الصوتيات التحليلية مقابل الصوتيات الاصطناعية الحصول على القراءة الصحيحة

pennington نشر بلوق

ستعلمك الدورة الأنواع المختلفة من التقييمات، وكيفية تصميم عناصر التقييم الفعالة والمستهدفة، وكيفية بناء خطة مفصلة لمنطقة المحتوى والمستوى الصفي لقياس تقدم الطالب. / ص>

تعلم ما يبدو الكتابة النموذجية مثل رياض الأطفال من خلال طلاب الصف الثالث، وكذلك بعض مهام الكتابة الشائعة التي يمكن توقعها لتحقيق وتعلم الغرض من كلا التقييم الشامل والتحليلي لتقييم الكتابة. / ص>

العربة فارغة

::

::

فكر في هذا كدليل مستخدم سريع بدء الصوت إلى الصوتيات. من أجل المظهر: الصوتيات، الصوتية، الرمز الرسام، فك التشفير، الترميز، الصوتيات الاصطناعية، الصوتيات الصريحة والمنظمة، مزيج الصوت، مزيج الصوت، مزيج الصوت / خطوط / مزيج ساكنا، digraphs المسنون، الصوتيات التحليلية، الصوتية Onsets، RIMY، أسر Word، Diphongs، الصوت المضمن، التعليمات الضمنية والعرضية، أنظمة Cueing، MSV، القراءة الموجهة، حروف العلة التي تسيطر عليها R، Silent E، تسلسل الصوتيات التعليمية، الأصوات المستمرة

::

دعونا نبدأ بتحديد الصوتيات. ببساطة، صلات الصوتية هي الطريقة التي نستخدم فيها 26 حرفا من الأبجدية كتعليم كود لتمثيل صوتيات الإنجليزية لدينا (الطريقة الهائلة لقول أصوات الكلام 43 أو 44). وضعنا معا أصوات الخطاب المكتوبة (تسمى الرمز الرمز إذا كنت ترغب في أن تبدو مثيرة للإعجاب) لقراءة الكلمات. هذا هو المعروف باسم فك التشفير. البادئة اللاتينية، "DE" تعني من أو خارج، مما يساعدنا في تذكر أن فك التشفير يعني من مجموعات الحروف. الجانب الآخر من العملة المعدنية من فك التشفير هو تشفير. البادئة اللاتينية، "EN" تعني في أو داخل، مما يساعدنا على تذكر أن الترميز يجعل الرمز الرمز في الكلمات. للحفاظ عليها بسيطة: فك التشفير هو سبر الكلمات لتكون قادرة على قراءتها، والتشفير تهجئة الكلمات. / ص>

الآن أن لدينا تعريف لصوتيات، دعنا نلقي نظرة على النهج الثلاث للتعليم الصوتي. في تحليلنا القصير، ستعلم المكونات الرئيسية لتعليم الصوت في الأنشطة التعليمية الرئيسية والأساليب المستخدمة من قبل كل منهج الصوتيات لتعليمهم. لتكون واضحة، يساعد كل نهج الطلاب على تعلم قواعد الصوتيات؛ إنها الطريقة التي يتعلمونها أن تختلف. جانبا، هذه الأساليب الثلاث من تدريس الصوتيات هي النقاط الرئيسية للتنافس في حروب القراءة التي لا تنتهي أبدا، والمعارك داخل كل نهج هي مثيرة للجدل مثل تلك بين النهج الثلاث. / ص> ::

1. الصوتيات الاصطناعية: في هذا النهج، يساعد المعلمون الطلاب على تعلم كيفية تحويل الأحرف الستة والعشرين من الحروف الأبجدية إلى 43 أو 44 صوتا باللغة الإنجليزية (أصوات الكلام) ثم امزج هذه الأصوات الفردية لقراءة الكلمات. يقدم المعلم الرمز الرمزي (الهجاء) لكل من هذه الصوتية في تعليمات واضحة ومنهجية. صريح يعني توجيهات مباشرة وأحيانا معزولة غير متصلة بالنص. الوسائل المنهجية المخطط لها، منظم، والتدريس المتسلسل. / ص>

الأنشطة التعليمية الرئيسية: بطاقة الإملاء الصوتية (إلى اليمين) هي مكون تعليمي رئيسي من الصوتيات الاصطناعية. على سبيل المثال، يتعلم الطلاب أولا الأصوات والهجاء المدرجة في البطاقات الثلاثة. (سابقا، تعلم الطلاب / s / s / على بطاقة seagull وبطاقة newt / على بطاقة newt قبل أن يقدم المعلم SN_ على بطاقة الوجبات الخفيفة.)

::

نشاط تعليمي آخر آخر هو مزج الصوت عن طريق الصوت. يطلب المعلم من الطلاب أن يقولوا أن المزج ساكن أصوات على بطاقة وجبة خفيفة؛ قل صوت حرف العلة على بطاقة إغوانا؛ قل صوت digraph ساكن على بطاقة الفهد؛ ثم امزج الكلمة، والضحكة. يتم تدريس الطلاب الحكم الصوتيين أن الهجاء _tch يتبع أصوات حرف علة قصيرة. / ص>

النشاط الاصطناعي الثالث هو استخدام فك التشفير. فك التشفير هي كتب قصيرة، مصممة لممارسة هجاء الصوت المحدد المقدمة في أنشطة مزج الصوت في الصوت. مراجعة فك الترميز أيضا تهجئة الصوت المستفادة مسبقا. عادة ما يتم استخدام عدد محدود من كلمات البصر غير القابلة للشفاء بحيث يقوم الطلاب ببناء الثقة في استخدام مهاراتهم الصوتيين. / ص> ::

* ملاحظة: المليئة / الأسطر / تشير الأصوات. تشير _blanks_ إلى أن الحروف الأخرى يجب أن تأتي قبل و / أو بعد الإملاء. مزيج ساكن هو اثنين أو ثلاثة منه حروف ساكنة تظهر في كثير من الأحيان معا في بداية أو نهاية المقاطع. حرف علة، الأكثر شيوعا A، E، I، O، و U، يظهر في كل مقطع لفظي. Digraph ساكنا هو اثنين من الحروف الساكنة التي تشكل صوتا واحدا. / ص> ::

2. تحليلي (تشبيه) الصوتيات: يعلم الطلاب أن ينظروا إلى الكلمة بأكملها، وخاصة البداية (خطاب البداية أو الحروف) والجثم (نمط الصوت المعروف باسم أسرة كلمة)، والمقارنة مع كلمات منظمة غير معروفة بالفعل. / ص>

الأنشطة التعليمية الرئيسية: على سبيل المثال، قد يقوم المعلم بتدريس الخلاطات المساواة BR، CR، DR، وإلي ك Outsets and The Rime، تملك (القوافي). يمارس الطلاب الجمع بين Outsets و Rimes as Br-S، CR - الخاصة، DR - الخاصة، والإفراد. في الدرس التالي، قد يقوم المعلم بتدريس الشقعة الساكنية يمزج GR، THR، و Digraph المسن الهدوء مثل Onsets and The Rime، الخاصة (القوافي باستخدام الهاتف). / ص>

* ملاحظة: الهجاء "OW" في "تملك" كما هو الحال في اللون البني هو diphthong. Diphthong هو فريق حرف العلة الذي يتم فيه صنع صوتين. ومع ذلك، فإن الإملاء "OW" في "تملك" كما هو موضح هو حرف علة Digraph. حرف Vowel Digraph هو فريق حرف علة يتم فيها صوت واحد فقط. / ص>

3. الصوتيات المضمنة: يعلم الطلاب الصوتيات في سياق القراءة حسب الحاجة لإعلام نطق كلمة. على عكس التعليمات الصريحة والمنهجية من الأساليب الاصطناعية والتحليلية، تستخدم الصوتيات المضمنة منهجية ضمنية وعرضية. يتم تعلم مهارات الرسوم المتحركة خصما من الكل إلى الجزاء باعتبارها واحدة من أنظمة Cueing الثلاثة للفهم الأول. .، 1. م = معنى 2. S = هيكل (هيكل الجملة، قواعد اللغة، ترتيب الكلمات) 3. V = Visual (الصوتية، Onsets و Rimes، كلمات البصر). / ص>

الأنشطة التعليمية الرئيسية: يقوم المعلم بمجموعات القراء من خلال قراءة مستويات القراءة والطلاب بشكل خاص قراءة كتاب معا. عندما يكافح الطلاب مع نطق كلمة، فإنهم يطبقون استراتيجيات محددة لتخمين النطق منطقيا. على سبيل المثال، "ما هو صوت الحرف الأول في هذه الكلمة؟ ما هي الكلمة التي منطقية مع معنى كلمات أخرى في الجملة؟ ما هي تلميح الصورة الموجودة على الصفحة تنص على كيفية قول ذلك؟ "

قد يتم التخطيط لدرس صوتيات مضمن نموذجي كدرس صغير من درس قراءة موجه على كتاب يستخدم عددا من أحرف العلة التي يتم التحكم فيها عن ص. بعد قراءة أولية، قد يطلب من المعلم أن يطلب من الطلاب البحث عن قائمة فرزتها وإنشاءها لجميع الكلمات باستخدام / AR / و / أو /، و / er / fullings الموجودة على البطاقات إلى اليمين. في كثير من الأحيان، يستخدم المعلمون إجراء تقييمات السجلات من القراءات الشفوية لتحديد محتوى الدروس الصغيرة. / ص>

قد يشارك المعلمون القاعدة النهائية الصامتة في النهائي E في نهاية مقطع لفظي يجعل حرف علة مسبق يقول اسمه (صوت حرف علة طويل) عندما يتم العثور على سائقي واحد بين حرف العلة و النهائي النهائي الصامت ه. على سبيل المثال، باستخدام البطاقات أدناه، يمكن للمدرسين أن يسألوا المجموعة على سبيل المثال كلمات A_E، I_E، O_E، و U_E تهجئة لإنشاء جدار Word. قد يقوم الطلاب بعد ذلك بكتابة قصة، باستخدام أكبر عدد ممكن من الكلمات E الصامتة النهائية. / ص>

6. الأصوات المستمرة ه. .، / A /، / م /، يتم تقديمها قبل التوقف عن الأصوات ه. .، / لأن الأصوات المستمرة أسهل في مزج. هيك خارج تسلسل الرسوم الرقصية في Pennington Publishing مع مزج إملائي للصوت الصوت:

::

::

طلب الاقتراح

البيانات الكبيرة هي حقل تحليل فيه علماء البيانات والمهندسين والهيكل والاستخدام وتعلم البيانات الضخمة التي لا يمكن للبرامج التقليدية التعامل معها. تساعد استخراج المعلومات اللازمة من مجموعات البيانات الكبيرة الصناعات على التنبؤ بالمتاجر، وتعلم سلوك الناس، واتخاذ قرارات تجارية أفضل وإنشاء حلول جديدة لإرضاء مطالب العالم الحديث. وهو أصول مصطلح "البيانات الكبيرة" ترك مساحة للتشكوك والتحقيق. يعتبر جون ماشي، عالم كمبيوتر من ولاية بنسلفانيا، هو والد مصطلح "البيانات الكبيرة"، الذي تحدث في منتصف التسعينيات عن ذلك في رسومات السيليكون، وهي شركة أمريكية تنتج الأجهزة والبرامج حتى 2009.

::

كيفية قياس البيانات في العالم؟

::

في الوقت الحاضر، يمكن الاحتفاظ بأي نوع من المعلومات في مخازن السحابة وكمية المعلومات الرقمية تنمو بسرعة لا تصدق. يقدر أنه بحلول عام 2025، سيكون هناك 163 Zettabytes من البيانات. ملاحظة، يساوي Zettabyte واحد 1 مليار تيرابايت أو 1 تريليون جيجابايت. / ص>

قاعدة الخامسة: الحجم والسرعة والتنوع

تحليلات البيانات الكبيرة تأخذ أساليب وبرامج مصممة خصيصا لفحص البيانات المتنامية باستمرار. لتحليله، يأخذ العلماء البيانات في الاعتبار خصائصها الأساسية 3: حجم البيانات - يشير إلى مقدار البيانات؛ السرعة - السرعة التي تتحرك فيها البيانات ومعالجتها؛ تنوع - يشير إلى أنواع وسمات البيانات. / ص> ::

تاريخ وتطور البيانات الكبيرة في التعليم

الاضطرابات حول البيانات المتنامية وقد بدأت هيكلةها في بداية القرن الحادي والعشرين. من الصعب الإعلان عن يوم محدد عندما استخدم أولا في التعليم. ومع ذلك، لفت النمو الأسي للتعلم عبر الإنترنت في 2010 انتباه الباحثين إلى كيفية استخدام تحليلات التعلم في التعليم. استدعت مؤتمرات البحوث الدولية في الفترة 2000-2007 الاهتمام بالتعدين في البيانات التعليمية. بالفعل في عام 2008، كان هناك مؤتمر منفصل مخصص ل EDM في كندا. في عام 2011، تأسست هناك جمعية تعدين البيانات التعليمية الدولية. / ص>

تم استجواب تعريف تحليلات التعلم، لأنه كان عليه أن يعكس البحوث التعليمية الحالية وتسليم الوعد لتحسين وتحسين التعلم. وبالتالي، تم إطلاق برنامج الدراسات العليا الأول في تعلم التحليلات في عام 2015 بجامعة كولومبيا. يطابق البرنامج بشكل مثالي مع أبحاث EDM وقدم الخريجين لتعلم التحليلات والبيانات الكبيرة والتعليم لدفع المزيد من التحسينات بمساعدة التكنولوجيا. / ص>

كيف يؤثر الوضع الحالي في العالم على التعليم وما علاقة به مع البيانات الكبيرة؟

يبدو أن البيانات الكبيرة هي مفهوم مجردة لغالبية الناس، فكيف نطبق مزاياها ومزاياها في الحياة الحقيقية؟ يتأثر العالم من فيروس Coronave. التعليم يذهب عن بعد. حركة المرور عبر الإنترنت تنمو بشكل كبير. People Google Elearning Programs، يقوم التلاميذ بتثبيت البرامج للقيام بأداء واجباتهم ومحققها عبر الإنترنت. يمارس برنامج تدفق الفيديو من قبل المدارس لإجراء الدروس عن بعد. إن قوة عدد لا يحصى من أدوات التعليم الإلكتروني هو تحويل التعليم الآن. في وقت لاحق، سيقوم علماء البيانات بدراسة جميع المعلومات حول كيفية استخدام هذا البرنامج، وما هي المشاكل التي يواجهها المستخدمون، ما كانت تفضيلاتهم، وما في عدد المرات أو النادرة، وكان حضورهم، ما هي الاختبارات التي مرت بنجاح وما هي المعلومات التي كتبتها والتي يمكن أن تحكي عنها. سوف علماء البيانات الكبيرة تعلم سلوكنا. ستذهب النتائج إلى الجامعات والشركات لتقديم تأثير أكبر على التعليم. / ص>

البيانات الكبيرة في التعليم لقياس إنجازات الطلاب وليس فقط

يطلب من علماء البيانات أن يكون IBM بنسبة 28٪ في عام 2020. لا تزال تحليلات البيانات الكبيرة في قائمة الأمنيات بأسعار التعليم كوسيلة متقدمة لتجميع كميات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المنظمة. يساعد البيانات الكبيرة في قطاع التعليم، أولا وقبل كل شيء، في تحليل إنجازات الطلاب. كميات كبيرة من البيانات القادمة كل يوم من موارد التعليم الإلكتروني يعطي رؤى ذات مغزى على أداء الطلاب والاهتمام والعادات. من الأسهل للغاية مراجعة كفاءة البرامج أو الدورات عبر الإنترنت في الوقت الحاضر مع تحليلات في متناول اليد. أصبح المعلمون والجامعات والمؤسسات البحثية ومهندسي البرمجيات مجهزة بنتائج في الوقت الفعلي والمعلومات الإحصائية. البيانات الكبيرة تجعلهم يشعرون بالثقة أكثر ثقة في تخصيص التعليم، وتطوير تعلم المخلوطة، وتحويل أنظمة التقييم وتعزيز التعلم مدى الحياة. / ص>

ما هو اكتشاف السلوك والتنبؤ النمذجة

يعني ذلك، يمكننا أن نعرف متى يفسد الطالب خصائص نظام التعلم للنجاح دون التعلم أثناء تشغيل لعبة تعليمية، على سبيل المثال. يمكننا إجراء استخراج النص وتحليل كتابة الطلاب والانعكاس الذاتي والعواطف عبر الكلمات والتعبيرات. / ص>

فحص سلوكيات التعلم عبر الإنترنت من LMS أو Moocs يقود المعلمين لتصميم طرق أفضل للتعلم. تتمثل مهمة البيانات الكبيرة في التعليم في معرفة متى تلتقط الترفيه الانتباه إلى أكثر من تنفيذ المهام. إنه أحد الأسباب التي تجعل برنامج الامتياز يجب التحقيق تماما وتحليله بحيث يمكنه مطابقة لأغراض التعلم بشكل صحيح وتسريع التعلم ولكن لا تعطله. / ص>

كشف سلوك الطلاب: كيف يعمل في الممارسة العملية؟

تخيل مهندسي البيانات الذين يعملون في جمع ونسحب البيانات اللازمة بمساعدة البرامج الخاصة. المستوى التالي لتحليل البيانات تحت مسؤولية علماء البيانات. يهدفون إلى حل مشكلة انخفاض فعالية وشعبية بعض التطبيقات التعليمية التعليمية العامة. يستخدم علماء البيانات الكبيرة طرق معينة، وتطبيق الرياضيات والتكنولوجيا لتحديد السلوك خارج المهمة. ماذا يعني من حيث البيانات الكبيرة والتعليم؟ يحددون الوقت والشروط عندما يفسد الطلاب من النظام. يمكن أن يحدث بسبب الطلاب:

البيانات الكبيرة المصاحبة للمعلمين في التحسينات في القيادة

البيانات الكبيرة تضفي يد المساعدة لإنشاء أنظمة إدارة تعليمية أفضل. إنه يخلق شروطا لتطوير محو الأمية الرقمية للمدرسين الذين يمكنهم تقديم تقييم أفضل، وجمع البيانات، وتقييم السلوكيات والمهارات وأداء طلابهم. وجود الأدوات والقياسات المناسبة في أيديهم، يمكنهم تقييم عملهم، وتحسين بيئة الفصول الدراسية وزيادة فرص التعلم بشكل كبير. / ص>

نحن نستخدم ملفات تعريف الارتباط
نستخدم ملفات تعريف الارتباط للتأكد من أننا نقدم لك أفضل تجربة على موقعنا. باستخدام موقع الويب، فإنك توافق على استخدامنا لملفات تعريف الارتباط.
السماح للكوكيز.