provesti rudarstvo teksta i analizirati pisanje učenika i samorefleksiju, emocije putem riječi i izraza.

Ispitivanje online ponašanja učenja LMS ili MOOC-a vodi odgajatelja za osmišljavanje boljih načina učenja. Misija velikih podataka u obrazovanju je saznati kada je zabava zauzela pozornost više od izvršenja zadataka. To je jedan od razloga zašto se softver za gamiranje mora temeljito istražiti i analizirati tako da može ispravno uskladiti svrhe učenja i ubrzati učenje, ali ne ometati ga.

Detektiranje učenika: Kako radi u praksi?

Zamislite inženjeri podataka koji rade na prikupljanju i povlačenju potrebnih podataka uz pomoć posebnog softvera. Sljedeća razina analize podataka je pod odgovornošću podataka znanstvenika. Cilj im je riješiti problem smanjene učinkovitosti i popularnosti nekih primjena eLearning. Veliki podaci Znanstvenici koriste određene metode, primjenjuju matematiku i tehnologiju za definiranje ponašanja izvan zadataka. Što to znači u smislu velikih podataka i obrazovanja? Oni prepoznaju vrijeme i uvjete kada učenici zaobilaze sustav. Može se dogoditi zbog studenata:

Veliki podaci koji prate učitelje u poboljšanju vožnje

Veliki podaci posuđuju ruku za stvaranje boljih sustava za upravljanje obrazovanjem. Stvara uvjete za razvoj digitalne pismenosti nastavnika koji mogu pružiti bolju procjenu, prikupljati podatke, procijeniti ponašanje, vještine i izvedbu njihovih studenata. Imajući prave alate i metrike u svojim rukama, mogli bi procijeniti svoj rad, poboljšati učionici i značajno povećati mogućnosti učenja.