1. 理论回顾与目标明确 研讨伊始，课题负责人钱君智老师系统梳理了5E教学模式的核心内涵，强调其以学生为中心、通过五个递进环节（Engage引入→Explore探究→Explain解释→Elaborate拓展→Evaluate评价）构建深度学习的优势。结合小初一体化教育目标，进一步指出，本次实践需聚焦数学学科核心素养中的“数据意识”培养，既要夯实小学阶段对数据分类、整理的基础认知，又要衔接初中阶段对数据分析、推断的抽象思维，通过情境复用、任务分层等方式实现学段间的自然过渡。与会教师围绕“如何定位小初衔接的关键能力点”展开讨论，最终明确以“从具体操作到抽象表达”为思维进阶主线，例如小学侧重通过实物分类、图表绘制感知数据特征，初中则引入统计软件（如Excel）进行数据清洗与可视化，逐步培养用数学语言描述现象的能力。 2. 教学设计初稿研讨 小学组教师以“班级同学兴趣小组调查”为载体，设计了分层任务：低年级学生通过分类、简单计数完成数据收集。后续，中高年级则尝试用条形图呈现结果，并讨论“如何让图表更清晰，初中组教师则选取“校园垃圾分类数据”作为真实问题情境。大框架任务设计分为三阶：第一阶收集数据，第二阶生成统计表、柱状图、折线图，第三阶分析数据，并提出建议。在讨论环节，教师们重点关注学段衔接的合理性。例如，小学组提出需增加“数据整理规则”的显性指导（如按兴趣小组类型分类的标准），避免学生因分类标准混乱导致数据无效；初中组老师则反思任务难度梯度，提出增设“错误数据识别”环节，引导学生理解数据清洗的必要性。经过碰撞，两组教师达成共识：小学阶段需通过高结构化任务降低认知负荷，初中阶段则需通过开放性任务（如自主设计调查方案）培养问题解决能力，同时均需在探究环节预留充足时间让学生试错与反思。 3. 课堂观察量表制定 为科学评估5E模式实施效果，课题组从“5E理念教学”“小初一体化教学”两个维度设计观察量表。从学生、教师的表现进行观察，在学生学习表现方面，重点记录学生在各环节的参与度（如主动提问次数、小组合作贡献度）、探究深度（如能否从数据中提出新问题）及表达准确性（如能否用统计术语描述现象）；在教师教学表现方面，关注提问类型（如记忆性提问与批判性提问的比例）、支架提供方式（如直接告知答案与引导式提问的频次）及评价语言特征（如鼓励性反馈与建设性反馈的平衡）；在“小初一体化”维度，增设专项观察项，如小学是否为初中抽象思维埋下伏笔（如通过“分类标准讨论”渗透变量意识）。讨论中，教师们提出补充“错误资源利用”观察项，记录学生典型错误（如分类标准不统一、图表标题缺失）及教师应对策略（如组织小组辩论、对比正确与错误案例），以评估课堂生成性资源的利用效率。 4. 修改意见汇总与成果固化 综合讨论意见，课题组对教案与量表进行针对性修订。教案方面，小学版在探究环节增加“分类标准辩论”活动，引导学生理解“不同分类标准会导致不同数据结果”。量表方面，在“小初衔接”维度增加“知识迁移”观察项。最终形成《数据的收集与整理》小学段教案及配套课堂观察量表，为后续实践研究提供可操作的工具。
|
