https://www.bigphysics.org/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Ytlin 2026-05-01T09:20:55Z 用户贡献 MediaWiki 1.35.1 https://www.bigphysics.org/index.php?title=%E5%88%86%E7%B1%BB:%E5%8A%A0%E6%B3%95&diff=54724 2023-03-24T08:26:08Z

<p>Ytlin：/* 定义和含义 */</p> <hr /> <div>[[分类:数学概念网络]]<br /> <br /> =定义和含义=<br /> 加法是把同样单位下的东西的数量合起来数一数。即，加法表示某单位下多个东西的量合起来数一数的关系。<br /> <br /> 加法的记号——简称加号“+”，1+1=2可表示一个鸡蛋“加上”另一个鸡蛋“合起来数一数”是“两个鸡蛋”的意思。其中的&quot;=&quot;被称作等于号，或者简称等号，表示“等于”，“左右两边相等”的意思。<br /> <br /> 加法只能在同单位下进行。如果是“一（双筷子）”和“一（支筷子）”则不能用1+1相加。“一（个苹果）”和“两（个）梨子”也不能直接相加，但是这两个物体同属于水果，可以在多少个水果的单位下进行相加，变成“一（个水果）”加上“两（个水果）”，等于三个水果。<br /> <br /> =概念地图=<br /> 加法的概念地图：<br /> <br /> &lt;lynkage width=&quot;100%&quot; height=&quot;600&quot;&gt;https://www.lynkage.cn/share/78Nbxp8LLPFfYQY?<br /> showToolbar=false&amp;showPanelWidget=false&lt;/lynkage&gt;<br /> <br /> =教和学的层次=<br /> 加法教学中，如果主要任务就是教“加法的计算”，而且是通过背诵加法口诀的方式来教个位数加法的计算，然后通过背诵多位数加法竖式计算规则来教多位数加法的计算，则属于第一层教和学——事实性和流程性知识的教和学。<br /> <br /> 如果从加法的含义、加法表示的关系，以及之前学会的数数的含义和借助算筹，来理解加法并且得到个位数加法计算的方法（甚至形成加法口诀），则属于第二层教和学。<br /> <br /> 如果进一步，从个位数的加法计算方法，结合多位数的十进制表示、化归的思想——这里是“把多位数的加法计算化归成个位数的加法计算”，得到多位数法加法竖式计算的规则，则属于第三层教和学。<br /> <br /> 如果更进一步，明确指出来，这个用更简单的知识来构建和理解地学习更复杂的知识，这个从具体知识的学习中看到学科思维方式等学科大图景，则属于第四层教和学。<br /> <br /> =中小学阶段的理解=<br /> 至少要达到第二层的理解，也就是通过数数和加法的联系来理解加法的含义，并且编制个位数加法计算口诀表。<br /> <br /> 尽量达到第三层的理解，至少体会一下第三层的理解（不一定会用，会独立推导），也就是用归化的思想把多位数加法变成个位数加法。<br /> <br /> =应用示例=<br /> <br /> <br /> =抽象代数下的含义=<br /> 在抽象代数范畴内，加法一般是通过[[:分类:群|群]]这个数学结构来定义的。</div>

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<p>Ytlin：建立内容为“分类:三角形 =定义和含义= 等边三角形，就是有三条边都相等的三角形。”的新页面</p> <hr /> <div>[[分类:三角形]]<br /> <br /> <br /> =定义和含义=<br /> 等边三角形，就是有三条[[:分类:边|边]]都相等的[[:分类:三角形|三角形]]。</div>

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<p>Ytlin：建立内容为“分类:三角形 =定义和含义= 等腰三角形，就是有两条边相等的三角形。”的新页面</p> <hr /> <div>[[分类:三角形]]<br /> <br /> <br /> =定义和含义=<br /> 等腰三角形，就是有两条[[:分类:边|边]]相等的[[:分类:三角形|三角形]]。</div>

Ytlin https://www.bigphysics.org/index.php?title=%E5%88%86%E7%B1%BB:%E7%AE%97%E7%AD%B9&diff=54706 2023-03-15T03:21:43Z

<p>Ytlin：建立内容为“分类:加法 =定义和含义= 用来帮助数数和计算的一般性的东西，可以叫算筹。比如小石子、木棍、手指等”的新页面</p> <hr /> <div>[[分类:加法]]<br /> =定义和含义=<br /> 用来帮助数数和计算的一般性的东西，可以叫算筹。比如小石子、木棍、手指等</div>

Ytlin https://www.bigphysics.org/index.php?title=%E5%88%86%E7%B1%BB:2022%E5%B9%B44%E6%9C%8825%E6%97%A5%E7%BB%84%E4%BC%9A%E7%BA%AA%E8%A6%81&diff=54052 2022-05-05T14:39:35Z

<p>Ytlin：/* 组会讨论总结 */</p> <hr /> <div>[[分类:大物理组会纪要]]<br /> [[分类:林颖婷]]<br /> <br /> 时间：2022年4月15日（周一）组会<br /> <br /> 报告人：林颖婷<br /> <br /> 题目： 力学概念题库（FCI）的编制检验和使用<br /> <br /> =报告目的=<br /> <br /> 学会概念理解测试题的编制和检验的方法，借鉴其典型使用场景。更多关于概念理解测试题的研究整理，见[[:分类:概念检测工具箱|概念检测工具箱]]。<br /> <br /> =报告主要内容=<br /> 介绍了可用于检验学生力学概念理解水平的力学题库Force Concept Inventory（FCI）。<br /> 该题库是由Hestenes提出来的，其基本设计流程是：梳理力学部分的重要概念，对于每一个重要概念找到支撑这些概念的其他概念，写出来对这些概念经常有的迷思（misconception）；然后设计问题场景，来体现这些概念联系和迷思，做成选择题。这些迷思来源于教师教学经历。教师对解题错误的学生进行访谈，了解他们的具体解题思路，找到概念性错误并进行总结。经过检验，这个FCI确实具有检测被试概念理解水平的作用；能够指导教师设计课堂活动，进行概念理解型教学；可用于检测教师概念教学的水平。<br /> <br /> =组会讨论总结=<br /> 本文提供了一种测试概念理解水平的思路。即通过访谈手法获得错误观念，然后构建计算简单的问题场景，用利用错误观念得到的结论作为干扰项，去测试学生是否能正确辨别。<br /> 组会主要的讨论成果如下：<br /> （1）对概念联系水平的测试题的编制：需要一张重要概念和概念解释的列表（相当于概念地图），一张相应的迷思列表（尤其是错误联系导致的迷思），按照这两张概念地图编制测试题。对概念的理解水平，不仅包含对概念自身的理解，还应包含对概念之间的联系的正确理解。<br /> （2）含概量：评估试题对概念、概念关系理解水平的依赖度的指标。目前的思路有二。第一，将概念理解测试题成绩与某题成绩进行比较，如果成绩正相关，则表示必须搞明白概念和概念联系，才能更好地解决后面的问题，该问题的含概量高。第二，也可以直接依靠概念网络、习题标注来得到一道题的内秉含概量。<br /> （3）测试：用概念地图访谈技术和概念地图评估算法（单纯看这几个概念是否懂了，是否一定程度上可迁移）来获取被试对概念的理解程度度量，和测试题成绩做比较。另外，也可以和通常试卷测试成绩做个比较（应该做到有相关，有差别）<br /> <br /> 理解型学习程度的测量也需要构建，一方面可以用上面的概念理解测试，一方面可以用实际学科内容的学习和理解（迁移）来测试。<br /> <br /> =下一步工作=<br /> <br /> <br /> 下面是吴金闪的记录，供整理的时候参考<br /> <br /> 原始FCI编制思路：重要概念列表，相应的迷思列表，按照这两个列表编制概念测试题。<br /> <br /> 改进FCI编制思路：重要概念和概念解释的列表（相当于概念地图），相应的迷思列表（尤其是错误联系导致的迷思），按照这两张概念地图编制测试题。<br /> <br /> FCI检验思路：用概念地图访谈技术和概念地图评估算法（单纯看这几个概念是否懂了，是否一定程度上可迁移）来获取被试对概念的理解程度度量，和测试题成绩做比较。另外，也可以和通常试卷测试成绩做个比较（应该做到有相关，有差别）<br /> <br /> 试题含概量（concept consentration index）测量：对一道试题和这道试题背后的概念，同时做测量，计算两个成绩的人群中的相关性。相关性高的试题，含概量高。将来，可以用综合了含概量和计算量的试题来做综合测试，也可以分开用含概量低计算量高的问题，配合上反过来含概量高计算量低的问题，或者直接就是FCI这一类的概念测试题，来做更好的测试<br /> <br /> 实际上，也可以依靠概念网络、习题标注来得到一道题的内秉含概量<br /> <br /> 这一切的基础都是概念网络构建、学科大图景梳理、迷思收集<br /> <br /> 此外，理解型学习程度的测量也需要构建，一方面可以用上面的概念理解测试，一方面可以用实际学科内容的学习和理解（迁移）来测试</div>

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<p>Ytlin：/* 报告主要内容 */</p> <hr /> <div>[[分类:大物理组会纪要]]<br /> [[分类:林颖婷]]<br /> <br /> 时间：2022年4月15日（周一）组会<br /> <br /> 报告人：林颖婷<br /> <br /> 题目： 力学概念题库（FCI）的编制检验和使用<br /> <br /> =报告目的=<br /> <br /> 学会概念理解测试题的编制和检验的方法，借鉴其典型使用场景。更多关于概念理解测试题的研究整理，见[[:分类:概念检测工具箱|概念检测工具箱]]。<br /> <br /> =报告主要内容=<br /> 介绍了可用于检验学生力学概念理解水平的力学题库Force Concept Inventory（FCI）。<br /> 该题库是由Hestenes提出来的，其基本设计流程是：梳理力学部分的重要概念，对于每一个重要概念找到支撑这些概念的其他概念，写出来对这些概念经常有的迷思（misconception）；然后设计问题场景，来体现这些概念联系和迷思，做成选择题。这些迷思来源于教师教学经历。教师对解题错误的学生进行访谈，了解他们的具体解题思路，找到概念性错误并进行总结。经过检验，这个FCI确实具有检测被试概念理解水平的作用；能够指导教师设计课堂活动，进行概念理解型教学；可用于检测教师概念教学的水平。<br /> <br /> =组会讨论总结=<br /> <br /> =下一步工作=<br /> <br /> <br /> 下面是吴金闪的记录，供整理的时候参考<br /> <br /> 原始FCI编制思路：重要概念列表，相应的迷思列表，按照这两个列表编制概念测试题。<br /> <br /> 改进FCI编制思路：重要概念和概念解释的列表（相当于概念地图），相应的迷思列表（尤其是错误联系导致的迷思），按照这两张概念地图编制测试题。<br /> <br /> FCI检验思路：用概念地图访谈技术和概念地图评估算法（单纯看这几个概念是否懂了，是否一定程度上可迁移）来获取被试对概念的理解程度度量，和测试题成绩做比较。另外，也可以和通常试卷测试成绩做个比较（应该做到有相关，有差别）<br /> <br /> 试题含概量（concept consentration index）测量：对一道试题和这道试题背后的概念，同时做测量，计算两个成绩的人群中的相关性。相关性高的试题，含概量高。将来，可以用综合了含概量和计算量的试题来做综合测试，也可以分开用含概量低计算量高的问题，配合上反过来含概量高计算量低的问题，或者直接就是FCI这一类的概念测试题，来做更好的测试<br /> <br /> 实际上，也可以依靠概念网络、习题标注来得到一道题的内秉含概量<br /> <br /> 这一切的基础都是概念网络构建、学科大图景梳理、迷思收集<br /> <br /> 此外，理解型学习程度的测量也需要构建，一方面可以用上面的概念理解测试，一方面可以用实际学科内容的学习和理解（迁移）来测试</div>

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<p>Ytlin：/* 报告主要内容 */</p> <hr /> <div>[[分类:大物理组会纪要]]<br /> [[分类:林颖婷]]<br /> <br /> 时间：2022年4月15日（周一）组会<br /> <br /> 报告人：林颖婷<br /> <br /> 题目： 力学概念题库（FCI）的编制检验和使用<br /> <br /> =报告目的=<br /> <br /> 学会概念理解测试题的编制和检验的方法，借鉴其典型使用场景。更多关于概念理解测试题的研究整理，见[[:分类:概念检测工具箱|概念检测工具箱]]。<br /> <br /> =报告主要内容=<br /> 介绍了可用于检验学生力学概念理解水平的力学题库Force Concept Inventory（FCI）。<br /> 该题库是由Hestenes提出来的，其基本设计流程是：梳理力学部分的重要概念，对于每一个重要概念找到支撑这些概念的其他概念，写出来对这些概念经常有的迷思（misconception）；然后设计问题场景，来体现这些概念联系和迷思，做成选择题。经过检验，这个FCI确实具有检测被试概念理解水平的作用；能够指导教师设计课堂活动，进行概念理解型教学；可用于检测教师概念教学的水平。<br /> <br /> =组会讨论总结=<br /> <br /> =下一步工作=<br /> <br /> <br /> 下面是吴金闪的记录，供整理的时候参考<br /> <br /> 原始FCI编制思路：重要概念列表，相应的迷思列表，按照这两个列表编制概念测试题。<br /> <br /> 改进FCI编制思路：重要概念和概念解释的列表（相当于概念地图），相应的迷思列表（尤其是错误联系导致的迷思），按照这两张概念地图编制测试题。<br /> <br /> FCI检验思路：用概念地图访谈技术和概念地图评估算法（单纯看这几个概念是否懂了，是否一定程度上可迁移）来获取被试对概念的理解程度度量，和测试题成绩做比较。另外，也可以和通常试卷测试成绩做个比较（应该做到有相关，有差别）<br /> <br /> 试题含概量（concept consentration index）测量：对一道试题和这道试题背后的概念，同时做测量，计算两个成绩的人群中的相关性。相关性高的试题，含概量高。将来，可以用综合了含概量和计算量的试题来做综合测试，也可以分开用含概量低计算量高的问题，配合上反过来含概量高计算量低的问题，或者直接就是FCI这一类的概念测试题，来做更好的测试<br /> <br /> 实际上，也可以依靠概念网络、习题标注来得到一道题的内秉含概量<br /> <br /> 这一切的基础都是概念网络构建、学科大图景梳理、迷思收集<br /> <br /> 此外，理解型学习程度的测量也需要构建，一方面可以用上面的概念理解测试，一方面可以用实际学科内容的学习和理解（迁移）来测试</div>

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