大數據環境下的學生深度自主學習

楊哲

摘 要：對于小學科學教學而言，如何進一步挖掘和利用大數據環境下教育教學發展的潛在價值，是小學科學把握機遇且面向未來發展的重要課題，也是小學科學教師不斷進取且提高自身教育教學能力及增強實效性的必然路徑。其中，基于大數據環境下推進學生深度自主學習，是“互聯網+教育”的集中表現與有效嘗試。與此同時，在大數據技術的支持與幫助下，可以為學生深度開展自主學習提供更多的便利與可能。

關鍵詞：大數據;技術;小學;科學;教學

一、大數據相關概念及其在教育領域的應用概述

所謂大數據，也被稱為“巨量材料”，特指海量、高增長率以及富有多樣性的信息資產。與此同時，大數據背后代表的是更強的決策力、洞察力以及流程優化能力。

目前，大數據相關產業及項目呈現多樣化、飛速化發展，大數據技術也逐漸成熟，同時也被廣泛應用于各領域當中。其中，就包括在教育領域當中的應用。總體來講，將大數據應用于教育領域當中，不僅有助于實現教育教學方式的創新，而且在革新教育理念及思維、打造個性化教育、重構教學評價方式等方面都發揮積極而重要的作用。

二、小學科學教學中學生自主學習的現狀及主要困難

在小學科學教學當中，培養學生的自主學習意識，逐步形成自主探究的能力，這既是新課程標準的重要內容和要求，又是科學教學的重要目的和任務。結合現階段小學科目教學實際情況來看，教師的教學模式仍較為傳統和單一，并不能有效發揮學生自主學習的主動性與能動性。具體來講，現階段小學科學課堂教學基本上仍以教師講解為主，學生主體探究的地位被剝奪，主體探究的作用得不到發揮。相反，只是較為被動地去接受知識。由此一來，學生學習科學的興趣較為低下，課堂教學氛圍較為枯燥，由此也會對最終的教學成效產生不良影響。

三、借助大數據相關技術來引導學生自主學習的策略

（一）基于大數據為學生建模以為學生制定個性化學習目標

學習要有目標，尤其是在引導學生進行自主學習的過程當中，目標尤為重要。在合理、明確的學習目標引導下，學生在進行科學自主學習的過程當中，會更加高效，最終也會取得更為高質量的學習成果。對此，教師可以基于大數據收集、分析與整理學生的知識水平、學習習慣及風格等個性化特征，進而為其個性化定制不同的科學學習內容和學習目標，基于學習特征來建立自主學習模型，同時為其制定合適的學習進度安排與策略指導等。

（二）將大數據應用于自主學習全過程以激發學生的學習動機

作為一名小學科學教師，我認為在教學過程當中自主學習之所以很難推進，其中一個重要原因就是小學生年齡尚小，注意力難以集中，而且在自主學習過程當中很難堅持下去。而學生的這種自主學習缺乏足夠堅持的表現，從根本上講則是由于缺乏學習的動機。對此，科學教師可以在日常教學過程當中，運用大數據技術來激發學生的學習動機。具體來講，比如利用大數據技術來開展動態影像演示，結合相關教學內容從網上檢索或教師自行制作相應的影像信息，向學生播放，這樣既有助于活躍課堂氛圍，激發學生的學習動機，又能夠增強學生對科學知識的理解與掌握，并達到強烈的信息記憶。

（三）基于大數據來幫助學生順利完成自主學習的內容

教師要對學生學習及生活軌跡當中的數據進行挖掘和分析，從海量的網絡學習資源當中為學生挑選與匹配適合的資源并推送給他們，以此在實現個性化學習資源推薦的同時，幫助學生解決自主學習過程當中所遇到的信息過載的困擾。另外，在自主學習過程當中，借助大數據可實現良好的監督與指導。基于大數據技術，可以更方便、更準確地量化與記錄學生整個學習過程當中的學習時間及頻率，及時而全面地掌握學生對知識的掌握、交流情況以及目標的完成情況等。基于大數據技術，實現對學生自主學習全過程的追蹤，以此對未在規定時間完成學習任務及最終學習成效不理想的學生給予及時預警的同時，對他們的學習過程及質量給予足夠的監督及幫助，最終使其進一步改進學習策略，增強自主學習的整體成效。

（四）基于大數據來幫助學生實現個性化知識的鞏固與總結

大數據技術可實現個性化的知識鞏固與總結，根據數據挖掘和學習分析技術，系統可以清楚了解每個學生已掌握和未掌握的知識，有針對性地讓學生進行練習鞏固，減少不必要的重復練習。記錄了學生學習內容、學習軌跡和學習成果等的電子學習檔案方便學生回顧、總結和管理知識，還可用數據可視化技術直觀地展示學習情況，便于交流與分享。

總之，在今后的小學科學教學工作實踐過程當中，教師要加強對大數據及其技術的學習與掌握，進而結合學生實際情況加以適應性、創新性設計，基于大數據技術來引導并服務學生的自主學習，形成良好而有效的自主學習方法，最終增強學生自主學習的成效及整體小學科學教學成效。

參考文獻：

[1]王林毅，于巧娥.基于大數據的教學模式探析[J].教育評論，2015（5）.

[2]付達杰，唐琳.基于大數據的精準教學模式探究[J].現代教育技術，2017（7）.