基于Web的个性化教学模式研究——以信息科技学科为例

袁　斌

(上海师范大学附属外国语中学，上海 201600)



基于Web的个性化教学模式研究
——以信息科技学科为例

袁斌

(上海师范大学附属外国语中学，上海 201600)

摘要：文章以高中信息科技学科为载体，主要针对当前个性化教学中普遍存在的典型问题，以流行的Web2.0网络技术为工具，探讨基于Web的可操作的、有效的、可推广致其他学科的个性化教学模式。以高中信息科技学科为载体，从命题的组织、试题的命制、审题、预测、预测分析、入库六个步骤着手，对基于Web2.0技术的个性化教学测评系统进行了系统分析和应用研究，对该系统的研发意义、系统功能、主要模块进行了详尽的论述，并对该系统在教学中应用有效性进行了实验研究。结果表明，基于Web2.0技术的个性化教学测评系统在教学中能够显著地提升学生的学业成绩，并有利于促进学生自主学习能力的提升。

关键词：Web；个性化教学；信息科技

一、研究背景

1.个性化教学综述

从古代先哲的“因材施教”到20世纪80年代教育界提出的“教育的出发点是人”，无不体现了对受教育者的人文关怀，同时也蕴含了教育个性化的理念。提倡教育的个性化对于知识爆炸的信息时代而言，更具有意义以及强大的生命力。教学是学校教育工作的中心，课堂是培养学生的主阵地。因此，重视教师与学生在教与学过程中的个性特征，对于增强教学活动的有效性、更好地促进学生全方位发展具有重要的价值，这也是在学校教育中开展个性化教学的价值与意义所在。

课堂教学过程中的个性化教学一直以来都备受教育界学者关注。其思想可以追溯到我国先哲孔子和古希腊的苏格拉底。孔子提出了“有教无类”和“因材施教”的个性化教学思想，成为我国教育实践中的重要指导思想并沿用至今。苏格拉底与学生在讨论问题时，采用启发和质疑的方式从学生熟知的具体事物和现象入手，通过追问、递进推导等方式得出结论。近代，个性化教学的思想被进一步地理论化、系统化：夸美纽斯提出了根据儿童的情况因材施教的观点；卢梭的自然教育思想也体现了个性化教学发展早期的一些理念。随着科学技术的不断进步，工业革命以来对有知识、有技能的工人的大量需求，20世纪70年代世界各国普遍意识到培养新型人才的重要性，此时的个性教育已经开始由理念逐步发展为具体的教育措施。日本在二战后全面实施教育改革，根据民主改革的实际需要和以往教育中存在的一刀切、死板、封闭性等问题，提出了尊重个性、发展个性和实施个性教育等一系列原则与措施。在德国，政府非常重视张扬学生个性，比如，德国小学教学的目标为：促进儿童个性的全面发展；顾及儿童的特点和生活状况；唤起儿童多方面的兴趣；增强学习的乐趣。[1]随着我国教育改革的深入，在个性化教学方面也进行了很多积极的探索与实践。李如密、刘玉静[2]就个性化教学的内涵及其特征进行了探讨，提出了个性化教学具有民主性、主体性、创造性及和谐性等特征。邓志伟[3]在《个性化教学论》中围绕儿童个性发展的终极目的提出了个性化教学的框架结构，提出了理论上建立个性化教学的制度平台。新课程标准中对个性化教学提出了更具体的要求：教师应该在教学中充分了解学生已有的学习水平，关注学生的学习特点、个性发展需求等方面的差异，灵活设计与组织教学活动。[4]

综上所述，个性化教学的研究与实施被各国教育界所重视，个性化教学因为遵循学生的特质展开教学，因此能够充分调动学生的内在积极因素和潜力，最大限度地开发学生的潜能，促进学生的全面发展。

本研究认为，个性化教学是指立足于学生的个体差异，以形式多样的教学形式来满足不同个性、兴趣、学习风格等要素的学生的学习需要，以促进学生个性化发展的教学。

Web本意是网的意思，后广泛译作网络、互联网。Web2.0是相对于Web1.0而言的新一类的互联网应用的统称。其特点在于注重用户的交互作用，即用户既是网络内容的浏览者也是内容的制造者。Web2.0对Web1.0的信息源进行了扩展，使其趋于多样化和个性化。常用的Web2.0应用包括Blog、SNS、P2P、WIKI、IM等。

本研究主要运行Web2.0的核心组件AJAX，开发具有系统性、即时性的个性化教学模式的网络应用工具。

2.基于Web2.0技术的个性化教学测评系统的意义

理想的个性化教学，教师应该根据学生特点设定针对性的学习目标和多样的学习方式，让学生根据自己的需要用适合自己的认知方式展开学习；教师给学生提供多样化的自主学习与探索的空间，有针对性地引导学生进行思维训练，提升解决问题的能力；教师根据学生的能力差异、学业水平差异实施分层教学，甚至个性化教学。即针对基础较差的学生，采用查缺补漏的方式巩固学生基础，并鼓励、提升学生自信心；针对少数拔尖的学生，加以专门辅导，引导学生充分扬长，充分发挥自己的优势能力。但是，在实际的课堂教学过程中要做到上述几点具有三个不可逾越的鸿沟：

(1)课堂教学中，教师面对的是学生群体，而非个体。难以做到基于学生个体的个性化指导。毕竟，教师的时间、精力等是有限的，而学生对个性化教学的需求是多层次、多方面的。

(2)教师实施个性化教学的前提是对学生的学习风格、个性特征、成就动机等个性化要素以及对知识点、技能的达标情况有系统、全面的了解，以此为依据进行综合评价，实施个性化教学。而在实际操作中教师往往仅凭借自己多年的教育教学经验对学生进行了解，缺乏系统性、全面性和统一标准。

(3)个性化教学要求及时反馈的师生互动。教师针对学生反馈的信息及时给予针对性指导。在实际操作中，这种信息交互主要通过作业、平时测验等方式进行。而教师批改作业、试卷需要一定的时间，而且因为是针对一个班级的学生，只能就普遍存在的问题在课堂上给予全体学生解答与纠正，不能做到对每位学生都有针对性的讲解与指导，就更无法跟踪每位学生动态的学习效果与知识掌握情况。因此，对于学生的学习效果的了解缺乏及时性、系统性、精确性、动态性。

基于上述三点，个性化教学测评系统能够有效地解决上述问题：

第一，教师面对一个学生群体时，通过个性化教学测评系统进行当堂练习，能够获得每位学生的学习情况的定量信息，实时的统计与分析能够为教师当堂后续的教学提供精准的信息，也为教师当堂个别辅导、组织小组合作学习提供重要依据。

第二，使用个性化教学测评系统后，教师将不再仅仅依靠个人的教育教学经验对学生进行预判，而是通过系统动态地反馈学生的知识点、技能掌握情况的精确数据作为下一步教学行为的依据，提升了教学的科学性、准确性。

第三，教师将不再局限于利用作业和当堂查看个别学生的练习情况进行教学评估，利用系统的实时分析，能够当堂精确地告诉教师哪些学生对于哪个知识点掌握到了哪个程度，下一步对于要讲解的知识点，哪些需要全班重点讲解，哪些需要集中个别学生进行讲解，哪些可以通过组织学生小组合作学习帮助学生学会，哪些进一步通过框架问题进行引导，让学生继续思考，自主学习。真正做到针对每一位学生的情况进行实时了解和掌控，实时了解班级整体的学习情况，具有师生互动的及时性、系统性、精确性、动态性的特点。

信息技术的飞速发展带来的技术与工具的改善能够有效地帮助我们解决上述问题。尤其是在互联网高度普及的今天。教育网络化信息化的大趋势不仅能够给学生提供便利的学习方式和广泛的资源选择，也为学校深入了解学生的需求信息，了解学生的个性特质、学习特质、学习行为特点以及当前学业水平提供了可能性。基于Web的网络开发使得校园网络能够突破传统教学管理的时空、条件等方面的限制，使即时通讯、实时反馈成为现实，在具体应用中具有交互性、即时性、精确性、覆盖面广、管理维护方便以及环保等特点。

本研究以高中信息科技学科为载体，主要针对当前个性化教学中普遍存在的典型问题，以流行的Web2.0网络技术为工具，探讨基于Web的个性化教学可操作的、有效的、可推广致其他学科的教学模式。由此有效地解决个性化教学推广普及中的问题，丰富了个性化教学内涵，并设计开发一整套有效的在线个性化教学应用系统。

二、研究过程

1.基于个性化教学的信息科技学科多维题库建设

戴海崎[5]认为，建立题库的过程应该包括：命题的组织、试题的命制、审题、预测、预测分析、入库这几个步骤。

(1)命题的组织

根据《上海市中小学信息科技课程标准》的要求，高中信息科技学科的教学主要遵循“二期课改”的先进理念，在教学实践中按照“最近发展区理论”，使高中学生通过信息科技课程的学习能够“拓展信息科技知识的深度和广度，具备熟练地独立进行信息收集、处理、传输、表达的技能；在一定范围内，自主分析和比较各种信息技术工具的功能，正确评价运用这些工具解决问题的效率；开始自主学习信息科技的一些新知识、技能，并灵活应用；善于选择和使用合适的信息技术工具，提高自主学习和解决比较复杂、真实、开放问题的成效，能根据需求批判性地获取、筛选、分析、评价信息，创造性地加工、处理、表达信息，提高时间能力和培养创新精神；在生活和学习中，表现出尊重他人、独立思考、易于合作、善于沟通的品质；有较强的信息鉴别能力，形成正确使用信息和信息技术的评价标准，抵制与此不相符的不良行为，具有社会责任感；自觉按照信息社会中公认的行为规范和道德准则进行相关活动。”[6]基于此，题库的编制需要涉及并涵盖上述对知识、技能、能力的要求。

为了更有效地进行题库的构建，需要编制一套命题方案，确立题库编制的指导原则使题库构建的系统化、结构化、精确化。内容包括：

①题库中题目的数量，根据知识点的数量，题库中题目的数量一般为知识点数量的3～6倍；

②题目的题型、内容、目标层次、难度、区分度等方面的结构化。建立题库的结构化参数，保证题库层次结构清楚，存储和调用的精确、便捷。

根据《上海市高中信息科技学科考试大纲》以及《高中信息科技(上册)》教材，运用思维导图软件对知识体系结构进行梳理，见图1所示：

图1　高中信息科技学科知识体系思维导图

根据《上海市高中信息科技学科考试大纲》的要求以及命题指导方案及原则，对每一个知识点和功能项目作出标准化参数定义，如下：

a.知识点；b.提醒种类；c.题量建议；d.描述性参数。包括：学习目标等级、难度要求、区分度要求；e.组卷参数。包括：正答率、曝光率等。

举例：

表1　标准化参数设定

(2)试题的收集与命制

题库有别于试题集，区别在于题库具有更加严密的结构，具体而言就是题库中的所有的题目都需要具备一定的参数，以便后期组卷、统计工作的顺利进行。一些参数可以根据专家的评定来完成，一些参数需要根据预测的统计分析结构来进行确定。

题库中试题的来源可以分为收集和命制。题库中试题的命制以及收集到题目的选用需要经过以下几个步骤：

①制订命题计划

在命题前要严格、认真地制订个人命题计划，要避免随意性，否则会导致题量分布偏离，影响整个题库的标准化。因此，在制订命题计划时：首先，组织命题教师研读课程标准和考试大纲，对课程目标、要求、教材的内容体系、逻辑机制、考核要求等在命题小组内统一和明确；其次，明确题库的指标体系以及题量分布；第三，严格明确个人命题任务书。命题小组成员需要核对之前确定的知识结构，按照分工落实命题任务。

②命题及选题

命题过程中要避免以下问题：第一，避免内容的常识性、科学性错误；第二，注意用词的准确性，充分考虑学生的学情，避免二义性问题；第三，答案统一，避免模棱两可的情况；第四，在确定的命题指导原则和规范规定范围内，严格按照参数设定的范围和程度出题，避免偏差；第五，认真核实试题对知识点的测试程度，并根据难度、区分度要求进行确定，尽量降低偏差；第六，在知识结构梳理的基础上，按照题库的结构化参数进行题目汇编，如下：

a.题目编号；b.所属章节；c.所属知识点；d.难度；e.区分度；f.精品度；g.来源；h.题干描述；i.题型；j.答案解析；k.项目描述。

③核查

保证同一题目的命题及选题人员与核查人员分离。核查内容包括：第一，试题内容、用词是否符合科学性、学情要求，试题各项参数是否与规定相吻合；第二，确认试题编码的准确性，检查是否符合命题计划的要求。

(3)审题

在题库基本完成试题收集与命制后，需要进入审题环节，即对每一道试题作出以下判断：第一，符合入库要求，进行入库操作；第二，需要进行修改后入库；第三，修改后需要进行复审，然后决定是否入库；第四，严重背离入库要求，作淘汰处理。

在本次审题过程中，因为严格按照命题计划和要求进行试题的收集与编制，最终题目的淘汰率为0.5%，99.5%的题目符合要求，最终确定题库数量356题。

(4)预测

对题库中的试题的难度、区分度等指标进行预测收集。第一步，进行预测的试卷编制，要求与正式测试试卷同质；第二，选择被试，保证了预测被试的样本代表性以及测试环境与与实际测试情况的相似。

(5)预测分析

预测后，在分析试题参数指标时，可以选取经典测验理论(CCT)或项目反映理论(IRT)。本次预测分析，采用经典测验理论，因为其具有以下优点：第一，数学模型简单，计算方便；第二，以弱假设为基础，其要求条件易被大多数测验数据所满足，适用性广。

试题区分度的计算采用了鉴别指数法和相关法，其中相关法的计算选取被试的高中信息科技学科期中考试成绩作为校标分数进行计算。题库试题的鉴别指数范围为0.35～0.67，试题区分度良好。

(6)入库

试题入库工作主要包括内容录入、评分标准、编码核对等，戴海崎认为，请命题教师自己校对更为可靠。因此，本次命题组教师分别就自己收集编制的题目进行了整理入库工作。

题库建立是实施个性化教学的重要基础。本研究以高中信息科技学科为例，探索基于个性化教学的多维题库建设流程，从命题的组织、试题的命制、审题、预测、预测分析、入库六个步骤着手建立了符合应用标准的有356题的高中信息科技学科题库，为后续个性化教学平台的开发和学生课堂自主学习提供了重要的教学资源，为其他学科建立题库提供了参考经验。

2.基于Web2.0技术的个性化教学测评系统研发

(1)系统功能分析

深入研究课堂教学过程会发现，个性化教学测评系统的使用主要针对以下几个场景：

①生成课堂短平快训练

根据教师课前准备的短平快训练题目文本，自动生成在线测试页面。格式化的题本可以直接被系统自动读取，内容包括：题号、题干、选项、答案、解析、所属知识点、答错后自动呈现的相应资源的链接等。

②学生当堂进行短平快训练

学生运用自己的账号、密码登录系统，在教师的指导下进行当堂测试，测试时系统自动提示漏答情况，并提供实时计时提醒。学生做完后在线提交答案完成测试。测试采用题目自动随机排序的方式呈现，以防止学生偷懒抄袭同伴的答案。

③学生获得针对自己答题情况的测试结果反馈

学生在线提交答案后，马上呈现测试结果，包括：测试分数、在班级中的排名、做错的题目的解析、系统自动分析提供的求教学生的列表、题目对应知识点的微课程、学习资源的链接，以及针对本知识点的后续强化测验链接等。

④教师获得全班及每位学生的答题情况的结果反馈与数据分析报告

教师在学生全部完成测试后，通过系统可以获得详细的反馈信息，包括：班级答题情况汇总，主要有：平均分数、标准差、测试全距、分段人数，知识点掌握由低到高的情况；根据班级学生答题情况给出的教学建议，主要有：哪些知识点当堂重点讲授、哪些可以引导学生小组合作学习、由哪个学生负责等等；每位学生个人的答题情况汇总、主要有：由差到好的学生答题情况汇总，根据答题情况对学生学习认真程度的分类汇总等等。

(2)系统整体设计

系统采用B/S构架，服务器在Window Server环境下运行，完成测评系统业务的执行、数据的管理。系统后端使用Php技术和MySql数据库进行开发，将系统模块中的各种对象和数据以网页的形式在客户端浏览器中呈现。系统前端使用Web2.0的核心技术AJAX技术，即异步JavaScript和XML，用于创建无刷新更新交互式网页应用，提升用户体验，提高Web程序的性能，减轻服务器和宽带的负担。系统还整合了HTML、CSS、JQUERY等多语言和JS库进行系统开发。

系统的用户权限管理遵循简易原则，教师通过导入Excel表格的形式批量创建学生信息，而学生的个性化测评信息也可以通过系统汇总导出成Excel表格，便于查阅和存档。

(3)系统主要功能模块分析

1)教师页面功能模块

①学生管理

教师提前编辑好学生信息表，该表的属性包括：届别、班级、学号、姓名、学科。信息表以Excel电子表格形式编辑保存。教师把编辑好的学生信息表导入系统，系统自动完成数据库学生信息表的创建。学生信息表的添加、删除、修改，都通过教师编辑好、修改后的学生信息Excel格式表格再次导入学生信息完成修改。系统自动完成数据库中学生信息表的更新。系统采用学生基本信息和测试信息分离关联的方式进行数据维护，满足教师操作简单化、维护便捷化的要求，同时保证了数据库的完整性。

②测评管理

教师按照题本编辑要求，提供格式化的测评练习题本，内容包括：题号、题干、选项、答案、解析、所属知识点、答错后自动呈现相应资源的链接地址。教师通过上传格式化题本的Excel表格文件实现测评内容的导入，测试内容的删除、修改等操作都通过教师重新提交题本表格文件实现。

测试做好后，选择相应的班级进行测试的生成，并生成对应的练习链接网址。教师课堂通过群发练习网址实现当堂在线测评。

③结果管理

学生测试结束后，教师点击测评结果管理查看测试结果。测试结果的反馈分为三个模块：

a.班级测评信息反馈。呈现本次测评的平均分、标准差、最高分、最低分、各分数段人数、知识点掌握情况排序等。

b.教学建议信息反馈。呈现本次测评的需要重点全班讲解的知识点列表；需要引导学生小组讨论的知识点列表，以及分组信息、组长设立建议等。

c.学生测试信息反馈。呈现本次测评的学生关于每道题的作答情况汇总表、学生得分排序表、学生掌握情况排序表、学生认真听讲程度排序表等。

2)学生页面功能模块

①登陆

学生在教师分发的测试网址上填写自己的账号、密码登录测评系统。

②测评

学生登录系统后，点击指定的测评开始进行测评，测评过程中，系统自动进入答题倒计时。在学生点击下一页或提交按钮时，系统进行当前页面试题的答题检测，判断并提示漏答情况，以保证每道题目都被做答。

③查看测评反馈

学生答完全部试题，提交测试后，系统实时显示测评反馈结果，内容包括：

a.测试结果信息反馈。包括：测试分数、在班级的位置百分比；

b.进一步学习建议信息的反馈。包括：做错的题目的解析、可以求教的同伴列表、题目对应知识点的微课程、学习资源的链接；

c.进阶强化测试。内容有：针对本知识点的后续强化测验链接，以便学生在查漏补缺后进一步进行巩固练习。系统根据学生的答题情况，自动整合呈现相关知识点对应难度的题目，帮助学生继续巩固。

3)系统数据库模块

本系统的数据库分为三个表：

a.学生信息表。根据教师上传的学生信息自动生成学生信息表，一条记录代表一名学生。

b.测试信息表。根据教师上传的测试信息自动生成测试信息表，一条记录代表一个测试。

c.测试结果表。教师选择测试、班级后自动生成所选学生的测试，用于存储学生测试信息，包括：学号、测试名、测试分数、正答率、错答题目题号集合、错答题所属知识点集合、后续学习资料链接网址集合、本次测验统计信息集合等。

3.基于Web2.0技术的个性化教学测评系统实践研究

(1)被试

选取学校按照随机组班原则编排的高一四个平行班共148人，其中，男生64人，女生84人；其中两个作为实验班，共74人，包括：男生34人，女生40人；另外两个班作为对照班，共74人，其中，男生30人，女生44人。

(2)研究过程

研究运用基于Web2.0技术的个性化教学测评系统，选取高一信息科技学科作为研究科目，便于研究过程中全程进行当堂短平快在线测验。研究中，实验班学生使用基于Web2.0技术的个性化教学测评系统进行在线当堂短平快训练，对照班学生使用传统的纸质试卷方式进行当堂短平快训练。

1)实验前实验班、对照班入学后第一次信息科技校级考试成绩差异分析

实验前测选用入学后第一次信息科技校级学业摸底考试进行学业成就测验，本次考试主要就学生初中阶段的信息科学的基础知识与技能的掌握情况进行考察。考试采用100分制，考试时间为90分钟。实验班、对照班的考试成绩如下：

表2　对照班、实验班入学后第一次信息科技校级考试成绩比较

数据表明，实验班考试平均分略低于对照班，实验班比对照班学生的信息科技学业成就离散程度略低，实验班、对照班学生在信息科技学科的学业成就上没有显著差异，可以认为被试同质，即实验班、对照班的信息科技学科的基础知识与技能水平较为一致，可以进行基于Web2.0技术的个性化教学测验系统的教学实验。

2)实验后实验班、对照班第二学期期末信息科技校级考试成绩差异分析

第二学期期末，对实验班、对照班学生再次进行了学业成就测验，本次考试主要就学生高一阶段信息科技学科所学知识与技能的掌握情况进行考察，试卷难度系数与实验前测试卷一致。考试采用100分制，考试时间为90分钟。实验班、对照班的考试成绩如下：

表2　对照班、实验班信息科技校级考试成绩比较

**p<0.01

数据表明，实验班考试平均分显著高于对照班。说明，采用基于Web2.0技术的个性化教学测验系统在教学过程中接受当堂在线短平快训练的学生，比使用传统纸质测验的学生对信息科技基础知识与技能掌握得更好，学业水平更高。证明基于Web2.0技术的个性化教学测验系统，较传统当堂纸笔测验更能提高学生的信息科技学科的教学质量。

对照班的标准差与实验班基本一致，较对照班前测的标准差有所降低，说明基于多维题库的课堂短平快训练，不论是否运用信息化手段都能在一定程度上降低班级信息科技学科学业成就的两极分化程度。

三、总结与展望

经过实验研究，运用基于Web2.0技术的个性化教学测评系统的学生学业成绩显著高于没有运用系统的学生。通过对实验班、对照班的学生课堂表现观察发现，实验班的学生对自己学习过程中的薄弱环节更加敏感，更主动地去进行查漏补缺的工作，而且，能够从知识关联的角度来审视错题；而对照班的学生因为不能及时地获得测验的反馈，更多的注意力在于被动地听教师的课堂讲解上，教师讲什么听什么。即使教师通过学生两两交换互相批改的方式获得成绩，学生也更多地关注自己的分数高低，在教师引导学生小组讨论错题时，学生往往就题论题，不能上升到知识关联的层面。由此可见，基于Web2.0技术的个性化教学测评系统在课堂使用中具有以下优势：

1.反馈及时。当堂在线短平快训练帮助学生在当堂在线测试后马上看到测试的分数、做错的题目、作对的题目，能够让学生实时了解自己的学习情况，对于做错的题目，系统反馈的相关知识点的解析能够帮助学生马上进行知识巩固与复习，避免了传统教师因批阅的延时反馈造成了学生重新回忆带来的时间与认知资源的浪费。同时，错题解析的反馈主要集中在对错题考察的知识点的讲解与分析思路，利于帮助学生在做题过程中养成关联知识点、知识结构的良好思维习惯。即时反馈能够极大地激发学生的学习积极性和不断改善的欲望，形成良性的学习动力激发循环。对于教师而言，实时了解学生掌握的情况，能够让教师当堂就能作出更准确的教学决策，对于讲哪些知识点，从什么角度来讲更有效，都是严格根据学生的实时学情进行的，充分实现了个性化的教与学，也避免了课后批阅带来的当堂教学调整滞后与不及时的弊端。

2.反馈精确、全面。当堂在线短平快训练能够在测试后对学生测试中的每道题的答题情况进行精确的反馈，对于做错的题目，学生可以获得具体的针对知识点的详细解析，进行个性化的知识巩固与复习。而在传统的课堂，教师当堂抽选学生的练习结果进行检查，并不能顾及到每位学生的学习情况，更无法精确了解每位学生对每个知识点的掌握情况。传统测验后，教师只能凭借部分学生的有限练习结果的反馈来作出课堂教学调整的决策，这种基于偏差少量样本信息作出的教学决策有效性值得商榷，同时，教师无法针对每位学生的每个问题进行指导，只能凭借经验对全体学生的共性问题进行讲解，针对个别学生的指导因为时间有限、学生数量众多而难以产生理想的效果。当堂在线短平快训练的反馈精确、全面的优势缓解了师生当堂互动中因为时间、学生人数多带来的辅导难题，提升了课堂教与学的有效性。

3.培养学生能力。当堂在线短平快训练过程以学生测验后根据测验反馈结果进行针对性的学习、查漏补缺为主，全过程都是学生主导，自主学习，教师处于组织者、支持者的位置。而以往的传统课堂，教师在学生练习后，个别抽查，凭借经验判断找到学生的共性问题进行再次的讲解与强调，其中讲什么、讲多深都有教师来决定，学生处于被动接受的状态。通过当堂在线短平快训练，学生在主动学习中学会管理自己的学习，同时，根据系统的精确反馈，学生逐渐习惯于基于知识点管理的学习方式，培养了学生通过知识关联的方式进行有效学习的能力，使学生的学习更加基于深刻理解，而非死记硬背。整个在线短平快训练过程都在引导学生自主学习、自我探索，利于培养学生的自主学习能力。

基于Web2.0技术的个性化教学测评系统的使用，能够有效地改善课堂教学，提升教学效能，在日常教学中有望成为重要的教学手段和工具扩展到其他学科的个性化教学中。在后续研究中，还有以下问题有待进一步研究和解决：

第一，基于Web2.0技术的个性化教学测评系统的使用，要求课堂教学过程中每位学生都有一台电脑以便随时进行当堂在线短平快训练。这对于目前的学校教学现状而言，是一道较难逾越的鸿沟，主要基于两个方面的原因：1)硬件成本投入较大。做到课堂教学中学生人手一机，在当前的硬件性能要求下，实现全面普及还较困难；2)观念陈旧，很多学校的管理者、教师以及家长视数码产品为洪水猛兽，相当比例的学校以影响学习为由禁止学生带数码设备进课堂，众多家长也据此禁止学生使用数码设备。然而，随着近年来信息技术的不断普及，硬件设备成本的不断降低，越来越多条件优良的学校将有条件为学生配备电子书包等设备，实现学生人手一机。而在当前“互联网+教育”的趋势下，人手一机将成为教育信息化的第一入口，这也是实现教与学的个性化、移动化、社会化、数据化必须要解决的问题，在趋势面前，人们的观念将会不断提升，相信在不远的将来，课堂上学生人手一机将会全面实现。

第二，基于Web2.0技术的个性化教学测评系统的使用，使得学生学习大数据的收集和获取成为可能，很多以往不能获得的学生学习过程数据，现在能够轻易获得。这些数据都是宝贵的资源，如何对数据进一步分析和挖掘，如何从数据中发现对学生学业成长有利的信息将成为后续研究的重点。对于学生而言，可以通过数据挖掘获得有助于学业提升的学习活动、学习资源、学习任务和学习经验的推荐；对于教师而言，数据分析能够向教师提供更多更客观的反馈信息，使教师可以更好地调整和优化教学决策，改善教学过程，完善教学资源和教学课程开发，根据学生的学习情况来更有效地组织教学内容，重构教学计划；对于教学管理者而言，可以通过数据分析进行学习者特征识别，以此对学生群体进行细分，为进一步的分层分类教学提供重要依据。

参考文献：

[1]王延山.德国基础教育的特点与政策动向[J].社会科学论坛,2005,(4).

[2]李如密,刘玉静.个性化教学的内涵及其特征[J].教育理论与时间,2001,(9).

[3]邓志伟.个性化教学论[M].上海：上海教育出版社,2002：41-45.

[4]李胜建.新课程需要个性化的教师[J].中华活页文选,2005,(2).

[5]戴海崎.考试题库的制作[J].考试研究,2005,(1).

[6]王荣良.上海市中小学信息科技课程标准解读[M].上海：华东师范大学出版社,2005:45-46.

Research on Personalized Teaching Mode Based on Web——A Case Study of Information Science and Technology Discipline

YUAN Bin

(Foreign Language Middle School Affiliated to Shanghai Normal University, Shanghai 201600)

Abstract:This study in information technology course in senior middle school as the carrier, mainly aiming at the typical problems that generally exist in the current personalized teaching, to the popular Web2.0 network technology as a tool of based on personalized web teaching, effectively, promotion caused by other disciplines teaching mode. First, in the information technology course in senior middle school as the carrier, proposition, questions of identification, moderation, prediction, analysis, storage six steps starting from the established discipline exam, exam project 356 questions. The question bank is obtained by the discrimination index method and the correlation method, the discrimination index range is 0.35～0.67, discrimination of test questions are good, the difficulty coefficient range is in accordance with the preset requirements. Secondly, system analysis and application research of personalized teaching evaluation system based on Web2.0 technology, development and significance of the system, the function of the system and the main modules were in detail, and the system in teaching effectiveness was investigated. The results show that the personalized teaching evaluation system based on Web2.0 technology can significantly improve students’ academic performance, and promote the improvement of students’ autonomous learning ability.

Key words:web, personalized teaching, information technology

作者简介：袁斌，甘肃金昌人，上海师范大学附属外国语中学一级教师，硕士，主要从事信息科技课程与教学研究。