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基于多元智能理论的“高等数学”学习效果评价体系研究

2016-07-28董庆华王素艳

纺织服装教育 2016年3期
关键词:多元智能理论高等数学评价体系

董庆华,王素艳

(北京服装学院 基础教学部,北京 100029)



基于多元智能理论的“高等数学”学习效果评价体系研究

董庆华,王素艳

(北京服装学院 基础教学部,北京 100029)

摘要:以多元智能理论的视角,设计一个综合性的“高等数学”学习效果“4W评价体系”,包括评价目的、评价主体、评价方法、评价功能四个方面,力图使“高等数学”课程的教学更加关注学生的智能差异、主体精神和个人需求,促进学生各项智能的全面发展。

关键词:多元智能理论;高等数学;学习效果;评价体系

“高等数学”作为一门基础课程,不但为理工科学生学习后续专业课程提供有效的分析工具和运算手段,而且在培养学生科学精神和人文素养方面发挥着重要作用。但是对于“高等数学”的教学,师生普遍反映“效率不高,效果不好”。多年来,数学教师从课程建设、教学设计到教学评价、教学管理等诸多方面进行了一系列探索。但是,实际的教学活动仍然没有摆脱基于行为主义的传统教学模式——以教师为中心,以知识传授为主线。对于学生的学习效果评价,教师习惯于通过统一的作业和考试,而忽视了学生在个性特征和学习风格上的差异,久而久之,也抑制了学生学习的积极性和创造性。基于认知主义和建构主义的多元智能理论强调“情境、对话、协作和意义构建”,对于我国高等教育的教育理念、教学策略和教学评价等诸多方面都有很好的启迪,也为培养学生的数学精神和创新意识提供了一条有效的途径。笔者结合自己的教学实践,简要地介绍基于多元智能理论的“高等数学”学习效果评价体系的一些研究和探索。

一、 综合性的学习效果评价模型

自1999年《多元智能》(中文版)在中国出版发行以来,霍华德·加德纳(Howard Gardner)教授的多元智能理论引起了我国教育界的广泛关注,也为数学教学改革提供了借鉴。加德纳教授认为,智能是一个人在某种社会情境或文化背景下解决实际问题或者创造价值的能力。多元智能理论强调人的智能是多方面的,这些智能的不同组合体现了学生个体在智能结构上的差异,由此造成了迥然不同的学习风格。

我国的高等教育更多强调统一,培养的学生明显缺乏个性。“高等数学”的课堂教学通常以讲授微积分学的基本概念、基本理论和基本方法为主要任务,以培养学生的空间想象能力、逻辑推理能力和抽象思维能力为根本目的。因为常常将所有的学生当作一个整体来对待,所以淡化了每个学生在智能结构上的不同。其实,数学教学也应当致力于多种智能的整体发展,除了上述三种能力之外,还可以培养更加多元化的智能,比如观察能力、理解能力、表达能力、实践能力、人际交往能力、反省能力、批判能力和创新能力等。笔者曾经设计了如图1所示的多元化教学模式,重新安排每个教学环节,以充分尊重学生在教学过程中的主体地位,发掘学生多样化的个体潜能,促进学生各项智能的全面发展。其中,调查学生的智能结构、设置有层次的教学内容、使用差异化的教学方法这三个板块笔者已有文章[1]详细阐述,在此仅讨论第四个板块——构建综合性的“高等数学”学习效果评价方法。

图1 多元化的教学模式

设计和执行一套同时满足科学性和可行性要求的学习效果评价体系也是教学的一个重要环节。所谓学习效果评价体系,就是以教学目标作为依据制定评价标准,定期全面评估学生的学习过程及其效果,从而促进学生在各个方向的智能发展。笔者尝试建立了一套多元化的“高等数学”学习效果“4W评价体系”,包括评价目的 (why)、评价主体 (who)、评价方法 (how) 、评价功能 (what)四个方面,以期在“高等数学”教学过程中培养学生的自省智能、人际交往智能、观察智能和语言智能,从而努力促进每个学生的全面发展,见图2。

图2 综合性的“4W评价体系”

二、 “高等数学”教学的综合性评价实践

针对“高等数学”学习效果的“4W评价体系”有四个立足点:评价目的、评价主体、评价方法和评价功能。

1. 在评价目的方面,界定性评价与发展性评价相结合

评价不仅仅要对学生在一个阶段内的学习状态和学业成绩做出客观评价,更为重要的是要帮助学生在下一个阶段获得更好的智能发展。为了达到界定性评价的目的,教师将扮演“裁判”的角色,看重的是学生过去的表现,历次考试成绩将被记录在案。为了达到发展性评价的目的,教师将担当“教练”的角色,关心的是学生未来的发展,指出学生在表达方式或学习方法上需要加强的方向,促使他们形成适应自身智能结构的学习风格和学习习惯。

作为发展性评价的实现方式,笔者在每次“高等数学”课程考试结束后甚至每一节课后,与那些需要关注的学生进行交流,及时给出建设性的意见,这些意见都是具体的而不是笼统的,采用清楚的和最近的事例来说明教师的观点。对于那些学习“高等数学”感到困难的学生,要按照少量多次的方式给出建议,以避免挫伤他们的信心或者超越他们的接受能力。笔者还在服装艺术设计实验班建立了“大学数学微信群”,借助社区平台与学生实现了“随时随地自由沟通”,及时解答学生在“高等数学”学习中的问题和疑惑,也让学生看到自己的进步和成绩,从而更好地激发学习兴趣和探索精神。

2. 在评价主体方面,主导性评价与自主性评价相结合

教师作为教学活动的主导者,是主导性评价的实施者。但学生作为教学活动的主体,也有权利对自身的学业现状和发展潜力进行评价。组织行为学中的“认知评价理论”认为,内在动机比外部刺激对人的行为更具有持久性的激励作用[2]。自主性评价作为一种有效的内在动力机制,体现了“平等、民主、参与”的现代评价理念。学生积极参与自主性评价,可以了解自己的学习效果并调整相应的学习策略。

为了培养学生经常进行自主性评价的习惯,笔者采取的一个做法是,让学生在每学期的第2、第9和第16周分别以“展望与规划”“反思与构建”“总结与评价”为题撰写“‘高等数学’课程学习报告”。笔者发现,一些学习“高等数学”感到困难的学生的自主性评价通常比较消极,诸如“能力一般,兴趣低迷”等。于是经常使用以“激励”为主的主导性评价,放大他们的智能优势,表扬他们的点滴进步,让他们时刻感受到成功的快乐,提高学习数学的信心。

3. 在评价方法方面,绝对性评价与相对性评价相结合,数量性评价与艺术性评价相结合

既然多元智能理论关注的是学生的智能发展,那么评价体系也必须立足于这一点,将绝对性评价与相对性评价相结合。绝对性评价就是通过与同班同学进行横向比较,来确定一个人在某些方面的智能发展水平,比如数学考试成绩在一定程度上就反映了这个人在数理逻辑智能方面的绝对性评价。而相对性评价则是与自己的历史纪录进行纵向比较,来确定一个人在某一方面的智能水平是否取得了进步。

笔者曾经在服装工程实验班的“高等数学”教学过程中设计了一个考试成绩计算公式,以表示对相对性评价与绝对性评价的同等重视。假设:期中考试成绩为m, 期末考试成绩为n,则考试成绩S=m×40%+(n-m)+n×60%=1.6n-0.6m。当S>100分时,记为满分100分。

数量性评价是指直接用数据给出考核结果的评价方式,例如学生的考试成绩、平均分、及格率和优秀率等。这种方式准确、高效,说服力强,用途广泛。但是对于学生的行为方式等“软性指标”则应使用艺术性评价。艺术性评价通常是指用语言文字进行的描述性评价,例如对学生在“高等数学”学习过程中表现出来的情感、态度、毅力和合作意识等非智力因素评价。教学是一门艺术,评价作为教学过程的一个环节当然也是具有艺术性的。笔者认为,在日常的教学过程中,教师要以自然真诚的心态来对待学生。数学作业本上一行赞许的评语,课堂上一个鼓励的眼神,微信群里几句温暖的叮咛,都会点燃学生心中的火焰,引导他们“接近数学、品味数学”。

4. 在评价功能方面,形成性评价与总结性评价相结合

学习效果评价应当包括两个基本方面的内

容:学习过程和学习效果,分别对应着形成性评价和总结性评价。前者是指在学习过程中为了调节和改善教学方案而对学生的学习状态采取的评价,作业分析和随堂测验就属于形成性评价。后者一般是在教学活动告一段落之后,为了了解学习活动的最后效果和评定学习成绩而进行的评价,期末考试或结业考试就属于总结性评价。

对一个学生的总体评价不单单要考虑最终的考试成绩,还应当结合平时的学习状态,譬如作业、活动、出勤、课堂表现等情况,促使学生认识到“高等数学”的学习是一个日积月累的过程。笔者在“高等数学”教学中,经常设置一些“没有标准答案”的开放性题目,促使师生之间、同学之间开展频繁而坦诚的交流,这不但培养了学生的人际关系智能,也形成了和谐积极的学习氛围。

为此,一方面要配置好学习过程与考试成绩的权重,另一方面要对过程考核的各项指标具体化,以增加评价体系的可操作性。也可邀请学生参与标准的制定,以提高他们的认同度和责任感。

三、 结语

受多元智能理论的启发,结合多年的教学经验,笔者建立了一套基于多元智能理论的“高等数学”学习效果“4W评价体系”,多元评价学生的个性特征、学习风格和发展潜力。相信这个评价体系对其他学科,尤其是基础学科也有一定的参考价值。如果越来越多的教师认同多元智能教育理论,并努力实施个性化的教学方式和综合性的评价体系,那么就能真正促进每个学生的全面发展。

参考文献:

[1] 董庆华,王素艳.多元智能视角下高等数学教学模式的探索与实践[J]. 纺织服装教育,2015,30(6):494-497.

[2] 罗宾斯. 组织行为学[M].12版.李原,孙健敏,译.北京:中国人民大学出版社,2008:165-167.

基金项目:北京市2013年度高等学校教学改革项目(2013-lh08);北京服装学院2014年度教育教学改革项目(JG-1421)

作者简介:董庆华(1976—),男,山东日照人,讲师,博士研究生,研究方向为多元智能教学。E-mail:jcbdqh@bift.edu.cn

中图分类号:G642

文献标志码:A

文章编号:2095-3860(2016)03-0251-03

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