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文件名称:师范院校汉语言文学专业语言类课程教学改革研究.docx
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更新时间:2025-05-23
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师范院校汉语言文学专业语言类课程教学改革研究

◎河北/胡永鹏张爱萍田凤玉

语言类课程是师范院校汉语言文学专业课程体系的重要组成部分,包括现代汉语、古代汉语、语言学概论等必修课程及相关选修课程。课程主要讲授汉语言文字的性质、结构、功能、演变规律以及二者的关系等内容。汉语言文字具有独特性,其所蕴含的文化反映着中华民族的心理状态、价值观念、思维方式、审美情趣等。语言类课程在专业人才培养中发挥着十分重要的作用,承担着培养师范生语言文字素养、语言文字应用能力、语文教学能力等重要任务。研究者曾围绕语言类课程教学中所存在的问题提出改革措施,并取得一定成效。当前,在师范专业认证、一流本科课程建设、新文科建设等背景下,应遵循“学生中心、产出导向、持续改进”的理念,按照“两性一度”、学科交叉融合等要求,进一步深化语言类课程教学改革,突出师范生语文教育教学能力的培养,不断提升汉语言文学专业人才培养质量。

语言类课程内容的优化主要从以下两个方面入手。首先,整合重复内容。由于教材编排等原因,语言类课程在教学内容方面存在交叉、重复的情况。如现代汉语和古代汉语均涉及汉字方面的内容,语言学概论与现代汉语均有语音方面的内容。此外,古代汉语和古代文学中的某些文选也相同。这在某种程度上降低了课程的信息量,可能造成教学资源的浪费。鉴于此,任课教师或课程组之间应协调好相关课程的重复内容,统筹安排教学内容,并将知识性与实用性有机结合,做到“各有侧重”,达到“温故知新”,实现“融会贯通”。其次,更新教学内容。语言类课程内容具有稳定性。不过,时代的发展会使社会上出现新的语言现象等,语言文字及相关方面的研究也不断取得新成果。因此,教师应及时将学科前沿知识和最新科研成果融入教学之中,在激发学生学习兴趣的同时,开拓其学术视野,提升其学科素养。古代汉语教学可以适当吸收古文字、出土文献等方面的研究成果。如在讲解汉字的构造时,可引入学者对长沙马王堆一号汉墓出土印章文字“妾避”的考证,使学生了解“避”字的一种变体写法,深化对汉字形体演变的认识。

语言类课程教学改革应以培养师范生的语文教学能力为主,所以必须与中学语文教育对接。任课教师要熟悉语文课程标准,了解中学语文教学实际,在讲授语言文字知识、理论的同时,适当结合中学语文教育,培养师范生的教育教学能力,使学生了解语文教师应该具备哪些语言文字知识、能力和素养,如何运用所学知识、理论分析中学语文教学中的实际问题,为今后的教学生涯打下扎实的基础。同时实现课程对毕业要求“学科素养”“教学能力”的有力支撑。以古代汉语为例,教师不仅要培养学生阅读古代文献的能力,也要培养学生的中学语文文言文教学能力,使其能够独立完成文言文教学的各个环节。

语言类课程的教学内容繁多,学时数量有限。这在一定程度上增加了教学难度,也为高品质教学带来挑战。解决这一问题,需要借助现代信息技术,采用新的教学方式,通过线下与线上、课内与课外相结合的方式,积极构建多维课堂,有效拓展教学时空,更好地满足学生自主学习和探究性学习的需求,促进个性化、差异化学习与发展。

教师可以充分利用雨课堂、超星泛雅等教学平台,对各种教学资源进行调整和补充以适应学生的学习需求,同时采用BOPPPS、翻转课堂等教学模式,通过“课前—课中—课后”三个阶段构建多维课堂。首先,课前为预习阶段,主要借助线上学习平台在课下完成。教师通过线上平台将教学课件、慕课、微课等学习资源推送给学生并精心布置预习任务,目的在于帮助学生了解背景知识,明确学习目标,激发学习兴趣。教师可以通过“前测”了解学生的预习情况,进而调整课堂教学设计,合理安排教学重点、难点。其次,课中为课堂教学阶段,以师生线下课堂教学为主,线上学习平台为辅。教师可以运用启发式教学、案例式教学、问题式教学、探究式教学等,将语言文字理论知识与实践应用相结合,充分利用学习平台使学生深度参与课堂教学,培养其教学能力、合作精神、反思意识等。课后为复习总结阶段,主要借助线上学习平台在课下完成。教师在学习平台发布课后作业、测试、实践任务等,帮助学生及时巩固所学知识,考查其学习情况并及时予以反馈和指导。

语言类课程具有较强的实践性、应用性,将语言文字理论知识转化为语文教学能力应强化实践教学,建立实践项目体系。因此,教师必须加强实践训练,突出能力培养,为学生在未来更好地从事语文教育教学工作奠定坚实的基础。

首先,结合理论知识学习,布置语言文字实践任务。通过古诗文朗诵、普通话模拟测试、讲汉字等活动,提高学生口语表达能力;通过语言规范状况调查、错别字情况调查等实践,提高学生规范使用汉字的意识和文字信息处理能力;通过语言文字知识大赛、“三字一话”比赛等竞赛,培养学生语言文字综合运用能力和教师基本技能。其次,借助现代信息技术,开展综合实践项目。教师可以指导学生运用现代信息技术和人工智