1 2 3 4 Байланысты:БОЖ 1 Ташетова Мадина ДФ-17к (1) Ташетова М. ДФ-17к мақала, срсп 2 тапсырма, Одежда
1 2 3 4 ©engime.  org 2023әкімшілігінің қараңыз | Басты бет | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
– 192 с.
– 176 с.
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
глава 1
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЕ ОБУЧЕНИЕ
В СОВРЕМЕННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРАКТИКЕ 5
Исследовательское обучение и образовательные традиции 5
Проектирование и исследование в современном образовании 7
глава 2
МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ УЧЕБНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
С ПЕРВОКЛАССНИКАМИ 10
Первый этап: «Тренировочные занятия» 10
Второй этап: «Самостоятельные учебные исследования» 22
глава 3
МЕТОДЫ И ПРИЕМЫ АКТИВИЗАЦИИ ПОИСКОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ .
МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ 27
«Мини-курсы» в практике исследовательского обучения 27
Экскурсии как способ стимулирования поисковой активности 29
Коллективные игры как средство развития
исследовательского поведения 30
Методика «Продолжи исследования» 35
глава 4
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ПРАКТИКА МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ 49
Какими могут быть темы детских исследований 50
Правила выбора темы 52
Проекты и проектирование 69
Экспресс-исследования 70
Как систематизировать результаты детских учебных
исследований 72
Защита итогов исследования 75
БИБЛИОГРАФИЯ 77
78
Учебное изданиеСавенков Александр Ильич
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ОБУЧЕНИЯ МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ
Редакторы Н.
Г.
Калинина,
В. Г. Гордиевская Художник Н.А. Фомина Обложка — А.С. Мисюк Верстка Е.А. Тюрина Корректор Т. В. Дубровина
По вопросам приобретения УМК
по исследовательскому обучению младших школьников, включающего в себя
методическое пособие «Методика исследовательского обучения младшихшкольников» и учебник-тетрадь «Я — исследователь», и учебников
по системе развивающего обучения Л.В. Занкова обращаться:
Издательство «Учебная литература»
Тел. (8462) 70-30-29, 34-67-13. Факс (8462) 35-54-47.
E-mail: [email protected].
000 «Издательство «Учебная литература» 443086, г. Самара, а/я 10374
Подписано в печать
11.07.2004. Формат
60×84 1/16. Бумага
типографская.
Гарнитура
NewtonC.
Печать
офсетная.
Усл.
печ.
л.
4,65. Тираж
1000 экз.
Заказ
№ З.
ОВ4.
Отпечатано с готовых диапозитивов в ОАО «ЧИПО» г. Чапаевск, ул. Ленина, 66.
Alma Mater — ежемесячный научный журнал о высшем образовании
Alma Mater («Вестник высшей школы») — старейший российский журнал, посвященный исключительно проблемам высшего образования, основанный в 1940 году.
За более чем 80 лет своего существования журнал получил международное признание как авторитетное издание о высшем образовании с сильной читательской базой на всем постсоветском пространстве.
Миссия и масштаб
Alma Mater — журнал перспективного характера, задачей которого является разработка стратегии развития российской высшей школы и научной системы перед лицом новых экономических и социокультурных вызовов. На современном этапе основными задачами журнала являются:
- Адаптация инновационных педагогических и технологических практик
- Комплексное исследование социализации молодежи
- Выяснение роли образования и науки как фактора развития личности
- Выявление новых тенденций развития образования, навязываемых обществом и государством
- Определение миссии университета в условиях поликультурного общества
Целью журнала является публикация результатов научных и прикладных исследований в области социологии и философии образования, педагогики и социализации молодежи, организации и управления высшим образованием.
Успешные материалы должны позиционировать свои аргументы в существующей литературе по общественным наукам. Они должны отражать основные практики и фокусы, определяющие образование как социальный институт.
Комитет по высокой сертификации Российской федерации (ВОК) признает следующие академические области в журнале:
09.0.08 Философия науки и техники (философия)
09.00.11 и науки) (философия)
22.00.04 Социальная структура, социальные институты и процессы (в части образования и науки) (социология)
22.00.05 Политическая социология (социология)
22.00.08 Социология управления (Социология)
Разделы журнала
Журнал предлагает актуальные публикации по следующим тематическим направлениям:
- Образование: перспективы и аспекты
- Философия и социология
- Гуманизация и либерализация образования
- Профессиональные компетенции
- общ.
- Теория и практика образования
- Экономика и управление в социальных системах
- Международные отношения и глобализация
- Наука в высшей школе
- Наследие и современность
- Новости образования и науки
- Опросы. Отзывы
Индексация и признание
Журнал включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ, «РИНЦ»).
Журнал включен в Европейский исследовательский индекс гуманитарных и социальных наук (ERIH PLUS), которым управляет Норвежская служба данных социальных наук.
Полнотекстовая версия журнала доступна в универсальной базе данных гуманитарных и социальных наук EastView (UDB-EDU).
С 2016 года каждой журнальной статье присваивается DOI.
Журнал включен в Ulrichweb Global Serials Directory. Давайте сделаем это правильно.
Когда в прошлом году Стэнфордский акселератор обучения и Стэнфордский институт ИИ, ориентированного на человека, начали планировать первый саммит ИИ+образование, общественное негодование вокруг ИИ еще не достигло нынешнего уровня.
Это было до появления ChatGPT. Тем не менее, в Стэнфордском университете уже ведутся интенсивные исследования, чтобы понять огромный потенциал ИИ, в том числе генеративного ИИ, для преобразования образования в том виде, в каком мы его знаем.
К моменту проведения саммита 15 февраля у ChatGPT было более 100 миллионов уникальных пользователей, и 30% всех студентов колледжей использовали его для выполнения заданий, что сделало его одним из самых быстрых приложений, когда-либо принятых в целом. и, конечно же, в образовательных учреждениях. В мире образования учителя и школьные округа бьются над тем, как реагировать на эту появляющуюся технологию.
На саммите AI+Education был рассмотрен центральный вопрос: как можно наилучшим образом использовать ИИ, подобные этому и другим приложениям, для улучшения обучения человека?
«Технологии открывают перспективу всеобщего доступа к принципиально новым способам обучения», — сказал декан Высшей школы образования Дэниел Шварц в своем вступительном слове.
«Я хочу подчеркнуть, что многие ИИ также будут автоматизировать очень плохие способы обучения. Поэтому [нам нужно] думать об этом как о способе создания новых типов обучения».
Исследователи из Стэнфорда — из сферы образования, технологий, психологии, бизнеса, права и политологии — присоединились к лидерам отрасли, таким как Сал Хан, основатель и генеральный директор Khan Academy, для обмена передовыми исследованиями и проведения мозгового штурма, чтобы раскрыть потенциал ИИ в образовании этическим, справедливым и безопасным образом.
Участники также провели большую часть дня, участвуя в небольших дискуссионных группах, в которых преподаватели, студенты, исследователи, сотрудники и другие гости делились своими идеями об использовании ИИ в образовании. Темы обсуждения включали обработку естественного языка применительно к образованию; развитие у учащихся ИИ-грамотности; помощь учащимся с различиями в обучении; неформальное обучение вне школы; поощрение творчества; справедливость и ликвидация пробелов в достижениях; развитие рабочей силы; и предотвращение потенциального неправомерного использования ИИ со студентами и учителями.
В течение дня появилось несколько тем о потенциале ИИ, а также о его значительных рисках.
Во-первых, взгляд на потенциал ИИ:
1. Повышение индивидуальной поддержки учителей в масштабе
Отличные учителя остаются краеугольным камнем эффективного обучения. Тем не менее, учителя получают ограниченную действенную обратную связь для улучшения своей практики. ИИ дает возможность поддержать учителей, поскольку они совершенствуют свое мастерство в масштабе с помощью таких приложений, как:
- Имитация студентов: Языковые модели ИИ могут служить в качестве практикантов для новых учителей. Перси Лян, директор Стэнфордского центра исследований фундаментальных моделей HAI, сказал, что они становятся все более эффективными и теперь способны демонстрировать замешательство и задавать адаптивные дополнительные вопросы.
- Обратная связь и предложения в режиме реального времени: Дора Демски, доцент кафедры науки о данных в области образования, подчеркнула способность ИИ предоставлять учителям обратную связь и предложения в режиме реального времени (например, вопросы, которые можно задать классу), создавая банк живых советы, основанные на экспертной педагогике.
- Обратная связь после уроков: Демски добавил, что ИИ может создавать отчеты после уроков, которые резюмируют динамику в классе. Потенциальные показатели включают в себя время выступления студента или определение вопросов, которые вызвали наибольшую заинтересованность. Исследования показывают, что чем больше учащиеся говорят, тем лучше их обучение.
- Обновление опыта: Сал Хан, основатель среды онлайн-обучения Khan Academy, предположил, что ИИ может помочь учителям быть в курсе последних достижений в своей области. Например, учитель биологии должен информировать ИИ о последних достижениях в исследованиях рака или использовать ИИ для обновления своей учебной программы.
2. Изменение того, что важно для учащихся
Профессор политических наук Стэнфордского университета Роб Райх предложил убедительный вопрос: можно ли сравнить генеративный ИИ с калькулятором в классе или он будет более вредным инструментом? Сегодня калькулятор повсеместно используется в средних и старших классах, позволяя учащимся быстро решать сложные вычисления, графические уравнения и решать задачи.
Однако это не привело к удалению основных математических вычислений из учебной программы: учащиеся по-прежнему умеют выполнять деление в большую сторону и вычислять степени без технической помощи. С другой стороны, отмечает Райх, письмо — это способ научиться думать. Может ли передача большей части этой работы ИИ навредить развитию критического мышления учащихся?
Лян предложил учащимся узнать о том, как устроен мир, из первых принципов — это может быть базовое дополнение или структура предложения. Однако им больше не нужно быть полностью компетентным — другими словами, выполнять все вычисления вручную или писать все эссе без поддержки ИИ.
На самом деле, Демски утверждал, что, больше не требуя овладения мастерством, ИИ может поднять планку. Модели не будут думать за студентов; скорее, студентам теперь придется редактировать и курировать, заставляя их заниматься глубже, чем раньше. По мнению Хана, это позволяет учащимся стать архитекторами, способными заниматься чем-то более творческим и амбициозным.
А Ной Гудман, доцент кафедры психологии и компьютерных наук, поставил под сомнение аналогию, заявив, что этот инструмент может быть больше похож на печатный станок, который привел к демократизации знаний и не устранил потребность в человеческих навыках письма. .
3. Обучение без страха осуждения
Ран Лю, главный научный сотрудник Amira Learning, сказал, что ИИ может поддерживать уверенность учащихся в себе. Учителя обычно поощряют участие в классе, настаивая на том, что глупых вопросов не бывает. Однако для большинства учащихся страх осуждения со стороны сверстников удерживает их от полноценного участия во многих контекстах. Как объяснила Лю, дети, считающие себя отстающими, менее всего склонны участвовать в таких условиях.
Интерфейсы, использующие ИИ, могут предлагать конструктивную обратную связь, которая не имеет тех же ставок или не вызывает такого же самосознания, как реакция человека. Таким образом, учащиеся более склонны к вовлечению, риску и уязвимости.
Одной из областей, в которой это может быть чрезвычайно полезно, являются навыки межличностного общения. Эмма Бранскилл, адъюнкт-профессор компьютерных наук, отметила, что существует огромное количество социальных навыков, которым действительно трудно эффективно научить, таких как общение, критическое мышление и решение проблем. С помощью ИИ агент в режиме реального времени может оказывать поддержку и обратную связь, а учащиеся могут пробовать различные тактики, стремясь к совершенствованию.
4. Повышение качества обучения и оценки
Брайан Браун, профессор педагогики, сказал, что «то, что мы знаем об обучении, не отражается на том, как мы учим». Например, учителя знают, что обучение происходит посредством активных дискуссий в классе. Однако одновременно может говорить только один ученик. У ИИ есть потенциал для поддержки одного учителя, который пытается создать 35 уникальных бесед с каждым учеником.
Слева направо: Брайан Браун и Эмма Бранскилл
Это также относится к рабочей силе.
Во время круглого стола, организованного директором Стэнфордской лаборатории цифровой экономики Эриком Бриньолфссоном и Кэндис Тилле, доцентом образования и ведущим преподавателем обучения взрослых в Стэнфордском ускорителе обучения, участники отметили, что неспособность оценить профиль навыков учащегося является ведущей проблемой отрасли. . ИИ может быстро определить навыки учащегося, порекомендовать решения для заполнения пробелов и сопоставить их с ролями, которые действительно требуют этих навыков.
Конечно, ИИ не панацея. Теперь взглянем на значительные риски ИИ:
1. Выходные данные модели не отражают истинного культурного разнообразия
В настоящее время ChatGPT и ИИ в более широком смысле генерируют текст на языке, который не отражает разнообразие учащихся, обслуживаемых системой образования или захватить подлинный голос различных групп населения. Когда бота попросили говорить в стиле автора The Hate U Give , в котором главный герой — афроамериканец, ChatGPT просто добавил «йо» перед случайными предложениями.
Как объяснила Сара Левин, доцент кафедры образования, этот огромный разрыв не способствует созданию равноправной среды общения и безопасности для некоторых из самых незащищенных учащихся Америки.
2. Модели не оптимизированы для обучения учащихся
Хотя ChatGPT выдает ответы на запросы, эти ответы не предназначены для оптимизации обучения учащихся. Как отметил Лян, модели обучены давать ответы как можно быстрее, но это часто противоречит тому, что было бы педагогически обоснованным, будь то более глубокое объяснение ключевых понятий или формулировка, которая с большей вероятностью вызовет любопытство. Узнать больше.
3. Неправильные ответы приходят в красивой упаковке
Гудман продемонстрировал, что ИИ может создавать связный текст, который полностью ошибочен. Его лаборатория подготовила виртуального наставника, которому было поручено решать и объяснять алгебраические уравнения в формате чат-бота. Чат-бот будет создавать идеальные предложения, демонстрирующие высококачественные методы обучения, такие как положительное подкрепление, но не сможет найти правильный математический ответ.