大數據視野下問題解決初探

盧秉政 陳學侃

摘 要：本文以初中化學教學過程中測試為例，論述如何對大數據進行整理及深度挖掘，如何利用大數據進行說明、解釋，進而對教學成效進行評價，發現問題，解決的問題。文章以試卷中典型試題為案例，展示了利用智慧教學軟件開展補短板，提升學生化學思維的過程，揭示了信息技術手段對破解教學關鍵性問題，提高教學有效性的和學生化學科學素養的能動作用。

關鍵詞：化學 大數據 問題解決

隨著我國教育信息化逐步實施，如何利用互聯網+，利用大數據增強教學數據分析，從數據中發現教學短板，提高教學質量已經成為當前教師的教學追求之一。筆者以本市一個初中校的初中化學測試，開展大數據分析和教學補救融合的教學測評析活動，發現教學過程中存在問題，及時進行分析，轉變師生原有的偏差認識，建構正確學科觀念，豐富認識角度，形成更高階認識方式及思路，從而實現能力和素養的發展。

一、大數據對于初中化學教學意義

教育時機是非常重要的，把握好教育時機，可以“事半功倍”；延誤教育時機，則“事倍功半”。幾乎每個學科，在一段時間學習之后，都會通過不同形式的測驗來取得有關數據，進而分析問題，解決問題。如美術老師可能讓學生畫一幅素描，體育老師可能組織學生進行體能測試，語數英理化老師就可能組織一次紙筆測試，分析教師教得怎樣，學生學得如何，從而促進師生發現問題，進行反思，采取有針對性的教學補救措施。

以往教師在缺乏互聯網大數據分析手段情況下，日常的紙筆測驗，通常需花大量時間通過人工分析統計，工作量大，所得數據只能是抽樣分析。一方面時效滯后，另一方面精度效度差。不容易對班級整體教學情況、學生個體學習情況有精準分析和持續跟蹤關注。因此，通過測評把握教學實際情況由于缺乏大數據支撐成效有限。

本市化學從九年級開始學習，學生要在一個學年完成新課學習，參加初中結業水平測試和升學選拔考試，多數學生學業壓力極大，每個學生學習能力和學習障礙又各不相同，如何在短時間內，掌握學生整體和個體存在的問題，進行問題解決。我們通過基于大數據測評活動，可以準確、及時掌握教學數據，再利用大數據進行分析，有效把握存在的問題。如：教學班級的整體學生層次，不同階段學生學習水平變化情況，每位學生所學習的化學知識點掌握情況以及學習過程中的障礙點。通過合理有針對性的因材施教，解決存在問題，促進學生個性化發展，提升學生能力，提高教學效益。

基于互聯網的大數據具有四種基本維度。時間維度：數據分析即刻完成，讓施測后數據分析在短時完成；數據深度：發現數據價值，挖掘問題深度；數據廣度：拓寬問題輻射領域；數據寬度：跳出知識看科學素養達成。基于互聯網大數據分析對于精準教學實施，問題解決如虎添翼，“數據挖掘→學情定位→教法決策”，讓教學少走彎路，指向性強，讓學生在原有認識水平上得到迅速發展。

二、基于大數據及時精準追蹤

學校通過引入大數據分析系統，利用系統命制試卷、賦知識點，學生完成考試，教師批閱，系統掃描，同時系統完成數據統計分析、錯題整理，實時傳送到云端；教師、學生、家長都可以在線利用手機或電腦實時查看。教師通過對數據的挖掘，及時掌握影響學生整體、個體學習水平的關鍵問題，根據關鍵問題分析學生化學知識、學科思維等不足及差異，及時改善教學行為，做出正確的教學決策。

我們通過大數據分析系統，對第七單元《溶液》教學成效進行分析。首先對班級教學群體進行分析。樣本試卷根據福建省化學中考指導意見命制，卷面總分75分，時間45分鐘。測試情況如圖1，及格學生（得分45分以上）有40人，其中60-75分數段有27人；不及格學生有14人，其中30-45分數段有11人。60-75分數段學生占班級數50%。基本可以對整個群體學生對本單元的學習情況有個大致的了解。從知識維度和能力維度對各得分點的學生得失分情況分析，找出知識缺陷或是能力不足各層面不同群體。可幫助教師開展分層次教學，因材施教，積極關注薄弱群體。教師還可以利用數據對學生采取異質分組，更為合理的開展小組合作學習，促進學生以強帶弱，共同進步。大數據還會按照一定統計方式呈現班級學生在年段中排名情況；對于成績波動較大的學生，教師能夠根據系統及時提醒予以關注。

利用大數據分析系統，能夠從不同維度了解教學目標達成情況，挖掘數據價值，發現影響學科教學關鍵問題。有利于教師實現課堂的高效統籌，實現課堂教學的多樣化和精準化，改變傳統的教與學方式，從而達到減負增效目的。

例如：通過上述試卷實測得到如表1數據，樣卷在該班實測難度為0.7，屬于中等難度；選擇題難度為0.9，區分度為0.6，說明選擇題通過率較好，該部分知識目標達成較好。非選擇部分難度為0.6，區分度達到1，說明該部分知識能力目標達成不佳，同時高區分度也表明不同水平學生學習差異過大，存在兩極分化現象，需要教師在后續教學中注意低分組學生學習發展情況。通過這些數據的分析，使得教師既可以從整體層面分析學生作答情況，也可以從學生個體層面發現學習中的薄弱環節，進而有利于教師引導學生個體總結優勢、認清問題、找準差距。

大數據還提供了豐富的數據量表，從大題到小題，非常詳盡。對選擇題的分析可以及時了解錯誤人數，得到高頻錯誤選項及學生數。從學生錯題的共性問題入手逐一分解難點知識。如表2，這是部分選擇題答題情況，第3小題錯誤人數在5人，說明該知識點大家基本掌握，不需要進行全班講評，只需由學生小組課下或教師個別輔導完成，這樣讓課堂始終圍繞大多數群體開展活動；第9題錯誤人數有17人，高頻錯誤有8人。第10題，錯誤人數有26人，高頻錯誤15人。說明這部分教學目標沒有達成，存在關鍵問題沒有解決，這些問題的解決將極大促進學生整體的化學學習水平提高。

三、基于大數據進行問題解決

結合學生試卷中出現的典型錯誤，授課教師采用多種教學方式，不僅實現了共性問題的集中講解，更有個性問題智能化地解決。例如前述樣卷中的第10題選擇題。

第10題.將一定質量的飽和氯化鈉溶液通電一段時間后

2NaCl+2H20通電通電==========2NaOH + H2↑+ C12↑），下列敘述正確的是（ ）

A.氯化鈉溶液的溶質質量分數減小

B.溶液中鈉元素的質量增大

C.溶液中氧元素的質量分數不變

D.溶液的pH逐漸減小

試題分析：本題考查了酸堿鹽化學性質、化學反應變化觀、元素觀、守恒觀、溶液的溶質質量分數等在具體問題中綜合應用能力，是一道難題，對學生綜合能力要求較高。

本題正確答案為A選項，從表3可以看出本題錯誤人數多達到26人，而錯選C選項有15人。B、D選項錯誤學生不多，說明絕大部分學生能夠理解問題。A、C選項考查了溶液中部分與整體關系，有相當部分學生是了解溶液中溶質的質量分數決定于溶質與溶劑的質量，但對元素在溶液中質量關系沒有任何分析思路。這種情況，具體而言就是對物質及其組成元素的整體與部分關系不明確，因而不能夠及時從整體轉化為部分來分析問題。因此，要對A、C選項著重分析，幫助學生理清問題思路，建立正確化學科學思維。

通過針對性細致分析，教師通過列表方式，將解決問題的邏輯與思維方式呈現給學生，根據化學反應變化關系，分析化學反應前后物質及元素變化，利用溶液有關溶質質量分數計算方法結合極限法分析溶質中氯化鈉、氧元素變化，溶液變化（見表3），學生很快就能夠根據關系分析得出溶液中相關的部分與整體關系。

這樣通過大數據分析，挖掘需要解決的關鍵問題，讓教學更為精準，教師有的放矢針對問題設計教學，分析思路，將內隱的問題用不同形式外顯，解決學生迷思，培養學生解決問題能力。

教師課堂上還可以針對學生試卷中呈現的不同錯誤類型，在梳理知識系統和申明知識要點之后，借助教學互動平臺，實時推送個性化的習題進行針對性訓練，第一時間掌握每一位學生的答題情況以及全體學生的高頻錯題，當場進行有針對性的講解，對錯誤實時糾正，提升教學的時效性。

信息技術發展不僅讓大數據成為日常分析手段，課堂教學活動還可以借助智慧教學軟件簡化教學工作，提高效率，通過數據分析，發現問題，從而幫助學生更為有效理清關鍵問題的分析思路與方法，進行問題解決。

“互聯網+”教育時代已經向我們走來，在大數據的指引下，精準講評、高效互動的課堂，已然成為智慧教育發展中的常態。利用信息技術開展智慧教學已經是必然，教師開展教學活動過程中要主動利用大數據進行分析，可以通過從試卷中的錯題出發，發現知識的薄弱點，歸納考點應對技巧，尋找內在規律，優化教學方法；直擊學生的錯誤答案，分析得出學生錯題的共性問題，進行歸因分析，從典型題入手，適時點撥解題技巧，逐一分解難點知識；從學生優秀試卷出發，深度挖掘學生潛能的同時讓學生領會解題方法與技巧；為不同層次的學生個性化推送視頻講解和拓展練習，融合動手實驗和細節挑錯，在習題訓練中加深對知識的理解與能力的提升。高效幫助學生學會鞏固化學知識，幫助學生發展化學學科思維，促進認識向更高階段發展，提升科學素養。

參考文獻

[1]王磊，支瑤.化學學科能力及其表現研究[J].教育學報，2016（04）.

[2]胡志剛.教育時機論[M].黑龍江人民出版社，2003（08）.

[3]雷云鶴，祝智庭.基于預學習數據分析的精準教學決策[J].中國電化教育，2016（06）.