依托自動化學習過程數據，精準干預師生教與學

■成都市武侯實驗中學 趙 毅

如何有效創設學生主動思考的環境，最基本的理論是“最近發展區”，教師要結合學生的實際，針對性地讓學生發現問題、解決問題。然而，實際上在班級授課中，由于學生思維發展水平、數學學習基礎不同，很難精準把握每個學生的“最近發展區”，很難長時間地激發學生的學習動力，很難針對性地開展學生個體輔導，最終表現為數學學科分層嚴重、數學學習焦慮嚴重。各種研究表明，對于數學學科，學生花費學習時間最多，效率最低，學生數學學習焦慮普遍存在。如何落實“讓每個學生學習有價值的數學”的課改目標，一直是一線教師的工作痛點。在實踐中，筆者嘗試使用“極課大數據”系統開展精準教學，變革課堂教學的重點定位于學生的主動學習、參與式學習和團隊學習，對學生學習、教師教學進行干預，用數據分析保障強調干預的及時性、準確性。

一、精準教學的理解

20世紀60年代，基于斯金納的行為學習理論，奧格登·林斯利（Ogden Lindsley）提出精準教學。精準教學使用流暢度（Fluency）作為衡量學生學習發展的指標。精準教學認為知識或技能的真正掌握，不僅體現在學習表現的質量和準確度方面，也體現在速度方面。即流暢度=準確度+速度。對于數學教學的精準化是指教學目標、教學過程的精準、對學生學習行為干預的精準。在數學學習存在較多“程序性知識”的習得，在于把握學生自身問題，以問題為抓手，引導學生在教師幫扶下主動思考，從而提升學習效率，實現多（有限的時間內學習更多的知識或技能）、快（快速地實現目標）、好（高效的學習效果）、省（節省大量的學習時間）的目的。對于精準教學還有以下幾個方面的理解。

一是教學目標明確是精準教學的重要特征。精準教學通過測量和練習，對測量和練習的數據進行收集整理和分析，能夠明確診斷出具體問題，將診斷出的問題作為教學目標，讓整個教學的目標指向更為清晰，相應的解決問題的教學方法和手段更為明確。二是練習與測量是精準教學主要程序方法。精準教學的程序方法要求學生日常練習并精準測量其學習表現，即每天花費一定時間進行練習與測量。練習是測量的基礎，且這一過程需要長期開展并持續記錄。測量得到的數據由教師進行整理和分析，根據分析結果，判斷和預測學生的知識或技能何時能夠達到流暢度，判定當前學生的學習表現隨時間的推進是否進步明顯、是否需要修改干預措施。在教學過程中，教師可以根據學生日常的練習、測量與記錄情況，并通過頻繁監測學生的學習行為狀態，采集相應的數據，以獲得學生的發展情況。三是轉變師生從屬關系是精準教學的表現形式。以數據為基礎的測量指標，讓以學生為中心，以核心問題為目標的教學方式得到強力保障。有了針對班級的整體數據分析、有針對個體的個性化數據跟蹤，讓問題引領式教學成為可能，教師的教學干預行為更多以輔導為主進行，學生更多采取主動、團隊型的學習方式進行主動學習，學習效益必將大幅提升。

二、大數據技術實現數據的深度分析

大數據是信息技術最新發展成果的典型代表，是工業4.0等各行業新一輪重大變革浪潮的主要推手，也對教育行業產生了重大影響。教育數據的分析，是支撐教學精準化的基礎。從教學數據分析的角度上看，數據推動學習，分析改變教育。大數據可以實現學習表現的自動化測量、記錄及結果可視化呈現，也可以提高數據采樣頻率，進而提升精準教學的流暢度。基于大數據的教育數據采集、師生教與學特點分析、開展個性化教學方面有其不可估量的作用。第一，自動化的數據分析讓教師脫離了傳統手動記錄。人工分析降低了教師分析階段的低效勞動投入，降低了教師勞動強度，能讓教師將更多的時間分配到教學設計和學生個體輔導上。第二，自動化的數據分析有利于教師實施分層教學。數據分析的結果，對于各種知識和技能的掌握情況有數據化體現，為教師整體把握學情提供有效支撐。教師可以根據對學生學習情況的分析，掌握學生的差異性和不同學生對學習的需求，為學生的個性化學習需求實行分層教學。第三，學習分析能夠使教師對學生的學習情況進行實時評估，評估是為了檢查教學目標達到與否，而修訂則是為了給教師以后的教學積累更多的經驗。

三、教學分析大數據助推數學精準教學

（一）數據收集和分析

首先對學生學習過程數據的收集。通過數據平臺和掃描設備，可以收集學生的學習數據。數學知識和技能的掌握情況主要判斷依據是完成相應練習的準確程度。整個平臺包括命題、作業批改、學習數據生成、數據分析報告。

命題環節，平臺本身包含近3年自帶答案、解析和知識點的真題題庫，教師可以從題庫中選擇試題使用。另外，教師也可以錄入其他來源的試題資源，加入校本卷庫和個人卷庫，形成針對本班的個性化試題。這些試題可以命制成平時作業、周考周練、單元練習、大型考試復習材料。從單一知識點到章節知識，再到學期的總體復習，應該說試題來源簡潔，組卷方便，并且平臺的試題前期對考查知識點進行了標注，教師在選擇試題時更方便快捷。同時命制試題必須使用“雙項細目表”，即命題必須含知識點、題型、分值等，通過這種方式，一方面有利于提升教師命題質量，另一方面有利于作業布置質量的提升，同時也有利于數據統計、多維度分析及錯題本的形成。

（二）數據分析引導改革教學模式

葉瀾教授曾說：“老師的教可能是一個點撥、引導、提升、點評，是不教之教的過程。”研究學生的學，應該從個別學習到團體學習，從被動學習到主動學習。少講多練，精講精練；合作探究，小組討論等都是數學教師追求的教學方式。但是到底講什么，講到什么程度，討論什么問題，如何開展討論，往往取決于教師的個體經驗。同時，數學知識和技能的生成，需要學生的主動練習和主動思考，如何激活學生的最近發展區，一個根本點是要準確把握個體學生的知識基礎和能力狀況。無疑細致的數據分析，可以幫助教師完成前期的教學設計。

數學學習一定是基于學生的學習實際，數據的分析是了解學生實際的量化手段，但也不是唯一手段。雖然學習心理和形成機制非常復雜，但我們相信在準確分析學情的情況下，教師對學生的干預會更為精準，分配給學生的學習任務會更為準確，這樣通過每一次作業、每一次測驗來準確評估、樹立學習自信，體驗問題解決的快樂，最終讓學生進入智慧學習的狀態。