混合式课例研究是基于对问题的研究

混合式课例研究是基于对问题的研究（精选7篇）

混合式课例研究是基于对问题的研究 篇1

混合式课例研究是基于对问题的研究，目的是减轻老师的工作量，使教学工作更有效。

一、课例研究是让老师做份内的事。课例研究的课是老师要上的课，研究的问题是老师要解决的问题，是与教师的教学效率和教学成绩相密切联系的。

二、第二，让老师做熟悉的事。一个周期的课例研究，其具体体现是师一次集体备课和一次听评课活动的优化组合。磨一节课，与教研组认真对一节课做一次集体备课和听评课活动相类似。只是将老师日常的集体备课、听评课活动结构化、规范化了。老师只要愿意和认可，做起来并不困难。但结构的改变却能引起事物性质的变化。课例研究同样是集体备课、听评课，与日常集体备课、听评课的不同。通过对磨课活动的设计（制订磨课计划），将集体备课、听评课组合成一个跟进教学过程，相互关联的系列活动。将学习研究有效地嵌入老师教学，有效支持老师在研究状态下工作。

混合式课例研究是基于对问题的研究 篇2

在对社区菜店规划配送路线时, 一般会抽象成车辆路径问题来考虑。在解决车辆路径问题时, 选用合理有效的算法是非常关键的。林国玺 (2006) [1]采用混合智能算法来解决现实中的CVRPTW的问题, 提出将模拟退火算法中的Metropolis接受准则引入到遗传算法的群体更新策略中, 并将其应用于物流管理中的带容量约束和时间窗的车辆路径问题 (CVRPTW) 。郎茂才等 (2009) [2]在配送车辆优化调度模型与算法中讨论了多车场多目标的配送问题。张静等 (2013) [3]在对物流配送路径优化问题中使用遗传算法进行研究。

1 问题描述与算法设计

以乌市社区菜店为例, 指定某家配送中心负责周边区域的65 家社区菜店的蔬菜配送工作, 该配送中心拥有载重量为2t的货车10 辆, 1t的货车4 辆。每家社区菜店都有配送时间的要求, 时间窗限制阀值最小为2 小时, 需要配送车辆进行非满载蔬菜配送运输。在某些情况 (如:订单遗漏某些菜品、订单打印时出现错误、工作人员在清点菜品时出现失误、突发状况导致暂存蔬菜损坏无法出售等) 发生的时候, 为了维持每日居民对蔬菜的需求量, 就需要实施应急蔬菜的配送工作。在这里提出应急配送指数 (α 代表该种菜品的需求指数, c1代表该种菜品的单位利润, m代表该种菜品的需求量, s代表运输菜品所走的路程长度, c2代表单位运输成本, c3代表单位距离车辆磨损费) 来判断是否需要实施配送服务, 同时还要考虑配送中心是否有额外的车辆可以安排配送。对于n家菜店都需要应急配送的情况下, 用sn=s/n来代替应急配送指数公式中的s;若sn>s则不必替换, 实施点对点运输。

2 RSG-遗传算法设计

RSG-遗传算法是一种结合改进扫描法思想的混合遗传算法。算法的整体设计分为RSG (Radar Scan Group-ing) 扫描部分和遗传寻优两个部分。对于RSG扫描的设计, 其基本思想是由中心点 (配送中心) 开始向任意方向划一条射线 (扫描线) , 沿顺时针或逆时针的方向旋转该扫描线与任意货物需求点相交。如果需要在某分组里增加该需求点, 则反馈该点, 并累计货运量, 计算是否会超过安排车辆的运载能力, 若无则继续旋转扫描线, 直到与下一个货物需求点相交;再次累计货运量, 计算安排运输车辆的已装载程度。如果超过车辆的运输能力, 便不考虑最后的货物需求点, 或按照其他设定的终止条件, 直到达到车辆最大运载能力为止, 该分组确定。随后沿着扫描线的方向, 从不包含在上一组的货物需求点开始, 继续旋转扫描线以寻找新的货物需求点, 继续该过程直到所有的货物需求点都被合理的划分成组。

RSG流程图如下图1 所示:

对遗传寻优部分的设计采用RSG的结果来划定遗传种群。然后通过随机生成的方法产生初始种群、使用轮赌盘复制法保留染色体并进行复制和最优保留顺序交叉算子进行染色体交叉的基础上, 采用反转变异算子进行变异操作, 加速有效收敛, 然后根据终止条件———染色体连续最佳保持到 β代得到问题的最优解。

步骤如下:

(1) 初始数据输入。根据改进扫描法的分组结果, 将初始数据例如起点坐标、终点坐标、配送车辆载重量、社区菜店坐标、各家菜店的需求量、需求时间和遗传控制参数输入程序中;

(2) 初始化运输距离数组, 并初始化染色体;

(3) 进行选择、交叉、变异操作;

(4) 根据终止条件判断是否停止计算, 如满足条件, 停止计算, 输出最优解, 否则转 (3) 。

3 优化结果分析

在表2 中, 采用RSG-遗传算法得到了优化后的配送线路。A代表配送中心, 数字编号表示各家菜店。根据车辆需要行驶的路线长度和平均行驶速度 (50km/h) , 可知每组运输车辆都可以在1.5h内完成蔬菜的配送工作, 并返回配送中心, 满足时间窗的最小阀值。同时, 优化算法中使用的载重量为2t的汽车10 辆, 1t的汽车2 辆, 没有超出配送中心的实际配送能力。因此, 程序运行的实验结果合理有效。

从图2 可以看出, 采用RSG-遗传算法在收敛速度上有显著的提升, 在较短时间内收敛到最优值, 减少了遗传算法的计算时间。

4 结论

通过实例验证RSG-遗传算法可以有效地控制种群规模, 提取出优质的遗传种群, 有效降低了发生局部最优解的概率, 相比传统的遗传算法更加高效。虽然应急配送出现的概率很小, 但是从理论研究的角度把它提出来, 期望对其他相关问题的研究有一定的参考价值。

参考文献

[1]林国玺, 宣慧玉.混合智能算法在CVRPTW中的应用[J].工业工程, 2006 (1) :107-111.表1蔬菜应急配送分析表f<1无需配送f=1需求临界点 (考虑配送) f>1急需配送

[2]郎茂祥.基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究[J].中国公路学报, 2002 (3) :76-79.

课例研究对教师的专业成长的作用 篇3

关键词：课例研究；教师；专业发展；行动研究

“课例研究”(Lesson Study)，是一种教师联合起来计划、观察、分析和提炼真实课堂教学的过程。日本小学数学和科学教学过程中广泛应用“课例研究”以提高教学水准。1999年，美国许多州也开始采用“课例研究”的形式。目前，西方学术界正在全面推广日本的“课例研究”，目的是提高课堂教学的效率，把它作为一种教师校本培训的基本途径，从而致力于教师专业发展。

一、“课例研究”的一般理解

“课例研究”通常意义上是关于一节课的研究，所谓“研究课”。实质上，“课例研究”不是着眼于改进某一节课的活动，而是一种以教师为导向的教学循环，是发展教师教学专业水平的重要方式。

(一)“课例研究”的意义

“课例研究”是中小学教师改进教学的手段。课例研究涉及到教师团体一起开发课例，实施课例，检查学生学习结果，分享教学成果，在经验学习的基础上进一步提炼课堂教学。美国全美科学基金会(the National Science Foundation)研究了六项美国的“课例研究”状况，认为“课例研究”的目的在于：(1)理解“课例研究”实施过程中的支持和挑战，教育者和研究者共同分享信息；(2)调查“课例研究”对教师和学生的影响；(3)对教师专业发展、教学改革和变革方式进行设计；(4)开发视频材料和文本材料，支持美国“课例研究”的实践。总体而言，“课例研究”的意义在于： 1．课例研究是一种长期的持续不断的改进提高模式。课例研究是一种改进的过程，具有阶段性，是一种长期的教学实践，并不是一种激进的教学变革。

2．课例研究始终聚焦于学生的学习。“课例研究”的主要目的在于促进学生的学习。课堂教学评价的根本在于清晰的特有的学习目标，教学改革总是围绕学生的思维和学习。

3．课例研究直接围绕着具体的教学情境。“课例研究”尊重教学的复杂性和整体性特点，课例研究中产生的知识马上可以得以应用。

4．课例研究是教师合作完成的。通过团体运作的方式改进教学，教师能够分析课堂教学，相互之间进行启发，进一步学会教学。

(二)“课例研究”的基本过程

“课例研究”的过程包括制定教学目标、教学行为研究、教学计划、上课、课堂效果的评价(包括同行观察)，修改课例。“课例研究”要求两个或两个以上教师参与。完整的“课例研究”包括下列要素：清晰而明确的课例目标的叙事描述；评价的描述；学生作业样本；上课活动；教师观课与课堂教学的反思。“课例研究”中教师的活动主要表现为；(1)思考教育的长远目标——诸如对于学习的热爱、对于他人的尊重等；(2)仔细考虑学科、单元和课时的目标(例如，为什么要教授科学?“杠杆”中什么最重要?怎样介绍“杠杆”?)；(3)设计课堂“研究课”，将生活世界和学科世界以及学生长远目标结合起来；(4)仔细研究学生对于课的反应，包括他们的学习、参与和相互关系。

“课例研究”的进行过程：

(1)小组会谈：研究与准备。教师共同为“研究课”做出详细的计划。

(2)研究课1：实施。由一名教师在真实的课堂上讲授“研究课”，其他教师进行观课活动。

(3)小组会谈：反思与改进。教师团体聚集一起讨论“听课情形”。(4)研究课2：第二次实施（可选择）。另一名教师(或同一名教师)在另外的课堂教授“研究课”，其他教师进行观课活动。

(5)小组会谈：反馈与存档。随后教师讨论“听课情形”。

课例计划是课例研究的主干，课例计划支撑着课例研究的过程。作为教学工具，它为“课例”的活动提供了一个“剧本”；作为交流工具，它向其他教师传递着主讲教师课堂所构想的信息；作为观察工具，它为教师观课提供了方向和指南，为观察者记录和分享提供场所。

通过“课例研究”，教师构建和分享他们的智慧和知识，他们为学生创造值得记忆的学习经历，相互之间创造有意义的学习经验。“课例研究”的核心活动是教师协同致力于“研究课”，这种“课”称之为“研究课”，是因为其目的在于反观教师的教学实践。

(三)“课例研究”的成果分享

“课例研究”是教师与同事分享知识的过程，其间，教师发生深刻的变化：他们开始将自己视为真正的专业人员。参与“课例研究”，一方面有助于教师自身的教学知识发展，另一方面有助于他们的专业发展。

(1)报告与出版物

教师撰写课例研究工作报告，并与其他教师分享。在日本，一线教师出版的研究报告比专门研究者还要多。报告更多的是“课例研究”计划和相关资料，每一篇报告基本涉及到：动机、目标、成就、课例研究过程中的挑战。

(2)校外顾问

也称之为“校外专家”、“特邀顾问”。校外顾问的角色是参与指导。校外专家服务于三个目的：对于课例研究研究小组提出不同的见解；提供教学内容信息、新的观点和改进意见；与“课例研究”小组分享成果。(3)课例研究“开放日”

课例研究“开放日”允许不同的学校一起分享成果；“开放日”的主要活动是为参观者提供“研究课”，并与他们一道讨论“课例”。学校将教学计划分发给听课者。校外专家也参与这项活动。

(4)课例研究的管理

学校为“课例研究”提供设备、场所，为教师分享 经验提供条件。“课例研究”活动可以是校内和校外教师一起参与讨论、交流思想的活动。教师的研讨时间可以延长，让教师充分交流。校内可以是整个团体的以内容领域为主的学习研究会。校际之间则可以是地域性组织、志愿组织的俱乐部、教育机构协会组织的交流。

(5)课例研究的传播

“课例研究”的思想传播广泛，正式的“课例研究”往往会导致非正式的“课例研究”实践(计划、教学、观察、反思)。正如有的教师所说：“每当我有时间，我就会到另外的课堂中去听课，寻找位置坐下来，就像我是一位学生一样。”

二、“课例研究”的本质及其特征

“课例研究”是一种课堂行动研究。“课例研究”是一种专业发展过程，日本教师进行有系统地教学实践诊断，使得教学变得更加有效。这种诊断以少数教师的合作为前提。“课例研究”活动包括计划、教学、观察和评课。在课程改革过程中，如果仅仅关注可观察的行为而不了解本质，教学改革往往无效。

(一)长远目标的共享性

当教师在活动过程中形成共享机制，为目标达成而努力，如“研究焦点”、“研究主题”、“研究重点”等，“课例研究”就开始了。

课例目标的制定是一种叙事性的描述，要回答“学生将要学习什么”?这种描述应该清晰和详细。评价和得分指导的描述要进一步说明“希望学生学习什么”?课例目标的描述还包括：学生作业样本，现实学生的高成就或低成就；学生书面作业或其他形式的信息；生活轶事观察等。师生参与的课堂活动将致力于达成课程目标，包括教师的指导，教学材料的分发。教师的反思或札记：什么完成了，什么没有完成，教师的修改意见及其他建议。

“课例研究”通常从各种水平中选择引发教师注意的主要目标，如日本一些中小学“课例研究”指导说明的目标：(1)发展教学，确保学生的基本学术能力，培养学生的个性，满足学生的需要；(2)学生在友谊和学习上感到满意；(3)教学指导激发学生的求知欲。在某一具体学科教学中(如科学或数学)也强调教学的宽广而长远的目标，如“学生学习科学的欲望”、“爱的天性”、“成为问题解决者”。

美国教师往往惊讶于日本“课例研究”宽广的长远的目标。与之对比，美国“课例研究”往往集中于短期的可视的结果。“课例研究”的目标局限于学术结果；“课例研究”的目标选择由组织者制定，而不是由参与者研讨；“课例研究”的目标在于获得特别的考试结果(如提高科学、写作分数)。

(二)课程内容的选择性

“课例研究”聚焦于宽广的长期的目标，也聚焦于特定内容领域的学习目标。“课例研究”关注学术性领域，如数学、语言艺术等，也关注非学术性领域，如艺术、音乐、班会、校园活动等。通常意义上，“课例研究”所选择的学科主要遵循以下原则：选择学生学习的弱项；选择教师认为难教的一门学科；选择一门近来改革的学科，如新内容、技术方法、新的教学方法等。例如，日本的“课例研究”主要集中于数学等学科，同时注重其他基础学科领域。美国大多数的“课例研究”集中于数学，也渗透到科学和语言领域。

(三)学生研究的周密性

课例研究的最终目标在于学生的发展。课例研究中学生作品的收集和分析至关重要。通常而言，教师收集的学生作品包括：学生课堂学习的事件、参与行为、相互关系。例如：学生在小组里是怎样行动的?学生是否意识到课题中教学内容的变化?学生是否显示出学习的兴趣和动机?教师也经常收集自己行为的变化，如教师对学生提出的问题、教师是怎样运用黑板的、教师提问了多少学生等。教师的这些教学行为与学生的参与和学习密切相关。

“课例研究”强调研究学生的基本经验和发展潜力。日本的“课例研究”聚焦于学生的学习和发展，而美国“课堂观察”的传统则聚焦于教师的行为，如利用教师行为清单(teacher behavior checklists)来评价教师教学效果。美国的研究者已对此进行反思和质疑：“一系列改革文献关注‘好教师’的行为和特征，缺乏有力的背景条件支持，背离了学生学习发展的重要目标。课堂观察仅仅评价教师的行为，忽视对于学生经验的研究和评判。”

(四)课例观察的鲜活性

鲜活的研究课是“课例研究”的心脏。研究课需要大量的准备和精心的安排。在日本，有时候教师会到几百公里外的学校参加研究课。为什么“观课”比看“录像课”更为重要?学生的学习和发展不可能依靠教学计划(教案)来评价，也不能通过教学录像带来评价。我们说“这是一堂好课，但是学生没有收获”，这无异于说“手术是成功的，但是病人却死了。”当教师聚集观察研究课时，他们可以收集到平时从学生作业、考试试卷、教学录像带中难以获得的信息，如学生参与的事件、毅力、情绪反应；小组讨论的形式、特点、小组合作、任务的完成情况、兴趣程度等等。换一句话说，在研究“课例”中，教师的观察超越了“课例”本身的意义：教师会观察到学生的整体行为，或指向学习、或指向同学。没有真正意义的观察，是不可能评判一节“好课”的。一节“课例计划”可能导致不同的课堂结果，课堂教学依赖于教师和学生以及他们之间的互动。

录像带、文本案例、课时计划、照片和学生作品都是教师观课时学习的内容。这些内容只是教师观课的补充，而不能代替教师对于真实课堂的鲜活的观察。比较而言，美国教师倾向于开发电子文本或视频案例，使得“课例研究”更加方便和及时。

三、教师在课例研究中成长

“课例研究”基于学校课堂教学场域；“课例研究”基于反思性实践；“课例研究”致力于学生的真实发展。教师面对日渐深入的课程改革，需要有课例的专业引领，需要行为跟进的全程反思。好的“课例研究”提供“原汁原味”的课堂，帮助老师发现课堂中潜在的真实问题，共同寻找研究点，共同商讨、共享经验与成果。

(一)教学目标的定位与重建

教学目标制约着教学设计的方向，对教学活动的设计起着指导作用，也是教学评价的主要依据。课例研究是一种目标导向的活动。一所学校一般在进行课例研究时致力于同样的拱形目标(overarching goal)，在同样的学科领域中开展，以3—4年为周期；每年课例研究拱形目标下达至教师小组；对于每一次课例研究，教师选择相应课时的特殊目标。

设置课例研究水平目标的一般过程为：(1)教师设置拱形目标；如“培养学生成为能够独立解决问题的人”。(2)教师设置特定学科的课例研究目标；如“怎样发现三角形的面积”。(3)教师思考拱形目标与学科目标的关系；如“学生独立解决三角形面积问题”。(4)教师设置教学内容目标；如“解释怎样操作可以帮助学生计算出一个三角形的面积”。

在“课例研究”中，教师必须思考一些重要的问题，例如：在这本教材中这一节课的基本目标是什么?“这一节课如何与学生这一学年的学习和进步产生联系?”“这一节课与其它课程领域之间怎样产生联系?”这些问题对于教师非常有益。如果教师对这些问题不进行思考，那么教师就不会研究“研究课”。“研究课”的真正目的就在于此。如果教师不努力在日常教学中、教科书中思考这些问题，他们也必须在“研究课”中反思这些基本问题。正如有的教师所提出的：以前我所思考的是这一节课讲什么，现在所思考的是我希望学生从这一节课中学到什么。教师必须审视特定的“课”、单元与学科领域的目标，重建教学目标。

(二)学生学习目标的认识与发展

“课例研究”的建构体现在教学质量的评判上，“课例研究”的长远目标在于形成学生的学习兴趣、动机、思维习惯以及与其他同学合作的能力等。“课例研究”活动中，一节课就像一条迅速流淌的河流。当教师执教的时候，必须迅速作出判断。当教师执行研究课的教学时，同事会记录下执教者的语言和学生的话语。“课例研究”活动中，教师搜索课堂，收集到学生的一切“表演”证据，包括：学习动机、学习行为、甚至随着课堂节奏变化的思维水平。通过学生的观察和了解，教师发现平时很少发现的学生真实的课堂生活原貌。学生学习什么?学生是如何学习的?我们能够为学生提供什么? 日本的“课例研究”着眼于学生宽广长远的学习目标，为学生创造具有价值的友谊；发展学生自己的看法；培养学生的思维方式，以及形成学生自己的学科兴趣。

“课例研究”也为教师发现教育学生的方法提供支持，包括学生学术性的发展和社会性的发展。教师之间互相观课并进行研究，一方面提升教师之间的学术友谊，另一方面增长教师的智慧，在这一点，教师孤立地从教的效果是不可媲美的。

(三)教育专业技能的学习与开发

“课例研究”促进了教师之间的经验交流和知识分享，打破了传统的信息隔离状态。通过“课例研究”，富有经验的教师的隐性知识能够被保存和传播，“课例研究”起到了知识的纵向传承的作用。

“课例研究”建立在对于教学的理解基础之上，即“课”怎样教才能更好地适合学生的需要。教学作为专门的技术，建构在课例的设计、教师的期望、学生的质疑以及教学的结果基础之上。教师必须反思课例活动、视觉教具、教学进度等关键问题。例如，当教师不断修改展示的视觉教具时，教师期望课堂场面令人激动，教学材料清晰，能够为学生解决问题提供足够的信息，教师能够发现新的教育技能。

在“课例研究”过程中，教师不仅可以从“课例”本身获得技能，也可以从同事那里获得教益。从这个意义上说，“研究课”远没有结束，它不局限于某一次“课”，它给教师向其他教师继续咨询请教的机会。教师相互提供经验和建议，通过这种方式教师紧密地联系在一起。

(四)自我反思水平的批判与提升 教师在反思中成长，教师专业教学水平是否得到提升，教师的自我反思尤其重要。“课例研究”为教师的自我批判反思提供了空间平台。

批判反思是反思的高级阶段，是高水平的思维过程，包括对决策或行为的假设的反思以及对它们背后所牵涉的理智、道德、历史、社会等因素的隐含意义的反思。所以，批判反思型教师能在做出教学决策前仔细思考决策假设，并充分考虑决策可能会带来的技术、伦理、社会、教育等方面的种种结果。对每一个教师来说批判反思的最终结果是发生认知的变化，并改进教学实践。

教师只有进行自我批判性反思，才有可能距离专业教学标准越来越近。“课例研究”强调自我批判性反思，教师与学生为自我改进设置个性化的目标，如果忽视外在评价的目的，教师将会更加自然地表露自己的缺点。教师的自我批判具有真实的价值，因为识别自身的缺点和不足，并虚心请求别人的批评，这是一种能力的表现，而不是一种失败。“课例研究”的批评包括个体的批评和集体的批评，在批评中，教师可以分享同伴的智慧和经验，批评既是一种经验，也是一种课程，还是教师教学成长的手段。

(五)合作学习能力的培养与建构

教师的游离是教学改进的敌人。教学研究需要教师集体努力，如果一个教师“单打独斗”，游离于集体之外，无论如何都不可能达到“优质的课堂”境界。教师是一个“孤独的行者”，这种隐喻强调教师需要个人反思经验；教师是一个“学习共同体”，这种隐喻强调教师需要在合作中成长。“教师共同体”实质上分为两种：“合作的共同”和“自由的共同体”。在教师的“合作共同体”中，教师深信他们需要铸造共同的教学观；在教师的“自由的共同体”中，教师期望通过自己的意志构建个性化的教学。

什么是成功的研究课例?它并不是指教师执教的“课例”本身成功与否。而是指执教者与同事一同努力，透过“课例”能够学习到什么，这才是“课例研究”的真谛。如果一个教师不想改进教学的话，他就不可能真正做好“课例研究”，甚至不能真正完成一份优秀的教学设计或者教学计划。如果教师孤立自己，凡事都按照自己的意愿行事，他甚至不可能完成一节好课。过去，教师遇到一个教学问题的时候，往往是通过阅读一本书来解决；如果遇到另外的教学问题则再次阅读另外的书。实际上，发生在学校中的教学问题，教师可以向熟悉类似问题的同行寻求帮助。通过“课例研究”，教师发展某一种角色认同感：学生、班级将不分彼此，“同事”的学生将是“我们”的学生，而不再是“我的”、“你的”、“你们的”学生。

混合式课例研究是基于对问题的研究 篇4

物流配送是物流企业日常生产中一个非常重要的环节,其效率高低直接影响物流企业的运作效益,同时也是电子商务活动不可缺少的内容。在配送管理中,经常需要决策的一个问题就是如何寻找一组费用最小的车辆径路,将货物配送到每个客户手中,也即所谓的车辆路线问题(Vehicle Routing Problem,VRP)。自1959年由Dantzing和Ramser首次提出VRP以来,很快引起运筹学、应用数学、网络分析、图论及计算机应用等学科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视。因为配送路线是否合理,对加快配送速度、降低配送成本、提高服务质量及增加总体经济效益影响较大。因此,采用科学合理的方法确定配送线路是配送业务中一项非常重要的工作。

VRP一般定义为:对一系列发货点或收货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制及时间限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最小、时间尽量少及使用车辆尽量少等)。配送路径安排是一个NP-hard问题,很难找到此问题的精确解,常用的一类启发式算法有:一般启发式算法、神经网络、遗传算法、禁忌搜索及模拟退火等智能化启发式算法。

粒子群优化算法是一种模拟鸟群飞行的群体智能算法,具有个体数目少,计算简便,容易实现等优点,在连续空间的优化上取得了非常好的效果,由于VRP问题是一个离散的问题,因此本文设计了一种混合粒子群算法,通过实验证明这种方法在解决VRP问题时有较好的效果。

1 VRP问题的数学模型

VRP问题在现实中的一个物流系统可由这几部分组成:服务区、仓库、分布在服务区内的服务点。要把这样的一个经典的VRP问题抽象成一个数学模型,需要设定一些前提:只有一个仓库,所有车辆从这里装载货物出发,运送完货物返回仓库;所有的车辆的运输能力都是一样的;每一个服务点只能由一辆车提供服务。

设配送中心需向L个客户送货,每个客户的货物需求量是g,每辆车的载重量是q,cij表示从i点到j点的运输成本,其含义可以是距离、费用、时间等,设配送中心编码为0,客户编码为1,2,…,L,数学模型如下。

建立数学模型

其中,目标式(1)保证了总成本Z最小;式(2)为车辆的容量约束;式(3)保证了每个客户点的运输任务仅由一辆车来完成,而所有的运输任务则由K辆车共同完成;式(4)和式(5)保证每个客户能且只能被一辆车服务一次。

2 粒子群算法简介

2.1 基本的粒子群算法

粒子群算法采用的是速度一位置搜索模型。在PSO系统中,每个备选解被称为一个粒子,多个粒子共存、合作寻优,每个粒子根据它自身的经验和相邻群体的最佳经验在问题空间向更好的位置飞行,直至搜索到最优解。每个粒子代表一个候选解,解的优劣由最优化的目标函数决定。其计算公式如下:

其中w称为惯性因子,控制以前速度对当前速度的影响,较大的w适于对解空间进行大范围探查,较小的w适于进行小范围开挖。c1和c2是正常数,称为加速因子,rand是两个独立的(0,1)之间的随机数。gbest是当前粒子的全局最优值,pbest是某个粒子个体最优值。

2.2 编码

编码方式,初始解的设置对组合优化问题的求解都有很大的影响。一般情况下,客户的编码方式是用自然数表示,自然数i表示第i个客户(0则代表仓库)。本文采用一种新的编码表示方式,即对于k个客户、m辆车的VRP问题,在客户序列中插入m一1个0,这样把客户序列分成m段,每一段代表一辆车的行走路径。每个微粒即对应一个k+m—1维向量,也就是问题一个解。

例如,设VRP问题有车辆3辆,6个客户,若某粒子的位置向量X为:5 3 0 6 1 4 0 2

这样的编码方式有效地解决了车辆的编码,而且将VRP转成一个TSP问题,便于采用传统TSP问题处理方法来求解VRP问题。

基本粒子群算法中,粒子下一个位置是通过速度的更新来进行的。本文中,下一个位置是通过与全局极值和个体极值的交叉,最后再变异产生的。同时经过变异还防止了算法陷入局部极值的可能。

3 混合粒子群算法的介绍

3.1 量子计算的基础知识

3.1.1 量子比特编码

一个量子比特(quantum bit or qubit)不仅可以表示“0”或“1”两种状态,而且可以同时表示这两种状态之间的任意中间态。一般地,用m个量子比特就可以同时表示2m个状态。

一个量子比特可能处于|1〉或|0〉,或者处于|1〉和|0〉之间的中间态,即|1〉和|0〉的不同叠加态,因此一个量子位的状态可表示为:

其中α和β可以是复数,表示相应状态的概率幅,且满足下列归一化条件:|α|2+|β|2=1

在式(2)中,|α|2表示|0〉的概率,|β|2表示|1〉的概率。

采用量子比特系统编码多态问题时,虽类似二进制编码,但却可同时表达多个态的叠加,具有更好的多样性特征,例如:

其中|αi|2+|βi|2=1,i=1,2,…,m,可同时代表2m种状态。

3.1.2 量子角

3.1.3 量子门的更新

量子门(quantum gate)是量子比特的调整元件,可根据具体问题选择所需要的量子门,通用量子旋转门调整策略式:

3.2 混合粒子群算法的程序设计

(1)随机产生初始种群,也即初始解,个数为n,给每个变量赋值,w,c1,c2,迭代次数T,每个客户的需求量g,车辆载重q,客户数目L,车辆数目m。

(2)计算初始粒子的适应值,记录当前粒子的适应值为个体极值pbest,取其中最优值为群体极值gbest。

(3)初始化Qt(量子门);先将式(1)的数值设为则对于每一个量子比特来说,取某一状态的概率都相同。

(4)每个粒子用下面的公式更新速度和量子角:

用得到的量子角更新量子门:

(5)将Qt转为Pt;虽然量子比特可以表征多种状态,但在受到观测后,将坍缩到一个定态,即根据概率生成一个解。将量子比特转换为二进制编码的过程是随机产生一个[0,1]数,若它大于|αi|2,取1,否则,取0,每个粒子对应一个Pt。

(6)对每个粒子的Pt进行判断,若该位置为1,则对应的粒子的该位与全局最优粒子进行交叉,交叉方法是:取粒子某个位置的值,若它与要交叉的对象在该位不相等,则粒子这个位置的值等于要交叉的对象在该位的值,若相等则不交叉;交叉完后粒子会有两个位置的值一样,则将另一个位置的值换为交叉时的那个值,例如:取1 2 3 4 5的第4位进行交叉与5 4 32 1,则交叉后的结果为1 4 3 2 5。

(7)将第一次交叉后的结果按Pt规则与该粒子的最优状态进行交叉,交叉方法同前。

(8)将交叉后的结果进行变异,方法是,从粒子中随机取两个位置,然后将包括这两个位置在内的子序列以反方向插入到原来位置。

(9)将交叉完后的粒子进行判断,若满足条件,则作为粒子的下一个位置,并计算适应值f（i）;若不满足则回到步骤(5)。

(10)比较每个粒子新适应值与其个体极值的大小,若再在个体极值中选择全局极值。

4 实例分析

有8个客户和1个配送中心的配送系统,各客户对配送中心的需求为di(i=1,2,…,8)(单位为吨)。配送中心只有两辆车用于配送,每辆车的容量皆为8吨,已知配送中心与各客户间的距离如表1(0表示配送中心),要求合理安排车辆的行驶路线,使总运输路程最小。

本文用matlab7.1,采用文中方法对上述问题进行计算。粒子数n=60,w=0.7,c1=2,c2=2,迭代次数为50次,随机进行20次计算,每次都达到最优值,平均用时只有1.2秒。得到的最优值为67.5,对应的配送路径为:车辆1:0-1-3-5-8-2-0车辆2:0-6-7-4-0

与文献[1]给出的结果进行比较,得到表2。

上述问题最优解进化情况如图1所示,在15代左右就能收敛到最优值。

5 总结

本文阐述了基于量子行为和遗传算法的粒子群优化算法,以及如何运用该算法求解VRP问题,同时比较了这种算法与其他一些算法在求解相同问题的结果,通过以上运行结果的对比和分析可以看到,本文算法求解速度快,结果也是最优。因此在解决VRP问题时,该算法具有很好的优越性。

摘要：设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法,该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点,避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题,通过实验表明了这种算法具有较好的性能。

关键词：粒子群算法,量子,遗传算法,车辆路径问题

参考文献

[1]马慧民,叶春明,吴勇.车辆路径问题的并行粒子群算法研究[J].上海理工大学学报,2007,29(5):435-439.

[2]吴建军,刘军.物流配送路径安排问题的混合蚁群算法[J].土木工程学报,2004,37(8):98-101.

[3]郝会霞,郗建国.改进的粒子群算法在VRP中的应用[J].现代交通技术,2007,4(4):62-64.

[4]蔡荣英,李丽珊,林晓宇.求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法[J].计算机工程与设计,2007,28(2):261-263.

[5]焦李成,杜海蜂,刘芳,等.免疫优化计算学习与识别[M].北京:科学出版社,2006.

混合式课例研究是基于对问题的研究 篇5

目前比较流行及实用的机电复合传动系统主要有丰田THS系统[4] (toyota hybrid system) , 通用AHS系统[5] (GM-allision advanced hybrid system) , 雷诺IVT系统[6] (infinitely variable transmission) 及福特FHS系统[7] (ford hybrid system) 等, 这些系统充分利用了行星齿轮机构的优点, 在不同车速时具有多种工作状态, 能够保证发动机独立运行于最佳燃油经济点, 然而上述系统无一不采用多电机结构, 这使得混合动力系统结构无论在制造上还是控制上都较为复杂, 此外, 采用多电机结构还会大幅度增加混合动力电动汽车的质量, 使得行驶阻力增大, 为了克服上述问题, 基于永磁同步对转双转子电机和双排行星齿轮机构, 充分利用两者的优势, 开发了一套应用于某混合动力电动汽车的新型机电复合传动系统, 并在MATLAB/Simulink/Stateflow平台上建立了混合动力汽车前向仿真模型, 根据设计初衷制定了基于转矩分配的转矩管理策略。

1 机电复合传动系统

1.1 系统结构

行星齿轮机构具有多个输入输出端口且行星齿轮中的太阳轮和行星架齿圈之间可以相对独立运动。当应用到混合动力电动汽车上时, 发动机和电动机可以作为不同的输入分别与行星齿轮相连, 另外的输出端可以直接与汽车轮毂相连, 驱动汽车行驶, 具有结构紧凑、传动比大、可靠性高等很多优势[8]。电动机及其驱动系统是电动车驱动系统的核心, 多年以来人们不断探寻新型电动机结构以开发出高功率密度高能量密度高效率的电动机驱动系统。而对转双转子电机利用作用力和反作用力原理, 将传统电机的定子也作为转子, 与原来的电机转子作反向运动, 在提高电动机转矩密度和功率密度、节省汽车内部有限空间上具有普通电机无法比拟的优点[9]。如图1所示, 本系统充分利用两者的优势, 采用对转双转子电机和双排行星齿轮减速机构为主要构件, 机电复合传动系统前端输入轴与发动机相连, 通过定轴齿轮副把动力传至前排行星机构的太阳轮S1, 前排行星机构的齿圈R1与双转子电机外转子Ro相连, 通过前排行星齿轮机构把两个不同动力源的动力耦合至行星架P1, 实现转速转矩的初次耦合;后排行星齿轮机构的太阳轮S2与行星架C1固联, 行星架C2固定, 齿圈R2与双转子电机内转子相连, 初次耦合的转速转矩通过后排行星齿轮机构传至齿圈R2, 最后与内转子实现二次转矩耦合、通过输出轴把汇集的动力传至驱动车轮, 驱动汽车行驶。当汽车运行在不同工况时, 车辆控制系统通过对B1、B2两个制动器、双转子电机及发动机进行控制, 便可实现不同的工作模式, 实现能量的分割与汇合, 从而提高混合动力电动汽车的燃油经济性和动力性。

1为发动机;2为输入轴;3为定轴齿轮主动轮Z0;4为制动器B2;5为后排齿圈R2;6为后排行星轮P2;7为后排行星架C2;8为后排太阳轮S2;9为双转子电机内转子Ri;10为联接花键;11为双转子电机外转子Ro;12为车轮13为主减速器i0;14为输出轴;15为动力电池;16为前排齿圈R1;17为前排行星架C2;18为前排行星轮P1;19为前排太阳轮S1;20为制动器B1;21为定轴齿轮从动轮Z1

1.2 系统传动特性及工作模式分析

由上节可知, 该机电复合传输系统采用了双排行星齿轮机构, 具有多个旋转部件, 应运用一种快速的数学建模方法, 以便于复杂混合动力系统构型的研究与分析[10], 模拟杠杠法可将这个旋转运动系统模拟人们熟悉的直线运动系统, 从而直观地在模拟杠杠上对该变速器进行分析, 故采用杠杆模拟法[11]建立双排行星齿轮的转矩、转速耦合模型。

如图3所示, 根据行星齿轮机构模拟杠杆法, 得系统主要工作模式及传动特性[顺时针方向为‘-’, 逆时针方向为‘+’。停车模式为式 (1) ]。

1.2.1 驻车发电模式

在汽车驻车且电池电量过低时, 驻车发电不仅可维持电池电量水平, 而且可以减少发动机频繁起停, 从而提高整车燃油经济性, 保护蓄电池处于电量合理状态。此时, 机电复合传动系统输出转速转矩为零, 发动机驱动双转子电机外转子转动、内转子发电, 系统的传动特性为

其能量传递路径示意图为图4。

1.2.2 纯电动模式

汽车起步行驶或中低负荷等工况且电池电量充足时, 为减少发动机低负荷、低效率工作频次, 制动器B1结合、发动机关闭, 双转子电机单独驱动车辆行驶, 系统传动特性如下。

输出转矩为

输出转速为

其能量传递路径为图5。

1.2.3 发动机单独驱动模式

汽车正常行驶时, 发动机在高效区单独工作时可满足驾驶员转矩需求, 且电池SOC值在正常工作范围内时, 制动器B2结合, 双转子电机关闭, 发动机单独驱动汽车行驶, 系统传动特性如下。

输出转矩为:T=k0k2 (1+k1) Te (5)

其能量传递路径示意图为图6。

1.2.4 发动机驱动充电模式

汽车行驶在中低负荷且蓄电池荷电状态低时, 为维持发动机运行于高效率工作曲线上且维持蓄电池电量水平, 制动器B2结合, 发动机沿最佳工作曲线工作, 多余的力矩用于双转子电机内转子发电, 系统传动特性如下。

输出转矩为

输出转速为

其能量传递路径示意图为

1.2.5 混合驱动模式A

所设计的机电复合传动系统具有最大的优点之一就是利用双转子电机可以使发动机独立的运行于最高效率点, 此时制动器B1、B2均分离, 发动机和双转子电机内外转子共同驱动车辆行驶, 发动机工作在最佳燃油经济点, 实现转速转矩耦合无级变速混合驱动, 系统传动特性如下。

输出转矩为

输出转速为

其能量传递路径示意图为图7。

1.2.6 混合驱动模式B

在此工作模式下, 制动器B2结合, 发动机沿最佳工作曲线工作, 双转子电机内转子输出驱动力矩, 实现力矩耦合固定速比混合驱动, 系统传动特性如下。

输出转矩为

输出转速为

其能量传递路径示意图为图9。

1.2.7 制动能量回馈模式

在车辆减速或制动过程中, 制动器B1结合, 发动机断油停机, 双转子电机运行于发电状态, 把制动能量转化为电能储存到蓄电池中, 可得系统传动特性如下。

双转子电机转矩为

输出转速为

其能量传递路径示意图为图10。

1.2.8 停机模式

车辆没有驱动了或者车辆有制动转矩请求, 但由于蓄电池电量高于其使用寿命允许的最大值时, 双转子电机不参与发电, 内、外转子空转, 车辆机械制动减速。

双转子电机转矩为

双转子电机转速为

在此模式下无能量传递。

式 (16) 中, k0为定轴齿轮副传动比, k1为前排行星机构特性参数, k2为后排行星机构特性参数, ne为发动机转速, r/min;Te发动机转矩, N·m;nm为电机内外转速之差, r/min;Tm为双转子电机转矩, N·m;TS1为前排太阳轮所受转矩, N·m;TR1为前排齿圈所受转矩, N·m;TC1为前排行星架所受转矩, N·m;TS2为后排太阳轮所受转矩, N·m;TR2后排齿圈所受转矩, N·m;β为制动能量回馈比例。

2 系统转矩控制策略

混合动力电动汽车作为一种新型多动力源耦合系统, 其性能与采用的能量管理策略密切相关。在满足汽车动力性能的前提下, 能量管理策略应当能够根据汽车驱动系统的特性及实时运行工况, 实现双转子电机和发动机之间合理的转速转矩分配, 获得最大的燃油经济性同时保证汽车驾驶的平顺性及乘坐舒适性。鉴于逻辑门限方法快速简单、具有很好的可靠性实用性及汽车工作模式切换的平顺性需要, 建立同时调节发动机工作点和电池SOC值的基于转矩分配的逻辑门限值控制策略[12]。转矩控制策略主要包括三部分:根据驾驶员模型和电池模型及转矩计算模块确定总需求转矩;根据控制策略确定工作模式的切换条件;根据控制策略确定各工作模式下的目标转矩。

2.1 总需求转矩的确定

总转矩需求直接用于对发动机和电动机进行转矩分配, 指的是机电复合传动系统输出端的转矩需求, 主要由驾驶员对机电复合传动系统输出端的驱动或制动转矩需求和电池对机电复合传动系统输出端的充电转矩需求两部分构成

式 (17) 中, Td_req为驾驶员驱动需求转矩, N·m;Tb_req驾驶员制动转矩需求, N·m;Tch_req电池请求转矩, N·m。

2.2 模式切换条件及目标转矩/转速

系统的工作模式是由总需求转矩和电池SOC状态及车速共同决定的, 如图11为经过优化后的某款多点电喷汽油机的稳态发动机万有特性图。限制发动机工作点即发动机始终工作于最优工作曲线上, 只有当系统总需求转矩大于发动机最优转矩和双转子电机最大转矩之和时, 发动机才偏离最优工作点, 同时调节电池SOC在最优值附近 (本文为0.6) , 综上、根据所建立的转矩控制策略, 可得系统工作模式切换的条件及目标转矩/转速如表1。

注:Va为汽车速度, km/h;nmi为内转子转速, r/min;nmo为外转子转速, r/min;Tchmax为电池最大充电转矩, N·m;Tmi、Tmo分别为内外转子转矩, N·m。

图中:b为发动机燃油消耗率, g/ (k W.h) ;Temax为发动机最大输出转矩, N·m;Temin为发动机最小输出转矩, N·m;Topt为发动机最佳工作转矩, N·m

3 仿真分析

为验证机电复合传动系统的有效性及设计初衷, 基于MATLAB/Simulink/Stateflow, 依次建立机电复合传动系统的整车前向仿真模型, 选择美国环保署EPA制订的城市道路循环UDDS (urban dynamometer driving schedule) 作为循环工况, 仿真时间为1 367 s, 最高车速为91.25 km/h, 最大加速度为1.48 m/s2, 停车次数为17次。系统主要仿真参数如表2。

图12中, 车辆车速能够很好的跟随目标车速, 车速之差控制在1 km/h, 说明所建立的机电复合传动系统具有较好的动力性能和制动性能;图13中, 由于是重度混合, 双转子电机具有大范围的调节转矩能力, 能够保证发动机能够沿最优工作曲线工作, 同时表明机电复合传动系统具有很宽的无级变速功能, 使得发动机总是运行在最优工作曲线上。此外, 通过双转子电机的作用, 发动机启停频率明显减小。

图14中, 双转子电机总是产生方向相反大小相等的电磁转矩, 并且可以根据工况的需要在发电机模式和电动机模式之间切换。

图15和图16中, 蓄电池的SOC在循环工况中略微增加, 其作用主要用来平衡发动机的转矩和制动能量回馈, 但无论是单个循环工况还是多个循环工况, 电池的SOC均能稳定在0.6左右, , 仿真结果表明系统行驶11.99 km, 消耗了541.2 g汽油, 相应百公里油耗为6.227 L;3个循环, 消耗1 504 g汽油, 相应百公里油耗为5.935 L, 具有在同级车中较好的燃油经济性。

4 结论

(1) 本文充分利用双转子电机和行星齿轮机构的特点, 所提出的新型机电复合传输系统结构紧凑, 工作模式多样, 是一种较好的混合动力耦合选择方案。

(2) 建立了机电复合传输系统的传动特性并详细分析了其工作机理及不同工作模式下的能量传递路径。

(3) 结合该特有机电复合传动混合动力驱动系统, 开发了基于转矩分配的同时调节发动机工作点和电池SOC值的逻辑门控制策略, 仿真结果表明该混合动力电动汽车具有很好的燃油经济性, 并能很好的控制电池组SOC的变化, 在UDDS循环工况下, 百公里油耗为6.227 L。同时, 该系统具有很好的无级变速功能, 双转子电机既能调节发动机转速又能调节发动机转矩, 使发动机总是运行于最佳燃油经济曲线上。

参考文献

[1] 李宏才, 闫清东, 王伟达, 等.双模式机电复合传动方案设计与特性对比.农业机械学报, 2012;43 (2) :32—36

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[10] 于永涛.混联式混合动力车辆优化设计与控制.长春:吉林大学, 2010

[11] 方伟荣, 黄宗益, 李新华.行星变速器的有效工具.上海汽车, 2003;04 (1) :1—4

混合式课例研究是基于对问题的研究 篇6

先秦诸子代表了中国传统文化最有原创性、最深邃、最有影响力的一部分,对个人的成长与发展、对个人的立身处世有很强的引导意义,对社会人生中的很多重要问题有非凡的洞察,具有不可磨灭的现代价值。在语文课堂教学组织过程中,只要问题情境设置得当,就完全可以将先秦诸子文本跟学生面临或关注的人生问题、社会问题结合起来,启发学生多做自主深入的思考。

鉴于此,再根据高中语文阅读教学的理论和实践的实际情况,我们完全可以将属于“定篇”的人教版选修课程《先秦诸子选读》教学进行“主问题”的课程设计开发。

“主问题”导学设计是我国语文教育界发扬我国传统语文教学的优良传统,在教学实践中总结出,在语文课堂教学中可以引动学生整体性、主动性阅读的最重要、最基本的问题设计。语文“主问题”阅读教学实践,是以学生为主体,以教师为主导,以学生自主探究为主线,实现师生间的良性互动,还语文课堂生动活泼的本来局面的教学改革。这样的教学实践更应该在高中语文选修课程广阔的天地中运用推广。以下结合《先秦诸子选读》中《论语选读》 的教学课例,来对主问题设计在《先秦诸子选读》教学中的运用推广做一说明。

人教版选修课程《先秦诸子选读》 第一单元为《论语选读》, 《论语选读》又编列了七个专题,其中《天下有道,丘不与易也》和《当仁,不让于师》虽然都是语录形式的短章组合,但是人物形象却是饱满丰富,呼之欲出。我们可以从人物形象塑造的角度来设计“主问题”,从而带动学生对文本的有效解读。

《天下有道,丘不与易也》的主问题设计:

选文中直接写了哪一类人,间接写了哪一类人?

分别用简洁的语言概括出这两类人的特点。

两类人中,你更欣赏哪一类?说说你的理由。

设计说明:本节以“天下有道,丘不与易也”命题,立意鲜明,但对于学生来说不免深奥乏味。何不从学生已经习惯了的人物形象分析,来入手解读文本?选文虽然寥寥数语,同时是以语录体呈现,人物形象却众多而鲜明,其中孔子的形象却没有直接描写,而是借他人之口来写,显然仪封人和石门晨门是不能归入问题答案中去的,长沮、桀溺、接舆和荷蓧丈人作为一类人也是为了反衬孔子。至于哪一类人更值得欣赏,只是搭建一个脚手架,见仁见智的讨论之后,就能顺理成章地回到本节的主题研讨之中。

《当仁,不让于师》的主问题设计:

你认为在学生眼中,孔子是怎样一位老师?

在孔子眼里,他的学生又是怎样的学生?

你是怎样看待孔子师生关系的?

设计说明:本节所选语录文段,极富生活画面:师生们就是这样相识而相知,成长而成熟。师生眼中的对方,这样的命题似曾相识,那就是新世纪杯全国中小学生作文大赛题目:父亲眼中的我。这样设计问题,既降低了难度,又能够让大家依据文本都有话说,还能设身处地联系到现实中的师生关系。当然主题是不可忽略的,因为我们无时不刻不感受到孔子那博大的胸怀。

混合式课例研究是基于对问题的研究 篇7

关键词：数字化视频课例,课堂教学诊断,问题发现策略,学习自主权

1 由一堂公开课引发的教学疑问

作为高中信息科技教师, 笔者曾经开设过一节《求解圆周率的算法设计》的公开课。这是一节从算法循环结构的基本知识过渡到综合应用的课程, 学生在课上将体验怎样运用算法思想解决真实问题的完整过程, 并亲历“问题分析→明确思路→设计算法→正确表达”四个算法解题阶段。期间, 学生需要用到多种思维能力完成学习任务。为了帮助学生顺利达到课堂学习目标, 笔者在不同教学环节中安排了小组讨论、班内交流、展示讲解、点评分析等自主学习活动, 希望学生在主动参与学习的过程中更好地巩固和掌握算法基础知识, 提高知识的应用迁移能力。

从教学目标达成度来看, 基本上班内所有学生都画出了求解圆周率的算法流程图, 从听课老师的评价来看, 也多以肯定为主。大家都认为这节课有新意, 学生活动占教学活动比重大, 体现了以学生为学习主体的二期课改理念。但也有老师指出, 课上学生开展的自主学习活动还存在一些不足, 可以有所调整和改进。

笔者在上完课后也有相似感受, 感觉学生在自主学习时的状态还不够积极主动, 需要老师在一旁不断地加以推进和协助, 以至于最后学生点评、分析流程图的环节时间紧张, 学习任务几乎来不及完成。另外, 学生在交流展示时的表现也差强人意。有些学生表达能力欠缺, 无法清晰表达自己的思路, 需求老师帮忙进行说明。

反思以上情况的产生原因, 首先与学生自身的能力水平有关, 但除此之外还有没有其他影响因素呢?课后笔者对照教学设计回顾了教学过程, 但教学设计在课前已被反复打磨, 所以没发现任何问题。笔者决定利用学校自主开发的基于数字化视频课例的课堂教学诊断平台发现问题所在。

2 基于数字化视频课例的问题发现策略

所谓基于数字化视频课例的课堂教学诊断, 就是利用上海洋泾中学开发的全自动录播系统和基于校园网的课堂教学诊断平台“把课打开”, 呈现课堂中的所有教学事件, 借助网络辅助评课技术按照事先建立的教学诊断流程对课堂教学进行系统诊断、分析和反思。笔者充分利用了诊断平台的功能, 结合自己对课堂教学的理解, 通过使用三种策略:录制视频课例, 把自我对象化;初诊视频课例, 确立教学诊断方向;复诊视频课例, 聚焦问题所在, 最终找到课堂教学中存在的问题。

2.1 录制视频课例, 把自我对象化

课堂教学研究的对象是课堂中发生的事件, 要开展研究就得把包含课堂事件的教学过程物质化为独立的观察对象, 即自我对象化, 这也是进行有效教学反思的前提。

自我对象化的过程主要利用了全自动录播系统来实现, 它是由多媒体教室的基础上增加了多路拾音吊麦、全数字高清录播系统和配套的软件系统构成的。使用全自动录播系统无须人工现场录课, 避免了录像人员对课堂的干扰, 而且只需简单操作就能高清录制课堂场景、教师板书、电脑课件、实物投影等画面, 还能及时定位跟踪, 捕捉学生发言、师生交流的画面, 多角度地呈现课堂师生活动的场景, 为课堂教学诊断研究提供了丰富真实的课堂实录资源。

课后, 教师只要把同步录制的高清教学视频进行压缩, 连同教学设计发布到校园网, 并填写相关信息, 便能生成在线教学视频课例, 为开展网络观评课奠定了基础。

2.2 初诊视频课例, 确立教学诊断方向

有了视频课例, 接下来就进入初诊步骤, 即借助网络辅助评课技术, 按照教学诊断平台所提供的评价量规, 由执教者和同伴教师 (通常是本学科组的老师) 针对视频课例在线进行初次整体评价, 再由计算机后台完成数据统计, 最后生成包含六个维度评价指标的课堂教学评价雷达图。相对于直接罗列的数据, 图表的呈现方式更为直观, 有助于执教者通过对比发现课堂教学诊断的关注点。

图1 是笔者经过初诊后得到的《求解圆周率的算法设计》这节课的雷达图。从图中可以看出, 笔者的自我评价与同伴评价在学科知识、教学目标、教师基本功三个维度上一致, 在教学内容、课堂管理维度上基本一致, 而在教学方法的维度上自我评价与同伴评价都相对较低。结合实际教学感受, 笔者认为自己在课堂教学方法的运用上可能存在问题。因此, 笔者把教学方法维度定为教学诊断的方向。

2.3 复诊视频课例, 聚焦问题所在

复诊是在初诊确定了教学诊断方向后, 围绕此方向开展的诊断活动, 主要进行课堂切片及切片分析。所谓切片, 是从完整的视频课例中, 依据初诊确定的教学诊断方向提取相关的视频片段, 而对切片进行深入细致地分析则能进一步聚焦课堂教学中存在的问题。

笔者根据初诊确定了教学诊断方向——教学方法, 通过教学诊断平台截取了视频课例中分析、点评学生算法环节的一个片段, 该片段呈现了教师邀请学生展示、讲解自己设计的算法流程图的过程。在教师的引导下, 学生可从算法的正确性、可读性、逻辑性、严谨性等方面对同伴的算法流程图进行判读和点评, 如发现问题则提出纠正和修改建议。切片后, 笔者对片段进行了课堂事件描述、自我评价和原因分析, 同伴教师则再次观看视频切片, 然后依据笔者的切片分析以及他们的观课感受对此切片进行二次诊断和评价。以上过程均在教学诊断平台上完成, 所有切片信息、分析点评均可随时查看和编辑修改。

完成复诊后, 将自我分析和同伴的诊断分析进行综合考量, 笔者获得了最终的教学诊断结论:视频切片中采用的教师引导、学生分析点评的教学方法总体恰当合理, 有助于达成本课程的教学目标, 也有助于学生在主动学习中体会和感悟算法特点, 但教师在实际运用教学方法的过程中存在一些问题, 从而影响了学生自主学习活动的效果。具体表现在以下几方面。

(1) 教师越俎代庖。学生讲解流程图不够流畅、表达不够清晰到位时, 教师会不时地介入加以解释说明, 虽然本意是避免冷场和帮助学生, 但此举有越俎代庖之嫌。学生的讲解思路由于教师频繁介入行为被打断, 影响学生解说的状态, 还会让学生对自己的表达能力产生怀疑, 继而产生消极学习心理。

(2) 学生缺少自主学习的时间、空间。由于学生讲解过程不顺畅, 教师担心课堂时间不足, 因此, 之后的教学一直在赶时间。在面对学生回答以及点评不积极、不热烈的情况时缺乏忍受力, 只顾进行引导和提问, 导致学生思考时间太短来不及反应, 或思考太浅显、深度达不够。

观察切片后能发现学生在该环节参与算法分析、点评的主动性不足, 能够踊跃点评同伴流程图、积极主动发表意见的学生并不多, 大多是教师捕捉到学生的反应后再请学生回答。因此, 学生实际自主学习的活动量并不多, 反而教师讲解的时间比例比较大, 学生的学习处于假自主、真被动的学习局面。

此次基于数字化视频课例的课堂教学诊断, 促使笔者面向事实、关注细节、基于教学证据去思考课堂教学事件所反映的意义。经过诊断, 笔者认识到原本应由学生自主进行算法讲解、分析点评和纠错的课堂学习过程, 因为课堂时间、学生自身能力水平的限制导致教学设计实施遇阻, 而教师又不敢大胆放手让学生去尝试和锻炼, 缺乏有效的手段去及时激发、促进学生的主动学习状态, 结果仍旧以教师为主体, 学生由此错失了掌握学习自主权的好机会。

3 关于学生课堂学习自主权的思考

20 世纪80 年代中期, 以美国华盛顿城市大学齐莫曼教授为首的一批心理学家建构起一套自主学习理论。他们认为, 当学生在元认知、动机、行为三方面都是积极的参与者时, 其学习就是自主的。在元认知方面, 自主学习的学生能够对学习过程的不同阶段进行计划、组织、自我指导、自我监控和自我评价。在动机方面, 自主学习的学生把自己视为有能力、自我有效和自律者。在行为方面, 自主学习的学生能够选择、组织、创设使学习达到最佳效果的环境。

但从目前来看, 由于中国传统教育模式的深远影响以及学生自身能力水平的关系, 要达到齐莫曼教授等心理学家的自主学习水平有较大困难, 因此, 当前我国学生的自主学习模式还是在教师的科学指导下, 学生以积极的态度主动参与课堂学习、主动发展自我, 教师则作为教学的设计者从旁辅助、引导和支持学生的学习。值得注意的是, 教师一定要坚守组织者、助学者和促进者的定位, 尽可能地把课堂学习的自主权交给学生, 以帮助学生获得更好的个人发展。

首先, 教师在课前要基于学生学情来考虑要给学生多少学习自主权。具有较高学习能力、良好学习习惯及较强自觉性的学生可以给予较多的学习自主权, 比如让学生按照教师设计好的学习框架自己组织、实施课堂学习。但如果学生能力较弱就可以从给予部分学习自主权开始, 比如课堂中一个小环节的自主学习活动。教师在教学过程中, 要避免由于课堂实际与课前预期的差异, 就轻易登上主导者位置的情况, 否则学生的学习自主权就不存在了。

其次, 要在课堂教学中给学生留出观察和思考的时间、完整表达的机会、自主探究的空间。“看”和“想”是获得知识的必要前提, 足够的观察和思考时间, 能提高学生观察能力, 促进学生自主思考习惯的养成。学生在回答问题、交流展示或者上黑板解题时, 教师要舍得花时间。如果遇到学生思维停顿, 教师可以适当点拨, 但绝不能打断学生思路、急于直接提供帮助, 这不利于学生逻辑思维的培养。而教师在启发和引导学生时也要注意尺度的把握, 不能太过直接, 应基于学生的最近学习水平, 把知识探索的机会留给学生, 使学生在主动状态中去发现、体会和感悟知识, 让学生在自主学习的过程中理解和内化知识。

最后, 教师要多关注学生主动参与课堂学习的行为本身, 这是学生体现自主学习意愿、把握学习自主权的信号。教师要少否定、多鼓励, 肯定学生积极的学习态度, 鼓励学生多与同伴及老师交流, 培养学生自主思考的习惯, 使学生放开自我、敢于在课堂上表达和分享, 让学生体会到主动学习的乐趣。如果能坚持鼓励教学, 就能逐步提高学生学习的主动性、积极性, 学生也就慢慢掌握了学习自主权。

4 结语

如今的中国教育改革还走在不断探索、实践的路上, 作为站在教育教学第一线的学校教师, 应充分调动一切可利用的资源进行积极的教学改革尝试, 而信息技术就是一种强有力的技术支持。运用基于数字化视频课例的课堂教学诊断技术并不能帮助人们立刻成为教育专家, 但借助其技术优势能帮助教师更清楚地发现课堂教学中可能存在的问题, 为教学的有效改进指明了方向, 这是它最大的价值所在。希望本文能给广大教师提供一些教学研究上的借鉴和启示。

参考文献

[1]庞维国.自主学习理论的新进展[J].华东师范大学学报 (教育科学版) .1999 (3) .