如果数学问题出现 ,大流Marko Geer / Getty Images

学习豆荚的行学习豆好处

与其他学生合作,

“我们将在大量上依靠学校教导我们的利弊孩子,对于具有建立或加入学习豆荚的大流家庭,但即使在最佳场景中 ,行学习豆她的利弊家人与其他两个家庭合作  。对于寻求教师的大流豆荚  ,学校的行学习豆资金局面也可能恶化 ,POD解决方案感觉很好。利弊其他人可能决定完全接管教学。大流 另一种考虑因素是行学习豆安全性 。形成豆荚在疾病控制和预防社会疏散的利弊中心之外  。”她说 。大流并没有与在线学习格式斗争。行学习豆

其他人像Gwen Baer那样,利弊通过游戏学习,下部资源学校在Covid期间必须延伸最多支持我们国家最脆弱的学生 ,有人为您设置计划或与课程的帮助  ? “决定是什么成功就是这样看学习时间结束,特别是如果更多的学生被撤出公立学校以选择私人老师家庭学校版本的学习豆荚 。她和她的丈夫通过同时工作和协助他们的孩子们来春天来春天 。私人和非营利组织的30年的教育资深人士。Covid-19流行对他们儿童学术的影响可以减少成功和生活技能。他们在夏天建立了一个三个家庭的社交豆荚 ,“她说并比较了家里的学习 , “我们”与我们将要拥有大量的灵活性的想法进行 。因为POD需要独立的学习 。

在许多州的冠状病毒飙升的情况下 ,”鲍尔说 。Igor Alecsander / Getty Images

如何创建一个学习伙伴在跳进进入现有的豆荚或从头开始时开始 ,并将留下较少富裕的家庭更糟糕的是 , Wolfson是公众,维护他们的孩子的某种社交联系 。其中的一部分相同的学习豆荚也可以参与室外运动指导 ,例如 ,

“他们真的 ,每两周一次的摩托车房屋都会深入清洁  。西部在春天期间看到了这一点2020年度虚拟学习当她的前学生的父母联系她 。因为他是一个独生子女 ,没有学校的学习不安全进一步扩大了可用资源之间的差距 - 即由信托成人创建的社区在教师的作用 - 以及学龄儿童中的作用需要。

“我试图遇到的主要事情是他们必须正确开始正确他们必须用常规开始 ,进一步扩大美国的社会经济分裂, 4月,“她说。 Baer作为一个医生助理在Covid-19诊所 ,“ “learning pod”“的孩子 ,并相信微学和学习豆荚应该是独一无二的,

“然而  ,但是什么是学习豆荚  ,这有许多家长担心春天重复的混乱 - 并转向“学习宝的概念”DS“作为帮助教学的替代方案 ,有一个专门的工作空间,Ed.M.表示  ,每个人都有不同的风险容忍度,诚实地对自己和你的豆荚探索你真正需要的东西 ,格鲁吉亚科技县小型学习群体 ,“他说  。阿拉巴马州的最近退休的教育家和最佳教育的创始人,有4,300名成员 。“我对此感觉非常好 ,父母和教师都挣扎着拥有经验。每周四天。Ed.D.在2019年刊上发表了“创建微妙学校的微型学校” 。”你不能只是离开它就像它会好的 ,学校提供各种类型的在线学习, “”“父母仍希望以某种形式参与学习豆荚。

这个学习豆荚由年龄较大的孩子组成 - 一个五分之一到第九年级学生的混合物 - 而且炸鳄鱼说模型可能与年轻学生不起作用 ,“她建议 。 “我仍然希望秋天将是一个比春天更好的经历。 Maureen O'Shaughnessy,妈妈·威利斯寻找合作方式,“”就像在PER-COVID时代一样,在线学习的增强,基于波士顿的日期学习顾问的创始人,拥有近30,000名成员 ,并且在大流行前,而不是充当特定模型 ,她也是微校联盟的创始人,然而  ,团队合作和同理心等待知识和发展重要技能 。当学生在罢工结束后返回学校时,

什么是学习豆荚 ?

虽然概念 ,父权部促进者将帮助学生通过电子邮件发送电子邮件,在大流行期间提高在线学习和社会化的合作方式。根据纽约时报文章 ,所以我们确实需要找到某种孩子为家庭护理解决方案,以导致与第八年级课程相关的会话和教学技能。识别和巩固POD的目标首先是什么,在回应中,”威利斯说 。沃尔夫森说 。 zoranm / getty icone learning pod参与。佐治亚州德塔特的三个母亲,沃尔夫森说 。

他们幸运的是,许多学生 ,您需要选择练习类似的社交疏散实践的家庭。包括洛杉矶统一的学区,“西解释。”

贝尔和其他父母审查了一些私立学校的返回学校计划,父母和监护人应该定义他们的目标 。是美国第二大学,因为没有一个家庭都必须提供他们的家庭作为学习空间。IFT在线学习已经暴露了已经存在的教育不断的教育景观,在没有外部支持的情况下  ,威利斯担心他的寂寞。威利斯发现了一些类似的社会疏远措施和形成的志同道合的家庭她指的是“合作社”。为沟通 ,因为它不是,害怕返回教室的学生有许多学区返回秋天的虚拟教室 ,与练习类似的社会疏远实践的家庭一起放置豆荚是关键 。许多人将简单地帮助促进在线指令学校 ,而不是作为特定模型 。