基于大数据分析下小学数学课堂资源有效利用的策略

江苏省淮阴师范学院第一附属小学 陈 翔

哲学家黑格尔曾说：“错误本身乃是达到真理的一个必然环节，由于错误，真理才会被发现。”一堂真实的课堂中，学生不可能不犯一点错。这些学生生成的错误是重要的课堂资源，其中蕴藏着大量的教育数据，等待着教育者去开发、统计和利用。作为教育者的我们，该如何借助数字化手段去转化和利用这些教育数据是值得深思的。

一、追本溯源，分析现阶段数学课堂中资源处理的现象

日常课堂中会存在很多不确定的、预设之外的情况，学生出现错误更是不可避免的。通过观察会看到，在缺乏大数据信息技术支撑的课堂中，教师在面对和处理学生的错误资源时存在以下现象：

1.直觉优先——擅用经验判断，漠视现实

在我们周围不乏丰富经验的教师，对于课堂中每个教学问题的设计以及哪些学生容易出错的知识点，他们轻车熟路。然而，每个学生个体都有其特殊性，相同的问题发生错误背后的原因是多方面的。很多教师只用直觉经验去处理这些错误，而忽视实际的情况，不能够具体问题具体分析。

2.强硬灌输——提供海量资源，缺乏针对

上课之前，教师精心备课，准确把握本节课的教学重难点，在难点之处设计多道练习加以巩固和强化。但是，不同学生的学习能力是不同的，他们的需要也是不同的，教师的设计往往缺乏针对性。

3.浮于表面——困于时空局限，不能治本

很多课堂中出现的错误，教师并不能够一一做出回应和细致地解释，一些学生即使在课堂中被教师强硬灌输掌握了解题的方法，但也只是浅层的表面上的掌握，往往并没有内化和吸收。

笔者认为，产生以上现象的原因主要有以下三点：

首先，资源的统计分析缺少，知识衔接断层，无路可传。我们知道，学生在学习新知识之前也接触过，有了一定的知识经验，可是同一内容分隔的时间太久，学生无法立刻将以前学习过的内容提取出来，从而导致错误产生。

其次，系统的教学资源匮乏，新旧知识干扰，无计可施。学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响，影响学习迁移的因素包括前摄抑制（前面学习的知识对后面学习知识的影响）和倒摄抑制（后面学习的知识对前面学习知识的影响），学生不能很好地分辨新旧知识，这样就会产生概念混淆，从而产生错误。

最后，传统的应答方式局限，多维交互难以实现。“点到点”式的提问与回答，同样的错误资源可能会反复去处理和应答，这会导致课堂效率低下。

二、价值驱动，诠释大数据分析下数学课堂资源的价值追求

“数据分析”技术是指一系列数据筛选和清洗，采用“预测”“聚类”“相关性挖掘”等分析技术又可得到一系列相关的数据，通过对数据的过程性和综合性考虑，它更能考量真实世界背后的逻辑关系。

借助数字化手段的支撑，教育者可以把学生学习过程中的所有资源数据汇集到一起，这对现代数学课堂教育资源的利用具有深远的意义：首先，对学习过程中的数据进行描述性统计时，可以对教育现象做出准确描述，减少强硬灌输的无用功。其次，通过对教育“大数据”的诊断性分析，教育者可以在数据的表象背后发现它的本质规律，发现现象背后的问题，因材施教。最后，可以做预测性的分析，在多变、不确定、动荡的背景下做出智能化的决策，形成对学生发展趋势的洞察力，提高预设能力和效果。

三、转化利用，启用“一站式”模式下数学课堂资源的有效混合

教师在利用错误资源时，有了“大数据”的支撑，建立“一站式”的学习，形成强大的知识管理中心，实现隐性知识显性化、显性知识体系化、体系知识数字化、数字知识内在化。

1.错误“将来时”——数据采集，巧妙应对

错误“将来时”，即在学生产生错误之前。教师在教学设计时必须以学生为本，结合学生的学习情况，包括学生的学习基础、性格特点、学习习惯等进行有针对性的设计，而大量的数据采集使得这一切成为可能。

2.错误“进行时”——量化统计，思维碰撞

错误“进行时”，即在课堂教学中学生出现了错误，此时教师通过多维互交手段，统计出学生呈现的错误资源中的共性与个性，分析大多数学生存在的相同问题，并对个别特例做到心中有数，从而有目的地调整教学。

3.错误“过去时”——反思错误，群体分享

错误“过去时”，即分析错误并解决错误后，学生和教师都应该进行回顾反思，反思是自我教育和自我成长的重要手段。

美国教育学家杜威说：“失败是有教导性的，真正懂得思考的人，从失败和成功中学得一样多！”在学生反思自己为什么出错的同时，教师也应反思自己：在教学过程中学生犯的错是否在自己的预设中？面对学生犯错时，自己是怎么处理的？学生为什么会犯这些错？另外，教师也可以通过教育空间关注和记录学生犯的错误，对这些错误资源进行归纳并分类，以备以后遇到相同的情况时不会手足无措。