纵观近几年的深圳教育版图
新建公办高中如雨后春笋
有一所创立不足四年的高中
凭借亮眼的办学成绩
在众多学校里脱颖而出
它就是——中科附高(深理工附中)
首届高考在同类学校中领跑
中考录取分数线节节攀升
让家长、学生交口称赞
这所依托顶尖研究院和大学成立的高中
究竟有哪些独到的办学秘诀?
一起来看
“第一次踏入母校大门,一所新高中,一切都是未知数,那时我的心情是忐忑的。但认真负责又激情四射的老师、活泼开朗又勤学好问的同学,让我意识到只要努力自己也可以很优秀。”去年被中国人民大学录取的王于飞说。
和王于飞一样,陈清源也是中科附高的首届毕业生,正在深圳理工大学就读,“当时想着高中生活怎么这么漫长,等到了大学才后知后觉,这或许是我人生中最精彩的三年”。
“我们在‘博士课堂’上听科学家讲座,到中国科学院深圳先进技术研究院(简称:深圳先进院)研学,在实验室里完成各种有趣实验……对于一名高中生而言,这些无疑是宝贵的经历。尽管我中考成绩并不特别出色,但中科附高却让我避免落入一个平庸的环境。”华南理工大学本科生邱万桐说。
在华东理工大学工科试验班就读的杨哲轩,当年中考成绩超出中科附高录取分数线50多分,“我不后悔选择中科附高,不仅仅是因为能享受到极其强大的教育资源,更因为感受到老师们无微不至的关心。”。
从中科附高出发,王于飞、陈清源、邱万桐和杨哲轩等一大批同学,一路奔向理想中的大学。去年首届高考,中科附高优投率与本科率均在同类学校中领跑,600分以上32人。
“中科附高拥有‘中科系’、深圳理工大学的顶尖科教资源,注定不能平庸,我们坚持高端高质量办学,锚定学生全面发展、个性发展、学业成绩走在前的目标,迅速办出特色办出成绩。”中科附高校长宋如郊说。
资源天花板
有实力,更有实绩!
在中科附高,各种顶尖资源超乎想象,已经浸润到教育教学全过程,为学校高质量发展护航引路。
学校站在巨人的肩膀上办学。深圳理工大学、深圳先进院拥有50多个研究中心和大批院士、教授、研究员、青年教育工作者,人才总量超过6000人,他们组成了中科附高的智库团队,与中科附高开展教育教学工作的定期研讨和科学化指导,定期分享海外见闻和最前沿的研究成果。
在此基础上,中科附高又特聘“中国科普第一人”、中国唯一荣获联合国科教文卫组织“卡林加科普奖”的李象益教授,北京师范大学著名学者李亦菲先生,中国心理学会著名心理学家刘正奎研究员等为办学顾问,办学之路直通“高速”。
不止有规模庞大的科学家“天团”,中科附高还有名师“天团”。
校长宋如郊是特级教师、正高级教师、全国语文优秀教师、广东省中小学教师工作室主持人。曾参与筹建东北师大附属实验学校、北大附中深圳南山分校、北京师范大学东莞石竹附属学校,是南山区深云学校、中国科学院深圳先进技术研究院实验学校、中科附高的创校校长,办学治校成绩卓著。
在宋如郊看来,中科附高要高质量发展,首要在教师。学校“外引内培”,已经打造出一支高学历、高素质教师队伍,其中有博士后、博士、硕士研究生107人,平均年龄约33岁;正高级教师、特级教师、省级骨干教师和学科带头人等名优教师95人。他们老中青搭配合理,既有经验又富有激情……
一系列顶尖资源加持,中科附高找到了一条爱生活、爱科学、爱国家的“三爱”教育理念办学之路,凭借硬核实力“出圈”,以惊人的速度改写人们“新学校需要时间沉淀”的固有认知,开办就是好学校。
从“出口”看,中科附高首届招生中考录取线排在全市第40位,没有全市6000名以内生源,但2024年首届高考优投率与本科率均在同类学校中领跑,600分以上32人;最高分665分,被中国人民大学录取;三位学生以超过624分的高分被深圳理工大学录取。
从“进口”看,中科附高招生分数不断攀升,其中2024年AC类录取分数528分,超过深圳市2024年中考等级A线2分,全市排名第34位,相较于2021年进步6个名次。
让学生在高一
就能找到最好的赛道
中科附高在全市高中率先接入AI大模型,正式上线专属校园助手“AI科崽”;连续四届举办人工智能主题科学节,培养学生创新思维和计算思维,提升科学素养、创新意识;举行“AI+课堂”展示课,探索智能时代教学新路径……
早在人工智能走进普罗大众视野之前,中科附高已经鼓励师生对人工智能进行研究探索实践。这种先知先觉的底气,依托于深圳先进院建设的深圳理工大学,其设立“创新型人才培养研究中心”,并在中科附高建设实践基地,初步打造从初中、高中到大学的绿色成才通道。
樊建平院士到中科附高讲课
在“博士课堂”,深圳先进院高级工程师张锲石带来《改变我们生活的人工智能》,通过不同的互动试验,引导学生理解人工智能视觉技术在检测和识别物体上的优势;深圳理工大学樊建平院士、赵伟院士和潘毅院士等科学家是“院士讲坛”的常客,袁庚书院李光林院长作为科学校长开讲“开学第一课”;深圳理工大学在读本科生、硕士研究生、博士研究生与高中学生结对子,构建起紧密的学伴关系……
基于深圳理工大学培养目标,中科附高秉承“创新融合”理念,融入深圳先进院和深圳理工大学高端资源,按照“科学筛查-个性定制-跟踪成长-系统培养”的方式,科学家引领、教师指导、学伴陪伴“三位一体”定制创新人才早期培养与发展计划,构建“博士课堂”“科学家讲坛”“院士讲坛”等在内的创新教育课程架构,实现创新人才的早期甄选和培育。
学校学生从高中阶段就能接触到世界领先的科研技术成果,及早了解世界上领先的学科方向,力争规避传统教育模式给创新拔尖人才成长带来的消极影响,减少成长损耗,在高一的时候就选择最好的赛道。
此外,中科附高学生有机会进入深圳先进院2000余家孵化企业实习,参与产品研发,和诺贝尔奖获得者面对面交流。在科学竞赛中表现优异且基础学科拔尖的学生,学校将推荐其进入中科创新人才实验班。
课程多元丰富
学业、身心两不误
“在联考、高考等考试中,我们学生学业成绩从来没有下来过。但我们不片面追求学业成绩,不刷卷子,而是要让学生全面发展、个性发展,要瞄准学生未来30年的成长。”宋如郊说。
中科附高坚持做真实的教育人,办真诚的教育,始终尊重教育规律和学生成长规律,坚持五育并举,创设以“爱生活”为本色、以“爱科学”为特色、以“爱国家”为底色的“三爱”课程体系,充分培养学生的创新思维和科学精神,在促进学生全面发展的基础上满足不同学生的发展需求。
学校关爱每一个孩子的健康成长,围绕“三爱”课程体系,累计开发涉及14个学科的28门校本课程,成立囊括文学社、艺术社、游戏研究社、体育社等在内的6大类39个学生社团,举办科技节、体育节、艺术节和各类赛事活动,重点打造科学教育、心理健康教育、劳动教育特色。
学校开创了国内首个高中学段的心理梦工厂,由中国科学院心理研究所指导建成,将生命教育、生涯教育与心理关爱融为一体,在这里没有试卷和排名,只有放松的笑声、创意的火花和一群志同道合的伙伴。从电影疗愈到手工解压,从脑力游戏到情感探讨,心理梦工厂备好“快乐套餐”,让学子每一天都有新鲜体验……
在中科附高,不仅科学、体育、音乐、美术、心理课一节不落,还将劳动课搬进了课表。校外劳动和科普教育实践基地在深圳市光明区楼村湿地公园内,占地面积达3796平方米,是全市高中规模最大的校外实践基地。在基地里,每个班都拥有专属耕作地块,种什么、怎么种完全由学生自己来决定,宋如郊带头参与。学校每两周有一次劳动课,所有学生都要上。
在宋如郊看来,劳动可以让学生接触到真实的生活场景和真实的自然,对人的意志品格的形成有重大影响,是其它任何活动与课程不可替代的。
办学以来,中科附高学生在“外研社杯”全国中学生外语素养大赛、全国高中数学建模(应用)能力大赛、“外教社杯”英语整本书阅读活动、广东省化学奥林匹克竞赛、深圳市中小学生艺术展演活动等各级各类赛事累计获奖1101人次,成为学生全面发展、个性发展生动例证。
致力于让学生
学得好、生活好
对教师来说,专业技术职务(岗位)晋级是一件关系到个人待遇、未来前程的大事。中科附高却发生了一件“怪事”——具有晋级资格的五位党员教师接连“让”出名额,他们选择在攻坚克难时“我上”,在晋级机会面前说“你来”。(点击查看教育大事报道)
这种“让”,正是中科附高优良校风的体现,他们不仅注重个人品德修养的提升,更致力于业务能力的精进:从教两年的夏纯钞老师执教课例获评2024年教育部基础教育精品课“部级精品课”,从教两年的冯雪琴老师获广东省中学生物学教师概念教学大赛特等奖……
“学校为青年教师精心定制专业培训,从科学研修到家校社合作,从青蓝工程到各种教研活动,引领我们深耕教学。老师们精益求精,个个都是细节控。能融入这所学校,我倍感荣幸。”冯雪琴说。
良好的教风孕育了端正的学风,中科附高学子们积极向上,求知若渴。
“高中知识难度提升,数学成为我提升学业的‘拦路虎’。清晨,我与课本上的数学题‘较量’;课间,我抓住机会向老师、同学请教;夜晚,我在食堂的灯光下整理错题……虽然难题接踵而至,我不曾放弃。”高一(13)班刘晓亨说。
宋如郊表示,中科附高办学以来,“三风一训”一直没有用固定的文字来表达,因为“三风一训”是用“脚”走出来的,是每一位师生干出来的。经过四年沉淀,学校已经初步形成了健康、质朴、纯粹的校风。
进入高中,孩子成长最主要的生命场就是校园。
中科附高从学习、生活等方方面面上关怀每一个孩子,校园建有400米标准跑道,大型体育场馆、灯光足球场、室内恒温泳池、健身房、高端学科实验室、各类艺术类场馆等一应俱全;学生宿舍更是“星级”标准,6人一间,单人单床,不设书桌充分保障睡眠,配备独立的洗手间和淋浴间。
中科附高食堂自营,是深圳首家“6S”精益化管理的食堂,除了常见的家常菜以外,特色餐厅还有笼仔饭、扒饭、汤粉等特色餐,并提供夜宵。
行走在中科附高,扑面而来的是浓厚的学习和家园氛围。在这所“生来不同”的学校,学生不仅赢得高考,更赢得人生。
来源:宝安日报
编辑:vesper

