循证·变革：基于系统大数据的课堂教学优化实践研究

在传统的教学中，学情分析主要依靠教师的教学经验，但是经验不一定精准，经验不能准确反映出个体的差异。因此，教师教学内容的选择、教学策略的运用、教学组织形式的变化等无法顾及不同层次、不同类别学生的学习需要。

浙江省杭州市建兰中学（以下简称“学校”）数学组从2015年开始使用学情采集和学业诊断系统（以下简称“系统”）。系统所形成的大数据能够给学生提供精确指导，帮助学生查漏补缺，提高预习、复习的效率。教师利用系统大数据在读懂学生的基础上，开展有针对性的、精准的、个性化的教学设计和作业设计。因此，研究系统大数据精准分析下课堂教学组织形式的变革，具有十分重要的现实意义和实践价值。

一、循证：系统大数据提供教学变革依据

系统大数据是指利用信息技术对普通中学教与学的信息进行处理、分析、集合，具有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）的“4V”特质。系统利用信息技术进行学业数据采集与学情追踪反馈，形成信息化解决方案。

1. 循证理念下系统大数据的研究设计

循证一词源于循证医学，目前学界普遍接受的循证定义是“慎重、准确和明智地应用所能得到的最佳研究依据，结合医生的临床经验，在充分考虑患者意愿的前提下，制订最佳的治疗方案”。借鉴循证医学的理念，本研究以系统大数据作为证据，结合教师的教育教学经验，针对学生的学习特点、学习需求，实施课堂教学的改革，提升学生学习质量。

个性化和精确化是系统大数据最重要的特点。系统大数据通过“图像识别”“云计算”“大数据分析”等先进技术，对教与学进行更加科学、更加智能化的管理与监控，帮助教与学更健康地发展。我们在循证理念下开展对系统大数据的研究，探索出一系列基于学生学习特点和需求的行之有效的课堂教学组织形式（见图1），进而提升学生的学习兴趣和学习品质。

2. 系统大数据采集流程

系统不改变教师纸上批改作业的习惯，而是快速采集分析纸上作业的数据，实现对教学质量的过程管理评价。数据采集流程方便易操作，扫描完成后自动为学生生成学科错题本，建立学习过程档案。家长在扫描后1小时可以查看成绩。

3. 系统大数据的分析及应用

系统对海量的学生试卷及练习题进行专业化处理，生成成绩计分电子表格、学生错题本、学业诊断报告、个性化学习包、学生学业信息档案、学科内容评价报告单。系统通过学生个人的学习能力分布、班级和年级各层面的成绩分布、学生知识点掌握程度、出卷质量、试卷组合查询等形式使数据增值。系统通过分析数据获得准确的学情分析，为有效的课堂教学指引正确的方向。

二、变革：基于系统大数据的课堂教学优化

班级授课制过于强调书本知识的学习，不利于学生创新意识的提高和实践能力的锻炼，难以满足学生个性化的学习需要，学生的独立性、自主性受到限制。

基于系统学情分析，学校开展以走班教学、协同教学、在线教学为组织形式的变革。教师通过分层分类走班教学，让选择成为可能，让教学更适合学生的现状与需求；在“1+N”协同教学组织形式中，教师根据系统大数据学情诊断情况精准落实教学；学校建有云课平台，学生可根据系统学情诊断报告，针对自己的薄弱环节选择微课等可视化资源查漏补缺。

1. 课前摸底规划，分层分类走班组织教学

学生在数学学习领域存在差异性，这是毋庸置疑的，也是教育者必须直面的教育现实。班级授课制给有差异的学生提供无差别的教育，既抑制了资优生的个性发展，又加重了薄弱生的学习负担，影响了教学效果。系统大数据会对每一个学生做出科学的评价，学校可以根据学生目前的认知水平、学习能力、学习习惯、发展方向等对数学学科开展分层分类的走班教学。

（1）分层走班，促进学习水平提升

教师借助日常大数据分析学生的个性特征、心理倾向、知识水平和能力水平，有区别地制订教学目标，提出教学要求，设计教学内容，控制教学进度，促使每个学生在最适合的环境中确定与其相应的并可以达到的水平。分层走班，尊重学生个体发展的差异性和独特性。

（2）分类走班，弥补学习漏洞

学校通过系统大数据分析全年级615个学生的平时作业、课前小练等情况，分析学生对每个知识点的掌握程度，并对学生个人能力进行综合评价。据此，学生可以发现自己的不足之处，提高学习的针对性和有效性；教师也可以发现自己教学上的问题并及时修正。我们开发了“拓展课”，以更好地帮助学生查漏补缺，满足每个学生学科学习发展的需求。

2. 课堂精准实施，“1+N”协同落实教学

所谓协同教学，是指由教师、助教组成教学小队，集体研究并制订教学工作计划、分工合作完成教学任务、评价教学效果的组织形式。“1”是班级任课教师，“N”是协同助教人员（可以是学科教师、实习教师、资优学生等），协助班级任课教师完成教学工作。

（1）“教”“学”协同精准落实

班级任课教师利用系统对学生作业、练习、考试等产生的数据进行分析，实现个性化教学。教师在“个性化教学”认知模型基础之上，通过大数据分析，能够更加精准地把握学生的知识点掌握情况以及学科能力的达成情况，从而可以更加有针对性地备课、讲课和布置作业。学校把教育从教师“教”的角度转为从学生“学”的角度出发，充分展示个性化教育的多样性和精准性。

（2）资源协同个性援助

在现有大班教学的背景下，课堂教学可以引入助教，充分利用空间拓展的优势，统筹时间、空间、人员等，在同一时间、相同课程下，实现自主、合作、探究的学习方式变革，优化时间分配，对课堂进行动态分层。主讲教师在大教室对大多数学生的共性问题进行讲解，个性化问题则由助教在小教室进行针对性的讲解，实现了空间与时间的资源优化下师生间的立体高效互动。协同教学能及时发现课堂上学生的问题并加以解决，既保留了班级授课制的优点，又能做到个性化教学。

根据系统大数据精准分析学情，部分学生独立完成学习任务，并进行分组讨论。助教指导点评，让不同基础的学生获得不同程度的发展，力求使每一个学生在有限时间内获得的增量最大化。从课后反馈来看，资优学生认为这种教学形式一方面大大增强了他们的自我认同感，另一方面减少了重复的思维劳动。薄弱学生在主讲教师的指导下能够夯实基础、查漏补缺。

3. 课后查漏补缺，云课平台线上辅助教学

网络时代，信息传递快，交流方式多样，学生和教师之间的互动不仅仅局限于面对面的方式。教师借助云课平台，从空间和时间的维度上打破了课堂的界限，将课堂内外进行有机融合。有了云课资源，教师答疑解惑更及时，学生根据系统的个性化分析明确课程预习方向，完善知识系统。系统能够根据学生的薄弱部分，点对点给学生推送补偿性练习，延展了课堂的边际。

（1）微课教学，还原课堂

教师根据学生知识掌握的情况录制微课，或给学生开设网上学习的直播互动课堂，满足有学习需求的学生和家长。录播课程可以让学生结合自己的薄弱项选择合适的视频进行学习；直播课堂上教师在线实时讲解，同时实现了语音、文字的交流互动，模拟了真实课堂，还原了课堂浓厚的学习氛围。

（2）个别补偿，专项推送

有了对学生学情的精准评估以后，云课平台的作业推送引擎就可以助力教师在日常的教学环节为学生布置个性化的作业，并对相关薄弱点进行针对性讲评，从而提升教学效率。学生掌握某个知识点、形成某种能力的学习闭环，真正杜绝了题海训练和过度学习现象。

三、成效：让个别化“教”与“学”成为可能

1. 学生的学习品质显著提升

依据系统大数据的支持，线上线下重构了学习环境与学习模式，学生遇到问题就能及时得到解答，在薄弱知识点的学习上更有针对性。学生学习拥有更加充分的自主性，学习热情和积极性明显提升，学生愿意主动学习，学习品质也随之提升。

2. 教师的教学更有针对性

在平时的教学中，教师依据系统大数据即时生成的分析，对学生的学情更能精准把握，更能科学、高效地安排课堂教学节奏、学习重难点，满足不同学生的学习需求。

（作者单位：浙江省杭州市建兰中学）

责任编辑：赵继莹