教育数字化转型背景下精准教学策略研究

朱海兰

（上海市洋泾菊园实验学校 上海 200120）

一、 问题提出

教育数字化转型成为当下教育改革与实践中的热点，也是未来教育创新变革的发展趋势。[1]2021年9月，上海成为教育数字化转型试点区。同年11月，上海市教育委员会发布《上海市教育数字化转型实施方案（2021—2023）》，明确提出使数据驱动的因材施教常态化实施。[2]随后，中华人民共和国教育部印发的《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》描绘了新时期的学校育人理念，即凸显学生主体地位，关注学生个性化、多样化的学习和发展需求，确保“五育”并举，着力发展学生核心素养。[3]育人导向的不断深化，使教育者必须站在学生动态发展的立场重新思考学校教育，考虑学校教育如何适合每一位学生以及动态育人。长期以来，在一位教师面向多位学生的班级教学模式下，教师依靠自身经验难以全面、客观地对每一位学生开展识才、育才和评才等工作，难以动态掌握学生变化的学情。教师教学决策依赖主观经验，教学成效缺乏数据支撑，教学评估反馈不够精准、及时等[4]，成为阻碍学校因材施教常态化实施的主要障碍。以因材施教为思想内核的精准教学成为解决这一问题的途径之一，数字技术的加入为精准教学注入活力，扩展了新时期精准教学的内容和流程。[5]本研究从时代需求、人才培养需求与学校数字化转型需求出发，致力于探索数字化转型背景下培育学生核心素养、促进学生“五育”协同发展和实施新课程改革的新路径，切实解决如何全程跟踪学生动态变化的学情，并根据动态变化的学情及时做出教学跟进，实现因材施教和动态育人的问题。

二、 研究依据

（一） 核心概念与相关研究

精准教学（Precision Instruction）是20世纪60年代由林斯利（Ogden Lindsley）将斯金纳（Burrhus Frederic Skinner）的操作性条件反射作用理论迁移至教育教学情境中提出的，它是一种通过跟踪和测量学生的学习表现，为教学决策提供依据和改进策略的方法。它是指针对可直接观察的学习行为结果，定时记录行为频次以判断学习成效，进而依据结果进行强化练习，提升学生的学习质量，是典型的结果驱动型教学。[6]最初，精准教学只记录行为频次、响应时间等少数指标的数据，在实践中存在以下缺陷：一方面，重结果轻过程，基于单一维度、可直接测量的行为数据，会出现以偏概全、主观性强等问题；另一方面，人工定期记录，其过程烦琐，容易出错，难以长期坚持。[7]因此，精准教学一直无法大规模推广和长期使用。20世纪90年代，国际教育领导研究中心（International Center for Leadership in Education，简称ICLE）的创始人达格特（Willard R. Daggett）提出了精准教学框架，旨在帮助学校评估认知方面的教学质量，促进学生接受与自身学习需求更“相关”的教育，帮助学生实现更高成就。[8]可见，从学习者本身需求出发，以学习者为中心开展教学是精准教学一贯秉持的原则。

进入21世纪后，随着教育信息化建设的全面推进与普及，大数据、人工智能等技术不仅可以自动收集学生可直接观察的学习行为，还可以记录和分析那些不可直接观察的行为及其背后的原因，如学习偏好、心理状态、性格特征、思维模式等，经过数据可视化处理，进而形成学生数字画像。“数字画像”这一概念是从产品用户画像迁移而来的，用户画像是从大数据中提取用户特征信息，以描述其兴趣、需求或行为偏好等。[9]在教育场景中，学生数字画像是指基于数字传感及智能识别技术，全方位地采集学生的学习行为和表现，通过数据自动化智能分析处理，提炼学生特征、行为的标签集，从而从各维度完整描述学生的形式。[10]数字画像可以显示学生不同方面的强项和薄弱点，定制个性化培养方案，动态推送与学习偏好和学习情境相匹配的个性化资源。这不仅为教师日常教学提供帮助，还为完善学生综合评价提供公正客观的依据。学生数字画像的动态更新，使得精准教学的精度和准确度进一步提高，教学也更加有理可依。

精准教学作为大数据技术（学习行为采集技术、学情分析技术和个性化推荐技术等）[11]在教育领域的典型应用得到快速发展，成为技术优化教学、服务学习的典型实践代表。[12]2016年，祝智庭与彭红超首次从教育信息化推动教育变革的角度提出信息技术支持的精准教学模式，包括精准确定目标、开发材料与教学过程、计数与绘制学习表现、数据决策四个环节。[13]此后，研究者及一线教师开展了一系列技术赋能精准教学的研究，均取得了良好的效果。如有研究者和教师以电子书包为工具，构建了精准教学模式并开展了实践，包括七个精准环节：精准目标、精准分组、精准理解、精准研学、精准评估、精准反思和精准拓展。[14]教师依据“五步”教学框架，即精准定位教学目标、精准组织教学内容、精准设计教学活动、精准开展教学评估、精准施加教学干预，在英语学科中实施精准教学。[15]此外，还有学者按照课前、课中和课后三个阶段设计包含学情诊断、教学设计、教学活动、教学决策、教学干预和教学反思六个环节在内的高校大数据精准教学模式[16]，以及面向计算思维培养，以课前、课中和课后三个阶段设计包括精准问题、精准分组、精准理解、精准目标、精准提升、精准测评在内的人机协同精准教学模式。[17]可见，数据驱动的精准教学已成为当下学校实施因材施教的重要途径，并在实践中逐渐形成了三大价值取向：其一是文化价值取向，秉承因材施教理念，聚焦学生本位；其二是人本价值取向，尊重个体差异，强调个性发展；其三是技术价值取向，走向人机协同，实现轻负高质。[18]

（二） 精准教学模型构建

本研究将精准教学定义为：在数字技术的支持下，通过跟踪、记录和分析学生认知与非认知方面的即时性、过程性和结果性行为表现及其产生的原因，在动态诊断学情的基础上，借助学生数字画像，辅助教师进行科学的教学决策、教学指导和个性化干预，使教师从经验型转向数据循证型教书育人，落实因材施教、个性化教学和动态育人。维果茨基（Lev Vygotsky）的最近发展区理论解决了教学与发展的关系，并由此衍生出动态评估，与精准教学的理念和思路不谋而合，为精准教学提供了理论支撑。最近发展区理论认为，学生的发展有两种水平：一种是学生的现有水平；另一种是学生可能的发展水平，是通过学习所获得的潜力。两者之间的差异就是最近发展区。教学应着眼于学生的最近发展区，为学生提供略有难度的内容，以调动学生的学习积极性，发挥其潜能。[19]本研究所指的精准教学着眼于学生认知与非认知层面的诸多最近发展区，力求使学生在循序渐进、螺旋式上升的进阶式发展过程中得到充分成长。

近年来，技术的参与使得精准教学存在脱离教育初衷的隐忧。[20]本研究秉持以学习者发展为中心的教育初衷，参考梁云真等人提出的人机协同精准教学模式[21]和姜倩等人提出的基于大数据的高校精准教学模式[22]，从中提炼出精准教学的共通要点，并添加本研究所独有的有关数字画像的内容，构建了基于最近发展区理论的精准教学模型，如图1所示。该模型由三阶段九环节组成，以把握学生动态的发展水平为核心，将精准教学的步骤按照课前、课中、课后划分为三阶段，针对三阶段提出了精准诊断学情、精准分层导学、精准教学目标、精准分组教学、精准过程监测、精准数据反馈、精准推送作业、精准匹配资源和精准数字档案九环节。这九环节虽属不同的阶段，但由于数据在实时更新，因此各环节操作起来无固定的顺序，所谓的课前、课中、课后是针对某一具体课堂相对而言的顺序。

图1 精准教学模型

1. 课前：诊断评价，学情分析

精准诊断学情不仅包括判断学生当前对知识的掌握程度，还包括诊断学生当前的学习状态和个体特征，如兴趣偏好、学习动机、学习风格。为了全面了解学习者之间的个体差异，需要采集人口统计学信息、行为数据、心理数据和生理数据等多维信息。由于学生的状态时刻在变化，因此诊断学情是持续性的过程，将其放于课前阶段是相较于一节具体的课来说的。教师可以通过学生完成前置任务、能力测试和态度调查等途径，获取所需信息，以了解学习者。精准分层导学是指教师在详细解读课程标准的基础上，在数字资源库中挑选或者自行研发学习资源，再使用智慧学习平台推送给学生。学生在课前完成导学任务，有助于教师制定差异化教学目标，明确教学重难点。精准教学目标是指教师在综合考虑学生学情、学习偏好的基础上，为不同学生确定不同的预期学习结果。“精”是指教师对学生需要掌握的知识或技能程度有精细的解释和描述，“准”是指教师设置的教学目标必须与学生的学习需求相关且匹配。

2. 课中：学习分析，动态反馈

精准分组教学是指教师根据教学需求，对学生进行同质、异质分组，为不同组分配不同的学习任务，提供不同的学习资源，以实现差异化教学，常见于线上教学。精准过程监测是指教师选择合适的分析技术和工具，持续跟踪学生的学习状态和表现，进行动态的智能学习分析。精准数据反馈是指教师从数据分析中提取有价值的信息，厘清关联并进行深入挖掘，识别学生潜在的行为模式和发展趋势，如对学生学业、健康情况进行预警，辅助教学决策，及时给予学生课堂反馈。

3. 课后：精准供给，服务成长

精准推送作业是为学生减负增效的途径之一。教师根据学生个体目标达成情况，利用算法组织个性化课后作业并推送给学生，同时将学习报表反馈给学生，供其反思学习过程。教师也可根据作业完成情况，进一步引导学生开展课后巩固学习。精准匹配资源是指教师通过建立学习者模型，记录学生的个性化学习信息，即根据学习者特征，实现精准定制学习资源，为学生推送符合需求的内容。精准数字档案是指教师动态地储存学生的全部数据，形成数字成长档案，并构建学生数字画像。

九个环节相互支持、映射，使精准教学得以顺利进行。

三、 教育数字化转型背景下精准教学实践

在基于最近发展区理论的精准教学模型的指导下，各学科教师积极开展教学实践，形成了一系列优秀的课例。下面将结合具体学科的教学实践案例，分课前、课中、课后对精准教学的各环节展开详细阐述。

（一） 课前：诊断评价，学情分析

在课前，精准诊断学情、精准分层导学和精准教学目标，有利于教师把握学生现有发展水平，了解学习需求，优化教学设计。加利福尼亚大学伯克利分校的马西娅·C.林（Marcia C. Linn）教授的团队从认知角度看待“学习”，将“知识”视为观点的集合。他们认为，教师应重视学生头脑中的各种观点，尤其是在正式学习之前学生的原有观点。当教师将教学的起点定位在“学习者的原有观点”时，教学往往最有效。[23]对学习者学情的动态把握有利于突破教师基于主观经验的教学设计局限，真正实现“以学习者为中心”。

1. 精准诊断学情

通过前置任务，把握学生学情。前置任务是多种形式的课前任务，如阅读、问答、调查和测验等。前置任务的设计要在兼顾全体的基础上体现分层。教师要基于各学科的核心素养与新课程标准，合理设计前置任务。教师通过前置任务了解学生学习的起点，探明学生个性化发展需求。精准诊断学情的流程为“教师设计前置作业—平台发布前置作业—学生完成作业并提交—基于数据诊断学情”。如在历史学科的“清代前期的文学艺术”一课中，前置任务是通过调查学生是否读过《红楼梦》，了解学生原有的知识积累。选择“读过一点”和“通读过”的学生需进一步回答关联问题“你最喜欢或最讨厌红楼梦中的哪个人物？为什么？”。这样有助于教师了解学生的学习兴趣，优化课堂教学活动，并为后续个性化地拓展资源提供思路。

2. 精准分层导学

教师在诊断学情的基础上，进一步落实分层导学、因人导学。与通过前置任务了解学生现有水平不同，精准导学需要学习平台针对每一位学生在前置任务中的表现给予及时的指导，精准解决学生预习中的问题。精准分层导学的流程为“教师预设导学资源库—平台分析学情差异—平台推送导学资源”。如数学学科中，教师通常利用课前几分钟展示题目，学生集体作答，教师再有针对性地讲解出错率较高的习题，或对学生进行个别抽答。这样就容易忽视学情差异，无法兼顾所有学生。通过学习平台发布导学资源，学习平台可以对学生的答题情况进行自动批改、纠错，并推送同类型练习，帮助学生了解错因，纠正错误，巩固知识点，从而实现个性化精准导学。

3. 精准教学目标

在课前，教师确定符合学情的教学目标，优化教学设计。精准的教学目标有利于提高教学效率，且目标设计的科学性关系到因材施教能否落到实处。设计教学目标的宗旨在于卸载已知，着力于未知，精准找到课堂教学的重难点。精准教学目标的流程为“分析前置任务数据—确定当前教学目标—优化教学设计”。如在语文学科的“未选择的路”一课中，学习平台对学生完成的前置任务数据进行对比分析，发现大部分学生对这篇诗歌的第一、二、四小节都有正确的理解，教师无须在课堂上花费时间讲解这部分内容。数据反馈学生的问题集中在第三小节，这部分就是课堂教学的重难点，即学习平台帮助学生通过对语言形式的关注和思考，完成对第三小节的理解。

（二） 课中：学习分析，动态反馈

在课中，精准分组教学、精准过程监测和精准数据反馈，有利于教师动态识别学生的学习状态，从而提供精准指导，促进学生主动参与学习。精准教学提出之初，是先测量学习者的学习表现，进而依据学习结果进行强化练习，是一种典型的结果驱动型教学，缺乏对学习行为过程的关注。[24]随着信息技术的进步，大数据技术使学生学习过程中的行为得以被实时跟踪和记录，对学习的过程性评价也更加科学。同时，采集的数据并非单一的学习表现数据，而是学习者全面的多模态学习数据。教师能根据学生数字画像及时掌握学情，合理安排课程进度。[25]教师还可以基于学生个人特点，为其推送不同的课堂活动，实现个性化教学。如此，既提升了精准教学的内涵，也让因材施教落到实处。

1. 精准分组教学

通过精确分组，实现分层教学。课前的学情诊断为精准分组提供了依据，教师可以根据教学活动的性质，对学生进行同质或异质分组，使教学成效最大化。分层教学有利于增强学生的自信，避免部分学生在课堂活动中边缘化。精准分组教学的流程为“分析前置任务数据—平台按需合理分组—设计分组教学目标及活动—准备分组教学资源—实施平台分组教学”。如在英语学科的“Jobs people do”一课中，教师根据前置任务中英语阅读的完成情况，将学生按照阅读水平分为若干小组，为各小组设计难度不同的阅读活动，准备相应的教学资源。在课堂阅读环节，利用学习平台，将资源发送给指定的小组。同一个班级的学生在学习平台上能进入不同的“房间”，完成为他们量身定做的学习任务，在循序渐进中实现个体能力的提升。

2. 精准过程监测

通过学习过程监测，及时跟踪指导。教师通过动态的数据充分掌握教学过程中生成的学情，了解学生学习过程中的状态，及时解决学生遇到的问题，获得学生各方面发展情况的预警。精准过程监测的流程为“利用平台收集多模态数据—实时监测生成的数据—持续更新动态数据”。如传统体育课上，教师一个人无法监测全部学生的运动过程，难以及时纠正学生错误的运动步骤和动作，对学生的点评不可能面面俱到。智慧平台上的AR互动、语音互动、自助屏幕互动等功能，使体育课堂的全过程被实时记录、科学分析。在整个训练过程中，平台可以与学生互动，给予学生即时评价。教师可以在平台的辅助下，通过查看过程性数据，进一步对学生进行一对一跟踪指导。

3. 精准数据反馈

通过数据反馈，辅助精准决策。学习平台利用数据分析功能，实时分析所收集的数据，并将分析结果反馈给教师。教师可以参考和借鉴学习平台的建议，根据数据反馈的结果，动态调整教学进度，制定更符合学情的教学策略。精准数据反馈的流程为“分析动态生成的数据—可视化呈现数据分析结果—教师实施科学的教学决策”。如在小学语文的“麻雀”一课中，教师通过平台的“作品展示”功能收集学生完成的扩写文章，当在浏览过程中发现个别学生在扩写方面比较吃力、缺乏想象力时，可以立即从众多文章中快速选择具有代表性的几篇文章推送给学生，并布置赏析任务，使学生在观摩其他学生作品时，领悟文章合理的想象方向和扩写手法，并在教师的逐步引导下深入领悟文章的内涵。可见，由于数据反馈的全面性、及时性，教师能动态跟进学情、优化策略，科学归因课堂的难点、易错点，让教学更加精准有效。

（三） 课后：精准供给，服务成长

在课后，精准推送作业、精准匹配资源和精准数字档案，有利于学生个性化的持续发展，提高学习效率，弥补课堂教学之不足。提高课后的精准辅导也是对“双减”政策的积极回应，有助于进一步强化学校的育人职责。教师不仅要重视认知层面的精准供给，如精准推送练习题，分层辅导学生，还要关注非认知层面，如鼓励、指导学生通过自主探索发展个性，满足学生的多元成长需求。同时，形成精准数字档案，关注学生持续的动态发展，关注育人的长期性，从而为学生的终身发展奠基。

1. 精准推送作业

通过作业匹配，实现减负增效。我国在义务教育阶段正大力推行“双减”政策，其中一个关键目标是实现减负增效，这意味着学校要让学生在完成更少作业的同时，实现更大的进步。因此，教师必须抛弃“题海战术”这一教学策略，为学生推送分层作业。让学生只做该做的习题，突破个人薄弱的知识点[26]，在挑战自我的过程中实现学习的进步。精准推送作业的流程为“学生练习数据分析—教师设计课后作业—平台推送分层作业”。如在初中英语的“Model students”一课中，教师依据学生课堂表现数据筛选出英语阅读水平弱和强的学生群体，为他们设计不同难度的阅读作业，前者重点完成基础阅读，后者进行拓展阅读。

2. 精准匹配资源

通过匹配资源，促进学生个性化发展。在课后，为不同需求的学生推送拓展资源，有利于扩大学习时空，满足学生的个性化成长需求，营造勤学善思的班级氛围。精准匹配资源的流程为“分析课前课中数据—确定学生个性发展需求—准备个性化拓展资源—平台精准推送资源—鼓励学生自主探究—指导学生形成个性化成果—提供展示路径供学生分享”。如在历史学科的“《凡尔赛条约》和《九国公约》”一课中，通常大家熟悉的是因巴黎和会上中国外交的失败而引发了五四运动，却较少论及国内各阶层在华盛顿会议后的反应。当学生对此提出疑问后，由于课堂时间有限，教师在肯定学生善于思考之后，鼓励他们进行课后探究。教师在课后为学生推送相关资源，注重过程性指导，最终学生形成并分享探究成果。

3. 精准数字档案

通过数字档案，全面理解学习者。建立数字档案的目的是生成数字画像，学生数字画像包括个人及家庭信息、体质情况、心理健康程度、体育锻炼情况和各项学习数据等。多种维度、多个模态的数据为全面了解学生提供了数据基础，数字画像为促进学生进阶式成长、真正落实因材施教提供了支持。精准数字档案的流程为“数据实时采集更新—平台端实时储存—智能汇总数字档案—数据可视化呈现”。如体育学科中，人工记录活动数据、测试情况耗时耗力，难以常态化落实。但有了智慧体育数据平台，校内外体育比赛、测试、锻炼等数据都能及时监测、录入，教师可以更全面地解读每一位学生的体质健康情况，进而明确学生的个人体测训练方案。

四、 教育数字化转型背景下精准教学策略提炼

在数字信息时代，数据是教育综合改革和数字化转型的核心要素。精准教学的实施要紧紧围绕数据赋能的内核，利用数据实现因材施教和动态育人。本研究从数据切入的视角提炼出五条精准教学策略，涉及数据采集、数据分析、数据决策、数据评价和数据支持。

（一） 数据采集策略：基于多模态数据采集，形成数字成长画像

真实性、即时性和客观性是数据采集的核心要素。当前，数据类型变得更加丰富。数字化的优势在于，多种模态的数据可以持续储存并动态更新，时时刻刻保持“鲜活”。智能终端的普及和数据传感技术的不断迭代强大，使数据采集模式变得更加智能化，数据自主采集、实时更新成为可能。在学校智慧校园建设过程中，基于统一数据标准的、互联互通的各类智能数据系统为形成的数字画像提供保障。数据采集的内容拓展到与学生学习生活息息相关的多个领域，如借助智能传感器、智能摄像头、智慧学习平台等多个学生使用的终端，面向学生自主学习、课堂互动学习、综合实践性活动、数字化探究实验、体育测试五类学习场景和日常出勤、体育锻炼、社团活动三类生活场景，以及学生个人信息、家庭信息、身体健康指标、心理健康状态、历来获得的奖项、兴趣爱好等多种个人属性特征，采集学生的多模态数据，记录校园中发生的一切和学生成长有关的内容，为因材施教提供数据依据。

（二） 数据分析策略：基于多维度学习分析，保障持续动态跟进

全面性、持续性和精准性是数据分析的核心要素。不同的分析视角可以发现不同的学习规律，因此学习分析需要满足教师教学需求和人才培养需求。当前，学习者学习分析从只关注学习结果分析向优化学习过程分析转变，突破以往学情分析关注学习者已有认知水平单一维度的静态分析，强调对学生潜在认知发展过程的动态分析。采集学生学习过程中的多模态数据，融合多种学习行为数据，对学习者的认知结构进行分析和评估，为诊断学习者最近发展区提供数据依据。动态收集学生的学习数据，对数据进行智能化计算、智能化分类、智能化预测，从而能发现与甄别学习者认知全过程的问题。从学校、年级、班级、学生多个层面进行学习分析，有助于教师把握宏观、局部和个体学习动态。依托数字画像，教师不仅能获取学生各项学业质量数据报表和年级总体学业质量数据报表，还能获取学生学科发展趋势、题目难度分析、学习水平段位统计等。教师通过多维度学习分析，不仅能直观了解到学生在参与活动过程中的情况，还能预测学生的未来发展趋势，因此可以更有针对性地帮助学生，对学生的学习情况保持动态跟进。

（三） 数据决策策略：基于多视角数据呈现，辅助教师科学决策

科学性、专业性和合理性是数据决策的核心要素。数据决策能力是数字化时代教师应具备的专业能力之一，是教师得以开展精准教学的基本能力。平台对数据进行智能分析和多视角整合后，再将数据以可视化形式呈现给教师。教师在浏览数据分析的结果后，再结合自身经验和教学实际情况，开展科学决策。数字画像中呈现的健康预警和学业预警信息可以帮助教师更快地发现学生存在的问题。教师参考智能系统，为学生提供学业改善建议，再结合自身经验，为学生提供个性化指导。参考智能系统提供的学生学情分析，教师可以合理安排课程进度、难度等，更大地发挥动态评估与反馈在课堂教学情境中的功能与价值。如学科教师通过对比不同班级的学习数据，动态跟进学生知识点掌握情况、学生成绩分布情况、得分率较低题目的归因分析等，可以及时发现教学重难点，调整教学策略。又如，班主任通过全面把握班级的出勤率、行为规范等综合表现，可以及时督促学生改进行为习惯，找到薄弱学科，帮助学生调整后续学习计划等，真正助力学生成长。

（四） 数据评价策略：基于多元化数据评价，促进“五育”协同发展

导向性、多元性和发展性是数据评价的核心要素。教育评价事关教育发展方向，有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向。中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》指明，坚持科学有效，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。[27]在义务教育阶段，要改革评价方案，创新德智体美劳过程性评价方法，探索开展学生各年级学习情况全过程的纵向测评与德智体美劳全要素的横向测评。数字画像就是在政策引领下学校评价体系的缩影，明确了过程性评价的阶段性目标，细化了评价要点，建立了可视化的观测点。如在“五育”融合主题的数字画像中，包含以“厚德载物”为主题，以日常行为规范考核和主题月活动为主的德育评价体系；以“学智明思”为主题，以学习兴趣、学习习惯、学习成果为主的智育评价体系；以“健体强身”为主题，以各项体测指标为主的体育评价体系；以“以美怡情”为主题，以各项美育活动参与和展示情况为主的美育评价体系；以“勤劳奉献”为主题，以劳动示范员评比为主的劳育评价体系。

（五） 数据支持策略：基于多层次资源整合，实现个性化智能推送

多样性、匹配性和互动性是数据支持的核心要素。教学的各环节都需要向学生提供学习资源，教师需要提前准备各学科的校本作业、练习卷、单元卷、课件、教案、视频、数字故事、学程包等资源。个性化智能推送方案如下：按照教学进度定时推送资源，按照学生学习水平差异分层推送资源，按照学生学习数据反馈针对性提供相应资源，按照学生学习偏好和兴趣个性化推送资源，以此实现查漏补缺和培优补差，促进学生个性化发展。在课程资源的设计与制作方面，要基于学生的反馈情况改善已有资源的不足之处，不断优化升级。要关注学生的个性化差异，针对不同学情的学生，设计与之匹配的学习资源。应当继续组织专家和教师协同开发高质量的学习资源，打造一批优质的多层次教育资源，提高资源利用率，为开展差异化、个性化教学保驾护航，这样才能真正落实因材施教。如学习平台上的“自适应训练”功能，是基于大数据题库下的归因分析，能及时告知学生错误的原因，并推送同类型的习题，从而帮助学生快速掌握相同知识点。

五、 结语

通过梳理教育数字化转型背景下的精准教学实践，不难发现精准教学在落实因材施教、动态育人方面具有极大的潜能。教学没有“一劳永逸”的策略，而是要基于学生不断变化的学情，进行及时的动态跟进与调整，以适应学生的发展。基于数字画像的精准教学，通过对学习行为的动态跟踪、记录、分析和对学生发展水平的准确定位，每一位学生的每一次成长经历都在其中有所记载、评价。这就践行了生本教育的基本准则，秉持一切为了学生，保障每一位学生充分参与的原则，关注学生认知与非认知层面的整体发展情况；帮助教师真正做到 “课前—课中—课后”全过程精准掌握学生的动态学情，落实差异化教学，实现因材施教，并为师生减负增效。在推进精准教学的实践中，师生教学相长，各学科已形成系列精准教学案例集，学校形成了育人的典型案例，均取得了阶段性成果，但仍存在需要改进之处。比如，当前我国中小学教师的数据素养水平普遍不高，这在一定程度上影响了精准教学的落地实践和推广。数据驱动教学已然是大势所趋，教师需能看懂各项数据指标、图表等，才能更好地利用数据识别动态变化的学情，预测学生的发展。因此，提升教师数据素养，深化精准教学与动态育人的实践性衔接是接下来的研究目标。作为大数据时代的一种新型教学形态，精准教学的发展依旧任重道远，未来仍需要研究者和实践者共同努力。