基于大数据分析的高中数学教学评价研究

【摘要】在新高考的背景下，高中数学教育面临转型与升级的需求，教学评价作为提高教学质量的关键环节，重要性愈发凸显。文章从学生的发展需求出发，分析当前高中数学教学评价存在的问题，提出利用大数据分析技术实现教学评价精准化、个性化与全面化的措施，希望通过构建数据驱动的评价体系帮助教师及时发现教学问题，优化教学策略，最终实现高中数学教学质量与学生数学核心素养的双重提升。

【关键词】大数据分析；高中数学；教学评价

作者简介：蒋徽振（1968—），男，广西壮族自治区博白县教育局教研室。

新高考改革明确提出要“深化考试内容改革，着重考查学生独立思考和运用所学知识分析问题、解决问题的能力”。这一要求强调对学生综合能力和创新思维的培养，对高中数学评价改革提出了新的挑战。当前，高中数学教学评价仍然存在过于看重考试成绩，忽视学生在学习过程中的表现，以及评价方式单一且反馈不及时等问题。因此，探索基于大数据分析的高中数学教学评价方法至关重要。

一、基于大数据分析的高中数学教学评价的意义

在当今教育信息化的浪潮下，大数据分析作为一种新兴的技术手段，正逐步渗透教育的各个领域，为教学评价提供了新的视角和方法。在高中数学教学中，大数据分析技术在教学评价环节的应用更展现出了其独特的价值和意义［1］。

基于大数据分析的高中数学教学评价能够精准诊断教学症结。传统的教学评价往往依赖于教师的经验和学生的反馈，这种方式带有一定的主观性和片面性。大数据分析则能够通过对学生学习数据的全面、客观分析，精确识别学生在学习过程中的难点和误区，这不仅能够帮助教师更加准确地了解学生的学习状况，还能够为教师提供有针对性的教学策略调整建议，从而更加有效地解决教学中的问题。

基于大数据分析的高中数学教学评价有助于落实因材施教的教学理念。每个学生都有独特的学习风格和不同的学习基础，一刀切的教学方式往往无法满足所有学生的需求。而通过大数据分析，教师可以更加深入地了解每个学生的个体差异，包括他们的学习习惯、兴趣偏好、能力水平等，从而方便教师为每个

学生定制合适的学习路径和教学策略，真正实现因材施教。

二、基t8pX+WCE70DPrgLWQjdjjcYef2wfMFkmOyucGI6aRa4=于大数据分析的高中数学教学评价原则

在运用大数据分析技术开展高中数学教学评价时，教师需要遵循一系列明确的原则，以确保评价的准确性和有效性。

（一）客观性原则

客观性是评价体系的基石。在基于大数据分析进行教学评价时，教师必须确保数据分析过程不受主观意识的影响，确保从数据的收集、处理到分析的每一个步骤都严格遵循科学的方法论，以客观数据为依据进行评价。只有这样，教师才能获得真实、可靠的评价结果，才能为教学实践提供有价值的反馈。

（二）全面性原则

教学评价不应该只关注学生的成绩，而应该从多维度考量，特别关注学生核心素养的相应表现。在基于大数据分析进行教学评价时，教师需要将学生的成绩、学习态度、课堂参与度、作业完成情况等方面的数据综合起来，全面考核和评价学生核心素养的形成和发展，帮助学生制订更具针对性的改进策略。

（三）时效性原则

数据的时效性是确保评价效果的关键。在基于大数据分析进行教学评价时，教师需要及时收集并分析数据，确保评价结果能够及时反馈到教学实践中。数据的收集和分析应该是一个持续的过程，而不是一次性的任务。通过实时或近乎实时的数据分析，教师才能够及时调整教学策略，优化教学过程，确保教学效果的持续提升。

三、基于大数据分析的高中数学教学评价措施

（一）构建数据驱动的评价体系

基于大数据分析构建教学评价体系，首先需要有完善的数据收集机制，能够全面收集学生在学习过程中的各种数据，如课堂参与度、作业完成情况、测试成绩、学习路径选择等。这些数据通过专门的数据处理平台进行分析，提取出有价值的信息和模式，为教师提供关于学生学习效果、学习难点、兴趣偏好等方面的分析结果［2］。

以“集合的概念”这部分内容的教学为例。教师可以从以下几个方面构建基于大数据分析的教学评价体系。

（1）收集课前预习数据。通过在线预习平台收集学生预习“集合的概念”的学习时长、视频观看次数、答题正确率等数据。这些数据可以帮助教师了解学生的预习情况，识别学生在理解集合概念时可能存在的困难点。

（2）分析课堂互动数据。利用课堂互动系统记录学生在课堂上的发言次数、回答质量、小组讨论参与度等指标。通过大数据分析，教师可以发现哪些学生在课堂上更为活跃，哪些学生对集合概念的理解存在偏差，从而有针对性地调整教学节奏和重点讲解内容。

（3）作业与测试反馈。借助智能批改系统对学生的作业进行自动批改，并收集学生的答题时间、错误类型、解题思路等数据。这些数据不仅能够反映学生对集合概念的掌握程度，还能揭示学生在解题过程中存在的普遍问题和个别差异。教师可以根据这些反馈，设计更有针对性的训练和辅导方案。

（4）个性化学习路径推荐。基于学生在学习“集合的概念”时的多维度数据，利用机器学习算法为学生推荐个性化的学习路径和资源。例如，对于理解集合概念有困难的学生，教师可以推荐更多的基础知识讲解视频和练习题；而对于已经掌握基本概念的学生，教师则可以推荐更高层次的拓展资料和思考题。

通过构建基于大数据分析的教学评价体系，教师能够更加精准地把握学生的学习状况和需求，为每个学生提供量身定制的教学策略。这不仅有助于提升教学效果，还有助于培养学生的自主学习能力和批判性思维，为其未来的数学学习奠定坚实的基础。

（二）开展定期数据反馈会议

定期数据反馈会议是一个结构化的交流平台，旨在定期收集和分析学生学习过程中的各项数据，进而评估教学效果，并指导教师调整教学策略。在会议中，教师应围绕学生的学习表现、常见错误、学习进度等方面展开深入讨论。通过集体智慧的碰撞，教师可以共同探索出更有效的教学方法，以提升学生的学习效果［3］。

以“等式性质与不等式性质”这部分内容的教学为例。基于这部分内容开展定期数据反馈会议有以下几个步骤。

（1）收集与整理数据。在会议开始前，教师应观察、了解和记录学生在课堂上的态度和表现，收集他们的作业、在线测试成绩等数据，并将其整理成报告，以便在会议中使用。

（2）制订会议议程。制订明确的会议议程，确保所有与“等式性质与不等式性质”教学相关的问题都能得到充分的讨论，讨论内容包括学生的整体表现分析、常见错题类型探讨、教学策略调整建议等。

（3）集体讨论与策略制订。在会议上，教师应就收集到的数据进行深入讨论，探讨如何解决学生在理解等式性质与不等式性质时遇到的困难。基于这些分析，教师可以共同制订针对性的教学策略，如增加相关练习题的讲解、调整课堂互动方式等。

（4）制订行动计划与设立跟踪机制。会议结束后，教师应制订具体的行动计划，明确如何在教学实践中应用会议上的讨论结果；同时，设立跟踪机制，确保这些策略得到有效执行，并收集数据以评估其效果。

通过组织定期数据反馈会议，教师可以更加紧密地合作，共同为提升教学效果而努力。这种凝聚集体智慧和团队协作的方式不仅有助于教师个人教学能力的提升，还能够为学生创造更加优质的学习环境，促进他们全面发展。

（三）强化师生数据素养培训

强化师生数据素养的培训，目的在于提升教师和学生的数据分析能力，使他们能够更好地利用数据来指导教学实践和学习过程。数据素养培训可以帮助教师提升收集和分析学生学习数据的能力，从而更科学地评价教学效果，制定个性化的教学策略［4］。

以“函数的概念及其表示”这部分内容的教学为例，师生可从以下几个方面提升自身的数据意识。

（1）教师培训。教师可通过参加数据分析、数据可视化等相关的技能培训，来提升自身处理和分析学习数据的能力。例如，教师可以学习如何利用Excel、Python等工具来整理和分析学生的作业成绩、课堂参与度等数据，从而更准确地把握学生对于函数概念的掌握程度。

（2）学生培训。教师可通过在课堂上设置数据分析和解读的环节，引导学生学会运用数据来分析和评估自己的学习效果。例如，在“函数的概念及其表示”的学习中，学生可以收集和统计自己解答不同函数类型题目的答题时间及正确率，通过分析数据找到自己的知识薄弱点，并有针对性地加强练习，弥补不足。

（3）实践应用。师生应有意识地在实际教学和学习过程中应用数据分析的方式来辅助教学和学习。教师可以基于学生的学习数据来调整教学策略，如针对学生在函数表示方法上的常见错误设计专项练习。而学生可以基于自己的学习数据来制订适合自己的学习计划，如增加绘制函数图像的练习时间。

强化师生数据素养的培训，能够使教师和学生更好地适应大数据时代的教学和学习需求。数据素养培训不仅有助于提升教师的教学评价能力，还能够培养学生的自主学习能力，使其养成良好的学习习惯，进而提升数学核心素养，为未来发展奠定坚实的基础［5］。

结语

综上所述，本文探讨了基于大数据分析的高中数学教学评价体系的建设，提出了构建数据驱动的评价体系、开展定期数据反馈会议以及强化师生数据素养培训等具体措施。从实践的角度来看，这些措施的实施有助于精准诊断教学症结和落实因材施教的教学理念，从而有效提高高中数学教学质量和学生的数学核心素养。未来，随着大数据技术的不断发展和教育信息化的深入推进，教师更应该在以生为本的基础上，将大数据分析技术与高中数学教学全面、深度融合，使其发挥更大的作用。

【参考文献】

［1］佘志炜.基于大数据分析提高高三数学复习有效性的实践研究［J］.数理化解题研究，2023（9）：5-7.

［2］薛艳，王拓.大数据分析的线上线下混合教学效果评估［J］.信息技术，2021（8）：70-74，80.

［3］杨博.智慧课堂背景下高中数学精准教学的探索［J］.基础教育研究，2020（15）：44-45.

［4］朱娅.基于大数据分析的教师培训质量评估探索［J］.课程教育研究，2019（31）：178-179.

［5］陈慧贤，韦博，高兴荣.基于大数据分析构建弹性课堂教学实施计划研究［J］.教育现代化，2019，6（24）：169-172.