基于大数据分析探索高效课堂深度教学

——以一节小组合作试卷评析专题课为例

摘要：基于大数据分析的精细化课堂教学是未来教学发展方向，越来越多的领域依托大数据提升自身核心竞争力，课堂教学也不例外，中学物理课堂的教学伴随着大量的隐性数据，若能将其收集并显性出来，必然能为现有物理课堂 教学带来创新变革。
关键词： 大数据；分析；小组合作；高效物理课堂；深度教学。

        高效课堂是指在有效课堂教学的基础上、完成教学任务和达成教学目标的效率较高、教学效果好好的课堂。这样的课堂往往深受学生的喜爱且回味无穷，也是中学物理新课程标准一直所倡导的。

        大数据（big data）指无法在一定时间用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，通俗点说是巨量资料的汇集。将大数据分析引入物理课堂教学，并对其精准的统计、分析、评价一定能为物理课堂提供某些宝贵的教学参考。

        为什么需要大数据？首先，课堂是教育信息化主阵地，是教育大数据的主要生产地。大量的客观产生的量化数据是不会骗人的，高效物理课堂一定伴随着大量隐形的物理教育数据产生的，充分合理的利用好这些数据，能够发现学生的长处和不足，借用大数据分析，对学生进行数据采集、分析、处理，清晰地寻找出显现的学生差异，进行个性化教学，告别生产式教学，实现真正的因材施教。

        高效物课堂一直是每位物理教师所追求的目标，新授课中教师施展空间大，但在一些课型实施起来比较困难，例如试卷评析课，这样的课往往单调枯燥，学生被满张的试卷习题搞的提不起学习兴趣，只知道错的就去订正，而教师也往往只注重学生的考试成绩，为了评讲而评讲，很少关注学生的知识生成、目标达成及深度学习。如何使试卷讲评专题课成为高效课堂是摆在我们面前的一道难题，但凡想要上出新意必然离不开创新，笔者想到大数据分析从下面几个维度来设计课堂教学。

一、学生初评数据预学课堂自评

        学生才是课堂的主体，无论什么课教师讲的再好，离开学生的活动，注定是低效的，教师应该发挥课堂的 主导，引导学生去学习。试卷考完后不是就结束了，应该引导学生自我总结考试发现的问题，及时汇总 分析，找出自身不足，为下面物理课堂个性化学习及深度学习做好准备。

        笔者采用的是本市上一年的中考试卷。考试完成后，将参考答案发给学生，让他们自己订正答卷—形成初评一二次审卷一绘制量表一数据分析，通过这一系列预学能使学生对知识点分布以及自身的问题有初步认识，形成第一手资料。如在笔者指导下梅同学画的自我分析量如表1，从表中可以看出他的具体失分分布情况，6、11、23、30题属于电学内容，14、18、20、25题属于力学内容，27题属于光学内容，对应考题暴露出薄弱点，给他指明了具体哪部分知识和技能不足。分析数据不难发现，力学和电学是他主要问题所在。这样，不再是过去的考完糊涂了事，充分认识到自己短板所在，从而指导其课堂有目标地进行交流再学习。

二、小组合作数据互动课堂——交流

        小组合作学习早已成为课堂互动学习的一种流行方式，更是团队合作学习精神的一种体现，合理地开展好小组合作学习能培养学生团队协助能力，建立良好的同学互帮互助关系，合理的分组加上巧妙的方法能有效提高课堂的教学效率。课前，笔者合理地分配小组成员，班级前六名优秀学生各带一组，梯度分配，给各小组一定时间，像梅同学一样填写预学量表，进行互帮互学，采用竞赛拿签名的激励方法，进行组内和组间交流，每帮助别人解决一个问题可拿到对方签名，然后抽取代表进行交流，学生很乐意去帮助别人，拿到别人签名也获得了成就感，如表２所示。组长根据组员的预学和交流数据汇总，在合作学习下能自行解决的题目再加上方圈。从表２可以看出，学生自我学习和互助学习效率和高和低，即基本问题能否自行解决。通过小组长的统计数据交流，为课堂上典例和易错题选取讲解提供了参考，小组合作学习在课堂上有效进行，解决了学生许多基础和中等难度问题，从而为笔者这节课堂节省宝贵时间，也得到了重要数据，与智学网数据分析相结合找出差异。

三、智学网大数据助力课堂——导学

        智学网是以考试为基础，以阅卷为辅助，以数据统计、分析、评价为核心的综合性应用系统，注重学习过程中的发展性评价及教与学的精准分析。智学网为用户提供了更加简单易用的系统操作和全面完善的资源服务，通过大数据分析充分挖掘学校的考试价值，为师生指明教与学的方向和不足。

        课堂上通过智学网阅完的试卷分析出班级考试的各项情况，如图１所示。从学情总览、试卷分析、试卷讲评、具体成绩等几个维度进行数据分析，例如平均分、优秀率、合格率等分析，使得学生对班级本次考试学情总览详细了解；又如从试卷难度、难度比例、信度、区分度等分析，对本次试卷的难易及试卷层次来一次专业解读，给学生留下深刻的印象；再如从大小题、各分段人数、需关注学生、答题情况等分析，使得学生知道本班本次试卷讲评具体到详细分类及条目失分排名，班级总体得失分布情况具体弄清，不再像过去了解甚少。之前学生对课堂上的这些专业数据很少涉及，从而产生了浓厚的兴趣，对试卷分析课的认识由表及里；由浅显到深入；由定性到定量；智学网大数据分析让学生惊叹原来还可以这么学习，而精准的数据有助于确定重点典例和难点易错题。

四、典例易错数据检测课堂——反馈

        试卷讲评课肯定离不开典型例题和易错难题的分解，这是学生所不能靠自主学习或合作学习能解决的部分，需要有经验的教师采用合适的方法进行剖析、引导、讲解。具体体现在课堂教学的重点和难点部分，教学重点突出、难点突破是课堂出彩部分，更是深度教学的关键环节。

        根据小组合作交流情况，得到各组不同学生的差异情况并汇总数据，仍然不能通过合作学习交流解决的题目，结合智学网的数据统计（如表3）。如答题困难的学生集中易错，需要重点关注。再如高频错题中的易错选项代表不同的学生选择不同，分析这些数据可以知道为什么会选择错项。笔者挑选出典型的8、11题和易错题12、22和26题作为代表，用投影的方式向学生集中讲解。如图2所示12题，从数据分析看错误率最高，学生大多错选Ｂ和Ｃ选项，说明学生只看到滑梯对同学的单个力，没有关注作用力的含义，考虑问题比较片面。本题属于力学中的合力问题，初中物理部分还未学到，要到高中物理才系统学习，但试题考到了，学生对合力不了解，也就难以理解选对。笔者从物体运动状态切入，某同学做匀速直线运动，属于平衡状态，引导学生分析受力情况，得出斜面对人的力有两个，对照题目问题滑梯对同学的作用力判断，综合考虑应该是两个力共同产生的效果，与重力刚好使得人处于平衡，故两个力合起来方向应与重力方向相反，大小相等、作用在同一条直线上，如答案Ａ。将合力问题转化为物体处于平衡状态条件，这样学生就容易理解多了，学生们的困惑自然解决。本题也可从反证法角度引导学生判断滑梯对该同学的力，若Ｂ选项正确，则Ｃ也应该正确，由于是单选题，故假设不成立，起码可以排除法确定Ａ选项是最可能的选项，教会学生一题多解，许多学生听完后感觉茅塞顿开，透过数据分析充分了解学生犯错原因，对这个未学的知识转化法教学，达到了意想不到的效果。

        大数据分析给出点拨技巧和解题策略参考，教师从数据中知道学生为什么会犯错，从而对症下药，同时精选的例题也是学生所需，同时有的放矢的讲解的节省的时间，留给学生自主合作学习，这样既解决了学生存在的共性问题，又注重了课堂的教学有效性，抓住了重点进而深入教学突破难点。

五、巩固训练数据反思课堂——评价

        及时地进行针对练习并举一反三，深入巩固课堂所学知识和技能，是从有效课堂到高效课堂的提升。只有及时消化课堂教学内容，才能真正将课堂教学落到实处，也是检验学生课堂学习效果的最好手段，对巩固练习反馈的数据进行分析评估，和考试前得分率数据进行对比，还可以知道学生通过课堂的教学提升的具体效果。

        笔者通过布置巩固练习，选取了与课上典型例题和易错题型对应的题目，进行举一反三的改编，通过学生课后练习，整理数据得到图３。从图３中可以看出，典型题8和题11、易错题12、22题、26题对应的练习班级得分率明显提升了。从数据上看，比平时试卷讲评效果要好很多，说明学生在数据分析帮助下，能精准地认识到自身具体缺陷所在，并加以训练和巩固，做到有的放矢，事半功倍。

        数据也暴露出仍有一部分同学不能消化吸收，说明学生具有差异性，这部分学生还需要后续进行反复指导。也说明虽然大数据分析能帮助大部分学生提升学习效率，但对少部分同学效果不是特别明显，需要教师再想其它有效方法来补充教学。

六、结语

        基于大数据分析的物理课堂的确带来与传统试卷分析教学不一样的变革，能将传统教学的定性浅知向新型课堂的定量深入，使得师生都不再模糊教与学，做到知己知彼、百战不殆。笔者的大数据与物理课堂融合教学探索还处于浅显阶段，目前针对试卷分析课型比较有效，需要在后续的研究中努力探索，不断完善，才能为其他课型课堂增添更多的手段，从而真正全面提高课堂效率，实现更多高效物理课堂的深度教学。