둘, 마이크로 역량 포인트 분석
1. 마이크로 역량 포인트 선택
클래스 a 마이크로 역량 포인트 분석:
학습 분석 -A1: 기술 지원 학습 분석
교육 설계 -A2: 디지털 교육 자원 수집 및 평가
A3: 에 대한 강의실 소개
A6:- 기술 지원 강의실 강의
A7: 기술 지원 요약 향상
? A8: 기술 지원 방법론 지침
? A9: 학생 정보 도덕적 소양
A1: 학생 정보 안전 의식 훈련
학업 평가 -A11: 평가 규모 설계 및 적용
A12: 평가 데이터 동반 수집
A13: 데이터 시각화 표시 및 해석
; A1: 기술 지원에 대한 학습 분석 < P > 지도 문서에서 제안된 것은 학습 분석이 교실 수업의 출발점이며, 일반적으로 학생의 학습 경험, 지식 비축, 학습 능력, 학습 스타일 및 학습 조건 분석이 포함됩니다. 정보기술은 학정 분석의 범위를 확대하고, 학정 분석 형식을 풍부하게하며, 학정 분석의 효율을 높일 수 있다. 예를 들어, 학생들의 기존 지식 기반을 이해하기 위해 교사들은 새로운 강의를 하기 전에 온라인 설문 도구를 사용하여 설문지를 설계하고, QQ, 위챗, 샤오칠판 등의 인스턴트 커뮤니케이션 도구를 통해 학생들이 설문지를 작성하도록 구성하고, 학생 정보를 신속하게 수집하고 분석하고, 학습 상황을 효과적으로 이해하여 교육 설계를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 복습 수업 전에 교사는 마인드맵 (예: MindMap, Inspiration 등) 을 통해 구조화된 사고 지원 프레임워크를 제공할 수 있으며, 한편으로는 학생들이 학습 내용을 정리하고 지식 구조를 형성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 학생이 작성한 마인드맵을 통해 학생 시스템 지식 프레임워크의 허점을 포착할 수 있습니다. < P > 실제 구체적 구현에서 우리 선생님은 사전 지식 체계에서 계층적 학습 분석 콘텐츠를 설계하여 구현할 수 있습니다. 특히 기술적으로는 교육 환경에 적합한 장비와 소프트웨어만 선택하실 수 있습니다.