智能平台支持下的化学精准教学探索

陈兴玲 马会林

(1.宁夏师范学院附属中学 756500 2.宁夏银川市第九中学 750011)

精准教学的定义是借助数据和信息与通信技术，实时记录、跟踪和分析在教与学过程中形成的数据，教师在课堂教学中精准地设定教学目标、精准地发现问题和精准地实施问题干预，并不断调整教学策略而作出新的教学决策的一种方法.实际上，精准教学就是教师依托数据和智能技术所开展的因材施教的方法.《普通高中化学课程标准(2017年版)》基本原则内容中提到：关注信息化环境下的教学改革，关注学生个性化、多样化的学习和发展需求.随着信息网络技术发展，教育与信息化技术深度融合在教学实践中成为趋势，其智能化、个性化、精准化等特点越来越被人们所关注，课堂精准教学也逐渐变成可能.为此，笔者在学校利用智能平台——“智慧学伴”开展精准教学的实践探索.

1 平台原理与教学设计思路

1.1 平台原理介绍

“智慧学伴”是北京师范大学未来教育高精尖创新中心开发的智能平台，平台上有丰富的微课视频、测评练习等资源，所有资源按照学科能力层级和知识核心概念进行分类，每个资源全部采用3×3学科能力指标(从A1-C3)进行编码，表1为化学学科能力3×3指标，可以进一步对应学生学科能力在该知识点的具体表现，其中学科能力是指学生核心素养外显行为，学科能力的提升就是实现对核心素养的培育.通过测评生成的数据报告不仅可以反馈学生的核心概念薄弱点，而且同时呈现薄弱知识点背后的欠缺的学科能力水平，从而为教学提供重要依据.

表1

1.2 精准教学实践思路

图1是基于智能平台教学设计思路.教师课前根据平台的报告分析数据，了解班级整体测评情况，如“一分两率”、学生学科能力诊断情况，有效制订上课讲评内容及方式.课中在平台报告辅助下开展精准化的教学，内容涵盖精准纠错、精准练习、精准学习.课后,纠错练习通过两种方式精准推送给学生，满足学生个性化学习的需求.

图1

2 教学实施过程

2.1 分析数据，设计教学思路

为了更全面分析学生化学学习情况，此次从平台上选取一套某区域九年级上册总测试卷，卷面分为100分.测评后，班级平均分是25.3，及格率是4.7%，优秀率为0.从学生完成试题的学科能力表现报告上来看，整体达成情况不理想，教师在备课的时候，可以根据核心概念对应的学科能力指标描述作为参考，进行相应的调整上课内容.如填空题第20题第1小问有两空，均对应A1层级辨识记忆(指标后面的第二位数字表示具体的能力指标，在“学习指标描述”中呈现)，根据学习指标描述的提示，“列举”和“知道”是学生对本题的达标程度，教师在上课可以列举常见的能源让学生进行分类，以此完成这道题的讲析.根据学生在课堂表现情况，决定是否引入相关题目进行相应的练习.如果学生表现不好，可以再播放微课资源，实施调整教学策略，当然，由于教学进度的限制，某些效果达不到预设的情况下，教师可以通过平台“推送”资源，辅助学生课后学习.

2.2 选择题的“精准纠错”

对于选择题，平台上已经统计了每个选项的学生名单和人数，以第7题为例，该题的得分率为41%，四个选项选择比例分别为24%、40%(正解)、19%、17%.本题的学科能力指标是这样描述的：能基于实验数据分析概括化学反应前后物质总质量关系并能对某一具体的化学反应进行描述(化学方程式书写的判断正误)，60%的错答率表明学生显然对物质守恒定律领悟不深，不会将原子个数守恒思路应用于化学方程式的正确书写.在教学中，笔者先带领学生一起回忆化学方程式书写四字口诀“写、配、注、标”给学生回顾，即写出反应物和生成物、化学方程式配平、注明反应条件、标明生成状态.笔者在平台上点击ACD错误选项的链接，找到出错学生名单，按选项依次提问，让其说出所选错误之处，可以在一旁进行提醒、纠正、补充.学生暴露知识点的欠缺，传导压力、激发动力，以此加深对方程式正确书写的印象，同时其他学生也开始关注自己出错选项，有效调动学生参与，通过平台链接，迅速和准确找出错的学生，实现精准纠错.

2.3 填空题的“精准练习”和“精准学习”

填空题对于学生来说，其各层级能力水平要求更高，而对于基础薄弱学生来说，教学过程需要巩固学生基础能力层级如A能力层级，因此教学中需要根据学生诊断分析，适当加入相关资源进行训练.以17题为例，此题在非选择题中得分率较低，三个小题的得分率依次为2%、0、34%,根据学科能力报告，第1小题考查学生基于化学式分析元素组成(定性和定量)，属于B1分析解释层级；第2小题考查学生根据反应的微观图示或反应中物质变化等信息书写简单的陌生反应化学方程式，属于B2推论预测层级；第3小题考查学生基于微观的角度认识物质分类(纯净物、混合物)，属于A3说明论证层级.第二小题属于B2能力层级要求，从实际学情出发，笔者对于此题略过不讲.

在该题第1小问讲评中，笔者先回顾物质相对分子质量的概念以及计算方法，通过常见物质的相对分子质量，如H2O、HCl等，让学生熟悉计算方法，之后再计算C2H5OH的相对分子质量.结果发现学生经过方法的学习，正确率有所提高，为了检验讲评的效果，选取由平台推送关于孔雀石主要成分碱式碳酸铜[Cu2(OH)2CO3]的相对分子质量练习题(如图2所示)，再查看学生完成的情况，结果算对的学生明显增加.

图2

另外，对于实验题来说，一般需要教师在讲评中需要再现“实验情境”，让学生在再熟悉一下实验过程和实验中产生的现象.如笔者在对实验题19题讲评时，播放了平台推荐的微视频《白磷燃烧的条件》(如图3所示)，帮助学生回顾燃烧条件，然后在这基础上，再提问学生回答本题的第1问和第2问.播放视频2《控制变量和对比实验法》(如图4所示)，总结方法及要求，提问学生本题第3问.以视频为载体的形象呈现，让实验题讲评起来不再是“空中楼阁”，对于缺乏应用实践能力的基础薄弱生来说，起到了很好的思维进阶的“支架”作用.

图3

图4

2.4 “精准推送”助力学生个性化学习

精准教学内容还可以延伸到学生课余时间里“个性化学习”.平台根据每位学生测试情况，智能生成学习诊断报告，推荐学习资源(如图5所示).如某学生通过错题查询得知“分子和原子”是薄弱知识点，同时也可以从平台看到欠缺的“基于微观的角度认识物质的分类(纯净物、混合物)”学科能力.其次平台推荐的练习和微课是学生进行个性化学习重要资源，学生可以选择练习来完成.另外，笔者基于学习程度大致相同的学生安排特色分组(如图6所示)，尤其对于基础薄弱学生，通过布置作业形式，向学生推送校内题库的资源，监督其完成学习任务.

图5

图6

智能平台为精准教学的实践带来了可能，其自动生成的诊断报告、智能匹配的学习资源使得在教师在教学中“得心应手”，毫无疑问，智能技术助力精准教学将成为必然趋势，学生个性化的数据的采集必然会带来精准化的评价.因此，需要突破传统教学理念，积极探索和创新教育评价的新思路，为学生的个性化的发展而勇于探索实践.