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二.聚焦问题：毛主席在《矛盾论》中指出：“研究任何过程，如果是存在着两个以上矛盾的复杂过程的话，就要用全力找出它的主要矛盾。捉住了这个主要矛盾，一切问题就迎刃而解了。” （《毛泽东选集》第一卷第三一零页）当前中小学课堂教学的主要矛盾是什么呢？
自17世纪捷克教育家夸美纽斯提出“班级授课制”的理论后，班级授课制便逐渐为各国学校所采用。“班级授课制”采用规模化教学，扩大了单位教师的教学能量，提高了教学效率。但由于学生是各以自己独特的方式去学习，而强调整齐划一的规模化教学，就难以照顾到学生的个别差异。由此就形成了规模化教学与个性化学习之间的矛盾。
三、激活旧知（国内外同一研究领域现状）：为解决规模化教学与个性化学习之间的矛盾，中外教育家们做过有益探索。
（一）掌握学习理论；美国教育家卡罗尔提出“教学效果是学生实际用于某一学习任务上的时间量与掌握该学习任务所需的时间量的函数”的观点，即：
1 、机会（即允许学习的时间）：是指教师对学生完成一定的学习任务所明确规定的时限。（现行规模化教学统一规定时限）
２、毅力：学生愿意花在学习上的时间（专注）（规模化教学无法顾及）。
3 、能力倾向：学生掌握一定的学习材料所需要的时间量（规模化教学无法顾及）。
4 、教学质量：指教学各要素的呈现、解释和排列程序与学生实际状况相适合的程度。（教学策略与学生状况的适配程度）（规模化教学只考虑教材）
5、理解教学的能力：学生理解某一学习任务的性质和他在学习该任务中所应遵循的程序的能力。（如果每一个学生都有一个了解该生实际状况的个别辅导者，那么他们大多能掌握该学科。）（规模化教学无法顾及）
美国教育家布卢姆曾根据卡罗尔的的观点，提出“掌握学习”理论，试图解决“教学规模化”与“学习个性化”的矛盾。并乐观地认为：“只要给每个学生足够的时间和适当的教学辅导，几乎所有的学生对几乎所有的内容都可以达到掌握的程度”。但由于没有更深入探究提高学生认知速度的方法，且受教育技术的制约，反馈——矫正环节滞后，无法为每个学生提供适宜其学习的时间，也无法为每个学生提供反馈矫正的辅导，致使掌握学习受到冷遇，没能解决“教学规模化”与“学习个性化”的矛盾。
虽然卡罗尔揭示了影响教学效果的时间和教学策略变量，但只强调为学生提供适宜其学习的时间，并没有关注如何提升学生的认知速度。学生学习时间的差异其实也就是认知速度的差异。在当今网络技术快速发展以及知识更新速度日益加剧背景下，学习者的认知速度尤为重要。
（二）连通主义学习理论：加拿大学者乔治·西蒙斯把学生认知过程类比于人脑神经元联结的信息加工过程，提出基于网络时代的连通主义学习理论，认为学习是一种将不同专业知识节点或信息源连接起来的过程，发现事物间的关联是学习的核心能力，发现新的关联就是创新核心能力；为促进持续学习，需要培养与保持各种连接。连通主义学习理论把培养学生关联能力作为提升学生的认知速度的关键策略。连通主义学习理论对大学慕课产生了巨大影响，但对中小学教学模式的影响甚微。
（三）首要教学原理。被誉为第二代教学系统设计领军人物的美国著名学者梅里尔以海纳百川的胸襟，整合连通主义、建构主义等学习理论，博采众长，围绕如何才能促进学生学习，提出“首要教学原理”（教学策略）：
（1）当学习者介入解决实际问题时，才能够促进学习（聚焦问题策略）；
（2）当激活学习者已有知识，将新知识与学习者原有知识建立实质性的关联时,才能够促进学习；（激活旧知策略）
（3）当新知识展示给学习者时,才能够促进学习（示证新知策略）；
（4）当学习者应用新知识时,才能够促进学习（应用新知策略）；
（5）当发现知识间的相关联，对关联进行概括、拓展、整合，才能够促进学习（融会贯通策略）。
梅里尔从“效果、效率、参与”三个要素作为评价标准，评价以上五种导学促学策略的运用情况，分别评定“金星”、“银星”、“铜星”等级，被称为“ 五星教学标准”。
“首要教学原理”关注课堂教学策略的“效果、效率、参与” 三个基本要素，忽略了教学模式中教学目标、导学策略、教学评价三个模块之间的相适配问题，容易导致三者间互相隔离。
（四）系统设计教学理论。浙江大学盛利群教授在《现代教学设计论》中提出系统设计教学理论。他认为，系统设计教学是一种目标导向的系列活动。不管在哪个年级、哪个课程层次、哪个具体教学环境中开展设计，无非是要回答三个类别的问题：①我们要到哪里去（教学目标）？②我们怎样到那里去（导学策略）？③我们是否到了那里（教学评价）？ 主张以教学目标、策略、评价一致性原则，构建教学系统模型。
但这种教学系统模型仍然只是适应以知识为中心规模化教学。在班级授课制背景下，每个学生的学习速度和学习能力都不一样，教学系统模型如何与学生学习状况相适应，就要依靠大数据、人工智能等信息技术，构建新的教学系统模式。
大数据、人工智能开启了时代转型，教育信息化为教学研究提供了解决“教学规模化”与 “学习个性化” 矛盾的技术，使“为每个学生提供足够的时间和适当的教学辅导”成为可能。
信息化时代，大数据、人工智能成了咱们人类的得力助手，然而细思极恐：信息化时代，知识唾手可得；人工智能掌握知识的速度和容量远超人脑。库兹韦尔预言：2027年AI在智能上超过人脑；2029年，纳米机器人将植入人脑，实现人—机互联。若预言成真，人工智能将造成人类生存的危机，连现行的高考制度都将被颠覆，以知识为中心的教学模式还有何意义？所幸的是，心理学家从古今中外成功人士的非凡经历中，发现决定事业成功的既不是知识 也不是智商，而是 “七大秘密武器”： 乐观心态、感恩精神、激情、好奇心、坚毅、自制力、社交能力。也就是“心灵”与“智慧”，概括为“卓越心智模式” 。人工智能的智商即使超过人脑一万倍，但也无法替代 “卓越心智模式”。所以，在以大数据和人工智能为主角的信息化时代，人类仅存的优势就是“卓越心智模式”！
四、建构新知：
（一）构建信息化时代智慧教学新模式阐释：
本课题根据国务院《新一代人工智能发展规划》和教育部《教育信息化2.0行动计划》，直面长期困扰教育、教学研究的 “教学规模化”与“学习个性化”的主要矛盾，针对现行教学模式的弊端，将常规教学与大数据智能算法相结合，搭建基于大数据智能算法的智慧教育云平台，构建“导学协同三星教学新模式”，助推城乡各学科老中青教师成长为智慧教学设计师，实现规模化教学前提下培养学生个性化核心素养的目标，促进义务教育优质均衡发展。
构建信息化时代智慧教学新模式由三个部分组成：①构建“导学协同三星教学模式”：构建教学目标、教学策略、检测评估与学生状况适配的系统模型，促进三要素与学生实际状况相适配，提高规模化教学的效率；②搭建智慧教育云平台：搭建基于大数据智能算法的“智慧教育云平台”（网站+APP），对学生实施个性化的测试与辅导，提高学生学习的效率；③分析学情数据：整合在线智慧学习平台以及中小学现有各系统终端数据，全方位采集教育、教学过程中师生活动以及学习结果的学情数据，借助大数据智能算法分析数据，实时向学校领导、教研部门、课任教师推送每个学生的学习状况，揭示教学目标的制定、教学策略的设计与学生学习状况、学业成绩、核心素养之间的相关联。
（二）课题研究内容。
１、构建教学目标、教学策略、检测评估与学生状况适配的系统模型。
图1：教学目标、导学策略、检测评估和学生状况适配的系统模型
传统教学设计受信息反馈手段制约，只能以教材为中心，从教材着眼设计教学目标、教学策略与检测评价之间的一致性，往往与学生的学习状况相脱节。
以大数据、人工智能为主角的教育信息化为教学设计提供了反馈矫正机制，实现教学目标、导学策略、检测评价与学生的学习状况之间的相适配的系统功能，从以教材为中心转向以学生为中心。
２、搭建以卓越心智模式统领整合教学目标的新框架。
信息化时代，人工智能在知识的记忆和调用、数据的分析和预测、非创新性复杂问题的解决诸方面远超人类。以知识为中心的教学目标将被淘汰，取而代之的将是以卓越心智模式统领整合教学目标的新框架。
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心智模型也叫心智模型：（苏格兰心理学家克雷克在1943年首次提出）是人们基于内心知、情、意而构建起来的预测外部现实世界关联概率的“模型”（或叫“套路”）。
教育部2016年9月公布了《中国学生发展核心素质》，确立了培养具有三个维度（文化基础、自主发展、社会参与）六大核心素养（人文底蕴、人文底蕴、学会学习、健康生活、责任担当、实践创新）的“全面发展的人”的总体框架；
大脑产生心智，大脑也影响心智; 而最重要的发现是，人类大脑包含了一连串永不停歇的“反馈回路”，这些“反馈回路”共同运行，形成了一台驱动思想和行为的引擎。脑科学家将这个“反馈回路”称之为“元认知”，是人类独有的审视监控自身思想的能力，即认知的认知。
我们以脑科学和建构主义理论为指导，以综合素养为统领，结合成功人士七大秘密武器，根据“情商、智商、逆商”的传统分类，构建 “卓越心智模型”：
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卓越心智模型阐释：
情商EQ：诗意情怀——以乐观心态去爱好、感知、联想、感悟、感恩世间万象之美好与善良。
智商IQ ：远见卓识——以理智思维去理解、剖析、关联、抽象、拓展世间万象之真相与规律。
逆商AQ ：自强不息——以顽强毅力去专注、坚持、合作、探究、创新、分享世间万象之奥秘与奇妙。
以上三个心智模块都由元认知审视监控——聚焦问题、激活旧知、示证新知、应用新知、融会贯通。
3、基于“首要教学原理”的“导学协同”教学策略。
信息技术极大丰富了传统教学策略。我们在梅里尔 “首要教学原理”（即“ 五星教学标准”）基础上，按课前、课中、课后三个时段，设计了导学协同”教学策略。并以“效果、效率、参与度”三个要素为评价标准，，分别评定“金星”、“银星”、“铜星”等级。（见《导学协同三星评估表》）
我们从元认知高度来理解和运用导学策略，将聚焦问题、激活旧知、建构新知、应用新知、融合升华作为驱动师生认知和行为的思维框架（套路），有助于提升师生自我认知、自我体验和自我调节，找到改变思想和行为的方法，从而建构卓越的心智模式。
4、量化评价法与质性评价法相结合的检测评估
评估类型分为诊断性(准备性) 测评、形成性测评和总结性测评三种类型。学业评估方法采用量化评价法与质性评价法“ SOLO分类评价法”相结合。
SOLO分类评价法是香港大学约翰· 彼格斯教授倡导的五层次“可观察的学习成果”（简称“SOLO”）分类评价法。SOLO分类评价法将学习结果由低到高划分为五个层次：
A.前结构层次：学生基本上无法理解问题和解决问题，只提供了一些逻辑混乱、没有论据支撑的答案。
B.单点结构层次：学生找到了一个解决问题的思路，但却就此收敛，单凭一点论据就跳到答案上去。
C.多点结构层次：学生找到了多个解决问题的思路，但却未能把这些思路有机地整合起来。
D.关联结构层次：学生找到了多个解决问题的思路，并且能够把这些思路结合起来思考。
E.抽象拓展层次：学生能够对关联进行抽象的概括，从理论的高度来分析问题，而且能够深化问题，使问题本身的意义得到拓展。
5、基于大数据分析的个性化形成性测评系统
该系统通过线上（在线组卷，在线答题，在线批阅）线下（支持纸质试卷先批后扫和先扫后批）相结合方式，收集日常作业和阶段形成性测评数据，并进行大数据分析、诊断教学，实现教学全过程数据的采集——分析——应用，为学生、老师、教研员及各级管理者提供基于大数据的学情分析，变革教、学、研的传统方式。主要从三个角度支撑个性化教学：
①从知识块、单题和选项逐层分析班级共性问题，支持老师精准教学，因生施策；
②分析学生个性问题，根据错题类型，精准推送同类型同难度的试题给学生重做，避免重复刷题；慢生夯实基础，优生专心攻坚。
③从整卷、知识块和单题三个层次，比较分析各班级和学校学情，按权限分别推送给学科教研员（含名师工作室、专家）和管理者，及时掌握学情，对一线教师进行有效指导和评价；对优生实施远程指导。
6、借助大数据平台，整合、采集、分析数据
整合、采集学习平台以及现有各系统终端学情数据，借助大数据智能算法，分析学生学习行为和教师教学行为，揭示教学目标的制定、导学策略的设计与学生学业成绩、卓越心智模式、核心素养之间的相关联。经过相关性或因果分析，验证现有教学理论，发现更接近教学实际的教学规律。
实时向教师、校领导推送学生学习状况，为教学目标的制定、教学策略的设计、检测试题的编制提供适配依据，促进教师由规模化教学向因材施教转变，由知识性教学向培养卓越心智模型、核心素养转变。
五、融合升华：
各科教学中应着重培养学生“关联、抽象、拓展”高阶思维 （能够发现信息、知识间的相关联，对关联进行抽象的概括，从理论的高度来分析问题，而且能够深化问题，使问题本身的意义得到拓展）。以语文阅读教学为示范引领，各科同心协力，以年段为单位建立“学科连通社群”， 形成“话语共同体”，培养学生对关联进行抽象的概括和拓展的高阶思维能力。
六、应用新知：
（一）参加课题实验的教师，均在《智慧教育云平台》http://zhjy.yunpt.vip/上注册设立工作室，开展基于云平台集备活动，尝试运用信息化时代智慧教学新模式撰写教案，在云平台“教案分享”频道分享，并向省版权局免费申请“版权自愿登记证书”，每学期学校为老师印制个人专辑、汇编专题文集。聘请专家评选优秀原创文章，出版专辑。
（二）参加课题实验的教师每学期开设一节运用信息化时代智慧教学新模式公开课，按照《八步三等级教学标准评课表》进行自评、互评、专家评。并与所教学生单元考、半期考、期考的学业成绩相关联，经过相关性或因果分析，验证现有教学理论，发现更接近教学实际的教学规律。