乡村学校信息化助力拉齐城乡教学水平差距
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有了稳定网络和硬件设备,广西龙脊镇江柳村翁江小学的课堂教学丰💯富了很多。在“梦想钥匙”公益项目进驻学校的8年时间里,除了数🚀字化教学模式,还有学生们通过网络,接触大山以外世界时的变化。🙌《2023年数字乡村发展工作要点》中,有关乡村教学,提出了推😊进“互联网+教育”,完善农村地区学校和教学点网络及卫星电视教😡学环境。振兴乡村教育,加快乡村学校信息化建设,成为拉齐城乡教😘学质量的有效方式。 村小的不可或缺性 由于路途遥🚀远,部分乡镇配备了寄宿设施,缓解了乡村教育问题的同时,也引发🔥了一定比例村小的撤点和关闭。但在一些偏远地区,年轻人外出务工😅、老人幼童留守的情况还比较普遍,学龄前和适龄儿童的教育问题相🤩对突出,村小仍是解决偏远山区教育问题的最好途径之一。 🚀对此,在大山深处江柳村翁江小学这座“一般人到不了的学校”坚守🙄了14年的老师余启贵,是亲历者,也是感悟者。江柳村是当地瑶族😍聚居的村落,现有村民201户,约1000人,80%为留守老人🙄与儿童,翁江小学是村子里唯一的村小教学点。以前翁江小学的教学😅环境差,教学质量常年在乡里倒数,学生多是留守儿童日常跟爷爷奶🥳奶一起生活,性格内向敏感。 “这里太偏僻,外地老师基本🙄进不来留不住,本地老师才是学校的主要力量。”余启贵介绍说,本🤗地老师更了解当地风土人情,方言沟通无障碍,村民的信任感强,这😀些因素使得本地老师更容易与学生家长正向沟通,说服老一辈认识到😀读书的重要性,把孩子送进学校。 2015年“梦想钥匙”😉为翁江小学接入了稳定的网络,提供了相应的硬件设备,翁江小学实🤩现了与当地中心校的在线联动,让江柳村的孩子在家门口就能接入中🥳心校的教学资源,也让本地老师有了更多施展空间。在教学设施完善🔥的基础上,余启贵老师进一步引入了“学前教育”理念,在学校增设😘了学前班,招收村组学龄前的小朋友进课堂。“学前教育很重要,好😎的学习习惯养成正是在这个阶段”余启贵表示,在多方的努力下,孩😁子们的性格开朗了,村小的教学质量稳步提升,现在能排进乡里前一😂二名。 拉齐缩小教学水平差距 《中国农村教育发展⭐报告2020-2022》显示,2021年全国有义务教育阶段农🤔村留守儿童1199.20万人,与2012年相比减少1071.😘87万人,减幅达47.20%。学前教育、义务教育阶段,乡村教🤗育多项发展指标进步明显。城乡差距在缩小,但农村儿童发展所需资😍源仍严重不足。 一些相关的测量能力指标显示,不论学习能😅力或者是发展能力,农村儿童相对城市来说还存在着很大的差距。造❤️成这种差异的原因之一是农村教师资源严重不足。基层村小老师,仍😅存在一定比例的“一人教全科”。以江柳村翁江小学为例,学校只有🌟余启贵一位老师,学生最多的时候,他一个人负责全校33名学生所😘有课程的教学工作。除了不同年级的语文、数学等基础课,还要兼顾💯音乐、美术、体育等素质教学任务。“本地老师虽然有沟通优势,但😆知识体系单一又没有外力支援,教学水平严重受限。在我们这些偏僻❤️地区,这个问题尤其突出”余启贵表示,在“梦想钥匙”接入前,教🌟学工作真是分身乏术,没办法同时兼顾到所有学生。 201😉5年,WiFi万能钥匙与中国社会福利基金会免费午餐基金共同发🤯起“梦想钥匙”公益行动,翁江小学成为“梦想钥匙”第一所免费上🤩网学校的试点。“梦想钥匙”项目方联系当地政府与网络运营商为学🌟校引入了有线网络、安装无线路由器等设备,为这个道路条件恶劣,😍常年阴雨的偏僻山区小学架起通向世界的新通道,用社会力量助力传⭐统村小实现教学数字化。 提升乡村教学数字化 在接👏入“梦想钥匙”免费网络8年后,江柳村翁江小学学校和学生的整体👍状况都有了极大改善。网络改变了这所村小的教学环境和方式,从根🙌本上解决乡村教师减负提质的问题。 互联网的力量发挥功效💯,为乡村教育振兴提供长久可行之道。 现在,广西省统一的😴电子课件已经通过网络覆盖到翁江小学,各年级学生可以同步上课。😀有了网络,翁江小学与中心学校实现在线联动,各学科全方位教学也😜得以实现,教学质量提升明显。 网络带来的教学多样化不仅😢丰富了城市孩子的学习生活,也影响着偏远山区的孩子。翁江小学学😘生的普通话水平已经远超8年前的孩子们。余启贵老师说,接入网络🚀后,翁江小学的孩子们对世界的了解丰富多元起来,性格明显更活泼💯外向,独立思考能力强了,课业外的知识储备也更多了。 发👏展城乡学校共同体,是农村教育的趋势。无论是WiFi万能钥匙的🚀“梦想钥匙”公益行动、还是网易的“一块屏”网课公益项目,都持😉续关注着偏远地区教育问题。通过集结社会公益力量,为乡村教育提😉供智能硬件,引入优质课程,提供信息化平台等援助,让教育机会会😍更加均等。 网络和技术,不仅让偏远山区的孩子有机会享受😉到更多的优质教育资源,也为扎根乡村教育的老师们提供更多的学习🤔和成长资源,真正从根本上振兴乡村教育,切断贫困代际传递,缩小🚀城乡差距。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
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近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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