数据驱动下的高中化学精准教学

戴瑞来 柯长华

高中阶段的化学，由于知识较为抽象，在学习过程中许多学生感到吃力，而传统教学中教师由于缺乏全面了解学生学习状态的工具，很难找到学生问题的症结所在，指导也很难准确到位，造成教学的低效。大数据技术引入教育领域之后，深刻改变着人们的教育理念和思维方式。研究表明，采取有效的方式挖掘数据，有助于学校和教师充分利用教育数据的价值^[1]，而基于数据开展的精准教学，是一种实现高效减负的个性化教学方法^[2]，能够在全面、精准、迅速地记录学习者学习行为数据的基础上，分析学习者的学习状态与学习风格，判定与预测教学活动乃至教学策略的合理性^[3]。那么，随着智慧教育平台在学校的全面推进，高中化学教师如何开展基于大数据的精准教学呢？下面，笔者从数据的收集、分析、应用三方面进行探讨。

一、全面采集学习数据

实施精准教学，学生学习数据的收集与整理是基础和前提。在教学活动中，学生会产生各种各样的学习数据。教师只有及时、全面、准确地收集这些数据，才能够了解到现阶段学生学习的真实状况，并进行真实、客观、科学的教学评价。在传统教学环节中，学生学习数据的采集往往不全面，且对于教师来说工作烦琐。如课堂提问环节，教师仅能通过提问，了解部分学生对新知识点的掌握情况;收发作业环节，教师除了需要批阅，还要花费精力分析题目正确率，找出重点题型。而借助于大数据技术，教师则能很方便地从课前预习、课堂教学、课后练习以及教学评价多个角度快速全面地收集学生实时的学情数据^[4]。

目前，数据的采集可从线上和线下两个途径完成。线上一般应用平台采集技术^[5]以两种方式采集：一是以学校在线平台的学习资源（如云课件、云视频、云习题等）为载体收集数据，学生使用电脑或智能移动设备完成学习活动，平台则实时收集学习数据并生成相应表格;二是采取校企合作的方式共同构建学习平台，数据的采集与整理有统一的模板和格式，便于后期分析和共享。

线下采集一般应用图像采集技术^[6]。学生和教师可通过照相机、平板电脑、移动电话、扫描仪等设备采集教学数据。线下数据采集技术可应用于日常的作业数据收集，如教师批改作业后，即可将学生的典型问题拍照上传到平台;学生亦可将作业随时拍照上传至平台供教师批阅。例如，“金属与硝酸反应的相关计算”这一节课，笔者设计了一道合金与硝酸反应的计算题。从图1可以看出，这名学生思维严谨，书写有条理，计算结果准确，但化学方程式书写过程中未标注气体符号，可在批改中通过平台反馈给该学生，避免今后再次犯错。笔者发现很多学生书写时思路不清晰，或者干脆不作答。对于这一问题，笔者进行了教学反思，涉及氧化还原反应的计算一直是大部分高中学生的薄弱点。在本节的练习巩固中，部分学生出现答题困难，说明现阶段练习难度可能过大，不利于学生学习兴趣的建立和发展。今后的练习可考虑分层命题，进一步提高学生的参与度。

在日常的教学中，拍照上传的方式可实现传统作业的共享，有利于教师收集大量真实的教学数据，及时调整教学思路，实现教学效果最大化。

二、多角度分析样本数据

在精准教学实施过程中，对教育数据的分析非常重要。教师只有准确分析收集大数据，才能总结出科学的结论，并挖掘其中隐含的有价值的学生信息。处理大数据，目前应用较多的是在线处理法，可做到实时分析数据、及时处理数据。为了保障这一过程，通常需要专业技术人员参与，在后台负责清洗筛查数据，保证数据的正确率和有效率，避免重复分析。最后构建相应数学模型，结合教学实际需求，应用数学统计和挖掘、机器学习技术分析数据^[7]，并得出可视化学情分析报告。

（一）分析数据，研判结果

例如，在学校开展阶段诊断性评价后，教师会在系统中收到一份学情评价分析报告，其中包括学校、年级、班级的各项诊断性数据。以我校分析系统为例，教师可获取各校总成绩对比、各学科成绩对比、临界生对比、学业等级分布、优劣势学科对比等统计表。

通过该分析报告，教师可得知各学科总体评价情况及各班数据间的对比情况，了解学生的学业分布等级、优劣势学科，掌握优秀生和学困生数据。教师也可比对上一阶段评价结果，评价本校各学科阶段性的教学成果及质量。

（二）比对试卷，精准梳理

通过后台数据分析，在各学科报告中可对比呈现出试卷题组的难度、区分度、均分、得分率等信息。以高一（6）班为例，对于试卷中难度较低的、学生掌握较好的题目，教师在讲解过程中可以点带面，提高效率;对于难度高、得分率不高的题目，则予以重点讲解（见表1）。

（三）评价数据，聚焦重点

结合分析表数据，教师在掌握学生各题得分情况后，便可从知识点角度分析出本班的高频错题。大数据后台会根据学生答题情况从四个程度，即困难、较难、一般、较易对每个题进行标注。题目失分越严重，难度越大，对应题号的颜色就越深。以高一（6）班（45人）为例，后台分析出第11题需要重点讲评（红色标注）。教师点击进入后发现，仅有11人选择正确，27人错选D项（如图2）。

本题侧重考查学生对离子共存知识点，把握物质的性质、反应与现象为解答的关键，能反映出学生宏观辨识与微观探析的学科素养。学生较多错选的D选项，原因在于学生忽视了该溶液中使紫色石蕊试液变红的溶液显酸性，      与氢离子反应，且酸性条件下       能氧化       等。这启示教师教学要更细致些，在课堂上应侧重完善学生的化学元素知识网络，夯实氧化还原反应基础，避免学生在同一类型问题上再次出错。

在学生个人成绩分析报告中，对于每一道错题，学生都能看到错误原因，知道自己的不足。同时，大数据后台还能智能推荐相应练习题，精选各学科的学习资源，精准推送给每位学生，达到个性化教学的目的。

三、基于数据开展精准教学

（一）精准设计教学目标

大数据分析出来的结论，是讲实话、谈实情的。依据大数据分析精准设计的教学目标，会比传统教学具有更强的针对性和实效性。对于学生日常学习中产生的数据，教学平台会提供实时全面的学情分析，帮助教师迅速判断学生的认知特点与学习需求。对于班级每日化学练习而言，学生通过平板电脑在线提交练习之后，系统会根据批改结果形成学生个人的诊断报告，包括学生的具体答题情况、错题以及与易错题对应的知识点等数据，教师可以据此快速定位重点讲解的内容，并设计课堂教学目标。

以“化学能与电能”这一节的教学为例。课前，教师在平台编写了线上预习题推送到学生端（如图3）。根据大数据平台反馈的学生预习概况，教师依据普通高中化学课程标准，对学生预习情况进行分析。对于该题，主要考查原电池概念、形成条件及工作原理。参与练习的37位学生中，有8位学生出现了错误。分析原因发现，问题在于学生对于原电池电极判断、电解质溶液作用理解不清。所以在新课教学中，笔者设计了以下教学目标：（1）设计水果电池实验，认识构成原电池的条件;（2）理解原电池的概念及工作原理，能正确判断原电池的正负极。在课堂教学完成后，教师还可立足于该教学目标，对学生学习情况再检查，及时发现问题，改进教学方式。

（二）精准选择教学起点

教学起点的精准选择是精准教学的关键。对于化学课堂，一旦起点过高，学生学习信心必然会受到打击，课堂教学效果势必大打折扣;若起点过低，学生的学习兴趣会大大降低，出现师生精力的浪费。那么，教师应该如何选择教学起点呢？在大数据的支持下，教师将课前练习及基础测试的数据结合起来分析，根据化学核心素养能力指标（如图4）评价学生的测试结果，确定教学起点，从而确保教学起点的合理性与科学性。

以“氮及其化合物”这一节教学为例。上课前，教师可在平台设置相关预习问题，如氮气、氮氧化物的物理性质，尝试引导学生从化合价的角度了解氮的固定及生活中的氮循环过程，认识氮气、氮氧化物的反应条件。学生完成后在线提交对预习问题的回答，教师则根据学生提交的数据分析，发现绝大多数学生能得出氮气的稳定性源于氮氮三键的稳定、氮的固定有两种途径，并能了解常见氮氧化物的物理性质等，即达到了化学技能中的A1辨识分类和化学思维中的B1分析假设的要求，那么课堂重点就集中在氮气及氮氧化物的转化上，即从A2化学语言、B2推理论证角度进行讲解和引申。比如，教师可继续设置讨论环节，引导学生从氧化还原角度联想、分析、思考“雷雨发庄稼”的原因，学生提出假设、设计方案、探究，从氧化还原反应角度书写化学方程式，最终达到解决实际问题的要求，具备化学创新探究意识。在这个过程中，教师通过精准选择教学起点，不仅促进了学生“证据推理与模型认知”素养的发展，也节约了教学时间。

（三）精准选择教学方法

在化学课堂教学中，教师除了考虑学生学些什么内容外，更重要的是怎么学、学到什么程度。教师作为智慧课堂的设计者和精准教学的引领者，应以大数据为基础，采取共性教学和个性教学相结合的方式，即普遍存在的问题，通过课堂集中讲解学习，课后检测反馈，共同提升;个别学生暴露出的问题，则通过小组合作探究及教师单独辅导的方式解决。在大数据支持的化学课堂教学中，教师可以“堂堂清”为目标，以学生为主体、教师为主导，形成完整高效的教学闭环（如图5）。

针对我校高一年级期末诊断性评价中所暴露的共性问题，如离子方程式的正误判断、电子式、氧化还原反应的规律等，教师在课堂上进行了集中讲评。通过学业等级分布图，掌握大部分学生处在薄弱区间，教师随即利用平台推送相似知识点的针对性练习，在线收集学生答题数据，并针对反馈数据和共性问题，在课堂上开展小组合作探究、教师个性化辅导。以上教学方法，克服了传统教学中的“齐步走”弊端，真正实现了高效课堂和因材施教的目的。

（四）精准命制课后练习

想要获得良好的教学效果，就有必要布置合理的课后练习。在传统课堂结束后，教师往往采取“一刀切”的方式布置课后练习，即所有学生作业内容、难度的要求一致。但实际上，每位学生当下对新知识点的理解程度是不同的，也就是说学生的能力是不同的，一刀切地布置作业，容易导致学生学习信心不足，甚至厌学弃学。这也是教师在改作业过程中，容易发现部分学生严重抄袭的原因。因此，课后作业的命制应“因人而异”。

在大数据的支持下，笔者认为作业的命制应做到两个精准：一是精准到知识点，学生在课堂上暴露出的问题，应在课后再次强化练习。二是精准到“人”，即依据每一次考试成绩，对能力较强的学生，可单独推送进阶题，以强化其思维能力;对中等生推送难度系数中等、知识点全面的中档题;对后进生，则主要推送基础题和概念题，以巩固基础。作业方式上，对于传统的纸质作业，难度不宜过大，可作为解决共性问题的载体，强化基础学科知识。网络平台作业（如图6）是课后精准教学的重点实践方向，通过平台大数据智能分析以及教师批改，实现有针对性的教学评价，达到检测和鼓励学生的目的。教师通过设置合适的练习内容，使每位学生明白自己应在学习中达到的高度，通过化学学习获得成就感，增强自身学习的自信心，从而实现可持续学习，为终身学习打下基础。

总之，在大数据时代背景下，教学不再过多依赖教师以往的感性经验，而是更多依据数据的理性分析。数据驱动下的化学精准教学，实现了教师与智能终端的分工协同，显著提高了化学教学质量。但在数据驱动精准教学的过程中，我们发现，教师群体对大数据平台的使用呈现出两极分化的特征。数据素养较高的年轻教师认为，基于大数据平台开展教学可以帮助他们及时发现教学活动中存在的问题，以数据驱动的教学方式已成为他们日常工作的一部分。而年龄较大或数据素养不高的教师，在使用大数据平台初期就遇到较大的困难，如无法理解一些专业数据指标的含义，对大数据平台操作较为生疏，无法在本就繁忙的教学工作中抽时间学习等。可见，教师自身的数据素养高低是制约精准教学成效的关键。当然，年轻教师在教学中若过于依赖数据，则会忽视对教学理念、教学方法等的深入探究，进而影响其教学经验的积淀。对此，学校进行了相关培训，以提升教师的数据素养与教学能力，使教师学会适当恰切地应用数据，让经分析与提炼的数据真正转化为教师的教学智慧，从而对教学产生更大的价值。相信随着教师信息技术应用能力的快速提升、各级各类智慧平台的建设推进与教学资源的不断优化，化学教学将会进一步减负提质，为全面深化教育改革打下坚实的基础。

注：本文系2021年度武汉市教育科学规划一般课题“基于AI智慧课堂的高中学段精准教学研究”（项目编号：138）的阶段性研究成果。

参考文献

[1] 页川.大数据时代背景下挖掘教育数据的价值——教育部科学技术研究重点项目成果《教育数据挖掘：方法与应用》出版[J].中国远程教育，2013（4）：94.

[2][3]彭红超，祝智庭.面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J].电化教育研究，2016（8）：53-62.

[4] 张江英.基于大数据分析的精准教学[J].中学政治教学参考， 2019（25）：18-21.

[5][6]邢蓓蓓，杨现民，李勤生.教育大数据的来源与采集技术[J].现代教育技术，2016（8）：14-21.

[7] 何普亮，张战胜.大数据时代的教育数据挖掘：方法、工具与应用[J].中国教育技术装备，2019（23）：7-10.

（作者戴瑞来系湖北省武汉市汉南第一中学化学教师;柯长华系武汉市汉南第一中学教学校长，高级教师）

责任编辑：牟艳娜