大数据背景下学科教学的精准性研究

周成渝，江世泽，熊丽娜，王志方，陈书，刘平，赵丽，宋建梅 

一、课题的提出 

（一）研究背景： 

1、时代发展的必然。 
在互联网+时代，学校不应回避教育技术带来的种种冲击，而是应该思考如何更好地利用新技术，特别是将技术手段深度运用于课程、教学领域，实现对传统课堂教学的突破，以谋求更深层次、更核心领域的变革。这种变革对于当前的中国教育来说，尤其显得重要，在班级授课制背景下，精准地把握每一个学生的学习状态，为学生的学习提供精准的指导和支持，其实质是利用技术手段，把学生从被动的统一的知识接受者解放为主动的个性化的知识建构者。 
大数据时代已经来临，教育大数据的背景下，课堂教学改革必将对教育产业机构、教学新技术设备、课堂教学模式、学生的个性化学习产生根本性影响。教育大数据的发展，有助于数学课堂教学改革的精准实践，提高教学设计、思维训练、合作探究、课堂评价、数学实践的实际成效。 

2、提高课堂教学质量的要求。 
在教学大数据背景下，教学工作的创新，教学质量的提高，智慧教育、智慧课堂的打造，必须注重对多元化数据的收集，重视对教学大数据分析，以探索教学大数据背后的关联价值，指导教学改革决策和提升教学质量。 

如今的学生处在知识激增的时代，他们会从电视、手机、网络等媒体上学习很多的知识，大数据时代，造成学生的知识水平参差不齐。教师如果不能与时俱进，做到精准教学，教学过程中既浪费时间，又容易让学生产生厌烦情绪，教学效果可想而知。在教学中如果能精准教学，定会大大提高课堂教学质量。 

3、学生的个性化发展的需要。 
在大数据环境下，学生的学习行为过程考察和个性化发展均成为可能。这是因为，学生在学习过程中的各类行为状态都可以转化为相应的数据记录，成为学习表现的分析要素。换句话说，在传统教学环境下，精准教学过度强调学习行为结果的分析，并根据结果分析来干预学习行为；而在大数据环境下，精准学习不再完全依赖于结果分析，还要考量学习行为的过程等其它要素——通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根据此结果对学生的学习行为及其学习表现进行评估和干预，可以预测学生未来的学习表现趋势，也可以为个别学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施，以保障学生的个性化发展。 

教育信息化时代，大数据的使用重在能够帮助教师从经验教学到精准教学，学生从模糊学习到精确定位，真正做到减少无意义的付出，使老师获得有针对性的回应，学生能得到个性化的学习。 

4、学习可持续发展的需要。 
教学过程中的数据无处不在。如课堂教学中某个知识点的教学及在线习题反馈，课后作业中每个学生对每个题目的作答信息，一次考试后形成的试题分析报告和成绩统计信息等，都蕴含着大量有价值的鲜活数据，但却往往被忽略。如何收集这些常态化的教学数据，并应用数学统计、数据挖掘等技术手段，进行深入有效的分析挖掘，发现规律，找到问题，既形成一些共性的教学策略，又提出一些个性化的学习建议，让数据为教学服务，就显得很有意义。这种有目的、有意识的教学数据收集与分析，可以帮助我们找准最近发展区，进行精准化教学，从而提高整个学校教学的有效性。 

（二）研究的意义： 
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。 

以云计算、数据挖掘和移动互联为支撑的大数据技术，给教育教学带来了颠覆性影响。精准教学自诞生以来，便与程序、数据密不可分。在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的理论研究与实际应用不容乐观。而在大数据环境下，学生学习行为的自动测量、自动记录、高效分析与精准预测均已成为现实，使得精准教学突破了传统教学环境下的操作困境，为下一步的应用、推广提供了强有力的支持。需要强调的是，基于大数据的精准教学模式在教学实践中的应用，不仅需要大数据的技术支持，更需要有与之相应的思维理念的跟进。 

二、理论依据 

1、教育政策的要求。江泽民同志指出：“面对世界科技飞速发展的挑战，我们必须把增强民族创新能力提高到关系中华民族兴衰存亡的高度来认识。教育在培养民族创新精神和培养创造性人才方面，肩负着特殊的使命。” 

《全日制义务教育化学课程标准》指出：“作为科学教育的重要组成部分，新的化学课程倡导从学生和社会发展的需要出发，发挥学科自身的优势，将科学探究作为课程改革的突破口，激发学生的主动性和创新意识，促使学生积极主动地学习，使获得化学知识和技能的过程也成为理解化学、进行科学探究、联系社会生活实际和形成科学价值观的过程。”“既考核学生掌握知识、技能的程度，又注重评价学生的科学探究能力和实践能力，还有关注学生在情感态度与价值观方面的发展。”“在内容标准中对各主题的学习提出了探究活动的具体意见，意在转变学生的学习方式，使学生积极主动地获取化学知识，激发学习兴趣，培养创新精神和实践能力。” 

2、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，利用大数据实现学科精准教学，切实提高教学质量。” 

3、人本主义理论。人本主义理论强调学习过程中人的因素，把学习者视为学习活动的主体，重视学习者的意愿、情感、需要和价值观。大数据背景下学科教学的精准性研究遵循了“以人为本”教学原则，对于激发学生的主观能动性、发挥学生的主体作用、发展学生的能力有着积极的作用。 

4、行为设计理论。基本思想：人的行为是人与事物之间的双向交互的过程，人的意识与行为是辨证的统一体。教学设计的核心任务：设计学习活动，以便引导学生的学习行为，从而促进学生的心理发展。 

三、课题研究的主要内容 

1、教师强化大数据意识。 
大数据时代的来临，使得数据分析技术的优势逐渐影响到各行各业。在互联网技术不断发展的今天，受教育者的娱乐活动或者其他网络活动都会留下各种各样的信息，对于这些海量信息进行分析，进一步发掘受教育者的思维动态和学习状况，可以客观的对学生进行了解，提升教育的管理效率和教学水平。大数据技术在政治教育中的应用可以实现传统教育技术多不能实现的数据整理和分析功能，能够在教育水平上提高新的层次。为此教育工作者要转变思想观念，与时俱进，强化大数据意识，创新教育方式，将大数据更好和更加充分的利用到教育教学中来。 

2、大数据助推课堂教学精准调控。 
传统教育无法对学生在哪个学习环节有问题做出精准的判断。在大数据背景下，教师可以做到：一是精准调控教学进度，每一个知识点的教学完成后，可以让软件自动生成相应的练习题，根据学生的完成情况决定是否推进。二是精准调控学生情感。通过面部表情、语速语调、触屏的轨迹力度等，判断学生的精神状态、学习兴趣。三是精准调控学习方式。比如：课堂上可以建立像微信群一样的学习小组群，以发帖的方式进行合作探究学习，教师适时干预引导。 

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。 

4、个性化的补偿教学。 
学生的差异性是客观存在的。对于学习能力弱的学生，课后需要个性化的辅导答疑，对于学习能力强的学生，课后需要个性化的激励提升。借助数据信息，教师很容易掌握每一位学生的学习情况，主动开展一些补偿性教学，包括录制一些知识点或者题目的讲解微视频，推送给相关学生，指导他们自主学习，并及时进行答疑。 

5、个性化的课后作业。 
当前学生学业负担较重的一个重要因素是所有学生做同一份作业，很多学生做了“不该做”的作业。根据学生学习过程中分析得到的差异性数据，教师完全可以布置不同层次、不同类别、不同难度的题目，因材施教，实现个性化的课后作业，切实减轻学生的学业负担。 

四、研究参与人员 

1、本课题组成员分工： 
组长：周成渝（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。 

主要研究人员： 
江世泽、熊丽娜：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。 

王志方、陈书：负责汇总研究数据和撰写阶段性总结。 
(刘平、赵丽、宋建梅负责记载实验过程，阶段性小结、教学后记及论文，参与结题报告。） 

2、研究的对象 
研究的对象为学生。 

五、课题研究保障措施 

1、课题组教师加强理论学习，提高整体素质。 
2、聘请专家进行本课题研究指导，课题组的实验教师是有十几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、课题研究步骤 

（一）第一阶段：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、分析新课程教学目标和课堂教学现状，为课题研究的具体实施作好充分资料准备。 
3、制定研究方案及研究计划，建立课题研究小组，落实人员分工，明确职责，力争使研究工作规范化、科学化。

（二）第二阶段：实验阶段 
1、进一步加强对《基础教育课程改革纲要》的理论学习，深入学习典型教改经验，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。 
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。 

（三）第三阶段：总结阶段 
1、完成课题研究报告：《大数据背景下学科教学的精准性研究》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，聚焦当前学科教学课堂教学的现状，用现代的理念进行审视，提出大数据背景下学科教学的精准性研究的方法策略。 

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。

八、课题研究成果分析 

研究成果： 

（一）研究论文、研究案例等：《大数据背景下学科教学的精准性研究》。 
（二）提出大数据背景下学科教学的精准性研究的方法与策略： 

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。 

2、大数据助推课堂教学精准设计。 
教育大数据，为教师的教学设计提供了很多种可能性和方式手段。通过大数据分析，可以做到：一是对学生的深度了解，通过平常教学、作业反馈、阶段检测等数据，掌握学生的现实水平和现实需要，制定帮助策略。二是对环节的多维比较。通过大数据，借鉴参考那些设计精巧、学生兴趣浓、讲述精妙、教育效果好的教学环节。三是对呈现方式的优化选择，通过大数据来选择用什么方式来呈现、演示教学内容，优化认知过程。 

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。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。 

4、针对性的命题测试。 
学生做题，教师必然就要出题。备课组教师搜索、选择、编辑题目耗费了大量时间和精力。但由于一个年级往往是同一份作业、同一份试卷，一个教师对自己的班级相对了解，而对于其他班级却不甚了解，这样的命题针对性、有效性相对欠缺。有了大数据分析，全体学生课堂学习、平时作业、常错试题等数据信息一目了然，命题教师可以做到轻松组题、精准命题。 

5、大数据助推课堂教学精准评价。 
新课标倡导对学生进行多元化评价。在大数据背景下，教师可以通过智慧数据评估系统，从情感、态度、兴趣、交流、合作等多个维度准确掌握全体学生的学习情况，也能为每一位学生的学习情况进行立体画像，在此基础上的评价才可能全面客观多元。教师通过课堂中学生花费的学习时间、完成练习情况、学习行为变化情况、成绩等数据，分析学生学习行为与学习者学习结果的相关关系，最终为学生构建学习行为模型。 

九、总结大数据背景下学科教学的精准性研究的评价方法 

在研究过程中，我们总结出如下比较简单、易操作的几种评价方法： 

1、注重个体差异。这种方法是将评价对象一学生自身作为参照点的一种评价。 
2、科学运用绝对评价法。即以预定教学目标作为客观参照点，在评价时，把评价对象与客观标准进行比较，评价每一个学生的达标程度。在操作时，对不同层次的学生采用不同的客观标准，使学生保持正常的心理状态。 
3、相对评价法。相对评价法是指在某一集体(班级)中，以这个集体的平均成绩为参照点，评价每一个学生在这个集体中所处的位置。 
4、激励性评价法。这种评价方法是捕捉学生在学习活动中的闪光点和成功之处进行导评，以便满足学生最佳心理需要，调动学生学习积极性。 
5、将每学期的成绩报告书改为素质报告书。 

本文转载自：中国知网