大数据背景下提高中职数学课堂教学质量的方法探究

林 菡

（福建工贸学校，福建福州 350002）

“互联网+”的大数据时代之下，整个社会的发展深度和广度都发生了显著改变，同时也影响到了现代教育领域。新时期的教育需要紧跟时代发展潮流，把控发展契机，变革教学形式，构建智慧化教学环境，着重提高学科教学质量，从而培养更多社会发展所需求的创新型职业人才，在教授学生基础知识的同时关注学生专项能力的培养，以实现学生的个性化学习。

一、大数据背景下的中职数学课堂教学需求

（一）学习内容和学习需求分析

在大数据时代之下，中职学校的数学教学工作在学习内容和学习需求上发生了显著转变，在整个教学阶段新型技术和数学学科的深度融合为构建智慧化的教育环境提供了重要保障。中职数学课程作为职业教育教学阶段的基础课程，其教学内容包含集合、不等式、函数、立体几何、直线与圆的方程、概率与统计初步等多个方面，每个不同的知识模块都包含了基础概念、性质和应用等，不仅逻辑性强，且覆盖的知识面较广。因此教师需要根据不同专业学生的学习需求进行评估，并借助网络平台和大数据技术展开问卷调查、分析，对学情进行归纳总结，同时完成线上交流和学习数据反馈等。

中职学生是一个相对特殊的学习群体，大部分学生的数学基础知识较为薄弱、数学运算能力较差，对数学的学习兴趣不高，不懂得如何将所学的数学知识应用到自己的专业课程中去，不懂得如何将所学内容迁移到生活中，用数学思维解决实际问题［1］。教师在大数据教学资源的应用方面要考虑到教学的目的性和针对性。比如针对学生的学习特征、思维特征和学科特征，教师可制定预期目标，以提高学生的学习主动性，增强学生的思维能力，强调数学知识的直观教学，以更加具有感染力的情境把知识和实际生活进行串联，帮助学生完成对知识的主动建构，让每一名学生都能有令人满意的收获。

（二）教学要素分析

提高课堂教学质量的要点是变革传统的教学形式。在大数据教育理念之下，教师应结合教学实际需求构建新的数学课程形态，确定教学指导思想、教学目标、教学流程和教学评价等多个方面的要求。具体来看就是先对整个教学阶段的学情进行分析和把控，然后借助课件和资源推送的方式给学生提供相应的课程资料，让学生提前完成自主预习和练习，针对疑难部分与教师进行交流沟通。在整个答疑解惑阶段，教师可以明确每个步骤的教学任务，做好教学数据整理和教学分析，帮助学生展开任务驱动支持下的数据反馈和知识内化。可以看到大数据背景下的教学要素涵盖了教学环境、教学资源和技术支持等多个方面，每个方面都是教学阶段不可或缺的要素。

教学指导思想是教学设计时的主要参考依据，在整个教育系统当中处于统筹地位，各项教育理论基础之间相互独立却又互相影响。特别是在大数据模式之下，教师可以借助各类新技术手段变革传统教学方式，通过教育过程来帮助学生创造性地分析问题并解决问题，真正实现差异化教学的最终目标。

教学目标对于整个教学过程的走向起到关键的导向作用，它是教学活动的起点和终点，也是教学评价的重要依据。在各项教学活动开始之前，教师就会对教学方向做好综合设计，规定逻辑步骤和可行的教学操作流程，然后在课程标准的指导下将其细化为不同维度的教学目标。

教学流程离不开教学环境和教学资源的支持和帮助，其中教学环境包括线上教学环境和线下教学环境。特别是在大数据时代下，硬件、软件教学环境质量得到了显著提高，比如一体机、无线网络、智能教学软件等都给当前中职数学教学提供了有效的支持和帮助。而教学内容和资源是展开教学活动的基础和前提，使得学生在明确目标的前提下完成学习任务，教师以学习计划任务书的形式将需要掌握的内容告知给学生，为学生创设思维导图，把课前预习和课后复习的重难点知识以思维导图的方式呈现，让学生自我建构［2］。

教学活动则以对应的教学理论为前提，根据一定的教学目的和教学任务规定了师生在教学过程当中的行为和要求。在弹性化教学目标的帮助之下，教师可以扮演好引导者和辅助者的角色，建立新型的师生关系，让传授知识的过程带有温度，让学生主动学习知识，成为学习阶段的主体，发挥创新意识和培养创新能力。

二、大数据背景下提高中职数学课堂教学质量的方法和策略

（一）课前预习阶段的知识准备

课前预习阶段的要点在于整体把控教学需求和教学计划，使得学生对课前环节的学习情况建立整体性的认知，再结合数据整理归纳和总结重难点，提前为授课做好准备。课前预习是一种科学的学习方法，不仅能够为新知识的学习奠定基础，还能够让学生发现自己旧知识结构中的薄弱环节，及时查缺补漏。在课前预习过程中，学生要学会运用已经学习到的知识与方法对新课的内容展开进一步的探索与学习，从而有效提高自学能力和学习质量。

以函数的概念与表示方法这一部分的知识为例，这部分内容比较简单，却是整个函数的基础组成部分，对于学生后续知识的学习和掌握具有非常重要的影响。因此，从知识目标来看，教师需要通过实例引导学生体会变量之间对应关系的抽象过程，进而会用集合语言描述函数及有关概念，掌握函数定义域、值域的求解方法，理解函数的三种表示方法；从过程目标来看，教师需要鼓励学生参与到学习过程中，提高学生的运算水平和解题能力；在情感方面，教师需要引导学生在掌握函数的概念及表示方法的同时感悟数形结合思想，逐步提高逻辑推理能力，以此培养学生的核心素养。

课前，教师需要在已完成教学设计的基础上借助信息化技术完成课件制作，依据以上分析，以不同难度来设置标准，设计对应的任务和练习题并发布在教学平台，然后根据学生完成任务情况和答题情况检测学生自主预习的效果。之后，教师需要利用教学平台的大数据分析功能，掌握每一名学生的学习基础及他们解决问题的能力，以便及时优化教学内容和形式，最终确定符合学生学情的教学策略。

（二）课堂教学导入与案例选择

课堂教学导入在整堂课的教学中起着引导性的作用。一个好的开始是成功的一半。在课程开始之初，用常见的直观导入法、温故导入法、情境导入法、游戏导入法等手段引起学生的学习兴趣，可以很好地集中学生的注意力，从而激发学生的学习热情。教师可以根据本节课堂的教学内容，结合学生的学情选择适当的方法，通过简短的语言、播放视频、设计小游戏等方式引导学生快速进入学习状态，调动学生对学习新知识的渴望。

数学源于生活，从生活中常见现象引入，易获得学生的共鸣。以函数奇偶性的知识为例，在课堂导入阶段，教师可以运用多媒体技术向学生展示课前收集的对称图形图片，比如“双喜”字、爱心图、五角星、蝴蝶等，并引导学生在观察这些图形之后讨论归纳得出轴对称图形的概念。教师还可以利用微课资源引导学生观看视频，针对视频中设计的轴对称图形和中心对称图形，引入探究函数图像的对称特征，充分发挥学生形象思维能力强的优势，从图形对称入手“图像法”判断函数的奇偶性，最后完成整个课堂教学导入阶段。

（三）课中交互教学模式

课中交互教学的重点在于创设问题情境，帮助学生答疑解惑，及时针对学生的需求作出对应的反馈。知识导入之后，教师可以利用多媒体一体机等设备对疑难点知识进行说明，选择性地将图文信息展示在屏幕之上，师生共同分析讨论，形成交流互动。教师和学生一起归纳这一阶段的教学重难点，对于课前存在疑问的问题，做好整理和反馈，在规定时间内整合问题并解决问题。

例如，在学习立体几何相关知识时，通过分析课前学情数据，我们了解到有一大部分学生的空间想象能力较弱。在讲解多面体和旋转体的时候，教师需准备实物教具，让学生从不同角度观察教具，并同学生一起相互讨论，使其在脑海中形成图形的轮廓。教师再通过播放视频的方式将多面体和旋转体的动态演示过程展示在学生面前。教师还可以借助几何画板或GeoGebra 数学软件一步一步描绘立体图形的形成和转变过程，同时让学生自己动手绘图，培养学生在二维平面构建三维立体图形的空间思维能力。在介绍知识点时，教师可以将立体几何在生活当中的应用进行说明，比如圆柱具有最大的支撑力，所以房梁和柱子一般都是圆柱形的。诸如此类的知识可以帮助学生更好地观察身边的建筑或其他物体，了解几何学知识在生活当中的价值所在。

三角函数知识涉及正弦函数的图像和性质有关知识，教师可以先说明正弦曲线在医疗和物理方面的广泛应用，再借助GeoGebra 数学软件来描绘正弦函数的图像，让学生总结和归纳正弦函数的规律，了解改变相位、改变振幅和改变周期后的新图像特征，体会信息化教学资源带来的便捷性，加深对于新知识的理解［3］。在教学过程中，教师要鼓励学生思考与观察，引导学生根据所学知识动手画图，不要直接给出作图过程，防止使用数学软件代替学生的思索过程。对于类似知识，教师还可以利用大数据的分析功能筛选出适合学生个性化的视频教学资源，让其更具有吸引力，得以快速提高学生的学习效率。在教学平台上，学生能够以小组为单位总结这一部分的知识要点，教师能够根据学生的学习情况做好信息整理［3］。在此类数字化教学资源的开发过程当中，教师要始终秉持交互性原则，突出大数据资源的交互性，让学生对各类信息有主动选择权和控制权，培养学生的学习兴趣和学习主动性。

（四）课后的反馈和巩固评价

在课后复习巩固环节，教师的主要任务就是对学生进行课后的个性化辅导以及对下一节课的提前准备，围绕学生的学习情况做好教育评价。需要注意的是教学评价是整个教学系统的调节运作载体，对于整体教学的稳定性和有效推进起到非常关键的支持作用。在大数据环境下，教师可以利用教学平台对学生进行线上评价，了解学生的课堂参与度、学习积极性等，教学平台可以从学习效果和学习能力两个维度对学生的课后复习情况进行总结。具体来看，学生的学习效果是从学生的课后交流、反馈和作业完成情况等角度进行分析，如果学生能够按时作答和提交课后作业，那么则说明学生的学习效果良好，反之则说明学生的学习存在薄弱环节，无法很好地将数学知识应用于解题阶段。

学习能力的评估则是以学生的答题平均正确率作为参考依据，如果学生答题平均正确率在95%以上，则表明他们对于基础知识的内化能力和建构能力较强，具有较好的数学运算能力和逻辑思维能力。教师针对每一名学生的学习特征和教学平台的数据反馈制定最适合学生的学习策略，因材施教，完成差异化教学。教师在对学生进行总结评价时，也要确定学生的思维深度和问题分析能力，从而确定下一阶段的学习计划和学习要求。

三、结语

大数据背景下先进的信息化智慧教育理念成为数学教学的指导思想，成为现代教育追求的目标，其价值理念是利用技术变革改进教育体系，为社会进步培养更多具有创新能力的人才。所以大数据作为互联网背景下的新产物，能够优化教学结构，提升职业教育竞争力，使学生在毕业之后能将知识应用于实际工作和生活中［4］。从实践层面分析，大数据平台和大数据资源是数学教学形态的一种新型实践，增强了学生的积极性和主动性，提升了学生的信息素养，更能让学生基于自身的步调完成自主学习。而本次研究也立足于中职学校的数学课堂教学改革并提出了对应的策略，目的在于构建新的数学教学形态，完成技术环境和学习环境的有效融合，真正促进学生的个性化学习，培养创新能力。在后续的教学实践阶段，教师应合理开发和应用大数据教学资源引发学生思维活动，充分突出学生的主体地位，提高课堂效率与教师的专业能力，提升课程内容和教学资源的应用适配性。