APP下载

基于结构化的小学数学深度学习策略
——以人教版四年级上册“角的度量”教学为例

2021-12-31林宏滨

福建基础教育研究 2021年9期
关键词:知识结构度量结构化

林宏滨

(厦门市海沧区芸美小学,福建 厦门 361000)

目前,以学为中心的教学方式发生了许多变化,深层动机、深度理解、高阶思维等深度学习方式越来越多地出现在小学数学课堂上。深度学习“深”在哪里?北京师范大学的郭华教授说:深度学习“深”在系统结构中。[1]“结构化”主要是对结构的建构过程的解读。简而言之,就是把表象杂乱(复杂)的问题变得结构而有序。深度学习以学习为核心,体现学生在教师的指导下,主动获取学习经验、构建新的知识结构、形成新的方法结构、指向高阶思维发展的过程,与《义务教育数学课程标准(2011 年版)》中阐释的数学功能吻合,是学生核心素养形成的基本路径。

一、结构化对于深度学习的意义

结构化是深度学习的一种途径,是学习者正确理解数学知识,掌握数学核心概念,培养高层次思维和深层次认知能力的着力点。通过学习知识、方法及思维方面的结构化,学生能够拥有完整的认知过程,通过知识样态的建构,帮助学生梳理思维脉络,明确过程方法,推动情感态度和思维价值的显著发展。

(一)结构化是深度学习的内涵表达

在学者黎加厚看来:“只有理解学习的目的达到了,深度学习才有基础可依。随着对学习的深入,学习者能明确知晓学习过程中出现的一些新思想和新事实,通过对它们的解构和整合,使其丰富自己的认知结构。通过思想间的深度联系,有助于在新情境中注入学习过的知识,从而保证在新情境中遇到问题时,有助于相应解决对策和建议的提出。”可见,深度学习强调知识的整合、迁移、批判性思维的形成,以及学生如何学习、思考和行动。

(二)结构化是深度学习的发展诉求

深度学习是以解决实际问题为驱动,将学习内容融入原有的认知结构中,实现现有知识在新的问题情境下的合理迁移和成长。[2]结构化的学习方式,能够帮助学生对学习内容进行梳理,并明确已经学习过的知识间的内在联系,推动知识框架认知系统的建立,更容易帮助学生全面掌握相应知识。结构化的学习方法和学生的认知步调相统一,在理解和掌握上也相对容易,有助于推动深度学习形式的诞生。

1.从教而言:契合数学教育的新视角

随着时代的变迁,人们对数学教育的研究重点产生不同的认识。以学习者为主体,以融入知识结构的情境问题驱动为课程教学资源,以“先学后教,以学为主”为教学规则,引导学习者自主地卷入深度学习的新型课堂教学结构,逐渐成为主流趋势。当下,许多教师都偏向于了解数学知识结构,并通过与学生认知结构的结合,推动数学教学内容的组织和设计。深度学习的教学逻辑,也是让学生从最初的以“学会”为目标转变为最后的“爱学”。

2.就学来讲:推进深度学习的新发展

深度学习的主要目的是培养学生的学科核心素养。教师需要设计反映学科知识本质的核心问题,形成具有挑战性和反映学科本质的结构化问题。学生不仅要积累知识、经验和方法,而且要以某种方式把它们内部“组织”起来。学生对学习内容进行整理、分类、连接、整合等一系列“组织”过程,将知识点连接成知识线,将知识线编成知识网络,形成具有相关性的知识结构。这种结构有利于迁移、构建和交流知识之间的联系,渗透思维方法,形成数学思维模式。

二、结构化教学,让“教”与“学”走向深度

结构化教学是指以挖掘数学知识本质为抓手,以整体建构方法结构为特征,以发展思维为导向,以培养数学学科核心素养为目标的教学方式方法。[3]在教学过程中,如何帮助学生高质量地完成结构化关联,建构知识系统,实现深度学习?以人教版小学数学四年级上册“角的度量”一课的教学为例,揭示结构化教与学的内在关联,明晰结构化教与学的特征,探寻结构化教与学的实践策略,让学生知识结构化、方法结构化、思维结构化,最终走向深度学习。

(一)知识结构化:深度建构知识整体样态,促进主动学习

结构化最初的内涵是指明确结构领域内不同要素之间的关系。布鲁纳指出:要想明确掌握事物的结构,就需要联想到其他和事务有关的东西,从而有意识的将两者联系在一起,增强自身的理解技能。知识的结构化是从知识的原本性内涵出发,注重知识结构的整体形态,通过学习内容各关键要素的关联分析,不断丰富学习内容的内涵和外延,从而实现让学生学到的散点知识连成一条条线,形成由显而隐、由形而数、由表而里的结构理解,再到反向的如由内而外等的深度建构。

例如,“角的度量”的教学本质是度量。就整个小学阶段的数学学习来看,度量是一个持续的学习内容。通过对人教版教材编排的分析和整理,形成如下表格(如表1 所示):

表1 人教版小学数学测量领域教材编排表

(续上表)

上述编排,可以清楚地看到《角的度量》在人教版四年级上册,但学生在二、三年级已经学习了长度、面积、质量的度量,以后还要学习体积和容积的度量。无论是长度、面积还是质量的度量,在计数时都有自己的度量单位。此外,“角”的度量在计数时也有自己的度量单位,其度量本质也是计数有几个度量单位,这一学习理念完全符合学生之前学过的相应内容。所以在学习“角的度量”课前,有必要帮助学生深度建构“度量”的知识结构。再通过知识内容的唤醒、迁移、融通,紧扣知识本质认识和理解1°是一个度量单位,实现知识的正迁移,促进学生对知识结构的学习和理解,形成知识的完整样态。[4]通过结构化的运用,促进知识的学习。这种方法在整个小学数学学习过程中随处可见,比如商不变的规律、分数基本性质、整数乘法等的解读、理解、运用,这些知识都是之前学过的。当这些知识运用到结构化过程中后,教师怎样确定哪种知识属于主干知识呢?它们和其他知识之间的联系点在哪里?如何沟通它们之间的联系与区别?需要悟其本质、抓其关键进行串联处理,方可将其纳入知识体系里。这种学习方式,不仅在形上给予学习脉络,更帮助学生在本上感悟内容本质,深度建构知识整体样态,促进学生的主动学习。

(二)方法结构化:深度经历方法统一过程,促进深度加工

在深度学习中,不能忽视方法的结构化运用,方法结构化要贯穿深度学习的始末。运用方法结构化,能明确如何进行学习操作,并促进知识结构的内化学习。学生在学习一类数学知识时,通常使用相同的学习方法,教师应研究教材中所包含的思想、方法和策略,帮助学生经历心理发展和数学逻辑发展的完整过程。线编成网,达成方法建构,在深度经历完整认知过程中掌握知识结构,形成灵活有用的方法结构。

例如,在讲授“角的度量”时,教师提问:“怎样才能知道这条线段的长度呢?”(如图1)

生:用尺子量。

师:这是一把小尺子,它的长度刚好是1 分米(演示测量)。

生:老师量了4 次,每次是1 分米,所以这条线段长4 分米。

师:用1 平方分米的度量单位量长方形(演示测量),最终能够求出的面积是多少?

生:老师用1 平方分米的面积单位量了3 次,所以它的面积是3 平方分米。

师:如果我们想知道这个角有多大,应该怎么办?

本课导课环节,以“度量”的问题为载体,迁移应用到解决“角的度量”问题。教师借助长度、面积的度量,促进学生度量方法的融通,通过长度度量和面积度量的关系分析,帮助学生形成度量方法结构化,深度感悟“计数有几个度量单位”的本质方法。“角的度量”的学习不仅仅是一个新知的学习,而且与长度、面积、质量度量乃至后续将要学习的体积等度量融为一体,形成有机的方法结构,帮助学生建立清晰整体的知识体系,获得统一的方法结构。在学习数学的过程中,不仅要明确知识的结构点,也要清晰梳理知识的脉络。教师要帮助学生把原本镶嵌在教材丰富背景下的零散方法串联起来,以结构关联的模型保存在学生的大脑里,方便以后学习中便捷、有效地提取与转化,这也是升华数学素养、形成深度学习的有效途径。

(三)思维结构化:深度明晰思维完整脉络,促进融会贯通

《义务教育数学课程标准(2011 年版)》指出:“数学在培养人的思维能力和创新能力方面有不可替代的作用。”[5]思维结构化是把表象杂乱的问题变得结构而有序的思维工具,有利于掌握数学学习的全过程,建立数学教学的内部秩序,促进学生认知结构的内部成长。思维结构化需要运用到数学知识建构过程和数学思维发展方式,通过两者间的紧密配合和融会贯通,促进多维立体结构化学习模型的形成,有助于了解思维的整体脉络,从而推动深度学习。

教学“角的度量”一课中,教师呈现图2 中两种不同的度量方法,追问:“图中A 和B 两种量法,哪种是对的?你是怎么想的?”学生经历了长度、面积度量方法的融通,以及用1 度小角估3°角、10°角,用10°角估30°、50°角的学习过程,建构了度量的知识结构,初步感悟了度量的方法,加之教师引导学生对长度、面积、角等三种度量方法的回顾,角的度量方法思维的结构已经初步形成。这样的学习不仅停留在“动手、动脑”,更经历单、双向思维到立体思维的转变,使思维的“线”编成“网”。深刻体会知识结构与方法结构的变与不变之间的辩证关系,“度量的方法”自然成为学生的有感而发。学生通过对数学知识逻辑关系的深度思考,有助于促进自身思维脉络结构的形成。

在数学学习中,学生不仅需要有一定的学习逻辑,还要有学习体系和数形演绎能力。数学结构本身极具严谨性,结构化的形成,更需要将数学教学作为一个整体,全面考虑,有序推动教学目标的实施。数学结构以学习的主动建构为支撑,但离不开动态的跟进和成长过程。对教师而言,需要通过对系统化知识结构的运用,明确具体的方法结构和思维脉络,并以此为基础,促进学生认知结构的完善和发展,从而提升学生在学习新知识时的表现能力和自我生长能力。

猜你喜欢

知识结构度量结构化
鲍文慧《度量空间之一》
模糊度量空间的强嵌入
促进知识结构化的主题式复习初探
改进的非结构化对等网络动态搜索算法
结构化面试方法在研究生复试中的应用
把握核心概念 优化知识结构
左顾右盼 瞻前顾后 融会贯通——基于数学结构化的深度学习
迷向表示分为6个不可约直和的旗流形上不变爱因斯坦度量
概率统计知识结构与方法拓展
区块链和比特币相关主题的知识结构分析:共被引和耦合聚类分析视角