小学数学作业平台个性化作业支撑力分析

张海　王年超

[摘 要] 统一的作业布置，实质就是把诸多变化因素都归纳到一个大而全的作业体系中。虽然面面俱到，具体到每一个学生身上却是低效的。学生完成的作业并不有效针对自己的问题，费十力而不得一效。所以，构建个性化作业体系，让每一个学生完成适合自身学情的作业，是现在作业改革的一大研究方向。

[关键词] 大数据;作业平台;个性化学习;支撑力

艾宾浩斯遗忘曲线揭示：如果不复习，一周后知识记忆率只能达到13%;而恰当进行复习，则可保持在86%。可见，作业是学生学习过程的一个重要环节。适当地通过作业复习巩固，是促进学习连贯性的重要保障。这正是我国教育长期以来重视学生作业的一个原因。然而，每一个学生的学习能力都是不一样的。随着学习活动的进行，学生学习状态也处于一个动态变化的过程中，对新授知识的掌握水平也相应变化。统一的作业布置，实质就是把这些变化因素都归纳到一个大而全的作业体系中。虽然面面俱到，具体到每一个学生身上却是低效的。这就造成了作业负担重等现象屡禁不止。所以，构建个性化作业体系，让每一个学生完成适合自身学情的作业，是现在作业改革的一大研究方向。为了确保作业布置的及时、有效，基于大数据信息收集处理的作业平台构建迫在眉睫。下面本文将以理想模型为基准，对我国运用范围较广的A、B两个平台进行分析（A、B为代称），探讨现有作业平台对个性化作业布置的支撑力度。

一、个性化作业布置系统理想模型的建构

个性化作业布置系统要实现作业的精细化、针对性推送，需要注意两点：第一，不同学生的学习能力各不相同;第二，同一学生的学习状态是有起伏变化的。所以，我们认为，应对学生个体学习能力有一个整体评估，然后不断根据学生情况变化进行微调。具体实施过程是：通过大数据方式以中长期为时段系统收集学生学习状况信息，进一步加以分析，最终形成学生学习能力预期。在学生完成某一特定知识作业时，根据学生学习能力预期，精细化推送个性化作业，提供针对性的作业指导意见。然后根据作业完成反馈情况，及时进行反馈，指导学生修改，形成学习实时反馈体系小循环。小循环系统的反馈进一步形成了大循环系统的新的数据，使学生学习状况大数据信息及时更新，实现对学生学习能力预期的动态调整，从而对学生实际学习情况能有更为精确的把握，最终实现个性化作业的精准推送。

二、对现有小学数学作业平台的对比分析

受制于信息技术实力，目前作业平台显然无法达到理想模型状态。但是，有研发基础与无研发基础在后续平台改进过程中所需要消耗的人力物力资源是不同的。若平台功能可以支持理性模型的简化形态，则可认为是便于实现的，也就是对个性化作业支撑力较高。若平台功能难以支持理想模型的简化形态，则可认为是难以实现的，也就是对个性化作业支撑力较低。将理想模型简化后，可重点考察以下三点。

（一） 动态化分组

1.作业平台动态化分组功能需求

要对学生布置个性化作业，需要尽可能多地对班级学生进行分层，以求趋近理想模型。划分越细，越容易对应学生的个性化学习特质。同时，为了适应学生学习情况的变化，应当根据反馈及时对学生进行不同能力层次作业小组间的调换。所以，对于作业平台来说，一要满足尽可能多的分组的需求，二要满足在不同小组间灵活调整的需求。

2.作业平台动态化分组功能分析

A平台设计有分组选项。可以通过“学生分组”功能，根据学情将学生分成若干小组。经过测试，分组没有上限限定，可以做到一人一组。但是要在不同小组间调换，需要教师账号操作。

B平臺中没有设计分组选项。可以通过“创建班级”功能，创建多个班级来变通实现分组功能。经过测试发现，教师账号没有权限对学生班级进行调整，只能由学生进行转换操作，而学生不能同时加入多个班级，需要退出后再申请加入新的班级。转换班级后，原有作业数据也会丢失。同一老师对多个班级也只能布置同样的作业。

3. 作业平台动态化分组功能评析

对比两个作业平台，A平台对分组功能支持较好，也具备一定的动态调整分组能力，在一定程度上能达到理想模型状况。但整个过程尚需人工操作，操作过程较为烦琐，还需要进一步改进，实现自动化处理。B平台只是将传统纸质作业实现电子化，对个性化作业领域尚未涉及。

（二）多层次作业布置

1.作业平台多层次作业布置功能需求

要实现个性化作业布置，在多样化分组基础上，还应有对相应层次的作业题目布置。这就要求平台题库题目不仅数量要丰富，难易度还要有区分。最低限度应确保有简单、困难两个层次。通过从两个层次选取不同比例数量的题目来实现个性化作业布置。如优等生甲可采用困难题目80%、简单题目20%这一模板，学困生乙则可采用简单题目80%、困难题目20%模板。同时，为了确保分组数量众多情况下的个性化作业布置的切实可行，应以节省教师工作量为导向，布置过程应尽量实现自动化，通过平台分拣题目。

2.作业平台多层次作业布置功能分析

A平台在智能组题功能中，题目类型有基础训练和分步解题两个分类。基础训练有填空、判断、选择题三个类型。分步解题则是将复杂应用题分成数个步骤，引导学生逐步解决。无论是基础训练还是分步解题都有对应的全国平均正确率数据，可以用做题目难易度判断标准。布置过程可选课内巩固、拓展提高、易错题专练等3个场景，综合难度可选基础、进阶、培优等3个层次，总体来看可实现9种不同层次的作业布置。

B平台在布置日常作业功能中，题目类型有课后巩固、口算训练、纸质口算、综合拓展、单元复习等几个类型，所有题库题目均有平台评定的难易等级，分为容易、困难两个层次。课后巩固部分智能组题选项有5个难度的选择，对应5个层次的作业布置。另外，平台注重口算练习，可通过口算训练从平台题库中选取口算训练题，也可识别纸质稿计算题，判断题目对错，并配有相应教学微课以供题目错误时对学生进行讲解。综合拓展分为趣味练习与重难点专练两部分。趣味练习是运用数学绘本将一课知识进行串联，引导学生读绘本解决问题。重难点专练是将易错题目组成3至5道一组的专项练习题，可供进行强化训练。后面几项与课后巩固功能配合可实现作业布置灵活化这一目标。

3.作业平台多层次作业布置功能评析

从作业平台的主要功能来看，两个作业平台各有千秋，其亮点均趋向理想模型。A平台设置的全国平均正确率数据，正是大数据运用的体现，可以实现动态调整题目难度。其分步解题功能，有利于学生学习复杂类型问题。B平台数学绘本运用较好，题目类型多样，能突出基础口算训练与重难点训练，适合灵活布置作业。

（三）大数据信息收集与存储

1.作业平台大数据信息收集与存储功能需求

要想实现个性化作业体系，离不开大数据信息的收集与存储。需要收集学生一段时间的作业完成情况数据才能形成较为科学的学习能力预期。新的作业完成情况数据不断以加权值形式归入中长期学习数据库，从而使学生学习能力预期数值不断调整，最终形成个性化的动态作业体系。为了避免初学单元新课不适应使预期值剧烈变动，数据保持时段应不低于一个单元学习周期，数据收集内容应尽量丰富化，比如正确率、用时、错误题型等。

2.作业平台大数据信息收集与存储功能分析

A平台在教师端练习预览功能中可以找到学生的正确率、完成作业用时以及名次数据。在题目详情中，可以找到每一道作业题的错误答案。而在布置作业选项中的单元复习巩固功能，可以对通过平台大数据分析得出的本区县出错率高的题目再练习。

B平台在教师端作业详情功能中可以找到学生完成作业用时、订正正确率、平均分等选项。在题目正确率功能中，有班级完成特定单元模块正确率数据。平台的作业列表功能，可以查看作业日报、作业周报以及考试报告，班级题目完成情况数据与个人具体完成情况数據均可查到并且有对应的总成绩分析、成绩分布及题目成绩分析报告。

3.作业平台大数据信息收集与存储功能评析

两个平台大数据信息收集能力较强，能够对学生作业完成细节有详细记录。经过测试，两个平台数据存储时间均可达到半年，能够支持建构中长期学习数据库。其中B平台对学生作业完成情况以一定时间段为单位进行评析，接近理想模型的学习能力预期，进一步研发所需消耗资源较少。

三、对目前作业平台个性化作业支撑力的总评

通过对比分析发现，目前A、B作业平台在大数据信息收集与存储方面已符合理想模型框架。在作业布置与动态分组方面尚处于探索阶段，表现在：1.具体可选用的分层作业模型数量有限;2.教师更改布置作业过程烦琐;3.已有作业数据不能直接利用于新作业的布置;4.只有A平台能静态分组，B平台尚不能分组。所以，可将这两个平台归位于从传统统一作业向分层作业（个性化作业简化形式）转变阶段。综上所述，对于个性化作业体系，这两个平台均具有一定的支撑力，但是距理想模型尚有不少差距，需要投入大量资源进一步研发升级。

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责任编辑 王 慧