大數據分析地理教學情況的路徑探究

李紅文

【摘要】隨著信息技術的發展，我們應該考慮到大數據分析給教學帶來便利與信息交互作用，利用信息技術時刻關注學生的學習現狀和動態，明確學生需求與短板，進行有針對性的教學及導學調整。同時，導學案作為一個師生地理教學的連接平臺，通過把信息技術與地理導學案結合起來，能更好的發現問題并引導學生，以實現教與學的螺旋式提高。

【關鍵詞】信息技術? 大數據分析? 地理教學? 導學案

中圖分類號：G633.55

本文將以地理教學分析為例，以學科得分為起點，對考后差異分析、知識定位、精準教學、導學案設計、個性化輔導等步驟所形成的教學鏈條進行大數據分析的路徑探究。

一、關注班級學科得分貢獻率指數

以學科得分率為基礎，綜合考慮了該學科對班級、學科綜合水平的均衡性影響，提取出“學科得分率貢獻指數”，借此分析地理學科對班級得分綜合水平的教學貢獻大小，反映地理在各班的提升空間。指數為正，是促進作用;為負，是拖后腿。如表1所示，1班的地理平均分年級第一，但貢獻率還是負值，可見該班還可以繼續突破，而普通班2班平均分倒數第一，但地理對班級貢獻率是非常大的。

二、實現班級試題表現差異分析

每個柱條代表一個小題。深色，代表班級得分率高于年級得分率，且越長高于越多;淺色，代表低于年級得分率，越長代表低于年級越多。如圖1左下角淺色條顯示，第7題區分度為0.1，得分率為0.18，低于年級平均0.01，應關注該班該題低于了年級得分率，并進一步分析。

三、迅速了解全年級試題得分情況且定位問題試題

利用年級難度區分度分布圖，將每一道地理題目的難度和區分度合起來分析。正常一份試卷有拉分題和送分題，即拉分題應該是得分率低區分度大，送分題應該是得分率高區分度小。但如圖2 左下角異常點顯示，則該題得分率低，區分度也低，即該題不能反映學生水平。

四、自動定位需重點講解題目，實現個性化、精準化教學

試卷講評時，利用智能批改工具系統根據各題得分率自動識別出紅黃綠三鐘標識，紅色即是老師需重點講解的地理知識。而且每題得分情況和通過展開解析可以看到每個學生該題答題原圖，也就實現優秀答案的展示和典型錯誤剖析，拓寬解題思路，增加學生參與感。

五、根據班級考試情況生成針對性高的導學案

考試是不僅是為分數和排名，更多價值在于發現問題和解決問題。考后提升可以通過班級與年級對比，看小題得分情況和考點情況，如此來定位班級需提高的知識點，如全班得分率低的題目，系統支持出一道同類題，然后通過智能工具系統生成對點考后地理鞏固試題來實現針對性提高。

六、了解學生錯題和失分分析，實現個性化輔導

智能批改工具還可以生成關于學生個人成績的學情分析報告和提分策略。輔導前可以通過看學生專屬分析報告了解學生成績波動、錯題原題原答和學霸答案、難易題失分分析等。重點要求關注簡單和中等題，通過不斷的小目標達成，來刺激學生成就感，最終實現快樂學習的目標。

（1）單次考試學情分析報告：微信收到成績通知，包含薄弱知識點的掌握程度、錯題難易度分布、小題得分情況、正確答案及電子答卷、歷次考試分數波動情況等。

（2）在線強化：精準分析薄弱知識點并通過算法匹配個性化的強化鞏固習題，實現精準刷題。

（3）提分-批量強化訓練：階段性復習時，提分板塊中可查看累計的薄弱知識點，明確了解每個知識點的掌握情況，從而有針對性的逐個或批量進行“強化訓練” 。

（4）錯題本：將各學科錯題，按考試場次、知識點自動歸集，并提供學生訂正及錯因歸納功能，解決了以往錯題歸納難以堅持的弊端。