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基于新布鲁姆分类法的教学设计研究

创作时间:
作者:
@小白创作中心

基于新布鲁姆分类法的教学设计研究

引用
1
来源
1.
https://m.compassedu.hk/research/353

项目介绍

新布鲁姆分类法(Revised Bloom's Taxonomy)作为教育评估和教学设计的重要工具,强调了知识和技能在认知层面的不同维度。在小学高年级的英语教学中,尤其是阅读课程的设计,运用新布鲁姆分类法可以更有效地促进学生的综合语言能力发展。当前,随着教育理念的更新和教学方法的革新,传统的记忆和重复式教学方法已不能满足学生多元化、个性化的学习需求。特别是在英语阅读教学中,需要更多地关注学生的理解、分析、评价和创造能力的培养。

然而,在实际教学过程中,如何将新布鲁姆分类法有效地融入小学高年级英语阅读课的教学设计,以及如何通过这种方法提高学生的阅读理解能力和批判性思维能力,仍然是一个值得探索的问题。此外,考虑到不同学生的学习背景和能力差异,教学设计还需要具备一定的灵活性和适应性。

本研究旨在探讨基于新布鲁姆分类法的小学高年级英语阅读课教学设计,旨在提出一套既符合学生认知发展阶段又能有效提升阅读理解和批判性思维能力的教学策略和活动设计。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求,展开1v1科研指导服务。此外,学生也可以定制其他专业的科研课题。

导师介绍

郭教授

港中深人文社科学院 Assistant Professor

发表多篇学术著作与国际会议论文

研究方向:教育学/心理学/社会学

我们的优势

我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
独立一作论文
共同一作论文
教授直接指导论文
教授不指导论文
100%有推荐信
不全都有推荐信
官方邮箱推荐信
私人邮箱推荐
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
华人教授汉语指导
英文授课听不懂

你将获得

  1. 名校推荐信
  2. 国际会议英文论文
  3. 留学申请竞争力提升

简历:提升简历深度及丰富度,增大申请成功率
文书:高含金量文书素材,展现硬核技能与软实力
面试:言之有物,主动展现加大录取率概率
后续学习:夯实基础,熟练定量研究更好适应后续学习

进度安排

阶段一:科研项目匹配和准备期

  • 周期:1-4周
  • 海外导师:学生和导师双向匹配
  • 指南者导师:进行前期技能、软件等基础能力培训

阶段二:科研项目正式周期

  • 周期:8周
  • 海外导师:每周远程会议-科研推进-论文指导
  • 指南者导师:协助答疑和辅导

阶段三:论文发表和网申

  • 海外导师:推荐信(官邮)+ 网推
  • 指南者导师:协助论文发表

录取捷报

Z同学

  • 学校:浙江大学
  • GPA:79/雅思6.0
  • 科研导师:吕教授·南洋理工大
  • 参与项目:Image recognition model building in the context of municipal waste classification

新加坡国立大学环境工程理学硕士(提前批)

Y同学

  • 学校:南京邮电大学
  • GPA:87.28/雅思6.5
  • 科研导师:吕教授·南洋理工大学
  • 参与项目:Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms

香港大学电气与电子工程(工程)理学硕士

W同学

  • 学校:苏州大学文正学院
  • GPA:3.0/多邻国130
  • 科研导师:郭教授·哥伦比亚大学
  • 参与项目:An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction

美国波士顿大学计算机专业硕士录取

X同学

  • 学校:苏州大学
  • GPA:90/雅思7
  • 科研导师:李教授·南洋理工大学
  • 参与项目:Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks

帝国理工学院数据科学与数字优化的运输理学硕士

Z同学

  • 学校:东南大学
  • GPA:87/雅思7.0
  • 科研导师:郭教授·哥伦比亚大学
  • 参与项目:Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images

新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士

H同学

  • 学校:北京理工大学
  • GPA:2.9/雅思6.5
  • 科研导师:吕教授·南洋理工大学
  • 参与项目:Study of integration techniques for multi-modal sensory data

南洋理工大学电子学理学硕士

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