精准教学提升学生学习质量的实践研究

一、课题的提出 
        （一）研究背景： 
        进入 2012 年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临据，并命名与之相关的技术发展与创新。随着大数据时代的来临，教育事业发生了重大的变革，大数据技术已经被广泛运用在教育评价、课堂教学、教育模式等各个方面。课堂教学是学校教育中最为有效的教育途径，在大数据时代背景下的高效课堂教学发展趋势，值得广大教育者重点关注研究，这可以加强大数据技术在课堂教学中的应用，提高教学质量。 信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。长期以来班级授课制在带来批量培养人才的高效率的同时，也备受诟病忽视对每个学生个体的关注。于是抓两头促中间是现实的做法，这样产生每个班级都存在的沉默的中间层现象。以人为本的时代的到来，呼唤教育关注人。然而无论教师如何努力，要做到面面俱到根本不可能。信息技术的发展提供了可能，用机器代替人的分析，从而大幅减少工作量，关注每个学生，因材施教成为可能。在不改变教师原有教学体系下，增加对学习路径的数据记录，进而形成个人的学习分析报告。教师根据报告关注每个同学，实时掌握动态，及时介入指导。这样的系统第一不会让教师推倒重来，减少变革阻力。第二，电脑自动分析，不需要教师消耗大量精力。第三，用数据代替经验，实现精准教学。精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。 
        精准教学（Precision Teaching）是Lindsley于20世纪60年代根据Skinne 的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中”；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。 
        我国的精准教学研究刚刚起步。祝智庭等从信息化教学改革的角度，结合智慧学习分析了精准教学的基本理论与模式设计，提出了基于递归思想的精准目标确定方法；梁美凤从理论引介的角度，介绍了精准教学的基本概念、操作流程及其应用价值；张灵芝提出了翻转课堂下的精准教学模式及其实践策略；郑怡文等借助数字媒体技术，通过提取人脸表情和体态特征对学生进行精准关注，这实际上是精准教学衍生出来的技术方案。由此不难发现，当前我国的精准教学研究存在两大问题：一是研究总量偏少，研究者关注、跟进精准教学的研究成果不多，尚没有出现关于精准教学的国家级教育科研课题；二是研究范围狭小，研究者开展的精准教学研究主要面向小学教育中的阅读、数学等基础课程，而对于高等教育、职业教育课程缺乏精准教学研究。因此，吸引更多的研究者对精准教学进行多元视角研究，对于我国教育教学改革具有重要意义。 
在这种大背景下，我们提出课题“精准教学提升学生学习质量的实践研究”，努力探索利用精准教学实现提高小学课堂教学的质量和教学效率的目的。 
        （二）研究的意义：  
        通过本次研讨活动，借助互联网的手段，利用信息技术对我区的教育教学进行全面的监测与评估，以期建立用“数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的教育管理机制，实现基于数据的科学决策，积极利用分析结果对全区教育教学进行指导。引入“精准评价”和“增值评价”的理念，用具体、明确的量化指标和条理化的信息，取代笼统、模糊和经验式的评价模式，动态地监测和评价教学质量，从而通过监测数据跟踪到各层次教育教学质量的进展与变化，科学诊断教育质量问题，提高政府部门的教育决策的科学性。 
        树立并落实学生作为学习主体的教学理念；让学生尽可能多地自主学习；通过独立与合作完成学习任务让学生保持高密度和高强度的思维状态；让学生理解知识发生和发展的过程；注意处理短期有效和长期有效的关系；把普遍真理与学生的个体经验相结合；让学生从理解到掌握再到建构知识。 

二、理论依据 
        1、有效教学理论 
        有效教学理论源于20世纪上半叶西方的教学科学化运动，“有效教学论”关心的主题是如何使用恰当的教学策略提高教学效率。因此，有效的教学就是利用情境、协作、会话等学习要素，充分发挥学生的主动性、积极性，最终实现知识的意义建构。 
布鲁姆在教学方法上提倡发现法。他认为学习不在被动地形成刺激与反应的联结，而在于通过主动的形成认知结构，他认为在学校行为中，包含着三个机会同时发生的过程，即新知识的获得、知识的转换和知识的应用。
        2、智慧教育理论 
        强调学校教育不仅是知识的灌输，更要看重实际解决问题能力的提高。相信每一个孩子都有智慧，然后去开发它，挖掘它，认为每个孩子都有不同的智慧，需要因材施教，让孩子自主发展。智慧教育面向全体学生，是快乐的、幸福的，重点是培养学生的创造能力。 
        3、马斯洛和罗杰斯的人本主义学习理论 
        人本主义学习理论认为：学习是个人潜能的充分发展，是人格的发展，是自我的发展。它是以学生为主体、老师为主导，诱发学生自主合作、主动求知。 
        4、布鲁克斯的“建构主义”理论 
        “建构主义”理论认为学生必须主动“投入学习”。死记硬背的知识是“无用知识”。学生必须在情境脉络下与问题互动才能真正理解。学生必须积极建构意义，通过内在对话与思考过程，与他人互动，来理解脉络与解决问题。 
        5、现代教育家、全国特级教师魏书生也说过，教师的工作就是有效地教育学生掌握知识，提高能力，成为社会有用的人。许多教育家的著作为我们的实践与研究提供了坚实的理论基础。在课题研究中，我们以人的全面发展、可持续发展理论为指导，以现代教学价值论，运用现代教学结构理论和建构主义理论为依据，进行研究，取得了有益的成效。 
        6、素质教育理论 
        “智育工作要转变教育观念，改革人才培养模式，积极实行启发式和讨论式教学，激发学生独立思考和创新意识，切实提高教学质量。” 

三、课题研究的主要内容 
        1、研究现代中小学教育的环境及特点、信息技术与中小学课堂教学的关系。  
        2、分析我国中小学课堂教学的发展现状和传统教学手段的弊端及亟待解决的问题，运用大数据分析教学需要和适合本地区的教学方法，将信息技术应用于解决方案，提出精准教学的方法和策略的研究。 
        3、比较不同教师在教学中将信息技术应用于何时、何地，运用何种具体方法，解决了什么教学问题。 
        4、将信息技术与目前所用的教学手段、教学方法进行整合，运用不同的课程形式——慕课、微课、翻转课堂等形式，了解信息技术在教学中的优势，使它最大限度地发挥作用，促进中小学课堂教学改革的发展和创新。 
        5、认识传统教学方法和现代教育技术运用中的误区，并探究如何运用信息技术平衡两者之间的关系。 
        6、形成一系列网络教学课件并对外开放，优化资源配置。 

四、研究参与人员 
        1、主持人：张爱玲 
        负责本课题策划与研究工作，组织课题组开展活动，撰写课题设计、实施方案，撰写结题报告，参与课题的实质性研究，撰写有关论文。 
        2、主要研究人员： 

张爱玲、彭彬：负责课题研究过程中的调查表的发放和回收，并整理调查数据，撰写调查报告。 

彭彬：负责汇总研究数据和撰写阶段性总结。 

彭玲：负责记载实验过程，阶段性小结、教学后记及论文，参与结题报告。 

五、课题研究保障措施 
        1、课题研究人员加强理论学习，提高自身素质。

        （1）加强理论学习，转变观念提升素养 
        课题研究成功与否，与课题研究成员素质有很大关系。为提高课题研究人员的素质，尽快掌握教育研究方法、更有效的课研，研究人员认真学习课题研究方案、并致力于在中小学课堂教学中引入精准教学理念，用具体、明确的量化指标和条理化的信息，取代笼统、模糊和经验式的教学模式，动态地监测和评价教学质量，从而通过监测数据跟踪到各层次教育教学质量的进展与变化，科学诊断教育质量问题，把研究过程之中的探究、发现、猜想、质疑等认识活动显现出来。 
        （2）认真实施开展课题研究，吸取先进经验，加强交流，不断提高研究水平 
        为课题研究工作的顺利开展，以使课题的计划不断地变为课题的实践并取得成效。研究人员制定了详尽周密的研究工作计划，基于大数据环境，运用多种大数据环境下的信息技术对精准教学模式进行初步探索，开展课题研讨活动，交流经验；想方设法发挥学生的主动性、探索性、协作性，提高课堂教学的效率。 
        2、聘请专家进行本课题研究指导，课题研究人员是有多年教学经验的骨干老师，具有一定的研究能力与课题研究经验。 
        3、相关部门在活动组织相关制度制定、时间、经费方面给予最大的支持。 

六、课题研究对象和步骤 
        （一）研究的对象 
        研究的对象为中小学生。 
        （二）研究的步骤 
        1、第一阶段（2017 年1 月——2017 年3 月）准备阶段。 
        （1）整理课题申报相关资料，完成课题申报、立项，成立课题研究小组。 
        （2）了解实验教师对实验的理解和操作情况，通过问卷调查等形式了解目前中小学课堂教学现状，即教师运用何种教学方法教和学生运用何种方法学，以及课堂教学中信息技术的运用情况。了解不同类型学生的心理变化，学生需求变化，研究建设与共享以便学生在获取信息、运用信息、提高自学能力等方面全面进步的教学方法策略，为课题研究的具体实施作好充分资料准备。 组织课题小组和实验教师进行大数据及相关理论、基础教育教学改革理论和智慧教育理论的学习，分析总结以往的成功经验，借鉴兄弟学校的教学成果，研究传统教学中存在的弊端和问题，构建大数据环境下课堂教学改革创新应用的行动方案。 
        （3）制定研究方案及研究计划，力争使研究工作规范化、科学化。 
        在这个阶段，教师要从各种渠道获得的信息、资料，并对各种资料进行分类。课题主持人组织相关人员在广泛学习基础教育教学改革理论、素质教学的理论书籍和兄弟学校的实践经验后，先后到其他学校参观学习，印发学习资料，撰写、修改研究方案。请来专家为课题进行全校性的专题报告，并对课题研究人员进行相关培训。 
        2、第二阶段(2017 年3 月——2018年3月)实验阶段。 
        （1）进一步加强对《基础教育课程改革纲要》和智慧教育相关理论的学习，深入学习国内外典型教改经验，并深入实践研究。 
        （2）按课题方案，分步骤、分阶段地进行实施，运用科学方法、手段进行实施研究，从而为课题研究获得第一手材料。 
        有目的、有步骤地制定课题的行动计划，然后按计划实施行动。在实验过程中，借助信息技术手段，对我区的教育教学进行全面的监测与评估，以期建立用“数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的教育管理机制，实现基于数据的科学决策，积极利用分析结果对全区教育教学进行指导。引入“精准评价”和“增值评价”的理念，用具体、明确的量化指标和条理化的信息，取代笼统、模糊和经验式的评价模式，动态地监测和评价教学质量，从而通过监测数据跟踪到各层次教育教学质量的进展与变化，科学诊断教育质量问题。尽量让学生在网络信息技术所创设的语言情景中进行学科学习。在实验中充分突出以学生为主体的教学原则，充分调动学生的学习积极性和求知欲，有效地促进和培养学生学习能力。最后在行动的基础上进行总结，再修改计划，再贯彻落实于行动，再反思，如此循环往复，不断完善此项实验。 
        （3）实际课堂案例分析和行动研究，运用统计学知识将其结果形成书面报告。 
        （4）完成阶段研究报告，进行阶段成果评估。 
        3、第三阶段(2018 年3 月——2018年5月)总结阶段。 
        （1）这一环节是改进、调整、完善课题的研究，不断检验实验班的效果，同时组织教学调研，掌握详细资料，最后在专家的指导下，完成课题研究报告：《精准教学提升学生学习质量的实践研究》等。 
        （2）总结实验成果并采取相关措施推广研究成果。 

七、研究方法 
        1、行动研究法： 
        行为的改变不是单纯地靠学术研究就能完成的，它往往是在对照新课程理念、审视教学行为，边实践、边研究的过程中，逐渐发生、发展的。因此聚焦中小学课堂，以课堂为载体的研究成为我们研究的主要方式。我们将采用课堂实践、活动讨论的形式开展活动，聚焦传统课堂教学的现状和弊端，用现代的理念进行审视，提出运用代教育技术和信息技术在中小学课堂中进行精准分析和教学，提出促进课堂教学改革创新的方法策略。 
        2、文献研究法： 
        采用文献检索手段，从有关书籍、报刊、文献中收集中小学课堂改革及大数据的相关资料，借鉴他人的经验教训，结合本校实际找到新的生长点，避免重复和走弯路，为课题研究保驾护航。廓清理论，明确概念；掌握动态，探求新路。 
        3、逻辑归纳法:在实践过程中总结、探讨该课题的一般教育理论与实践模式等。 
        4、经验总结法：通过总结，全面深入、系统地提高经验实质，使之上升到教育理论的高度，找到可以运用和借鉴的规律性的教育教学方法。 
        5、调查研究法：综合运用各种调查方法和手段，掌握实验研究的第一手材料，为课题提供充足的事实依据。 
        6、观察法：教师在信息技术环境下，有目的，有计划地对中小学生的课堂教学模式和教学方法下的外在表现进行考察，然后通过学生在学习过程中的现状进行分析的一种方法。 

八、课题研究成果分析 
        （一）研究论文、研究案例、经验总结等；《精准教学提升学生学习质量的实践研究》成果汇编。 
        （二）提出运用精准教学提升学生学习质量的方法策略： 

        在传统教学环境下，教师更倾向于套用某一种成熟的教学模式，而精准教学往往被视为一种教学评估策略或者某一门课程的教学方法而非教学模式，故精准教学在应用和推广时首先便遭遇了教师这种思维理念上的阻碍。大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故利用大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式，对推动精准教学的发展、促进精准教学的应用具有重要意义。为此，本研究从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。 
        1、精准化的教学目标确立 
        明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。

        但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3 分钟之内完成1000 以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。 
        2、程序化的教学过程框架设计 
        精准教学起源于Skinne 的程序教学，故程序化是精准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架，是保障精准教学有效实施的关键。本研究设计的程序化教学过程框架，是指基于大数据实施精准教学的流程与规则，具体包括： 
        （1）建立大数据教学资源库，并实施个性化资源推荐 
        程序化教学的本质是一个输入输出系统，即输入教学资源、输出学生的学习结果。在传统教学环境下，由于教学资源有限、信息技术匮乏，输入输出系统以整个教学班级为基本颗粒，无法保障学生的个性化发展。针对此问题，本研究提出建立大数据教育资源库，以管理海量的数字化教学资源；同时，将输入输出系统的基本颗粒由班级细化到具体的每一位学生，利用智能推荐技术，根据学生的学习特点配置不同的优质教学资源，实施个性化教学。 
        （2）优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录 
        本研究充分利用大数据技术的优势，优化传统教学过程，并在此基础上，融入精准练习、测量与记录，进行精准教学，从而为下一步的教学决策和学习干预提供支持。具体来说，本研究在操作层面进行了两类尝试：①基于翻转课堂的精准辅助教学，即以微课为内容、以微信公众号为平台，进行精准教学——首先，学生实名关注微信公众号；然后，学生点击微信公众号平台上的微课资源，并进行实时互动、练习与答题；最后，后台系统自动记录学生的学习行为，形成每个学生的学习轨迹与分析结果。②基于项目导向任务驱动的精准实训教学，即以计算机基础课程练习测评系统为平台，在传统的项目导向任务驱动教学框架内，进行精准教学——首先，学生登录系统进行实训操练，每完成一个任务即可提交，否则无法进入下一个任务阶段；待整个项目完成后，提交至系统评分；最后，系统实时精准地记录学生登录并完成每一道实训任务的时间、失分点（错误）和最终分数，形成学生的学习轨迹与错误问题域。 
        （3）实施精准干预 
        精准干预是精准教学的精髓之所在。在大数据环境下，无论是微信公众号还是计算机基础课程练习测评系统，师生之间都可以实现跨越时空的沟通，且沟通记录可以追溯查询。根据测量、记录呈现的学生学习行为，教师能够判断出学生能否顺利达成教学目标——若能达成，说明无问题；若不能达成，说明有问题，需要干预。具体来说，本研究在操作层面按照特殊问题和普遍问题分别进行了针对性的干预：针对个别学生的特殊问题，通过即时通讯工具，进行实时点对点的干预纠正；针对反映比较多的普遍问题，则通过教学博客、微信公众号、朋友圈，予以统一干预纠正。干预是一个反复的工作，而练习、测量与记录同干预一起，构成了一个循环迭代的过程，这个循环迭代直至全部学生达到了教学目标所要求掌握的知识或技能才会终止。 
        3、精准化的教学评价与预测 
        在传统教学环境下，教学评价或为模糊的经验判断，如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评价学生的学习表现；或为简单的分数判断，如通过期末考试成绩、期中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术等众多先进技术的融合应用，使得精准教学评价从伴随教学行为的开始到结束，并能够对尚未发生的未来进行精准预测。如郑怡文等提出了一种课堂大数据采集技术，该技术集成了学生坐姿测量系统、眼部识别系统和噪音识别系统，通过获取学生在课堂的一些生存状态大数据，可以比较准确地解读、分析进而判断出学生的学习情况（如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦情况等）；该技术具有较高的实时性，使对每个学生实施精准有效的关注成为可能。由此可见，基于大数据的精准教学评价是一种全员、全过程、全方位的实时评价。 
        在基于大数据的精准教学模式中，教学评价主要依赖于技术手段（包括大数据采集、教育数据挖掘、学习分析和数据可视化技术），通过各类智能教学系统自动监控、自动分析学生的学习情况，并实时反馈给所需要的人；教师、学生、家长等可以根据自身的需求，查询并生成可视化的评价报告。预测则指综合分析每个学生在各个阶段的学习表现数据和其它系统数据（包括各个教育系统、评估系统、专家系统）后，形成数据决策支持系统，并对学生在未来一段时间的学习表现进行预测，进而根据预测结果提出相关的改进建议或学习对策。 

九、总结对精准教学提升学生学习质量的实践研究成果的评价方法 

1、有没有面向全体——关注所有学生，尊重个性差异 

2、有没有学习兴趣——关注情感体验，激发求知欲望 

3、有没有思维深度——关注思维品质，鼓励质疑争辩 

4、有没有教学效益——关注课堂实效，促进目标达成 

5、有没有实践运用——关注问题解决，找出问题根源 

6、有没有创造生成——关注课堂生成，提高教学效率