基于大數據驅動精準教學的通用模式探索與實踐

唐雄藝

● 問題的提出

隨著信息技術在教育領域的普及，基于大數據的精準教學迅速興起。以大數據技術為手段，在精準分析學生學業現狀的基礎上，對教學目標精準定位、對教學內容精準定制、對教學活動精準設計、對學生學習表現精準評價進而做出精準教學決策，使教學過程和教學結果可量化、可監測、可調控，即為大數據驅動的精準教學，其基本操作框架如圖1所示。[1]

對高中生來說，教學內容很難從線上獲取，主要依靠學科教師在課堂上的實時灌輸，而平臺對大數據的收集則是主要來源于常態化練習和階段性測試，這種在教學測評活動中獲得的學習數據集合，被稱為測評大數據。[2]因而對高中生來講，如何日常化以大數據驅動精準教學，關鍵有兩點：一是收集并分析測評大數據的平臺;二是教師利用平臺產生的報告集優化線下課堂。

目前國內已有多種平臺可以收集分析測評大數據，進而實現對學生學業現狀的精準分析。例如，方萬生[3]等人利用成績云系統精準分析學生考試成績，只要上傳原始文件，選擇分析模板，就能為班級每個學生提供詳細的個人分析圖表;鄭林[4]、羅瑩[5]等人使用“智慧學伴”采集學生學習過程中各個學科的全部學習數據、通過微測試題和總測試題對學生的學習情況進行全面的診斷與測評，還可有針對性地推送微課資源;管小慶[6]等人使用的極課系統可以收集測試題中每小題得分等。

雖然各種功能完備的平臺或系統大量涌現，但許多教師卻沒有有效利用這些平臺的分析報告數據，在平臺收集并分析完測評大數據后，只是簡單地以推送同類型錯題或微課等方式進行機械式訓練，實現精準教學。筆者認為，這種精準教學模式在短期內確實會對學生有幫助，但其本質仍然是題海戰術，要想學生真正彌補某一知識點在知識網絡中的丟失或者某一種思維能力上的缺乏，還是要從課堂教學來完成。

所以，如何利用好平臺生成的數據對教學目標精準定位、對教學內容精準定制、對教學活動精準設計、對學生學習表現精準評價進而做出精準教學決策，優化課堂教學效果，彌補學生知識網絡的部分缺失，進而提高學生學習成績才是目前教師需要深思的問題。

● 探索與實踐

1.行政推動，搭建平臺

2012年8月，浙江省啟動省數字化校園示范建設工作，筆者所在學校開始思考如何對傳統進行改革，并著手建立數字化校園，2014年12月，申請了第二批浙江省數字化校園示范建校，通過借鑒他校成功經驗，結合本校實際情況，完成了數字化校園建設，并于2017年下半年通過驗收。在此項目中，有一塊非常重要的模塊建設，即信息化軟件，其突出的亮點是“智慧學習平臺”，主要應用于四個模塊，分別是智慧管理、智慧互聯、精準教學和精準學習。其中，精準教學這一模塊主要有以下功能：①建設校題庫，為每道題目貼上知識點、能力、推理、難度標簽;②記錄學生練習和考試情況，通過網絡閱卷積累學生的平時練習和大型考試數據;③產生學生的個人錯題集、個人學情報告、班級學情報告等圖表集合;④建設全面的數據分析功能，統計個人、班級、校及各班的對比數據，如基本成績、平均分、標準差、最高分、最低分等圖表集合。

2.課題驅動，確定模式

筆者所在學校信息技術組的教師緊跟時代步伐，通過教學實踐，提出建立一套將大數據與教育教學實踐進行深度融合的通用模式，使教師能夠切實利用平臺產生的報告為優化課堂教學服務，實現大數據與信息技術學科課堂教學實踐的融合，達到精準教學的目的，以此為研究內容的課題于2018年9月獲全國教育信息技術研究課題領導小組辦公室批準立項。為確定通用模式，課題小組采取“三步走”策略。

（1）理論準備階段

此階段主要依靠實驗教師的自主學習和專家培訓。

（2）模式確定階段

經過討論，課題組決定以陳明遠團隊構建的基于測評大數據的有效教學框架[7]（如圖2）為基礎，結合本校無法實時獲取上課數據等實際情況，確定通用模式如下：①精準把握學習起點。此環節對應傳統教學中的學情診斷，教師對學生起點、學生進程和學習問題進行查探，并判定其狀態、性質、類別、原因和發展趨勢。[8]在此環節中，平臺分析測評大數據后生成的圖表報告集，試驗教師閱讀后，確定班級和個人的學習起點。②個性化定制學習目標。試驗教師將課程標準、教材和學情與平臺產生的班級學情報告等數據結合，調整教學目標，再根據學生個人情況制訂個人學習目標。③動態組織教學內容。教師根據平臺提供的班級學情分析報告等數據，可以對課堂內容的重難點進行調整，選擇還未達到教學目標的知識點著重復習。④學生個性化反饋。復習課完成之后，學生再次進行相關知識點內容的測試，教師獲得平臺生成的反饋報告集，通過對比兩次的結果得到對課堂教學效果的客觀反饋。

（3）模式驗證與完善階段

自2018學年第二學期始，課題組成員致力于驗證相較于傳統教學模式和傳統精準教學模式，此通用模式驅動的精準教學的效果更為顯著這一觀點。在實驗過程中，課題小組結合本校實際情況，不斷地完善、強化此通用模式的應用。

3.試驗拉動，驗證模式

試驗對象為學校高二全體選考學生，共包括6個班級，學習進度為第一輪復習階段。課題組共進行了四次對比試驗，每次實驗均按照相同的步驟進行：①獲取初始報告集。全體學生進行測試或者周練，平臺分析測評數據后產生班級、個人知識點得分情況，班級對比得分圖等圖表。②選定試驗知識點。試驗教師結合學習進度、平臺的知識點得分情況等因素選定試驗知識點。③進行對比試驗。試驗教師按照通用模式流程優化課堂教學設計，試驗班的復習課采用此設計進行精準教學，對照班的復習僅靠根據平臺數據選取的對應的錯題進行鞏固練習。除試驗教師外的其他教師不采用平臺的初始數據，自行制訂復習課教學計劃，按傳統教學方式進行復習。④獲取所有班級反饋報告集。復習完成之后，全體學生再次對該知識點的內容進行測試，平臺分析測評數據后產生圖表等報告集，對比各班初始報告集和反饋報告集。

從四次試驗的結果可看到，試驗班和對照班較原始成績均有進步，說明兩種精準教學的效果都有效，再進一步觀察發現，試驗班的進步程度大于對照班，說明通用模式驅動的精準教學效果顯著。

4.教研帶動，強化模式

在試驗期間，市教研員和信息技術組全體教師實時觀摩授課教師在試驗班的教學并給予指導和建議，不斷對通用模式的應用做強化改進，使之更適應學校學情。

● 結論與反思

通過實驗，課題組認為采用通用模式驅動的精準教學模式能通過課堂教學幫助學生修補知識網絡圖，從內在出發掌握知識點，幫助學生以不變應萬變。但此模式也存在需要改進的地方：①兩次考試的難度值差異。由于是兩次不同的考試，題目不可能完全一樣，再加上受到教學進度、當次考試學校整體要求等外界因素的影響，所以考試的難易度會有差異并導致試驗結果有偏差。為了減小偏差值，在挑選第二次考試題目時，應最大程度地讓兩次考試的難度系數保持一致。②知識點不夠細化。由于受平臺的功能限制，目前對知識點的劃分還不夠細，如在多媒體的應用中，對于Photoshop軟件的應用，就只能劃分到圖片素材的加工，但在這一知識點下，還可以繼續細化，如圖片的修飾、圖片的修改等，圖片的修飾又可分為濾鏡、圖層樣式等。后續希望能通過對平臺進行升級的方式來解決此問題。

參考文獻：

[1]萬力勇，黃志芳，黃煥.大數據驅動的精準教學：操作框架與實施路徑[J].現代教育技術，2019，29（01）：31-37.

[2]陳明選，王詩佳.測評大數據支持下的學習反饋設計研究[J].電化教育研究，2018，39（03）：35-42+61.

[3]方萬生，謝松興，莫重生.基于大數據與云計算技術的學生成績處理平臺實踐應用[J].中國信息技術教育，2019（Z3）：117-120.

[4]鄭林，劉微娜，王小瓊，等.“智慧學伴”促進初中歷史精準教學的探索[J].中國電化教育，2019（01）：65-69.

[5]羅瑩，謝曉雨，董少彥.初中物理精準教學課堂的構建及實踐[J].中國電化教育，2019（01）：48-53.

[6]管小慶，桑芝芳.基于極課大數據下的物理學情診斷和教學優化策略[J].物理教師，2016，37（12）：70-73+78.

[7]陳明選，耿楠.測評大數據支持下的有效教學研究[J].遠程教育雜志，2019，37（03）：95-102.

[8]胡志金.遠程教學學情診斷研究[J].中國遠程教育，2009（08）：41-46.