数据驱动下的生物教学改进

陈淼丹

(广东省深圳市明德实验学校 广东深圳 518000)

在大数据背景下，随着信息化在各行各业及人类生活中的渗透，人类社会将变得更小，更加智慧。而在教育行业中，教育教学活动也越来越依赖数据的科学性和客观性。“智慧校园”“智慧教育”的概念亦在教育界盛行。而“智慧教育”的核心就是数据。钟绍春、唐烨伟等在其文章中提及，学生学习行为的追踪和学习结果的展示，应以学生学习的数据为依据，数据能为我们提供学生学习结果的反馈，同时可以作为我们调控教学的手段。通过学者的研究，我们可以总结，教育工作者能否科学采集和应用数据，并将其应用于教学工作，将决定教育教学的智慧程度。

在传统日常的教学中，我们或许没有能力创建数据平台，但我们可以利用市区组织的各种质量检测数据进行指导教学。接下来，本文将以深圳市福田区组织的生物教学质量检测数据为例，阐述如何利用数据指导教学改进。

一、剖析数据，找出症结

（一）总体分析，了解学生群体

本文以2017-2018年度第二学期本校七年级学生的生物成绩为例，进行剖析。本次生物质量检测，考查的是七年级下册的内容，试卷难度适中，部分题目较灵活。本次考试参考人数54人，均分79.94，与区里最高均分82.94相比，相差3分。与福田区均分66.37相比，高出13.57分。具体见表1。我们的学生在整个区的学生层次中处于中等偏上水平，相对而言具有较大潜力，上升空间可观。综合图1图2数据发现，本校学生在生物方面的学习优生很少且不拔尖，后进生基础十分薄弱且人员不少，两极分化严重。70-80分的中间力量庞大，有待转化。本校学生的情况呈“梨形”分布，急需提高优生率，转化后进生。

表1 2017-2018年度第二学期生物成绩基本数据

图1 2017-2018第二学期生物成绩分数段对比图

图2 22017-2018第二学期生物成绩等级比率

（二）逐题分析，寻找疑难知识点

根据图3反映，学生失分较多的选择题有15题、24题、27题、38题（具体题目见下文），其考查的知识点分别是成分输血、激素调节、中枢神经系统的位置、肾小球的相关血管。这些题目考查的内容都比较简单，但其知识点比较细致，且均为识记内容，学生容易混淆或记忆不清。因此，在平时训练和考查中要注意细致化，易混淆知识点要多交叉训练。

附试题：

15.对于大面积烧伤、烫伤的患者，应有针对性的输（ ）。

A.浓缩的血小板悬液 B.血浆

C.红细胞和白细胞 D.白细胞和血小板

24.下列全是由激素分泌不足而引起的疾病的选项是（ ）。

①夜盲症②糖尿病③巨人症④呆小症⑤先天性愚型病⑥侏儒症

A.①②③ B.②④⑥ C.③④⑥ D.②⑤⑥

27.人体的总数神经系统包括（ ）。

A.大脑和脊髓 B.脑和脊髓

C.脑和脑神经 D.脑和脊髓以及它们发出的神经

38.出入肾小球的血管是（ ）。

A.入球小静脉 B.出球小动脉

C.入球小动脉 D.出球小静脉

根据图3数据，我们可以发现学生的综合题的失分点在42（3）题、43（1）题和43（5）题，其中42（3）题是读图分析题，反射弧的结构图和耳朵的内部结构图，要求学生能将反射弧的各部分对应上听觉过程的各部分结构。这题要求学生必须熟练掌握反射弧的结构和听觉过程，并且读懂图进行分析。此题对学生的记忆、分析能力要求均较高，也反映出学生在识图分析能力方面较为薄弱，日后必须多加训练。43（1）题考查蛋白质分解产物及“会厌软骨”的作用。此题失分较多是学生出现大量的错别字。（备注：答案“氨基酸、会厌软骨”）因此，在日后的教学中要注意强调专业名词的书写。

图3 生物小题难度分布图

另外的43（5）题原题的是“肺泡壁、小肠绒毛壁、毛细血管壁和肾小囊壁结构上的共同特点是：壁薄，由上皮细胞构成。”这是十分简单的内容，但有近一半的同学答错。据学生反馈，说不敢相信这么简单。说明，学生对于知识掌握不扎实，才导致答题时的不自信。

（三）个人剖析，因材施教

根据学生每个人的各小题得分情况，对异常或特例的学生进行当面指导，剖析问题所在，提出切合实际的建议。

二、实施举措，改善教学

（一）课堂笔记，突破记忆盲点

通过以上数据分析，我们发现学生对基础知识的掌握不牢固，层级知识梳理不清晰，导致逻辑推理分析题目无法施展。基于此，在2018-2019学年第一学期的教学过程中，我采用课堂笔记帮助学生掌握基础知识，梳理知识框架。该课堂笔记是每一节内容的重点知识梳理和主要框架，教师以板书的形式在课堂中呈现，既是课堂总结，也是课堂概要，亦是学生自主复习梳理知识的好帮手。

以下是部分学生的生物课堂笔记。

图5 学生生物笔记

（二）小组探究，提升分析能力

学生对识记性知识或一步到位的题目，得分率均比较高。但在需要分析推理的题目中失分严重。基于此，我后续选择在课堂上开展适当的教学活动。对于需要探索分析的知识，我选择让学生小组合作进行探究，让学生自己分析。在这一过程中，得出答案不是最终的目的。教师应走近学生，了解学生一步步的思维走向，对症下药。教学中，“试错”比“正解”更重要。例如，在教授鱼的主要特征时，我选择让学生以小组为单位对鱼进行观察，自主讨论，得出鱼的形态特点和呼吸特点。通过观察，学生对知识的掌握印象会更加深刻[1]。

（三）专项训练，逐一击破

很明显，数据分析发现，学生识图能力较弱，继而影响其对题目的分析。然而，生物学中识图能力十分重要。因此，在后续的课堂教学中，我不时地利用课前5分钟，训练学生的识图能力。我对教材的重要图示进行标注，相应出几道题，让学生进行补充填写。此举能既锻炼学生的识图能力，又能检测学生的专业名词书写，一举两得。

以下是我采用的图示填空题。

图6 图示填空题

（四）分层作业，因材施教

本校两极分化严重，若统一难度的作业，优生和后进生均得不到锻炼和提高。因此，分层作业十分重要。课堂授课注重夯实基础，课后作业注重分层训练。后进生课后作业注重基础知识的巩固，优生注重知识能力的拔高训练。

（五）考查细致化，突破易错点

在平时的教学考查中，除了注重基础，应多考查学生的记忆盲点和知识易错点，起到巩固提升的作用。

三、数据反馈，检验成效

2018-2019年第一学期期末质量检测已经结束，而数据就是给予我教学举措适宜与否最好的反馈。本次考试参考人数51人，均分91.5，福田区均分81.2，高出10.3分。具体见表2。从两次成绩的分数段占比对比和等级比率对比可以发现，A+率明显提升，后进生变少，学生整体有明显的进步。此次检测数据表明，当前的教学举措是比较适宜的。当然，我仍旧要依据次数据进行分析，对我的教学做出适当的改进，这里不加赘述。

表2 12018-2019年度第一学期生物成绩基本数据

图7 两学期成绩分数段比率对比

图8 两学期成绩等级比率对比

四、对数据驱动教学改进的发展建议

数据已成为该时代的缩影，已开始逐步影响教育教学工作。在不久的将来，数据驱动的精准教学必然成为一种教学常态。那作为教育工作者的我们该如何应对数据大潮的席卷呢？我们应该变被动为主动，变经验导向为数据导向，手握数据，挥斥教坛。

（一）提升教师的数据素养

教师具备一定的数据素养，才能挖掘教育教学数据中潜在的信息和隐藏的教育价值，利用数据来了解学生的学习进度，剖析学生的学习状态，并能够利用各种数据改变教学导向，提出教学举措，改进教学。这一切都要求我们不断学习。那么，如何提高教师的数据素养呢？本人认为可以从以下几个方面入手。第一，开展职前数据课程。师范专业的课程体系中，可以开设数据课程，让教师在职前就掌握处理、分析和解释数据的能力。第二，开展职后数据素养提升培训。通过培训让教师充分理解和认识教学数据的价值，掌握采集、分析、解读和应用教学数据的方法与技巧，引导教师将数据管理的知识和技能与自己的教学实践进行整合，鼓励教师使用数据来解决教学中的具体问题[2]。

（二）开展数据教学的实践

第一，推进数据教学常态化。一方面，可以建立数据教学试点，让试点部分学校进行数据教学的实践改革，而利用他们的改革经验，指导大部分学校进行学习和变革，以点带面，实现数据教学的常态化。另一方面，营造数据驱动教学的教学氛围。尝试将教学的各项要素与数据有机结合，实现数据指向的教学内容、教学目标或教学活动等。

第二，鼓励学校构建线上、线下的数据采集模式。线上数据采集主要来自教学平台，这就要求学校构建教学平台，并同时重视线下数据的采集。目前已出现各种佩戴传感器、严冬跟踪器等配件，能掌握学生的学习兴趣、学习参与度等。线上、线下数据的有机结合，能更全面地掌握学生的学习动态，更精准地指导驱动教学改进。