英语研

现在很多人觉得学习英语越来越重要了，一方面是英语作为全国唯一的语言，全世界的人都在学英语，另一方面是国人的生活水平提高了，越来越多人喜欢出国旅游，学好英语可以方便我们与外国人的交流，而且英语对于个人升学留学，择业就业也很重要。不久前，国家统计局公布的2019年全国就业人员年平均工资相关数据中，城镇非私营单位就业人员年平均工资为82461元，城镇私营单位就业人员年平均工资为49575元。按照国家规定的工作时间来计算，月平均工资仅为6872元和4131元。近日由腾讯理财通联合腾讯金融科技智库发布的《2019国人工资报告》中也明确显示，北、上、广、深的受访者中月薪为5000至8000元的人数居多，工作10年月薪过万的人数不足三成，超过六成的受访者工资不及预期，逾七成受访者因为工资而考虑跳槽。收入水平直接关联着生活质量及幸福感，然而真实的统计数据以及2019年庞大的毕业生人数和激增的就业压力，迫使职场人士在升职加薪“事业”上必须进一步提升自身竞争力，这既包含了与行业、职业相关的专业技能，又涵盖了体现个人综合素养的其他软实力。在华尔街英语近期发布的《全球英语研究报告》中就明确揭示出英语能力在薪资水平上的影响力。《全球英语研究报告》对全球八个非英语母语市场(意大利、德国、俄罗斯、印度、中国、印度尼西亚、日本和智利)的四千多名受访者进行深度调研后制作的，其中，48%的受访者在学习英语后收入提高了25%。除了直接关联外，报告中还显示，57%的受访者表示学习英语可以获得更好的晋升机会，61%的受访者认为英语学习能让他们在申请工作机会时更具优势，高阶英语使用者对自己职业前景的乐观程度是非英语使用者的两倍。在互联网大数据中，网络非专业统计会对各行业薪资水平进行排名，从众多信息中不难发现，与英语关联度较高的企业、行业、岗位排名均靠前，例如外企、互联网行业、IT岗位等。可见，英语能力对于薪资水平的影响日益增强。所以说，学好英语还是很有必要的，不管是在我们未来的学习中还是工作中都有很大的作用，所以只要有机会有时间就尽力去学好它吧！

《我陪女儿学英语：林克妈妈的亲子英语培养手记》一书的作者林克妈妈，是一位资深的英语教育与研究者，英语专业硕士，研究英语教学法，从事高中、大学英语教学和研究工作20余年，还是外研社《汉英词典》第三版的编委。林克妈妈这本书的价值所在，或者说对普通家长有借鉴意义的地方，就是她提出了学好英语的“五个不能”：有一股力量不能毁——兴趣，有一条弯路不能走——坚持听说领先，有一样东西不能背——单词，有一种规则不能学—语法，有一个老师不能丢——自然语境，让英语学习充满乐趣，而又事半功倍。我们今天来了解第五个“不能”：有一个老师不能丢——自然语境。一、学英语为什么离不开自然语境？熟悉的语言活动环境对于英语初学者来说非常重要。而小学生语言活动的最佳环境，就是自然语境，是他们的日常生活。借助孩子们所熟悉的自然语境和生活环境的帮助，像学母语那样学英语，不但容易激发学习兴趣，便于在熟悉的语言场景下理解意思，而且还解决了“学以致用”的难题。英语教学内容与孩子日常生活语境脱节，正是目前少儿英语教材普遍存在的缺陷。不是通过背中文释义，而是在自然语境中渐渐体会、巩固单词和句型的含义，像学母语那样学英语，只有在这种自然的语言环境中，不知不觉掌握的东西才是真正属于自己的。二、家长是否担心自己是哑巴英语？找一套替孩子们量身定做的日常生活听说教材，平时家长和孩子一起反复听教材录音，听熟了就能在生活中原封不动地搬出来用，就不用担心不会说或说错的问题了。三、家长是否担心自己发音不标准？可以和孩子一起先模仿课文录音中的标准发音，然后再和孩子进行英语对话。即使我们的发音在模仿了很多遍录音之后，还是无可救药，也应该大胆地和孩子用英语进行交流。因为这样的交流可以帮助孩子在日常活动和英语语言之间建立联系，使得孩子自然而然萌发想说英语的念头，并逐步形成说英语的意识，然后再去指导孩子反复听发音标准的录音。家长可能和孩子说的只是几遍而已，但孩子可能会听十几遍录音，那么，孩子最后学到的，依然是正确的发音。如果我们不希望孩子日后学成哑巴英语，不希望孩子的英语学习走自己过去那条艰难的老师，那么一定要想尽办法，在小学阶段，打开孩子的嘴，培养他们用英语表达的意识和愿望。要完成这项工作，不能指望一天只有45分钟、一个班有40多个孩子的学校英语教育，也不能指望一周一次课、热衷于让孩子背单词、记语法规则的课外英语辅导。这个工作，只能由家长协助完成，和孩子说说英语，为孩子营造一个良好的家庭语言氛围，让孩子在日常生活中学习英语，这样才能做到曲不离口，拳不离手。只要有想要帮助孩子学好英语的这份心，只要有正确的方法，家长英语水平差，一样可以陪孩子学英语。

编译 | 陈彩娴全世界有7000多门语言，但自然语言处理（NLP）却主要研究英语这门语言。来自Deep Mind的科研人员Sebastian Ruder认为，当下NLP领域集中于开发能够有效处理英语的方法，却忽略了钻研其他语言的重要性。事实上，研究英语以外的语言不仅具有重大的社会意义，还有助于构建多语言特征模型，以避免过度拟合和应对机器学习的潜在挑战。（在上面的地图中，一个绿色圆圈便代表一种本土语言。世界上大多数语言的使用集中分布在亚洲、非洲、太平洋地区和美洲地区。）在过去的几年里，NLP的许多任务取得了振奋人心的进步，但大多数成果只是局限于英语和其他少数几门使用较广泛、数据资源丰富的语言，如中文、日语、法语等。作者Sebastian Ruder回顾2019年ACL网站上关于无监督跨语言表示学习（Unsupervised Cross-lingual Representation Learning）的发文，然后基于线上所能获取的无标注数据和标注数据，总结出一个语言数据资源等级体系。这个体系与2020年由来自微软研究院的Pratik Joshi等人共同发表在ACL上的一篇论文“The State and Fate of Linguistic Diversity and Inclusion in the NLP World”里所提到的分类法相似，如下图所示：（这是Joshi等人归纳的语言资源分布图。圆圈的大小和颜色分别表示一个语系下的语言数量和使用者数量。根据VIBGYOR光谱的排列顺序：紫色（Violet）–靛蓝（Indigo）–蓝色（Blue）–绿色（Green）–黄色（Yellow）–橙色（Orange）–红色（Red），颜色从左到右（从紫色到红色）表示语言使用者数量递增。）从上图中，我们可以看到，当下NLP文献对分布在最右边的、拥有大量标注数据和未标注数据的第5类语言（红色）和第4类语言（橙色）有充分研究。相比之下，NLP对其他组别的语言研究十分有限。在本文中，作者将从社会、语言、机器学习、文化规范以及认知等视角论证NLP为何需要钻研英语以外的其他语言。1社会方面如果NLP仅适用于单一标准口音的英语使用者，那么这门技术便难以普及。一个人所使用的语言决定了其获取信息、接受教育和建立人际关系的途径。虽然我们会想当然地以为互联网面向所有人，但在现实生活中，我们不难发现：互联网资讯显示的语言仅几百种（连全世界语言种类的15%都不到），主要面向主流语言使用者，这些网民也主要来自西方国家；相比之下，其他小众语言使用者能接触到的数字信息非常有限。随着越来越多门语言出现在聊天app与社交媒体中，主流语言与小众语言的差距体现在技术的方方面面：从基础层面看，数据资源匮乏的语言连一个辅助输入的键盘都没有，更别提检查错误；从更高层面看，NLP的算法偏向于口音标准的英语使用者，对其他语言使用者和口音不“正宗”的英语使用者则表示出一种“歧视”。算法“偏心”是一个不可忽视的问题。现有许多NLP研究将数据资源丰富的语言（如英语）作为自然语言的同义词，导致NLP模型处理许多相关语言子分支（linguistic subcommunities）、方言和口音时效果较差。Jauhiain在2018年发表的论文“Automatic Language Identification in Texts: A Survey”里提到，事实上，语言与语言之间的分界线比我们现在划分的要模糊，对相似的语言和方言的识别仍然是一个极具挑战的难题。比方说，虽然意大利语是意大利的官方语言，但整个意大利所使用的语言和方言大约有34种。技术包容性的持续缺失不仅会加剧主流语言与小众语言之间的鸿沟，还可能迫使小众语言的使用者放弃原有语言的学习，转而学习使用较广泛的、技术支持条件更好的语言（如英语），进一步危及了语言的多样性。我们应将NLP模型应用于英语以外的其他语言，以确保非英语使用者能跟上时代，消除当下NLP领域的语言不平衡现象，以及减少语言和读写障碍。2语言方面虽然我们声称要开发通用语言理解方法，但目前我们的方法总体上仅适用于一门语言，即英语。世界上少数几种数据资源丰富的语言（包括英语）在很多方面都不能代表其他语言。许多资源丰富的语言都属于印欧语系，主要在西方国家使用，词法匮乏。比方说，信息表达大体上遵循严格的句法结构，句子结构有固定的单词顺序、使用多个词义独立的单词，而不是从单词本身的变化来实现信息传递。这个问题可以通过观察不同语言的类型特征来获得更全面的了解。《世界语言结构图集》(Wolrd Atlas of Language Structure）归纳了192种类型特征，包括语言的结构和语义特征等。比方说，有一种类型特征描述了一门语言中主语、宾语和动词的典型顺序。每个特征平均有5.93个类别。48%的特征分类仅存在于上文图表中0–2组的小众语言中，不适用于3-5组的主流语言。忽略数量如此大的类别特征，意味着现有NLP模型可能会错失那些有助于提升模型泛化能力的宝贵信息。钻研英语以外的其他语言也许会帮助我们建立对不同语言之间的关系的全新了解。此外，在这个过程中，我们还能了解在建立NLP模型时需要捕获的语言特征。具体而言，就是你可以运用你对一门特定语言的了解，探究这门语言与英语在变音符号的使用、复合词、词尾的屈折变化、派生词、重叠词、沾着语、溶合法等等方面的不同之处。3机器学习方面我们所编码的模型架构反映了我们的假设，而这些模型架构往往是基于我们所打算应用的数据而来。虽然我们希望设计出能通用于其他语言的模型，但当下NLP模型的许多归纳偏差（inctive biases）仅适用于英语及与之类似的语言。某些模型中缺乏明确编码信息，但这并不代表这些信息是与语言无关的。一个典型例子是N-Gram语言模型，对于词法复杂、词序相对灵活的语言来说，它的表现会差得多。同样地，神经网络模型常常会忽略形态丰富的语言的复杂性：基于子词的分词方法（Subword tokenization）在具有重叠词的语言上表现不佳，字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）与形态学的配合也较差，语言模型也不擅长处理词汇量较大的语言。语法、单词顺序和句法构造的差异也会给神经模型造成问题。除此之外，我们通常假设预训练的嵌入很容易对所有相关信息进行编码，但这并不适用于所有语言。上述问题在单词与句子方面给建模结构带来了独特挑战，包括多方向处理稀疏性（sparsity）、少样本学习（few-shot learning）、以预训练的形式对相关信息进行编码，以及在相关语言间进行转换等。现有模型尚无法解决以上难题，因此我们需要一套新的语言感知方法。新近NLP模型在英语方面应用了具有成千上百万示例的标注和未标注数据集，在越来越难的基准任务上与人类的表现几乎不相上下。同时，NLP研究已过度适应了英语语言数据的特征和条件。尤其是因为过度关注数据资源丰富的语言，我们趋于优先选择在大量标注和未标注数据可用的条件下运行良好的研究方法。这些方法在处理大多数小众语言时，由于数据资源的匮乏，往往会出现“瘫痪”状态。即便是最近预训练语言模型有望大幅降低下游任务的样本复杂性，但这也需要大量干净的、无标注数据，但世界上大部分语言都没有大量无标注数据。因此，能否良好处理少量数据成为测试当前NLP模型局限性的一个理想条件，评估数据资源匮乏的语言无疑能产生影响深远的、真实的应用。4文化与规范方面模型训练所使用的数据不仅展示了特定语言的特征，还诠释了一定的文化规范和常识。然而，在不同文化里，一些常识也可能有所不同。例如，“免费”商品指的是任何人都可以在未经许可的情况下使用的商品（如餐馆里的盐），但“免费”和“非免费”的概念在不同的文化中也会有不同的表现。不同文化里对禁忌话题的定义略有不同，甚至对相对权力和社交距离的评估也有一些差异。另外，许多现实情景（如COPA数据集所包含的情景）与许多直接经验并不匹配，也没能将许多众所周知的背景知识平等地反映出来。因此，仅接触主要源自西方国家的英语数据的智能体也许能与来自西方国家的谈话者进行合理交谈，但与来自不同文化背景的人交谈时则可能出现沟通障碍。除了文化规范和常识知识以外，我们训练模型所依据的数据还反映了潜在社会的价值。作为NLP研究人员或从业人员，我们必须询问自己：我们是否希望我们的NLP系统排他地传递特定某个国家或语言社区的价值观。虽然这个问题对于当前主要处理诸如文本分类之类的简单任务的NLP系统而言并不那么重要，但随着系统变得越来越智能、并需要处理复杂的决策任务，该问题的决定将变得越来越重要。5认知方面人类幼童能够学习任何自然语言，而且他们的语言理解能力还能应用于各种语言。为了获取人类级别的语言理解能力，NLP模型应该有理解不同语言派系和类型的能力。NLP模型最终应能学习不局限于任何一种语言结构、还能泛化到特征不同的语言的抽象概念。6解决之道1）建立数据集如果要创建一个新的数据集，应该预留出一半注解用于创建另一门语言的大小相同的数据集。2）评估如果您对某项特定任务感兴趣，可以考虑用不同语言在同一个任务上进行模型评估。3）Bender Rule标明你所研究的语言。4）假设明确说明你的模型所使用的信号及其作出的假设。想好哪门语言是你特地学的，哪门语言是笼统学习的。5）语言多样性估算你正在研究的语言样本的多样性。6）研究钻研那些能解决数据资源匮乏的语言难题的方法。相关参考论文：Cross-Cultural Pragmatic Failure (1983), https://academic.oup.com/applij/article-abstract/4/2/91/167524?redirectedFrom=fulltextOn Achieving and Evaluating Language-Independence in NLP (2011), https://journals.linguisticsociety.org/elanguage/lilt/article/view/2624.htmlChoice of Plausible Alternatives: An Evaluation of Commonsense Causal Reasoning (2011), https://ict.usc.e/pubs/Choice%20of%20Plausible%20Alternatives-%20An%20Evaluation%20of%20Commonsense%20Causal%20Reasoning.pdfKeyboard layouts: Lessons from the me'phaa and sochiapam Chinantec designs (2014), https://www.researchgate.net/publication/290279777_Keyboard_layouts_Lessons_from_the_me'phaa_and_sochiapam_Chinantec_designsDemographic Dialectal Variation in Social Media: A Case Study of African-American English (2016), https://www.aclweb.org/anthology/D16-1120/From Characters to Words to in Between: Do We Capture Morphology? (2017), https://arxiv.org/abs/1704.08352The DLDP Survey on Digital Use and Usability of EU Regional and Minority Languages (2018), https://www.aclweb.org/anthology/L18-1656/Automatic Language Identification in Texts: A Survey (2018), https://arxiv.org/abs/1804.08186Can LSTM Learn to Capture Agreement? The Case of Basque (2018), https://www.aclweb.org/anthology/W18-5412/Deep Contextualized Word Representations (2018), https://www.aclweb.org/anthology/N18-1202/Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (2018), https://www.aclweb.org/anthology/P18-1031.pdfWhat Kind of Language Is Hard to Language-Model? (2019), https://www.aclweb.org/anthology/P19-1491/On Difficulties of Cross-Lingual Transfer with Order Differences: A Case Study on Dependency Parsing (2019), https://www.aclweb.org/anthology/N19-1253.pdfBERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2019), https://www.aclweb.org/anthology/N19-1423/The State and Fate of Linguistic Diversity and Inclusion in the NLP World (2020), https://arxiv.org/abs/2004.09095A Call for More Rigor in Unsupervised Cross-lingual Learning (2020), https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.658/From SPMRL to NMRL: What Did We Learn (and Unlearn) in a Decade of Parsing Morphologically-Rich Languages (MRLs)? (2020), https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.660.pdfByte Pair Encoding is Suboptimal for Language Model Pretraining (2020), https://arxiv.org/abs/2004.03720XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual Generalization (2020), https://arxiv.org/abs/2003.11080ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators (2020), https://openreview.net/forum?id=r1xMH1BtvBA Call for More Rigor in Unsupervised Cross-lingual Learning (2020), https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.658/XCOPA: A Multilingual Dataset for Causal Commonsense Reasoning (2020), https://arxiv.org/abs/2005.00333via: https://ruder.io/nlp-beyond-english/

今天我有幸参加了中心校组织的在学校的英语教研活动。 三位老师的精彩展示，对我来说是个很难得的学习机会。下面是我的一些心得体会:一、胡老师教态自然，轻松熟练。可见在备课方面用功之深。教学过程中环环相扣，深入浅出。上课前在黑板上板书的表格，在教学中起了重要作用。整个课堂显得完整，首尾相应。我个人觉得稍微有所不足之处的是可以在精心处理一下PPT。胡云老师这节课讲了两个部分Let's try ，Let's talk 。这两个部分讲的都很好。但是这两个部分的衔接不是特别完美。二、李老师声音清晰动听。刚开始的教学有一点点冷场，但随着李老师的精彩教学，学生激情慢慢被调动起来。这一节课李老师用了多种单词，短语学习形式。让学生充分的读记。教学过程环环相扣，课堂上孩子们激情澎湃，声音洪亮。相信通过这一节课的学习。学生一定能完成这一节课的教学目标。同时也培养了学生的英语学习兴趣。李老师的课，精准的抓住教学重难点，发音十分准确，非常值得我学习。三、王老师教授的三年级，因为是低年级，特别重视学生的接受能力。有丰富的肢体动作。三位老师能够全程英文进行授课，非常值得学习。学生良好的表现，也是邱庄学校的亮点，教出优秀的学生是我们每一位老师的追求。 通过这次听课，我学到了一些新的方法，对比反思我自己的不足之 通过这次听课，我学到了一些新的方法，对比反思我自己的不足之处。对自己的课要多下功夫，多向优秀老师学习。争取让自己有更大的提高。对自己负责。对学生负责。

收入水平直接关联着生活质量及幸福感，然而真实的统计数据以及2019年庞大的毕业生人数和激增的就业压力，迫使职场人士在升职加薪“事业”上必须进一步提升自身竞争力。在华尔街英语近期发布的《全球英语研究报告》中就明确揭示出英语能力在薪资水平上的影响力。《全球英语研究报告》是华尔街英语委托知名网上市场研究公司YouGov，对全球八个非英语母语市场（意大利、德国、俄罗斯、印度、中国、印度尼西亚、日本和智利）的四千多名受访者进行深度调研后制作的，其中，48％的受访者在学习英语后收入提高了25％。除了直接关联外，报告中还显示，57%的受访者表示学习英语可以获得更好的晋升机会，61%的受访者认为英语学习能让他们在申请工作机会时更具优势，高阶英语使用者对自己职业前景的乐观程度是非英语使用者的两倍。在互联网大数据中，网络非专业统计会对各行业薪资水平进行排名，从众多信息中不难发现，与英语关联度较高的企业、行业、岗位排名均靠前，例如外企、互联网行业、IT岗位等。可见，英语能力对于薪资水平的影响日益增强。

“问渠那得清如许，为有源头活水来。”随着教育改革的不断深入，教师的教育理念也必须不断更新。教育并非冷冰冰的黑板和书本，而是有仪式感、有人情味的学习活动。山东省潍坊未来实验学校的教育，培养的是未来的人，未来的孩子，应该是情感丰富、能够独立思考的人。教师也要面向未来，道在日新，艺须日新。为了提升教师的教学技能，建设一支具有现代教育理念和专业水平，适应教育改革需要的英语教师队伍，2021年1月5日，高新区初中英语骨干教师培训在潍坊未来实验学校举行。本次培训学校有幸请到了潍坊市初中英语教研员王晓春科长亲临课堂，指导课堂教学。王老师结合课例，就听说课、阅读课和课外名著阅读课的设计为大家做了专题报告。学习一门外语并非易事，但大家可以在攻克困难的过程中体会语言的魅力和乐趣。潍坊未来实验学校七年级英语组刘晓伟老师为大家呈现了一节精彩的听说课。刘老师的课注重创设情境，激发学生的学习兴趣，在情境中复习旧知，自然引入新知，学习活动设计由浅入深，由易到难，学生参与热情高涨。王老师结合课例，就每个环节设计需要注意的问题做了详细解读：单词和短语应在不断应用、不断复现的过程中逐步掌握。七年级上册的听说课比较简单，一课时即可完成。七年级下册的部分对话较难，可分两课时完成。第一课时包括：presentation-听力素材（分层听）-读前听-听后说-听后读，侧重理解文本，获取信息；第二课时包括：读后学-学后读-写作，侧重知识学习与应用。读写课也是英语课堂重要的一部分。阅读是对文本的关注，我们在导入课堂时，是否应该把过多精力放在生词上呢？读前扫清生词尽管使得课程推进较为顺畅，但却不利于培养学生的阅读能力。导入部分的重点理应在于激发兴趣、设置悬念。通过原问加以及文化内涵引入的方式加深学生对于文本的理解，带领学生梳理出语篇的框架结构，引导学生依据文章的结构讲述语篇的主要内容，才能让每个学生真正学会自主思考和独立表达。有了一定的语言输入后，通过课文复述以及改写、自主写等任务，引导学生利用本单元学习的重点进行输出，才能让英语能力真正内化于心。如果说课内阅读是让孩子习得能力，那课外阅读则是对能力的应用与迁移。英语课外阅读的设计要区别于课内阅读，要更加注重培养学生的阅读兴趣和阅读习惯，因此，如何设计阅读任务以激发学生的阅读兴趣便尤为重要了。王老师结合老师们设计的《绿野仙踪》第一章和第二章两个课例，对课外名著阅读课的设计与评价给出了中肯的指导。老师们也跃跃欲试，决定进行分工合作，根据王老师的指导意见就《绿野仙踪》和《小王子》两部名著展开教学设计，利用寒假，通过网课引领学生开展名著阅读。道在日新，艺须日新。教育观念的不断更新，指明了课堂教学设计和课外名著阅读教学设计的方向。博观约取，厚积薄发，通过一点一滴的积累，不断提升学生的英语素养，我们才能携手并进，用足够自信优雅的姿态面对未来。

教育信息化从1.0时代进入2.0时代。今年4月份教育部印发《教育信息化2.0行动计划》通知，提出要到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，建成“互联网+教育”大平台。这对于传统线下教育的老师来说是一个很大的改变。我们有幸采访到了有着近30年英语研究教育专家，英语特级教师邓北平老师，来谈谈他对于教育信息化2.0的看法。邓北平老师，男，汉族，1962年4月出生，祖籍湖北武汉人。教育硕士，中国人民大学国际关系学院博士生。1999-2008年8月担任华中师范大学第一附属中学英语教研组长，英语特级教师，2004年成为全国英语课题研究成员，高考英语命题专家。2016年11月加入习习网络，现为习习网络首席教育家。长期从事英语教、学、考的一体化研究，有着深厚的理论功底和实践经验的邓北平老师表示，互联网教育的推行，有助于国内教育事业的发展。邓北平老师说，2008年8月-2013年9月在北京《学生双语报》、《双语学习报》担任执行主编的时候，发现很多地方教育资源不均衡，一些偏远的地方得不到好的教学。2010年在美国东西方国际教育研究院担任执行院长的时候发现，西方国家的K12互联网教育可以引用到国内教育，可以缩小教育资源分配不均的问题。2013年9月邓老师进入了国家公共教育服务平台（简称国家教育云），担任武汉区教育资源中心总顾问。想把教育资源通过K12互联网教育在线共享教学资源，突破距离的问题，为孩子创造一个公平的教育机会。邓老师为此做了很多努力，发襄论文及专著逾百篇（部），在全国各地讲学一百余场，开办了邓北平英语教、学、考专业博客，受到全国中学英语教师和广大学生的关注。邓老师以教学为己任，2016年11月加入习习网络，结合时代发展，突破传统线下教育与K12网络教育的屏障，思考着如何用互联网共享优秀教师的教学资源，如何用人工智能技术基于数据和事实的学情分析为师生的教与学过程赋能，增效减负，辅助教学。在已经来临的人工智能时代中，很多学校也在探索将人工智能技术应用到教学之中，互联网教育时代已经开始了，K12网络教育将逐步进入全国中小学校。非常感谢邓老师对教育事业的贡献，祝愿老师身体健康，工作顺利！

近日，为了提升王家山小学英语教师教学教研水平，促进教师自身的学习和教学水平的发展，提高英语教学效率，该校英语教研组全体教师在401教室开展了本学期的第七次英语教研活动，本次会议根据“教师自评——易课堂教师心得分享——各教师评课”的流程，由教研组长周雯主持，每位教师都畅所欲言，大家共同研讨，寻找最佳的教学方法。吴绚执教5A Mole 3 Unit 7 Period 1，本节课从课前、课中、课后都运用了希沃易课堂工具，覆盖学生课前、真正提升学生学习成效、帮助学生全面成长，并通过线上布置作业让课堂延伸到课下。课中能借助看图说话、看视频、听音划线、单选题、多选题、发表观点等各种活动形式突破教学重难点。刘丽娟执教5A Mole 3 Unit 7 Period 2，刘丽娟整节课活用了希沃白板和易课堂，学生以六人一组，小组活动参与课堂，学生通过游戏、抢答、头脑风暴等个人和小组活动，接受了新知，最终以学生小组活动完成课文内容贴图进行课堂反馈。在新的科学技术支持下，教师可以便捷地翻转学习，使用参与式课堂互动，全方位了解学情数据，轻松实施互动教学及翻转学习的课堂模式。教师可获取学生课堂答题数据，从而实时关注学生的学习效果，动态调整教学计划，提高课堂效率。学生通过易课堂常态化智慧课堂工具，亲自动手操作、自主探究，实现学生在智慧课堂上的即学即练即掌握。周雯评课中提及两节课教师很好地贯彻了英语教学提倡的交际性原则，并且运用了多种教学手段及方法以达到教学目标，也能很好地调动学生的学习积极性与学习兴趣。为了帮助学生构建和发展认知结构，教师必须善于鼓励学生积极参与并设计英语教学活动，包括思维参与和行为参与，这需要学生全身心的投入和体验。通过感知、体验、实践、参与和合作等方式实现任务目标，感受成功。此次教研活动为该校英语教师提供了一个良好的交流平台，使教师在教学上互相促进、互相学习，达到共同进步的目的。（吴绚 审核人：黄武）【来源：市教育局】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

说课评课展风采，同研互学共成长自我回顾促反思教而不研则罔，研而不教则殆。尽管寒冬已至，但我们教学教研的热情不减。在新教师亮相课结束后，近日组织召开了说课评课研讨会。此次活动旨在于同研互学，促进青年教师共同成长。互评互学共成长在新教师说课之后，组内老师纷纷发表了自己的看法。大家一致认为六位新教师自身素养很高，教学基本功扎实，课前准备十分用心，与学生相处很融洽。因此才能呈现出有温度的课堂。在评课的过程中，教师们也针对新教师们面临的困惑进行了探讨和交流。从教学设计到课堂管理，从板书设计到信息技术的运用，大家互相出谋划策，毫无保留地分享了自己的方法和创意。直到会议结束，老师们都表示研有所得，意犹未尽。复盘总结明要求经过一番热烈激情地讨论，教研组长李登均老师对本次活动做出了总结。她首先肯定了六位新教师的课堂，并表示每位老师的课堂都有值得学习和探讨的地方；同时，她也指出无论是常规课还是公开课，老师们都应该要紧紧围绕教学目标和学情来设计有实效性的活动，真正落实基础知识，培养学生的思维能力和学习能力，让学生在每堂课上都有所学。教研是分享的过程，是学习的过程，也是共同成长的过程。此次活动不仅让新教师有展示课堂，反思课堂的机会，更让老师们有了互相学习，共同成长的机会。