深入研究

锋言风语1042:同备一节课的深入研究：从摩课到摩课到磨课（1）我区的“同备一节课”资源发到各学校，给老师们提供参考，很多老师直接使用，基本达到了预期的效果。 但是，这仅仅完成了同备一节课的前面和后面两个阶段的任务。中间阶段的“磨课”和“复盘”，因疫情的原因而未能很好的完成。 中间阶段的教研活动，可以称为“全区同上一节课”。“同上一节课”观摩交流活动的目的是：利用“双周半天无课教研日”活动时间，以全区或校际教共同体为组织单位，每半天选取一至两个特定课题作为研究对象，进行深度剖析和研讨，通过“一公分宽度”达到“一公里深度”，为区域内名优骨干教师搭建了一个相互切磋的平台，为观摩教师搭建了一个与名师专家同台对话的平台，为不同学校之间搭建了一个分享资源的平台。 “全区同上一节课”活动流程 1.由区学科教研员牵头，和校际教研共同体教研组长共同确定活动时间、地点、主题、授课人和主评人。授课人原则上是“同备一节课”的主备团队成员。评课人为学科教研共同体成员（含兼职教研员）。授课教师按照“同备一节课”教学设计进行备课。 2.评课：（1）授课人自评；（2）主评人主评；（3）“过来人”谈问题及做法；（4）其它教师评课。 3.修订“同备一节课”教学设计等资源。 活动方式有： 1. 利用“双周半天无课教研日”活动时间，以全区或校际教共同体为组织单位，由区学科教研员和校际教研共同体教研组长为组织者。 2.基于问题和典型课例为研究对象，聚焦核心素养、立德树人和学生主体作用。 3.逐步形成的以“课”为本的教师研修范式。以“读书与引领”“示范与观摩”“集备与研讨”“评课与对话”“磨课与复盘”等方式进行。 4.建立“卷入式”全员参与制度。参会的所有老师都深度参与，全员参与，共建共享共成长。试行新手教师、普通教师和专家“混搭”参与，倡导采取共同体轮值主席制度和承办校轮换制度。在活动现场，采取“自荐＋推荐＋抽签”的方式，开展现场改课。上课教师、观摩教师和教研人员能面对面的现场互动交流，还可以通过微信、短信分享交流各自的学习体会。 5. 要分工明确，职责分明，保证备课和引领任务按时保质保量完成。学科教研员要发挥主体作用，各校际教研共同体联系人（教研员）要做好督查工作。核心学校业务校长、核心学校的教研组长和成员学校的业务校长和学科教研组长等人员要切实履行职责。 6.运用线上线下相结合的方式。在遵守疫情要求的情况下，以线下教研为主。不具备线下教研的，可以用钉钉、腾讯会议等形式举行。鉴于近期根据疫情情况，可以先以校本教研为主；对于人员较少的学校，暂时以同学科教研组全员参与研讨的方式；对于乡镇小学要尽量以全镇集中的方式进行。 7.时间安排：四月份各学科教研员和各校际教研共同体牵头学校的业务校长确定活动时间和活动地点，五月份根据疫情情况（线上或线下；区级、校际、校本不同层面）开展活动。 在这里，有三个关键词：摩课、摩课、磨课 磨课，专业成长的快车道。这里的磨课应该包括三个阶段：摩课（观摩别人的课），摹课（模仿别人的课），磨课（磨出自己的教学风格）。 观摩他人的课，是第一步。青年教师要会观摩，一下老师带着挑刺的状态，一定不会学到东西，全盘接受，缺乏思考也不会有真收获。带着问题和思考听课是我们青年教师的首要。 二是摹课，即模仿他人的上课。我们的同备一节课要求的“复盘”，就是教师在学习他人的基础上，通过自己亲自演练，把他人的优秀做法运用到自己的课堂上，由此体验名师的经验，发现自己上课的问题所在，为下一步的磨课做准备。没有亲自下水，评论就成了无源之水无本之木。 三是磨课，也是学校学科组精彩采用的一种集体备课方式。“磨”也就是打磨的意思，“磨课”也就是研究课、打磨课。磨课就是集全学科的力量来打磨出高质量的课堂，来展示整个学科的水平。 磨课是教师相互学习、共同提升的过程。在磨课过程中，学科组成员能够取长补短，个人专业能力和水平活动提升。这更是我们提升教师业务能力的最有效地方法措施。磨课是我们“同备一节课”非常重要，也是关键环节之一，需要在线上或线下进行，是我们校本教研和各级层面的教研活动的主要方式，是集体备课环节的高一级的活动内容。这种活动一般应用在公开课、示范课或者优质课当中，也要成为我们教研活动的常态。 磨课一般在三方面进行打磨：一要打磨教学设计教学设计是根据课程标准的要求和教学对象的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划。教学设计是备课的第一步。做任何事情之前要有计划和打算，老师备课之前也要有授课的计划和打算，确定好授课的初步框架。这是第一步，也是很关键的一步。教学设计做不好，直接影响后面磨课的效果。先由授课教师完成教学设计，授课小组给出意见和建议。授课老师集中大家的意见和建议，进行修改和完善。二要打磨导学案、课件和教案 教案是老师使用的，内容是教师如何教。导学案是学生用的，内容是学生如何学。课件是课堂上使用的，内容是教案和导学案的综合体。有的老师习惯先做教案，有的老师习惯先做导学案。这个根据个人习惯就行，一般先写教案，根据教案做导学案，再根据教案和导学案做课件。按照教学设计，授课教师完成导学案、课件和教案，磨课小组召集集体备课，对导学案、课件和教案进行修改和完善。三是打磨课堂授课教师展示课堂教学，磨课成员现场研课，集体研究课堂，提出意见和建议，提升课堂实际效果。一般来说，磨课堂是最后一步，也是关键一步。所有磨课的成果要通过课堂呈现出来，这对授课老师的要求是很高的。磨课堂类似于演员的排练，往往需要三五遍打磨才行。小到每一句话，大到课堂结果，都需要认真琢磨，进行不断调整和修改。授课老师也要说到语言娴熟，知识透彻，言行举止合乎规范，完美展示出授课的成效。 如琢如磨，磨课如磨刀，磨好了，“刀”越磨越锋利，课越磨越精。一节精品好课，都是集体磨出来的。“各美其美，美人之美，”成果的磨课一定符合一句名言：三人行，必有我师焉。择其善者而从之，其不善者而改之。 “和而不同，守正创新”是我们教研文化理念，从从摩课到摩课到磨课，我们本着研究的态度，不为最好，只为更好。

没有足够的科学武器来支持。

从哪里听到的，谁说的不挖了？现在有六座祭祀坑在发掘，一共八个坑。之前是没有发现新的线索，都被现场博物馆给盖住了，一次勘探发现了三号坑。期待重大发现。

对教学的理论问题、教学模式、评价方式、教学方法等深入研究,引导教师开展信息化。教育信息化有两层含义：一是把提高信息素养纳入教育目标，培养适应信息社会的人才；二是把信息技术手段有效应用于教学管理与科研，注重教育信息资源的开发和利用。教育信息化的核心内容是教学信息化。教学是教育领域的中心工作，教学信息化就是要使教学手段科技化、教育传播信息化、教学方式现代化。教育信息化，要求在教育过程中较全面地运用以计算机、多媒体、大数据、人工智能和网络通讯为基础的现代信息技术。详细说明教育信息化是指在教育与教学领域的各个方面，在先进的教育思想指导下，积极应用信息技术，深入开发、广泛利用信息资源，培养适应信息社会要求的创新人才，加速实现教育现代化的系统工程。概念溯源“信息化”(informatization)一词最早于20世纪60年代出现在日本的一些学术文献中，当时对“信息化”这一概念主要是从产业角度进行阐述和界定的。20世纪70年代，德国、欧共体和联合国教科文组织等国家及国际组织先后出台了一系列推动信息技术在社会中应用和发展的规划。基本特点从技术属性看，教育信息化的基本特征是数字化、网络化、智能化和多媒化。数字化使得教育信息技术系统的设备简单、性能可靠和标准统一，网络化使得信息资源可共享、活动时空少限制、人际合作易实现，智能化使得系统能够做到教学行为人性化、信息表征多元化、复杂现象虚拟化。本质属性教育信息化的本质就是实现教育信息与知识的共享”和“学校教育信息化的本质是运用现代信息技术和现代教育理论把学校建设成一种充满信息、方便学习者获取信息和培养创新人才的环境”等观点。实际上，在回答教育信息化的本质是什么之前。

才上中学就这么喜爱经济，前途无量啊。。《全球视角的宏观经济学》感觉应该适合你，既有基础、又有提高。建议你看看，加油。。。

或如何了解缺少哪些官方文件 如果我不得不用一个短语来描述Elasticsearch，我会说： 目前，Elasticsearch在十大最受欢迎的开源技术中。 公平地说，它结合了许多本身并不独特的关键功能，但是，当结合使用时，它可以成为最佳的搜索引擎/分析平台。 更准确地说，由于以下功能的结合，Elasticsearch变得如此流行： · 搜索相关性评分 · 全文搜索 · 分析（汇总） · 无模式（对数据模式无限制），NoSQL，面向文档 · 丰富的数据类型选择 · 水平可扩展 · 容错的 通过与Elasticsearch进行合作，我很快意识到，官方文档看起来更像是所谓文档的"挤压"。 我不得不在Google上四处搜寻，并且大量使用stackowerflow，所以我决定编译这篇文章中的所有信息。 在本文中，我将主要撰写有关查询/搜索Elasticsearch集群的文章。 您可以通过多种不同的方式来实现大致相同的结果，因此，我将尝试说明每种方法的利弊。 更重要的是，我将向您介绍两个重要的概念-查询和过滤器上下文-在文档中没有很好地解释。 我将为您提供一组规则，以决定何时使用哪种方法更好。 在阅读本文后，如果我只想让您记住一件事，那就是： 当我们谈论Elasticsearch时，总会有一个相关性分数。 相关性分数是严格的正浮点数，表示每个文档满足搜索标准的程度。 该分数是相对于分配的最高分数的，因此，分数越高，文档与搜索条件的相关性越好。 但是，过滤器和查询是您在编写查询之前应该能够理解的两个不同概念。 一般来说，过滤器上下文是一个"是/否"选项，其中每个文档都与查询匹配或不匹配。 一个很好的例子是SQL WHERE，后面是一些条件。 SQL查询总是返回严格符合条件的行。 SQL查询无法返回歧义结果。 另一方面，Elasticsearch查询上下文显示了每个文档与您的需求的匹配程度。 为此，查询使用分析器查找最佳匹配。 经验法则是将过滤器用于： · 是/否搜索 · 搜索精确值（数字，范围和关键字） 将查询用于： · 结果不明确（某些文档比其他文档更适合） · 全文搜索 此外，Elasticsearch将自动缓存过滤器的结果。 在第1部分和第2部分中，我将讨论查询（可以转换为过滤器）。 请不要将结构化和全文与查询和过滤器混淆-这是两件事。 结构化查询也称为术语级查询，是一组查询方法，用于检查是否应选择文档。 因此，在很多情况下，没有真正必要的相关性评分-文档匹配或不匹配（尤其是数字）。 术语级查询仍然是查询，因此它们将返回分数。 名词查询 Term Query 返回字段值与条件完全匹配的文档。 查询一词是SQL select * from table_name where column_name =...的替代方式 名词查询直接进入倒排索引，这可以使其快速进行。 在处理文本数据时，最好仅将term用于keyword字段。 名词查询默认情况下在查询上下文中运行，因此，它将计算分数。 即使所有返回的文档的分数相同，也将涉及其他计算能力。 带有过滤条件的 名词 查询 如果我们想加速名词查询并使其得到缓存，则应将其包装在constant_score过滤器中。 还记得经验法则吗？ 如果您不关心相关性得分，请使用此方法。 现在，该查询没有计算任何相关性分数，因此，它更快。 而且，它是自动缓存的。 快速建议-对文本字段使用匹配而不是名词。 请记住，名词查询直接进入倒排索引。名词查询采用您提供的值并按原样搜索它，这就是为什么它非常适合查询未经任何转换存储的keyword字段。 多名词查询 Terms query 如您所料，多名词查询使您可以返回至少匹配一个确切名词的文档。 多名词查询在某种程度上是SQL select * from table_name where column_name is in...的替代方法 重要的是要了解，Elasticsearch中的查询字段可能是一个列表，例如{“ name”：[“ Odin”，“ Woden”，“ Wodan”]}。如果您执行的术语查询包含以下一个或多个，则该记录将被匹配-它不必匹配字段中的所有值，而只匹配一个。 与名词查询相同，但是这次您可以在查询字段中指定多少个确切术语。 您指定必须匹配的数量-一，二，三或全部。 但是，此数字是另一个数字字段。 因此，每个文档都应包含该编号（特定于该特定文档）。 返回查询字段值在定义范围内的文档。 等价于SQL select * from table_name where column_name is between... 范围查询具有自己的语法： · gt 大于 · gte 大于或等于 · lt 小于 · lte 小于或等于 一个示例，该字段的值应≥4且≤17 范围查询也可以很好地与日期配合使用。 正则表达式查询返回其中字段与您的正则表达式匹配的文档。 如果您从未使用过正则表达式，那么我强烈建议您至少了解一下它是什么以及何时可以使用它。 Elasticsearch的正则表达式是Lucene的正则表达式。 它具有标准的保留字符和运算符。 如果您已经使用过Python的re软件包，那么在这里使用它应该不是问题。 唯一的区别是Lucene的引擎不支持^和$等锚运算符。 您可以在官方文档中找到regexp的完整列表。 除正则表达式查询外，Elsticsearch还具有通配符和前缀查询。从逻辑上讲，这两个只是regexp的特殊情况。 不幸的是，我找不到关于这三个查询的性能的任何信息，因此，我决定自己对其进行测试，以查看是否发现任何重大差异。 在比较使用rehexp和通配符查询时，我找不到性能上的差异。如果您知道有什么不同，请给我发消息。 由于Elasticsearch是无模式的（或没有严格的模式限制），因此当不同的文档具有不同的字段时，这是一种很常见的情况。 结果，有很多用途来了解文档是否具有某些特定字段。 全文查询适用于非结构化文本数据。 全文查询利用了分析器。 因此，我将简要概述Elasticsearch的分析器，以便我们可以更好地分析全文查询。 每次将文本类型数据插入Elasticsearch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。根据分析器的配置方式，这会影响您的搜索功能，因为分析器也适用于全文搜索。 分析器管道包括三个阶段： 总有一个令牌生成器和零个或多个字符和令牌过滤器。 1）字符过滤器按原样接收文本数据，然后可能在对数据进行标记之前对其进行预处理。 字符过滤器用于： · 替换与给定正则表达式匹配的字符 · 替换与给定字符串匹配的字符 · 干净的HTML文字 2）令牌生成器将字符过滤器（如果有）之后接收到的文本数据分解为令牌。 例如，空白令牌生成器只是将文本分隔为空白（这不是标准的）。 因此，Wednesday is called after Woden， 将被拆分为[Wednesday, is, called, after, Woden.]。 有许多内置标记器可用于创建自定义分析器。 删除标点符号后，标准令牌生成器将使用空格分隔文本。 对于绝大多数语言来说，这是最中立的选择。 除标记化外，标记化器还执行以下操作： · 跟踪令牌顺序， · 注释每个单词的开头和结尾 · 定义令牌的类型 3）令牌过滤器对令牌进行一些转换。您可以选择将许多不同的令牌过滤器添加到分析器中。一些最受欢迎的是： · 小写 · 词干（存在多种语言！） · 删除重复 · 转换为等效的ASCII · 模式的解决方法 · 令牌数量限制 · 令牌的停止列表（从停止列表中删除令牌） 标准分析器是默认分析器。 它具有0个字符过滤器，标准令牌生成器，小写字母和停止令牌过滤器。 您可以根据需要组成自定义分析器，但是内置分析器也很少。 语言分析器是一些最有效的即用型分析器，它们利用每种语言的细节来进行更高级的转换。 因此，如果您事先知道数据的语言，建议您从标准分析器切换为数据的一种语言。 全文查询将使用与索引数据时使用的分析器相同的分析器。更准确地说，您查询的文本将与搜索字段中的文本数据进行相同的转换，因此两者处于同一级别。 匹配查询是用于查询文本字段的标准查询。 我们可以将匹配查询称为名词查询的等效项，但适用于文本类型字段（而在处理文本数据时，名词应仅用于关键字类型字段）。 默认情况下，传递给查询参数的字符串（必需的一个）将由与应用于搜索字段的分析器相同的分析器处理。 除非您自己使用analyzer参数指定分析器。 当您指定要搜索的短语时，将对其进行分析，并且结果始终是一组标记。默认情况下，Elasticsearch将在所有这些标记之间使用OR运算符。这意味着至少应该有一场比赛-更多的比赛虽然会得分更高。您可以在运算符参数中将其切换为AND。在这种情况下，必须在文档中找到所有令牌才能将其返回。 如果要在OR和AND之间输入某些内容，则可以指定minimum_should_match参数，该参数指定应匹配的子句数。 可以数字和百分比指定。 模糊参数（可选）可让您忽略错别字。 Levenshtein距离用于计算。 如果您将匹配查询应用于关键字keyword字段，则其效果与词条查询相同。 更有趣的是，如果将存储在反向索引中的令牌的确切值传递给term查询，则它将返回与匹配查询完全相同的结果，但是会更快地返回到反向索引。 与匹配相同，但顺序和接近度很重要。 匹配查询不了解序列和接近度，因此，只有通过其他类型的查询才能实现词组匹配。 match_phrase查询具有slop参数（默认值为0），该参数负责跳过术语。 因此，如果您指定斜率等于1，则短语中可能会省略一个单词。 多重比对查询的功能与比对相同，唯一的不同是多重比对适用于多个栏位 · 字段名称可以使用通配符指定 · 默认情况下，每个字段均加权 · 每个领域对得分的贡献都可以提高 · 如果没有在fields参数中指定任何字段，那么将搜索所有符合条件的字段 有多种类型的multi_match。 我不会在这篇文章中描述它们，但是我将解释最受欢迎的： best_fields类型（默认值）更喜欢在一个字段中找到来自搜索值的令牌的结果，而不是将搜索的令牌分配到不同字段中的结果。 most_fields与best_fields类型相反。 phrase类型的行为与best_fields相同，但会搜索与match_phrase类似的整个短语。 我强烈建议您查阅官方文档，以检查每个字段的得分计算准确度。 复合查询将其他查询包装在一起。 复合查询： · 结合分数 · 改变包装查询的行为 · 将查询上下文切换到过滤上下文 · 以上任意一项 布尔查询将其他查询组合在一起。 这是最重要的复合查询。 布尔查询使您可以将查询上下文中的搜索与过滤器上下文搜索结合在一起。 布尔查询具有四个可以组合在一起的出现（类型）： · must或"必须满足该条款" · should或"如果满足条款，则对相关性得分加分" · 过滤器filter或"必须满足该条款，但不计算相关性得分" · must_not或“与必须相反”，不会有助于相关度得分 必须和应该→查询上下文 过滤器和must_not→过滤器上下文 对于那些熟悉SQL的人，必须为AND，而应为OR运算符。 因此，必须满足must子句中的每个查询。 对于大多数查询，提升查询与boost参数相似，但并不相同。 增强查询将返回与肯定子句匹配的文档，并降低与否定子句匹配的文档的得分。 如我们在术语查询示例中先前看到的，constant_score查询将任何查询转换为相关性得分等于boost参数（默认值为1）的过滤器上下文。 让我知道是否您想阅读另一篇文章，其中提供了所有查询的真实示例。 我计划在Elasticsearch上发布更多文章，所以不要错过。 你已经读了很长的内容，所以如果你阅读到这里： 综上所述，Elasticsearch符合当今的许多用途，有时很难理解什么是最佳工具。 如果不需要相关性分数来检索数据，请尝试切换到过滤器上下文。 另外，了解Elasticsearch的工作原理也至关重要，因此，我建议您始终了解分析器的功能。 Elasticsearch中还有许多其他查询类型。 我试图描述最常用的。 我希望你喜欢它。 (本文翻译自kotartemiy u2714ufe0f的文章《Deep Dive into Querying Elasticsearch. Filter vs Query. Full-text search》，参考：https://towardsdatascience.com/deep-pe-into-querying-elasticsearch-filter-vs-query-full-text-search-b861b06bd4c0)

国外也有很多的， Dubbo是阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及作为SOA服务治理的方案。它的核心功能包括：uf06c remoting: 远程通讯基础，提供对多种NIO框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。uf06c Cluster: 服务框架核心，提供基于接口方法的远程过程调用，包括多协议支持，并提供软负载均衡和容错机制的集群支持。uf06c registry: 服务注册中心，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。

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