Pennington Publishing Blog.

Este curso pode ensinar-lle os distintos tipos de avaliacións, como proxecto elementos eficaces e dirixidas de avaliación, e como construír un plan detallado para a súa área de contido e de nivel de grao para medir o progreso do alumno.

O carro está baleiro

Pense diso como unha guía de usuario de inicio rápido para as flonics. En orde de aspecto: fonética, fonemas, grafemas, decodificación, codificación, fonética sintética, fonics explícitos e sistemáticos, grafías de son, decodables, combinacións sonoras de son, inclinadas / liñas /, mesturas de consonante, dígrafos consonánticos, fonética analítica, Onsets, Rimes, Familias de Word, DiPhthongs, Phonics embutidos, instrución implícita e incidental, sistemas de cueiros, MSV, lectura guiada, vocal controlada en R, Silent Final E, secuencia de fonética de instrución, sons continuos

Comecemos por definir phonics. Simplemente, Phonics é como usamos as 26 letras do alfabeto como un código para representar os nosos fonemas ingleses (a forma extravagante de dicir que os 43 ou 44 sons de fala). Reunímonos estes sons de voz escritos (chamados grafemas se queres soar impresionante) ler palabras. Isto é coñecido como decodificación. O prefixo latino, "de" significa lonxe ou fóra de, o que nos axuda a lembrar que a decodificación está a facer significado fóra das combinacións de letras. O outro lado da moeda de idioma da decodificación é a codificación. O prefixo latino, "en" significa dentro ou dentro, o que nos axuda a lembrar que a codificación está a facer os gráficos en palabras. Para mantelo sinxelo: a decodificación está sendo as palabras para poder lelas e a codificación é ortografía das palabras.

Agora que temos unha definición de fonética, imos botar unha ollada ás tres enfoques para a instrución de fonética. Na nosa breve análise, aprenderá os compoñentes clave da instrución de fonética nas actividades de instrución clave e os métodos utilizados por cada enfoque de todas as fonías para ensinarlles. Para ser claro, cada enfoque axuda aos alumnos a aprender as regras de fonética; É como se aprenden que difire. Como un lado, estes tres métodos de ensino fonics son os principais puntos de contención nas guerras de lectura interminable e as batallas dentro de cada enfoque son tan contenciosas como as entre os tres enfoques.

1. Fonética sintética: neste enfoque, os profesores axudan aos alumnos a aprender a converter as 26 letras do alfabeto nos 43 ou 44 fonemas en inglés (sons de voz) e logo mesturan estes sons individuais para ler palabras. O profesor introduce os grafíos (as grafías) para cada un destes fonemas en instrución sistemática e sistemática. Explícito significa instrución directa e ás veces illada que non está convencida ao texto. Medios sistemáticos planificados, estructurados e secuenciados.

Actividades de instrución clave: a tarxeta de ortografía de son (á dereita) é un compoñente de instrución clave da fonética sintética. Por exemplo, os alumnos aprenden por primeira vez os sons e as grafías listadas nas tres cartas. (Anteriormente, os alumnos aprenderon a tarxeta de Seagull e a tarxeta de Newt antes de que o profesor introduza o SN_ na tarxeta de merenda.)

Outra actividade de instrución clave é a mestura de son. O profesor pide aos alumnos que din que a mestura de consonantes soa na tarxeta de merenda; Diga o son vocálico sobre a tarxeta Iguana; Diga o son de digrafía consonante na tarxeta Cheetah; e logo mestura a palabra, snitch. Os alumnos ensinan a regra das fones que a ortografía _tch segue os sons vocálicos curtos.

A terceira actividade sintética é o uso de decodables. Os decodables son libros curtos, deseñados para practicar especificacións de son específicas introducidas nas actividades de combinación de son. Os decodables tamén revisan previamente as grafías de son aprendidas. Normalmente, utilízanse un número limitado de palabras de vista non decodificables para que os alumnos constrúen confianza no uso das súas habilidades de fonética.

* Nota: as liñas inclinadas / indican sons. Os _blancos_ indican que outras letras deben vir antes e / ou despois da ortografía. Unha mestura de consonante é de dúas ou tres consonantes que frecuentemente aparecen xuntos ao comezo ou ao final das sílabas. Unha vogal, máis comúnmente A, E, I, O, e U, aparece en cada sílaba. Unha digraph consonante é de dúas consonantes que forman un son.

2. Analítico (Analogía) Phonics: ensina aos alumnos a mirar a palabra enteira, especialmente o inicio (a carta ou a carta de inicio) e o rímetro (o son de son coñecido como unha familia de palabras) e comparar con palabras similarmente estruturadas que xa se coñecen.

Actividades de instrución clave: por exemplo, o profesor pode ensinarlle as mesturas de consonante BR, CR, DR e FR como Onsets e The Rime, propias (rimas con abaixo). Os alumnos practican combinando os onsets e rimes como BR-propios, CR-propios, DR-OUI e FR-OUIP. Na próxima lección, o profesor pode ensinar a combinación consonante GR, THR e a consonante Digraph Sh como Onsets e The Rime, propios (rimas con teléfono).

* Nota: A ortografía "Ow" en "propia" como en Brown é un diptongo. Un diptongo é un equipo vocálico no que se fan dous sons. Non obstante, a ortografía "Ow" en "propia" como en mostrado é un digrafio vocal. Un digraph vocal é un equipo vocálico no que só se fai un son.

3. Phonics embutidos: ensina aos estudantes a fonics dentro do contexto da lectura segundo o necesario para indicar a pronunciación dunha palabra. En contraste coa instrución explícita e sistemática dos enfoques sintéticos e analíticos, as fonics incrustadas utilizan unha metodoloxía implícita e incidental. As habilidades de fonética son aprendidas deductivamente de devolución de todo á parte como un dos tres sistemas de comprensión para a comprensión i. ., 1. m = Significado 2. S = estrutura (estrutura de oración, gramática, orde de palabras) 3. V = visual (phonics, onsets e rimes, palabras de vista).

Actividades de instrución clave: o profesor Grupo de lectores lendo os niveis e os estudantes de coral e individualmente ler un libro xuntos. Cando os alumnos loitan coa pronuncia dunha palabra, aplican estratexias específicas para adiviñar lóxicamente a pronunciación. Por exemplo, "Cal é o son da primeira letra desta palabra? Que palabra tería sentido con outras palabras na frase? Que información proporciona a imaxe na páxina de como dicilo? "

Unha lección de fonética embutida típica pode ser planificada como unha mini lección dunha lección de lectura guiada nun libro que usa unha serie de vocales controladas. Despois dunha lectura inicial, o profesor pode pedir aos alumnos que busquen e crear unha lista ordenada para todas as palabras que utilizan a / AR /, / ou / e / ER / ortográfica atopadas nas cartas á dereita. Moitas veces, os profesores utilizan avaliacións de rexistros de lecturas orales para determinar o contido das minifas de minas.

Os profesores poden compartir a regra definitiva e definitiva na que o final e ao final dunha sílaba fai que a vogal anterior diga o seu nome (un son vocal longo) cando se atopa unha soa consonante entre a vogal eo Final Silent Final E. Por exemplo, utilizando as tarxetas a continuación, os profesores poderían pedir ao grupo por exemplo palabras do A_E, I_E, O_E e UN_E SPILLINGS para crear unha parede de palabras. Os estudantes poderían escribir unha historia, utilizando tantas palabras finais silenciosas posible.

6. Sons continuos e. ., / a /, / m /, son introducidos antes de parar sons e. . / Porque os sons continuos son máis fáciles de mesturar. Heck out Pennington Publishing's Phonics Secuencias de Fonética con ortografía de son de son de son:

Solicitude de proposta

Big Data é un campo no que os datos científicos e enxeñeiros analizan, estrutúranse, usan e aprenden datos masivos que o software tradicional non pode tratar. A extracción de información necesaria de grandes conxuntos de datos axuda ás industrias a predecir as tendencias, aprender o comportamento das persoas, facer mellores decisións comerciais e crear novas solucións para satisfacer as demandas do mundo moderno. As orixes do termo "Big Data" deixan espazo para dúbidas e investigación. John Mashey, un científico informático de Pensilvania, é considerado o pai do término "Big Data", que a mediados da década de 1990 falou diso en Silicon Graphics, unha empresa estadounidense que producía hardware e software ata 2009.

Como medir datos do mundo?

Hoxe en día calquera tipo de información pódese manter en almacenamentos en nube e a cantidade de información dixital está crecendo a unha velocidade incrible. Estímase que ata o ano 2025, haberá 163 zettabytes de datos. Notar, un zettabyte é igual a 1.000 millóns de terabytes ou 1 billón de gigabytes.

A regra de V: volume, velocidade, variedade

Big Data Analytics leva métodos e software especialmente deseñados para examinar os datos constantemente crecentes. Para analizar isto, os científicos de datos teñen en conta as súas 3 propiedades básicas: o volume - refírese á cantidade de datos; Velocidade - a velocidade á que se move e procesa os datos; Variedade: refírese a tipos e atributos de datos.

Historia e evolución dos grandes datos na educación

A perturbación en torno a datos crecentes ea súa estruturación comezaron a principios do século XXI. É difícil anunciar un día exacto cando se usou por primeira vez na educación. Non obstante, o crecemento exponencial da aprendizaxe en liña nos 2010 chamou a atención dos investigadores de como se usa a análise de aprendizaxe na educación. Conferencias internacionais de investigación en 2000-2007 invocaron o interese pola minería de datos educativos. Xa en 2008, houbo unha conferencia separada dedicada a EDM en Canadá. En 2011, estableceuse a sociedade internacional de minería de datos educativos.

A definición de análise de aprendizaxe foi cuestionada, porque tivo que reflectir as investigacións educativas actuais e entregar a promesa de optimizar e mellorar a aprendizaxe. Deste xeito, o primeiro programa de posgrao de Learning Analytics foi lanzado en 2015 na Columbia University. O programa que se combina idealmente con EDM Researches e ofreceu titulados para aprender analíticas, grandes datos e educación para impulsar máis melloras coa axuda da tecnoloxía.

Como a situación actual do mundo inflúe na educación e ao que ten que ver con grandes datos?

Grandes datos parece ser un concepto abstracto para a maioría das persoas, entón como aplicamos os seus méritos e vantaxes na vida real? O mundo está afectado por Coronavirus. A educación vai remotamente. O tráfico de cursos en liña está crecendo exponencialmente. As persoas de Google Elearning programas, instalan software para facer a súa lección de casa e comproba en liña. O software de transmisión de video é practicado polas escolas para realizar clases remotamente. O poder dunha infinidade de ferramentas de elearning está a transformar a educación neste momento. Posteriormente, os científicos de datos examinarán toda a información sobre como se utilizou este software, que problemas enfrontáronse aos usuarios, cales foron as súas preferencias, cantas veces era ou rara a súa asistencia foi, que probas que pasaron con éxito e que a información que podería dicir sobre eles. Os grandes científicos de datos aprenderán o noso comportamento. Os resultados irán ás universidades e ás empresas a facer un maior impacto na educación.

Grandes datos na educación para medir os logros dos alumnos e non só

A demanda de datos Os científicos estímase que a IBM sexa do 28% en 2020. Big Data Analytics segue sendo a lista de desexos da esfera educativa como unha forma avanzada de acumular grandes cantidades de datos estructurados e non estruturados. Grandes datos no sector educativo, en primeiro lugar, axuda a analizar os logros dos estudantes. Grandes cantidades de datos que chegan todos os días dos recursos de eLearning ofrecen ideas significativas sobre o rendemento, a atención e os hábitos dos estudantes. É moito máis fácil revisar a eficiencia do software ou os cursos en liña hoxe en día con Analytics a man. Os educadores, as universidades, as institucións de investigación e os enxeñeiros de software están quedando equipados con resultados en tempo real e información estatística. Grandes datos fan que se sintan moito máis seguros na personalización da educación, desenvolvendo aprendizaxe mesturada, transformando sistemas de avaliación e promovendo a aprendizaxe de vida.

Cal é a detección de comportamento e previsión de modelos

En minería de datos, os detectores de comportamento son especialmente modelos automatizados que definen o comportamento dos alumnos en función dos rexistros de interacción. Significa, poderiamos saber cando un estudante subverte as propiedades do sistema de aprendizaxe para ter éxito sen aprender ao xogar un xogo educativo, por exemplo. Poderiamos realizar a minería de texto e analizar a escritura e a auto-reflexión dos alumnos, as emocións a través de palabras e expresións.

Examinar comportamentos de aprendizaxe en liña de LMS ou MOOC leva aos educadores para deseñar mellores formas de aprendizaxe. A misión de grandes datos na educación é descubrir cando o entretenimiento captura a atención máis que a execución de tarefas. É unha das razóns polas que o software de xogo debe ser investigado e analizado e analizado para que poida coincidir con fins de aprendizaxe correctamente e acelerar a aprendizaxe, pero non perturbar.

Detección do comportamento dos estudantes: como funciona na práctica?

Imaxina os enxeñeiros de datos que traballan na recollida e retirar os datos necesarios coa axuda dun software especial. O seguinte nivel de análise de datos está baixo a responsabilidade dos científicos de datos. Pretenden resolver o problema da diminución da eficacia e popularidade dalgunhas aplicacións de eLearning. Os grandes datos Os científicos usan certos métodos, apliquen matemáticas e tecnoloxía para definir o comportamento fóra de tarefa. Que significa en termos de grandes datos e educación? Identifican o tempo e as condicións cando os estudantes se desvían do sistema. Pode ocorrer por mor dos estudantes:

Big Data que acompaña aos profesores en melloras de condución

Os grandes datos prestan unha axuda para crear mellores sistemas de xestión de educación. Crea condicións para o desenvolvemento da alfabetización dixital dos profesores que poderían proporcionar unha mellor avaliación, recoller datos, avaliar os comportamentos, habilidades e rendemento dos seus alumnos. Tendo as ferramentas e as métricas correctas nas súas mans, poderían avaliar o seu traballo, mellorar o ambiente da aula e aumentar significativamente as oportunidades de aprendizaxe.