Analytiske phonics vs syntetiske phonics får læsning ret

Pennington Publishing Blog.

Dette kursus vil lære dig de forskellige typer af vurderinger, hvordan man designer effektive og målrettede vurderingselementer, og hvordan man opbygger en detaljeret plan for dit indholdsområde og gradniveau for at måle elevens fremskridt.

Lær hvilken typisk skrivning ser ud til børnehave gennem tredje klasse studerende, samt nogle fælles skriftlige opgaver, de kan forventes at opnå og lære formålet med både holistiske og analytiske rubrikker til at skrive vurdering.

Vognen er tom

Tænk på dette som en hurtigstart brugervejledning til phonics. I orden af ​​udseende: Phonics, fonemer, grafikker, dekodning, kodning, syntetiske phonics, eksplicit og systematiske phonics, lydstavlinger, dekodabler, lyd-by-lydblanding, skrå / linjer /, konsonantblandinger, konsonantrigrafer, analytiske phonics, Onsets, rimes, ordfamilier, difteringer, indlejrede phonics, implicit og tilfældig instruktion, cueing systemer, MSV, guidet læsning, R-kontrollerede vokaler, Silent Final E, Instructional Phonics Sequence, Kontinuerlige lyde

Lad os begynde med at definere phonics. Simpelthen sagt, phonics er, hvordan vi bruger de 26 bogstaver i alfabetet som en kode for at repræsentere vores engelske fonemer (den fancy måde at sige 43 eller 44 tale lyder). Vi sammensætter disse skriftlige talelyde (kaldet Graphemes, hvis du vil lyde imponerende) for at læse ord. Dette er kendt som afkodning. Det latinske præfiks, "de" betyder væk fra eller ud af, hvilket hjælper os med at huske, at afkodning gør mening ud af brevkombinationerne. Den anden side af sprogmønten fra afkodning kodes. Det latinske præfiks, "en" betyder i eller ind, hvilket hjælper os med at huske, at kodning gør Graphemes til ord. For at holde det enkelt: Dekodning lyder ud ordene for at kunne læse dem, og kodning er stavning af ordene.

Nu hvor vi har en definition af phonics, lad os tage et kig på de tre tilgange til phonics instruktion. I vores korte analyse lærer du nøglekomponenterne i phonics instruktion i de vigtigste instruktionsaktiviteter og de metoder, der anvendes af hver phonics tilgang til at lære dem. For at være klar, hjælper hver tilgang eleverne med at lære Fonics-reglerne; Det er, hvordan de læres, der adskiller sig. Som en side er disse tre metoder til undervisning phonics hovedpunkterne i den uendelige læsekrig, og kampene inden for hver tilgang er lige så omstridte som dem blandt de tre tilgange.

1. Syntetiske phonics: I denne tilgang hjælper lærerne eleverne med at lære at konvertere de 26 bogstaver i alfabetet i 43 eller 44 engelske fonemer (tale lyde) og derefter blande disse individuelle lyde for at læse ord. Læreren introducerer grafikkene (stavemåderne) for hver af disse fonemer i eksplicit, systematisk instruktion. Explicit betyder direkte og undertiden isoleret instruktion, der er ikke forbundet til tekst. Systematiske midler planlagt, struktureret og sekventeret instruktion.

Nøgleundervisning Aktiviteter: Lyd-stavekortet (til højre) er en nøgle instruktionskomponent af syntetiske phonics. For eksempel lærer eleverne først de lyde og stavemåder, der er angivet på de tre kort. (Tidligere havde eleverne lært / s / på mågekortet og den / på Newt-kortet, før læreren introducerer SN_ på snackkortet.)

En anden nøgleinstruktionsaktivitet er lyd-for-lydblanding. Læreren beder eleverne om at sige, at den konsonante blanding lyder på snackkortet; Sig vokallyden på Iguana-kortet; Sig den konsonante Digraph Sound på cheetah-kortet; og derefter blend ordet, snitch. Studerende læres phonics-reglen, at _tch stavemåden følger korte vokallyde.

En tredje syntetisk aktivitet er brugen af ​​dekodabler. Dekodabler er korte bøger, der er designet til at øve specifikke lydstavler, der introduceres i lyd-by-lydblandingsaktiviteterne. Dekodablerer gennemgår også tidligere lært lydstavlinger. Typisk anvendes et begrænset antal ikke-dekodable sight-ord, så eleverne bygger tillid til at bruge deres phonics-færdigheder.

* Bemærk: de skrå / linjer / indikerer lyde. _Blanks_ viser, at andre bogstaver skal komme før og / eller efter stavningen. En konsonant blanding er to eller tre konsonanter, der ofte vises sammen i starten eller slutningen af ​​stavelserne. En vokal, oftest A, E, I, O, og U, vises i hver stavelse. En konsonant Digraph er to konsonanter, der danner en lyd.

2. Analytisk (analogi) Phonics: lærer eleverne at se på hele ordet, især starten (begyndelsesbrevet eller bogstaverne) og rime (det lydmønster kendt som en ordfamilie) og at sammenligne med tilsvarende strukturerede ord, der allerede er kendt.

Nøgleundervisning Aktiviteter: For eksempel kan læreren lære den konsonant blends BR, CR, DR, og FR som onsets og rime, egne (rimer med ned). Studerende praktiserer at kombinere forællerne og rimes som br-own, cR-own, dr-own og fr-own. I den næste lektion kan læreren lære den konsonante blander GR, THR, og den konsonante Digraph SH som onsets og rime, egne (rimer med telefon).

* Bemærk: "OW" stavning i "egen" som i Brown er en Diphthong. En diphthong er et vokalhold, hvor to lyde er lavet. Men "ow" stavningen i "egen" som vist er en vokaldrigraph. En vokal Digraph er et vokalhold, hvor kun en lyd er lavet.

3. Embedded Phonics: lærer eleverne phonics inden for rammerne af læsning efter behov for at cue udtalen af ​​et ord. I modsætning til den eksplicitte og systematiske instruktion af de syntetiske og analytiske tilgange udnytter indlejret phonics en implicit, tilfældig metode. Phonics færdigheder læres fra det hele fra det hele, som en af ​​de tre cueing systemer til forståelse i. ., 1. M = Betydning 2. S = struktur (sætningsstruktur, grammatik, ordordre) 3. V = visuel (phonics, onsets og rimes, syn ord).

Nøgleundervisning Aktiviteter: Lærergrupperne læsere ved at læse niveauer og elever choralt og individuelt læser en bog sammen. Når eleverne kæmper med udtalen af ​​et ord, anvender de specifikke strategier til logisk at gætte udtalen. For eksempel, "Hvad er lyden af ​​det første bogstav i dette ord? Hvilket ord ville det være fornuftigt med andre ord i sætningen? Hvilket tip giver billedet på siden om, hvordan man siger det? "

En typisk indlejret phonics lektion kan blive planlagt som en mini lektion fra en guidet læsesektion på en bog, der bruger en række R-kontrollerede vokaler. Efter en indledende læsning kan læreren bede eleverne om at søge efter og oprette en sorteret liste for alle ord ved hjælp af / ar /, / eller /, og / er / staverne, der findes på kortene til højre. Ofte bruger lærere løbende registreringer af mundtlige aflæsninger for at bestemme indholdet af mini-lektionerne.

Lærere kan dele den tavse endelige E-regel, hvor den endelige E i slutningen af ​​en stavelse gør den foregående vokal sige sit navn (en lang vokal lyd), når en enkelt konsonant findes mellem vokalen og endelig stille finale e. For eksempel, ved hjælp af kortene nedenfor, kunne lærerne spørge gruppen for eksempel ord fra A_E, I_E, O_E og U_E stavemåder for at skabe en ordvæg. Studerende kan så skrive en historie, der bruger så mange tavse finale e ord som muligt.

6. Kontinuerlig lyde e. ., / A /, / m /, indføres inden stop lyde e. ., Fordi de kontinuerlige lyde er lettere at blande. Heck ud Pennington Publishing's Instructional Phonics Sequence med lyd-by-Sound Stave Meblanding:

Anmodning om forslag

Big Data er et felt, hvor dataforskere og ingeniører analyserer, strukturer, bruger og lærer massive data, som traditionel software ikke kan klare. Udpakning af nødvendige information fra store datasæt hjælper industrier med at forudsige tendenser, lære folks adfærd, gøre bedre forretningsbeslutninger og skabe nye løsninger for at tilfredsstille kravene fra den moderne verden. Han oprindelse af udtrykket "store data" giver plads til tvivl og efterforskning. John Mashey, en computerforsker fra Pennsylvania, anses for at være far til udtrykket "Big Data", som i midten af ​​1990'erne talte om det på Silicon Graphics, et amerikansk firma, der producerer hardware og software op til 2009.

Sådan måler du data i verden?

I dag kan enhver form for information opbevares i cloud-lagre, og mængden af ​​digital information vokser ved utrolig hastighed. Det anslås, at der i år 2025 vil der være 163 zettabyte data. Til Bemærkning svarer en zettabyte 1 milliarder terabyte eller 1 billioner gigabyte.

Reglen for V: Volumen, hastighed, sort

Big Data Analytics tager specielt designede metoder og software til at undersøge de konstant voksende data. For at analysere det tager dataforskere hensyn til sine 3 grundlæggende egenskaber: Volumen - refererer til mængden af ​​data; Hastighed - den hastighed, hvormed data bevæger sig og behandles Variety - refererer til typer og attributter af data.

Historie og udvikling af store data i uddannelse

Forstyrrelsen omkring voksende data og dens strukturering er begyndt i begyndelsen af ​​det 21. århundrede. Det er svært at annoncere en nøjagtig dag, hvor den først blev brugt i uddannelse. Den eksponentielle vækst i online-læring i 2010'erne gjorde imidlertid opmærksom på forskere til, hvordan læringsanalyser anvendes i uddannelse. Internationale forskningskonferencer i 2000-2007 påberåbte interesse for uddannelsesdata minedrift. Allerede i 2008 var der en separat konference dedikeret til EDM i Canada. I 2011 blev der etableret det internationale uddannelsesdataindsamlingssamfund.

Definitionen af ​​læringsanalyser blev stillet spørgsmålstegn ved, fordi den skulle afspejle de nuværende uddannelsesforskninger og levere løftet om at optimere og forbedre læring. Således blev det første kandidatprogram på Learning Analytics lanceret i 2015 på Columbia University. Programmet er ideelt tilpasset EDM-undersøgelser og tilbydes kandidater til at lære analyser, store data og uddannelse for at drive flere forbedringer ved hjælp af teknologi.

Hvordan den aktuelle situation i verden påvirker uddannelse og hvad den har at gøre med store data?

Big Data synes at være et abstrakt koncept for de fleste mennesker, så hvordan vi anvender sine fordele og fordele i det virkelige liv? Verden er påvirket af coronavirus. Uddannelse går eksternt. Trafikken af ​​online kurser vokser eksponentielt. Mennesker Google eLearning-programmer, elever installerer software til at lave deres lektier og få det kontrolleret online. Video streaming software praktiseres af skoler for at udføre lektioner eksternt. Kraften i et utal af eLearning værktøjer er at omdanne uddannelse lige nu. Senere vil dataforskere undersøge alle oplysninger om, hvordan denne software blev brugt, hvilke problemer brugere står overfor, hvad deres præferencer var, hvor ofte eller sjældnere deres deltagelse var, hvilke test de passerede succesfuldt og hvilke oplysninger, der blev skrevet ind, kunne fortælle om dem. Store dataforskere vil lære vores adfærd. Resultaterne vil gå til universiteter og virksomheder for at gøre en større indvirkning på uddannelsen.

Store data i uddannelse til måling af elevernes resultater og ikke kun

Efterspørgslen efter dataforskere anslås af IBM til 28% i 2020. Big Data Analytics forbliver på uddannelsens ønskeseddel som en avanceret måde at akkumulere store mængder af strukturerede og ustrukturerede data. Store data i uddannelsessektoren, først og fremmest, hjælper med at analysere elevernes præstationer. Store mængder data, der kommer hver dag fra eLearning ressourcer, giver meningsfulde indsigter om elevernes ydeevne, opmærksomhed og vaner. Det er meget nemmere at gennemgå effektiviteten af ​​software eller online kurser i dag med analyser ved hånden. Undervisere, universiteter, forskningsinstitutioner og softwareingeniører bliver udstyret med realtidsresultater og statistiske oplysninger. Store data får dem til at føle sig meget mere sikre på at tilpasse uddannelse, udvikle blandet læring, transformere vurderingssystemer og fremme livslang læring.

Hvad er adfærdstilladelse og forudsigende modellering

I data minedrift er adfærd detektorer særligt automatiserede modeller, der definerer elevernes adfærd baseret på interaktionslogfiler. Det betyder, at vi kunne vide, hvornår en studerende undertrykker læringssystemets egenskaber for at lykkes uden at lære, mens du spiller et uddannelsesmæssigt spil, for eksempel. Vi kunne udføre tekstminedrift og analysere elevernes skrivning og selvrefleksion, følelser via ord og udtryk.

Undersøgelse af online læringsadfærd på LMS eller Moocs fører pædagoger til at designe bedre måder at lære. Missionen for store data i uddannelsen er at finde ud af, hvornår underholdning fanger opmærksomhed mere end opgaveudførelse. Det er en af ​​grundene til, at gamificationssoftwaren skal undersøges grundigt og analyseres, så det kunne matche læringsformål korrekt og accelerere læring, men ikke forstyrre det.

Studerendes adfærd Detekterer: Hvordan det virker i praksis?

Forestil dig dataingeniører, der arbejder ved indsamling og tilbagetrækning af nødvendige data ved hjælp af speciel software. Det næste niveau af dataanalyse er under ansvar for dataforskere. De sigter mod at løse problemet med nedsat effektivitet og popularitet af nogle eLearning-applikationer. Store dataforskere bruger visse metoder, anvender matematik og teknologi til at definere off-task adfærd. Hvad betyder det med hensyn til store data og uddannelse? De identificerer tid og betingelser, når eleverne sidder fra systemet. Det kan ske på grund af elever ':

Big Data, der ledsager lærere i kørselsforbedringer

Big Data giver en hjælpende hånd til at skabe bedre uddannelsesstyringssystemer. Det skaber betingelser for udvikling af digital færdigheder af lærere, der kunne give bedre vurdering, indsamle data, evaluere adfærd, færdigheder og ydeevne hos deres elever. At have de rigtige værktøjer og metrics i deres hænder, de kunne evaluere deres arbejde, forbedre klasseværelset miljø og øge læringsmulighederne betydeligt.

Vi bruger cookies
Vi bruger cookies til at sikre, at vi giver dig den bedste oplevelse på vores hjemmeside. Ved at bruge hjemmesiden accepterer du vores brug af cookies.
Tillad cookies.