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#学习科学

今日 0 条
9月18日周五
9月16日周三
9月15日周二
  1. EdSurge33

    “October Blues”将至:教师如何应对开学后情绪低谷

    “October Blues”指教师在新学年兴奋感消退后数周出现的精力和情绪低谷,Mike Anderson称新教师尤其容易受影响。文中称教师第一年后离职可能性高出2.5倍;一项约400名小学生、主要为4年级和5年级学生的研究显示,教师工作压力较高时,学生皮质醇水平也更高。低谷会表现为耐心下降、备课吃力、课堂精力不足。

9月14日周一
  1. Education Next70

    Frederick Hess认为高中课堂正被屏幕和 AI 捷径占据

    Frederick Hess 在 Education Next 撰文称,家长对课堂科技仍较支持,但高中课堂中的屏幕使用和 AI 捷径正在削弱学习。文章引用 Fordham Institute 报告,调查 1,000 名高中生和 1,000 名近期高中毕业生,三分之二以上受访者称每天在校使用某种“违规”技术,62% 称超过一半课堂时间在学校配发设备上度过。

9月9日周三
8月28日周五
  1. EdSurge53

    Dacia Toll 分析 AI 如何帮助应对 K-12 中学阅读理解挑战

    Dacia Toll 认为,AI 支持的读写工具可在中学阅读理解难题中提供可扩展支持,但应强化教学而不是替代教师或课程。她指出,美国 2024 年只有 30% 的八年级学生达到阅读熟练,许多学生在文本更复杂后撞上“理解墙”。文章建议学校选择基于阅读科学、能诊断需求、反馈、促进重读和修订的工具,并在采用前追问其是否保持年级文本、支持讨论写作和教师主导教学。

8月26日周三
8月12日周三
7月29日周三
7月27日周一
  1. eSchool News36

    教师培训需要更多共同体,少些合规要求

    教师专业发展应从一次性合规培训转向基于学校情境、同伴关系和持续支持的学习共同体。OECD TALIS显示,仅38%的教师在首个教学岗位参加正式入职活动,22%的新教师有指定导师;Ontario 2023–24调查称35%的中学每天教师短缺。AI可帮助教师获取个性化资源和协作机会,但应谨慎整合,不能替代导师信任与课堂观察。

7月20日周一
  1. eSchool News38

    学校屏幕时间并不都一样

    学校限制技术使用的讨论应区分屏幕时间的用途,而不是只计算学生看屏幕的分钟数。文章认为,与 AI bot 互动不同,经过设计的在线学习项目和读写工具可根据表现调整练习、即时反馈,并帮助教师照顾 20 到 30 名学生的不同需求。技术不能替代教师、教练或阅读专家,学校应要求数字产品有研究依据。

6月23日周二
6月15日周一
  1. eSchool News45

    K-12 教师培训也许太多了:问题在一次性 PD,而非教师发展本身

    美国 K-12 教师培训的关键问题不是投入太少,而是大量 PD 仍停留在一次性工作坊、会议和在线模块。TNTP 等估算学区 PD 每名教师每年约 $18,000;Title II-A 每年约 $2.19 billion,100 多个教育组织主张增拨 10%。DCPS 在 2022 年后数学和阅读提升,案例显示 K-5 英语课程、专项读写培训和培训后的持续支持更值得投入。

5月12日周二
4月28日周二
  1. eSchool News46

    教育中的 AI 代做任务时,谁在学习?

    教育中的 AI 若替学生写作业、解题或考试,会削弱练习、应用和重复构成的学习过程。Tyton Partners《Time for Class 2025》称,30%教师和42%学生每周或每天使用生成式 AI,84%学生仍偏好以人为中心的指导。学校应选择透明、保护学生数据的 AI,用其将讲座或幻灯片转为互动模块、提供按需支持;45%教师把防作弊列为主要教学挑战之一。

4月22日周三
  1. eSchool News55

    学生用 AI 工具提升读写能力的 3 种方式

    文章提出学生可通过 3 种方式使用 AI 工具提升读写能力,包括把 AI 作为构思伙伴、获得编辑与结构反馈、使用语音转文字等支持。作者认为这些做法可帮助学生生成论据和反驳、检查表达清晰度与结构一致性,并降低从想法到文字表达的门槛。文中强调教师需要指导学生以合适方式使用 AI,并先给教师时间自行实验和判断课堂支持方式。

4月17日周五
  1. eSchool News42

    学校 AI 应用不能等待另一个“Mississippi Miracle”

    学校 AI 应用需要以学习科学和完整、准确的学生数据为基础,否则可能重复绕开证据指导的技术使用错误。MIT 研究显示,学生过度依赖技术和 AI 会在儿童与青少年认知发展的关键阶段绕过必要学习过程。Mississippi Miracle 和 2019 年以来 40 多州采纳阅读科学要求表明,教育政策需要长期执行并坚持证据。

4月9日周四
  1. eSchool News36

    是时候为未来重写数学标准,而不是期待 AI 代劳

    高中数学标准与教学应面向 AI 时代重写,不能指望 AI 修补抽象、割裂、以考试为中心的旧框架。文章主张数学学习应由教师用同理心、情境和实时理解引导,并用“人类故事线”连接代数、几何、微积分与真实经验。数学教育需要培养理解、目的感和能动性,而不只是生成练习题或追求自动化。

4月8日周三
4月2日周四
3月25日周三
3月18日周三
2月16日周一
2月12日周四
  1. NWEA · Research Blog34

    如何通过形态学扩大学生词汇量并提升阅读理解

    通过形态学教授词根、前缀和后缀等构词方式,可帮助学生扩展词汇并理解复杂的年级文本。Michael Graves 提出词汇教学的 4 种路径:培养词语好奇心、教授解词策略、有策略地教单词、开展广泛阅读。AI 可作为识别文本中高价值词语和生成学生友好定义的起点,但需教师筛选。

2月5日周四
1月29日周四
  1. eSchool News42

    教育科技中的 AI:2026 年成效硬要求

    2026 年,教育科技中的 AI 不再只是试点或差异化功能,产品设计重点转向能否可靠、安全、规模化地证明学习成效。文章提出以 mastery、progression、completion、readiness 等结果倒推 AI 设计,并在 CTE 中用真实任务表现验证职业准备度。平台需标准化 AI 模式、治理模型与提示词版本,并把持续测量嵌入日常运营。

6月26日周四
  1. NWEA · Research Blog37

    Universal screening 101:学校如何有效使用通用筛查评估

    通用筛查是在班级、学校或学区统一实施的评估,用于识别有学习困难风险或需要更高挑战的学生。文章区分了 MTSS 和 RTI 中的通用筛查、诊断性评估与进展监测,强调筛查只能发现风险信号,不能定位根因。学校应结合诊断测试和阶段性评估,把干预对准阅读、数学等学业困难的根本原因。

3月6日周四
  1. NWEA · Research Blog45

    如何让各年龄段孩子在家参与数学学习

    NWEA 文章建议家庭在各年龄段通过讨论、鼓励和认知丰富活动支持孩子参与数学学习,而不只是辅导作业。Visible Learning Meta x 数据库中 33 项元分析和 2,970 项研究、覆盖超 4.5 million 名学生,显示家长参与可能加速学习。2022 PISA 数据显示近 40% 美国学生做数学题时非常紧张,家庭对失败的回应会影响孩子的成长型思维。