Khan Academy Sal Khan 致学区领导者通讯:2026 年秋季
Khan Academy 发布 Sal Khan 面向学区领导者的 2026 年秋季季度通讯,预告 9/23 的 Superintendent Series 直播案例和 October 21 的 Annual SAT Prep Webinar。
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Raspberry Pi Foundation 正在创建 Data Science and AI 入门课程,帮助英格兰学生在 EPQ 中以机器学习模型作为项目成果。
Raspberry Pi Foundation 的免费浏览器端 Code Editor 现在在网络中断时仍可继续写代码和运行代码,即使页面重载也不会变成空白或连接错误。
推荐理由:文章把离线支持的适用条件和限制写得较清楚,适合评估网络不稳定课堂中的编程活动安排。
CSTA IMPACT Fellow Shelby Bryant 通过跨部门协作,为农村和服务不足社区学生拓展计算机科学学习路径。她曾支持 K–12 计算机科学路径建设、教师专业学习、Girls Who Code summer camps、Teen Tech Night 和 Maine App Challenge,并通过劳动力伙伴关系、导师机会和职业探索连接课堂与职业。
Susan Kowalski在NWEA博客中主张,数学教育中AI近期更现实的角色不是替代教师或家教,而是帮助成人提供详细、个性化的书面反馈。她以自己辅导15岁儿子学习Algebra 2的经历说明,课堂和家教中的口头解释容易流失,而由家长掌握账号的math-focused AI可用于上传手写作业、检查步骤、指出推理错误并写出解释。
Great Valley Academy 两名七、八年级教师将 Building Thinking Classrooms in Mathematics 的策略用于数学课,推动学生从模仿步骤转向合作思考。她们先采用不超过 3 人的随机小组和竖直可擦写板面,每周 2 次开展 thinking tasks,几年后估计约 80% 的学生作业在板面完成。
NWEA Research Blog 提出用 3 步支持学生阅读复杂年级文本:理解文本复杂度、识别具体文本难点、预判学生障碍并规划教学。文章强调除 Lexile® 等量化指标外,课堂还应分析目的或意义层次、结构、语言常规与清晰度、知识需求等定性维度,并结合学生先前知识提供支架。
NWEA 与 HMH 的 Personalized Path 将 MAP Growth 评估数据接入 HMH Ed Dashboard,用于支持 MTSS 各层级教学。
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。
NWEA 的 60 分钟网络研讨会“3 powerful ways to connect assessment data to instruction”由 4 位教育者示范如何用评估数据指导教学。