依托智学网大数据分析，初尝精准化教学

文 / 王霞

眼下，我们已经进入到了一个数据驱动教学的大数据时代，大数据正在不断地深入教育领域，正强劲地冲击着传统教学与教育。目前，研究界认为，大数据基本满足了3V特点，即规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity），随后，不同的机构将其扩展为4V，如IBM提出的准确性（Veracity）以及IDC提出的价值性（Value）等。大数据立足于对大量数据的深度挖掘与科学分析，寻求数据背后的隐含关系与价值，使得人们可以从基于小样本数据的推测或基于感性的选择转向基于数据分析与理性证据的决策。精准教学是一种高效的教学方法，但在教育信息化带动教育变革的潮流下，却因为信息技术的缺失(如易用的信息化图表和数字化分析技术的缺失)而受到教育工作者的冷落，进而逐渐失去了活力。然而，教育大数据在对学生进行个性化、差异化、精确化教学诊断方面却具有极大的潜力。

一、精准化教学概述

精准化教学是由奥格登·林斯利于20世纪60年代基于斯金纳的行为学习理论提出的一种教学方法。他认为精准教学就是对学习过程进行控制，进而辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，来达到对学生提出的既定性目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正。精准化教学中的最大“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的关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。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。研究表明，精准教学是一种补救学生学业技能不足的有效策略，并且已经成功地促进学习者的学习进步。精准化教学模式包括精准确定目标、开发材料与教学过程、计数与绘制表现和数据决策四个环节。本文从大数据分析角度入手，初步探究如何利用大数据分析精准挖掘出教学目标从而指导教学过程，以及如何开展干预性的教学活动来纠正学生的薄弱知识点。

二、依托大数据，开展精准化教学

（一）创建教育大数据

数据在教学过程中无处不在。比如智慧课堂中学生的课堂活动参与度、师生间的交流频率、课堂作业的准确率、考试后形成的成绩信息等等都蕴含着大量有价值的数据。数据是基础也是核心。只有采集了学生学习过程中常态化的海量数据，教师才能说“了解”每一位学生，才能看到学生发展进步的动态过程，从而进行客观理性的学情分析和学生学业水平评估。本文中所涉及的数据为考试数据，是通过科大讯飞的智学网阅卷系统对学校的月考试卷进行扫描，然后在网上阅卷，进而采集分析的数据。

序号 知识点名称 高三年级 11班 24班1 2 3 4 5 6 7 8 11%11%22%30%35%39%40%41%ATP的分子结构、功能以及与ADP的相互转化对生物膜结构的探索历程观察植物细胞的质壁分离和复原实验组成细胞的化学元素和化合物基因工程的应用性状分离比的模拟实验高尔基体的结构和功能溶酶体的结构和功能14%4%22%41%33%51%37%37%14%10%25%24%19%35%33%41%

传统课堂教学中，教师要对全班几十个同学同时进行授课，而且，每个教师至少要教授两个班级，这使得教学往往缺乏针对性，很难做到因班而异，因人而异，有的放矢。而通过考试后的数据挖掘和分析，能让老师深入了解学生学情。因此，全面深入分析不同班级和不同学生学情，并由此开展干预性的教学活动，提高教学的有效性，就显得尤为重要。

（二）深入挖掘考试数据

在智学网呈现的数据中，我首先关注的是班级平均分、年级平均分、最高分、优秀率、合格率、班级排名以及班级内部不同分数段的学生人数等。这些数据显示了班级学生与年级整体的差异以及班级内部学生的分层情况；同时，能够引领教师在教学过程中关注班级整体学情以及班级内部不同层次间学生学习能力的差异。基于此，教师可以根据历次考试成绩，尝试将学生分为不同的小组，进行差异化的分层教学。

在大数据时代，这些数据已经远远不能满足教师的需求。我们还需要利用数学统计和数据挖掘技术，从海量的数据中去寻找对我们更有价值的信息，进而辅助教师进行更精准的“教”，指导学生进行更精益的“学”。

上表是高三一次月考中我所教授的两个班级学生每个题目的得分率以及年级的得分率情况统计表。下面我以该表中的8个知识点为例，确定学生的基本学情。

首先，我很关注所教授的两个班级学生中得分率都比较低的一些知识点，这也基本上表明了大多数学生对这些知识的掌握都是比较薄弱的，因此，在讲授试卷时，肯定要非常认真细致地讲解。例如上图中第1、2题，两个班级以及年级得分率均很低，尤其是11班的第2题。这表明，两个班级乃至整个年级对这些题目所涉及的某些知识点在掌握上都存在较大的不足，这时教师应该做好归因分析，要及时补缺补漏。

其次，我会关注两个班级各个知识点的得分率差异以及与整个年级相比得分率的差异。根据表中数据可以看出，在这些题目中，两个班级的得分率差异比较大。例如，在第4题和第6题上，11班的得分率显著高于24班，且明显高于年级得分率，而24班第8题的得分率则较高。这些数据说明两个班级学生存在不同的知识缺陷，因此，在不同的班级进行试卷讲解时，要结合该班级学生特有的学情，有针对性地进行差异化班级教学活动，从而提高课堂效率。对于第5和第7题，我所教授的两个班级得分率均低于年级得分率，尤其是24班，这说明与其他教师相比，我平时可能不够注重相关知识点，这就要求我调整教学内容，在今后的教学中要注重对该知识点的讲解。

另外，要精准地分析每一个学生的考试数据，确定每一个学生的薄弱知识，进而进行精准化教学。

（三）开展干预性的教学活动

发现了学生的薄弱知识点后，根据斯金纳的行为学习理论，应该及时通过练习进行干预，使其得以纠正。我们必须承认学生之间的学习能力有强弱之分，教师应尽量做到因材施教，因人而异。我针对此情况，开展了下列干预性的教学活动：针对学生普遍薄弱的知识点，可以通过录制一些与此相关的微课视频，推送给学生，让他们利用课后时间进行自主学习；对于部分学习能力较弱的学生，可以进行个性化的一对一辅导答疑，解决他们个别的薄弱知识点；同时，智学网拥有根据学生不同学情布置个性化作业的功能。依托该功能，每次考试后，教师可以根据学生的错题情况，推送一些与该知识点有关的练习题，供学生练习，来提高学生的学习效率。

（四）检查与反馈

精准化教学的精准之一还体现在教学评价上，通过上述一系列干预性的教学活动，教学目标是否实现，需要进行检查与反馈。因此，可以通过设置一次知识点相同的小测验来检查。如若在该测验中，学生的准确率得到了提高，说明教学效果很显著；如若学生准确率仍较低，那就要继续进行上述干预性的教学活动，进而使其得到纠正。

三、结语

精准化教学最重要的任务就是要使教学目标精准化，在传统的教学中，单纯依赖教师在教学过程中的直觉，教学目标往往是模糊的。而教育大数据使教学目标变得更加清晰，使教师的课堂教学变得更加高效。通过大数据，能够把握不同班级、不同学生的具体学情，为学生提供精准的、个性化的指导，使其成为主动的知识建构者。