“智慧教、个性学”：数据驱动精准教学的区本实践

张 瑜蒋 斌

随着教育信息化工作的不断深入，信息技术为师生教与学方式的转变提供了良好的契机和有效的支持。教育大数据在实现个性化教育、加快区域均衡发展、提高教育质量方面的应用价值越来越受重视。徐州市云龙区作为教育部“基于教学改革、融合信息技术的新型教与学模式”90个实验区之一，通过搭建精准教学云平台，不断丰富教育资源，借助基于AI的数据分析，努力改进区域师生教与学的方式；将国家中小学智慧教育等平台中的优质资源和精准教学云平台有机融合，创新性地开展“云码云学”行动；充分发挥信息技术在服务学生自主学习、服务教师改进教学、服务区域教育提高质量、服务家校协同育人方面的重要作用，全面开启“智慧教、个性学”的区域教育新生态。

一、融合全网优质资源，构筑区域智慧教育环境

云龙区不断探索基于信息技术改进教学的路径，全面构筑区域智慧教育环境，努力创设区域智慧教育新生态。

（一）平台应用广覆盖

2021年下半年，云龙区按照学生健康力、学习力、合作力和创造力评价体系设计建立数据采集表，根据教与学的需求，从特征分析、趋势分析、对比分析等不同角度出发，让数据呈现学生个体差异，形成学生数据画像。

调研发现，云龙区学生健康力、学习力、合作力以及创造力4个维度的得分分别是3.97、3.93、4.26、3.56（满分为5分），总平均得分为3.93，说明学生的“四力”发展处于中等水平。其中，合作力发展水平得分整体较高，说明学生的合作能力较强；创造力发展水平得分较低，说明学生的创造力发展水平还有较大的提升空间。在调研的基础上，我们选取了31所中小学（小学26所、中学5所），在342个班级727名教师15347名学生（占全区学生总数比例为30.94%）中推广应用云龙区精准教学云平台，并依托“国家中小学智慧教育平台”“江苏省名师空中课堂”“徐州市彭城课堂”的海量资源对平台持续进行丰富和完善。

（二）“融合+”资源不断更新

1.丰富课件资源，驱动课堂教学有的放矢

为提高教学效率，增强课堂的互动性，云龙区不断优化网络电子备课模式，通过流程再造，实现资源的共建共享；持续更新，有效推动了区域网络备课资源的系统建设与常态应用。

2.整合习题资源，构建“一主多元”资源体系

云龙区通过课程统整、资源共享，逐步形成区域习题资源库（如图1所示）。指导教师将中小学语文、数学、英语、科学等学科按照单元、课时和知识点对网络优质资源进行统一收集整理后录入上传，现平台中可供教师使用的习题资源达到100万余道。习题设置分为“基础+分层+拓展”，方便教师根据学情匹配作业。为落实“双减”政策，习题还标有供师生参考的预估完成时间。

图1 徐州市云龙区习题资源库建设流程

3.开展“云码云学”行动，拓展师生学习空间

为进一步满足学生自主学、个性学的需求，2022年3月，云龙区开展了“云码云学”行动。依托相关平台的优质资源，按照学科、单元、课时将微课等内容梳理成集，生成了一套可以推送学习资源（以微课为主）的系列二维码，供广大师生使用。学生将“云码”贴到教材上，通过微信“扫一扫”进行有针对性的学习，既满足了学生课前预习和课后复习的需要，又为学生个性化学习提供了有力支撑。

二、大数据与教学深度融合，改进师生教与学的方式

从教学的角度，我们思考大数据如何与教学深度融合，大数据驱动下的各学科教学形态是怎样的，要让基于大数据的教学做到精准、协同、有依据。从学习的角度，我们思考如何借助大数据实现个性化学习、一体化学习，要让基于大数据的学习做到个性、智能、均衡化。

（一）数据驱动精准教学赋能教学变革

基于精准教学云平台，教师角色发生了转变，教师成为学生学习过程的参与者，并通过任务驱动的方式提升自身的数据素养与教学水平。线上线下融合教学促进了教师教学方法、教学内容和教学过程的转变。数据驱动精准教学变“先教后学”为“先学后教”。教师兼顾预设前提，根据课堂数据随时调整内容、进度等，促进了教学方法、内容与流程的转变。

1.形成精准教学流程链

将平台应用于课前、课中和课后，形成“数据分析诊断学情—问题导向设计教学—精准教学课堂提质—智能作业有效练习”的教学流程链。

课前，教师依据平台大数据分析结果，精准把握学生的薄弱知识点，利用平台自带资源或导入资源高效备课。教师选用平台推送微课和练习，学生通过平台家庭端进行课前预习并完成练习。

课中，教师布置随堂作业，在学生完成后当堂扫描上传学情分析。通过平台自动统计每道题的正确率，以雷达图、柱形图即时呈现学生学习的短板所在，教师调取作业数据反馈并进行精讲，优先解决班级共性问题，灵活调整授课进度，同时利用平台功能提高课堂活跃度。

课后，基于平台过程性数据分析，教师根据学生错题知识点精准推送靶向习题和举一反三习题，实现“一生一案”的作业设计，帮助学生规划最优学习路径，学生的学习积极性得到极大提高。

2.形成基于AI的“教—学—研”模式

基于AI的“教—学—研”模式（如图2所示）即通过“精准教、精准学、精准研”，使教师从经验型向数据型转变。“精准教”，教师依据数据定位到学生薄弱的知识点，进行有针对性的教学；“精准学”，学生了解自己的薄弱之处，更加明确学习目标与改进方向；“精准研”，开展课题研究后，教师的教研活动都围绕数据展开。通过数据解读来制订教学计划、改进教学方式。学生在课堂上学会自学、互学、问学、“教”学、悟学，教师真正成为“站在学生后面的参与者”。

图2 基于AI的“教—学—研”模式

教师通过班级学生作业的数据分析，可以了解本班学生对相应知识掌握的总体情况，反思自己日常讲解是否精准；通过对学生作业的精细分析，可以较为准确地了解每个学生在哪些知识点上存在问题；通过作业问题归类与分析，可以为学生提出针对性的学习指导建议。

（二）数据驱动精准教学支持学生进行自主学习

云龙区通过顶层设计、平台支撑、机制推进，建立新型的基于数据分析的个性化学习策略，实现分层课堂、因材施教的有效性教学；开展基于大数据技术的动态学习评价，为区域学生综合素质评价体系的构建提供支持。家长只要通过手机直接扫一扫“云码”，投影到电视或电脑上，就能和孩子共同学习，及时了解孩子学习内容，发现孩子学习薄弱点。

数据为学生了解自身学习情况进而有针对性设置学习目标提供了支持，即了解“学什么”；也为学生及时自我反思、掌握自身学情提供了支持，即了解“怎么学”；还为满足学生个性化学习需求提供了支持，促进学生学习动机的发展。目前，平台已形成以学生为中心的个性化学习资源推送的实施路径，进而实现家校协同育人。

1.基于日常作业的错题精准推送

学生在家通过家庭端或者手机扫码进入个性化“云学”空间，可自动获取基于日常作业或练习的学情报告以及错题，针对性地进行复习订正（支持在线模式或纸质模式），错题被消灭后自动采集数据并反馈给教师。

2.基于错题关联微课视频精准学习

学生在家进行错题订正时，遇到仍旧无法消灭的错题可一键播放错题所关联的微课视频，进行个性化的复习巩固后继续订正错题。

在施工开挖过程中，应连续观察邻近地表、建筑物的变形或开裂情况。通常紧靠基坑的建筑物或地表发生细小裂缝和轻微开裂属于正常情况，但必须密切观测其发展趋势，必要时采取适当的处理措施。当裂缝不断发展并延伸时必须停止施工，对原设计支护参数进行修改，同时对已施工的部位进行加固。当基坑顶部的侧向位移与当时开挖深度之比>2‰时，应对支护采取加固措施并加强观察其变化，并考虑与其他支护方法配合使用，以确保安全。

3.基于错题推送个性化习题精准巩固

学生在订正错题后，平台会基于错题数据分析结果精准推送相关联的个性化习题，学生通过在线或打印纸质练习的方式进行个性化巩固练习，在此过程中可随时观看关联微课视频自主复习巩固。

4.基于个性化的重难点在线提问

学生通过平台进行错题订正、微课视频学习、个性化作业巩固时，对于自主学习后仍不明白的重难点可随时通过拍照、语音、文字等方式发起在线提问，任课教师或值班教师会及时给予在线指导。

三、数据驱动下新型教与学模式的区域推广

（一）三级分层管理

三级分层管理即行政部门政策推动、业务部门专业引领、基层学校本土化实践。行政部门出台管理政策、制定考核标准、提供经费保障，为数据驱动精准教学提供稳定的、持续的支持；业务部门采取“培训先行、实践跟进、骨干支撑、评价引领”的指导策略，通过现场会、专题培训会等形式分层培训，深入基层学校进行指导，进行二次分解与落实；学校依据教师的需求，设计适切的校本化培训内容。

（二）“四位一体”管理运行方式

以破解区域精准教学实践中遇到的问题为主线，设计“培训先行、教科研有效整合”的管理运行方法，采取调研指导、成果展示等一系列联合推进方式，充分发挥发展中心“四位一体”的管理功能，合理推动区域精准教学模式的发展应用。

（三）配套评价与激励机制

作为区教育局核心工作，我们对平台应用设立了项目考核机制。各校每月上传工作简报、阶段性总结。学科研训员通过入校督导、阶段使用成果反馈等方式对各学校教师的使用情况进行检查，及时发现使用过程中出现的问题。同时，开展基于云平台应用的优质教学案例和资源评选、优秀实验学校评选等，鼓励教师和学校积极投身新型教与学模式的应用研究。

四、数据驱动精准教学带来的反思

（一）注重设计，控制作业时长

《综合防控儿童青少年近视实施方案》提出“要指导学生科学规范使用电子产品”。因此，教师要注重学习活动和学习资源的设计，通过作业调控平台严格控制学生上机作业时长。

（二）提升区域教师的数据素养

拥有数据不等于具备数据处理能力，需要通过开展大数据专题培训等方式，提升区域教师的数据素养。

（三）实施过程中的挑战与困难

教师层面，教师要能精准安排教学进度和教学内容，实施分层教学，进而实现因材施教；区域层面，要真正将大数据融入“课程—教学—评价”的内核，有效管理区域教育数据，开展区域教育大数据的运营与创新应用。

基于大数据驱动“智慧教、个性学”的区本实践，我们看到依托信息技术，勇于探索新模式、新机制对教育方式带来的转变。云龙区将持续探索信息技术的融合创新，在“教”的层面，开展“区域整体推进数据驱动的学生综合素质评价改革实验”“大数据支持的学生个性化学习模式研究”“大数据支持的能力目标和教学活动设计研究”；在“学”的层面，开展“基于大数据的学生核心素养诊断分析研究”“个性化作业对学生个体成长发展研究”“网络环境下的学生学习方式变革研究”，努力实现从优质资源供给到智慧教育治理，构建区域教育新生态。