當前位置:文書都 >

事務文書 >工作總結 >

春季學期小學教學工作總結

春季學期小學教學工作總結

時間過得特別快,一個學期轉瞬即逝。盤點着一個學期的收穫,主要做了以下工作:

春季學期小學教學工作總結

一、市區評優展風采。

從三月份開始,我們的數學、語文、英語、音樂四個學科先在區內進行評優。真的很欣賞吳秀君、高紅梅、廖金丹、蔡爽四位教師的積極上進和做教育的那種執著精神。他們憑藉着自己紮實的教學基本功和積極探索的學習態度先後在區內奪冠,奪得了參加詩評優的機會。還記得校長當時在北京,當我把這個好消息告知校長的時候,大家異常興奮。都在為老師們叫好。因為在這背後,我們感受到的是我們這個團隊的通力合作。無論是試教、還是製作教具、還是研究教法,我們的老師都能夠傾力相助,所以,我們的成功喜悦是屬於大家的。特別是校長身在北京,還不忘電話指導和鼓勵,那份關注與幫助,讓我們難以忘記。正因為如此,我們的六位參加市評優的老師才能夠在這個評優過程中再次得到鍛鍊。再次取得優異的成績。期中,語文和數學、科學分別獲市一等課。其他學科也取得了優異的成績。

二、他山之石,可以攻玉。

一個學期以來,我們先後派出一五位教師到北京學習、一四位教師到瀋陽、十幾位教師到北台、附小等學校學習,使老師們對學校管理、對課堂教學、對教育有了更高定位。同時,我們還請來了實驗小學、千金小學、新華一校的老師帶來了先進的教學理念。聆聽他們教學,感受他們先進的教學策略,品位他們自主、開放的.課堂模式,讓每位老師受益匪淺。為了加大校際交流力度,我們的老師與華一的老師成為師徒對子,多次參與課堂聽課,對於老師的業務提高大有幫助。市區教研員的深入指導,更讓我們的老師受益。

三、強化教研,分層析提高。

本學期,我們加大了教研的力度,將集體備課、教研製度化。儘管老師們都很忙碌,卻都能充分利用週一和週四的下午進行研究。教研組長盡職盡責,分工到位,老師們能夠將教學中存在的問題進行研究交流,避免了教學中出現的問題。個個年組都能從不同的角度進行教研展示。

一年級:上好識字課

二年級:圍繞新課標有效教學

三年級:加強閲讀訓練

四年級:外出學習展示

五年級:夯實基礎,訓練學生語言表達

六年級:單元複習

期中,一年級、二年級、四年級的教研課在全校進行了展示,收到了非常好的效果。

另外,數學學科共展示了四節校級交流課,期中,教導主任和兩位組長率先垂範,為大家提供了非常好的研究課例。之後,大家又幫助新教師備課,呈現了一節精彩好課堂。英語學科、科學學科、美術、音樂學科能夠利用評優的試教機會進行紮紮實實的教研活動,使老師們在個個角度收穫教學思想,提升教育水平。

同時,新教師的達標課、年輕教師的成長課、骨幹教師的引領課、中年教師的提高課、老教師的資源課、校長的示範課,學校領導的點評課讓老師們在不同的教研形式中收穫的更多。

四、業務輔導,提高內在修養。

教導處每月對老師進行一次業務培訓。分別從教案設計、教學反思、作業批改、論文撰寫四個方面進行輔導。解決了老師們平日教學所需。而且培訓之後,及時進行競賽、檢查和要求,使輔導具有了實效性。同時,我們在開學初進行了“如何書寫計劃”、‘如何上好開學第一課”的培訓,通過學生作品的展出和對記者對孩子的採訪,我們瞭解到了孩子們喜歡這樣的課堂。希望延續這種特色,老師們有更多創新。每次教研活動後,我們都進行了相應的輔導,如:教育的祕訣是激勵和喚醒;教育的魅力是不留痕跡的指導;新教師要經歷的幾個過程;課堂上的自主探究;課堂上的靈動等。同時,定期推薦了經典文章。骨幹教師優先發展,建立成長手冊,記錄自己的成長曆程。

五、學科活動異彩紛呈。

數學學科:計算競賽

語文學科:查字典、百詞、誦讀、書寫經典、作文

英語學科;單詞過級

體育學科;廣播操、隊列、跳繩

音樂學科:合唱

美術學科:畫展

書法;低年學生作文展

小雨滴文學社活動成果顯著,成為學校一大亮點。

六、年級組特色活動:

一年級;獻給媽媽的禮物

二年級:書法

三年級:讀書積累、作業展覽

五年級:放飛夢想--兒童詩展

六年級:感恩系列活動

體育組:跳繩擂台賽

美術組;作品展

幼兒園:作品展

七、畢業生工作:成功召開了畢業生大會,將中小銜接工作體現。贈書儀式拉開了實小學生讀書的序幕。畢業生的感恩活動觸動了孩子的心靈,飽含深情的寫下了精彩的文章。

八、校報投稿情況統計:一年級一、五級年級三家長積極參與,五年級三班作品多。

九、常規檢查:英語組晨讀好、滿勤

十、學生訓練各具特色

十一、紮實抓質量:表揚三六年級和優秀班級

期中之後的質量分析會,之後的個別學生輔導,三、四年級的區裏檢測,三六年級的全市檢測。

  • 文章版權屬於文章作者所有,轉載請註明 https://wenshudu.com/shiwuwenshu/gongzuozongjie/3r8kjj.html
專題