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以学案助力推进语文整本书阅读教学——以《乡土中国》整本书阅读学案为例

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中国教育学刊 2024年第S1期 64-66页

作者：王锡婷汪楠北京市第二中学

高中部编版教材面世，“整本书阅读与研讨”学习任务群进入高中课堂。面对初高中整本书阅读的差异，高中开展整本书阅读需以学生真实阅读为前提，以教师准确把握学情为基础，以满足课标要求与学生需求为导向，以丰富多样的学习任务为抓... 详细信息

高中部编版教材面世，“整本书阅读与研讨”学习任务群进入高中课堂。面对初高中整本书阅读的差异，高中开展整本书阅读需以学生真实阅读为前提，以教师准确把握学情为基础，以满足课标要求与学生需求为导向，以丰富多样的学习任务为抓手。学案依托课标，以任务单形式推动阅读发生，呈现阅读学情，成为开展整本书阅读教学重要的辅助手段。教师借助学案落实学习任务，统整教学要求，聚焦教学难点，呈现整体设计。在此基础上利用学案组织教学，引导学生有重点地完成作品阅读，实践泛读、研读、比读、联读等阅读策略，建构相对完整的阅读经验体系。在学习过程中教师进一步发挥学案的评价作用，体现教、学、评的一致性。

关键词：学案整本书阅读乡土中国

“中国革命传统作品研习”学习任务群:设计与实施

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中学语文教学 2018年第8期 4-8页

作者：王云峰范锦荣王锡婷成颖首都师范大学 100048 北京二中 100010

“中国革命传统作品研习”和“中国革命传统作品专题研讨”是《普通高中语文课程标准（2017年版）》设计的18个语文学习任务群的重要组成部分，是国家意志在课程设计上的直接体现。这组任务群的教学要从学生语文学科核心素养培养的规律... 详细信息

“中国革命传统作品研习”和“中国革命传统作品专题研讨”是《普通高中语文课程标准（2017年版）》设计的18个语文学习任务群的重要组成部分，是国家意志在课程设计上的直接体现。这组任务群的教学要从学生语文学科核心素养培养的规律出发，突出语文课程的性质，摒弃简单地说教与灌输，提供有意义的学习资源．设计专题研究性学习活动，引导学生在积极的语言实践活动中整体提升语文素养。本文结合北京二中的相关教学案例，对这组任务群教学提供了参考。

关键词：中国革命传统作品语文学习任务群研究性学习专题学习

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构建教师专业成长共同体,促进教师整体发展

北京教育（普教版） 2022年第3期 53-54页

作者：刘智清王锡婷北京市第二中学

教师专业成长共同体是指由教师团队及外界力量(包括专家团队、合作单位等)共同构成的以完成教育教学任务为载体,以促进教师团队全面成长为目的,强调在合作过程中以相互作用的发展观为指导,通过合作、交流、沟通和分享各种教育教学资源... 详细信息

教师专业成长共同体是指由教师团队及外界力量(包括专家团队、合作单位等)共同构成的以完成教育教学任务为载体,以促进教师团队全面成长为目的,强调在合作过程中以相互作用的发展观为指导,通过合作、交流、沟通和分享各种教育教学资源而相互影响、相互促进的团体。

关键词：教育教学任务教育教学资源教师团队教师专业成长共同体外界力量专家团队全面成长相互促进

阅读研习研讨:“整本书阅读与研讨”课程的实施路径

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中国教育学刊 2022年第9期 108-108页

作者：王锡婷北京市第二中学

统观2022年全国6套高考语文试题(新高考Ⅱ卷除外),有五套试卷涉及对课标“整本书阅读与研讨”任务群的考查。“整本书阅读与研讨”并不等同于某个单元的教学或是课余的读书交流,而是具有系统性与持续性的完整学习过程。可遵循“阅读—... 详细信息

统观2022年全国6套高考语文试题(新高考Ⅱ卷除外),有五套试卷涉及对课标“整本书阅读与研讨”任务群的考查。“整本书阅读与研讨”并不等同于某个单元的教学或是课余的读书交流,而是具有系统性与持续性的完整学习过程。可遵循“阅读—研习—研讨”的推进路径,尝试根据阅读内容难度及学生阅读水平切分阅读能力层级,采取阶段落实与专题统整结合的方式,构建起循序推进、螺旋上升的阅读课程教学过程。

关键词：整本书阅读螺旋上升实施路径统整读书交流推进路径内容难度能力层级

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伟人诗魂——毛泽东诗文赏读

伟人诗魂——毛泽东诗文赏读

北京市高中新课程改革重点项目探索与实践研讨会

作者：范锦荣王锡婷成颖北京二中

一、案例概述1.教学目标在学习过程中,充分开发、利用网络资源,学生查找资料,了解毛泽东的生平、业绩,感受伟人情怀,培养学生对材料的占有和筛选能力。教师将现实课堂和虚拟课堂结合,为学生赏读毛泽东诗词、论著,体悟毛泽东诗词的艺术...

一、案例概述1.教学目标在学习过程中,充分开发、利用网络资源,学生查找资料,了解毛泽东的生平、业绩,感受伟人情怀,培养学生对材料的占有和筛选能力。教师将现实课堂和虚拟课堂结合,为学生赏读毛泽东诗词、论著,体悟毛泽东诗词的艺术魅力和深刻的思想内涵搭建平台。学生在学习的过程中,提升感受、认知、体悟的能力;获得自主合作探究的乐趣,获得互相欣赏的愉悦。

关键词：

来源： cnki会议评论

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毛泽东诗词——伟人诗魂

毛泽东诗词——伟人诗魂

北京市高中新课程“选修模块”网络资源开发与实施项目研讨会

作者：范锦荣王锡婷成颖北京二中

选修班组建:50名学生自愿报名组成,来自本校高一1、2、3、4、7、10六个班。一、案例内容概述本专题由教材"选修(二)"中"毛泽东诗文"部分内容衍生拓展而成。寒假组班、"预热",开学后利用虚拟教室开展自主、合作、探究的学习活动,每周安...

选修班组建:50名学生自愿报名组成,来自本校高一1、2、3、4、7、10六个班。一、案例内容概述本专题由教材"选修(二)"中"毛泽东诗文"部分内容衍生拓展而成。寒假组班、"预热",开学后利用虚拟教室开展自主、合作、探究的学习活动,每周安排一节现实课堂教学。截至案例成稿时统计,虚拟教室设置论题16个,师生发主题帖263个,学生回帖、跟帖总计767个。

关键词：

来源： cnki会议评论

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谈中国革命传统作品学习任务群的教学

高中语文教与学 2018年第11期 4-8页

作者：王云峰范锦荣王锡婷成颖

“中国革命传统作品研习”和“中国革命传统作品专题研讨”是《普通高中语文课程标准（2017年版）》设计的18个语文学习任务群的重要组成部分，是国家意志在课程设计上的直接体现。这组任务群的教学要从学生语文学科核心素养培养的规律出发，突出语文课程的性质，摒弃简单的说教与灌输，提供有意义的学习资源，设计专题研究性学习活动，引导学生在积极的语言实践活动中整体提升语文素养。文章结合北京二中的相关教学案例，对这组任务群教学提供了参考。

关键词：中国革命传统作品语文学习任务群研究性学习专题学习

来源：人大复印报刊资料评论

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优化语文作业设计,助力教学高质量发展

北京教育（普教版） 2023年第3期 57-57页

作者：王锡婷北京市第二中学

作为教育教学的重要环节,作业是课堂教学的有效补充。解决目前存在的作业数量过多、功能异化等问题,教育者需从源头入手,优化作业设计,切实促进教学提质增效。以语文学科为例,优化作业设计可从三个方面入手。第一,作业设计应注重情境创... 详细信息

作为教育教学的重要环节,作业是课堂教学的有效补充。解决目前存在的作业数量过多、功能异化等问题,教育者需从源头入手,优化作业设计,切实促进教学提质增效。以语文学科为例,优化作业设计可从三个方面入手。第一,作业设计应注重情境创设。作业本质上是学生运用所获得的知识、能力,在真实情境中解决实际问题的自主学习活动。真实情境有两种类型:一是真实的学习情境。其真实性基于设计者在作业与学科核心素养间搭建的有机联系。设计者依托教材单元.

关键词：学科核心素养真实情境自主学习活动依托教材优化作业设计功能异化情境创设学习情境

基于卷积神经网络建立中药材自动识别的人工智能模型及应用程序

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中国全科医学 2025年第9期28卷 1128-1136页

作者：王甘红张子豪奚美娟夏开建周燕婷陈健江苏省常熟市中医院(常熟市新区医院)消化内科上海豪兄教育科技有限公司江苏省常熟市医学人工智能与大数据重点实验室江苏省常熟市第一人民医院消化内科

背景传统中药材检测手段依赖主观经验，难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络（CNN）开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法 2020年1月—2024年6月，采集了两个中药材数据... 详细信息

背景传统中药材检测手段依赖主观经验，难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络（CNN）开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法 2020年1月—2024年6月，采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练、验证和测试，共包含163种中药材。通过准确率、灵敏度、特异度、精确率、受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、F1分数等指标来衡量CNN模型的性能。在模型训练完成后，基于PyQt5技术开发了一款应用程序，供临床便携使用。结果本研究共纳入了276 767张图像，开发了EfficientNetB0、ResNet50、MobileNetV3、VGG19和ResNet18 5种模型，通过性能比较，EfficientNet＿B0模型在验证集上取得了最高的准确率（99.0%）和AUC(0.994 2)，被选为最佳模型。在测试集上，最佳模型对所有中药类别识别的准确率为99.0%、灵敏度为99.0%、特异度为100.0%、AUC为1.0，展现出良好的性能。结论基于卷积神经网络开发的深度学习模型能够快速准确地识别163种中药材，借助其高灵敏度的识别能力，为医师对中药材的鉴别提供有力辅助。

关键词：中药材模式识别,自动中药药材学应用程序人工智能 PyQt5 卷积神经网络

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