大数据背景下区域推进精准教学的探索与实践

——以杭州市下城区小学数学为例

文 | 陈红霞 唐西胜

精准教学是基于行为学习理论提出的一种教学方法。教育者试图在精确把握课程标准和学生学情的基础上，准确定位目标，精选教学内容与形式，给予学生精准反馈，使整个教学过程达到可度量、可调控等精准要求。大数据环境下的学科精准教学，表现出以下优势和效能：大数据技术的应用使得教学更为精准可行；系统对学生学习行为过程的记录和分析使得精准教学更能保障学生的个性化发展；大数据技术应用的多样性、异构性使得精准教学环境更为开放高效。目前，很多学校尝试开展精准教学的实践研究，虽有不少收获，但仍存在以下问题：教学没有与大数据深度融合，没有真正体现精准性；信息平台不能很好地为学科教学提供精准服务；多数研究集中在学生课堂应答情况的快速收集和呈现方面，而在信息平台如何有效支持学生个性化学习方面研究不够。鉴于上述考虑，浙江省杭州市下城区开展基于大数据的精准教学的深度探究，保障研究的系统性和科学性，尝试大数据支持下的精准教学，实现对传统教学模式的超越与改造，建立教与学之间的精准联系。

一、大数据精准教学的三类样例

目前，杭州市下城区在区域层面总结出了三类精准课堂教学的一般样例，有侧重地为教师教学提供参考。

（一）基于六核智课的智能教学

杭州市大成实验学校积极创建六核智课在线互动教学平台，围绕学情调查、目标问题、互动交流、学能监测、反思评价、拓展提高六个核心要素，采取线上与线下相结合的学习方式，以智能化教学促进个性化学习。基于六核智课的智能化教学有效助力个性化学习。课前，教师根据课程标准、结合对学生学情的调查结果，关注学生已有的前概念，确立目标问题并做学案设计；课中，师生充分互动交流，突出教学重点难点，并及时进行学能监测，获得教学反馈；课后，教师进行反思评价，并针对学生学能监测情况进行有针对性的拓展提高训练。

（二）基于大数据的个性化教学

杭州市大成岳家湾实验学校探索基于大数据的个性化教学，要求教师提取数据、研究数据、理解数据、读懂数据，透过数据聚焦学生、诊断课堂，为每个学生提供个性化学习的路径。教师依托数字资源平台，进行数据采集和分析，并在此基础上设计基于差异教学理念的个性化校本作业，实现大数据增值。学校通过这样的方式，帮助教师更加全面及时地掌握每个学生的学习过程，同时用技术为学习赋能，提升学生自主学习的动力和选择性学习的能力，让学生通过个性化学习，享受轻负优质的精准教学服务，努力实现全面而有个性的发展。

（三）基于“e 化教室”的智慧教学

杭州市求知小学创建以 TEAM Model 为支撑的“e 化智慧教室”。该平台可为教学者提供技术辅助，提供教学、评量、诊断、补救四项服务。学校在智慧教室配置了学生端的学习载具（IRS即时反馈系统、智慧型手机或平板电脑），使师生之间、生生之间形成紧密联结，构建高效互动的通信网络。教师能同步接收全班学生信息，立即掌握学生学习状态，进而随时调整教学难度和进度。同时，系统可提供“e 化诊断服务”，承担原本复杂、耗时的分析工作，在短时间内自动完成学习力诊断报告。这些数据可为学生个性化发展和教师后续教学提供依据。

二、大数据精准教学的创新实践与学科案例

为提高教学的系统性和实效性，杭州市下城区以上述三类样例为典，积极推进大数据背景下的精准教学。以上类型样例，在平台的选择和具体的操作方面存在差异，但在基于大数据的精准教学的核心设计理念方面是有共同之处的——以大数据为基础，基于数据设计和实践精准教学。首先，通过数据的收集与分析，准确把握学生起点，精准设定教学目标，实现精准的教学设计。然后，在课堂教学中，运用数据进行现场决策：加强针对性，提高课堂教学效率。最后，应用系统评估和诊断功能，进行全面但不失个性的学业评价，并辅助完成相应的巩固和拓展教学。

基于大数据开展精准教学需要学科教师深入探索。从理念和方法层面讲，各个学科教学应遵循的规律具有相似性，但在操作层面上，各学科不尽相同。下面，以杭州市下城区小学数学的学科教学为例，介绍基于大数据的精准教学经验。

（一）数据采集与分析：可视化让学生起点真实呈现

学情分析是任何学科教学的基础。实证教学的第一步就是真实全面地做数据分析。教学中，多数教师采用经验判断、观察了解的方式掌握学生的知识起点和经验背景。这样分析较为主观，缺乏效度，容易造成偏差。如何让学生起点真实、准确、全面地呈现呢？下面，举例说明。

“三角形的分类”（三年级上册）教学中，为充分了解学生对三角形及其分类的已有认识，上课伊始教师就要求学生根据自己的想法借助平板电脑对三角形进行分类。教师利用平板电脑的实时分享功能，呈现每个学生的作品，通过这样的方式让每个学生的认知起点可视化。教师据此快速、精准把握学情，在此基础上让学生在比较、辨析中逐步修正并丰富头脑中的三角形特征。上述操作中，教师应用六核智课智能教学模式，做了学情调查：课前通过信息化平台收集学生学情调查结果，关注学生已有的前概念和学习基础，为精准确立教学目标，有效设计教学过程奠基。

（二）数据运用与决策：精准化让教学更高效

教学理应是一个精准的过程。但实际教学中，由于教学资源受限，小班化教学还远未普及。如何在学生人数众多的课堂教学环境下，关注全体学生的学习情况，同时兼顾学生个体差异，满足所有学生的需求？

1. 借助数据，做出即时互动反馈

教师借助现代信息技术，采用答题器反馈、平板电脑反馈等方式，可以快速收集学生作答情况，及时给予针对性评价，并适时调整教学进度或安排。教师借助“e 化智慧教室”中的 IRS 即时反馈系统，可快速获得数据，即时做出反馈。例如，在“折线统计图”（人教版五年级下册）教学中，为提高学生阅读折线统计图的能力，教师设置选择题和思考题让学生看图答问。

平台统计：只有 44% 的学生能根据折线的变化趋势选择合理的选项。教师应用 IRS 的翻牌功能，关注出错学生，分别针对各选项设置题目，使用 IRS 及时收集每个学生作答情况，抓住重点和难点进行辨析教学。

2. 合作交流，实现课堂精准互动

在学生独立思考、自主学习有困难的情况下，教师组织学生合作探究、展示交流，线上线下混合学习。基于六核智课智能教学模式或“e 化智慧教室”的教学模式应用效果与师生间、生生间的交流质量密切关联。教师在教学时，鼓励学生分组合作探究，借助信息化平台呈现合作结果，聚焦项目，让互动交流更精准高效。例如，在五年级上册“植树问题 3”的“拓展延伸”练习环节中，教师布置以下练习题目：在一块边长 20 cm 的正方形布的四周绣花，四个角上都要绣，每隔 5 cm 绣一朵，一共要绣多少朵花？教师要求学生以小组为单位进行合作学习，并借助平板电脑上传作品。教师选择有代表性的 5 个小组上传作品，这些作品体现了学生思维水平的差异，也反映出学生考虑问题的不同方式。教师请学生讲述自己的想法。介绍完毕后，再次请各组讨论交流重点方法，辨析错误方法，选择自己最喜欢的方法。这样精准互动，有利于聚焦有价值的话题，突破教学难点。

3. 关注差异，定制精准学习路径

传统教学模式下，教师布置的作业都是相同的，无法体现学生个体差异。精准化教学则不同，教师运用大数据平台，关注差异，尝试分层培养，定制适合每个学生或不同类学生的学习路径，提高对每个学生的精准关注度。区域基于大数据推进个性化教学，鼓励学科教师运用数据客观描述过程、科学评价学生和课堂，引导教师准确理解标准差、中位数、标准分、预警等不同数据的定义，了解折线图、雷达图、散点图等不同统计图形的作用，学会运用增值性评价、增量等数据统计分析方法。最重要的是，教师通过撰写数据故事，主动将数据与学生关联、与课堂相关联、与教学相关联，深入开展教学反思，积极改进课堂教学，在实践和总结中逐渐提高数据分析能力，践行差异化、个性化教学理念。

（三）数据的评估与修正：个性化让教学评价更科学

学业评价是教学的重要环节。以前教师通常采用分数或者等级制的方式评价学生的学业表现，这种做法的不足是缺乏对班级整体情况的评价以及试题质量的评价，也缺乏对学生个体表现的个性化评价。如何才能让教学评价更为立体且体现个性化？基于大数据的教学平台具备强大的后台诊断服务功能。教师应用“e 化智慧教室”的后台评价功能可快速获取各类诊断报告，便于全面了解学生知识点掌握情况。例如，在“多边形的面积”（人教版五年级上册）教学中，后台评价模块可快速呈现以下评价信息。

其一，总体了解班级情况。如图 1 所示，班里大部分学生对“多边形的面积”这一块内容掌握较好，学习力位于 A 区的 9 人的知识掌握程度较好，学习力位于 B’区和 C 区的 9 位学生需要努力，特别是位于 C 区的两个学生，知识掌握程度较差。

其二，细致分析题目质量。例如题 1 和题18 的难度较大，教师在试题讲解中，重点剖析，同时设置变式练习，帮助学生弥补薄弱知识点，使之学会举一反三。

其三，个性呈现知识雷达图。教师预先根据六维度设置题项，练习结束后快速呈现学生知识雷达图。例如，图 2 中 A 为学生甲的知识点表现雷达图，该生表现出优秀灵活的思维和稳定良好的学习习惯。B 表示的学生乙有着同样优秀的思维，但学习力不稳定。C 和 D 清晰呈现学生丙、丁各自的薄弱点：丙在图形各要素之间的关系上掌握不佳，丁则在等积变换上需要加强。

良好的激励评价机制是个性化教学的保障。区域基于大数据平台开发了“聚成卡”综合素质智能监测系统，帮助教师根据班级管理、学科教学权限动态管理学生的学习，如作业按时上交、订正及时完成、学科练习质量、上课参与表现、自主作业情况、阶段在线测评、学习项目反馈等，即时通过 App 发放奖励卡或发送温馨提醒。系统与教室门口的电子班牌可双向互动，它与家长手机端捆绑，可全方位记录学生的学习表现和学习成效，即时评价，同步反馈，动态展示。同时，系统每周发布排行榜，便于教师表彰学习表现优异的学生、进步最大的学生以及最具自主学习积极性的学生，树立榜样，引导学生做好学习过程的自主管理。

三、精准教学的成效分析

杭州市下城区坚持示范校先行，以点带面稳步推进基于大数据的精准教学，推行五年来成效比较明显。

（一）构建并优化精准教学模式

杭州市下城区三类精准教学样例形式各异，但构建的模式均包括基于数据收集与分析的精准教学设计、基于数据运用与决策的精准课堂教学、基于数据评估与修正的精准学业评价三个环节。区域运用信息化手段，实现了学生知识和经验起点的可视化，以及教学目标的精准定位；构建智慧学习生态，利用信息技术支持下的教学平台着手设计、开发与实践学科精准教学的学习过程；利用云端处理平台的快捷性，精准地统计与绘制学生的学习表现，并指明下一阶段的学习方向。值得一提的是，精准教学可与现有教学方法兼容。

（二）有效整合精准教学信息平台

教育大数据的应用使得学习行为、学习状态、学习结果等各类教育信息成为可捕捉、可量化、可传递的数字存在。平板电脑、智能手机、应答器等各类传感器皆成为数据自动采集器，各类云平台也被应用于教学的各个环节。例如，实施“精准教学”作业评价可供选择的平台就有 10 多个教学或辅导网站。区域推进基于大数据的精准教学，有助于在现有基础上，筛选适合小学、初中、高中等不同学段学科教学要求的合适平台，在有效整合平台的前提下，保证数据标准的统一，实现不同平台之间的数据转化和融合。

（三）延伸拓宽精准教学研究视角

1. 学生个性发展的有效兼顾

有了大数据的支撑，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。区域和学校通过采集学生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根据结果对学生的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，也可以为学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施，满足个性化需求。

2. 教学发展评价的逐步完善

教师在教学中不仅注重终结性评价，而且重视体现学习过程的发展性评价。应用大数据开展精准教学，学校能准确、全程记录学生课堂学习情况。教师全面分析全班作答情况、试题质量分析、学生个人诊断报告，可从各层面全面了解教学情况，并通过横向对比，针对每个学生生成一份完整、准确的学习内容掌握程度评价报告。这不仅可以帮助教师了解情况，调整后续的教学行为，而且可以提供给学生和家长，让学生使用这些数据进行自我评价。教师以此作为学生该学习阶段的发展性评价，也让家长全面准确了解和掌握教与学的情况，强化家校互动。

大数据的有效应用改变了传统教学中数据只作为终结性评价和甄别依据的被动局面。区域和学校引入并增强大数据收集、分析与决策功能，达到人机合理分工、功能优势兼收的效果，激发了精准教学的活力。

本文转载自：中国知网 

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