基于信息化平臺的高三化學教學實踐

何大明?覃桂寧

測試、講評、成績分析是高三化學復習中的重要環節。精準把脈、抓住重點、優化策略是高三化學高效課堂的重要體現。隨著信息技術與學科教學不斷深度融合，大數據分析和多樣化的信息資源處理，讓信息技術融入教育教學全過程，服務于教師、學生，服務于課上的教與學及課前、課后的評價與交流，從而有效提高教學質量。

我校于2018年引入科大訊飛閱卷系統，并由高三化學教師率先使用。教師利用智學網平臺進行大數據分析，精準定位學生在訓練過程中知識掌握的薄弱點，從典型錯誤分析研究學生在知識和技能上存在的不足，與學生共同探討、交流，提煉出解決問題的方法和策略，并通過變式強化訓練，及時反饋目標達成情況，達到了課堂教學內容高效精準、課堂結構精巧緊湊、課堂目標具體可測的效果。筆者以運用智學網平臺進行高三試卷講評為例，探討化學教學如何在大數據背景下實現個性化、高效化。

一、精準定位，從經驗判斷走向數據決策

傳統手工閱卷模式下，教師通常是基于自己的教學經驗以及對學生的感性判斷，推測學生可能出現錯誤的情況，并據此展開試題講評。然而，經驗在大數據面前很可能不堪一擊，由于師生知識儲備差異等原因，教師認為需要花大力氣去突破的薄弱知識點可能是學生掌握得相對較好的;教師認為學生應該掌握了的知識點，在實際答題中可能“慘不忍睹”。

例如，筆者在選擇題專項訓練中設計了這樣的一道習題：設阿伏伽德羅常數的值為NA，下列敘述正確的是哪個選項。考前，筆者預設這道題作為簡單題，正確率應該很高。但實際數據顯示，本題正確率為41%，是7道選擇題中正確率最低的。

在A選項中，筆者發現，有同學沒有給出具體質量，根本無法計算出N2O和CO2的物質的量。由此發現，學生在學習阿伏加德羅常數時，不僅要掌握題型規律，而且要引導學生注重審題，留心“陷阱”，對常見的一些“陷阱”要訓練到位。

二、分析數據，提高備課針對性

通過智學網的數據分析和智能推薦功能，教師可以輕松實現“備學情”（聚焦典型問題）、“備資源”（類似題智能推薦）。針對普遍性問題，教師進行有針對性的備課和講解，避免了大量備課而又不知道學生疑問在哪里的情況。目前，我校每周安排一次化學專項訓練，每次50分鐘。訓練結束后就掃描試卷，教師只要登錄智學網下載成績，即可迅速獲得數據，對成績分析、試卷講評和改進教學，都有非常重要的作用。例如，每次閱卷結束后，筆者首先登錄智學網，查看課前測試情況，全班的總體答題情況清晰呈現，班級成績分檔統計、大幅進步、大幅退步、臨界生、波動生等具體學生名單一目了然（見圖1）。教師可以在課堂上給予進步的學生相應的表揚，同時采用合適方式提醒大幅退步的同學，對臨界生和波動生進行有效的方法指導和鼓勵。

圖1 班級成績情況

接著，教師分析全班的高頻錯題，展示學生在答題中出現的問題。在客觀題的考查中，第8、9、13題錯誤人數較多，且低于年級平均水平（見圖2）。主觀題27、28題完成情況較差，深入分析發現是有機化學實驗基礎和化學實驗方案設計與評價模塊。針對這次周測出現的問題，確定該節講評課的重點和難點是化學實驗方案設計與評價。

圖2 高頻錯題情況

三、橫向比較，分析出現差異的原因

傳統上，一般只能得出平均分、優秀率、及格率等簡單數據，分析深入程度是不夠的。例如，不同教師的教學水平和教學效果不一樣，即使是同一任課教師，由于學生情況、班風等差異，成績也會有所不同。通過大數據橫向對比分析報表，可以得出，任教班級每一小題的得分率，通過對比直觀地發現，本班學生對考查知識點掌握的程度，哪些地方做得好，哪些地方做得不夠。同時，也可以與本年級其他班級進行橫向對比，分析組內教師在教學中存在的優缺點，使集體備課更有的放矢。

例如，在一次周測中，筆者發現同類班級中的5班分數異常，明顯低于其他班，是什么原因呢？我們通過導出知識點得分情況，發現該班學生在元素周期表、元素周期律考點方面較弱，通過訪談了解到該班教師出差幾天，未能及時跟上備課組的統一復習進度，對考查的知識點復習不夠全面。基于此，我們集體備課時，認真幫助該教師及時調整復習計劃，盡快回到統一進度上來。再如，我們還發現選擇題第8題考查有機化學基礎內容時，全年級得分率都很低，說明整個年級都沒有掌握好這個知識點，需要集體備課時分析原因，研究解決辦法。

基于日常考試結果分析，智學網可以呈現學生對于每個知識點的掌握情況，有效地輔助教師開展評價、教研反思以及習題課講評。教師可以通過系統跟蹤分析學生歷次考試成績、得分率（見圖3），從而方便掌握各時段學生的學習情況和總體走勢，及時找學生談話，幫助學生分析成績進步或退步的原因。個性化輔導成為現實，因材施教不再是一紙空談。

圖3 學生歷次考試得分率情況

四、舉一反三，積累個性化內容

傳統課堂的每一次測驗或者考試，教師都會進行講評，由于缺少數據分析，很難確定每位學生的知識掌握情況，往往是每道題泛泛講評，傳統習題課的枯燥無味也凸顯無疑。科大訊飛系統定制專屬學生個性化學習方案，精準分析薄弱知識點，以學定教，因材施教，學生能夠在個性化學習手冊上清晰地看到最近幾次考試成績的對比曲線圖，以及自身的長處和短

板（見圖4），也可以對原有的知識短板進行鞏固和加強，在教師的正確引導下攻克薄弱知識點，解決疑問和錯題。

圖4 學生的短板情況

每次的周測閱卷結束后，筆者馬上打印個性化學習手冊發到學生手上，系統可以根據每位同學丟分的知識點，定向推送鞏固練習的習題，已經掌握的知識點不需要再重復練習，學得不夠牢固的知識點，直接在周測后進行鞏固。丟分的地方越多，系統推送的題就越多;丟分的地方越少，拿到的題就越少;如果是滿分，系統將自動地為同學們推送幾道知識拔高的題。每道錯題后面提供的詳細解析也非常到位，學生通過一個學期就逐漸養成了看錯題、分析錯題的習慣，教師也只需要把全班丟分比例較大的知識點單獨拎出來講解，大大縮短了習題評講的時間，實現了高效課堂教學。

五、靈活組卷，有效診斷教學情況

智學網全方位采集每次閱卷數據，具有在線測試、學情分析、薄弱知識點分析列表及錯題歸集功能。如此一來，教師就可以基于科學的數據分析隨時了解學生的學習重難點，課堂教學和課后輔導的效率都大大提高。考前復習可以幫助教師聚焦班級薄弱點，智能組卷功能可以對參考試卷的結果、考點、難易程度等進行分析診斷，三分鐘內就能智能生成與原卷相似度96%以上的試卷，輕輕松松實現組卷。考試結束后，通過對比分析歷次學習曲線，大數據自動給出教學疑難點。

例如，筆者在模擬考前復習電化學時，通過組卷系統篩選歷次考試中得分率較低的題目（見圖5），根據班級、難易程度、出題類型、題量等多維度的篩選，充分保證篩選試題的精準度，為學生的成績跟蹤提供了訓練方向，針對學生的知識薄弱環節進行強化訓練，提高了學生的學習效率。

圖5 選題組卷

根據認知心理學的分類學習理論，解構學科知識體系，梳理不同的信息加工模式，還可以對學生建模，根據不同的學習模式在產品中提供相應的“工具”，以提高學生獲取知識的效率，將課堂延伸到課外，為每個學生提供最優學習路徑，做到個性化培優，讓學生用最少的付出獲得最優的學習效果。基于每一次考試數據分析和答題軌跡，智學網清晰呈現出學生對各知識點的掌握情況，智能推送個性化學習資料，舉一反三，做到個性化補缺，讓學生徹底告別題海戰術。

（作者單位：廣西柳州市鐵二中學）

責任編輯：李莎

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