基于大数据挖掘的初中数学教学内容重点发现

代承仕

基于大数据挖掘的初中数学教学活动涉及较多事项，数学教师需要对数据收集整理、数据预处理、数据分析、重点发现、教学设计进行一体化和循环化管控，带动学生对初中数学知识进行更加高效、全面的学习，启发学生思维，引领学生在学习过程中实现综合能力的提升。本文基于大数据挖掘对初中数学教学重点内容的管控策略进行分析。

当前，初中数学教师在教学活动中需要对教学重点和要点进行严格把控，通过大数据技术手段引进多元化的文本数据信息，带动学生对数学知识进行更加高效、全面的学习，提高学生的综合能力与思维素质，带动学生获得长远的发展。

一、教学重点的概念

从宏观层面来讲，首先，教学重点也称为学生学习探索的重点，其具备一个明确的教学目标，是课程制定者希望学习者需要掌握的知识内容，因此教学重点往往包含在学科课程研究计划中。其次，教学重点是根据学生认知发展需求，在不同时期引进的不同教学项目，是学生在该时段需要掌握的知识内容，相关知识点对学生后续的深层次学习会起到直接影响，在教学体系中发挥承上启下的作用，作为关键知识点，是学生需要掌握的内容。再次，教学重点源于教师对学生学习成绩和学习状况的认知，比如针对每一位学生存在的个体差异，需要教师在教学活动中重点讲述某一部分知识内容，如根据学生在学科核心素养方面的差异，对数学授课的重点内容以及重点模块进行讲解。最后，教学重点内容也体现在教学考核层面，如教师需要研学初中数学知识中经常被考核的项目信息，明确重点考核指标和概念，将其设置为教学的核心内容。因此，从宏观层面来讲，教师对教学重点的梳理和整理需要根植于课程教学标准，同时结合学生的认知规律以及学段需求，对教学项目和教学内容进行设置，基于学生的思想认知差异引进不同的重点项目，根据成绩考核结果对教学重点进行划分。

二、大数据在挖掘初中数学教学内容重点方面的作用

大数据技术在挖掘初中数学教学重点内容方面有着不可取代的地位。

首先，数学重点内容是一类抽象、模糊的概念，其中数学教学重点也蕴含在大量学情数据信息中，需要教师通过数据剖析整理，从中提取出数据规律和特征，从而总结出数学教学的重点内容。因此，利用大数据技术，将各类非结构化的数据信息整理成结构化的资料，对其进行统一的直观描述，化抽象为具体，可以锁定教学工作的出发点和切入点。

其次，大数据工具技术在挖掘教学重点内容方面也具备过程指导性和引领性。具体来说，数学教学重点根据学生的学段学习需求以及个性能力提升状况会发生一系列变动，因此教学重点在时刻发生变化。此时，需要利用大数据挖掘技术收集整理各项学习数据信息，将各个时期的数据特征进行描述评价，如设置学生的能力雷达图，引进大数据资料，根据大数据信息的变动和学生能力雷达图的变化状况来评估后续教学内容的重点项目，从而凸显教学工作的适应性与灵活性。

最后，大数据工具在挖掘数学教学内容重点方面也有着共享性和信息互动性。具体来说，大数据工具借助信息化技术能够暴露出本校学生存在的实际问题，同时能够凸显其他学校学生的学习状况。学校与学校之间可以相互交换相应的大数据信息，评估本区域数学教学存在的问题，从而为区域的数学教学改革工作提供基本支持和帮助。

总体来说，大数据挖掘技术在初中数学教学重点内容的管控层面有着不可取代的作用，可以适应教学重点随个体、时间、空间变化而改变；同时可以实现对大量零散化、非结构化的数据信息进行结构化描述评价；并且借助其中的信息互动功能，能够实现对数据信息的高效挖掘、提取和使用，体现本区域办学规律和特征。

三、基于大数据挖掘的初中数学教学内容重点发现研究

（一）数据收集

利用大数据挖掘手段来分析初中数学教学内容重点需要引进海量的数据信息。数据资料作为大数据技术的作用对象，需要具备全面性、完整性、代表性，才能帮助教师在后续剖析出数学教学的重点内容。大数据信息包含以下几个方面的资料，即学生的学习成绩、作业完成状况、课程参与度、学习时间、学习背景信息等。教师要设置每一位学生的专属能力资料库，收集記录学生在数学考试、平时测试期间的成绩表现状况，反映学生对不同知识点的掌握程度和学习进展。同时，还包含学生家庭作业完成情况，如作业正确率、解题思路以及对不同知识点的理解和应用能力。另外，需要记录学生在课堂上的表现情况，如回答问题的频率、提问的频率等，反映学生对不同知识点的兴趣和理解程度。教师需要与家长互动沟通，搜集学生在数学学习方面所花费的时间，包含课堂学习、课后自主学习时间，从而了解学生对数学学习的重视度和投入程度。

根据学生的背景信息，如性别、年龄、学校等，评估学生的学习差异是否与个人背景有关。教师需要收集整理以上的数据信息，对其进行标准化描述和评价，同时结合多种方式来采集各项资料，如问卷调查、学生档案记录以及学习平台的数据导出，整理多方信息，从而为后续的数据挖掘和提取提供基本的支持。需要注意的是，教师在这一过程中要保护学生的隐私，保障数据安全。但是在数据搜集整理过程中，教师要提高频次，如一周收集一次，对数据库资料进行更新，以便获取最新的资讯来开展数学学情分析工作。

（二）数据预处理

在完成对数据信息的挖掘、搜集、整理之后，教师便需要初步对数据价值进行剖析整理。首先，进行数据预处理，包含数据清洗，剔除其中异常数值以及错误的数据信息，减少其中主客观因素对学生学情信息所带来的影响，并补充其中的数据文本资料，如对其中的缺失值进行处理。教师需要根据数据中出现的异常，通过与学生的对话沟通来评估数据描述是否准确可靠，比如部分学生在某一次考试中本来不该出错的题目却出现解题错误，针对这一现象，教师需要与学生沟通交流，通过判断其解题思路、知识点掌握情况以及解题时的能力状态来评估是否由于知识掌握不牢或粗心大意而产生的失误，通过整理数据信息为后续确定教学内容重点提供参照和依据。

其次，教师要根据数据信息对数据特征进行提取，此时可以利用统计分析、相关性分析、特征重要性评估等不同策略，对学生在数学学习期间的实际表现进行点评。再根据特征进行数据划分，将数据整理为训练集和测试集，训练集用于模型训练和参数调整，如用来评估学生的能力指标，用于设定能力雷达图，包含学生的数形结合能力、数学思维能力、推理能力、建模能力、几何直观意识、自主学习意识，评估学生的整体学习状况，以及在多个环节领域的欠缺；而测试集主要用于评估模型性能和泛化能力。教师需要在前期对数据信息进行预先处理，针对学生的实际学习表现情况，引进精准、高效的管理手段，以便剖析出数学重点。

（三）数据分析

在完成对数据信息的预处理以及基本描述评价之后，便需要对数据资料进行正式分析。在分析过程中，教师可以结合描述性统计分析，结合均值、方差、中位数等统计指标来评估其中的数据趋势和特征。比如，描述评价在某一知识板块以及某一核心素养领域中学生的整体状况，如a班学生在某一次测试中暴露出在数学计算方面的失误，此时可以根据其中的标准化评价模型，从数学计算角度来评估学生的整体数学运算能力。

之后，需要通过相关性分析来评估模型中不同变量之间的相关系数，如分析学生学习时间、成绩之间的相关性以及不同知识点的相关性，以此来确定数学教学中的重点内容和关联性。在相关性分析过程中，数学教师需要建立起初中数学概念网络，通过相关概念网络来梳理知识结构，在整个概念网络中针对学生理解认知欠缺的部分可以打上重点标记，如在函数板块涉及一次函数、二次函数、反比例函数、分式、二次根式、整式乘法与因式分解等相关知识概念，整个知识模块具备内在有机关联，学生在学习二次函数的过程中需要具备良好的二次根式知识基础，此时可以通过分析学生在二次根式板块的知识理解能力，在后续二次函数教学过程中锁定教学重点，如学生二次根式掌握不牢固，教师便可以在二次函数交点坐标求解方面设置重点教学项目。

教师还需要进行聚类分析，聚类分析主要是将学生按照某些特征进行分类，找出具备相似学习特征的学习群体，了解不同学生群体的学习特点和需求。该分析手段主要按照学科核心素养指标，从初中数学最常见的几大核心素养概念中将学生划分为不同的层次，如数学推理、建模运算、数形结合、几何直观等，对不同板块学生的能力状况进行划分，为个性化教育提供参照。完成以上分析之后，针对下一轮知识板块的教学需求，要结合序列分析、相关性分析等，来评估在新知识教学期间可能存在的问题，将新知识教学中的核心指导要素投入到预测模型中，预测学生在相关板块可能存在的学习问题，以及可能潜在的学习趋势，从而快速锁定教学重点。最终将上述分析结果以可视化图表的形式直观展现，最简单直接的方式是使用学生的能力雷达图以及数学概念网络图，评估学生在相关板块的学习情况。

（四）重点发现

完成上述一系列的整理剖析之后，教师便需要提取重点内容。重点发现的目的是通过大量数据模型的对比、挖掘、评估，找到数学教学中的重点内容和关键知识点，以便教师能够针对其进行精准、高效的教学辅导。

首先，教师要进行频次分析，通过统计不同知识点或题型在学生作业、考试等活动中出现的频率，确定哪些知识点是学生普遍存在的困难，从而帮助教师重点关注相关知识概念的教学。之后，通过错题分析，找出学生容易犯错以及极易混淆的知识概念，从而有针对性地进行错题讲解和巩固训练，以帮助学生克服难点。

其次，在分析管理过程中，还需要对学生的学习轨迹和学习行为进行评测，了解学生当前的学习情况和学习方式，可以帮助教师为学生提供个性化的指导建议。在整个分析体系中，还应当囊括学习成绩预测功能，通过建立数学模型、预测学生经过学习之后未来学习成绩的变化趋势，开展有针对性的教学活动。

最后，教师需要根据知识结构网络图，针对本班学生建立起知识图谱结构，对本班学生的学习情况进行描述，以了解學生在知识模块方面的整体欠缺，从而组织体系化的复习指导，合理安排课程教学。因此，在重点挖掘环节，教师需要通过以上途径，基于数据分析结果，构建完善的学习资料体系，针对本班学生设定新的教学方向和目标，从而带动学生高效学习。

（五）教学设计

在大数据挖掘的初中数学教学重点管控过程中，首先，数学教师要重点关注教学设计部分，结合“教学评一体化”设计模式，对知识结构进行合理挖掘、提取和使用，组织相关授课活动，将重点知识放在教学计划的核心位置，确保学生在学习过程中能够充分理解并掌握相关知识概念。其次，教师需要根据教学方法，针对学生普遍存在的困难开展启发式教学或案例教学，带动学生主动思考，并及时评价学生在学习过程中的思想状态，再次回馈到教学设计中，从而构建起完善的循环。再次，教师需要根据学生的学习困难和教学重点内容提供合适的学习资料，在讲解新知识和新概念的过程中，有针对性地偏向某一板块的教学讲授活动，从而凸显课程教学的侧重性和针对性。最后，教师在课后需要根据学生的学习特点实施个性化教学，针对每一位学生的学习重点提供个性化的辅导，并及时跟进学生在课后自主学习的状态。总之，在大数据挖掘的初中数学教学内容重点管控层面，教师要引进“教学评一体化”的管理模式，搜集整合多方面的信息，凸显教学工作的完整性、全面性、阶段性和适应性。

四、结语

总而言之，在初中数学教学过程中，教师需要对教学重点进行科学高效的管控，制定更加明确的教学指标，带动学生对数学概念进行更全面、完整的学习，提高学生的综合学习水平和学习效率。而教师也需要将整个过程进行循环一体化管控，在不同时间、不同环节提供精准指导，根据教学重点来完善教学设计。